拉勾-数据分析实战训练营8期-价值9800元-2022年-完结无秘-课件完整

01、第一阶段数据分析思维与业务流程[5.71G]

1监测仪表板实战[597.20M]

1Excel工作界面介绍.mp4[68.57M]

2Excel常用功能.mp4[106.92M]

3数据透视表创建及布局设置.mp4[84.83M]

4多维度计算.mp4[49.56M]

5切片器实现数据动态交互.mp4[65.72M]

6电商销售分析看板实战.mp4[99.50M]

7监测仪表板实战.mp4[122.10M]

2数据分析思维与业务流程[5.13G]

任务二：实战-某线下连锁水果店销售数[2.20G]

1.回水果店营收背景.mp4[172.38M]

2.回问题确认与指标拆解.mp4[94.22M]

3.回水果店利润问题解决流程.mp4[291.98M]

4.回利用分组分析找到亏损店铺做营销优化.mp4[289.70M]

5.回分组分析实验验证与结论.mp4[416.92M]

6.回运用对比分析、矩阵关联、超势分析解决水果….mp4[285.30M]

7.口对比分析法实战.mp4[231.62M]

8.口矩阵关联法与超势分析法实战.mp4[466.00M]

任务三：实战-某在线教育机构经营分析[2.44G]

10.口利用综合分析法挖掘优质渠道.mp4[302.81M]

11.口运用漏斗分析找出产品转化问题.mp4[178.21M]

12.口运用RFM模型对学员做精细化运营.mp4[309.18M]

13.回Excel在在线教育经营分析中的实战-逻辑树拆解.mp4[294.92M]

14.口Exce在在线教育经营分析中的实战-漏斗分析.mp4[23.75M]

16.回Excel在在线教育经营分析中的实战-RFM.mp4[106.93M]

2.口在线教育营收转化模型.mp4[194.12M]

3.回在线教育利润结构.mp4[75.41M]

4.回目标背景分析与目标拆解.mp4[126.46M]

5.口毛利额数据异常问题拆解.mp4[91.49M]

6.口提升毛利额方案业务拆解.mp4[73.74M]

7.回在线教育企业提升毛利额问题解决思路.mp4[213.76M]

8.口运用逻辑树拆解定位毛利额下降原因（1）.mp4[290.90M]

9.口运用逻辑树拆解定位毛利额下降原因（2）.mp4[217.65M]

任务一：数据分析概述[505.54M]

1预测未来-数据分析在总统大选中的预测作用-拉勾教育.mp4[86.76M]

2.回优化现状-数据分析对化妆品销售的优化作用….mp4[44.78M]

3.口优化现状-数据分析对化妆品销售的优化作用….mp4[110.44M]

4.回总结规律-数据分析师在招聘市场上的需求分.….mp4[84.34M]

5.回总结规律-数据分析师在招聘市场上的需求分….mp4[140.59M]

6.回数据分析师职业规划&课程体系.mp4[38.63M]

02、第二阶段MySQL数据分析实战[8.04G]

1MySQL基础与核心查询[3.70G]

任务二：数据核心查询[2.64G]

1排序.mp4[88.79M]

10非空约束唯一约束默认值约束.mp4[73.89M]

11外键约束的添加.mp4[141.11M]

12外键约束的删除及其它注意事项.mp4[108.72M]

13多表关联查询数据准备.mp4[47.27M]

14多表关联查询笛卡尔积方式.mp4[118.42M]

15多表关联外连接方式.mp4[125.87M]

16合并查询.mp4[143.81M]

17子查询（上）.mp4[107.75M]

18子查询（下）.mp4[104.30M]

19汽车新零售案例介绍.mp4[71.11M]

2聚合函数.mp4[54.94M]

20汽车新零售案例数据准备.mp4[99.33M]

21汽车新零售案例需求实现（1）.mp4[99.46M]

22汽车新零售案例需求实现（2）.mp4[90.81M]

23汽车新零售案例需求实现（3）.mp4[81.92M]

24汽车新零售案例需求实现（4）上.mp4[124.17M]

25汽车新零售案例需求实现（4）下.mp4[158.57M]

26扩展认识之系统信息及数值函数.mp4[73.93M]

27扩展认识之字符串函数.mp4[109.91M]

28扩展认识之日期时间及条件判断函数.mp4[71.47M]

3聚合函数应用.mp4[109.62M]

4分组（上）.mp4[139.24M]

5分组（下）.mp4[35.65M]

6limit关键字及分页查询.mp4[92.52M]

7主键约束的添加及删除.mp4[144.36M]

8主键自增.mp4[73.08M]

9Delete及Truncate对主键自增的影响.mp4[15.28M]

任务一：MySQL基础[1.06G]

17讲DDL之创建数据表相关.mp4[51.09M]

18讲DDL之删除表.mp4[21.12M]

19讲DDL之修改表结构.mp4[42.38M]

20讲DML之插入数据.mp4[50.73M]

21讲DML之修改数据.mp4[30.78M]

22讲DML之删除数据.mp4[19.04M]

23讲DQL之简单查询.mp4[79.26M]

24讲DQL之条件查询运算符.mp4[34.80M]

25讲DQL之条件查询需求实现（上）.mp4[44.33M]

第10讲MySQL的数据类型.mp4[90.39M]

第11讲MySQLServer安装配置.mp4[47.18M]

第12讲MySQLClient安装配置.mp4[38.53M]

第13讲SQL语句说明.mp4[35.27M]

第14讲Navicat图形化方式体验.mp4[28.94M]

第15讲DDL之创建数据库相关.mp4[42.52M]

第16讲DDL之修改及删除数据库.mp4[13.17M]

第1讲课程内容介绍.mp4[45.78M]

第26讲DQL之条件查询需求实现（下）.mp4[22.99M]

第2讲数据库及数据库管理系统.mp4[49.60M]

第3讲为什么使用数据库.mp4[20.29M]

第4讲关系型数据库和非关系型数据库.mp4[35.98M]

第5讲数据库排名了解.mp4[26.53M]

第6讲关系型数据库的主要对象.mp4[73.99M]

第7讲MySQL的特性.mp4[68.43M]

第8讲MySQL的发展历程.mp4[40.95M]

第9讲MySQL的存储引擎.mp4[29.10M]

2MySQL高级应用[1.67G]

任务二：索引与视图[342.21M]

1MySQL索引及分类.mp4[35.99M]

2主键素引及唯一索引.mp4[39.58M]

3普通索引_复合素引_及小结.mp4[58.80M]

4MySQL视图及作用.mp4[97.23M]

5MySQL视图需求实现（1）.mp4[45.45M]

6MySQL视图需求实现（2）.mp4[65.16M]

任务一：窗囗函数[1.33G]

1窗口函数说明.mp4[95.43M]

10窗口函数之排名函数需求实现（3）.mp4[41.62M]

11窗口函数之偏移分析函数.mp4[172.05M]

12窗口函数之偏移分析函数需求实现（1）.mp4[90.94M]

13窗口函数之偏移分析函数需求实现（2）.mp4[171.34M]

2窗口函数和普通场景聚合函数区别.mp4[79.36M]

3案例基础数据准备.mp4[26.42M]

4窗口函数之累计计算函数需求实现（1）.mp4[165.73M]

5窗口函数之累计计算函数需求实现（2）.mp4[74.33M]

6窗口函数之累计计算函数需求实现（3）.mp4[62.60M]

7窗口函数之累计计算函数需求实现（4）.mp4[133.86M]

8窗口函数之排序函数需求实现（1）.mp4[190.07M]

9窗口函数之排序函数需求实现（2）.mp4[61.93M]

3MySQL项目实战[2.67G]

任务二：招聘网站岗位数据分析[1.36G]

1项目背景与目标拆解.mp4[100.28M]

2数据清洗：数据导入与缺失数据处理.mp4[214.95M]

3数据清洗：通过窗口函数实现数据去重.mp4[107.13M]

4数据清洗：限定招聘地区与过滤周边岗位.mp4[225.81M]

5分析数据：市场需求量与企业类型分布.mp4[132.48M]

6分析数据：工作年限、企业类型与平均薪资的….mp4[356.77M]

7分析数据：岗位核心技能点.mp4[131.97M]

8项目总结.mp4[120.54M]

任务一：Mysq项目案例[1.32G]

1项目背景.mp4[17.66M]

10RFM模型指标解析.mp4[53.36M]

11RFM模型之R指标计算.mp4[102.87M]

12RFM模型之F指标计算.mp4[81.63M]

13RFM模型之用户划分.mp4[136.67M]

14商品相关指标统计.mp4[69.44M]

15商品品类相关指标统计.mp4[33.37M]

16平台指标说明.mp4[11.53M]

17平台基础行为数据计算.mp4[38.25M]

18行为路径分析计算.mp4[153.38M]

19结论解读.mp4[45.81M]

2分析流程.mp4[31.29M]

3人货场指标体系.mp4[123.50M]

4基础数据初始化.mp4[35.91M]

5基础数据预处理.mp4[157.54M]

6用户基础指标之UV_PV_浏览深度.mp4[71.62M]

7活跃用户留存率指标实现分析.mp4[90.50M]

8活跃用户留存率指标核心实现.mp4[66.00M]

9活跃用户留存率最后计算.mp4[27.88M]

03、第三阶段互联网公司必备-BI商业智能工具[9.85G]

1Tableau数据可视化[5.79G]

00–引言BI可视化明星——Tableau[222.88M]

01–问题先行.mp4[173.57M]

02–课程亮点&学完收获.mp4[31.93M]

03–课程大纲.mp4[17.38M]

01–任务一出发去探索Tableau吧[256.14M]

01–Tableau家族产品初探索.mp4[37.66M]

02–TableauDesktop工作区.mp4[89.53M]

03–TableauDesktop文件管理.mp4[41.66M]

04–认识Tableau数据–字段简单处理.mp4[87.29M]

02–任务二连接数据，基础且必须[377.02M]

01–认识Tableau数据–数据角色.mp4[67.94M]

02–认识Tableau数据–字段类型.mp4[10.90M]

03–认识Tableau数据–字段类型转换.mp4[28.00M]

05–支持导入的数据类型丰富多样.mp4[66.55M]

06–轻松实现数据融合–数据连接.mp4[44.55M]

07–轻松实现数据融合–数据合并[3].mp4[48.54M]

08–轻松实现数据融合–数据混合关系.mp4[54.49M]

09–提供多种数据加载方式.mp4[56.06M]

03–任务三：初阶可视化，思路的简单流淌[849.65M]

01–图表的重要组成部分–行和列.mp4[45.41M]

02–图表的重要组成部分–视图.mp4[47.11M]

04–图表的重要组成部分–筛选器.mp4[63.34M]

05–图表的重要组成部分–标记卡.mp4[35.41M]

07–常用图表必知必会–条形图.mp4[53.06M]

10–常用图表必知必会–饼图.mp4[76.37M]

12–常用图表必知必会–散点图.mp4[73.97M]

13–常用图表必知必会–气泡图.mp4[33.68M]

15–常用图表必知必会–靶心图.mp4[100.82M]

17–整合工作表，扔掉PPT–仪表板.mp4[256.33M]

18–整合工作表，扔掉PPT–故事.mp4[26.27M]

19–你的成果吧.mp4[37.87M]

04–任务四：高级数据操作，可视化里的润滑剂[1.89G]

01–分层结构.mp4[67.62M]

02–组.mp4[50.45M]

03–集.mp4[192.35M]

03–图表的重要组成部分–页面卡.mp4[17.16M]

04–参数.mp4[53.55M]

05–计算字段.mp4[156.56M]

06–参考线.mp4[56.25M]

06–常用图表必知必会–基本表.mp4[35.92M]

07–参考区间.mp4[18.63M]

08–常用函数–汇总计算.mp4[56.54M]

08–常用图表必知必会–直方图.mp4[66.31M]

09–常用函数–差异计算.mp4[34.91M]

09–常用图表必知必会–折线图.mp4[176.60M]

10–常用函数–百分比差异计算.mp4[29.84M]

11–常用函数–合计百分比计算.mp4[17.14M]

11–常用图表必知必会–圆环图.mp4[69.01M]

12–常用函数–排序计算.mp4[17.59M]

13–常用函数–百分位计算.mp4[39.71M]

14–常用函数–移动计算.mp4[39.54M]

14–常用图表必知必会–树状图.mp4[110.86M]

15–常用函数–复合增长率计算.mp4[22.59M]

16–常用函数–年度同比增长计算.mp4[22.75M]

16–常用图表必知必会–地图.mp4[194.22M]

17–常用函数–YTD总计计算.mp4[22.12M]

18–常用函数–YTD增长计算.mp4[31.96M]

19–常用函数–快速表计算依据.mp4[130.15M]

20–常用函数–详细级别表达式INCLUDE.mp4[100.05M]

21–常用函数–详细级别表达式EXCLUDE.mp4[24.05M]

22–常用函数–详细级别表达式FIXED.mp4[81.82M]

05–任务五：高阶可视化，满足你一切想象力[764.37M]

01–帕累托图.mp4[194.58M]

02–盒须图.mp4[187.59M]

03–甘特图.mp4[53.54M]

04–瀑布图.mp4[83.51M]

05–雷达图.mp4[180.65M]

06–动态图.mp4[64.50M]

06–任务六：案例实战[959.23M]

01–案例1_销售数据看板（背景介绍）.mp4[24.26M]

02–案例1_销售数据看板（实操）.mp4[212.01M]

03–案例2_听听我们公司的故事.mp4[69.69M]

04–案例2_分析老板的需求.mp4[13.72M]

05–案例2_确定分析看板指标.mp4[19.07M]

06–案例2_提取并连接我的数据.mp4[165.87M]

07–案例2_设计看板.mp4[137.92M]

08–案例2_制作看板（上）.mp4[155.89M]

09–案例2_制作看板（下）.mp4[79.66M]

10–案例2_发布共享我的看板.mp4[81.14M]

07–数据分析tableau直播回放[567.97M]

数据分析8期，tableau直播回放.mp4[567.97M]

2QuickBI数据可视化[1.54G]

任务二：数据源导入与管理[293.53M]

1添加数据源.mp4[101.68M]

2管理数据集.mp4[191.85M]

任务六：案例实战[276.62M]

1公司级销售大屏可视化.mp4[212.58M]

2案例总结.mp4[64.04M]

任务三：大屏可视化[143.35M]

1大屏可视化.mp4[143.35M]

任务四：图表可视化[429.54M]

1线图&组合图.mp4[148.06M]

2饼图&漏斗图.mp4[136.69M]

3雷达图&树图.mp4[84.95M]

4词云图&地图.mp4[59.84M]

任务五：分析可视化[335.73M]

1细分分析：如何突出问题重点.mp4[121.41M]

2预警分析：如何增强信息增益.mp4[38.29M]

3查询控件：如何进行信息集中.mp4[126.96M]

4其他分析：个性化展示.mp4[49.07M]

任务一：QuickBl初探索[95.63M]

1QuickBl快速了解.mp4[52.00M]

2QuickBl简单上手.mp4[43.63M]

3神策用户行为分析平台[2.51G]

任务二：精细化运营之用户认知[822.37M]

1.口核心目标.mp4[112.72M]

2.口指标构建（上）.mp4[87.08M]

3.口指标构建（下）.mp4[103.39M]

4.回渠道追踪的构建.mp4[46.40M]

5.回渠道评估和优化.mp4[162.70M]

6.口虚假流量识别.mp4[310.08M]

任务六：精细化运营之用户裂变[214.51M]

1.回用户留存和裂变.mp4[214.51M]

任务三：神策平台数据基础[419.72M]

1.回如何描述用户行为.mp4[203.29M]

2.回埋点方案设计.mp4[216.43M]

任务五：精细化运营之用户转化[602.37M]

1.回用户活跃指标分析.mp4[132.18M]

2.回平台内容指标分析.mp4[233.57M]

3.口案例实战：产品优化分析.mp4[236.62M]

任务一：可私有化部署的用户行为分析.…[515.69M]

1.回以消费者为中心的精细化运营.mp4[76.53M]

2.回用户全生命周期管理.mp4[145.67M]

3.回消费者旅程和时刻.mp4[250.09M]

4.回以数据为核心的驱动闭环.mp4[43.39M]

04、第四阶段大数据查询利器Hive[11.67G]

01、先导课认识大数据[494.66M]

任务二：数据仓库[181.61M]

数据是如何存储的（1）.mp4[46.80M]

数据是如何存储的（2）.mp4[134.81M]

任务三：Hadoop概述[79.67M]

Hadoop概述.mp4[79.67M]

任务一：大数据来源[233.39M]

1Hive模块介绍.mp4[8.22M]

2大数据是如何产生的.mp4[146.74M]

3数据埋点&大数据特点.mp4[78.43M]

02、模块一Hadoop及Hive环境介绍[317.67M]

前言：阶段介绍与知识图谱[50.31M]

01–阶段介绍.mp4[7.49M]

02–知识图谱.mp4[42.82M]

任务二：Hue环境使用[107.11M]

01–Hue使用介绍.mp4[94.33M]

02–总结[4].mp4[12.79M]

任务一：Hadoop集群[160.25M]

01–HDFS和MapReduce原理.mp4[85.25M]

02–数仓分层详解.mp4[74.99M]

03、模块二Hive与Mysql差异点[1.63G]

01–任务一：数据库数据表定义[579.82M]

01–知识图谱.mp4[21.63M]

02–数据库数据表创建.mp4[274.26M]

03–普通表数据装载.mp4[92.24M]

04–分区表数据装载.mp4[116.41M]

05–分桶表数据装载.mp4[75.28M]

02–任务二：数据导入导出及删除[102.47M]

01–数据导出.mp4[36.26M]

02–数据删除.mp4[66.21M]

03–任务三：查询语句[987.92M]

01–查询语句知识图谱.mp4[42.65M]

02–复合类型查询.mp4[98.38M]

03–排序.mp4[105.68M]

04–表关联、视图、子查询.mp4[39.66M]

05–开窗函数_窗口子句[3].mp4[109.94M]

06–开窗函数_偏移子句.mp4[67.44M]

07–开窗函数_排序子句.mp4[118.32M]

08–抽样查询.mp4[95.95M]

09–Hive调优(1).mp4[100.17M]

10–Hive调优(2).mp4[77.36M]

11–Hive调优(3).mp4[35.38M]

12–总结和扩展.mp4[96.99M]

04、模块三视频网站提高广告曝光量[954.05M]

01–项目背景介绍[3].mp4[31.29M]

02–业务需求及数据介绍.mp4[62.41M]

03–ODS层–原始数据存储.mp4[87.67M]

04–DWD层–数据清洗.mp4[71.78M]

05–DWS层–轻度汇总.mp4[65.23M]

06–APP层–基于用户的协同过滤推荐（上）.mp4[93.47M]

07–APP层–基于用户的协同过滤推荐（下）.mp4[34.07M]

08–APP层–基于商品的协同过滤推荐.mp4[39.67M]

09–HQL实现基于商品的协同过滤推荐.mp4[196.71M]

10–HQL实现基于用户的协同过滤推荐.mp4[105.57M]

11–HQL实现基于商品的电影推荐.mp4[132.35M]

12–项目总结.mp4[33.82M]

05、模块四电商用户增长监控[1.74G]

01–项目背景介绍[4].mp4[49.76M]

02–业务需求[3].mp4[103.13M]

03–数据介绍.mp4[22.19M]

04–ODS层–原始数据存储[2].mp4[186.45M]

05–DWD层–数据清洗[2].mp4[37.83M]

06–DWS层–轻度汇总[2].mp4[57.14M]

07–App层用户状态变化（上）.mp4[107.02M]

08–App层用户状态变化（下）.mp4[45.35M]

09–Tableau连接统计表进行可视化.mp4[36.62M]

10–数分8期hive直播.mp4[670.84M]

11–数分8期Hive直播回放.mp4[463.33M]

06、选修模块二ApacheHive[5.43G]

01–Hive数据仓库简介（1）[3].mp4[49.70M]

02–Hive数据仓库简介（2）.mp4[59.75M]

03–Hive创建数据库&Hive数据类型.mp4[46.90M]

04–Hive创建数据表.mp4[164.56M]

05–指定分隔符创建表.mp4[172.49M]

06–创建分区表.mp4[188.71M]

07–创建分桶表.mp4[67.91M]

08–搭建电商下单业务流程数据库.mp4[91.09M]

09–搭建学员线上学习业务流程数据库.mp4[57.35M]

10–本地装载数据.mp4[87.68M]

11–HDFS装载数据.mp4[42.81M]

12–Hive表数据插入.mp4[145.13M]

13–Hive表数据导出.mp4[59.71M]

14–删除Hive表.mp4[134.29M]

15–案例数据加载.mp4[36.19M]

16–Hive内置运算符&内置函数.mp4[123.08M]

17–Select语句结构.mp4[82.37M]

18–复杂数据类型-数组(array)查询.mp4[169.04M]

19–复杂数据类型-映射（map）查询.mp4[139.70M]

20–Where正则查询.mp4[68.64M]

21–Where筛选查询（1）.mp4[139.59M]

22–Where筛选查询（2）.mp4[163.14M]

23–Groupby分组&聚合函数查询.mp4[408.26M]

24–Orderby全局排序查询.mp4[194.67M]

25–Sortby局部排序查询（1）.mp4[136.05M]

26–Sortby局部排序查询（2）.mp4[128.55M]

27–Distributeby分区查询.mp4[149.45M]

28–Clusterby排序查询.mp4[125.36M]

29–内连接查询.mp4[176.00M]

30–左连接查询.mp4[99.92M]

31–右连接查询.mp4[65.74M]

32–全连接查询.mp4[77.07M]

33–并集查询&交集查询.mp4[99.54M]

34–Hive虚拟表-视图应用（1）.mp4[92.08M]

35–Hive虚拟表-视图应用（2）.mp4[156.85M]

36–窗口函数-窗口子句.mp4[320.48M]

37–窗口函数-偏移函数.mp4[109.18M]

38–窗口函数-排序函数.mp4[133.35M]

39–高级查询-子查询详解（1）.mp4[254.82M]

40–高级查询-子查询详解（2）.mp4[139.83M]

41–高级查询-抽样查询.mp4[218.52M]

42–自定义函数（了解）.mp4[8.68M]

43–Hive语句调优.mp4[174.23M]

07、选修模块三Hive项目实战[1.15G]

01–项目实战：电商行业销售数据分析（1）.mp4[225.49M]

02–项目实战：电商行业销售数据分析（2）.mp4[229.52M]

03–项目实战：电商行业销售数据分析（3）.mp4[169.50M]

04–项目实战：案例背景介绍[3].mp4[93.07M]

05–项目实战：目标用户筛选.mp4[343.92M]

06–项目实战：目标用户课程推荐.mp4[118.56M]

05、第五阶段数据分析必学编程语言-Python[19.06G]

1Python基础[3.06G]

任务二：Python核心语法[735.43M]

1Python语言介绍及安装.mp4[76.69M]

1变量的定义.mp4[24.00M]

10条件判断.mp4[97.48M]

11循环.mp4[91.45M]

12continue和break.mp4[43.40M]

13案例：智能密码锁（2）.mp4[41.34M]

2Win下Pycharm安装使用.mp4[61.25M]

2变量命名规范.mp4[25.48M]

3Mac下Pycharm安装使用.mp4[36.36M]

3变量赋值.mp4[27.97M]

4脚本编程与交互式编程.mp4[44.90M]

4数据类型（1）.mp4[41.00M]

5数据类型（2）.mp4[5.30M]

6数据类型转换.mp4[26.65M]

7算术运算符.mp4[22.35M]

8赋值比较运算符.mp4[40.08M]

9逻辑运算符.mp4[29.71M]

任务三：Python数据结构[1.06G]

1字符串格式化（1）.mp4[56.70M]

10列表表达式.mp4[43.56M]

11案例：销售数据排行榜.mp4[42.55M]

12字典基本操作.mp4[50.98M]

13字典的遍历和函数.mp4[40.92M]

14集合.mp4[61.67M]

2字符串格式化（2）.mp4[35.64M]

3字符串索引与切片.mp4[52.43M]

4字符串函数.mp4[95.35M]

4字符串函数.ts[101.38M]

5案例：电话号码识别.mp4[138.77M]

5案例：电话号码识别.ts[140.14M]

6案例：销售数据统计-找出销售冠军.mp4[56.72M]

7列表基本操作.mp4[37.11M]

8列表函数（1）.mp4[53.73M]

9列表函数（2）.mp4[76.51M]

任务四：Python进阶[1.07G]

1函数定义与参数.mp4[35.85M]

10模块导入.mp4[38.35M]

11自定义模块.mp4[74.41M]

12日期时间模块.mp4[81.87M]

13随机数.mp4[29.48M]

14os模块.mp4[90.01M]

15sys模块.mp4[78.31M]

2函数返回值.mp4[40.32M]

3匿名函数.mp4[49.38M]

4面向对象-类和实例.mp4[54.25M]

5面向对象-对象属性与方法.mp4[75.38M]

6面向对象-类属性与方法.mp4[62.59M]

7面向对象-一切皆对象.mp4[70.83M]

8案例：电商购物车系统（1）.mp4[89.73M]

9案例：电商购物车系统（2）.mp4[221.85M]

任务一：Python入门[221.94M]

1Python语言介绍及安装.mp4[84.71M]

2Win下Pycharm安装使用.mp4[61.05M]

3Mac下Pycharm安装使用.mp4[28.44M]

4脚本编程与交互式编程.mp4[47.73M]

2第五阶段模块二[3.14G]

01–任务一：文件操作[708.35M]

01–文件操作.mp4[70.12M]

02–异常处理.mp4[159.75M]

03–CSV文件处理.mp4[163.30M]

04–pip包管理工具.mp4[315.19M]

02–任务二：办公自动化[995.05M]

01–Excel的读取.mp4[274.78M]

02–Excel的写入.mp4[60.21M]

03–Word文件写入（上）.mp4[187.99M]

04–Word文件写入（下）.mp4[105.96M]

05–Word文件转PDF.mp4[33.42M]

06–读取PDF文件.mp4[62.00M]

07–PDF添加.mp4[87.00M]

08–发送邮件.mp4[183.70M]

03–任务三：爬虫[1.48G]

01–爬虫概念及用途.mp4[135.87M]

02–Requests的安装及使用.mp4[60.80M]

03–HTTP协议（上）.mp4[168.95M]

04–HTTP协议（下）.mp4[137.08M]

05–HTML基础.mp4[201.70M]

06–Chrome开发工具的使用.mp4[278.74M]

07–BeautifulSoup解析HTML.mp4[189.12M]

08–实战案例-爬取quotes网站.mp4[340.01M]

3数值高效计算（Numpy科学计算库）[1.44G]

任务二：NumPy高级应用[632.94M]

1NumPy形状操作.mp4[137.21M]

2NumPy广播机制.mp4[83.13M]

3NumPy元素级方法.mp4[150.99M]

4NumPywhere运算排序与集合操作.mp4[108.09M]

5NumPy数学和统计函数.mp4[103.89M]

6NumPy线性代数.mp4[49.62M]

任务三：NumPy实战[58.19M]

鸢尾花属性分析.mp4[58.19M]

任务一：NumPy基础[786.28M]

1NumPy介绍模块安装.mp4[72.25M]

2NunPy数组创建.mp4[97.59M]

3WumPy数组属性与Jupyter插件.mp4[100.33M]

4NumPy文件读写操作.mp4[74.79M]

5MumPy数据类型.mp4[66.46M]

6NumPy数组运算.mp4[96.75M]

7NunPy复制和视图.mp4[76.00M]

8NunPy基本索引和切片.mp4[117.45M]

9NumPy花式索引和索引技巧.mp4[84.66M]

4数据获取与处理分析（Pandas数据分析库）[390.53M]

任务一：Pandas基础[390.53M]

1Pandas介绍安装.mp4[30.84M]

2Pandas数据结构.mp4[63.23M]

3Pandas查看操作.mp4[35.76M]

4Pandas-csv读写.mp4[29.60M]

5Pandas-Excel-HDF5读写.mp4[71.56M]

6Pandas-SQL读写.mp4[62.76M]

7Pandas数据选取.mp4[96.80M]

5数据展现绘图模块（Matplotlib数据绘图）[1.43G]

任务二：Matplotib图表绘制[606.47M]

1.Matplotlib折线图条形图.mp4[89.66M]

2.Matplotib极坐标图.mp4[76.32M]

3.Matplotib直方图箱式图散点图.mp4[82.45M]

4.Matplotlib饼图.mp4[150.06M]

5.Matplotlib热力图面积图.mp4[57.55M]

6.Matplotib蜘蛛图.mp4[63.65M]

7.Matplotib3D图形.mp4[86.77M]

任务一：Matplotlib基础[861.09M]

1.Matplotib介绍安装.mp4[17.73M]

10.Matplotlib注释.mp4[139.15M]

2.Matplotib图形绘制坐标轴刻度标签标题.mp4[147.33M]

3Matplotib图例脊柱移动图片保存.mp4[111.89M]

4.Matplotib风格和样式.mp4[125.33M]

5.Matplotlib子视图和嵌套.mp4[79.70M]

6.Matplotib多图布局分格显示.mp4[91.49M]

7Matplotlib双Y轴视图.mp4[36.69M]

8.口Matplotlib文本.mp4[74.42M]

9.Matplotib箭头.mp4[37.36M]

6第五阶段模块六[9.60G]

01–任务一：项目背景[429.03M]

01–项目介绍.mp4[322.27M]

02–目标拆解.mp4[106.76M]

02–任务二：自动化职位分类采集[2.52G]

01–采集职位分类整体介绍.mp4[211.48M]

02–前端渲染与后端渲染.mp4[292.65M]

03–Selenium环境部署与入门案例.mp4[313.94M]

04–XPath语法、调试工具与提取案例.mp4[424.12M]

05–自动化采集职位的分类.mp4[550.33M]

06–分类数据清洗处理并生成Excel文件.mp4[370.01M]

07–Sqlalchemy、Pickle模块介绍与Pandas操作MySQL.mp4[422.30M]

03–任务三：分析URL规则与制定数据提取策略[1.30G]

01–1级页面URL规则分析与URL编码解码.mp4[238.73M]

02–定制数据提取策略–正则表达式.mp4[529.60M]

03–提取1级页面数据.mp4[325.55M]

04–提取2级页面数据.mp4[235.97M]

04–任务四：爬虫引擎开发[3.71G]

01–数据保存方式与MongoDB的使用.mp4[471.67M]

02–Requests版本的采集引擎开发[3].mp4[731.90M]

03–分析代码缺陷与提出解决思路.mp4[231.33M]

04–Scrapy项目原理与入门案例.mp4[1.04G]

05–使用Scrapy开发数据采集爬虫(上）.mp4[527.93M]

06–使用Scrapy开发数据采集爬虫(下).mp4[768.50M]

05–python项目直播回放[1.65G]

数分8期Python第三次直播.mp4[1.65G]

06、第六阶段数据分析必备理论基础-统计学知识[6.62G]

1统计学基本原理：描述统计、总体推断[2.56G]

任务二：总体推断[226.99M]

1统计推断理论简介.mp4[18.44M]

2大数定律和中心极限定理.mp4[24.09M]

3抽样误差与标准误.mp4[12.87M]

4t分布.mp4[26.46M]

5参数估计.mp4[41.02M]

6假设检验.mp4[104.11M]

任务三：抽样方法[421.38M]

1抽样的概念和意义.mp4[33.27M]

2抽样误差和非抽样误差.mp4[56.43M]

3抽样过程及相关概念.mp4[18.51M]

4抽样样式与非概率抽样.mp4[26.32M]

5简单随机抽样和系统抽样.mp4[84.23M]

6PPS抽样.mp4[41.15M]

7分层抽样.mp4[53.24M]

8区域抽样、时间抽样和随机电话号码抽样.mp4[108.25M]

任务四：卡方检验[796.39M]

1非参数检验基本介绍.mp4[15.37M]

10交叉分析中卡方检验的原理介绍.mp4[39.32M]

11交叉分析中卡方检验的SPSS软件操作.mp4[195.69M]

2卡方检验.mp4[26.30M]

3二项式检验.mp4[70.27M]

4KS检验.mp4[27.66M]

5游程检验.mp4[47.39M]

6独立样本和配对样本检验.mp4[47.49M]

7卡方检验的SPSS软件操作.mp4[183.93M]

8二项式检验和KS检验的SPSS软件操作.mp4[70.84M]

9游程检验的SPSS软件操作.mp4[72.13M]

任务五：t检验、方差检验[882.02M]

1t检验基本介绍.mp4[13.94M]

2单样本检验.mp4[84.97M]

3独立样本检验.mp4[24.14M]

4配对样本检验.mp4[46.10M]

5t检验的SPSS软件操作.mp4[242.99M]

6方差检验两种主要场景.mp4[142.16M]

7方差检验常用术语.mp4[60.43M]

8方差检验两种主要案例讲解.mp4[38.76M]

9方差检验的SPSS软件操作.mp4[228.53M]

任务一：描述统计[290.90M]

统计学的本质和目的.mp4[19.48M]

统计学基本概念：变量测量尺度.mp4[65.49M]

统计学基本概念：极差和标准差.mp4[70.26M]

统计学基本概念：平均值.mp4[63.28M]

统计学基本概念：中位数和众数.mp4[72.39M]

2统计学分析方法[3.53G]

任务二相关分析[121.83M]

相关分析的SPSS软件操作.mp4[66.99M]

相关分析简介及分类.mp4[54.84M]

任务六：时间序列分析[0.99G]

1时间序列分析背景及特点.mp4[18.16M]

2时间序列分析的原理.mp4[81.28M]

3ARIMA模型.mp4[168.18M]

4自相关性和序列图.mp4[141.56M]

5频谱分析.mp4[141.42M]

6普通ARIMA模型的SPSS操作.mp4[339.60M]

7因果关系ARIMA模型的SPSS操作.mp4[126.33M]

任务三：回归分析[1.16G]

1回归分析简介.mp4[18.45M]

2回归方法选择.mp4[80.04M]

3回归分析过程.mp4[215.42M]

4回归分析前的SPSS操作.mp4[125.43M]

5虚拟变量转换的SPSS操作.mp4[235.72M]

6线性回归的SPSS操作.mp4[275.07M]

7非线性回归简介.mp4[51.02M]

8曲线估计和非线性回归实操.mp4[184.63M]

任务四：因子分析[568.98M]

1因子分析的目的和使用场景.mp4[75.04M]

2因子分析原理和过程.mp4[43.63M]

3因子旋转的目的.mp4[29.02M]

4因子的解释和得分计算.mp4[45.08M]

5因子分析的SPSS操作.mp4[242.56M]

6基于因子分析法的综合评价案例.mp4[133.65M]

任务五：logistic回归[609.28M]

1Logistic回归的应用场景.mp4[21.42M]

2Logistic回归的原理.mp4[24.55M]

3二元Logistic回归.mp4[277.10M]

4多元Logistic回归.mp4[102.36M]

5有序Logistic回归.mp4[183.85M]

任务一：多变量分析方法选择[115.72M]

无监督分析方法的选择l..mp4[115.72M]

3统计学分析方法[545.95M]

任务二：案例分析过程[172.30M]

1.预测方法及模型评估.mp4[34.25M]

2.分析过程.mp4[56.99M]

3.建模过程及结果.mp4[81.06M]

任务三：建模软件操作[356.01M]

建模软件操作.mp4[356.01M]

任务一：案例背景介绍[17.64M]

1.预测方法及模型评估.mp4[17.64M]

07、第七阶段数据分析项目实战-指标体系与ABTest[18.51G]

第七阶段模块二[4.45G]

1–任务一：认识ABTest[507.30M]

01–模块介绍.mp4[45.09M]

02–认识ABTest.mp4[226.97M]

03–学习ABTest的必要性.mp4[136.28M]

04–学习ABTest的收获.mp4[98.96M]

2–任务二：企业ABTest业务流程[2.34G]

01–会假设检验就够了吗.mp4[793.18M]

02–从假设检验到ABTest.mp4[213.24M]

03–假设检验关键步骤.mp4[253.84M]

04–计算A成立时的分布和样本统计量分布.mp4[496.30M]

05–假设检验补充资料.mp4[178.24M]

06–学习企业的ABTest的关键流程.mp4[155.62M]

07–原假设与备择假设的确定与样本容量计算.mp4[202.14M]

08–检验策略与实验结果分析.mp4[102.14M]

3–任务三：电商平台中小企业流量扶持问题[482.99M]

01–电商平台中小企业流量扶持问题.mp4[327.15M]

02–设计解决中小店铺流量扶持问题的流程.mp4[155.83M]

4–任务四：电商平台中小企业流量扶持问题业务实战[636.82M]

01–利用ABTest寻求电商流量分配的最优解.mp4[171.02M]

02–Python样本量计算.mp4[100.43M]

03–ABTest结果计算.mp4[241.31M]

04–总结与拓展.mp4[124.06M]

5–模块二直播回放[533.53M]

数分8期阶段七模块二直播.mp4[533.53M]

第七阶段模块三[63.27M]

毕业设计[63.27M]

毕业设计及答辩说明.mp4[63.27M]

第七阶段模块一[14.00G]

1–任务一：指标体系背景知识[1.07G]

01–阶段学习目标.mp4[241.45M]

02–主要内容介绍及指标体系必要性.mp4[221.04M]

03–指标体系作用.mp4[165.65M]

04–指标体系搭建__人员配置与主要过程.mp4[466.58M]

2–任务二：企业指标体系搭建[6.20G]

01–在线教育企业数据问题与指标体系解决方案.mp4[470.99M]

02–在线教育公司架构.mp4[383.83M]

03–部门业务流程.mp4[135.41M]

04–指标体系立项.mp4[175.90M]

05–确定核心指标.mp4[465.72M]

06–用户路线梳理及设计指标模型.mp4[181.78M]

07–完善监控指标模型.mp4[412.46M]

08–设计指标体系结构图.mp4[198.69M]

09–确定指标口径.mp4[809.74M]

10–埋点定义.mp4[238.02M]

11–埋点类型.mp4[494.60M]

12–埋点反馈数据.mp4[430.89M]

13–数据埋点实现.mp4[385.08M]

14–埋点数据校验与宽表测试.mp4[189.05M]

15–统计表搭建（1）.mp4[865.96M]

16–统计表搭建（2）.mp4[511.69M]

3–任务三：指标体系搭建实操[4.45G]

01–总体介绍.mp4[102.39M]

02–需求拆解与Celery原理.mp4[223.58M]

03–Celery环境搭建与入门案例.mp4[184.54M]

04–Crontab时间任务配置.mp4[156.72M]

05–PyMySQL的增删改查.mp4[150.91M]

06–巧妙整合SQL语句.mp4[610.40M]

07–数据接口项目背景.mp4[313.96M]

08–SQL语句编写.mp4[786.87M]

09–通过Pandas运行SQL语句.mp4[218.30M]

10–日报和周报接口代码开发.mp4[778.27M]

11–PythonWeb介绍与Django项目启动.mp4[148.21M]

12–静态资源配置与整合HTML.mp4[439.33M]

13–路由和视图.mp4[202.84M]

14–整合前端与数据接口.mp4[242.54M]

4–任务四：教育运营专项分析[1.76G]

01–业务问题常用解决思路.mp4[126.32M]

02–目标确认与拆解.mp4[178.93M]

03–教育专项问题解决思路（1）.mp4[154.78M]

04–教育专项问题解决思路（2）.mp4[170.06M]

05–运营活动效果分析.mp4[515.96M]

06–异常数据分析.mp4[370.35M]

07–异常问题解决及项目回顾.mp4[288.79M]

5–模块一直播回放[524.27M]

数分8期阶段七模块一直播.mp4[524.27M]

08、第八阶段数据挖掘算法与实战[17.06G]

第八阶段模块二[1.49G]

第八阶段模块二作业[362.49M]

数分8期阶段八算法直播.mp4[362.49M]

任务一：K-Means[1.13G]

01–基础原理-拉勾教育.mp4[253.99M]

02–簇内平方和的定义-拉勾教育.mp4[129.70M]

03–python实现-拉勾教育.mp4[281.30M]

04–sklearn实现-拉勾教育.mp4[132.12M]

05–模型评估指标轮廓系数-拉勾教育.mp4[273.71M]

06–其他参数与总结-拉勾教育.mp4[88.41M]

第八阶段模块三[8.38G]

1–任务一：金融保险用户分类综合项目[3.15G]

01–业务背景.mp4[220.11M]

02–项目分析流程（1）.mp4[106.02M]

03–项目分析流程（2）.mp4[189.92M]

04–数据清洗-处理异常字段[2].mp4[216.81M]

05–探索数据-用户基本信息.mp4[186.09M]

06–探索数据-家庭成员信息.mp4[112.33M]

07–探索数据-疾病相关信息.mp4[147.61M]

08–探索数据-投资与生活信息.mp4[120.86M]

09–探索数据-家庭收入与所处地区相关信息.mp4[280.27M]

10–数据清洗-填充缺失值.mp4[207.09M]

11–特征工程-01转码.mp4[218.90M]

12–特征工程-哑变量转码.mp4[275.48M]

13–特征工程-转码总结.mp4[274.24M]

14–数据建模.mp4[169.62M]

15–模型优化&输出规则.mp4[497.67M]

2–任务二：电商文本挖掘综合项目[4.66G]

01–业务背景1.mp4[431.29M]

02–项目背景及数据说明.mp4[188.96M]

03–整体市场分析-清洗及补全数据(线性回归).mp4[317.32M]

04–整体市场分析-市场变化趋势描述.mp4[264.66M]

05–整体市场分析-市场集中度描述.mp4[297.34M]

06–市场机会点分析-业务逻辑及数据清洗.mp4[181.19M]

07–市场机会点分析-竞争度分析（1）.mp4[206.78M]

08–市场机会点分析-竞争度分析（2）.mp4[324.69M]

09–市场机会点分析-结论.mp4[166.38M]

10–竞争分析-品类分布.mp4[327.01M]

11–竞争分析-产品结构分析（1）.mp4[340.62M]

12–竞争分析-产品结构分析（2）.mp4[209.25M]

13–竞争分析-产品结构分析（3）.mp4[480.80M]

14–竞争分析-流量结构分析（1）.mp4[234.59M]

15–竞争分析-流量结构分析（2）.mp4[224.99M]

16–竞争分析-舆情分析.mp4[542.25M]

17–总结.mp4[33.96M]

3–模块三作业[588.43M]

数分8期阶段8模块三直播.mp4[588.43M]

第八阶段模块一[7.19G]

1–任务一：KNN算法[2.90G]

01–前言：机器学习理论基础.mp4[665.13M]

02–算法原理与实现步骤.mp4[73.98M]

03–算法优缺点及算法变种.mp4[68.60M]

04–python实现.mp4[170.96M]

05–python实现总结及可视化.mp4[207.35M]

06–使用sklearn实现.mp4[328.89M]

07–划分训练集与测试集.mp4[229.96M]

08–绘制学习曲线.mp4[73.50M]

09–交叉验证.mp4[326.33M]

10–带交叉验证的学习曲线.mp4[507.36M]

11–归一化.mp4[228.25M]

12–距离的惩罚.mp4[85.62M]

2–任务二：决策树[2.51G]

01–算法概述.mp4[248.35M]

02–特征选择-信息熵.mp4[353.39M]

03–特征选择-信息增益.mp4[138.01M]

04–划分数据集.mp4[159.77M]

05–决策树生成(算法解析).mp4[376.84M]

06–拟合度优化(CART算法).mp4[174.45M]

07–使用sklearn生成决策树.mp4[242.55M]

08–探索决策树属性(pdf生成).mp4[176.58M]

09–防止过拟合(剪枝参数).mp4[332.46M]

10–分类模型评估指标(class_weight).mp4[149.41M]

11–分类模型评估指标(混淆矩阵).mp4[222.28M]

3–任务三：线性回归[899.68M]

01–基础原理(python实现).mp4[194.73M]

02–房价预测(sklearn实现).mp4[112.25M]

03–模型评估(sklearn实现).mp4[200.93M]

04–拟合图像(sklearn实现).mp4[144.97M]

05–多重共线性(sklearn实现).mp4[246.80M]

4–任务四：逻辑回归[923.27M]

01–基础原理.mp4[257.58M]

02–sklearn实现.mp4[229.29M]

03–绘制学习曲线2.mp4[100.78M]

04–利用网格搜索确定最优参数.mp4[335.63M]

09、第九阶段一线互联网数据分析综合项目实战[6.97G]

第九阶段模块二在线旅游行业经营综合分析[3.93G]

01–任务一：如何写好一份数据分析报告[2.32G]

01–模块介绍.mp4[47.84M]

02–数据分析报告怕出现什么问题.mp4[102.70M]

03–为什么数据分析师需要写报告.mp4[146.26M]

04–数据报告的写作流程.mp4[55.30M]

05–界定问题.mp4[104.40M]

06–分析问题的原因.mp4[90.39M]

07–提出假设.mp4[118.20M]

08–常见规则结构.mp4[71.24M]

09–问题的状态.mp4[183.27M]

10–从问题状态到分析大纲.mp4[206.79M]

11–寻找解决方案.mp4[60.52M]

12–检查解决方案的缺陷.mp4[257.25M]

13–数据分析报告设计.mp4[198.52M]

14–论点的安排.mp4[76.85M]

15–数据论据的设计.mp4[202.52M]

16–怎样能跳出数羊的怪圈.mp4[68.65M]

17–教育机构案例应用.mp4[142.88M]

18–电商企业ABTest报告.mp4[46.78M]

19–日常工作报告-核心指标与用户指标.mp4[108.94M]

20–日常工作报告-创作者与平台指标.mp4[84.14M]

02–任务二：在线旅游公司—海外酒店房态分析[682.39M]

01–在线旅游业务模式.mp4[113.96M]

02–旅游企业问题确认与拆解.mp4[126.52M]

03–房态问题解决思路.mp4[41.72M]

04–房态问题报告设计.mp4[34.00M]

05–房态问题报告书写.mp4[114.72M]

06–房态预测模型搭建（1）.mp4[86.35M]

07–房态预测模型搭建（2）.mp4[91.65M]

08–房态预测模型搭建（3）.mp4[73.48M]

03–任务三：在线旅游公司—竞对分析报告[643.64M]

01–行业分析报告与竞对分析报告写作.mp4[39.15M]

02–商旅管理行业分析报告解读.mp4[275.43M]

03–商旅管理行业报告框架分析.mp4[85.48M]

04–竞对分析报告写作.mp4[188.60M]

05–日常写作练习.mp4[54.98M]

04–模块二作业直播[320.86M]

数据分析8期阶段九模块二的直播回放.mp4[320.86M]

第九阶段模块一电商B2C商铺新用户复购预测[3.04G]

01–任务一：电商B2C模式介绍[487.09M]

01–阶段介绍.mp4[47.21M]

02–电商主要业务模式.mp4[183.90M]

03–商家数据分析师日常（1）.mp4[66.06M]

04–商家数据分析师日常（2）.mp4[96.84M]

05–商家数据分析师日常（3）[2].mp4[52.40M]

06–平台数据分析师日常.mp4[40.68M]

02–任务二：数据挖掘流程[643.52M]

01–知识图谱-数据预处理.mp4[46.99M]

02–知识图谱-特征工程.mp4[87.34M]

03–知识图谱-模型筛选.mp4[53.50M]

04–知识图谱-模型评估.mp4[21.34M]

05–数据挖掘六大步骤（1）.mp4[131.40M]

06–数据挖掘六大步骤（2）.mp4[127.61M]

07–数据挖掘六大步骤（3）.mp4[55.17M]

08–数据挖掘六大步骤（4）.mp4[120.18M]

03–任务三：新用户复购预测实战[1.51G]

01–商业理解.mp4[85.98M]

02–理解数据.mp4[252.13M]

03–准备数据-用户特征.mp4[158.24M]

04–准备数据-商铺特征.mp4[217.58M]

05–准备数据-用户商铺交叉特征提取.mp4[223.99M]

06–准备数据-比值.mp4[342.53M]

07–建模及调优（1）.mp4[191.08M]

08–建模及调优（2）.mp4[74.67M]

04–阶段九模块一作业[439.64M]

数分8期电商B2C商铺新用户复购预测直播.mp4[439.64M]

10、第十阶段就业指导+简历指导[2.09G]

简历面试直播.mp4[518.00M]

结业典礼.mp4[803.86M]

就业直播③.mp4[334.64M]

面试题直播①.mp4[484.40M]

课件[1.30G]

课件.zip[1.30G]

下载必看.txt[0.16K]

试看[511.03M]

1监测仪表板实战[511.03M]

1Excel工作界面介绍.mp4[57.11M]

2Excel常用功能.mp4[92.08M]

3数据透视表创建及布局设置.mp4[73.26M]

4多维度计算.mp4[41.46M]

5切片器实现数据动态交互.mp4[56.06M]

6电商销售分析看板实战.mp4[85.48M]

7监测仪表板实战.mp4[105.58M]