[数据挖掘与分析] (价值3998)商业数据分析特训班(完整版)-2019年万门大学

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    [LV.9]以坛为家II

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    (价值3998)商业数据分析特训班(完整版)-2019年万门大学

    7 @9 u& E( b  a! t; j% K) k/ a! S2 Z〖课程介绍〗:# q* j( B7 x$ ^0 `3 U) h
            《商业数据分析特训班》由国际知名讲师Joshua、Nick进行主讲,课程共分为10个部分,总时长为150h,内容涵盖Excel数据分析、python基础、基础统计学、 常见的数据分析方法、SQL等商业数据知识点介绍,带你全方位理解商业数据分析,从入门到精通。
    ! l( f) V% V+ W/ A- d( a2 H5 i
    " Z8 x, t5 ]# U8 [: p0 x〖课程目录〗:1 M5 x' q5 t6 c' _5 l- l
            宣传片
    & I( }, b+ V+ ^" a6 D9 v: h        第 1 讲商业数据分析综述(上)" _! J' @( D4 ~2 c( E; l
            1.1商业数据分析引入3 B+ A& o7 Q1 [' h8 w+ n
            1.2什么是商业数据分析?* F! s" P, ~2 f5 i% m8 x5 t
            1.3所需技能
    0 J+ P9 ?& v  |. @6 q        1.4基本分析流程及供应链各个环节0 a% |* F- ?8 N+ ]* f
            1.5商业理解4 g1 Q+ o* x/ w- s" V: u( M
            1.6答疑(一)
    ) c2 J* ^/ ~# y        1.7数据粒度(一)
    ! y, Q: J0 `1 V# }6 z+ @; t2 {        1.8数据粒度(二)) V6 P" h4 K( H6 z5 T: ^
            1.9数据粒度(三): d. q1 g" s+ P, N3 B9 L
            1.10数据粒度(四)
    1 V5 z* S+ [& j; ^! e9 G& D        1.11答疑(二)
    0 U* t, S8 O# J; l, l# a, b        1.12答疑(三)
    / p; M, A) p" O$ q        1.13答疑(四)
    8 I  l& d: T% L" }2 ^$ N2 r        第 2 讲商业数据分析综述(下)
    % S* j# X! k3 d" I- a        2.1数据质量与形式/ q) z) A( ~/ C7 F. T7 `) ^( b
            2.2数据隐性
    + @' V: |! l1 C5 h' j        2.3案例分析) y2 w4 j. n  ]4 o5 ?* ?6 q
            2.4不同类型的分析) q4 f: L, m$ C$ {3 T' W0 u
            2.5数据可视化, H6 }6 `: ?. D( {* t4 P3 w
            2.6典型数据驱动开发团队的人员
    6 N& ^! o: W. R! `' o5 T        2.7答疑$ L! ?* _2 {% F7 d) S
            第 3 讲Excel Basic(上)
    0 O$ W+ _6 C2 x/ o/ O6 e% }& ^% }" r3 L        3.1Excel简介
    ; P8 N0 e- H( O  e        3.2Excel基本操作(一)0 q( m  m% y$ ~& J. e/ E/ f
            3.3Excel基本操作(二)
    ( I) B0 T: \1 j: `6 [( N( {        3.4Excel基本操作(三)
    / ?) G" R. v, v9 m2 Z        3.5行列及区域(一)& d. n/ N. y5 ^5 t/ s+ P3 O
            3.6行列及区域(二)
    8 `/ J2 c  s8 M+ p9 g2 C        3.7数据及数据类型(一)
    , y1 U1 W$ U$ t        3.8数据及数据类型(二)
    $ r& i  R: h" n1 _! w6 I1 j        3.9数据及数据类型(三)
    7 v; p4 Y) H6 k( }! ~# `' F1 [        3.10查找和替换(一)" o" h; b0 y# I, J- ?: `
            3.11查找和替换(二)/ u4 O/ x# f5 e* g6 z6 u
            3.12答疑7 R2 L8 c$ C* K% S5 `4 U: j
            第 4 讲Excel Basic(下)& j  w! S7 g* ~7 q' E0 p0 a8 S
            4.1答疑回顾% A* K+ o: o; e
            4.2排序8 C7 G- g+ C( ^) B
            4.3排序插入
    . T9 c5 J% X2 b- f6 _' U        4.4筛选(一)
      V+ i" m; h& J        4.5筛选(二)
    : E' [/ S) g$ a; a$ ?        4.6答疑
    , c) y* l# b! u0 T4 p- o; S        第 5 讲Excel分类汇总、公式与函数/ b7 Q/ d6 s1 l% S% h+ X0 P
            5.1分类汇总(一)
    ' }( u1 ?0 y2 e& E        5.2分类汇总(二)* t/ j; C8 E  p% j, Q+ T: R2 l/ [
            5.3公式与函数(一)
    3 N9 i: c" b/ f5 |7 e        5.4公式与函数(二)
    . w& j4 q$ p" s: A* a7 @- T        5.5公式与函数(三)) U7 e, w; A  K0 m" P1 }( Y
            5.6逻辑判断IF(一)" M4 k# H5 g6 o; S
            5.7逻辑判断IF(二)- ^; J/ s4 r+ r( u0 g8 \" F& q
            5.8COUNTIF
    6 O4 u6 N& s7 Q        5.9重复
    $ L$ ]. H3 Z4 y/ [5 W6 c        5.10报名统计
    * w2 g8 }( m0 ]6 v$ }* ]        5.11SUMIF! n: E  ^: |8 N0 i4 r- @
            5.12SUMIF练习
    + u. C4 O1 u3 |        第 6 讲Excel—VLOOKUP
    2 U* a* A, ]% q        6.1VLOOKUP* I3 n+ N0 ?5 e- y1 k' t1 z1 R
            6.2菜单、Join Two Tables- F/ z( D7 f5 O0 O" i1 ]9 z; \+ ^5 L
            6.3记录多匹配、跨表
    & D, C/ w4 I9 J6 k. X        6.4跨表、跨文件薄1 c" _% }8 j- l2 c+ {! y; ]3 x' m; ]% f
            6.5示例:王者荣耀、打标签; F2 B- X/ H/ a* ]3 x
            6.6文本vlookup、Hlookup
    . `# T( B+ Z% T8 w7 S        6.7Match&Index
    " H. K" G& C$ F* u7 l! g* B6 k        6.8返回多列
    5 F5 j! w/ R; V        6.9认识数组、记录多匹配
    ' y0 A9 e  `+ H* Z4 k3 r: U        第 7 讲商务智能
    4 v6 c$ N$ k  k6 j" w/ m        7.1商务智能含义(一)
    / A+ {- C; h2 k        7.2商务智能含义(二)- Z+ |9 F) n0 o" i, m1 ~/ W1 ^6 [0 X
            7.3数据仓库系统
    ) M, A% ]& Z2 X; ]# u$ g1 ^1 T        7.4常见BI
    / _( ~* L% x% ?: ?3 A2 z        7.5Power BI(一)4 e# m1 J. T2 g/ j9 F1 R/ D
            7.6Power BI(二). T$ x& v5 G  `/ V2 h' f
            7.7答疑# e8 ~6 |* V* B* _: j
            第 8 讲Python基础(上)
    0 X1 e5 |, P0 n! |5 y2 E        8.1Python基础课程' d! N0 m, q2 ^1 N
            8.2Python能做什么
    5 Y/ t5 k9 U2 }8 @  V% \5 Q# V        8.3Python20载
    ! i0 X- c* c7 S. @( m4 D) J7 T        8.4Python简单介绍
    4 s4 j0 @5 Z% J& }        8.5工具安装及环境配置(一)
    8 m. D" [8 L9 ]/ _. x+ [        8.6工具安装及环境配置(二)4 n+ P7 t' B! _9 D' A
            8.7计算机与程序思维9 m; s. d$ S4 V7 `" \3 s% a
            8.8Jupyter notebook(一)" \, W0 D2 w, h1 u4 z  _
            8.9Jupyter notebook(二)
    ; i; D% \0 m( P1 A$ d        8.10Python for basic data type(一)
    6 C7 s: Q+ a2 v        8.11Python for basic data type(二)
    & j- E/ H' O$ v        8.12Python for basic data type(三)
    % i+ w+ m/ p/ V$ [        8.13Python for basic data type(四)7 f1 C3 g9 t- g$ V, p' ]; I/ m* P+ D
            8.14Python for basic data type(五)5 f6 R; @; A: w& s0 M) D
            8.15Python for basic data type(六)
    7 U) o  s: X" w& R3 ]- g/ k        8.16Python for basic data type(七)
    ! I0 E8 |* S+ c        8.17Python for basic data type(八)
    + s2 H  O' S% p: F5 G1 W        第 9 讲Python基础(中)
    ; J9 T3 `& D; R; a" O8 g( s5 f9 }) Z        第 10 讲Python基础(下)
    9 t/ e* F+ z1 }3 ?        第 11 讲Python进阶和面向对象7 ]# L2 E6 M3 c0 V. G3 M
            第 12 讲网络数据获取
    , Y9 p; `: L! Y& }        第 13 讲概率论基本概念
      Y4 w* {  ]. W        第 14 讲随机变量及其分布(上)
    - [7 J9 W( W; J2 w        第 15 讲随机变量及其分布(下)  s4 A$ U, O1 U. `8 j: `
            第 16 讲随机变量的数字特征
    ) K, R- u  T- U" |( r        第 17 讲多维随机变量
    + ], ~3 ?% R. {) z) |) X        第 18 讲数理统计及SPSS应用
    5 c  D$ T7 e% I        第 19 讲Python NumPy,Pandas
    3 X. @) _$ I& p! F        第 20 讲Matplotlib, Seaborn: h1 L. l3 Z3 S8 ?/ z( t
            第 21 讲Excel数据透视表
    ( X' |2 Q, t& Y( R        第 22 讲数据可视化
    3 `! u' H! m9 W3 Y( e        第 23 讲数据仪表盘Excel Dashboard: t- u; e# D5 P& B$ O8 }
            第 24 讲商业流程综述Business Process Overview
    7 @# A7 g6 b# T1 j$ w, `7 W9 R        第 25 讲Marketing Analytics: Q: @1 }  @/ J5 ?0 o8 A& A
            第 26 讲市场推广分析Marketing Analytics
    : o, d5 @& y3 ^" `6 p& v        第 27 讲Best Practice in Data Processing
    ) x2 ]5 t6 w$ i# V. C$ K        第 28 讲Machine Learning( G4 P) F- O8 N2 Z4 ]- f0 O
            第 29 讲Linear Regression& J' S3 k4 [( p7 v
            第 30 讲Logistic Regression7 i5 C: V4 j* K7 h+ ~
            第 31 讲分类算法&聚类算法
      y0 y1 n* d0 E+ S, ]. w- [' `) s% I        第 32 讲顾客体验Customer Experience- [5 l( k5 M4 T" \. x; E
            第 33 讲定价Pricing& C) X8 M' ^' V1 i
            第 34 讲最新回放
    2 r8 d: V3 u. Z
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    (价值3998)商业数据分析特训班(完整版)-2019年万门大学
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