[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

    * r- v2 u4 x% w+ L, h: W- t〖课程介绍〗:# @: ~5 @$ d7 n* y! f  Z+ U6 _# R
            《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。  s/ [" i' Y5 l* p% F! r1 V
    $ i, }" b8 D( p1 N6 B5 r3 ^
    〖课程目录〗:
    & y) w, F2 w- a' U- F        宣传片
    2 N2 S! x: C, h. \" C" @7 I5 S        第 1 讲商业数据分析综述(上)
    ( E. F2 \2 X- E" _3 _1 ~/ Q1 \* ^  F        1.1商业数据分析引入
    , i$ o# b: F& J5 ~' e# O        1.2什么是商业数据分析?6 }2 Z& S2 d* _3 }' Z0 W$ t1 @, B
            1.3所需技能+ V* @2 x  j/ T8 w0 D1 c$ \
            1.4基本分析流程及供应链各个环节
    * m3 E1 @( g: o+ z        1.5商业理解+ n2 v. R) ~2 ]: j" w) G( {
            1.6答疑(一)6 x; G5 ~& ~4 v# `; c
            1.7数据粒度(一)) t( N) m+ X# i* K! W
            1.8数据粒度(二)
    2 `9 r1 |7 K, P7 \& c: C9 k% ~        1.9数据粒度(三)$ ~+ K% y4 K+ c, o6 R0 Q
            1.10数据粒度(四)" K: I0 R8 O, l( ^- `
            1.11答疑(二)5 K7 b+ r, p+ l4 c5 Z
            1.12答疑(三)
    $ E6 p3 H7 X  [& Y$ j2 |        1.13答疑(四)
    - i; N3 P. j: y4 B) T        第 2 讲商业数据分析综述(下)/ @9 o# X: V, d( K9 [, \
            2.1数据质量与形式' K& i: W9 Q. s: }
            2.2数据隐性
    ' O7 ?2 B' v1 X. I; \/ m2 i. ~+ r        2.3案例分析
    7 p1 B0 C! s5 I2 V        2.4不同类型的分析
    4 W1 D1 r2 i2 J" Q6 t        2.5数据可视化+ x" W  g, u# ]+ h2 V6 u, R' V
            2.6典型数据驱动开发团队的人员; }% W- N, R+ P% k/ P/ R6 F, _
            2.7答疑4 d# ?/ |+ y  t$ |, S! r
            第 3 讲Excel Basic(上)
    ( e  M$ L( }% ?+ p9 o$ n4 r        3.1Excel简介7 _- U7 a" T3 W+ Q# b" ~
            3.2Excel基本操作(一)+ y  V  T" ^2 u6 D
            3.3Excel基本操作(二)5 L' L5 X! h( L
            3.4Excel基本操作(三)" G0 f. F2 i9 a* Y5 W
            3.5行列及区域(一); i! a6 ]' M# t8 d$ n  v' f
            3.6行列及区域(二)
    ) W: S3 r8 q3 W- q3 S6 ^        3.7数据及数据类型(一)# n5 m! ], A9 P6 J4 _. ?- k
            3.8数据及数据类型(二)# F; X; t4 U' A( _0 z
            3.9数据及数据类型(三)9 Z% S+ x2 s4 L" ^2 o4 C, y
            3.10查找和替换(一)
    1 z  ?: P8 G4 v8 k" j' D        3.11查找和替换(二)
    ) Y7 k% j, J# [1 N8 e/ O        3.12答疑9 b, b6 p5 h$ {3 J- ^# N
            第 4 讲Excel Basic(下); ?1 ?) S, M, J& z8 O
            4.1答疑回顾. @4 h  |5 B( ^- i2 Y' l5 k
            4.2排序
    : J/ y9 ~  a+ Q9 ^+ i3 r        4.3排序插入
    1 B' k4 ?, g5 ^( H( P5 Q- q        4.4筛选(一)
    # k0 {( \5 F- J& G1 y: b        4.5筛选(二)- }7 i$ {" Z; }  Q7 G, e8 N! I3 P5 R
            4.6答疑  K2 D6 ]. J6 Z: s
            第 5 讲Excel分类汇总、公式与函数
    8 |+ o& y9 d. D' P        5.1分类汇总(一)6 i- `- Y) `! Y+ D# E
            5.2分类汇总(二)" f- Q( J9 X! {; J+ N. e4 A( N1 L
            5.3公式与函数(一)
    " A( g+ }# _$ E) e/ e, p        5.4公式与函数(二)
    * z' V( e/ f+ ]+ ]' p: \8 a        5.5公式与函数(三)
    ( o1 f. l( j9 O, x+ d4 b        5.6逻辑判断IF(一)" {$ U6 Y9 E9 x8 a
            5.7逻辑判断IF(二)8 z5 N$ d) W, E6 B1 b0 U) x8 Y' k
            5.8COUNTIF
    ; Z  U, K5 _5 ]3 X        5.9重复" r6 W. s: @: L7 I! l# [* O& ^* T! t# b
            5.10报名统计  X5 G% j$ {. m# `
            5.11SUMIF
    . X$ u. D; O6 t        5.12SUMIF练习
    ; Z+ H7 {- B$ R) R        第 6 讲Excel—VLOOKUP; ^. V+ v! ~7 {; k8 ?
            6.1VLOOKUP
    ! q' v1 _; L- b' z+ @        6.2菜单、Join Two Tables# A; p7 I) h3 T2 G, d
            6.3记录多匹配、跨表
    : t6 P& T& X/ s7 U6 N% x        6.4跨表、跨文件薄+ B/ f/ `; L9 A. E* R: |
            6.5示例:王者荣耀、打标签
      q* ]" ]/ K# r! M        6.6文本vlookup、Hlookup$ D  A( }6 @7 e  |1 p- X1 w( J; j
            6.7Match&Index
    5 Z& }1 J2 s0 ^# C        6.8返回多列
    : r7 l3 t6 y$ W* Q        6.9认识数组、记录多匹配1 |) {" h! G  L2 T/ K* _
            第 7 讲商务智能: W- w  b# v1 M4 x) E$ r
            7.1商务智能含义(一)
    $ b' u( U. p4 y9 b3 q9 q) E        7.2商务智能含义(二)% l9 h! n# r- p( `8 y3 x9 K/ d
            7.3数据仓库系统( X: R/ f) S2 R4 u0 e$ S1 j6 }
            7.4常见BI4 h, V( \& B8 e& D
            7.5Power BI(一): B6 z- m; H1 N$ V
            7.6Power BI(二)) M: Y$ O5 }* H+ `
            7.7答疑! W% n7 u/ M8 {% U: h! |
            第 8 讲Python基础(上)
    2 ]7 D2 V2 V9 c4 W7 r7 u        8.1Python基础课程8 U. z' q) l" A" K7 U' k
            8.2Python能做什么* w/ ~: I5 I9 ]
            8.3Python20载
    6 M9 m- x$ x! I# N6 r$ n1 p+ b( G        8.4Python简单介绍. g' h0 M) k/ V  {
            8.5工具安装及环境配置(一)
    ) C  X" `1 ^' z0 f1 F0 e* S2 R- e: ?        8.6工具安装及环境配置(二)
    , a/ S6 H7 b) ]0 P        8.7计算机与程序思维
    5 B# S* W. ^! h4 Z# Y& h        8.8Jupyter notebook(一)4 N) I; m8 Q' T/ r$ Y5 [
            8.9Jupyter notebook(二)
    * s1 G7 g' h8 `; p        8.10Python for basic data type(一)! e, n; H3 A) K6 y  y
            8.11Python for basic data type(二)
    & T" v) I2 e) S3 g4 ?, r        8.12Python for basic data type(三)
    ' ^: q& n1 g( s1 i, x! M        8.13Python for basic data type(四)
    * I: u* {2 E/ B        8.14Python for basic data type(五)
    " F7 v% w1 [+ k1 v" T! E        8.15Python for basic data type(六)
    9 G1 x: q- e+ g        8.16Python for basic data type(七)4 h% y0 \, K0 b5 k' M, f
            8.17Python for basic data type(八)
    / m/ {) A6 I$ N3 v: e* M& Z        第 9 讲Python基础(中)1 y  ], r* H& |/ z1 t3 y. S
            第 10 讲Python基础(下)4 H  {" _: U/ J# j
            第 11 讲Python进阶和面向对象* G: e1 H: q2 q
            第 12 讲网络数据获取
    + J- R( n  W! p1 M        第 13 讲概率论基本概念
    3 q$ k, F5 G& R* z        第 14 讲随机变量及其分布(上)
    . o7 z' @8 T* P" }& D        第 15 讲随机变量及其分布(下)1 C" p* ~# P0 J/ S- `
            第 16 讲随机变量的数字特征; e+ b( @& A2 U
            第 17 讲多维随机变量. g8 Y" m) I! [' ~- E
            第 18 讲数理统计及SPSS应用" l0 y( C( Z% W4 n
            第 19 讲Python NumPy,Pandas; b% O* @, N2 B. R  o, v0 B
            第 20 讲Matplotlib, Seaborn1 `$ q( S$ k$ l6 A) {4 |
            第 21 讲Excel数据透视表
    * m( {& C; g) k! U/ F        第 22 讲数据可视化
    8 j/ f$ [1 J+ n+ L! k* }4 O        第 23 讲数据仪表盘Excel Dashboard
    8 B7 j7 Z1 F4 S4 |; M& l" _        第 24 讲商业流程综述Business Process Overview6 l* r) p) ^1 }% e
            第 25 讲Marketing Analytics! D$ ~% J6 _/ x- I  _- N
            第 26 讲市场推广分析Marketing Analytics( }3 k/ X: j  ]3 n1 {
            第 27 讲Best Practice in Data Processing
    8 P' H, x3 K: x+ H" j8 Q! f        第 28 讲Machine Learning
    . @  w# S. `/ C        第 29 讲Linear Regression& i2 M, L  o" a3 o
            第 30 讲Logistic Regression
      r/ W& t! Y  R        第 31 讲分类算法&聚类算法( ~& o, G1 d* S$ G
            第 32 讲顾客体验Customer Experience& J$ ^( U2 H" Q1 o$ W; |& W" |1 B
            第 33 讲定价Pricing% Y% r, X% I# {) T4 s
            第 34 讲最新回放
    ; ~( s0 P& S( q
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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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