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7周成为数据分析师

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2022-01-01 12:11:32

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资料来源于网路，侵权立删刚毕业步入社会，简历毫无亮点，没有一技之长，需要技术做为支撑，找到数据分析相关工作对当前岗位的未来发展规划不明确，想通过转行来实现明确的职业规划，快速入行数据分析职业发展触及天花板，需要数据分析、自动化办公等技能提升自己的专业度，打破壁垒，升职加薪，针对从业 1 到 3 岁的数据分析师数据分析能力偏弱目实战经验、数据分析师，提高职业竞争力

我叫阿鑫ッ发消息

资料很多，精而悟道，技术交流群: 619553750

1.01：为什么需要七周

16:47

1.02：七周应该怎么学

10:23

1.03为什么思维重要

02:31

1.04数据分析中的三种核心思维：结构化

26:35

1.05数据分析中的三种核心思维：公式化

19:18

1.06数据分析中的三种核心思维：业务化

14:02

1.07数据分析的思维技巧：象限法

04:38

1.08数据分析的思维技巧：多维法

05:48

1.09数据分析的思维技巧：假设法

07:37

1.10数据分析的思维技巧：指数法

18:24

1.11数据分析的思维技巧：二八法

03:25

1.12数据分析的思维技巧：对比法

04:55

1.13数据分析的思维技巧：漏斗法

01:29

1.14如何在业务时间锻炼数据分析思维

09:17

2.15为什么业务重要

03:00

2.16经典的业务分析指标

11:48

2.17市场营销指标

08:55

2.18产品运营指标

16:24

2.19用户行为指标

06:25

2.20电子商务指标

04:07

2.21流量指标

07:35

2.22怎么生成指标

04:38

2.23如何建立业务分析框架

01:16

2.24市场营销模型

04:52

2.25AARRR模型

06:06

2.26用户行为模型

04:10

2.27电子商务模型

02:50

2.28流量模型

04:01

2.29如何应对各种业务场景

04:16

2.30如何应对各种业务场景（小练习）

18:03

2.31数据化管理业务

02:03

3.32为什么要学习EXCEL

07:19

3.33文本清洗函数

07:36

3.34常见的文本清洗函数练习

13:36

3.35关联匹配函数

13:58

3.36逻辑运算函数

07:28

3.37计算统计函数

11:24

3.38时间序列函数

05:41

3.39EXCEL的常见技巧

09:24

3.40 EXCEL工具（1）

06:51

3.41 EXCEL工具（2）

08:17

3.42 用EXCEL进行数据分析（1）

22:51

3.43 用EXCEL进行数据分析（2）

18:12

4.44数据可视化之美

08:24

4.45常见的图表类型与应用

08:35

4.46高级图表类型与应用

09:39

4.47图表绘制[houtouke.com]

08:33

4.48 EXCEL绘图技巧

10:56

4.49散点图

10:16

4.50辅助列

13:26

4.51符合图表

17:04

4.52甘特图（1）

14:46

4.53甘特图（2）

08:00

4.54标靶图

10:55

4.55杜邦分析法

25:23

4.56 Power BI入门

13:18

4.57 Power BI基础功能

21:15

4.58 Power BI操作技巧

14:22

4.59用BI进行数据分析（1）

21:59

4.60用BI进行数据分析（2）

20:01

4.61 Dashboard

15:56

5.62 MySQL安装

05:32

5.63数据库

13:07

5.64数据库实操

15:13

5.65 SQL select

18:19

5.66 SQL条件查找

06:17

5.67 SQL group by

05:39

5.68 SQL group by高级

13:01

5.69 SQL函数

10:46

5.70 SQL 子查询

12:51

5.71 SQL join

23:42

5.72 SQL leetcode

15:51

5.73 SQL加载

05:34

5.74 SQL时间

05:49

5.75 SQL练习（1）

21:59

5.76 SQL练习（2）

18:14

5.77 SQL连接power BI

10:00

6.78 描述统计学

08:47

6.79分位数

08:16

6.80标准差

17:32

6.81 权重统计

20:18

6.82切比雪夫

13:39

6.83箱线图

18:36

6.84直方图

21:29

6.85概率

13:23

6.86贝叶斯

18:50

7.087入门

12:26

7.088数据类型]

17:58

7.089变量

07:18

7.090列表

16:05

7.091列表进阶

06:31

7.092 字典

12:35

7.093 集合

12:37

7.094控制流

10:54

7.095 Python控制流循环

14:15

7.096 Python循环进阶

07:29

7.097 Python函数

16:42

7.098 高阶函数

09:37

7.099 第三方包

08:31

7.100 numpy

08:39

7.101 Python series

14:56

7.102：dataframe

17:04

7.103 Python dataframe

22:10

7.104 read_csv

12:31

7.105 计算

24:30

7.106 Python groupby

12:01

7.107 Python Pandas关联

20:23

7.108 Python Pandas 多重索引

08:59

7.109 Python Pandas文本函数

06:18

7.110 Python Pandas去重

09:52

7.111 Python Pandas apply

10:46

7.112 Python Pandas聚合apply

10:27

7.113 Python Pandas数据透视

12:04

7.114 Python连接数据库

25:41

7.115 Python连接数据库2

10:09

7.116 Python连接数据库3

07:41

7.117 Python练习markdown

05:33

7.118 Python练习（1）

11:36

7.119 Python练习（2）

14:50

7.120 Python练习（3）

23:13

7.121 Python练习（4）

18:31

7.122 Python练习（5）

13:53

7.123 Python练习（6）

16:30

7.124 Python练习（7）

15:41

7.125 Python练习（8）

09:51

7.126 Python练习（9）

08:31

7.127 Python可视化（1）

07:46

7.128 Python可视化（2）

08:52

7.129 Python可视化（3）

06:58

7.130 Python可视化（4）

12:12

7.131 Python可视化（5）

06:31

7.132 Python可视化（6）

07:53

7.133 Python可视化（7）

14:21

7.134 Python可视化（8）

15:01

7.135 Python seaborn 01

05:38

7.136 Python seaborn 02

07:21

7.137 Python seaborn 03

10:27

7.138 Python seaborn 04

10:45

7.139 Python seaborn 05

08:28

7.140 Python seaborn 06

06:21

7.141 Python superset 01

03:53

7.142 Python superset 02

12:01

7.143 Python superset 03

02:28

7.144 Python superset 04

06:05

7.145 Python superset 05

27:15

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