7周成为数据分析师
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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
视频选集
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自动连播
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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