数据分析技能课 职问


课件

  • Office 2013
  • Office2013(32位VOL版)+激活工具.rar
  • 模块二 数据分析基本功-资料
  • 01第一章 统计学基础
  • 2-1-1_使用数据-某零售行业2019年销售数据(练习).xlsx
  • 2-1-1_数据分析必备的统计学知识.pdf
  • 2-1-2_Excel透视表、常用函数的使用及运用场景-使用数据(课后练习).xlsx
  • 2-1-2_Excel透视表、常用函数的使用及运用场景.pdf
  • 2-1-2_(练习)使用数据-某快消品2018年5种SKU的零售进货数据.xlsx
  • 2-1-3_(作业)描述性统计及分析任务-网易财报.pdf
  • 2-1-3_(作业)描述性统计及分析任务-网易财报作业使用数据.xlsx
  • 2-1-3_描述性统计及分析任务.pdf
  • 练习参考 2-1-1_使用数据-某零售行业2019年销售数据.xls
  • 练习参考 2-1-2_Excel透视表、常用函数的使用及运用场景.xls
  • 作业参考 2-1-3_描述性统计及分析任务-网易财报.docx
  • 02第二章 SQL基础-进阶
  • SQL安装包
  • mysql-installer-community-8.0.16.0.msi
  • mysql-workbench-community-8.0.16-winx64.msi
  • SQL基础
  • 2-2(1)-1_数据库介绍.pdf
  • 2-2(1)-2_关系型数据库核心概念介绍.pdf
  • 2-2(1)-3_SQL概念及搭建开发环境.pdf
  • 2-2(1)-4_创建、调整以及删除表格.pdf
  • 2-2(1)-4_创建、调整以及删除表格.sql
  • 2-2(1)-5_为创建的表格插入数据.pdf
  • 2-2(1)-5_为创建的表格插入数据.sql
  • 2-2(1)-6_更新和删除表格里的数据.pdf
  • 2-2(1)-6_更新和删除表格里的数据.sql
  • 2-2(1)-7_基本SQL查询语句.pdf
  • 2-2(1)-7_基本SQL查询语句.sql
  • 2-2(1)作业数据.sql
  • SQL进阶
  • 2-2(2)-1多关联数据表创建.pdf
  • 2-2(2)-1多关联数据表创建data.sql
  • 2-2(2)-1多关联数据表创建table.xlsx
  • 2-2(2)-2 SQL内置方程.pdf
  • 2-2(2)-2 SQL内置方程.sql
  • 2-2(2)-3 SQL通配符.pdf
  • 2-2(2)-3 SQL通配符.sql
  • 2-2(2)-4 Union和Join表格.pdf
  • 2-2(2)-4 Union和Join表格.sql
  • 2-2(2)-5 CASE条件语句.pdf
  • 2-2(2)-5 CASE条件语句.sql
  • 2-2(2)-6 嵌套语句.pdf
  • 2-2(2)-6 嵌套语句nested.sql
  • 2-2(2)-6 嵌套语句question1.sql
  • 2-2(2)-6 嵌套语句question2.sql
  • 2-2(2)-7 ER实体关联图.pdf
  • 03第三章 SQL实战
  • 2-3-1_SQL实战.pdf
  • 2-3-1_SQL实战01.sql
  • 2-3-1_SQL实战02.sql
  • 2-3-1_SQL实战03.sql
  • 2-3-1_SQL实战04.sql
  • 04第四章 Wind数据库
  • 2-4-1_Wind基础功能.pdf
  • 2-4-1《wind资讯终端功能命令集》.PDF
  • 2-4-2_宏观经济与行业研究.pdf
  • 2-4-3_金融资产分析——以股票为例.pdf
  • 2-4-4_公司研究——以比亚迪为例.pdf
  • 2-4-5_Excel插件使用.pdf
  • 05第五章 python编程
  • 第二节 Python编程基础
  • 2-5-2(1)_Python基础-01科学计算工具Numpy.ipynb
  • 2-5-2(1)_Python基础-01科学计算工具Numpy.pdf
  • 2-5-2(2)_Python基础-02科学计算工具Pandas.ipynb
  • 2-5-2(2)_Python基础-02科学计算工具Pandas.pdf
  • 2-5-2(2)_Python基础-1-2数据说明.docx
  • 2-5-2(3)_Python基础-03科学计算工具Matplotlib.ipynb
  • 2-5-2(3)_Python基础-03科学计算工具Matplotlib.pdf
  • 2-5-2(4)_Python基础-04Python与SQL的联动.ipynb
  • 2-5-2(4)_Python基础-04Python与SQL的联动.pdf
  • user_data
  • user_datas.csv
  • 第一节 Python编程入门
  • 5-8 数据及说明
  • fibo.py
  • Python编程入门5-8数据说明.docx
  • user_data
  • user_data_for_write
  • 1-4使用数据汇总-user_data
  • 1-4数据说明-Python编程入门.docx
  • 2-5-1(0)_Python简介及Python环境介绍-安装问题以及版本问题Q&A.pdf
  • 2-5-1(0)_Python简介及Python环境介绍-讲义.pdf
  • 2-5-1(1)_Python编程入门-01基础语法.ipynb
  • 2-5-1(1)_Python编程入门-01基础语法.pdf
  • 2-5-1(2)_Python编程入门-02变量与运算符.ipynb
  • 2-5-1(2)_Python编程入门-02变量与运算符.pdf
  • 2-5-1(3)_Python编程入门-03基本数据类型.ipynb
  • 2-5-1(3)_Python编程入门-03基本数据类型.pdf
  • 2-5-1(4)_Python编程入门-04条件控制与循环.ipynb
  • 2-5-1(4)_Python编程入门-04条件控制与循环.pdf
  • 2-5-1(5)_Python编程入门-05Python函数.ipynb
  • 2-5-1(5)_Python编程入门-05Python函数.pdf
  • 2-5-1(6)_Python编程入门-06数据读写.ipynb
  • 2-5-1(6)_Python编程入门-06数据读写.pdf
  • 2-5-1(7)_Python编程入门-07模块与包.ipynb
  • 2-5-1(7)_Python编程入门-07模块与包.pdf
  • 2-5-1(8)_Python编程入门-08实例讲解.ipynb
  • 2-5-1(8)_Python编程入门-08实例讲解.pdf
  • 06第六章 python实战
  • 2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战.ipynb
  • 2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战.pdf
  • log.txt
  • team.txt
  • users.csv
  • 07第七章 数据可视化
  • 2-7-1_数据可视化先导课.pdf
  • 2-7-2_零售、咨询、金融等公司常用的BI工具Tableau.pdf
  • 2-7-3_互联网公司常用工具AntV.pdf
  • AntV工具的学习说明.pdf
  • 示例 – 超市.xls
  • 08第八章 网络爬虫实战
  • 2-8-1_爬虫初体验
  • 2-8-1 爬虫初体验.ipynb
  • 2-8-1 爬虫初体验.pdf
  • 2-8-2_静态网页信息爬取
  • 2-8-2 静态网页信息爬取.ipynb
  • 2-8-2 静态网页信息爬取.pdf
  • 2-8-3_动态网页信息爬取
  • 2-8-3 动态网页信息爬取.ipynb
  • 2-8-3 动态网页信息爬取.pdf
  • 2-8-4_反反爬策略
  • 2-8-4 反反爬策略.ipynb
  • 2-8-4 反反爬策略.pdf
  • 2-8-5_Scrapy
  • 2-8-5 Scrapy.ipynb
  • 2-8-5 Scrapy.pdf
  • Scrapy包安装指导.pdf
  • 学习资料使用说明.pdf
  • 00MySQL及Python下载安装流程.docx
  • 模块三 实战案例
  • 解压密码.txt
  • 模块三 实战案例.zip
  • 模块一 人人都是数据分析师-资料
  • 1-1_带你揭开数据分析的面纱.pdf
  • 1-2_各领域数据分析面面观-互联网.pdf
  • 1-3_各领域数据分析面面观-金融(1).pdf
  • 1-4_各领域数据分析面面观-咨询.pdf

00内容汇总.docx

00试听课-出行软件用户登录频率实战案例.mp4

1-1_带你揭开数据分析的面纱.mp4

1-2_各领域数据分析面面观-互联网.mp4

1-3_各领域数据分析面面观-金融.mp4

1-4_各领域数据分析面面观-咨询.mp4

2-1-1_数据分析必备的统计学知识.mp4

2-1-2_Excel透视表、常用函数的使用及运用场景.mp4

2-1-3_描述性统计及分析任务.mp4

2-2(2)-1多关联数据表创建.mp4

2-2(2)-2 SQL内置方程.mp4

2-2(2)-3 SQL通配符.mp4

2-2(2)-4 Union和Join表格.mp4

2-2(2)-5 CASE条件语句.mp4

2-2(2)-6 嵌套语句.mp4

2-2(2)-7 ER实体关联图.mp4

2-2(1)-1_数据库介绍.mp4

2-2(1)-2_关系型数据库核心概念介绍.mp4

2-2(1)-3_SQL概念及搭建开发环境.mp4

2-2(1)-4_创建、调整以及删除表格.mp4

2-2(1)-5_为创建的表格插入数据.mp4

2-2(1)-6_更新和删除表格里的数据.mp4

2-2(1)-7_基本SQL查询语句.mp4

2-2(1)_SQL基础作业讲解.mp4

2-3-1_SQL实战01.mp4

2-3-2_SQL实战02.mp4

2-3-3_SQL实战03.mp4

2-3-4_SQL实战04.mp4

2-4-1_Wind基础功能.mp4

2-4-2_宏观经济与行业研究.mp4

2-4-3 金融资产分析——以股票为例.mp4

2-4-4_公司研究——以比亚迪为例.mp4

2-4-5_Excel插件使用.mp4

2-5-1(0)_Python简介及Python环境介绍.mp4

2-5-1(0)_补充资料-Windows版安装视频-(这是个默片哦).mp4

2-5-1(1)_Python编程入门-01基础语法.mp4

2-5-1(2)_Python编程入门-02变量与运算符.mp4

2-5-1(3)_Python编程入门-03基本数据类型.mp4

2-5-1(4)_Python编程入门-04条件控制与循环.mp4

2-5-1(5)_Python编程入门-05Python函数.mp4

2-5-1(6)_Python编程入门-06数据读写.mp4

2-5-1(7)_Python编程入门-07模块与包.mp4

2-5-1(8)_Python编程入门-08实例讲解.mp4

2-5-2(1)_Python基础-01科学计算工具Numpy.mp4

2-5-2(2)_Python基础-02科学计算工具Pandas.mp4

2-5-2(3)_Python基础-03科学计算工具Matplotlib.mp4

2-5-2(4)_Python基础-04Python与SQL的联动.mp4

2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战-01.mp4

2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战-02.mp4

2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战-03.mp4

2-7-1_数据可视化先导课.mp4

2-7-2_零售、咨询、金融等公司常用的BI工具Tableau.mp4

2-7-3_互联网公司常用工具AntV.mp4

2-8-1_爬虫初体验.mp4

2-8-2_静态网页信息爬取-01.mp4

2-8-2_静态网页信息爬取-02.mp4

2-8-2_静态网页信息爬取-03.mp4

2-8-2_静态网页信息爬取-04.mp4

2-8-2_静态网页信息爬取-05.mp4

2-8-3_动态网页信息爬取.mp4

2-8-4_反反爬策略.mp4

2-8-5 Scrapy-01.mp4

2-8-5 Scrapy-02.mp4

3-1-1 _基础统计模型之线性回归-01.mp4

3-1-1 _基础统计模型之线性回归-02.mp4

3-1-2 _基础统计模型之逻辑回归.mp4

3-1-3 _进阶机器学习模型.mp4

3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-01.mp4

3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-02.mp4

3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-03.mp4

3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-04.mp4

3-4_预测新浪微博未知舆论正负面情况的案例-01.mp4

3-4_预测新浪微博未知舆论正负面情况的案例-02.mp4

3-4_预测新浪微博未知舆论正负面情况的案例-03.mp4

3-5_金融行业防欺诈的模型构建案例-01.mp4

3-5_金融行业防欺诈的模型构建案例-02.mp4

3-5_金融行业防欺诈的模型构建案例-03.mp4

3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-01.mp4

3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-02.mp4

3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-03.mp4

3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-04.mp4

3-7-1_自己动手实现神经网络-01.mp4

3-7-1_自己动手实现神经网络-02.mp4

3-7-1_自己动手实现神经网络-03.mp4

3-7-2_图像识别案例.mp4

4-1_感知数据背后的信息.mp4

4-2_百度财报数据分析.mp4

4-3_商业分析师怎么做.mp4

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