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课程介绍：
课程来自深度之眼和7月在线的数据分析业务实战，价值5880元。畅享21大企业级项目实战！由3位在职数据科学家联合打造，项目均来源真实数据分析工作经历！主要内容包括：剖析业务场景、拆解，分析业务需求、分析方法论精讲、项目实操演示、模拟企业汇报等。
视频截图：
课程目录：
├─python基础+数据科学入门
│ 【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程
│ 【作业讲解】第七章：类
│ 【作业讲解】第三章：基本数据类型
│ 【作业讲解】第九章：有益的探索
│ 【作业讲解】第二章：Python基本语法元素
│ 【作业讲解】第五章：程序控制结构
│ 【作业讲解】第八章：文件、异常和模块
│ 【作业讲解】第六章：函数
│ 【作业讲解】第十一章：Numpy库
│ 【作业讲解】第十三章：Matplotlib
│ 【作业讲解】第十二章：Pandas库
│ 【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法
│ 【作业讲解】第十章：Python标准库
│ 【作业讲解】第四章：复杂数据类型
│ 【比赛实战】二分类算法比赛小测验—提供银行精准营销解决方案
│ 【比赛实战】大牛手把手指导如何打一场完整的二分类比赛
│ 第一章 绪论和环境配置
│ 第七章 类-面向对象的编程
│ 第三章 基本数据类型
│ 第九章 有益的探索
│ 第二章 Python 基本语法元素
│ 第五章 程序控制结构
│ 第八章 文件、异常和模块
│ 第六章 函数-面向过程的编程
│ 第十一章 科学计算库—Numpy应用
│ 第十三章 Matplotlib
│ 第十二章 Pandas库
│ 第十五章 再谈编程
│ 第十四章 Sklearn常规用法
│ 第十章 Python标准库
│ 第四章 组合数据类型
│
├─【直播专享】数据分析必备工具安装包及教程
│ 1-1数据分析工具介绍大全
│ 2-1：MySQL安装
│ 2-2：Navicate安装
│ 3-1：Anaconda安装
│ 4-1：Tableau Public安装
│
├─【随到随学】数据分析全栈工具学习
│ 00-工具课开班班会
│ 01-1：前言
│ 01-2：数据分析的本质
│ 01-3：各行业数据分析的现状
│ 01-4：数据分析师的入门进阶与转行
│ 01-5：数据分析的经典三步法
│ 01-6：数据分析必备工具大盘点
│ 02-1：第1课作业讲解
│ 02-2：Mysql初接触
│ 02-3：如何建立数据库、建表、插入数据
│ 02-4：如何对已存在的数据表进行查询
│ 03-1：第2课作业讲解
│ 03-2：用SQL进行原始数据的统计
│ 03-3：用SQL进行随机抽样
│ 04-1：第3课作业讲解
│ 04-2：用SQL进行不同表格的关联和交并补操作
│ 04-3：用SQL进行行列转置
│ 05-1：第4课作业讲解
│ 05-2：用SQL进行数据编排和截取
│ 05-3：用SQL编写自动化脚本
│ 06-1：为什么要学习Excel？
│ 06-2：Excel的使用好习惯
│ 06-3：统计学基础和Excel实现
│ 06-4：如何用Excel研究指标偏差度
│ 07-1：第六课作业讲解
│ 07-2：Excel中的if函数及逻辑判断
│ 07-3：Exxcel中的文本处理函数及应用
│ 07-4：Excel中的各类图表及应用
│ 08-1：第七课作业讲解
│ 08-2：Excel透视表
│ 08-3：统计学基础：线性回归
│ 08-4：Excel中实现线性回归分析
│ 09-1：第八课作业讲解
│ 09-2：运筹学基础：优化求解
│ 09-3：用Excel求解器优化求解
│ 09-4：VBA的使用
│ 10-1：项目背景讲解
│ 10-2：认识数据集
│ 10-3：分析思路和SQL处理
│ 10-4：后续分析及Excel的使用
│ 11-1：为什么要学习Python
│ 11-2：Python的安装配置
│ 11-3：Python的基本语法元素
│ 11-4：算法实践一：K-Means聚类算法
│ 12-1：第11课作业讲解
│ 12-2：数据预处理
│ 12-3：逻辑回归和算法解读
│ 13-1：第12课作业讲解
│ 13-2：决策树算法
│ 13-3：随机森林
│ 14-1：第13课作业讲解
│ 14-2：关联算法和购物篮分析
│ 14-3：购物篮分析的Python实现
│ 15-1：可视化如何强化分析
│ 15-2：为什么要学习Tableau
│ 15-3：Tableau Public及常用功能
│ 15-4：Tableau实战案例
│ 16-1：第十五课作业讲解
│ 16-2：某公司分市场销售分析案例介绍
│ 16-3：分析图表制作
│ 16-4：动态仪表板的设计
│ 17-1：16课作业讲解
│ 17-2：可视化分析的流程和方法
│ 17-3：网站内容评估案例
│ 17-4：公司投资案例
│ 18-1：第17课作业讲解
│ 18-2：Tableau制作动态图
│ 18-3：Tableau设计个性化背景
│ 18-4：Tableau添加超链接
│ 19-1：分析报告的本质
│ 19-2：如何设计分析报告
│ 19-3：分析报告的几大注意事项
│ 20-1：工具课全面回顾
│ 20-2：电信客户流失预测项目背景介绍
│ 20-3：认识数据集
│ 20-4：用户特征分析思路
│ 20-5：模型选择和效果比较
│ 20-6：以终为始假设先行
│
├─数据分析之业务场景实战-跨境电商项目
│ 1-1：什么是跨境电商以及什么是数据化选品
│ 1-2：项目背景及问题分析
│ 1-3：方法论详解
│ 1-4：项目数据分析实操
│ 1-5：解读分析结果，归纳结论
│ 11.01跨境电商项目汇报
│ 2-1：什么是报表？
│ 2-2：项目背景及问题分析
│ 2-4：项目数据实操
│ 2-5：总结归纳
│ 3-1：什么是盈亏平衡分析
│ 3-3：方法论详解
│ 3-4：项目数据分析实操
│ 4-1：什么是贝叶斯视角
│ 4-3：方法论详解
│ 4-4：项目实操
│ 5-1：什么是竞品异常侦测
│ 5-4：项目数据分析实操
│ 6-1：什么是文本挖掘
│ 6-3：方法论详解
│ 6-4：项目数据分析实操
│ 6-5：结论解读
│ 7-1：前6讲课程回顾
│ 7-2：毕业项目讲解
│ 跨境电商-毕业项目汇报12.16
│
├─数据分析师之业务场景实战-电商项目
│ 1-1：为什么要学习电商数据分析？
│ 1-2：课程学习目标
│ 1-3：数据分析的流程
│ 1-4：案例：预测你未来的薪资
│ 2-1：什么是用户行为分析
│ 2-2：用户行为分析背景和目的
│ 2-3：方法论详解
│ 2-4：项目数据分析实操
│ 2-5：结论解读，总结归纳.mp4
│ 2-6：如何做一份高质量的数据分析报告
│ 3-1：什么是用户价值
│ 3-2：项目背景及问题分析
│ 3-3：用户价值分析方法论
│ 3-4：实战RFM模型
│ 3-5：解读分析结果，归纳结论
│ 4-1：什么是用户画像
│ 4-2：项目背景及问题分析
│ 4-3：电商用户画像数据指标体系
│ 4-4：体系搭建实操
│ 4-5：解读分析结果，归纳结论
│ 5-1：什么是销售预测
│ 5-2：项目背景及问题分析
│ 5-3：方法论详解
│ 5-4：项目实操
│ 5-5：结论解读，归纳分析.mp4
│ 5-6：落地应用场景
│ 6-1：什么是用户推荐
│ 6-2：项目背景及问题分析
│ 6-3：用户推荐分析方法论
│ 6-4：实战案例：协同过滤模型
│ 6-5：解读分析结果，归纳总结
│ 7-1：项目背景讲解
│ 7-2：认识数据
│ 7-3：用户特征分析思路
│
├─数据分析师之业务场景实战-零售项目
│ 1-1：项目课课前导读
│ 1-2：什么是数据推演，有什么用？
│ 1-3：项目背景：关键指标（就餐人数）缺失
│ 1-4：方法论和心路历程
│ 1-5：项目实操
│ 1-6：结果解读与总结
│ 11.19模拟面试
│ 11.24零售项目汇报
│ 1102项目课开班班会
│ 2-1：什么是AB测试，有什么用
│ 2-2：AB测试常见的问题和应对方案
│ 2-3：项目背景：优惠券效果评估
│ 2-4：项目实验设计，实施和效果分析
│ 2-5：结论解读
│ 3-1：什么是聚类算法，有什么作用
│ 3-2：项目背景和问题
│ 3-3：探索性分析思路
│ 3-4：Python项目实操
│ 3-5：结论解读
│ 4-1：什么是lifetimes模型，有什么用
│ 4-2：lifetimes模型的原理
│ 4-3：项目背景：皇家电子商务用户生命周期分析
│ 4-4：项目实操和效果评估
│ 4-5：结论解读
│ 5-1：什么是会员标签，有什么用
│ 5-2：项目背景和问题
│ 5-3：用户打标思路
│ 5-4：会员打标项目实操
│ 5-5：结论解读
│ 6-1：什么是战略咨询，有什么用
│ 6-2：项目背景和问题
│ 6-3：战略咨询之道Ⅰ：问题太大如何着手？
│ 6-4：实战场景演练Ⅰ：MECE原则与假设
│ 6-5：实战场景演练Ⅱ：Bilibili2019年报示例
│ 6-6：实战场景演练Ⅲ：麦肯锡2019中国汽车消费洞察
│ 7-1：项目背景讲解
│ 7-2：认识数据集
│ 7-3：几种分析思路
│ 7-4：模型选型和效果比较
│ 7-5：以终为始，假设先行
│
├─数据分析选修之业务模型
│ 3.1.1数据模型
│ 3.1.2帕累托模型和长尾模型
│ 3.1.3波士顿模型
│ 3.2.1会员模型
│ 3.2.2人群聚类探索_基于聚类算法
│ 3.2.3会员标签
│ 3.2.4lifetimes模型
│
├─数据分析选修之思维课
│ 2.1.1基础思维-对比思维
│ 2.1.2基础思维-细分思维
│ 2.1.3基础思维-趋势思维
│ 2.2.1九大必备思维-目标思维
│ 2.2.2九大必备思维-结构思维
│ 2.2.3九大必备思维-归纳和演绎思维
│ 2.2.4九大必备思维-假设思维
│ 2.2.5九大必备思维-溯源思维和相关思维
│ 2.2.6九大必备思维-逆向思维和事实思维
│ 2.3.1业务思维-指标思维
│ 2.3.2业务思维-业务思维
│
└─数据分析选修之数理基础
1.1统计学基础导论
1.2.1描述性统计集中趋势
1.2.2描述性统计离散趋势和分布趋势
1.3.1推断性统计概率分布和假设检验
1.3.2推断性统计贝叶斯流派
