├──第二层 数据分析之法
| ├──第八章 SQL操作学习
| | ├──第八章 课程视频
| | | ├──第八章第1节： MySQL数据库(二)_1_ev.ts 611.63M
| | | ├──第八章第2节： MySQL数据库(三)_ev.ts 536.61M
| | | ├──第八章第3节： MySQL案例_ev.ts 632.31M
| | | ├──第八章第4节： mysql面试题讲解_ev.ts 187.85M
| | | └──第七章第17节： mysql数据库（一）_ev.ts 562.10M
| | └──第八章 课件资料
| | | ├──20200907-奖学金作业（9月9日12：30前提交）.txt 0.36kb
| | | ├──20200907-提升作业.txt 0.25kb
| | | ├──20200907mysql数据库（二）课件.pdf 752.38kb
| | | ├──20200907mysql数据库（二）课前资料.zip 22.96kb
| | | ├──20200907课后文件.zip 1.63kb
| | | ├──20200909-奖学金作业（9月11日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | ├──20200909-提升作业.txt 0.24kb
| | | ├──20200909mysql数据库（三）代码文件.zip 8.77kb
| | | ├──20200909mysql数据库（三）课件.pdf 560.87kb
| | | ├──20200909课后文件.zip 531.18kb
| | | ├──20200911-奖学金作业（9月14日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | ├──20200911-提升作业.txt 0.24kb
| | | ├──20200911MySQL案例课件.pdf 617.70kb
| | | ├──20200911mysql案例课前资料.zip 1.02M
| | | ├──20200914sql语句.txt 1.99kb
| | | └──可复制作业题代码-用sublime打开，复制代码运行即可.zip 1.61kb
| ├──第九章 大数据平台学习
| | ├──第九章 课程视频
| | | ├──第2节 数据分析Hive实验VNC版
| | | | ├──Hive表结构汇总.xlsx 11.94kb
| | | | └──云平台实验手册(v2.0).pdf 1.54M
| | | ├──第3节 Hadoop原理与概念
| | | | ├──1.Hadoop原理与概念.pdf 1.42M
| | | | └──第3节 Hadoop原理与概念.mp4 273.35M
| | | ├──第九章第1节： Hadoop原理与概念&Hive入门_ev.ts 594.75M
| | | ├──第九章第3节： HiveSQL核心技能-基本操作_ev.ts 73.59M
| | | ├──第九章第4节： HiveSQL核心技能-表连接_ev.ts 789.43M
| | | ├──第九章第5节： HiveSQL核心技能-窗口函数_ev.ts 700.93M
| | | ├──第九章第6节： HiveSQL常用优化技巧_ev.ts 579.32M
| | | ├──第九章第7节： 大数据分析综合案例_ev.ts 545.49M
| | | ├──第九章第8节： MySQL5.7的安装_ev.ts 106.34M
| | | ├──第九章第8节： 安装CentOS7系统_ev.ts 58.88M
| | | ├──第九章第8节： 创建3台虚拟机_ev.ts 48.49M
| | | ├──第九章第8节： 集群基准测试与使用_ev.ts 38.96M
| | | ├──第九章第8节： 课程介绍_ev.ts 24.58M
| | | ├──第九章第8节： 完全分布式集群的搭建_ev.ts 157.75M
| | | ├──第九章第8节： 虚拟机设置与免密登录_ev.ts 68.36M
| | | └──第九章第8节： 注意事项与总结_ev.ts 77.15M
| | └──第九章 课件资料
| | | ├──1.Hadoop&Hive入门 .pdf 1.36M
| | | ├──20200914安装资料.zip 167.55M
| | | ├──20200914平台Hive实验手册 (1).pdf 812.59kb
| | | ├──20200914平台Hive实验手册.pdf 812.59kb
| | | ├──20200914作业（9月16日12：30前提交）.txt 0.32kb
| | | ├──20200916-奖学金作业（9月18日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | ├──20200916HiveSQL核心技能-基本操作课件.pdf 846.41kb
| | | ├──20200916HiveSQL核心技能-基本操作资料.zip 7.88kb
| | | ├──20200916Hive表结构汇总.xlsx 13.60kb
| | | ├──20200916阿里SQL代码编码原则与规范.pdf 746.46kb
| | | ├──20200916课后资料.zip 951.32kb
| | | ├──20200918-奖学金作业（9月21日12：30前提交）.txt 0.36kb
| | | ├──20200918HiveSQL核心技能-表连接.pdf 5.14M
| | | ├──20200918课后资料.zip 161.97kb
| | | ├──20200918资料.zip 7.16kb
| | | ├──20200921-奖学金作业（9月23日12：30前提交） .txt 0.35kb
| | | ├──20200921HiveSQL核心技能-窗口函数(1).pdf 1.39M
| | | ├──20200921课后资料.zip 164.86kb
| | | ├──20200923-奖学金作业（9月25日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | ├──20200923HiveSQL常用优化技巧代码.zip 8.27kb
| | | ├──20200923HiveSQL常用优化技巧课件.pdf 718.58kb
| | | ├──20200923课后资料.zip 0.68kb
| | | ├──20200925-奖学金作业（9月28日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | ├──20200925大数据分析综合案例课件.pdf 1.27M
| | | ├──hive进入流程.docx 724.27kb
| | | ├──html HiveSQL核心技能-窗口函数.zip 7.85kb
| | | ├──vim简介.pdf 311.55kb
| | | ├──大数据分析之hive.png 126.90kb
| | | ├──大数据分析综合案例.pdf 1.27M
| | | ├──课堂资料.zip 152.28M
| | | └──完全分布式资料.zip 649.57M
| ├──第六章 开班典礼之数据分析概览
| | ├──第六章 课件资料
| | | ├──01_Python简介与环境安装 .pdf 1.23M
| | | ├──20200731-作业（8月3日12：30前提交）.txt 0.38kb
| | | ├──开班典礼.pdf 91.18M
| | | ├──课后课件.zip 302.31kb
| | | └──数据分析师课程体系介绍(1)(1).pdf 444.91kb
| | └──第六章 视频课程
| | | ├──第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_1_ev.ts 5.34M
| | | ├──第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_2_ev.ts 356.21M
| | | ├──第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_3_ev.ts 312.87M
| | | └──第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_ev.ts 3.11M
| ├──第七章 Python操作学习
| | ├──第七章
| | | ├──1.课后文件Python文件操作 excel,word.zip 4.49M
| | | ├──2.课后文件xmind.zip 123.22kb
| | | ├──20200803-奖学金作业（8月5日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | ├──20200803-提升作业.txt 0.33kb
| | | ├──20200805-奖学金作业（8月7日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | ├──20200805-提升作业.txt 0.25kb
| | | ├──20200805python数据容器课后资料.zip 3.89kb
| | | ├──20200805Python数据容器课件.pdf 771.64kb
| | | ├──20200807-奖学金作业（8月10日12：30前提交）.txt 0.36kb
| | | ├──20200807-提升作业.txt 0.26kb
| | | ├──20200807课后资料.zip 11.75kb
| | | ├──20200810-奖学金作业（8月12日12：30前提交）.txt 0.37kb
| | | ├──20200810-提升作业.txt 0.25kb
| | | ├──20200810课后资料.zip 13.11kb
| | | ├──20200812-奖学金作业（8月14日12：30前提交） .txt 0.37kb
| | | ├──20200812-提升作业 .txt 0.27kb
| | | ├──20200814-奖学金作业（8月17日12：30前提交） .txt 0.35kb
| | | ├──20200814课后资料.zip 2.76kb
| | | ├──20200817-奖学金作业（8月19日12：30前提交）.txt 0.37kb
| | | ├──20200817课后文件.zip 84.88kb
| | | ├──20200817爬虫第二节内容.pdf 662.91kb
| | | ├──20200819-奖学金作业（8月21日12：30前提交） .txt 0.35kb
| | | ├──20200819-提升作业 .txt 0.26kb
| | | ├──20200821-奖学金作业（8月24日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | ├──20200821-提升作业.txt 0.24kb
| | | ├──20200821NumPy课件.pdf 846.83kb
| | | ├──20200824-奖学金作业（8月26日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | ├──20200824-提升作业.txt 0.24kb
| | | ├──20200824科学计算库Pandas课件.pdf 769.46kb
| | | ├──20200824课后文件.zip 119.85kb
| | | ├──20200826-奖学金作业（8月28日12：30前提交）.txt 0.36kb
| | | ├──20200826-提升作业.txt 0.24kb
| | | ├──20200826科学计算库Pandas课件 (和24号相同).pdf 769.46kb
| | | ├──20200826课后代码.zip 12.83kb
| | | ├──20200828-奖学金作业（8月31日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | ├──20200828-提升作业.txt 0.25kb
| | | ├──20200828案例电影分析.zip 2.67M
| | | ├──20200828案例电影数据分析.pdf 579.96kb
| | | ├──20200828课后资料.zip 1016.96kb
| | | ├──20200831-奖学金作业（9月2日12：30前提交）本次无提升作业.txt 0.35kb
| | | ├──20200831案例电商数据分析代码文件.zip 12.24kb
| | | ├──20200831案例电商数据分析课件.pdf 600.77kb
| | | ├──20200831课后资料.zip 2.86M
| | | ├──20200831数据源.zip 2.58M
| | | ├──20200902-奖学金作业（9月4日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | ├──20200902html基于电商平台用户画像分析.zip 8.69kb
| | | ├──20200902案例基于电商平台用户画像分析.pdf 509.68kb
| | | ├──20200902课后代码用户行为分析案例.zip 25.11kb
| | | ├──20200902课前数据.zip 288.74M
| | | ├──20200903RFM评分算法代码文件.zip 130.63kb
| | | ├──20200904-奖学金作业（9月7日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | ├──20200904mysql数据库（一）课件.pdf 2.09M
| | | ├──20200904mysql数据库（一）资料.zip 30.46kb
| | | ├──20200904课后材料.zip 1.19kb
| | | ├──numpy的html文件.zip 49.86kb
| | | ├──Pandas思维导图 xmind文件.zip 112.58kb
| | | ├──python基础代码.zip 7.73kb
| | | ├──Python可视化matplotlib.pdf 1.25M
| | | ├──Python数据分析第一天.zip 371.59kb
| | | ├──xmind官网下载地址.txt 0.05kb
| | | ├──开启Python大门&Python基础语法.pdf 904.55kb
| | | ├──课后资料numpy.zip 216.72kb
| | | ├──课前文件Python函数与异常处理.zip 841.42kb
| | | ├──课前文件Python面向对象与模块.zip 4.43M
| | | ├──课前文件Python文件操作excel word.zip 1.36M
| | | ├──配置安装包.docx 14.39kb
| | | ├──数据爬虫的基本原理.pdf 995.34kb
| | | ├──思维导图.png 228.73kb
| | | ├──提升作业第2题数据.txt 0.82kb
| | | ├──提升作业第二题涉及一小段数据集.txt 0.37kb
| | | └──作业代码.zip 118.40kb
| | ├──第七章第10节： 科学计算库Numpy_ev.ts 571.37M
| | ├──第七章第11节： 科学计算库Pandas上_ev.ts 636.19M
| | ├──第七章第12节： 科学计算库Pandas下_ev.ts 1.34G
| | ├──第七章第13节： 电影数据分析-项目_ev.ts 666.74M
| | ├──第七章第14节： 电商销售数据分析_1_ev.ts 9.03M
| | ├──第七章第15节： 电商平台用户画像分析_ev.ts 573.78M
| | ├──第七章第16节： RFM模型评分制算法_ev.ts 507.88M
| | ├──第七章第1节： 开启Python大门&Python基础语法_ev.ts 591.84M
| | ├──第七章第2节： Python数据容器_ev.ts 499.10M
| | ├──第七章第3节： Python函数与异常处理_ev.ts 532.97M
| | ├──第七章第4节： Python面向对象与模块_ev.ts 585.21M
| | ├──第七章第5节： Python基础作业讲解_ev.ts 421.40M
| | ├──第七章第6节： Python文件操作 excel,word_ev.ts 105.48M
| | ├──第七章第7节： 数据爬虫的基本原理_ev.ts 454.15M
| | ├──第七章第8节： 数据爬取常用库的使用_ev.ts 634.02M
| | └──第七章第9节： Python可视化matplotlib_ev.ts 575.65M
| ├──第十章 可视化学习
| | ├──第一十章 课程视频
| | | ├──第一十章第1节： Excel常用图形可视化1_ev.ts 549.46M
| | | ├──第一十章第2节： Excel常用图形可视化2_ev.ts 546.00M
| | | ├──第一十章第3节： tableau常用可视化图形讲解_ev.ts 603.52M
| | | ├──第一十章第4节： tableau高级可视化讲解（上）_ev.ts 539.21M
| | | └──第一十章第5节： tableau prep_ev.ts 566.28M
| | └──第一十章 课件资料
| | | └──资料
| | | | ├──15期国庆作业说明.docx 52.84kb
| | | | ├──20200928-奖学金作业（10月9日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | | ├──20200928excel基础图形.pdf 2.12M
| | | | ├──20200928excel基础图形数据源_课上.xlsx 66.53kb
| | | | ├──20200928可视化概述.pdf 2.11M
| | | | ├──20201009-奖学金作业（10月12日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | | ├──20201009excel动态图数据源_课上.xlsx 96.53kb
| | | | ├──20201009excel进阶课件.pdf 2.93M
| | | | ├──20201009数据源 – 课上.xlsx 165.52kb
| | | | ├──20201012-奖学金作业（10月14日12：30前提交）.txt 0.36kb
| | | | ├──20201012常规图表.pdf 6.83M
| | | | ├──20201012课后文件.zip 221.01kb
| | | | ├──20201012示例 – 超市.xlsx 1.21M
| | | | ├──20201014-奖学金作业（10月16日12：30前提交）.txt 0.35kb
| | | | ├──20201014高级图表.pdf 1.66M
| | | | ├──20201014课后资料.zip 2.18M
| | | | ├──20201014课前文件.zip 255.35kb
| | | | ├──20201016-奖学金作业（10月19日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | | ├──20201016PREP及作业总结课件.pdf 4.19M
| | | | ├──20201016课后资料.zip 31.01kb
| | | | ├──20201016课前资料.zip 28.82kb
| | | | ├──20201016数据源.zip 31.26kb
| | | | ├──20201019-奖学金作业（10月21日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | | ├──20201019mac版Mysql驱动说明.zip 56.53kb
| | | | ├──20201019课后文件.zip 164.62kb
| | | | ├──20201019课前资料.zip 76.73M
| | | | ├──20201019新零售行业决策分析.pdf 3.11M
| | | | ├──DAY1公式.txt 0.75kb
| | | | ├──tableau prep版本参考图.png 40.70kb
| | | | ├──tableau prep下载链接.txt 0.14kb
| | | | ├──tableau下载链接.txt 0.08kb
| | | | ├──地图源.zip 1.53kb
| | | | └──国庆大作业不强制.txt 0.06kb
| ├──第四章 MySQL基础预备
| | ├──第四章 课程视频
| | | └──第四章第1节： Mysql图形化界面操作_ev.ts 529.42M
| | └──第四章 课件资料
| └──第五章 奖学金班学习计划表
| | ├──mysql图形可视化基础.pdf 1.26M
| | ├──第二周学习计划书（8.10-8.14）.pdf 186.70kb
| | ├──第三周学习计划书（8.17-8.21）.pdf 249.97kb
| | ├──第四周学习计划书（8.24-8.28）.pdf 249.48kb
| | └──第一周学习计划书（7.31-8.7）.pdf 286.53kb
├──第三层 数据分析之道
| ├──第十二章 行业案例分析
| | ├──第1节 分析前预备知识
| | | ├──第1节 分析前预备知识(1).mp4 33.31M
| | | ├──第1节 分析前预备知识(2).mp4 72.62M
| | | └──第一节——分析前的预备知识.pdf 2.84M
| | ├──第2节 DAU-举足轻重的地位
| | | ├──第2节 DAU-举足轻重的地位.mp4 139.19M
| | | └──第二节——DAU的举足轻重地位.pdf 7.81M
| | ├──第3节 如何进行用户分层？
| | | ├──第3节 如何进行用户分层.mp4 129.57M
| | | └──第三节——如何进行用户分层.pdf 3.43M
| | ├──第4节 行研如何进行竞对分析？
| | | ├──第4节 行研如何进行竞对分析.mp4 131.58M
| | | └──第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf 7.47M
| | ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析
| | | ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析.mp4 114.09M
| | | ├──第五节——互联网的下半场—TO B分析.pdf 642.83kb
| | | └──行业案例分析结课报告.zip 14.64M
| | ├──第6节 如何做好大促的复盘
| | | ├──第6节 如何做好大促的复盘(1).mp4 65.26M
| | | ├──第6节 如何做好大促的复盘(2).mp4 58.82M
| | | └──第六节——如何做好大促的复盘.pdf 21.42M
| | ├──第7节 常用异动分析方法
| | | ├──第7节 常用异动分析方法.mp4 122.11M
| | | └──第七节——常用异动分析方法.pdf 797.34kb
| | └──第8节 撰写分析报告的关键技巧
| | | ├──第8节 撰写分析报告的关键技巧.mp4 154.30M
| | | ├──第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf 16.71M
| | | └──电商交易数据分析报告.pdf 1022.30kb
| └──第十一章 数据分析方法论（重点学习）
| | ├──第十一章 课程视频
| | | ├──第十一章第4节： 如何进行产品功能分析_ev.ts 498.16M
| | | ├──第十一章第5节： 如何进行用户分析_1_ev.ts 485.49M
| | | ├──第十一章第5节： 如何进行用户分析_ev.ts 494.10M
| | | ├──第十一章第7节： 如何搭建经营分析看板_ev.ts 486.68M
| | | ├──第十一章第8节： 如何进行节假日复盘分析_ev.ts 478.82M
| | | ├──第十一章第二节：如何进行行业分析_ev.ts 491.90M
| | | ├──第十一章第三节：如何进行流量分析_ev.ts 504.18M
| | | └──第十一章第一节：如何进行业务目标拆解_ev.ts 470.22M
| | └──第十一章 课件资料
| | | ├──20201021-奖学金作业（10月23.pdf 462.43kb
| | | ├──20201021业务目标拆解课件.pdf 10.93M
| | | ├──20201023-奖学金作业（10月26日12：30前提交） .txt 0.34kb
| | | ├──20201023èˉèμ.zip 997.04kb
| | | ├──20201023课前资料.zip 100.76kb
| | | ├──20201023数据指标体系.pdf 462.43kb
| | | ├──20201023业务目标拆解.pdf 10.94M
| | | ├──20201026-奖学金作业（10月28日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | ├──20201026数据分析方法论.pdf 15.05M
| | | ├──20201028-奖学金作业（10月30日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | ├──20201028数据分析报告.pdf 13.28M
| | | ├──20201030-奖学金作业（11月2日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | ├──20201030产品功能分析.pdf 14.44M
| | | ├──20201030流量分析和产品功能分析.pdf 14.55M
| | | ├──20201102-奖学金作业（11月04日12：30前提交）.txt 0.33kb
| | | ├──20201102更新文件.zip 15.62M
| | | ├──20201102行业案例分析之六.zip 5.17kb
| | | ├──20201102用户分析.zip 227.01kb
| | | ├──20201102用户和留存分析.pdf 15.54M
| | | ├──20201104-奖学金作业（11月6日12：30前提交） .txt 0.34kb
| | | ├──20201104运营与经营分析.pdf 20.51M
| | | ├──20201104运营与经营分析.zip 102.04kb
| | | ├──20201106-奖学金作业（11月9日12：30前提交） .txt 0.34kb
| | | ├──20201106复盘分析.pdf 10.80M
| | | ├──20201106复盘分析.zip 161.49kb
| | | ├──xdmgoogleplaybrowsercrx.zip 100.88kb
| | | ├──获客渠道.zip 24.25kb
| | | └──经营与运营分析报告模板.zip 6.53M
├──第四层 数据分析之禅
| └──第十三章 数据分析之数理统计与算法建模
| | ├──第十三章 课程视频
| | | ├──第一十二章第10节： 时间序列（二）_ev.ts 506.33M
| | | ├──第一十二章第11节： 新闻分类_ev.ts 502.01M
| | | ├──第一十二章第12节： 新闻分类（二）_ev.ts 496.65M
| | | ├──第一十二章第13节： 逻辑回归_ev.ts 715.70M
| | | ├──第一十二章第14节： 分类模型评估_ev.ts 808.08M
| | | ├──第一十二章第15节_ev.ts 732.65M
| | | ├──第一十二章第16节： 朴素贝叶斯_ev.ts 619.90M
| | | ├──第一十二章第17节： 决策树_ev.ts 654.06M
| | | ├──第一十二章第18节： KMeans_ev.ts 956.07M
| | | ├──第一十二章第19节： 啤酒销量时序分析_ev.ts 800.37M
| | | ├──第一十二章第1节： 描述性统计分析_ev.ts 493.61M
| | | ├──第一十二章第2节： 推断统计分析——参数估计 哈哈 片段详情 _ev.ts 509.90M
| | | ├──第一十二章第3节： 推断统计分析——假设检验_ev.ts 485.70M
| | | ├──第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_1_ev.ts 495.33M
| | | ├──第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_ev.ts 457.79M
| | | ├──第一十二章第6节： 线性回归_ev.ts 477.02M
| | | ├──第一十二章第7节： AQI分析与预测（一）_ev.ts 495.71M
| | | ├──第一十二章第8节： AQI分析与预测（二）_ev.ts 516.79M
| | | └──第一十二章第9节： 时间序列_ev.ts 506.33M
| | └──第十三章 课件资料
| | | ├──20201109-奖学金作业（11月11日12：30前提交） .txt 0.34kb
| | | ├──20201109描述性统计分析-代码.zip 99.87kb
| | | ├──20201109描述性统计分析课件.pdf 855.03kb
| | | ├──20201111(课上代码）.zip 143.71kb
| | | ├──20201111-奖学金作业（11月13日12：30前提交）.txt 0.33kb
| | | ├──20201111推断统计分析-参数估计课件.pdf 935.39kb
| | | ├──20201111推断统计分析-参数估计作业答案.zip 4.11kb
| | | ├──20201113-奖学金作业（11月16日12：30前提交）.txt 0.34kb
| | | ├──20201113代码.zip 12.03kb
| | | ├──20201113课后作业答案.zip 3.48kb
| | | ├──20201113推断统计分析——假设检验课件.pdf 708.09kb
| | | ├──20201116常用假设检验(一) .pdf 1.15M
| | | ├──20201118-奖学金作业（11月20日12：30前提交）.txt 0.33kb
| | | ├──20201118常用假设检验作业答案（二）(1).zip 1.55kb
| | | ├──20201118课后资料.zip 1.46kb
| | | ├──20201120-奖学金作业（11月23日12：30前提交）.txt 0.33kb
| | | ├──20201120课后资料.zip 2.11kb
| | | ├──20201120线性回归.pdf 1.04M
| | | ├──20201120线性回归作业参考答案.zip 6.29kb
| | | ├──20201123-奖学金作业（11月25日12：30前提交）.txt 0.33kb
| | | ├──20201123AQI分析与预测.pdf 2.08M
| | | ├──20201123课前文件.zip 12.06kb
| | | ├──20201125-奖学金作业（11月27日12：30前提交）.txt 0.33kb
| | | ├──20201125课后文件.zip 856.84kb
| | | ├──20201127-奖学金作业（11月30日12：30前提交）.txt 0.33kb
| | | ├──20201127课上工具.zip 2.16kb
| | | ├──20201127时间序列分析.pdf 3.98M
| | | ├──20201127时间序列分析最新更新.pdf 3.93M
| | | ├──20201130-作业 (1).txt 0.25kb
| | | ├──20201130-作业.txt 0.25kb
| | | ├──20201130课后资料.zip 2.77M
| | | ├──20201130时间序列分析 (1).pdf 3.93M
| | | ├──20201130时间序列分析.pdf 3.93M
| | | ├──20201202-作业.txt 0.29kb
| | | ├──20201202数据源.zip 7.73M
| | | ├──20201202新闻分类.pdf 1.68M
| | | ├──K-Means.pdf 1.09M
| | | ├──Kmeans参考答案.zip 74.07kb
| | | ├──KNN.pdf 845.51kb
| | | ├──KNN代码.zip 67.30kb
| | | ├──KNN课后作业参考答案.zip 209.81kb
| | | ├──stopword.txt 14.83kb
| | | ├──分类模型评估-代码.zip 2.59kb
| | | ├──分类模型评估作业参考答案.zip 171.89kb
| | | ├──辅助视频.txt 0.07kb
| | | ├──决策树代码.zip 2.81kb
| | | ├──决策树课件.pdf 1.13M
| | | ├──决策树作业参考答案.zip 133.62kb
| | | ├──逻辑回归.zip 3.89kb
| | | ├──逻辑回归参考答案.zip 5.12kb
| | | ├──啤酒销量资料汇总.zip 3.91M
| | | ├──朴素贝叶斯.pdf 950.07kb
| | | ├──朴素贝叶斯代码.zip 1.64kb
| | | ├──朴素贝叶斯课后作业参考答案.zip 306.89kb
| | | └──线性回归.pdf 1.04M
├──第一层 数据分析之术
| ├──第二章 Excel基础预备
| | ├──第二章 课程视频
| | | ├──第二章第1节： Excel知识回顾__ev.ts 752.80M
| | | ├──第二章第2节： Excel案例分析__ev.ts 876.52M
| | | ├──第二章第3节： Excel案例答疑.mp4 128.63M
| | | ├──第二章第4节： Excel常规操作__ev.ts 447.14M
| | | ├──第二章第5节： Excel公式与函数__ev.ts 448.23M
| | | ├──第二章第6节： Excel数据透视表操作__ev.ts 424.87M
| | | ├──第二章第7节： 电商视频__ev.ts 551.25M
| | | └──第二章第8节： 短租完整__ev.ts 462.23M
| | └──第二章 课件资料
| | | ├──Excel常规操作作业-答案_.zip 73.85kb
| | | ├──Excel常规知识_.pdf 9.53M
| | | ├──Excel的常规操作_.pdf 4.80M
| | | ├──Excel函数由浅入深课件 _.zip 2.22M
| | | ├──Excel函数由浅入深作业以及答案_.zip 72.65kb
| | | ├──Excel数据透视表操作课件_.pdf 1.05M
| | | ├──第3节 Excel数据集及材料准备_.zip 16.43M
| | | ├──电商视频课件_.zip 2.87M
| | | ├──短租课件与数据源_.zip 3.49M
| | | └──数据透视表数据_.zip 178.93kb
| ├──第三章 Python基础了解
| | ├──第三章 课件资料
| | | ├──当代孔明的破敌之策_.pdf 8.80M
| | | ├──课后资料_.zip 1.34M
| | | └──课件-随机生成电话号_.pdf 337.68kb
| | └──第三章 视频课程
| | | ├──第三章第1节： 人生苦短，我用Python——用编程处理数据__ev.ts 374.27M
| | | └──第三章第2节： 以电商模型为例，分析企业价值——数据分析案例报告__ev.ts 247.91M
| └──第一章 预备工具安装
| | ├──第一章课件资料
| | | ├──Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64安装包_.zip 634.04M
| | | ├──Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64_.zip 469.69M
| | | ├──Mac安装anaconda_.pdf 2.37M
| | | ├──Mac环境下安装MySQL_.pdf 5.43M
| | | ├──mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64_.zip 328.96M
| | | ├──mysql-installer-community-5.7.27.0_.zip 424.38M
| | | ├──Windows10系统下，彻底删除卸载MySQL——如果安装出错，需要卸载使用该课件_.pdf 264.07kb
| | | ├──win系统安装anaconda_.pdf 931.23kb
| | | └──win系统下安装MySQL_.pdf 2.07M
| | └──第一章视频课程
| | | ├──第一章第1节： anaconda for mac__ev.ts 72.82M
| | | ├──第一章第2节： anaconda for windows__ev.ts 32.74M
| | | ├──第一章第3节： mac 下安装mysql__ev.ts 82.71M
| | | └──第一章第4节： win下安装mysql__ev.ts 96.90M
└──就业指导
| ├──第十四章 就业指导课-上
| | ├──第1节 分析师工作与项目介绍
| | | ├──第1节 分析师工作与项目介绍.mp4 128.44M
| | | ├──就业指导1.pdf 10.20M
| | | └──课后资料.zip 194.17kb
| | └──第2节 数据分析师入行指导
| | | ├──第2节 数据分析师入行指导.mp4 124.08M
| | | └──就业指导2.pdf 12.59M
| └──第十四章 就业指导课-下
| | ├──第十四章 课程视频
| | | └──第一十三章第1节： 就业指导1_ev.ts 502.89M
| | └──第十四章 课件资料
| | | ├──20201207就业课数据.zip 1.29M
| | | └──20201207就业指导1.pdf 11.13M开课吧数据分析高薪培养计划就业班
——更多资源,课程更新在 智圣商学院 www.jiaoshengxi.com
用一顿早餐钱，改变余生。你还在等什么？
零成本倍增中小企业净利润
5倍提升你的成交率
教你更聪明地赚钱
—智圣商学院 ·焦圣希 18818568866
#营销# #管理# #商业# #创业# #话术# #咨询#
#销售# #运营# #微商# #策划# #实体店# #引流#
?1000节免费公开课?
百度搜索：焦圣希
微信：18818568866（每天前3位免费咨询）
抖音：焦圣希 （每晚 9 点~12 点 直播，商业领域，有问必答）
电话咨询：1000元/小时
私企定制：2999起/年
企业培训：10000起/课
官网：https://www.jiaoshengxi.com
SEO 编辑导读：以下内容依据原文公开信息重新整理，用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。
内容简介与核心价值
本文导读旨在全面解析开课吧数据分析高薪培养计划的核心价值。课程从数据概览入手，深入讲解Python数据处理、SQL数据库操作、Hadoop/Hive大数据平台搭建及Tableau可视化技术。内容不仅包含基础语法与案例实操（如电商分析、用户画像），更延伸至行业竞对分析、大促复盘及数理统计建模等高级方法论。通过系统学习，学员可掌握从数据清洗到报告撰写的全流程技能，提升解决复杂商业问题的能力，为进入高薪数据岗位奠定坚实基础，是职场转型与技能升级的优质选择。
本文重点内容
- 零基础入门难：缺乏编程背景者难以理解Python、SQL等工具语法逻辑，易在初期产生畏难情绪。
- 技术更新快：大数据领域技术迭代迅速，若仅学习陈旧案例，可能无法适应当前企业实际业务需求。
- 理论与实践脱节：单纯掌握代码操作而不懂业务场景（如用户分层、竞对分析），难以产出高价值分析报告。
- 就业竞争激烈：市场上同类课程众多，若无针对性的项目实战经验与行业认知，简历竞争力不足。
- 工具环境复杂：Hadoop集群搭建、虚拟机配置及依赖库安装过程繁琐，容易因环境问题中断学习进度。
- 数据伦理缺失：忽视数据隐私保护与合规性，可能导致在涉及用户画像等敏感场景时触犯法律红线。
适合什么人
- 希望转行进入互联网或金融行业的职场新人
- 具备基础计算机知识但缺乏数据分析实战经验者
- 需要提升Excel/Python技能以优化工作效率的运营人员
- 寻求高薪就业并渴望掌握大数据平台技术的求职者
- 对电商、零售行业用户行为分析感兴趣的从业者
- 需要系统性学习从数据清洗到建模全流程的学习者
哪些情况暂时不适合
- 完全排斥编程代码且仅想学习简单表格操作者
- 期望短期速成无需投入大量时间练习的学员
- 缺乏自律性无法完成课后作业与项目实战者
- 已有深厚统计学背景仅需补充特定工具技能者
- 追求高薪承诺但忽视基础业务逻辑构建者
- 希望直接获取未公开内部资料或考试真题者
建议阅读、学习或使用路线
- 第一步：完成开班典礼与数据分析概览，建立对数据分析师角色的认知及课程体系理解。
- 第二步：系统学习Python编程，掌握基础语法、文件操作、爬虫技术及NumPy/Pandas科学计算库。
- 第三步：深入钻研SQL数据库操作，包括MySQL安装、查询优化、面试题解析及复杂案例实战。
- 第四步：搭建Hadoop/Hive大数据平台，学习分布式集群配置、HiveSQL核心技能及性能优化技巧。
- 第五步：掌握数据可视化技术，利用Excel与Tableau制作动态图表，完成新零售等行业决策分析项目。
- 第六步：研习数据分析方法论与行业案例，进行业务目标拆解、用户分层、竞对分析及算法建模实战。
内容结构与重点解析
原文资料结构清晰，分为四层递进式学习体系。第一层为开班典礼与概览，明确职业路径；第二层涵盖Python编程、SQL数据库及Hadoop/Hive大数据平台技术，提供大量视频课程、课件PDF、代码文件及实验手册，支持从基础语法到集群搭建的实操训练；第三层聚焦数据分析之道，深入讲解业务目标拆解、用户分层、竞对分析、大促复盘及算法建模等核心方法论，并附带行业案例报告模板；第四层涉及数理统计与高级算法。整体内容兼顾工具技能与业务思维，通过丰富的课后作业、奖学金任务及项目实战，帮助学员构建完整的数据分析知识体系与实战能力。
阅读后可以重点获得什么
- 能够独立使用Python和SQL完成从数据采集、清洗到分析的全流程数据处理任务。
- 掌握Hadoop/Hive集群搭建与维护技能，具备处理海量数据及编写复杂HiveSQL的能力。
- 熟练运用Tableau制作交互式可视化报表，并能撰写逻辑清晰、结论明确的数据分析报告。
- 理解互联网下半场To B业务逻辑，能够独立完成用户分层、大促复盘及行业竞对分析方案。
- 掌握描述性统计、假设检验及回归/分类等基础算法模型，具备初步的数据挖掘与预测能力。
- 通过模拟项目实战积累作品集，提升简历含金量，增强在数据分析师岗位面试中的竞争力。
实用提示与注意事项
- 重点辨析：SQL不仅是查询语言，更是连接业务逻辑与数据库结构的关键桥梁，需理解索引优化原理。
- 实用提示：Hadoop集群搭建涉及多台虚拟机配置，建议提前规划网络免密登录环境以避免实验失败。
- 注意事项：Python数据分析中Pandas库操作灵活但易出错，需养成规范命名与注释代码的良好习惯。
- 重点辨析：用户分层（RFM模型）不仅是算法应用，更需结合业务场景定义“高价值”用户的标准。
- 实用提示：可视化分析中图表选择至关重要，避免过度装饰，应确保图表能直观传达核心业务洞察。
阅读与使用建议
建议学习者按章节顺序系统推进，切勿跳过基础直接追求高阶算法。Python与SQL是核心基石，务必亲手敲代码完成所有实验案例。对于Hadoop集群搭建等复杂环境，可参考提供的虚拟机设置文档逐步操作。同时，多关注课件中的行业案例分析部分，将技术应用于实际业务场景（如电商销售、用户画像），避免陷入“为了学技术而学技术”的误区。定期复盘作业反馈，修正代码逻辑与分析思路，最终形成个人作品集以应对就业挑战。
原文发布日期：2022年04月01日 原文分类：个人成长
常见问题
课程是否适合完全零基础的小白？
是的，课程从数据分析概览与Python基础语法开始，配有详细的视频讲解与分步课件，适合无编程背景的职场新人系统入门。
学习大数据平台（Hadoop/Hive）需要哪些前置条件？
需具备基本的计算机操作知识，建议提前了解Linux基础命令。课程提供虚拟机设置与免密登录的详细教程，初学者按步骤操作即可搭建实验环境。
完成该课程后能否直接胜任数据分析师工作？
课程提供了系统的技能训练与项目实战经验，能显著提升就业竞争力。但具体岗位能力还需结合个人实习经历、业务理解深度及面试表现综合评估。
导读最近更新时间：2026年09月23日
算算这笔账，你就知道怎么选更划算
你正在尝试购买单门课程（¥19.00）。
但在您支付前，请先看一眼这笔账：
买 1 门课 = ¥ 19
买 5 门课 = ¥ 95
解锁全站 500000+ 课程 (永久SVIP) = 仅需 ¥ 99 🤯
🤔 还在到处找资源？
别浪费时间了！全网热门课程，这里都有。
外面卖 299、1999 的割韭菜课， 这里通通包含在SVIP 里。
☕️ 少喝 3 杯奶茶 (¥99)
换一个终身学习/搞钱的资源库。
今日仅需 99 元，解锁全站终身钻石SVIP
💎 SVIP 永久会员
- 全站 500000+ 课程永久免费下
- 每日 更新热门课程50+(站内没有可联系站长帮你找)
- 送 AI/N8N 自动化资源库
- 每门课程 不到 0.01元/门
