10周成为数据分析师,价值7788元,10周帮助学员掌握数据分析师必备技能,结合10大名企项目教学,培养实战能力、逻辑思维、业务分析、工程能力。
商业数据分析师训练营,课程共21个章节。适用于零基础及1~5年数据分析工作经验的学员,本课程囊括EXCEL、SQL、Python、Pandas、NumPy、Matplotlib、PyEcharts等,同时课程结合大量实战案例详细讲解10大数据分析模型。本课程全程直播授课,随到随学,优秀学员将获得一线互联网大厂内推机会
课程目录
材料
赠送-7周成为数据分析师
第1周
1.01:为什么需要七周.mp4
1.02:七周应该怎么学.mp4
1.03为什么思维重要.mp4
1.04数据分析中的三种核心思维:结构化.mp4
1.05数据分析中的三种核心思维:公式化.mp4
1.06数据分析中的三种核心思维:业务化.mp4
1.07数据分析的思维技巧:象限法.mp4
1.08数据分析的思维技巧:多维法.mp4
1.09数据分析的思维技巧:假设法.mp4
1.10数据分析的思维技巧:指数法.mp4
1.11数据分析的思维技巧:二八法.mp4
1.12数据分析的思维技巧:对比法.mp4
1.13数据分析的思维技巧:漏斗法.mp4
1.14如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4
第2周
2.15为什么业务重要.mp4
2.16经典的业务分析指标.mp4
2.17市场营销指标.mp4
2.18产品运营指标.mp4
2.19用户行为指标.mp4
2.20电子商务指标.mp4
2.21流量指标.mp4
2.22怎么生成指标.mp4
2.23如何建立业务分析框架.mp4
2.24市场营销模型.mp4
2.25AARRR模型.mp4
2.26用户行为模型.mp4
2.27电子商务模型.mp4
2.28流量模型.mp4
2.29如何应对各种业务场景.mp4
2.30如何应对各种业务场景(小练习).mp4
2.31数据化管理业务.mp4
第3周
3.32为什么要学习EXCEL.mp4
3.33文本清洗函数.mp4
3.34常见的文本清洗函数练习.mp4
3.35关联匹配函数.mp4
3.36逻辑运算函数.mp4
3.37计算统计函数.mp4
3.38时间序列函数.mp4
3.39EXCEL的常见技巧.mp4
3.40 EXCEL工具(1).mp4
3.41 EXCEL工具(2).mp4
3.42 用EXCEL进行数据分析(1).mp4
3.43 用EXCEL进行数据分析(2).mp4
第4周
4.44数据可视化之美.mp4
4.45常见的图表类型与应用.mp4
4.46高级图表类型与应用.mp4
4.47图表绘制[houtouke.com].mp4
4.48 EXCEL绘图技巧.mp4
4.49散点图.mp4
4.50辅助列.mp4
4.51符合图表.mp4
4.52甘特图(1).mp4
4.53甘特图(2).mp4
4.54标靶图.mp4
4.55杜邦分析法.mp4
4.56 Power BI入门.mp4
4.57 Power BI基础功能.mp4
4.58 Power BI操作技巧 .mp4
4.59用BI进行数据分析(1).mp4
4.60用BI进行数据分析(2).mp4
4.61 Dashboard.mp4
第5周
5.62 MySQL安装.mp4
5.63数据库.mp4
5.64数据库实操.mp4
5.65 SQL select.mp4
5.66 SQL条件查找.mp4
5.67 SQL group by.mp4
5.68 SQL group by高级.mp4
5.69 SQL函数.mp4
5.70 SQL 子查询.mp4
5.71 SQL join.mp4
5.72 SQL leetcode.mp4
5.73 SQL加载.mp4
5.74 SQL时间.mp4
5.75 SQL练习(1).mp4
5.76 SQL练习(2).mp4
5.77 SQL连接power BI.mp4
第6周
6.78 描述统计学.mp4
6.79分位数.mp4
6.80标准差.mp4
6.81 权重统计.mp4
6.82切比雪夫.mp4
6.83箱线图.mp4
6.84直方图.mp4
6.85概率.mp4
6.86贝叶斯.mp4
第7周
7.087入门.mp4
7.088数据类型].mp4
7.089变量.mp4
7.090列表.mp4
7.091列表进阶.mp4
7.092 字典.mp4
7.093 集合.mp4
7.094控制流.mp4
7.095 Python控制流循环.mp4
7.096 Python循环进阶.mp4
7.097 Python函数.mp4
7.098 高阶函数.mp4
7.099 第三方包.mp4
7.100 numpy.mp4
7.101 Python series.mp4
7.102:dataframe.mp4
7.103 Python dataframe.mp4
7.104 read_csv.mp4
7.105 计算.mp4
7.106 Python groupby.mp4
7.107 Python Pandas关联.mp4
7.108 Python Pandas 多重索引.mp4
7.109 Python Pandas文本函数.mp4
7.110 Python Pandas去重.mp4
7.111 Python Pandas apply.mp4
7.112 Python Pandas聚合apply.mp4
7.113 Python Pandas数据透视.mp4
7.114 Python连接数据库.mp4
7.115 Python连接数据库2.mp4
7.116 Python连接数据库3.mp4
7.117 Python练习markdown.mp4
7.118 Python练习(1).mp4
7.119 Python练习(2).mp4
7.120 Python练习(3).mp4
7.121 Python练习(4).mp4
7.122 Python练习(5).mp4
7.123 Python练习(6).mp4
7.124 Python练习(7).mp4
7.125 Python练习(8).mp4
7.126 Python练习(9).mp4
7.127 Python可视化(1).mp4
7.128 Python可视化(2).mp4
7.129 Python可视化(3).mp4
7.130 Python可视化(4).mp4
7.131 Python可视化(5).mp4
7.132 Python可视化(6).mp4
7.133 Python可视化(7).mp4
7.134 Python可视化(8).mp4
7.135 Python seaborn 01.mp4
7.136 Python seaborn 02.mp4
7.137 Python seaborn 03.mp4
7.138 Python seaborn 04.mp4
7.139 Python seaborn 05.mp4
7.140 Python seaborn 06.mp4
7.141 Python superset 01.mp4
7.142 Python superset 02.mp4
7.143 Python superset 03.mp4
7.144 Python superset 04.mp4
7.145 Python superset 05.mp4
主课
01周-开班典礼-课程整体介绍.mp4
01周-开班典礼-预习课程安排.mp4
02-数据分析导论-数据分析工具简介.mp4
02-数据分析导论-数据分析师的基本概要.mp4
03-使用Python进行Excel数据处理-Jupyter Notebook安装使用和Pandas基础.mp4
03-使用Python进行Excel数据处理-【项目】员工薪水探索性分析.mp4
04-如何像数据分析师一样思考-互联网营销活动分析的基本模型(统计学基础).mp4
04-如何像数据分析师一样思考-数据可视化的基本原则.mp4
05-数据的科学运算-Numpy的常用运算方法.mp4
05-数据的科学运算-Pandas数据类型进阶.mp4
06-不做只懂技术不懂业务的工具人-【项目】bilibili站内CPC广告优化.mp4
06-不做只懂技术不懂业务的工具人-为什么数据分析师不能只懂技术.mp4
07-数据可视化-Matplotlib基本图形绘制.mp4
07-数据可视化-【项目】股票数据可视化分析实战.mp4
08-数据分析实战项目(一)电商平台订单报表分析-互联网电商平台数据分析思路.mp4
08-数据分析项目实战(一)电商平台订单报表分析-订单数据的分析思路.mp4
09-使用正则进行数据的复杂筛选-反义代码与限定符、分组匹配、贪婪与非贪婪.mp4
09-使用正则进行数据的复杂筛选-正则入门及元字符的应用.mp4
10-数据分析项目实战(二):用户画像体系-电商运营的用户画像体系构建.mp4
10-数据分析项目实战(二):用户画像体系-互联网电商平台入驻商数据分析思路.mp4
11-强化自动化办公-【项目】-基于用户行为的用户价值分析.mp4
11-强化自动化办公-多层文件夹、多类型文件处理.mp4
12-数据分析项目实战(三)以数据为导向的运营体系搭建-电商广告业务简介与传统分析链路数据分析.mp4
12-数据分析项目实战(三)以数据为导向的运营体系搭建-运营体系数据化构建.mp4
13-数据分析模型应用-【实战】用户价值聚类分析.mp4
13-数据分析模型应用-聚类分析算法.mp4
14-数据分析实战(四):亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-【项目】亚马逊Kindle书籍多渠道商业分析.mp4
14-数据分析实战(四):亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-商业分析与传统的行业研究.mp4
15-初识MySQL数据库.mp4
16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-RFM模型实战.mp4
16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-互联网产品指标体系构建.mp4
17-数据库技术进阶之复杂查询-MySQL的数据筛选与分组运算.mp4
17-数据库技术进阶之复杂查询-【项目】会员体系消费行为分析.mp4
18-产品关联分析与商品画像体系实战-产品定位分析波士顿矩阵.mp4
18-产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.mp4
19-数据可视化Pyecharts-【项目】广告效果聚类分析.mp4
19-数据可视化Pyecharts-教学.mp4
20产品关联分析与商品画像体系实战-产品定位分析波士顿矩阵.mp4
20产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.mp4
21数据分析师面试准备-面试中的技术问题、逻辑问题、业务问题.mp4
21数据分析师面试准备-如何撰写一份有吸引力的简历.mp4
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内容简介与核心价值
本计划旨在帮助学员在10周内掌握数据分析师必备的全栈技能。课程从核心思维训练入手,逐步深入Excel高级技巧、数据可视化(Power BI/PyEcharts)、数据库查询(MySQL)及Python科学计算(NumPy/Pandas)。内容不仅包含统计学基础与概率论,更通过B站广告优化、电商订单分析、用户画像构建等真实项目贯穿始终。全程直播授课,随到随学,适合希望提升逻辑思维、增强业务理解力并寻求互联网大厂内推机会的职场人士。
本文重点内容
- 缺乏系统的数据分析思维与结构化解决问题的能力
- 掌握单一工具但无法将技术应用于实际业务场景
- 面对海量数据时缺乏高效的清洗、处理与建模经验
- 难以独立完成从数据采集到可视化报告的全流程工作
- 对互联网行业常见的商业模型(如AARRR、RFM)理解不深
- 缺乏应对复杂业务场景的实战项目经验与面试准备
适合什么人
- 希望转行进入数据分析领域的零基础职场新人
- 从事运营、市场、产品等岗位需提升数据能力的从业者
- 拥有1至5年经验,寻求技能升级的数据分析初学者
- 中小企业管理者希望通过数据驱动决策的负责人
- 准备参加互联网大厂面试并争取内推机会的求职者
- 需要掌握Python与SQL进行自动化办公的技术人员
哪些情况暂时不适合
- 期望通过课程直接获得高薪职位而不愿投入学习时间的用户
- 完全排斥编程逻辑或数学基础极其薄弱的学员
- 仅想获取少量碎片化知识而无系统学习计划的人
- 需要立即解决特定复杂商业问题但无数据基础的团队
建议阅读、学习或使用路线
- 第一周:建立数据分析核心思维,掌握象限法、漏斗法等关键技巧,理解业务指标体系
- 第二周:深入学习市场营销、用户行为及电商等经典业务模型与指标生成方法
- 第三至四周:精通Excel高级函数、数据清洗技巧及Power BI可视化报表制作
- 第五至六周:掌握MySQL数据库安装、复杂查询语句及统计学基础理论
- 第七周:系统学习Python编程,包括Numpy、Pandas数据处理及Seaborn可视化
- 主课阶段:通过21个章节的实战项目,完成从数据探索到商业分析报告的全流程演练
- 最后阶段:进行面试技巧训练,优化简历撰写并模拟真实业务场景考核
内容结构与重点解析
课程目录结构清晰,分为思维构建、业务模型、工具实战、统计理论与Python进阶五大板块。前两周重点打磨思维与业务框架,第三至四周攻克Excel与可视化,第五至六周深入数据库与统计学,第七周全面进入Python编程。主课部分则通过21个章节的连贯项目(如B站广告优化、亚马逊Kindle分析)串联所有知识点,最终落脚于面试准备。整体设计由浅入深,兼顾工具广度与业务深度,确保学员结业即具备上岗能力。
阅读后可以重点获得什么
- 能够独立使用Python和SQL处理百万级数据并进行高效清洗与转换
- 熟练掌握Excel高级技巧及Power BI/PyEcharts制作动态交互式仪表盘
- 具备构建用户画像、RFM模型及聚类分析等常见商业模型的能力
- 能够运用统计学原理解决实际问题并撰写专业的数据分析报告
- 获得一线互联网大厂的面试内推机会,提升就业竞争力
- 形成完整的业务分析框架,提升逻辑思维与数据驱动决策能力
实用提示与注意事项
- 区别于纯理论教学,本课程强调'项目驱动',每个知识点均配合真实企业案例讲解
- 不仅教授工具使用,更注重培养'不做工具人'的业务理解力与商业敏感度
- 课程涵盖从Excel到Python的全栈技能,避免学员因单一工具限制而失业
- 提供直播互动与随到随学模式,解决传统录播课缺乏反馈的痛点
- 特别设置面试准备模块,针对简历优化与技术/逻辑/业务三类问题进行专项训练
阅读与使用建议
建议学员先评估自身基础,零基础者从思维训练模块入手,有基础者可跳过部分前置内容直接切入Python实战。学习过程中务必完成所有实战项目,切勿只看不练。对于直播课程,建议固定时间参与互动以解决疑难问题。同时,利用赠送的7周速成资料作为补充预习,可大幅提升学习效率。
原文发布日期:2021年11月17日 原文分类:个人成长
常见问题
课程适合完全没有编程基础的人学习吗?
非常适合。课程从Excel和思维训练开始,逐步引入Python,专为零基础学员设计,有详细的项目引导。
学完课程能保证一定找到工作吗?
课程提供大厂内推机会并优化面试技巧,但能否入职取决于个人学习投入与面试表现,无法承诺100%录用。
如果错过了直播课可以回看吗?
课程支持随到随学,录播内容通常可回放,方便学员根据自身时间安排进度复习。
导读最近更新时间:2026年08月27日
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