网易-涨薪计划12周数据分析实战营-2022年-价值6698元-重磅首发｜焦圣希 18818568866

课程目录

00、前导课基础实操（赠课）

专题一第一章数据资料

1.1实战案例：如何用Excel“爬取”3000套房源数据.MOV

1.2格式技巧：规范不同格式的数据.MOV

1.3清洗技巧：预处理、提取分离与校验（上）.MP4

1.4清洗技巧：预处理、提取分离与校验（下）.MOV

1.5展现技巧：颜色&图标，筛选&排序.MOV

1.6函数入门：基础操作与常用函数.MP4

课前导学.MP4

第二章学习材料

专题一数据资料

1.1函数进阶：复杂函数与案例实操 (2).mp4

1.1下函数进阶：复杂函数与案例实操.mp4

1.2数据透视：逻辑理解与制作步骤.mp4

1.3数据透视进阶：多维透视表与案例实战.mp4

1.4数据透视进阶：占比、对比与组合显示.mp4

1.5数据透视进阶：切片器关联与二次计算.mp4

1.6 可视化入门：各类基础图表全实操.mp4

1.7可视化进阶：复杂图表案例实操与美化.mp4

Excel进阶PDF课件.zip

01、第一章 excel函数进阶

第三章学习材料

2.1Power Query数据清洗与自动化更新 .mp4

2.2 Power Query逆透视&分组依据 .mp4

2.3 Power Pivot多表数据建模 .mp4

2.4 Power Pivot透视表分析与KPI设置（上） .mp4

2.5 Power Pivot 透视表分析与KPI设置（下）.mp4

2.6 Power BI Desktop 可视化应用案例.mp4

02、第二章 PowerBI工具基础

03、第三章 Tabeau 工具基础

3.1Tableau简介、安装与数据导入.MOV

3.1Tableau简介、安装与数据导入.mp4

3.2维度和度量.MOV

3.2维度和度量.mp4

3.3度量名称和度量值.MOV

3.3度量名称和度量值.mp4

3.4Tableau可视化：折线图、饼图、环形图.MOV

3.4Tableau可视化：折线图、饼图、环形图.mp4

3.5Tableau可视化：树状图、日历图、气泡图.mp4

3.6Tableau可视化：子弹图、凹凸图.mp4

3.7Tableau可视化：地图使用与热力图.MOV

3.7Tableau可视化：地图使用与热力图.mp4

3.8多图可视化展示与仪表盘.MOV

3.8多图可视化展示与仪表盘.mp4

04、第四章实战数据分析导论&数据分析思维和模型

4.1.1认识数据分析 (2).mp4

4.1.2带你了解数据分析业务全流程 (2).mp4

4.1.3 数据分析成长之路 (2).mp4

4.1.4数据分析技能模型 (2).mp4

4.2.1设计不同业务分析框架 (2).mp4

4.2.2&3 多维度搭建业务指标体系及项目实战 (2).mp4

4.3 八大数据分析思维 (2).mp4

4.4.1AARRR模型 (2).mp4

4.4.2-4 RFM&CLV&事件分析、用户旅途 (2).mp4

4.5六大战略分析模型.mp4

第五章课件和数据.zip

第五章课件和数据

5.1 腾讯游戏.mp4

5.2 拼多多.mp4

5.3 京东金融.mp4

5.4 人力资源案例.mp4

5.5.1 财务案例上.mp4

5.5.2财务案例下.mp4

5.6 餐饮案例.mp4

5.6 销售案例.mp4

06、第六章用SQL数据快速处理

6.1.1环境搭建.mp4

6.1.2环境搭建.MP4

6.2 数据准备.MP4

6.3 数据操作.mov

6.4 SQL案例分析.MP4

07、第七章 python

7.1基础环境和变量（上） (2).mp4

7.1基础环境和变量（下） (2).mp4

7.2控制语句—列表、字典 (2).mp4

7.2条件语句、for循环、while循环、特殊函数 (2).mp4

7.3python案例 (2).mp4

7.4Numpy&pandas （上) (2).mp4

7.4Numpy&pandas （下) (3).mp4

7.5 Python可视化(上） (2).mp4

7.5 Python可视化(下） (3).mp4

学习材料.zip

08、第八章网易等一线大厂项目综合案例（续篇）

8.1 PDF文档.rar

8.1数据代码.rar

8.2串货稽查数据.xlsx

8.3PDF课件.rar

8.3数据.rar

8.4PDF课件.rar

材料

8.1网易云音乐 (2).mp4

8.2网易有数 (2).mp4

8.3 网易有道（3） (2).mp4

8.3网易有道（1） (2).mp4

8.3网易有道（2） (2).mp4

8.4描述统计分析 (2).mp4

09、第九章职场升级必备-就业直通车

9.1结构化思维汇报.mp4

9.1资料.zip

9.1PDF课件.zip

9.2就业指导&项目复盘.mp4

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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

本课程源自网易涨薪计划，为期12周，系统构建从数据处理到商业洞察的全链路能力。内容始于Excel基础清洗与可视化，进阶至Power Query自动化建模、SQL高效查询及Python数据分析库应用。课程深度融合腾讯游戏、拼多多等一线大厂实战案例，涵盖用户增长、财务分析及人力资源等多场景。此外，特别设置职场汇报与就业指导模块，传授结构化思维与项目复盘技巧。通过零成本学习路径，帮助学员掌握核心工具链，提升数据驱动决策能力，实现从执行者到分析专家的蜕变，为职业生涯增值。

本文重点内容

面对海量杂乱数据，缺乏高效的清洗、整理与自动化处理手段。
不懂SQL与Python编程，难以应对复杂的数据挖掘与建模需求。
掌握工具但缺乏商业思维，无法将数据转化为具体的业务策略。
职场汇报逻辑混乱，难以用数据故事清晰呈现分析成果。
求职或晋升时，缺少大厂认可的实战项目经验与作品集支撑。

适合什么人

希望系统学习数据分析技能的互联网及传统行业从业者。
需要提升Excel、SQL、Python及Tableau等工具综合能力的职场人。
从事运营、销售、财务、人力资源等需数据支持的岗位人员。
寻求职业转型，渴望进入数据分析师岗位的初学者。
中小企业管理者，希望低成本提升团队数据化运营水平者。
准备面试大厂，需要补充实战案例与项目经验的求职者。

哪些情况暂时不适合

仅需简单图表制作，不愿投入时间学习编程逻辑的纯小白用户。
期望通过课程直接获得高薪职位承诺或快速暴富者。
完全排斥计算机操作，偏好纯理论讲解而无实操练习的学习者。

建议阅读、学习或使用路线

第一步：完成前导课与Excel基础实操，掌握数据清洗、函数及透视表核心技能。
第二步：深入学习Power Query自动化清洗、Power Pivot建模及Tableau可视化设计。
第三步：系统学习SQL环境搭建与查询语句，提升数据库数据处理效率。
第四步：进阶Python编程，利用Numpy/Pandas进行复杂数据计算与可视化分析。
第五步：研读腾讯、网易等大厂综合案例，理解业务全流程与战略分析模型。
第六步：通过结构化思维汇报与就业指导模块，完成项目复盘并优化求职简历。

内容结构与重点解析

课程目录结构清晰，分为基础实操、工具进阶、编程应用及实战案例四大板块。前导课与第一章夯实Excel函数、透视表及可视化基础；第二章至第三章引入Power Query自动化清洗、Power Pivot建模及Tableau专业图表制作；第六章与第七章分别讲解SQL数据处理与Python编程环境搭建、Numpy/Pandas库应用；第四章与第八章贯穿始终，通过AARRR、RFM等模型及大厂案例（如腾讯游戏、拼多多）串联业务逻辑；第九章聚焦职场汇报与就业指导。整体由浅入深，从工具使用上升到商业思维，最后落脚于就业实战。

阅读后可以重点获得什么

能够独立使用Excel与Power Query完成千万级数据的自动化清洗与预处理。
掌握SQL核心语法，具备从数据库提取、转换及加载数据的高效处理能力。
学会运用Python库进行数值计算与高级可视化，解决复杂分析难题。
构建完整的业务指标体系，能针对AARRR等模型设计多维度分析方案。
产出包含网易云音乐、有道等真实项目的作品集，增强面试竞争力。
提升职场汇报逻辑，能够用数据故事清晰阐述分析结论与商业价值。

实用提示与注意事项

区别于普通工具教程，本课程强调“业务思维+技术落地”的双重融合。
案例均源自腾讯、网易等一线大厂真实项目，还原真实工作场景。
不仅教授代码编写，更侧重如何通过数据发现业务问题并提出解决方案。
包含专门的职场汇报与就业指导章节，填补技术与就业之间的鸿沟。

阅读与使用建议

建议学员先评估自身基础，若Excel操作熟练可直接进入SQL与Python模块学习。课程资料丰富，包含视频、课件及原始数据，适合反复练习。学习过程中应注重案例复盘，尝试用所学工具解决手头的实际业务问题。对于编程部分，不必追求代码完美，重在理解逻辑与应用场景。同时，充分利用课程中的就业指导资源，提前准备作品集，为职业转型或晋升做好充分准备。

原文发布日期：2022年09月27日　原文分类：智圣商学

常见问题

课程适合完全没有数据分析基础的人学习吗？

适合。课程设有前导课与基础实操章节，从Excel入门讲起，循序渐进地引导零基础学员掌握核心技能。

学习完这门课程能找到数据分析师工作吗？

课程提供大厂实战案例与就业指导模块，能显著提升简历竞争力。但就业结果还取决于个人努力程度、行业选择及面试表现，建议结合市场情况综合规划。

课程中的Python部分难学吗？需要数学基础吗？

Python部分侧重数据分析库（如Pandas）的应用，而非底层算法推导，对高等数学要求不高。课程通过案例驱动教学，降低理解门槛，适合有一定逻辑思维的学员。

导读最近更新时间：2026年10月21日

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