一、Excel数据分析

1.数据分析简介

2.Excel数据保护与录入

3.数据格式与转换

4.自定义数据格式、拆分冻结、选择空单元格和错误单元格、复制分类汇总结果、选择性粘贴

5.单元格匹配替换、辅助列、数据验证、快速填空

6.数据分列、数据整理、圈释无效数据

7.本利和、地址引用、多列转一列、错误值的利用

8.逐步理解函数的实现、常用函数的应用

9.课后作业解析、IF函数、COUNTIF统计

10.sumif函数

11.mod判断闰年、隐藏几位手机号

12.生成间断序号、理解数组、产生数组

13.A列数据差的均值、计算正数之和、判断身份证长度

14.多条件求和、数组sumproduct、产量大于100的和

15. 员工档案表、全国地区表、VLOOKUP实例1

16.Offset理解图示、MATCH理解、INDEX理解、累积数据

17. 累积数据、相同个数、提取姓名

18. 提取姓名、二级组合框、行政区划分

19. 行政区划分、饼图

20.课后作业点评（合并数据、汽车数据清洗、股票代码等）

21.饼状图、折线图、条形图

22.对称图表比较两公司、散点图、气泡图、雷达图、组合图表

23. 各种对比、其他对比、构成对比

24.变化分析、增维分析、公式动态图表

25.数据列变化、滚动条控制、布局问题、4个数值的统计、多字段汇总

26.多字段汇总、源数据—值显示方式

27.27.切片器，透视表、动态透视表、GETPIVOTDATA

28.Excel基础复习

二、Excel高级

1.杜邦分析仪的-1

2.杜邦分析仪的-2

3.杜邦分析仪的-3

4.Power BI介绍

5 Power Map1

6 Power Map2

7 Power View1

8 Power View2

9 Power Query1

10 Power Query2

11 Power Query3

12 Power Query与M函数

13 Power Query与M函数2

14 Power Query4

15.Power Pivot 导入数据

16 Power Pivot 搭建多维数据集

17 Power Pivot 层次结构及KPI

18 Power Pivot DAX表达式

三、数据库基础

1 数据库与MySQL的简介

2数据库的基本操作、数据引擎介绍

3 表和列的概念、创建表、查看表

4 字符串与数值类型、约束

5 约束、修改表、更新数据

6 写入数据

7基本查询语句、单表查询

8单表查询、MySQL实训

9正则表达式、聚合函数

10 Having操作、连接种类和语法、内连接、左连接

11左连接

12子查询的定义和作用

13all谓词、子查询要点、合并查询结果集、case...when语句、字符串函数、日期函数

四、SQL案例

1 电商数据处理案例概述

2 ER图、建表、导入数据

3 修改表

4 数据问题1

5 数据问题2

6 数据问题3

7 数据问题4

8 数据问题5

9 数据问题、基本图表

10 基本分析方法

11学员分析结果分享与支付方式的展现

12重要指标监控

13.数据处理步骤

14.重要指标监控

15.重要指标监控

五、电商案例

电商数据分析1

电商数据分析2

电商数据分析3

电商数据分析4

六、数学与统计学基础

1.数学概况

2.数学模型的介绍

3.矩阵的运算

4.特征值、特征向量

5.极限

6.导数微分简介

7.偏导数

8.泰勒公式

9.数据概括性度量

10.离散程度的度量

11.正态分布

12.F分布&点估计

13.最大似然估计

14.区间估计

15.两个总体参数区间估计

16.假设检验

17.两个总体参数的检验

18.协方差和相关系数

19.回归模型

20.回归系数推断

6.基于内容推荐、构建用户画像

七、SPSS数据分析

1 综合绩效案例讲解

2 综合绩效案例讲解、统计软件对比

3统计量与图形、从MySQL导入数据

4样本设计与执行1

5样本设计与执行2

6 线性回归模型1

7 线性回归模型2

8 线性回归模型3

9线性回归模型4

10卡方检验、双变量相关性、逻辑回归

11逻辑回归与残差分析

12线性回归、缺失值分析

13小型填补方案

14大型填补方案

15 降维、业务、模型、工具

16 皮尔逊相关性、主成分因子分析

17 主成分因子分析

18聚类分析

19K值聚类分析

20.RFM模型1

21.RFM模型2

22.购买行为组合与预测-联合分析1

23购买行为组合与预测-联合分析2

24购买行为组合与预测-联合分析3

八、R语言基础

1R语言入门

2R的获取安装与开发环境搭建

3R语言核心功能介绍1

4R语言核心功能介绍2

5基本数据类型

6R的基本数据类型、符号运算、正则表达式

7逻辑关系、特殊字符、向量

8向量运算、索引、筛选、矩阵基本运算

9矩阵运算

10矩阵运算、矩阵分解

11索引、筛选、替换

12矩阵运算案例、数组

13数据框、数据框索引、数据框匹配

14数据框的操作、因子

15创建有序因子、变量分箱

16因子合并、列表

17数据导入和导出

18数据文件读取

19数学函数、统计函数、概率函数

20变量重新编码，创建新变量

21缺失值的处理1

22缺失值的处理2

23数据类型、数据准备、数据集的调整

24控制与循环

25复合条件

26自定义函数、apply函数簇

27自定义函数、apply函数簇、数据整合与重塑

28R语言的数据可视化、基础图形

29折线图、条形图、核密度图、箱体图

30描述性统计、分类变量的统计分析、独立性检验、t检验

31独立样本t检验、非独立样本t检验、方差分析、非参数假设检验

九、R数据挖掘

1简单线性回归、单变量的线性回归

2回归系数的检验、模型整体显著性的检验、产生预测值与残差

3最小二乘法的优点、模型的解释、多元线性回归、多元线性回归变量筛选

4多元线性回归变量筛选、向前后消元、逐步选择、多元线性回归的假设

5强影响点分析、学生化残差、多重共线性分析、方差膨胀因子

6线性模型流程、信用风险模型、逻辑回归、logit变换

7logit变换

8模型评估、决策类魔性评估、ROC曲线

9K-S统计量、逻辑回归估计方法

10习题讲解

11聚类分析

12聚类分析要考虑的问题

13ward聚类法、K均值聚类法

14案例操作1

15案例操作2

16主成分分析的基本思想

17降维的解释

18数学模型与几何解释1

19数学模型与几何解释2

20习题课1

21习题课2

22关联分析介绍、频繁项集、置信度

23练习讲解、提升度、实操

24关联规则案例实操

25关联规则可视化1

26关联规则可视化2

27决策树1

28决策树2

29决策树3

30决策树4

31随机森林1

32随机森林2

33随机森林3

34随机森林4

35随机森林5

36支持向量机1

37支持向量机2

38支持向量机3

39支持向量机4

40贝叶斯1

41贝叶斯2

42贝叶斯3

43贝叶斯4

44神经网络1

45神经网络2

46神经网络3

47神经网络4

48神经网络5

49电影票房案例课1

50电影票房案例课2

51信用风险案例1

52信用风险案例2

53信用风险案例3

54朱江决策树1

55朱江决策树2

56朱江决策树3

57朱江决策树4

58RBF神经网络

59统计推断复习

60集成学习1

61集成学习2

十、综合案例

1通用建模流程1

2通用建模流程2

3通用建模流程3

4通用建模流程4

5逻辑回归案例1

6逻辑回归案例2

7通用建模流程复习

8案例操作1

9案例操作2

10案例讲解1

11案例讲解2

12分析报告分享

13决策树的应用1

14决策树的应用2

15决策树的应用3

16决策树的应用4

17推荐系统的应用1

18推荐系统的应用2

19推荐系统的应用3

20推荐系统的应用4

21客户分群方法、层次聚类

22K-means聚类、EM算法

23聚类案例1

24聚类案例2

25聚类案例3

Python编程基础

1Python入门与安装

2行与缩进，多行语句

3数值运算、元组、字典

4运算符

5随堂练习

6数值类型、数值类型转换、随机函数

7字符串运算、字符串格式化符号、列表

8字典和元组函数

9字典例题

10字典内置方法

11条件控制语句、运算符优先级

12实例讲解

13自定义函数实例

14函数调用参数、解压函数参数、全局变量和局部变量

15参数组合

16类的概念与属性

17实例操作

18模块导入语法、包的实例、_name_属性

19文件定位、目录

20语法错误、try...except...、抛出异常

21 Numpy

22数组的索引和切片、Numpy的统计函数

23 numpy模块习题

24 梯形法、梯法

25 numpy模块习题

26Pandas中的数据结构、关键缩写和包导入

27导入数据、查看检查数据

28 数据选取、数据整理、数据清洗

29 pandas数据处理

30 pandas数据处理

31 pandas数据处理3

32 pandas数据处理4

33Pandas数据处理-球队克星

34Pandas数据处理-淘宝爆款

35去哪网最高性价比路线建模&微博评论爬虫

Python网络爬虫

1.网络爬虫定义

2.网络爬虫工具库

3.网络爬虫工具库3

4.网络爬虫工具库4

5.网络爬虫工具库5

6.网络爬虫工具库6

7.网络爬虫工具库7

8.网络爬虫工具库8

9.网络爬虫工具库9

10.网络爬虫工具库10

Python文本挖掘

1.统计语言模型

2.词向量

3中文分词

4代码实战

5词向量Word2vec

6分类算法1

7分类算法2

8文本分类

9文本聚类

10情感分析&CNN

Python推荐系统

1.推荐系统的应用

2.推荐系统的原理

3.EE问题 基于近邻的协同过滤

4.ItemCF、Item相似度计算、TopN推荐

5.实现相似度方法

6.基于内容推荐、构建用户画像

7.TFIDF 卡方检验

8信息增益、工业界的内容推荐

9基于矩阵分解的推荐、基于SVD的改进

10推荐系统架构：视频Feed流

SQL集训课

1.集训课1

2.集训课2

3.集训课3

就业指导

简历技巧1

简历技巧2

简历和技巧3

简历和技巧4

互联网金融风控数据分析

1.互联网金融风控介绍

2.风控流程介绍

3数据接入-生成决策变量

4信用评级开发流程

5数据预处理

6模型评估

7生成评分卡1

8生成评分卡2

9生成评分卡3