一、Excel

3-11-1 excel概述、选择性粘贴

3-11-2 审阅、视图、组合键

3-11-3 导入数据和自定义数据格式

3-11-4 数据规范和清洗

3-12-1 excel公式

3-12-2 excel常用函数

3-12-3 excel常用函数

3-12-4 excel数组

3-13-1 基本函数

3-13-2 高级函数

3-13-3 图表

3-13-4 数据透视表

3-14-1 案例实验-2讲解

3-14-2 案例实验-3讲解

3-14-3 powerbi介绍、PP加载数据

3-14-4 pq 计算字段

3-15-1 分组条件列

3-15-2 数据转换

3-15-3 PP PV实验

3-15-4 计值上下文

二、MySQL

3-18-1 数据库简介

3-18-2 数据表、数据类型介绍

3-18-3 约束

3-18-4 查询功能

3-19-1 多表连接查询

3-19-2 查询操作符

3-19-3 插入、删除数据，彩票数据练习

3-19-4 彩票数据练习

3-20-1 电商数据处理案例一

3-20-2 电商数据处理案例二

3-20-3 电商数据处理案例三

3-21-1 Oracle简介及数据类型

3-21-2 DDL与DML语句复习一

3-21-3 DDL与DML语句复习二

3-21-4 DDL与DML语句复习三

3-22-1 SQL server简介、数据类型

3-22-2 存储过程

3-22-3 案例练习一

3-22-4 案例练习二

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三、Tableau数据可视化

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四、Python

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五、商业BI实战案例

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六、中期交流

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七、统计（4月23号视频录制出错）补往期视频50

3-25-1 统计学集合论

3-25-2 数据类型

3-25-3 线性转换

3-25-4 矩阵乘法

3-25-5 逆矩阵和秩

3-25-6 矩阵运算、特征值和特征向量

3-26-1 微积分和初等函数

3-26-2 极限的定义

3-26-3 导函数

3-26-4 偏导数和极值

3-26-5 曲线拐点、凹凸性

3-28-1 概率统计

3-28-2 方差、标准差、切比雪夫不等式

3-28-3 正态分布

3-28-4 卡方分布

3-28-5 中心极限定理、区间估计

3-28-6 最大似然估计

3-29-1 假设检验

3-29-2 相关分析

3-29-3 最小二乘法

3-29-4 多元线性回归

3-29-5 哑变量 和线性回归建模步骤

八、统计

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九、SPSS

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十、python机器学习

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十一、电商文本挖掘（补50）

5-4-1 数据分析的应用场景

5-4-2 自然语言处理

5-4-3 聚类的基本流程

5-4-4 推荐系统原理

5-4-5 基于用户和物品的协同过滤

5-5-1 两种协同过滤算法对比

5-5-2 聚合函数

5-5-3 自行车数据的聚合和可视化

5-5-4 小案例数据清洗

5-5-5 电商数据探索和词云图

十二、电商文本挖掘

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十三、评分卡

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十四、SQL集训

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十五、面试技巧

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十六、数据分析在相关行业中的运用（补50）

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十七、数据分析在相关行业中的运用（补43）

3-16-1 互联网金融行业应用1

3-16-2 互联网金融行业应用2

3-16-3 互联网金融行业应用3

3-16-4 互联网金融行业应用4

3-16-5 互联网金融行业应用5

十八、电商案例（补49）

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十九、python机器学习（补50）

4-23-1 多元线性回归

4-23-2 最小二乘法

4-23-3 线性回归及岭回归

4-23-4 多重共线性

4-23-5 lasso回归

4-24-1 线性回归总结

4-24-2 多项式回归

4-24-3 多元线性回归处理非线性回归

4-24-4 L1，L2正则

4-24-5 逻辑回归

4-25-1 逻辑回归的sklearn实现

4-25-2 svm原理（一）

4-25-3 svm原理（二）

4-25-4 核函数的优势和缺陷

4-25-5 svm的代码实现

4-26-1 svm的不平衡问题

4-26-2 svm的样本不均衡

4-26-3 朴素贝叶斯原理

4-26-4 代码实现贝叶斯

4-26-5 补集朴素贝叶斯