Excel

2-25-1数据分析工作流程

2-25-2Excel基本表格

2-25-3自定义格式

2-25-4数据收集与清洗

2-25-5单列变多列

2-26-1常用函数

2-26-2条件格式

2-26-3数组素材

2-26-4查找与引用函数

2-26-5查找与引用函数2

2-27-1参数带引号的区别

2-27-2图表类型

2-27-3构成分析

2-27-4动态图表

2-27-5数据透视表

Excel PowerBI

3-2-1Excel导入数据

3-2-2条件-内容-奇偶数

3-2-3条件-内容-奇偶数2

3-2-4数据验证 自定义公式

3-2-5替换数据类型

3-3-1小数转换文本

3-3-2度量值

3-3-3文本函数

3-3-4文本函数2

3-3-5应用查询更改

Mysql

3-4-1Mysql简介

3-4-2结构化查询语言

3-4-3在test数据库中创建person表

3-4-4LIMIT字句

3-4-5查询学生信息

3-5-1掌握函数用法

3-5-2NOT EXISTS子查询

3-5-3如何创建事务

3-5-4什么是索引

3-6-1数据库基本概念

3-6-2分离和附加数据库

3-6-3数据库关系图

3-6-4导出数据

3-6-5什么是聚合函数

3-10-1杜邦分析仪

3-10-2Power View

3-10-3Power Query

3-10-4Power Pivot导入数据

3-10-5Power Pivot DAX表达式

3-11-1创建KPI方法

3-11-2此类别的销售金额占比

3-11-3MySQL数据库介绍

3-11-4检查表数据

3-12-1MySQL案例

3-12-2MySQL案例2

3-12-3创建 使用数据库

Oracle应用案例

3-13-1Oracle简介

3-13-2DDL与DML语句复习

3-13-3创建大气质量表

3-13-4删除主键约束

3-13-5选择所有emp表中内容

3-14-1查询工资大于部门编号是10的任意一个员工工资

3-14-2判断语句；lf...else...

3-14-3练习答疑

3-14-4变量初始化

3-14-5计算过程步骤说明

Tableau数据可视化

3-16-1为什么学习Tableau

3-16-2Tableau功能

3-16-3软件界面简介

3-16-4仪表板第一次实验

3-17-1Tableau设计流程

3-17-2聚合函数

3-17-3Tableau图表

3-17-4Tableau故事

统计

3-18-1数学概况

3-18-2数学模型简介

3-18-3线性变换与矩阵

3-18-4行列式

3-18-5需要掌握的计算

3-19-1微积分

3-19-2函数极限

3-19-3导数公式

3-19-4微分

3-19-5支持向量机

3-20-1众数

3-20-2方差和标准差

3-20-3正态分布

3-20-4中心极限定理

3-20-5总体均值的区间估计

3-21-1假设检验

3-21-2相关分析

3-21-3最小二乘法

3-21-4多元线性回归

3-21-5变量选择

SPSS

3-24-1统计理念

3-24-2处理数据过程

3-24-3访问数据源

3-24-4数据集解读

3-25-1数据描述

3-25-2直方图

3-25-3独立样本检验

3-25-4相关分析

3-25-5模型摘要 相关分析表

3-26-1线性回归

3-26-2logistics模型

3-26-3卡方检验

3-26-4方程中的变量

3-26-5主成分分析

3-27-1业务判断的信息

3-27-2因子分析

3-27-3聚类分析

3-27-4方程中的变量

3-27-5联合分析

SPSS（补）

3-31-1

3-31-2

3-31-3

3-31-4

3-31-5

4-1-1

4-1-2

4-1-3

4-1-4

4-1-5

4-2-1

4-2-2

4-2-3

4-2-4

4-3-1

4-3-2

4-3-3

4-3-4

4-3-5

商业BI实战案例

3-30-1电商数据处理案例概述

3-30-2表结构信息 案例

3-30-3导入数据

3-30-4查询导入表的行数

3-30-5求出购买力最强的城市

3-31-1求出最畅销的十个品牌

3-31-2错误图表应用-案例

3-31-35W2H分析法

3-31-4Power BI

3-31-5使用查询编辑器

4-1-1交叉筛选器方向

4-1-2交叉方向练习

4-1-3零售案例练习

4-1-4生成可视化报告

4-1-5链接数据库方法

4-2-1Power Query

4-2-2结构化数据

4-2-3字符识别

4-2-4考试成绩处理

4-2-5NBA数据处理案例

4-3-1DAX公式加强

4-3-2DAX公式加强2

4-3-3项目分享

中期交流会

4-4-1

4-4-2

Python基础

4-8-1Python基础知识

4-8-2获取用户输入

4-8-3True和False

4-8-4序列的概念

4-8-5字符串格式化

4-9-1列表常用方法

4-9-2元组的陷阱

4-9-3均为可选代对象

4-9-4条件表达式

4-9-5for循环

4-10-1函数的参数

4-10-2变量的作用

4-10-3面向对象编程

4-10-4创建该类的派生类

4-10-5指定编码方式打开文件

Numoy Pandas 案例

4-12-1Numpy简介

4-12-2数组中元素的个数

4-12-3改变ndarray的形状

4-12-4创建numpy矩阵

4-12-5通用函数

4-13-1聚合函数

4-13-2数组数据文件读写

4-13-3Pandas安装

4-13-4Pandas基本功能

4-13-5Series

4-14-1处理缺失数据

4-14-2数据预处理

4-14-3时间序列分析

4-14-4时间序列基础操作

4-14-5时间序列基本操作2

4-15-1数据清洗与整理

4-15-2检测异常值

4-15-3案例分析

4-15-4数据清洗

4-15-5groupby简介

4-16-1机器学习

4-16-2网络爬虫

4-16-3使用urllib抓取网页

4-16-4使用urllib抓取json文件

4-16-5使用requests抓取网页

Python爬虫 机器学习

4-17-1网络爬虫

4-17-2抓取天气网的3天

4-17-3抓取手机淘宝的数据

4-17-4抓取猫眼的排行榜数据

4-17-5网络爬虫2

4-18-1新浪的国内新闻

4-18-2使用ajax抓取动态网页

4-18-3使用Selenium

4-18-4用selenium抓取淘宝数据

4-18-5用selenium抓取淘宝数据2

4-21-1课程简介

4-21-2散点图

4-21-3添加表格

4-21-4面向对象接口绘图

4-21-5共享绘图区域

4-22-1数据科学家

4-22-2知识发现KDD 过程

4-22-3定量变量估计

4-22-4重抽样方法

4-22-5数据案例

4-23-1总体和样本

4-23-2置信区间

4-23-3假设检验的两类错误

4-23-4分差分析

4-24-1线性回归

4-24-2多元线性回归

4-24-3线性模型的扩展

4-24-4检查异方差

4-25-1分类问题

4-25-2压缩估计方法

4-25-3序

4-25-4IAO精度线

4-25-5数据描述和清洗

4-27-1决策树

4-27-2决策树原理

4-27-3数据获取

4-27-4Boosting

4-27-5AdsBoost

4-28-1支持向量机原理

4-28-2近似线性可分SVM

4-28-3线性可分SVM

4-28-4单层感知器学习规则

4-28-5模型验证

4-29-1回归案例

4-29-2为什么聚类

4-29-3层次聚类法

4-29-4RFM模型介绍

4-29-5聚类结果分析

4-30-1Apriori算法

4-30-2数据格式转换

4-30-3两种协同过滤算法的对比

4-30-4GBDT算法原理

4-30-5xgboost算法原理

电商文本挖掘

5-11-1数据科学是什么

5-11-2机器学习

5-11-3数据清洗

5-11-4分析总结-竞品展览

5-11-5分析总结-产品分析

5-12-1价格分析

5-12-2词向量

5-12-3TFIDF

5-12-4感情分析

5-12-5分类算法

SQL集训

5-16-1SQL语句分类

5-16-2表查询中的别名

5-16-3其他聚合函数

5-16-4日期函数

评分卡

5-18-1什么是评分卡

5-18-2

5-19-1模型评估-统计指标

5-19-2决策树（补发）

5-19-3模型比较（补发）

5-19-4评分卡的关键点

面试技巧

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相关行业运用

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