深度之眼-七月在线:数据分析业务实战最新课程 培训费5880元

培训介绍:

课程来自深度之眼和7月在线的数据分析业务实战 培训费5880元。畅享21大企业级项目实战!由3位在职数据科学家联合打造,项目均来源真实数据分析工作经历!主要内容包括:剖析业务场景、拆解,分析业务需求、分析方法论精讲、项目实操演示、模拟企业汇报等。

培训列表:

├─python基础+数据科学入门
│ 【作业讲解】第一章:助教实际演示配置环境过程
│ 【作业讲解】第七章:类
│ 【作业讲解】第三章:基本数据类型
│ 【作业讲解】第九章:有益的探索
│ 【作业讲解】第二章:Python基本语法元素
│ 【作业讲解】第五章:程序控制结构
│ 【作业讲解】第八章:文件、异常和模块
│ 【作业讲解】第六章:函数
│ 【作业讲解】第十一章:Numpy库
│ 【作业讲解】第十三章:Matplotlib
│ 【作业讲解】第十二章:Pandas库
│ 【作业讲解】第十四章:Sklearn常规用法
│ 【作业讲解】第十章:Python标准库
│ 【作业讲解】第四章:复杂数据类型
│ 【比赛实战】二分类算法比赛小测验—提供银行精准营销解决方案
│ 【比赛实战】大牛手把手指导如何打一场完整的二分类比赛
│ 第一章 绪论和环境配置
│ 第七章 类-面向对象的编程
│ 第三章 基本数据类型
│ 第九章 有益的探索
│ 第二章 Python 基本语法元素
│ 第五章 程序控制结构
│ 第八章 文件、异常和模块
│ 第六章 函数-面向过程的编程
│ 第十一章 科学计算库—Numpy应用
│ 第十三章 Matplotlib
│ 第十二章 Pandas库
│ 第十五章 再谈编程
│ 第十四章 Sklearn常规用法
│ 第十章 Python标准库
│ 第四章 组合数据类型

├─【直播专享】数据分析必备工具安装包及教程
│ 1-1数据分析工具介绍大全
│ 2-1:MySQL安装
│ 2-2:Navicate安装
│ 3-1:Anaconda安装
│ 4-1:Tableau Public安装

├─【随到随学】数据分析全栈工具学习
│ 00-工具课开班班会
│ 01-1:前言
│ 01-2:数据分析的本质
│ 01-3:各行业数据分析的现状
│ 01-4:数据分析师的入门进阶与转行
│ 01-5:数据分析的经典三步法
│ 01-6:数据分析必备工具大盘点
│ 02-1:第1课作业讲解
│ 02-2:Mysql初接触
│ 02-3:如何建立数据库、建表、插入数据
│ 02-4:如何对已存在的数据表进行查询
│ 03-1:第2课作业讲解
│ 03-2:用SQL进行原始数据的统计
│ 03-3:用SQL进行随机抽样
│ 04-1:第3课作业讲解
│ 04-2:用SQL进行不同表格的关联和交并补操作
│ 04-3:用SQL进行行列转置
│ 05-1:第4课作业讲解
│ 05-2:用SQL进行数据编排和截取
│ 05-3:用SQL编写自动化脚本
│ 06-1:为什么要学习Excel?
│ 06-2:Excel的使用好习惯
│ 06-3:统计学基础和Excel实现
│ 06-4:如何用Excel研究指标偏差度
│ 07-1:第六课作业讲解
│ 07-2:Excel中的if函数及逻辑判断
│ 07-3:Exxcel中的文本处理函数及应用
│ 07-4:Excel中的各类图表及应用
│ 08-1:第七课作业讲解
│ 08-2:Excel透视表
│ 08-3:统计学基础:线性回归
│ 08-4:Excel中实现线性回归分析
│ 09-1:第八课作业讲解
│ 09-2:运筹学基础:优化求解
│ 09-3:用Excel求解器优化求解
│ 09-4:VBA的使用
│ 10-1:项目背景讲解
│ 10-2:认识数据集
│ 10-3:分析思路和SQL处理
│ 10-4:后续分析及Excel的使用
│ 11-1:为什么要学习Python
│ 11-2:Python的安装配置
│ 11-3:Python的基本语法元素
│ 11-4:算法实践一:K-Means聚类算法
│ 12-1:第11课作业讲解
│ 12-2:数据预处理
│ 12-3:逻辑回归和算法解读
│ 13-1:第12课作业讲解
│ 13-2:决策树算法
│ 13-3:随机森林
│ 14-1:第13课作业讲解
│ 14-2:关联算法和购物篮分析
│ 14-3:购物篮分析的Python实现
│ 15-1:可视化如何强化分析
│ 15-2:为什么要学习Tableau
│ 15-3:Tableau Public及常用功能
│ 15-4:Tableau实战案例
│ 16-1:第十五课作业讲解
│ 16-2:某公司分市场销售分析案例介绍
│ 16-3:分析图表制作
│ 16-4:动态仪表板的设计
│ 17-1:16课作业讲解
│ 17-2:可视化分析的流程和方法
│ 17-3:网站内容评估案例
│ 17-4:公司投资案例
│ 18-1:第17课作业讲解
│ 18-2:Tableau制作动态图
│ 18-3:Tableau设计个性化背景
│ 18-4:Tableau添加超链接
│ 19-1:分析报告的本质
│ 19-2:如何设计分析报告
│ 19-3:分析报告的几大注意事项
│ 20-1:工具课全面回顾
│ 20-2:电信客户流失预测项目背景介绍
│ 20-3:认识数据集
│ 20-4:用户特征分析思路
│ 20-5:模型选择和效果比较
│ 20-6:以终为始假设先行

├─数据分析之业务场景实战-跨境电商项目
│ 1-1:什么是跨境电商以及什么是数据化选品
│ 1-2:项目背景及问题分析
│ 1-3:方法论详解
│ 1-4:项目数据分析实操
│ 1-5:解读分析结果,归纳结论
│ 11.01跨境电商项目汇报
│ 2-1:什么是报表?
│ 2-2:项目背景及问题分析
│ 2-4:项目数据实操
│ 2-5:总结归纳
│ 3-1:什么是盈亏平衡分析
│ 3-3:方法论详解
│ 3-4:项目数据分析实操
│ 4-1:什么是贝叶斯视角
│ 4-3:方法论详解
│ 4-4:项目实操
│ 5-1:什么是竞品异常侦测
│ 5-4:项目数据分析实操
│ 6-1:什么是文本挖掘
│ 6-3:方法论详解
│ 6-4:项目数据分析实操
│ 6-5:结论解读
│ 7-1:前6讲课程回顾
│ 7-2:毕业项目讲解
│ 跨境电商-毕业项目汇报12.16

├─数据分析师之业务场景实战-电商项目
│ 1-1:为什么要学习电商数据分析?
│ 1-2:课程学习目标
│ 1-3:数据分析的流程
│ 1-4:案例:预测你未来的薪资
│ 2-1:什么是用户行为分析
│ 2-2:用户行为分析背景和目的
│ 2-3:方法论详解
│ 2-4:项目数据分析实操
│ 2-5:结论解读,总结归纳.mp4
│ 2-6:如何做一份高质量的数据分析报告
│ 3-1:什么是用户价值
│ 3-2:项目背景及问题分析
│ 3-3:用户价值分析方法论
│ 3-4:实战RFM模型
│ 3-5:解读分析结果,归纳结论
│ 4-1:什么是用户画像
│ 4-2:项目背景及问题分析
│ 4-3:电商用户画像数据指标体系
│ 4-4:体系搭建实操
│ 4-5:解读分析结果,归纳结论
│ 5-1:什么是销售预测
│ 5-2:项目背景及问题分析
│ 5-3:方法论详解
│ 5-4:项目实操
│ 5-5:结论解读,归纳分析.mp4
│ 5-6:落地应用场景
│ 6-1:什么是用户推荐
│ 6-2:项目背景及问题分析
│ 6-3:用户推荐分析方法论
│ 6-4:实战案例:协同过滤模型
│ 6-5:解读分析结果,归纳总结
│ 7-1:项目背景讲解
│ 7-2:认识数据
│ 7-3:用户特征分析思路

├─数据分析师之业务场景实战-零售项目
│ 1-1:项目课课前导读
│ 1-2:什么是数据推演,有什么用?
│ 1-3:项目背景:关键指标(就餐人数)缺失
│ 1-4:方法论和心路历程
│ 1-5:项目实操
│ 1-6:结果解读与总结
│ 11.19模拟面试
│ 11.24零售项目汇报
│ 1102项目课开班班会
│ 2-1:什么是AB测试,有什么用
│ 2-2:AB测试常见的问题和应对方案
│ 2-3:项目背景:优惠券效果评估
│ 2-4:项目实验设计,实施和效果分析
│ 2-5:结论解读
│ 3-1:什么是聚类算法,有什么作用
│ 3-2:项目背景和问题
│ 3-3:探索性分析思路
│ 3-4:Python项目实操
│ 3-5:结论解读
│ 4-1:什么是lifetimes模型,有什么用
│ 4-2:lifetimes模型的原理
│ 4-3:项目背景:皇家电子商务用户生命周期分析
│ 4-4:项目实操和效果评估
│ 4-5:结论解读
│ 5-1:什么是会员标签,有什么用
│ 5-2:项目背景和问题
│ 5-3:用户打标思路
│ 5-4:会员打标项目实操
│ 5-5:结论解读
│ 6-1:什么是战略咨询,有什么用
│ 6-2:项目背景和问题
│ 6-3:战略咨询之道Ⅰ:问题太大如何着手?
│ 6-4:实战场景演练Ⅰ:MECE原则与假设
│ 6-5:实战场景演练Ⅱ:Bilibili2023年报示例
│ 6-6:实战场景演练Ⅲ:麦肯锡2023中国汽车消费洞察
│ 7-1:项目背景讲解
│ 7-2:认识数据集
│ 7-3:几种分析思路
│ 7-4:模型选型和效果比较
│ 7-5:以终为始,假设先行

├─数据分析选修之业务模型
│ 3.1.1数据模型
│ 3.1.2帕累托模型和长尾模型
│ 3.1.3波士顿模型
│ 3.2.1会员模型
│ 3.2.2人群聚类探索_基于聚类算法
│ 3.2.3会员标签
│ 3.2.4lifetimes模型

├─数据分析选修之思维课
│ 2.1.1基础思维-对比思维
│ 2.1.2基础思维-细分思维
│ 2.1.3基础思维-趋势思维
│ 2.2.1九大必备思维-目标思维
│ 2.2.2九大必备思维-结构思维
│ 2.2.3九大必备思维-归纳和演绎思维
│ 2.2.4九大必备思维-假设思维
│ 2.2.5九大必备思维-溯源思维和相关思维
│ 2.2.6九大必备思维-逆向思维和事实思维
│ 2.3.1业务思维-指标思维
│ 2.3.2业务思维-业务思维

└─数据分析选修之数理基础
1.1统计学基础导论
1.2.1描述性统计集中趋势
1.2.2描述性统计离散趋势和分布趋势
1.3.1推断性统计概率分布和假设检验
1.3.2推断性统计贝叶斯流派

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