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数据分析工程师训练营

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Overview

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本课程系统训练数据分析所需的Excel、MySQL和Python技能，并涵盖数据可视化、统计分析、时间序列和机器学习应用。课程结合餐饮、电商及多个数据练习，帮助学习者完成从数据处理到分析报告和预测建模的实践。

Syllabus

  • 第一章 数据分析基础（上）
    • 1.1 数据分析常见场景
    • 1.2 互联网行业数据分析应用
    • 1.3 职业方向与薪资水平
    • 1.4 数据分析4个场景案例详解
    • 1.5 数据分析流程与工具
    • 1.6 大局出发如何分析
    • 1.7 swot分析方法论
    • 1.8 4p营销理论
    • 1.9 5w2h分析法
    • 1.10 逻辑树模型及应用
    • 1.11 用户行为分析
    • 1.12 数据分析常用方法详解
  • 第二章 数据分析基础（下）
    • 2.1 为什么学习指标与指标体系
    • 2.2 数据指标与指标体系
    • 2.3 数据指标体系设计与落地
    • 2.4 常见的数据指标及指标拆解
    • 2.5 基于AARRR模型构建指标体系
    • 2.6 北极星指标与增长模型
    • 2.7 增长模型搭建
    • 2.8 人货场指标体系搭建
    • 2.9 osm与ujm模型详解
    • 2.10 分层指标体系搭建
    • 2.11 数据埋点及流程
    • 2.12 指标体系搭建案例与落地流程
    • 2.13 用户画像与标签体系
    • 2.14 数据分析报告
  • 第三章 excel数据分析实战（上）
    • 3.1 excel格式与数值设置
    • 3.2 数据填充
    • 3.3 excel基本操作-拆分
    • 3.4 excel数据处理基本操作
    • 3.5 条件格式
    • 3.6 excel基础操作粘贴与定位
    • 3.7 excel公式与运算符使用
    • 3.8 excel函数插入与引用
    • 3.9 统计函数
    • 3.10 排序-方差与标准差
  • 第四章 excel数据分析实战（中）
    • 4.1 if语句
    • 4.2 逻辑函数
    • 4.3 if类函数与练习
    • 4.4 is类相关函数
    • 4.5 vlookup函数
    • 4.6 hlookup与lookup函数
    • 4.7 match与index函数
    • 4.8 数据透视表快速入门
    • 4.9 offset函数
    • 4.10 时间与日期相关函数
    • 4.11 时间与星期相关函数
    • 4.12 文本函数
  • 第五章 excel数据分析实战（下）
    • 5.1 数据分析透视表（1）
    • 5.2 数据分析透视表（2）
    • 5.3 切片器
    • 5.4 数据可视化
    • 5.5 柱状图与条形图
    • 5.6 折线图与饼状图
    • 5.7 组合图表
    • 5.8 箱状图 散点图 雷达图
    • 5.9 瀑布图与甘特图
    • 5.10 漏斗图制作
    • 5.11 旭日图与树状图制作
    • 5.12 动态图表-数据透视表与切片器
    • 5.13 数据验证制作动态图标
    • 5.14 动态图表制作
    • 5.15 数据看板制作
  • 第六章 mysql数据分析实战（上）
    • 6.1 mysql简介与开发环境搭建
    • 6.2 用户与库的管理
    • 6.3 数据类型与表的管理
    • 6.4 数据导入导出
    • 6.5 mysql增删改查
    • 6.6 查询结果排序与TOPN
    • 6.7 按照指定条件过滤
    • 6.8 按照集合与NULL的过滤
    • 6.9 指标统计利器-聚合函数
    • 6.10 分组统计与HAVING应用
    • 6.11 数据查询综合应用
  • 第七章 mysql数据分析实战（下）
    • 7.1 逻辑语句应用
    • 7.2 日期与时间相关函数
    • 7.3 日期计算相关函数
    • 7.4 数字与字符串相关函数
    • 7.5 多表查询
    • 7.6 子查询
    • 7.7 练习
    • 7.8 窗口函数
    • 7.9 电影评分练习
  • 第八章 Python基础（一）
    • 8.1 Python内容简介与学习方式
    • 8.2 Python开发环境的搭建
    • 8.3 开发工具选择-vscode安装与使用
    • 8.4 学习利器-Jupyter安装与使用
    • 8.5 第三方模块管理方式
    • 8.6 Python基础-理解变量
    • 8.7 输入输出语句与基本语法
    • 8.8 三种运算符
    • 8.9 条件语句-if语句
    • 8.10 循环语句-while
    • 8.11 循环语句-for循环
    • 8.12 快速入门函数
  • 第九章 Python基础（二）
    • 9.1 数字基础
    • 9.2 数字相关函数与练习
    • 9.3 数字反转输出
    • 9.4 随机数模块
    • 9.5 序列基础
    • 9.6 序列通用函数
    • 9.7 字符串
    • 9.8 字符串相关函数
    • 9.9 字符串相关方法
  • 第十章 Python基础（三）
    • 10.1 列表基础
    • 10.2 元组
    • 10.3 列表练习
    • 10.4 列表解析
    • 10.5 字典
    • 10.6 集合
    • 10.7 拷贝问题
    • 10.8 collections模块详解
  • 第十一章 Python基础（四）
    • 11.1 文件操作快速入门
    • 11.2 文件打开方式详解
    • 11.3 文件编码格式
    • 11.4 文件读取操作
    • 11.5 文件练习-产生销售数据
    • 11.6 文件练习-销售数据统计
    • 11.7 csv文件快速上手
    • 11.8 练习-人口基本信息统计
    • 11.9 csv文件练习
    • 11.10 时间处理
    • 11.11 按照时间完成订单的统计
  • 第十二章 Python基础（五）
    • 12.1 统计7天内的订单量
    • 12.2 os模块
    • 12.3 文件练习
    • 12.4 excel读取快速入门
    • 12.5 excel读取操作
    • 12.6 练习-订单统计
    • 12.7 excel文件拆分
    • 12.8 单元格格式设置
    • 12.9 excel公式与图片插入
    • 12.10 序列化与反序列化
    • 12.11 ini文件读写
  • 第十三章 Python基础-函数
    • 13.1 函数基础
    • 13.2 函数参数
    • 13.3 函数返回值
    • 13.4 作用域
    • 13.5 匿名函数
    • 13.6 函数式编程
    • 13.7 递归
    • 13.8 闭包
    • 13.9 装饰器
    • 13.10 yield与生成器函数
  • 第十四章 Python基础-面向对象
    • 14.1 面向对象基本概念
    • 14.2 类与实例属性
    • 14.3 实例方法
    • 14.4 对象的生命周期
    • 14.5 面向对象三种方法
    • 14.6 收银台结算案例
    • 14.7 propety使用
    • 14.8 反射
    • 14.9 继承详解与应用
    • 14.10 特殊方法
    • 14.11 类组合与练习
    • 14.12 班级管理实现
    • 14.13 添加菜单
  • 第十五章 Python基础-常用模块
    • 15.1 模块与导入
    • 15.2 包与相对导入绝对导入
    • 15.3 异常处理
    • 15.4 正则表达式re模块介绍
    • 15.5 正则表达式基本语法
    • 15.6 边界匹配
    • 15.7 正则表达式分组处理
    • 15.8 split与sub方法
    • 15.9 正则表达式练习
    • 5.10 python操作mysql
    • 15.11 多进程
    • 15.12 进程间通信
    • 15.13 统计文件练习
    • 15.14 进程池
    • 15.15 线程
    • 15.16 线程安全与互斥锁
  • 第十六章 爬虫开发实战（上）
    • 16.1 爬虫内容介绍
    • 16.2 http协议详解
    • 16.3 浏览器抓包与元素定位
    • 16.4 爬虫开发中的第一个请求
    • 16.5 动态构建请求头信息
    • 16.6豆瓣电影top250-实现
    • 16.7豆瓣电影top250海报抓取
    • 16.8元素提取利器-bs4模块详解
    • 16.9豆瓣电影详情页抓取
    • 16.10保存模块设计
    • 16.11360图片抓取
  • 第十七章 爬虫开发实战（下）
    • 17.1 登录github
    • 17.2 如何使用代理
    • 17.3 代理抓取与验证
    • 17.4 抓取某东手机信息
    • 17.5 抓取某东商品的评论信息
    • 17.6 requests模块介绍
    • 17.7 提取信息xpath语法详解
    • 17.8 马蜂窝旅游信息抓取
    • 17.9 爬虫强化训练
    • 17.10 微博头条抓取
    • 17.11 b站专栏抓取
  • 第十八章 Python数据分析实战（一）
    • 18.1 numpy快速入门
    • 18.2 python数据可视化之matplotlib
  • 第十九章 Python数据分析实战（二）
    • 19.1 pandas数据分析实战（1）
    • 19.2 pandas数据分析实战（2）
  • 第二十章 Python数据分析实战（三）
    • 20.1 pandas数据分析实战（3）
    • 20.2 pandas数据分析实战（4）
  • 第二十一章 Python数据分析实战（四）
    • 21.1 pyecharts数据可视化
  • 第二十二章 数据统计在数据分析中应用（一）
    • 22.1频数与频率
    • 22.2集中趋势分析
    • 22.3分位数
    • 22.4数据离散程度
    • 22.5点估计
    • 22.6区间估计
    • 22.7假设检验基本原理
    • 22.8 z检验
    • 22.9 t检验
    • 22.10卡方检验
    • 22.11比率检验
    • 22.12方差检验
    • 22.13 假设检验在AB测试用应用
  • 第二十三章 数据统计在数据分析中应用（二）
    • 23.1时间序列基本概念
    • 23.2平稳时间序列特性
    • 23.3时间序列检验
    • 23.4纯随机序列检查
    • 23.5ar模型
    • 23.6ma与arma模型
    • 23.7模型定阶及最优模型
    • 23.8差分
    • 23.9非平稳时间序列模型
    • 23.10时间序列模型预测与可视化
    • 23.11二氧化碳排放预测
  • 第二十四章 机器学习在数据分析中的应用（一）
    • 24.1 机器学习快速入门
    • 24.2 线性回归基本概念
    • 24.3 广告投入与产出预测
    • 24.4 多元线性回归
    • 24.5 模型评估与持久化
    • 24.6 欠拟合详解与处理方式
    • 24.7 pipeline使用
    • 24.8 过拟合处理
    • 24.9 交叉验证
    • 24.10 汽车价格预测
  • 第二十五章 机器学习在数据分析中的应用（二）
    • 25.1 逻辑回归
    • 25.2 逻辑回归原理与多分类处理
    • 25.3 贷款审批预测
    • 25.4 逻辑回归相关曲线
    • 25.5 knn临近算法
    • 25.6 贝叶斯
  • 第二十六章 餐饮行业分析实战案例
    • 26.1 透过数据了解行业行情
    • 26.2 餐饮店铺业务背景与问题定位
    • 26.3 问题维度拆解与店面营收统计分析
    • 26.4 从四个维度再次拆分问题
    • 26.5 分析结论与案例总结
  • 第二十七章 电商行业分析实战案例
    • 27.1 电商案例介绍
    • 27.2 指标体系
    • 27.3 流量分析
    • 27.4 用户增长
  • 第二十八章 面试直通车
    • 28.1 简历准备与投递
    • 28.2 工作机会的选择
    • 28.3 简历内容撰写原则与案例分享

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