开课吧 数据分析高薪培养计划就业班[课件]

第二层 数据分析之法

第八章 SQL操作学习

第八章 课程视频

第八章第1节： MySQL数据库(二)_1_ev.ts 611.63M

第八章第2节： MySQL数据库(三)_ev.ts 536.61M

第八章第3节： MySQL案例_ev.ts 632.31M

第八章第4节： mysql面试题讲解_ev.ts 187.85M

第七章第17节： mysql数据库（一）_ev.ts 562.10M

第八章 课件资料

20200907-奖学金作业（9月9日12：30前提交）.txt 0.36kb

20200907-提升作业.txt 0.25kb

20200907mysql数据库（二）课件.pdf 752.38kb

20200907mysql数据库（二）课前资料.zip 22.96kb

20200907课后文件.zip 1.63kb

20200909-奖学金作业（9月11日12：30前提交）.txt 0.35kb

20200909-提升作业.txt 0.24kb

20200909mysql数据库（三）代码文件.zip 8.77kb

20200909mysql数据库（三）课件.pdf 560.87kb

20200909课后文件.zip 531.18kb

20200911-奖学金作业（9月14日12：30前提交）.txt 0.35kb

20200911-提升作业.txt 0.24kb

20200911MySQL案例课件.pdf 617.70kb

20200911mysql案例课前资料.zip 1.02M

20200914sql语句.txt 1.99kb

可复制作业题代码-用sublime打开，复制代码运行即可.zip 1.61kb

第九章 大数据平台学习

第九章 课程视频

第2节 数据分析Hive实验VNC版

Hive表结构汇总.xlsx 11.94kb

云平台实验手册(v2.0).pdf 1.54M

第3节 Hadoop原理与概念

1.Hadoop原理与概念.pdf 1.42M

第3节 Hadoop原理与概念.mp4 273.35M

第九章第1节： Hadoop原理与概念&Hive入门_ev.ts 594.75M

第九章第3节： HiveSQL核心技能-基本操作_ev.ts 73.59M

第九章第4节： HiveSQL核心技能-表连接_ev.ts 789.43M

第九章第5节： HiveSQL核心技能-窗口函数_ev.ts 700.93M

第九章第6节： HiveSQL常用优化技巧_ev.ts 579.32M

第九章第7节： 大数据分析综合案例_ev.ts 545.49M

第九章第8节： MySQL5.7的安装_ev.ts 106.34M

第九章第8节： 安装CentOS7系统_ev.ts 58.88M

第九章第8节： 创建3台虚拟机_ev.ts 48.49M

第九章第8节： 集群基准测试与使用_ev.ts 38.96M

第九章第8节： 课程介绍_ev.ts 24.58M

第九章第8节： 完全分布式集群的搭建_ev.ts 157.75M

第九章第8节： 虚拟机设置与免密登录_ev.ts 68.36M

第九章第8节： 注意事项与总结_ev.ts 77.15M

第九章 课件资料

1.Hadoop&Hive入门 .pdf 1.36M

20200914安装资料.zip 167.55M

20200914平台Hive实验手册 (1).pdf 812.59kb

20200914平台Hive实验手册.pdf 812.59kb

20200914作业（9月16日12：30前提交）.txt 0.32kb

20200916-奖学金作业（9月18日12：30前提交）.txt 0.35kb

20200916HiveSQL核心技能-基本操作课件.pdf 846.41kb

20200916HiveSQL核心技能-基本操作资料.zip 7.88kb

20200916Hive表结构汇总.xlsx 13.60kb

20200916阿里SQL代码编码原则与规范.pdf 746.46kb

20200916课后资料.zip 951.32kb

20200918-奖学金作业（9月21日12：30前提交）.txt 0.36kb

20200918HiveSQL核心技能-表连接.pdf 5.14M

20200918课后资料.zip 161.97kb

20200918资料.zip 7.16kb

20200921-奖学金作业（9月23日12：30前提交） .txt 0.35kb

20200921HiveSQL核心技能-窗口函数(1).pdf 1.39M

20200921课后资料.zip 164.86kb

20200923-奖学金作业（9月25日12：30前提交）.txt 0.35kb

20200923HiveSQL常用优化技巧代码.zip 8.27kb

20200923HiveSQL常用优化技巧课件.pdf 718.58kb

20200923课后资料.zip 0.68kb

20200925-奖学金作业（9月28日12：30前提交）.txt 0.35kb

20200925大数据分析综合案例课件.pdf 1.27M

hive进入流程.docx 724.27kb

html HiveSQL核心技能-窗口函数.zip 7.85kb

vim简介.pdf 311.55kb

大数据分析之hive.png 126.90kb

大数据分析综合案例.pdf 1.27M

课堂资料.zip 152.28M

完全分布式资料.zip 649.57M

第六章 开班典礼之数据分析概览

第六章 课件资料

01_Python简介与环境安装 .pdf 1.23M

20200731-作业（8月3日12：30前提交）.txt 0.38kb

开班典礼.pdf 91.18M

课后课件.zip 302.31kb

数据分析师课程体系介绍(1)(1).pdf 444.91kb

第六章 视频课程

第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_1_ev.ts 5.34M

第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_2_ev.ts 356.21M

第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_3_ev.ts 312.87M

第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_ev.ts 3.11M

第七章 Python操作学习

第七章

1.课后文件Python文件操作 excel,word.zip 4.49M

2.课后文件xmind.zip 123.22kb

20200803-奖学金作业（8月5日12：30前提交）.txt 0.34kb

20200803-提升作业.txt 0.33kb

20200805-奖学金作业（8月7日12：30前提交）.txt 0.35kb

20200805-提升作业.txt 0.25kb

20200805python数据容器课后资料.zip 3.89kb

20200805Python数据容器课件.pdf 771.64kb

20200807-奖学金作业（8月10日12：30前提交）.txt 0.36kb

20200807-提升作业.txt 0.26kb

20200807课后资料.zip 11.75kb

20200810-奖学金作业（8月12日12：30前提交）.txt 0.37kb

20200810-提升作业.txt 0.25kb

20200810课后资料.zip 13.11kb

20200812-奖学金作业（8月14日12：30前提交） .txt 0.37kb

20200812-提升作业 .txt 0.27kb

20200814-奖学金作业（8月17日12：30前提交） .txt 0.35kb

20200814课后资料.zip 2.76kb

20200817-奖学金作业（8月19日12：30前提交）.txt 0.37kb

20200817课后文件.zip 84.88kb

20200817爬虫第二节内容.pdf 662.91kb

20200819-奖学金作业（8月21日12：30前提交） .txt 0.35kb

20200819-提升作业 .txt 0.26kb

20200821-奖学金作业（8月24日12：30前提交）.txt 0.35kb

20200821-提升作业.txt 0.24kb

20200821NumPy课件.pdf 846.83kb

20200824-奖学金作业（8月26日12：30前提交）.txt 0.35kb

20200824-提升作业.txt 0.24kb

20200824科学计算库Pandas课件.pdf 769.46kb

20200824课后文件.zip 119.85kb

20200826-奖学金作业（8月28日12：30前提交）.txt 0.36kb

20200826-提升作业.txt 0.24kb

20200826科学计算库Pandas课件 (和24号相同).pdf 769.46kb

20200826课后代码.zip 12.83kb

20200828-奖学金作业（8月31日12：30前提交）.txt 0.35kb

20200828-提升作业.txt 0.25kb

20200828案例电影分析.zip 2.67M

20200828案例电影数据分析.pdf 579.96kb

20200828课后资料.zip 1016.96kb

20200831-奖学金作业（9月2日12：30前提交）本次无提升作业.txt 0.35kb

20200831案例电商数据分析代码文件.zip 12.24kb

20200831案例电商数据分析课件.pdf 600.77kb

20200831课后资料.zip 2.86M

20200831数据源.zip 2.58M

20200902-奖学金作业（9月4日12：30前提交）.txt 0.34kb

20200902html基于电商平台用户画像分析.zip 8.69kb

20200902案例基于电商平台用户画像分析.pdf 509.68kb

20200902课后代码用户行为分析案例.zip 25.11kb

20200902课前数据.zip 288.74M

20200903RFM评分算法代码文件.zip 130.63kb

20200904-奖学金作业（9月7日12：30前提交）.txt 0.34kb

20200904mysql数据库（一）课件.pdf 2.09M

20200904mysql数据库（一）资料.zip 30.46kb

20200904课后材料.zip 1.19kb

numpy的html文件.zip 49.86kb

Pandas思维导图 xmind文件.zip 112.58kb

python基础代码.zip 7.73kb

Python可视化matplotlib.pdf 1.25M

Python数据分析第一天.zip 371.59kb

xmind官网下载地址.txt 0.05kb

开启Python大门&Python基础语法.pdf 904.55kb

课后资料numpy.zip 216.72kb

课前文件Python函数与异常处理.zip 841.42kb

课前文件Python面向对象与模块.zip 4.43M

课前文件Python文件操作excel word.zip 1.36M

配置安装包.docx 14.39kb

数据爬虫的基本原理.pdf 995.34kb

思维导图.png 228.73kb

提升作业第2题数据.txt 0.82kb

提升作业第二题涉及一小段数据集.txt 0.37kb

作业代码.zip 118.40kb

第七章第10节： 科学计算库Numpy_ev.ts 571.37M

第七章第11节： 科学计算库Pandas上_ev.ts 636.19M

第七章第12节： 科学计算库Pandas下_ev.ts 1.34G

第七章第13节： 电影数据分析-项目_ev.ts 666.74M

第七章第14节： 电商销售数据分析_1_ev.ts 9.03M

第七章第15节： 电商平台用户画像分析_ev.ts 573.78M

第七章第16节： RFM模型评分制算法_ev.ts 507.88M

第七章第1节： 开启Python大门&Python基础语法_ev.ts 591.84M

第七章第2节： Python数据容器_ev.ts 499.10M

第七章第3节： Python函数与异常处理_ev.ts 532.97M

第七章第4节： Python面向对象与模块_ev.ts 585.21M

第七章第5节： Python基础作业讲解_ev.ts 421.40M

第七章第6节： Python文件操作 excel,word_ev.ts 105.48M

第七章第7节： 数据爬虫的基本原理_ev.ts 454.15M

第七章第8节： 数据爬取常用库的使用_ev.ts 634.02M

第七章第9节： Python可视化matplotlib_ev.ts 575.65M

第十章 可视化学习

第一十章 课程视频

第一十章第1节： Excel常用图形可视化1_ev.ts 549.46M

第一十章第2节： Excel常用图形可视化2_ev.ts 546.00M

第一十章第3节： tableau常用可视化图形讲解_ev.ts 603.52M

第一十章第4节： tableau高级可视化讲解（上）_ev.ts 539.21M

第一十章第5节： tableau prep_ev.ts 566.28M

第一十章 课件资料

资料

15期国庆作业说明.docx 52.84kb

20200928-奖学金作业（10月9日12：30前提交）.txt 0.34kb

20200928excel基础图形.pdf 2.12M

20200928excel基础图形数据源_课上.xlsx 66.53kb

20200928可视化概述.pdf 2.11M

20201009-奖学金作业（10月12日12：30前提交）.txt 0.34kb

20201009excel动态图数据源_课上.xlsx 96.53kb

20201009excel进阶课件.pdf 2.93M

20201009数据源 – 课上.xlsx 165.52kb

20201012-奖学金作业（10月14日12：30前提交）.txt 0.36kb

20201012常规图表.pdf 6.83M

20201012课后文件.zip 221.01kb

20201012示例 – 超市.xlsx 1.21M

20201014-奖学金作业（10月16日12：30前提交）.txt 0.35kb

20201014高级图表.pdf 1.66M

20201014课后资料.zip 2.18M

20201014课前文件.zip 255.35kb

20201016-奖学金作业（10月19日12：30前提交）.txt 0.34kb

20201016PREP及作业总结课件.pdf 4.19M

20201016课后资料.zip 31.01kb

20201016课前资料.zip 28.82kb

20201016数据源.zip 31.26kb

20201019-奖学金作业（10月21日12：30前提交）.txt 0.34kb

20201019mac版Mysql驱动说明.zip 56.53kb

20201019课后文件.zip 164.62kb

20201019课前资料.zip 76.73M

20201019新零售行业决策分析.pdf 3.11M

DAY1公式.txt 0.75kb

tableau prep版本参考图.png 40.70kb

tableau prep下载链接.txt 0.14kb

tableau下载链接.txt 0.08kb

地图源.zip 1.53kb

国庆大作业不强制.txt 0.06kb

第四章 MySQL基础预备

第四章 课程视频

第四章第1节： Mysql图形化界面操作_ev.ts 529.42M

第四章 课件资料

第五章 奖学金班学习计划表

mysql图形可视化基础.pdf 1.26M

第二周学习计划书（8.10-8.14）.pdf 186.70kb

第三周学习计划书（8.17-8.21）.pdf 249.97kb

第四周学习计划书（8.24-8.28）.pdf 249.48kb

第一周学习计划书（7.31-8.7）.pdf 286.53kb

第三层 数据分析之道

第十二章 行业案例分析

第1节 分析前预备知识

第1节 分析前预备知识(1).mp4 33.31M

第1节 分析前预备知识(2).mp4 72.62M

第一节——分析前的预备知识.pdf 2.84M

第2节 DAU-举足轻重的地位

第2节 DAU-举足轻重的地位.mp4 139.19M

第二节——DAU的举足轻重地位.pdf 7.81M

第3节 如何进行用户分层？

第3节 如何进行用户分层.mp4 129.57M

第三节——如何进行用户分层.pdf 3.43M

第4节 行研如何进行竞对分析？

第4节 行研如何进行竞对分析.mp4 131.58M

第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf 7.47M

第5节 互联网的下半场-TO B 分析

第5节 互联网的下半场-TO B 分析.mp4 114.09M

第五节——互联网的下半场—TO B分析.pdf 642.83kb

行业案例分析结课报告.zip 14.64M

第6节 如何做好大促的复盘

第6节 如何做好大促的复盘(1).mp4 65.26M

第6节 如何做好大促的复盘(2).mp4 58.82M

第六节——如何做好大促的复盘.pdf 21.42M

第7节 常用异动分析方法

第7节 常用异动分析方法.mp4 122.11M

第七节——常用异动分析方法.pdf 797.34kb

第8节 撰写分析报告的关键技巧

第8节 撰写分析报告的关键技巧.mp4 154.30M

第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf 16.71M

电商交易数据分析报告.pdf 1022.30kb

第十一章 数据分析方法论（重点学习）

第十一章 课程视频

第十一章第4节： 如何进行产品功能分析_ev.ts 498.16M

第十一章第5节： 如何进行用户分析_1_ev.ts 485.49M

第十一章第5节： 如何进行用户分析_ev.ts 494.10M

第十一章第7节： 如何搭建经营分析看板_ev.ts 486.68M

第十一章第8节： 如何进行节假日复盘分析_ev.ts 478.82M

第十一章第二节：如何进行行业分析_ev.ts 491.90M

第十一章第三节：如何进行流量分析_ev.ts 504.18M

第十一章第一节：如何进行业务目标拆解_ev.ts 470.22M

第十一章 课件资料

20201021-奖学金作业（10月23.pdf 462.43kb

20201021业务目标拆解课件.pdf 10.93M

20201023-奖学金作业（10月26日12：30前提交） .txt 0.34kb

20201023èˉèμ.zip 997.04kb

20201023课前资料.zip 100.76kb

20201023数据指标体系.pdf 462.43kb

20201023业务目标拆解.pdf 10.94M

20201026-奖学金作业（10月28日12：30前提交）.txt 0.34kb

20201026数据分析方法论.pdf 15.05M

20201028-奖学金作业（10月30日12：30前提交）.txt 0.34kb

20201028数据分析报告.pdf 13.28M

20201030-奖学金作业（11月2日12：30前提交）.txt 0.34kb

20201030产品功能分析.pdf 14.44M

20201030流量分析和产品功能分析.pdf 14.55M

20201102-奖学金作业（11月04日12：30前提交）.txt 0.33kb

20201102更新文件.zip 15.62M

20201102行业案例分析之六.zip 5.17kb

20201102用户分析.zip 227.01kb

20201102用户和留存分析.pdf 15.54M

20201104-奖学金作业（11月6日12：30前提交） .txt 0.34kb

20201104运营与经营分析.pdf 20.51M

20201104运营与经营分析.zip 102.04kb

20201106-奖学金作业（11月9日12：30前提交） .txt 0.34kb

20201106复盘分析.pdf 10.80M

20201106复盘分析.zip 161.49kb

xdmgoogleplaybrowsercrx.zip 100.88kb

获客渠道.zip 24.25kb

经营与运营分析报告模板.zip 6.53M

第四层 数据分析之禅

第十三章 数据分析之数理统计与算法建模

第十三章 课程视频

第一十二章第10节： 时间序列（二）_ev.ts 506.33M

第一十二章第11节： 新闻分类_ev.ts 502.01M

第一十二章第12节： 新闻分类（二）_ev.ts 496.65M

第一十二章第13节： 逻辑回归_ev.ts 715.70M

第一十二章第14节： 分类模型评估_ev.ts 808.08M

第一十二章第15节_ev.ts 732.65M

第一十二章第16节： 朴素贝叶斯_ev.ts 619.90M

第一十二章第17节： 决策树_ev.ts 654.06M

第一十二章第18节： KMeans_ev.ts 956.07M

第一十二章第19节： 啤酒销量时序分析_ev.ts 800.37M

第一十二章第1节： 描述性统计分析_ev.ts 493.61M

第一十二章第2节： 推断统计分析——参数估计 哈哈 片段详情 _ev.ts 509.90M

第一十二章第3节： 推断统计分析——假设检验_ev.ts 485.70M

第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_1_ev.ts 495.33M

第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_ev.ts 457.79M

第一十二章第6节： 线性回归_ev.ts 477.02M

第一十二章第7节： AQI分析与预测（一）_ev.ts 495.71M

第一十二章第8节： AQI分析与预测（二）_ev.ts 516.79M

第一十二章第9节： 时间序列_ev.ts 506.33M

第十三章 课件资料

20201109-奖学金作业（11月11日12：30前提交） .txt 0.34kb

20201109描述性统计分析-代码.zip 99.87kb

20201109描述性统计分析课件.pdf 855.03kb

20201111(课上代码）.zip 143.71kb

20201111-奖学金作业（11月13日12：30前提交）.txt 0.33kb

20201111推断统计分析-参数估计课件.pdf 935.39kb

20201111推断统计分析-参数估计作业答案.zip 4.11kb

20201113-奖学金作业（11月16日12：30前提交）.txt 0.34kb

20201113代码.zip 12.03kb

20201113课后作业答案.zip 3.48kb

20201113推断统计分析——假设检验课件.pdf 708.09kb

20201116常用假设检验(一) .pdf 1.15M

20201118-奖学金作业（11月20日12：30前提交）.txt 0.33kb

20201118常用假设检验作业答案（二）(1).zip 1.55kb

20201118课后资料.zip 1.46kb

20201120-奖学金作业（11月23日12：30前提交）.txt 0.33kb

20201120课后资料.zip 2.11kb

20201120线性回归.pdf 1.04M

20201120线性回归作业参考答案.zip 6.29kb

20201123-奖学金作业（11月25日12：30前提交）.txt 0.33kb

20201123AQI分析与预测.pdf 2.08M

20201123课前文件.zip 12.06kb

20201125-奖学金作业（11月27日12：30前提交）.txt 0.33kb

20201125课后文件.zip 856.84kb

20201127-奖学金作业（11月30日12：30前提交）.txt 0.33kb

20201127课上工具.zip 2.16kb

20201127时间序列分析.pdf 3.98M

20201127时间序列分析最新更新.pdf 3.93M

20201130-作业 (1).txt 0.25kb

20201130-作业.txt 0.25kb

20201130课后资料.zip 2.77M

20201130时间序列分析 (1).pdf 3.93M

20201130时间序列分析.pdf 3.93M

20201202-作业.txt 0.29kb

20201202数据源.zip 7.73M

20201202新闻分类.pdf 1.68M

K-Means.pdf 1.09M

Kmeans参考答案.zip 74.07kb

KNN.pdf 845.51kb

KNN代码.zip 67.30kb

KNN课后作业参考答案.zip 209.81kb

stopword.txt 14.83kb

分类模型评估-代码.zip 2.59kb

分类模型评估作业参考答案.zip 171.89kb

辅助视频.txt 0.07kb

决策树代码.zip 2.81kb

决策树课件.pdf 1.13M

决策树作业参考答案.zip 133.62kb

逻辑回归.zip 3.89kb

逻辑回归参考答案.zip 5.12kb

啤酒销量资料汇总.zip 3.91M

朴素贝叶斯.pdf 950.07kb

朴素贝叶斯代码.zip 1.64kb

朴素贝叶斯课后作业参考答案.zip 306.89kb

线性回归.pdf 1.04M

第一层 数据分析之术

第二章 Excel基础预备

第二章 课程视频

第二章第1节： Excel知识回顾__ev.ts 752.80M

第二章第2节： Excel案例分析__ev.ts 876.52M

第二章第3节： Excel案例答疑.mp4 128.63M

第二章第4节： Excel常规操作__ev.ts 447.14M

第二章第5节： Excel公式与函数__ev.ts 448.23M

第二章第6节： Excel数据透视表操作__ev.ts 424.87M

第二章第7节： 电商视频__ev.ts 551.25M

第二章第8节： 短租完整__ev.ts 462.23M

第二章 课件资料

Excel常规操作作业-答案_.zip 73.85kb

Excel常规知识_.pdf 9.53M

Excel的常规操作_.pdf 4.80M

Excel函数由浅入深课件 _.zip 2.22M

Excel函数由浅入深作业以及答案_.zip 72.65kb

Excel数据透视表操作课件_.pdf 1.05M

第3节 Excel数据集及材料准备_.zip 16.43M

电商视频课件_.zip 2.87M

短租课件与数据源_.zip 3.49M

数据透视表数据_.zip 178.93kb

第三章 Python基础了解

第三章 课件资料

当代孔明的破敌之策_.pdf 8.80M

课后资料_.zip 1.34M

课件-随机生成电话号_.pdf 337.68kb

第三章 视频课程

第三章第1节： 人生苦短，我用Python——用编程处理数据__ev.ts 374.27M

第三章第2节： 以电商模型为例，分析企业价值——数据分析案例报告__ev.ts 247.91M

第一章 预备工具安装

第一章课件资料

Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64安装包_.zip 634.04M

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64_.zip 469.69M

Mac安装anaconda_.pdf 2.37M

Mac环境下安装MySQL_.pdf 5.43M

mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64_.zip 328.96M

mysql-installer-community-5.7.27.0_.zip 424.38M

Windows10系统下，彻底删除卸载MySQL——如果安装出错，需要卸载使用该课件_.pdf 264.07kb

win系统安装anaconda_.pdf 931.23kb

win系统下安装MySQL_.pdf 2.07M

第一章视频课程

第一章第1节： anaconda for mac__ev.ts 72.82M

第一章第2节： anaconda for windows__ev.ts 32.74M

第一章第3节： mac 下安装mysql__ev.ts 82.71M

第一章第4节： win下安装mysql__ev.ts 96.90M

就业指导

第十四章 就业指导课-上

第1节 分析师工作与项目介绍

第1节 分析师工作与项目介绍.mp4 128.44M

就业指导1.pdf 10.20M

课后资料.zip 194.17kb

第2节 数据分析师入行指导

第2节 数据分析师入行指导.mp4 124.08M

就业指导2.pdf 12.59M

第十四章 就业指导课-下

第十四章 课程视频

第一十三章第1节： 就业指导1_ev.ts 502.89M

第十四章 课件资料

20201207就业课数据.zip 1.29M

20201207就业指导1.pdf 11.13M