| ├──第1节 excel知识回顾
| ├──第2节 Excel案例分析
| └──Excel.zip 28.97M
├──第02章 Python基础
| ├──第1节 mac下安装anaconda
| ├──第2节 Windows下安装anaconda
| ├──第3节 Python基础入门
| ├──第4节 Python进阶
| └──第5节 Python案例
├──第03章 预备课
| ├──第1节 Excel常规操作
| ├──第2节 Excel公式与函数
| ├──第3节 Excel数据透视表操作
| ├──第4节 Excel知识点答疑
| ├──第5节 Excel电商案例分析
| ├──第6节 Excel用户案例分析
| └──第7节 Excell案例答疑
├──第04章 开学典礼之认知数据分析
| └──第1节 开学典礼之认知数据分析
├──第05章 Python
| ├──第01节 开启Python大门&Python基础语法
| ├──第02节 Python数据容器
| ├──第03节 python函数与异常处理
| ├──第04节 python面向对象与模块
| ├──第05节 python文件操作与pdf处理
| ├──第06节 python操作excel
| ├──第07节 Python操作word及邮件发送
| ├──第08节 Python可视化Matplotlib
| ├──第09节 科学计算库NumPy
| ├──第10节 科学计算库Pandas上
| ├──第11节 科学计算库Pandas下
| ├──第12节 Python案例-电影数据分析
| ├──第13节 电商销售数据分析
| └──第14节 电商平台用户画像分析
├──第06章 mysql基础
| ├──第1节 mac下安装MySQL
| ├──第2节 Windows 下安装MySQL
| ├──第3节 mac与 Windows下安装navicat
| ├──第4节 MySQL数据库(一)
| ├──第5节 MySQL数据库(二)
| ├──第6节 MySQL数据库(三)
| └──第7节 MySQL案例
├──第07章 数据分析之hive学习
| ├──第1节 先导资料
| ├──第2节 数据分析Hive实验VNC版
| ├──第3节 Hadoop原理与概念
| ├──第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数
| ├──第5节 HiveSQL核心技能2-表连接
| ├──第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数
| ├──第7节 HiveSQL常用优化技巧
| ├──第8节 Hive综合案例实战
| └──第9节 完全分布式集群搭建
├──第08章 数据可视化
| ├──第1节 Excel常用图形可视化
| ├──第2节 tableau常用可视化图形讲解
| ├──第3节 Excel高级可视化讲解
| ├──第4节 tableau高级可视化讲解（上）
| └──第5节 tableau高级图形可视化讲解（下）
├──第09章 行业案例分析
| ├──第1节 分析前预备知识
| ├──第2节 DAU-举足轻重的地位
| ├──第3节 如何进行用户分层？
| ├──第4节 行研如何进行竞对分析？
| ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析
| ├──第6节 如何做好大促的复盘
| ├──第7节 常用异动分析方法
| └──第8节 撰写分析报告的关键技巧
├──第10章 数据方法论
| ├──第01节 描述性统计分析
| ├──第02节 推断统计分析—参数估计
| ├──第03节 推断统计分析——假设检验
| ├──第04节 常用假设检验（一）
| ├──第05节 常用假设检验（二）
| ├──第06节 线性回归
| ├──第07节 AQI分析与预测（一）
| ├──第08节 时间序列（一）
| ├──第09节 时间序列（二）
| ├──第10节 啤酒销量时序分析
| ├──第11节 AQI分析与预测（二）
| ├──第12节 逻辑回归
| ├──第13节 KNN
| ├──第14节 朴素贝叶斯
| ├──第15节 决策树
| ├──第16节 分类模型评估
| ├──第17节 Kmeans
| ├──第18节 新闻分类（上）
| └──第19节 新闻分类（下）
└──第11章 就业指导
| ├──第1节 分析师工作与项目介绍
| └──第2节 数据分析师入行指导
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