课程目标:
1、有业务决策需求就离不开数据分析,尤其是数据分析思维
从销售、市场,到运营、产品经理、用户研究等,都试图从各种繁杂数据中看出点门道,获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。
2、除了数据分析师,更多职位开始对数据分析技能有需求
近50%的岗位需要具备「数据分析」能力,现在几乎大多数热门岗位都会在招聘JD中,给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
课程目录:
├──模块0:课程导入
| ├──01欢迎来到课程学习
| ├──02课程安排
| └──03课程学习须知
├──模块1 :PYTHON-ANACONDA 安装与数据导入
| ├──04课前准备:python-anaconda安装教程(Win)
| ├──05课前准备:python-anaconda安装教程(Mac)
| ├──06第1课:jupyter notebook使用
| └──07第2课:python数据导入教程
├──模块2:PYTHON基础知识学习
| ├──08第3课:Python数据类型&运算符&输入输出
| ├──09练一练
| ├──10第4课:列表&元组&字典
| ├──11练一练
| ├──12第5课:**&函数
| └──13练一练
├──模块3 :数据概述与数据可视化
| ├──14Pandas与Matplotlib学习数据
| ├──15第6课:Pandas学习之数据导入与清洗
| ├──16第7课:Matplotlib学习之数据可视化
| ├──17第8课:App Store评分数据案例讲解
| ├──18第9课:App Store业务数据概况分析
| ├──19第10课:App 价格单变量分析
| ├──20第11课:App Store 业务数据可视化
| ├──21第12课:App Store 数据分析的业务解读
| ├──22第13课:App Store评分数据案例结论小结
| └──23Week1作业:优衣库销售数据分析
├──模块4:数据概述与数据模型
| ├──24第14课:L1课程回顾-回归模型基础
| ├──25第15课:使用Sklearn对宝洁销售额预测分析
| ├──26第16课:宝洁业务数据概况分析
| ├──27第17课:宝洁event单变量分析与转置
| ├──28第18课:宝洁变量相关性分析
| ├──29第19课:宝洁业务回归模型
| ├──30第20课:宝洁回归模型结果与业务解读
| └──31Week2作业:小红书销售额预测
├──模块5:逻辑回归与客户流转预测
| ├──32.第21课:L1课程回顾-分类模型基础
| ├──33.第22课:逻辑回归预测恶性肿瘤案例
| ├──34.第23课:使用分类模型预测AT&T客户流转
| ├──35.第24课:AT&T业务数据概况分析
| ├──36.第25课:AT&T流失变量分析
| ├──37.第26课:AT&T变量相关性分析
| ├──38.第27课:AT&T逻辑回归模型与优化
| ├──39.第28课:案例小结:逻辑回归模型系数解读
| └──40.Week3作业:顾客使用天猫优惠劵预测
├──模块6:聚类分析与客户分群
| ├──41.第29课:L1课程回顾-聚类模型基础
| ├──42.第30课:非监督聚类分析介绍
| ├──43.第31课:Kmeans聚类分析基础
| ├──44.第32课:案例(1):年龄与收入数据分群
| ├──45.第33课:案例(2):Airbnb数据环境下的客户分层
| ├──46.第34课:Airbnb业务数据概况分析
| ├──47.第35课:Airbnb业务数据单变量分析
| ├──48.第36课:Airbnb聚类分析模型与优化
| ├──49.第37课:Airbnb聚类分群业务解读
| └──50.Week4作业:mobike用户分群
├──模块7:爬虫
| ├──51.第38课:爬虫预备1-学习HTML语言
| ├──52.第39课:爬虫预备2.1-学习爬虫原理与步骤
| ├──53.第40课:爬虫预备2.2-爬虫主要库
| ├──54.第41课:爬虫实操-用Web Scraper 插件爬取网页
| ├──55.第42课:爬虫数据分析案例-美团美食榜单
| └──56.Week5作业:爬取知乎
└──作业
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原文地址:https://sokuziyuan.com/qtxmw/55926.html发布于:2022-03-18
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