数据分析初阶课

「零」课程导论 - 讲师介绍 - 课程介绍 「第一周」走进数据分析师的世界 - 「本周导读」 - 1.1 数据分析的定义 - 1.2 数据分析的价值 - 2.1 数据团队与数据分析师 - 2.2「案例」数据分析驱动的业务全流程 - 3.1 数据分析师必备硬技能 - 3.2 数据分析师必备软技能 01 - 3.2 数据分析师必备软技能 02 - 4.1 数据分析师的能力模型 - 4.2 数据分析师的职位晋升 - 5.1 数据的类型 - 5.2 变量的类型 - 6.1「案例」数据分析工作流程 - 「作业」数据清理 - 「本周总结」 - 「本门课程的学习姿势」 - 「作业一」描述性统计分析 「第二周」Excel与可视化初步 - 「本周导读」 - 1. 强大的数据分析工具Excel - 「案例介绍」 - 「学前自测」 - 2.1 Excel函数的基本知识 - 2.2 数据处理类Excel函数 - 2.3 数据分析类Excel函数 - 3. 数据透视表 - 4.1 数据可视化 - 4.2 Excel作图 - 5. Power BI 作图基础 - 「本周总结」 - 「作业二」Power BI仪表盘 「第三周」MySQL安装 - 安装文档 - SQL基础知识 - 导入数据库 「第三周」SQL在数据分析中的应用 - 「本周导读」 - 「案例」SQL在数据分析中的应用 - 1.SQL核心语句 - 1.1 数据查询与过滤 - 「练习」数据查询与过滤 - 1.2 数据聚合 - 「练习」数据聚合 - 1.3 数据表间连接 - 「练习」数据表间连接 - 1.4 数据的增、改、删 - 「练习」数据的增、改、删 - 2. SQL进阶用法 - 「练习」SQL进阶用法 - 3.实例分析 - 3.1 「案例」供应商营业额分析 - 3.2 「案例」网店销售趋势分析 - 「练习」实例分析 - 「本周总结」 - 「作业三」区域销售分析 「第四周」统计基础 - 「本周导读」 - 1.1 统计知识的力量 - 1.2 课程内容总览 - 2. 案例介绍 - 3.1 什么是概率 - 3.2 概率分布 - 3.3 概率分布举例 - 4.1 方差与标准方差 - 4.2 四分位数与百分位数 - 4.3 提升度和杠杆量 - 5. 中心极限定理和正态分布 - 6.1 假设检验的思路 - 6.2 假设检验的步骤 - 7.1 A/B测试的思路 - 7.2 A/B测试的步骤 - 7.3 A/B测试的工作流程 - 「本周总结」 - 「作业4.1」假设检验-Z检验 - 「作业4.2」假设检验- T检验 - 「延伸阅读」 「第五周」R语言 - 「本周导读」 - 1. R语言的简介 - 「R的安装」 - 2. 基本数据类型 - 「R的运算符」 - 3. 基本数据结构 - 4. 读写数据 - 5. R的数据处理 - 「查看数据」 - 「函数的搜索和使用查询」 - 6. R的数据分析 - 「练习」A /B 测试 - 7. 控制流 - 「自定义函数与R软件包」 - 8.1 R的可视化（ggplot2） - 8.2 「案例」R的数据可视化 - 「本周总结」 - 「作业五」R语言 「第六周」机器学习初步 - 「本周导读」 - 1. 机器学习简介 - 2 机器学习在数据分析中应用 - 3.1 决策树的理论基础 - 3.2 决策树的算法实现 - 4.1 线性回归的基本概念 - 4.2 实操步骤及重要概念R^2 - 4.3 线性回归在数据分析中的实操 - 5. K-means聚类 - 6. 机器学习的挑战 - 「本周总结」 - 「作业六」机器学习 「第七周」数据分析综合实践 - 「本周导读」 - 1. R-markdown - 2. dplyr - 3. 数据探索工作指导 - 4. 综合项目 - 5. 项目分析报告PPT呈现示例 - 「作业七」数据探索作业