LG-数据分析实战训练营课程介绍:
拉勾数据分析实战封面图
数据分析有两类，一类是商业类型的，一类是技术类型的。 不用类型的定位你的进阶路径和需要掌握的技能是不同的。 本课程运用热门行业真实项目实操,全方位构建数据分析能力,包含商业数据分析与技术类型的数据分析课程体系还是挺大的,总共分十个阶段,学完并掌握大概需要五个月时间
课程目录:
├──01、第一阶段 数据分析思维与业务流程 | ├──1 公众号监测仪表板实战 | | ├──1 Excel工作界面介绍.mp4 68.57M | | ├──2 Excel常用功能.mp4 106.92M | | ├──3 数据透视表创建及布局设置.mp4 84.83M | | ├──4 多维度计算.mp4 49.56M | | ├──5 切片器实现数据动态交互.mp4 65.72M | | ├──6 电商销售分析看板实战.mp4 99.50M | | └──7 公众号监测仪表板实战.mp4 122.10M | └──2 数据分析思维与业务流程 | | ├──任务二：实战-某线下连锁水果店销售数 | | ├──任务三：实战-某在线教育机构经营分析 | | └──任务一：数据分析概述 ├──02、第二阶段 MySQL数据分析实战 | ├──1 MySQL基础与核心查询 | | ├──任务二：数据核心查询 | | └──任务一：MySQL基础 | ├──2 MySQL高级应用 | | ├──任务二：索引与视图 | | └──任务一：窗囗函数 | └──3 MySQL项目实战 | | ├──任务二：招聘网站岗位数据分析 | | └──任务一：Mysq项目案例 ├──03、第三阶段 互联网公司必备-BI商业智能工具 | ├──1 Tableau数据可视化 | | ├──00–引言 BI可视化明星——Tableau | | ├──01–任务一 出发去探索 Tableau 吧 | | ├──02–任务二 连接数据，基础且必须 | | ├──03–任务三： 初阶可视化，思路的简单流淌 | | ├──04–任务四： 高级数据操作，可视化里的润滑剂 | | ├──05–任务五： 高阶可视化，满足你一切想象力 | | ├──06–任务六： 案例实战 | | └──07–数据分析tableau直播回放 | ├──2 Quick BI 数据可视化 | | ├──任务二：数据源导入与管理 | | ├──任务六：案例实战 | | ├──任务三：大屏可视化 | | ├──任务四：图表可视化 | | ├──任务五：分析可视化 | | └──任务一：Quick Bl初探索 | └──3 神策用户行为分析平台 | | ├──任务二：精细化运营之用户认知 | | ├──任务六：精细化运营之用户裂变 | | ├──任务三：神策平台数据基础 | | ├──任务五：精细化运营之用户转化 | | └──任务一：可私有化部署的用户行为分析.… ├──04、第四阶段 大数据查询利器Hive | ├──01、先导课认识大数据 | | ├──任务二：数据仓库 | | ├──任务三：Hadoop概述 | | └──任务一：大数据来源 | ├──02、模块一Hadoop及Hive环境介绍 | | ├──前言： 阶段介绍与知识图谱 | | ├──任务二： Hue环境使用 | | └──任务一： Hadoop集群 | ├──03、模块二Hive与Mysql差异点 | | ├──01–任务一： 数据库数据表定义 | | ├──02–任务二： 数据导入导出及删除 | | └──03–任务三： 查询语句 | ├──04、模块三视频网站提高广告曝光量 | | ├──01–项目背景介绍[3].mp4 31.29M | | ├──02–业务需求及数据介绍.mp4 62.41M | | ├──03–ODS层–原始数据存储.mp4 87.67M | | ├──04–DWD层–数据清洗.mp4 71.78M | | ├──05–DWS层–轻度汇总.mp4 65.23M | | ├──06–APP层–基于用户的协同过滤推荐（上）.mp4 93.47M | | ├──07–APP层–基于用户的协同过滤推荐（下）.mp4 34.07M | | ├──08–APP层–基于商品的协同过滤推荐.mp4 39.67M | | ├──09–HQL实现基于商品的协同过滤推荐.mp4 196.71M | | ├──10–HQL实现基于用户的协同过滤推荐.mp4 105.57M | | ├──11–HQL实现基于商品的电影推荐.mp4 132.35M | | └──12–项目总结.mp4 33.82M | ├──05、模块四电商用户增长监控 | | ├──01–项目背景介绍[4].mp4 49.76M | | ├──02–业务需求[3].mp4 103.13M | | ├──03–数据介绍.mp4 22.19M | | ├──04–ODS层–原始数据存储[2].mp4 186.45M | | ├──05–DWD层–数据清洗[2].mp4 37.83M | | ├──06–DWS层–轻度汇总[2].mp4 57.14M | | ├──07–App层 用户状态变化（上）.mp4 107.02M | | ├──08–App层 用户状态变化（下）.mp4 45.35M | | ├──09–Tableau 连接统计表进行可视化.mp4 36.62M | | ├──10–数分8期hive 直播.mp4 670.84M | | └──11–数分8期Hive直播回放.mp4 463.33M | ├──06、选修模块二Apache Hive | | ├──01–Hive数据仓库简介（1）[3].mp4 49.70M | | ├──02–Hive数据仓库简介（2）.mp4 59.75M | | ├──03–Hive创建数据库&Hive数据类型.mp4 46.90M | | ├──04–Hive创建数据表.mp4 164.56M | | ├──05–指定分隔符创建表.mp4 172.49M | | ├──06–创建分区表.mp4 188.71M | | ├──07–创建分桶表.mp4 67.91M | | ├──08–搭建电商下单业务流程数据库.mp4 91.09M | | ├──09–搭建学员线上学习业务流程数据库.mp4 57.35M | | ├──10–本地装载数据.mp4 87.68M | | ├──11–HDFS装载数据.mp4 42.81M | | ├──12–Hive表数据插入.mp4 145.13M | | ├──13–Hive表数据导出.mp4 59.71M | | ├──14–删除Hive表.mp4 134.29M | | ├──15–案例数据加载.mp4 36.19M | | ├──16–Hive内置运算符&内置函数.mp4 123.08M | | ├──17–Select语句结构.mp4 82.37M | | ├──18–复杂数据类型 – 数组(array)查询.mp4 169.04M | | ├──19–复杂数据类型 – 映射（map）查询.mp4 139.70M | | ├──20–Where正则查询.mp4 68.64M | | ├──21–Where筛选查询（1）.mp4 139.59M | | ├──22–Where筛选查询（2）.mp4 163.14M | | ├──23–Group by分组&聚合函数查询.mp4 408.26M | | ├──24–Order by全局排序查询.mp4 194.67M | | ├──25–Sort by局部排序查询（1）.mp4 136.05M | | ├──26–Sort by局部排序查询（2）.mp4 128.55M | | ├──27–Distribute by分区查询.mp4 149.45M | | ├──28–Cluster by排序查询.mp4 125.36M | | ├──29–内连接查询.mp4 176.00M | | ├──30–左连接查询.mp4 99.92M | | ├──31–右连接查询.mp4 65.74M | | ├──32–全连接查询.mp4 77.07M | | ├──33–并集查询&交集查询.mp4 99.54M | | ├──34–Hive虚拟表 – 视图应用（1）.mp4 92.08M | | ├──35–Hive虚拟表 – 视图应用（2）.mp4 156.85M | | ├──36–窗口函数 – 窗口子句.mp4 320.48M | | ├──37–窗口函数 – 偏移函数.mp4 109.18M | | ├──38–窗口函数 – 排序函数.mp4 133.35M | | ├──39–高级查询 – 子查询详解（1）.mp4 254.82M | | ├──40–高级查询 – 子查询详解（2）.mp4 139.83M | | ├──41–高级查询 – 抽样查询.mp4 218.52M | | ├──42–自定义函数（了解）.mp4 8.68M | | └──43–Hive语句调优.mp4 174.23M | └──07、选修模块三Hive项目实战 | | ├──01–项目实战：电商行业销售数据分析（1）.mp4 225.49M | | ├──02–项目实战：电商行业销售数据分析（2）.mp4 229.52M | | ├──03–项目实战：电商行业销售数据分析（3）.mp4 169.50M | | ├──04–项目实战：案例背景介绍[3].mp4 93.07M | | ├──05–项目实战：目标用户筛选.mp4 343.92M | | └──06–项目实战：目标用户课程推荐.mp4 118.56M ├──05、第五阶段 数据分析必学编程语言-Python | ├──1 Python基础 | | ├──任务二：Python核心语法 | | ├──任务三：Python数据结构 | | ├──任务四：Python进阶 | | └──任务一：Python入门 | ├──2 第五阶段模块二 | | ├──01–任务一： 文件操作 | | ├──02–任务二： 办公自动化 | | └──03–任务三： 爬虫 | ├──3 数值高效计算（Numpy科学计算库） | | ├──任务二：NumPy高级应用 | | ├──任务三：NumPy实战 | | └──任务一：NumPy基础 | ├──4 数据获取与处理分析（Pandas数据分析库） | | └──任务一：Pandas基础 | ├──5 数据展现绘图模块（Matplotlib数据绘图） | | ├──任务二：Matplotib图表绘制 | | └──任务一：Matplotlib基础 | └──6 第五阶段模块六 | | ├──01–任务一：项目背景 | | ├──02–任务二：自动化职位分类采集 | | ├──03–任务三：分析URL规则与制定数据提取策略 | | ├──04–任务四：爬虫引擎开发 | | └──05–python项目直播回放 ├──06、第六阶段 数据分析必备理论基础-统计学知识 | ├──1 统计学基本原理：描述统计、总体推断 | | ├──任务二：总体推断 | | ├──任务三：抽样方法 | | ├──任务四：卡方检验 | | ├──任务五：t检验、方差检验 | | └──任务一：描述统计 | ├──2 统计学分析方法 | | ├──任务二 相关分析 | | ├──任务六：时间序列分析 | | ├──任务三：回归分析 | | ├──任务四：因子分析 | | ├──任务五：logistic回归 | | └──任务一：多变量分析方法选择 | └──3 统计学分析方法 | | ├──任务二：案例分析过程 | | ├──任务三：建模软件操作 | | └──任务一：案例背景介绍 ├──07、第七阶段 数据分析项目实战-指标体系与ABTest | ├──第七阶段模块二 | | ├──1–任务一： 认识ABTest | | ├──2–任务二： 企业ABTest业务流程 | | ├──3–任务三： 电商平台中小企业流量扶持问题 | | ├──4–任务四： 电商平台中小企业流量扶持问题业务实战 | | └──5–模块二直播回放 | ├──第七阶段模块三 | | └──毕业设计 | └──第七阶段模块一 | | ├──1–任务一：指标体系背景知识 | | ├──2–任务二：企业指标体系搭建 | | ├──3–任务三：指标体系搭建实操 | | ├──4–任务四：教育运营专项分析 | | └──5–模块一直播回放 ├──08、第八阶段 数据挖掘算法与实战 | ├──第八阶段模块二 | | ├──第八阶段模块二作业 | | └──任务一： K-Means | ├──第八阶段模块三 | | ├──1–任务一： 金融保险用户分类综合项目 | | ├──2–任务二： 电商文本挖掘综合项目 | | └──3–模块三作业 | └──第八阶段模块一 | | ├──1–任务一： KNN算法 | | ├──2–任务二： 决策树 | | ├──3–任务三： 线性回归 | | └──4–任务四： 逻辑回归 ├──09、第九阶段 一线互联网数据分析综合项目实战 | ├──第九阶段模块二在线旅游行业经营综合分析 | | ├──01–任务一：如何写好一份数据分析报告 | | ├──02–任务二：在线旅游公司—海外酒店房态分析 | | ├──03–任务三：在线旅游公司—竞对分析报告 | | └──04–模块二作业 直播 | └──第九阶段模块一电商B2C商铺新用户复购预测 | | ├──01–任务一：电商B2C模式介绍 | | ├──02–任务二：数据挖掘流程 | | ├──03–任务三：新用户复购预测实战 | | └──04–阶段九模块一作业 └──10、第十阶段 就业指导 + 简历指导 | ├──简历面试直播.mp4 518.00M | ├──结业典礼.mp4 803.86M | ├──就业直播③.mp4 334.64M | └──面试题直播①.mp4 484.40M
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