文件清单 190 项

• Excel[].zip
• 第1节 excel知识回顾[].mp4
• 第2节 Excel案例分析[].mp4
• Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64[].zip
• 第1节 mac下安装anaconda[].mp4
• Mac安装anaconda[].pdf
• Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64[].zip
• 第2节 Windows下安装anaconda[].mp4
• win系统安装anaconda[].pdf

展开全部 190 项

• 第3节 Python基础入门[] .mp4
• Python基础入门-课件[].pdf
• Python先导课知识点[].png
• 第4节 Python进阶[].mp4
• Python进阶-课件[].pdf
• 第5节 Python案例[].mp4
• Python案例-课件[].pdf
• 第1节 Excel常规操作[].mp4
• excel常规操作作业与参考答案[].zip
• Excel的常规操作课件[].pdf
• 作业提交方式[].docx
• 第2节 Excel公式与函数[].mp4
• Excel函数由浅入深课件[].zip
• Excel函数由浅入深作业以及答案[].zip
• 第3节 Excel数据透视表操作[].mp4
• 数据透视表课件[].pdf
• 数据透视表数据[].zip
• 第4节 Excel知识点答疑[].mp4
• Excel基础知识[].zip
• 第5节 Excel电商案例分析[].mp4
• 电商课件[].zip
• 电商作业及答案[].zip
• 第6节 Excel用户案例分析[].mp4
• 课件与数据源[].zip
• 作业说明[].docx
• 第7节 Excell案例答疑[].mp4
• Excell案例答疑[].zip
• 第1节 开学典礼之认知数据分析[].mp4
• 01_Python简介与环境安装 [].pdf
• 20200527-开启Python大门和Python基础语法[].pdf
• 第1节 开启Python大门&Python基础语法[].mp4
• 上课代码[].zip
• 20200529-Python数据容器[].pdf
• 20200529上课代码python02数据容器[].zip
• 第2节 Python数据容器[].mp4
• 04python函数与异常处理[].pdf
• 20200601上课代码Python03函数与异常处理[].zip
• 第3节 python函数与异常处理[].mp4
• 20200603python面向对象与模块[].pdf
• 第4节 python面向对象与模块[].mp4
• python面向对象(代码)[].zip
• 20200605-python文件操作与pdf处理-课后资料[].zip
• 20200605-python文件操作与pdf处理[].pdf
• 第5节 python文件操作与pdf处理[].mp4
• 20200608-Python办公(处理excel)[].pdf
• 20200608-python操作excel-课后资料[].zip
• 第6节 python操作excel[].mp4
• 20200610-python办公(处理word和发送邮件)[] .pdf
• 20200610-Python操作Word与邮箱-课后资料[].zip
• 第7节 Python操作word及邮件发送[].mp4
• 20200612-Python可视化Matplotlib-课后资料[].zip
• 20200612-Python可视化Matplotlib[].pdf
• 第8节 Python可视化Matplotlib[].mp4
• 20200615-科学计算库NumPy-课后资料[].zip
• 20200615-科学计算库NumPy[].pdf
• 第9节 科学计算库NumPy[].mp4
• 20200617-Pandas课后资料[].zip
• 第10节 科学计算库Pandas上[].mp4
• Pandas[].pdf
• 20200619-Pandas下课后资料[].zip
• 第11节 科学计算库Pandas下[].mp4
• 20200622-课后资料[].zip
• 20200622-Python案例-电影数据分析[] .zip
• 第12节 Python案例-电影数据分析[].mp4
• 20200629-Python案例-电商销售数据分析[].zip
• 20200629课后资料 电商案例数据分析[].zip
• 第13节 电商销售数据分析[].mp4
• 20200701-课后资料[].zip
• 20200701-Python案例-基于电商数据的用户画像分析[].zip
• 第14节 电商平台用户画像分析[].mp4
• 数据更新[].zip
• 第1节 mac下安装MySQL[].mp4
• Mac环境下安装MySQL[].pdf
• mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64[].zip
• 第2节 Windows 下安装MySQL[].mp4
• mysql-installer-community-5.7.27.0[].zip
• 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
• win系统下安装MySQL[].pdf
• Mac版Navicat安装教程[].pdf
• Windows版本Navicat安装教程[] .pdf
• 20200703-课后资料[].zip
• 20200703-MySQL一Navicat及SQL基础[].zip
• 第4节 MySQL数据库(一)[].mp4
• 20200706-课后资料[].zip
• 20200706-MySQL(二)[].zip
• 第5节 MySQL数据库(二)[].mp4
• 20200708-课后资料[].zip
• 20200708-MySQL(三)[].pdf
• 第6节 MySQL数据库(三)[].mp4
• sql面试题[].zip
• 20200710-课后资料[].zip
• 005059_26.开课吧·数据分析13期/
• 第01章 Excel基础/
• 第02章 Python基础/
• 第03章 预备课/
• 第04章 开学典礼之认知数据分析/
• 第05章 Python/
• 第06章 mysql基础/
• 第07章 数据分析之hive学习/
• 第08章 数据可视化/
• 第09章 行业案例分析/
• 第10章 数据方法论/
• 第11章 就业指导/
• 第1节 excel知识回顾/
• 第2节 Excel案例分析/
• 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1节 开学典礼之认知数据分析/
• 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2节 数据分析师入行指导/