└─ Python入门 价值450元的课程 磨剑之作,七周成“师”!秦路主讲,七周成为数据分析师 ->
└─ 七周成为数据分析师 ->
├─ 第0周:如何七周成为数据分析师 ->
├─ 02:七周应该怎么学.mp4 - 16.4M
└─ 01:为什么需要七周.mp4 - 30.1M
├─ 第4周:数据可视化 ->
├─ 4.48 EXCEL绘图技巧.mp4 - 21.3M
├─ 4.56 Power BI入门.mp4 - 29.1M
├─ 4.55杜邦分析法.mp4 - 49.4M
├─ 4.54标靶图.mp4 - 23.7M
├─ 4.47图表绘制.mp4 - 17.6M
├─ 4.45常见的图表类型与应用.mp4 - 16M
├─ 4.44数据可视化之美.mp4 - 16.2M
├─ 4.58 Power BI操作技巧 .mp4 - 36.5M
├─ 4.46高级图表类型与应用.mp4 - 17.3M
├─ 4.52甘特图(1).mp4 - 31.1M
├─ 4.50辅助列.mp4 - 27.6M
├─ 4.57 Power BI基础功能.mp4 - 52.9M
├─ 4.51符合图表.mp4 - 37.5M
├─ 4.59用BI进行数据分析(1).mp4 - 103.1M
├─ 4.49散点图.mp4 - 21.2M
├─ 4.61 Dashboard.mp4 - 27.1M
├─ 4.53甘特图(2).mp4 - 17.4M
└─ 4.60用BI进行数据分析(2).mp4 - 73.1M
├─ 第2周:业务 ->
├─ 2.28流量模型.mp4 - 5.3M
├─ 2.23如何建立业务分析框架.mp4 - 1.4M
├─ 2.25AARRR模型.mp4 - 9.4M
├─ 2.31数据化管理业务.mp4 - 2.8M
├─ 2.27电子商务模型.mp4 - 4M
├─ 2.29如何应对各种业务场景.mp4 - 5.9M
├─ 2.24市场营销模型.mp4 - 7M
├─ 2.15为什么业务重要.mp4 - 4.4M
├─ 2.17市场营销指标.mp4 - 14.2M
├─ 2.21流量指标.mp4 - 12.2M
├─ 2.20电子商务指标.mp4 - 6.2M
├─ 2.26用户行为模型.mp4 - 6.6M
├─ 2.22怎么生成指标.mp4 - 6.4M
├─ 2.19用户行为指标.mp4 - 9.9M
├─ 2.18产品运营指标.mp4 - 26.8M
├─ 2.16经典的业务分析指标.mp4 - 18.8M
└─ 2.30如何应对各种业务场景(小练习).mp4 - 47.2M
├─ 第7周:Python ->
├─ 7.141 Python superset 01.mp4 - 5.6M
├─ 7.089变量.mp4 - 12.5M
├─ 7.140 Python seaborn 06.mp4 - 9.9M
├─ 7.091列表进阶.mp4 - 11.5M
├─ 7.115 Python连接数据库2.mp4 - 26.6M
├─ 7.124 Python练习(7).mp4 - 44M
├─ 7.090列表.mp4 - 27.1M
├─ 7.107 Python Pandas关联.mp4 - 67.2M
├─ 7.125 Python练习(8).mp4 - 26.8M
├─ 7.138 Python seaborn 04.mp4 - 15.9M
├─ 7.126 Python练习(9).mp4 - 24.9M
├─ 7.118 Python练习(1).mp4 - 32.7M
├─ 7.133 Python可视化(7).mp4 - 34.3M
├─ 7.110 Python Pandas去重.mp4 - 32.2M
├─ 7.113 Python Pandas数据透视.mp4 - 45.9M
├─ 7.135 Python seaborn 01.mp4 - 7.4M
├─ 7.095 Python控制流循环.mp4 - 25.4M
├─ 7.123 Python练习(6).mp4 - 45.2M
├─ 7.093 集合.mp4 - 23.1M
├─ 7.134 Python可视化(8).mp4 - 49.8M
├─ 7.101 Python series.mp4 - 28M
├─ 7.092 字典.mp4 - 21.9M
├─ 7.103 Python dataframe.mp4 - 47.4M
├─ 7.127 Python可视化(1).mp4 - 15M
├─ 7.143 Python superset 03.mp4 - 4.3M
├─ 7.099 第三方包.mp4 - 14.3M
├─ 7.136 Python seaborn 02.mp4 - 10.3M
├─ 7.122 Python练习(5).mp4 - 35.8M
├─ 7.104 read_csv.mp4 - 38M
├─ 7.145 Python superset 05.mp4 - 70.5M
├─ 7.100 numpy.mp4 - 15.4M
├─ 7.111 Python Pandas apply.mp4 - 28.3M
├─ 7.106 Python groupby.mp4 - 32.2M
├─ 7.130 Python可视化(4).mp4 - 30.3M
├─ 7.098 高阶函数.mp4 - 16.8M
├─ 7.087入门.mp4 - 26.2M
├─ 7.088数据类型.mp4 - 29.2M
├─ 7.105 计算.mp4 - 62.3M
├─ 7.116 Python连接数据库3.mp4 - 21.6M
├─ 7.097 Python函数.mp4 - 29.9M
├─ 7.096 Python循环进阶.mp4 - 14M
├─ 7.114 Python连接数据库.mp4 - 55.4M
├─ 7.128 Python可视化(2).mp4 - 21.9M
├─ 7.117 Python练习markdown.mp4 - 10.1M
├─ 7.137 Python seaborn 03.mp4 - 14.6M
├─ 7.094控制流.mp4 - 19.3M
├─ 7.119 Python练习(2).mp4 - 38.2M
├─ 7.102:dataframe.mp4 - 33.9M
├─ 7.121 Python练习(4).mp4 - 42.2M
└─ 7.131 Python可视化(5).mp4 - 13M
├─ 第3周:Excel ->
├─ 3.42 用EXCEL进行数据分析(1).mp4 - 62.6M
├─ 3.40 EXCEL工具(1).mp4 - 20.7M
├─ 3.38时间序列函数.mp4 - 12.5M
├─ 3.35关联匹配函数.mp4 - 53.3M
├─ 3.33文本清洗函数.mp4 - 12.7M
├─ 3.36逻辑运算函数.mp4 - 36M
├─ 3.37计算统计函数.mp4 - 53.2M
├─ 3.43 用EXCEL进行数据分析(2).mp4 - 72.2M
├─ 3.41 EXCEL工具(2).mp4 - 24.5M
├─ 3.32为什么要学习EXCEL.mp4 - 12.6M
├─ 3.34常见的文本清洗函数练习.mp4 - 91M
└─ 3.39EXCEL的常见技巧.mp4 - 81.1M
├─ 第5周:MySQL ->
├─ 5.64数据库实操.mp4 - 55M
├─ 5.63数据库.mp4 - 26.4M
├─ 5.71 SQL join.mp4 - 65.7M
├─ 5.66 SQL条件查找.mp4 - 21.5M
├─ 5.77 SQL连接power BI.mp4 - 20.7M
├─ 5.70 SQL 子查询.mp4 - 28.7M
├─ 5.72 SQL leetcode.mp4 - 41.9M
├─ 5.76 SQL练习(2).mp4 - 39.6M
├─ 5.73 SQL加载.mp4 - 14.7M
├─ 5.74 SQL时间.mp4 - 12.7M
├─ 5.62 MySQL安装.mp4 - 14.6M
├─ 5.75 SQL练习(1).mp4 - 46.9M
├─ 5.65 SQL select.mp4 - 50M
├─ 5.67 SQL group by.mp4 - 13.5M
├─ 5.68 SQL group by高级.mp4 - 28.3M
└─ 5.69 SQL函数.mp4 - 25.3M
└─ 第6周:统计学 ->
├─ 6.78 描述统计学.mp4 - 17.4M
├─ 6.82切比雪夫.mp4 - 30.3M
├─ 6.85概率.mp4 - 26.6M
├─ 6.80标准差.mp4 - 39M
├─ 6.79分位数.mp4 - 16.1M
├─ 6.84直方图.mp4 - 54.2M
├─ 6.83箱线图.mp4 - 41.9M
├─ 6.81 权重统计.mp4 - 51.2M
└─ 6.86贝叶斯.mp4 - 39.1M
微信视频投屏:
1、在手机端微信中会拦截投屏功能,需要首先点击视频页面右上角“...”图标,选择“在浏览器中打开”,在列表中选取具备投屏功能的浏览器,推荐使用QQ浏览器
2、在新打开的浏览器视频页面里,点击播放按钮,可在视频框右上角看到一个“TV”投屏小图标,只要电视和手机在同一WiFi环境下,点击按钮即刻享受大屏观感!
本站资源声明:
1、如需免费下载云盘资源,请先点击页面右上角的“登录”按钮,注册并登录您的账号后即可查看到网盘资源下载地址;
2、本站所有资源信息均由网络爬虫自动抓取,以非人工方式自动筛选长效资源并更新发布,资源内容只作交流和学习使用,本站不储存、复制、传播任何文件,其资源的有效性和安全性需要您自行判断;
3、本站高度重视知识产权保护,如有侵犯您的合法权益或违法违规,请立即向网盘官方举报反馈,并提供相关有效书面证明与侵权页面链接联系我们处理;
4、作为非盈利性质网站,仅提供网络资源的免费搜索和检测服务,无需额外支付其他任何费用,学习和交流的同时请小心防范网络诈骗。