拉钩-数据分析实战训练营8期
02、第二阶段 MySQL数据分析实战
08、第八阶段 数据挖掘算法与实战
07、第七阶段 数据分析项目实战-指标体系与ABTest
04、第四阶段 大数据查询利器Hive
06、第六阶段 数据分析必备理论基础-统计学知识
05、第五阶段 数据分析必学编程语言-Python
09、第九阶段 一线互联网数据分析综合项目实战
03、第三阶段 互联网公司必备-BI商业智能工具
10、第十阶段 就业指导 + 简历指导
01、第一阶段 数据分析思维与业务流程
课件
第八阶段模块三
第八阶段模块二
第八阶段模块一
07、选修模块三Hive项目实战
06、选修模块二Apache Hive
01、先导课认识大数据
02、模块一Hadoop及Hive环境介绍
04、模块三视频网站提高广告曝光量
05、模块四电商用户增长监控
03、模块二Hive与Mysql差异点
3 MySQL项目实战
1 MySQL基础与核心查询
2 MySQL高级应用
第七阶段模块一
第七阶段模块二
第七阶段模块三
1 Python基础
第九阶段模块二在线旅游行业经营综合分析
第九阶段模块一电商B2C商铺新用户复购预测
3 统计学分析方法
2 统计学分析方法
1 统计学基本原理：描述统计、总体推断
2 Quick BI 数据可视化
1 Tableau数据可视化
3 神策用户行为分析平台
简历面试直播.mp4
结业典礼.mp4
面试题直播①.mp4
就业直播③.mp4
2 数据分析思维与业务流程
1 公众号监测仪表板实战
2--任务二： 电商文本挖掘综合项目
3--模块三作业
1--任务一： 金融保险用户分类综合项目
1--任务一： KNN算法
4--任务四： 逻辑回归
2--任务二： 决策树
3--任务三： 线性回归
01--项目实战：电商行业销售数据分析（1）.mp4
02--项目实战：电商行业销售数据分析（2）.mp4
05--项目实战：目标用户筛选.mp4
06--项目实战：目标用户课程推荐.mp4
04--项目实战：案例背景介绍[3].mp4
03--项目实战：电商行业销售数据分析（3）.mp4
09--搭建学员线上学习业务流程数据库.mp4
02--Hive数据仓库简介（2）.mp4
06--创建分区表.mp4
03--Hive创建数据库&Hive数据类型.mp4
01--Hive数据仓库简介（1）[3].mp4
08--搭建电商下单业务流程数据库.mp4
10--本地装载数据.mp4
11--HDFS装载数据.mp4
04--Hive创建数据表.mp4
27--Distribute by分区查询.mp4
30--左连接查询.mp4
28--Cluster by排序查询.mp4
18--复杂数据类型 - 数组(array)查询.mp4
29--内连接查询.mp4
14--删除Hive表.mp4
21--Where筛选查询（1）.mp4
17--Select语句结构.mp4
13--Hive表数据导出.mp4
23--Group by分组&聚合函数查询.mp4
05--指定分隔符创建表.mp4
16--Hive内置运算符&内置函数.mp4
20--Where正则查询.mp4
22--Where筛选查询（2）.mp4
07--创建分桶表.mp4
26--Sort by局部排序查询（2）.mp4
31--右连接查询.mp4
15--案例数据加载.mp4
19--复杂数据类型 - 映射（map）查询.mp4
32--全连接查询.mp4
12--Hive表数据插入.mp4
25--Sort by局部排序查询（1）.mp4
24--Order by全局排序查询.mp4
39--高级查询 - 子查询详解（1）.mp4
40--高级查询 - 子查询详解（2）.mp4
33--并集查询&交集查询.mp4
34--Hive虚拟表 - 视图应用（1）.mp4
35--Hive虚拟表 - 视图应用（2）.mp4
42--自定义函数（了解）.mp4
36--窗口函数 - 窗口子句.mp4
38--窗口函数 - 排序函数.mp4
37--窗口函数 - 偏移函数.mp4
41--高级查询 - 抽样查询.mp4
43--Hive语句调优.mp4
第八阶段模块二作业
任务一： K-Means
任务一：大数据来源
任务二：数据仓库
任务三：Hadoop概述
07--APP层--基于用户的协同过滤推荐（下）.mp4
12--项目总结.mp4
03--ODS层--原始数据存储.mp4
09--HQL实现基于商品的协同过滤推荐.mp4
02--业务需求及数据介绍.mp4
01--项目背景介绍[3].mp4
10--HQL实现基于用户的协同过滤推荐.mp4
08--APP层--基于商品的协同过滤推荐.mp4
06--APP层--基于用户的协同过滤推荐（上）.mp4
05--DWS层--轻度汇总.mp4
04--DWD层--数据清洗.mp4
11--HQL实现基于商品的电影推荐.mp4
01--项目背景介绍[4].mp4
06--DWS层--轻度汇总[2].mp4
11--数分8期Hive直播回放.mp4
02--业务需求[3].mp4
08--App层 用户状态变化（下）.mp4
05--DWD层--数据清洗[2].mp4
10--数分8期hive 直播.mp4
07--App层 用户状态变化（上）.mp4
03--数据介绍.mp4
04--ODS层--原始数据存储[2].mp4
09--Tableau 连接统计表进行可视化.mp4
任务二： Hue环境使用
任务一： Hadoop集群
前言： 阶段介绍与知识图谱
任务一：窗囗函数
任务二：索引与视图
02--任务二： 数据导入导出及删除
01--任务一： 数据库数据表定义
03--任务三： 查询语句
任务二：数据核心查询
任务一：MySQL基础
任务一：Mysq项目案例
任务二：招聘网站岗位数据分析
毕业设计
任务三：Python数据结构
任务一：Python入门
1--任务一： 认识ABTest
2--任务二： 企业ABTest业务流程
5--模块二直播回放
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
1--任务一：指标体系背景知识
2--任务二：企业指标体系搭建
5--模块一直播回放
3--任务三：指标体系搭建实操
4--任务四：教育运营专项分析
任务三：建模软件操作
任务二：案例分析过程
任务一：案例背景介绍
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
01--任务一：如何写好一份数据分析报告
任务六：时间序列分析
任务五：logistic回归
任务四：因子分析
任务一：多变量分析方法选择
任务二 相关分析
任务三：回归分析
02--任务二：数据挖掘流程
01--任务一：电商B2C模式介绍
03--任务三：新用户复购预测实战
04--阶段九模块一作业
任务五：t检验、方差检验
任务三：抽样方法
任务一：描述统计
任务二：总体推断
任务四：卡方检验
07--数据分析tableau直播回放
00--引言 BI可视化明星——Tableau
06--任务六： 案例实战
05--任务五： 高阶可视化，满足你一切想象力
01--任务一 出发去探索 Tableau 吧
02--任务二 连接数据，基础且必须
04--任务四： 高级数据操作，可视化里的润滑剂
03--任务三： 初阶可视化，思路的简单流淌
任务三：神策平台数据基础
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
任务一：可私有化部署的用户行为分析.…
任务五：精细化运营之用户转化
任务二：数据源导入与管理
任务三：大屏可视化
任务六：案例实战
任务一：Quick Bl初探索
任务四：图表可视化
任务五：分析可视化
数分8期阶段8模块三直播.mp4
2 Excel常用功能.mp4
4 多维度计算.mp4
5 切片器实现数据动态交互.mp4
1 Excel工作界面介绍.mp4
3 数据透视表创建及布局设置.mp4
7 公众号监测仪表板实战.mp4
6 电商销售分析看板实战.mp4
17--总结.mp4
16--竞争分析-舆情分析.mp4
06--市场机会点分析-业务逻辑及数据清洗.mp4
04--整体市场分析-市场变化趋势描述.mp4
15--竞争分析-流量结构分析（2）.mp4
13--竞争分析-产品结构分析（3）.mp4
11--竞争分析-产品结构分析（1）.mp4
07--市场机会点分析-竞争度分析（1）.mp4
03--整体市场分析-清洗及补全数据(线性回归).mp4
05--整体市场分析-市场集中度描述.mp4
08--市场机会点分析-竞争度分析（2）.mp4
09--市场机会点分析-结论.mp4
10--竞争分析-品类分布.mp4
14--竞争分析-流量结构分析（1）.mp4
02--项目背景及数据说明.mp4
01--业务背景1.mp4
12--竞争分析-产品结构分析（2）.mp4
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
01--基础原理.mp4
03--绘制学习曲线2.mp4
02--sklearn实现.mp4
04--利用网格搜索确定最优参数.mp4
09--防止过拟合(剪枝参数).mp4
07--使用sklearn生成决策树.mp4
01--算法概述.mp4
03--特征选择-信息增益.mp4
05--决策树生成(算法解析).mp4
02--特征选择-信息熵.mp4
08--探索决策树属性(pdf生成).mp4
10--分类模型评估指标(class_weight).mp4
04--划分数据集.mp4
06--拟合度优化(CART算法).mp4
11--分类模型评估指标(混淆矩阵).mp4
06--使用sklearn实现.mp4
05--python实现总结及可视化.mp4
03--算法优缺点及算法变种.mp4
04--python实现.mp4
12--距离的惩罚.mp4
07--划分训练集与测试集.mp4
09--交叉验证.mp4
08--绘制学习曲线.mp4
11--归一化.mp4
10--带交叉验证的学习曲线.mp4
01--前言：机器学习理论基础.mp4
02--算法原理与实现步骤.mp4
03--项目分析流程（2）.mp4
04--数据清洗-处理异常字段[2].mp4
14--数据建模.mp4
11--特征工程-01转码.mp4
13--特征工程-转码总结.mp4
05--探索数据-用户基本信息.mp4
07--探索数据-疾病相关信息.mp4
15--模型优化&输出规则.mp4
02--项目分析流程（1）.mp4
10--数据清洗-填充缺失值.mp4
06--探索数据-家庭成员信息.mp4
08--探索数据-投资与生活信息.mp4
12--特征工程-哑变量转码.mp4
09--探索数据-家庭收入与所处地区相关信息.mp4
01--业务背景.mp4
05--模型评估指标轮廓系数-拉勾教育.mp4
02--簇内平方和的定义-拉勾教育.mp4
06--其他参数与总结-拉勾教育.mp4
01--基础原理-拉勾教育.mp4
03--python实现-拉勾教育.mp4
04--sklearn实现-拉勾教育.mp4
数分8期阶段八算法直播.mp4
02--房价预测(sklearn实现).mp4
03--模型评估(sklearn实现).mp4
05--多重共线性(sklearn实现).mp4
01--基础原理(python实现).mp4
04--拟合图像(sklearn实现).mp4
3 数据埋点&大数据特点.mp4
2 大数据是如何产生的.mp4
1 Hive模块介绍.mp4
Hadoop概述.mp4
数据是如何存储的（2）.mp4
数据是如何存储的（1）.mp4
02--总结[4].mp4
01--Hue使用介绍.mp4
02--数仓分层详解.mp4
01--HDFS和MapReduce原理.mp4
02--知识图谱.mp4
01--阶段介绍.mp4
01--数据导出.mp4
02--数据删除.mp4
5 窗口函数之累计计算函数需求实现（2）.mp4
10 窗口函数之排名函数需求实现（3）.mp4
1 窗口函数说明.mp4
7 窗口函数之累计计算函数需求实现（4）.mp4
13 窗口函数之偏移分析函数需求实现（2）.mp4
6 窗口函数之累计计算函数需求实现（3）.mp4
4 窗口函数之累计计算函数需求实现（1）.mp4
11 窗口函数之偏移分析函数.mp4
2 窗口函数和普通场景聚合函数区别.mp4
9 窗口函数之排序函数需求实现（2）.mp4
12 窗口函数之偏移分析函数需求实现（1）.mp4
3 案例基础数据准备.mp4
8 窗口函数之排序函数需求实现（1）.mp4
6 MySQL视图需求实现（2）.mp4
1 MySQL索引及分类.mp4
4 MySQL视图及作用.mp4
2 主键素引及唯一索引.mp4
5 MySQL视图需求实现（1）.mp4
3 普通索引_复合素引_及小结.mp4
12--总结和扩展.mp4
11--Hive 调优(3).mp4
06--开窗函数_偏移子句.mp4
02--复合类型查询.mp4
01--查询语句知识图谱.mp4
05--开窗函数_窗口子句[3].mp4
09--Hive 调优(1).mp4
08--抽样查询.mp4
04--表关联、视图、子查询.mp4
07--开窗函数_排序子句.mp4
03--排序.mp4
10--Hive 调优(2).mp4
16 合并查询.mp4
18 子查询（下）.mp4
14 多表关联查询笛卡尔积方式.mp4
19 汽车新零售案例介绍.mp4
27 扩展认识之字符串函数.mp4
5 分组（下）.mp4
25 汽车新零售案例需求实现（4）下.mp4
8 主键自增.mp4
26 扩展认识之系统信息及数值函数.mp4
13 多表关联查询数据准备.mp4
17 子查询（上）.mp4
1 排序.mp4
10 非空约束唯一约束默认值约束.mp4
23 汽车新零售案例需求实现（3）.mp4
12 外键约束的删除及其它注意事项.mp4
20 汽车新零售案例数据准备.mp4
6 limit关键字及分页查询.mp4
7 主键约束的添加及删除.mp4
21 汽车新零售案例需求实现（1）.mp4
24 汽车新零售案例需求实现（4）上.mp4
11 外键约束的添加.mp4
15 多表关联外连接方式.mp4
2 聚合函数.mp4
22 汽车新零售案例需求实现（2）.mp4
3 聚合函数应用.mp4
28 扩展认识之日期时间及条件判断函数.mp4
9 Delete及Truncate对主键自增的影响.mp4
4分组（上）.mp4
21讲DML之修改数据.mp4
第6讲关系型数据库的主要对象.mp4
第11讲MySQL Server安装配置.mp4
第12讲MySQL Client安装配置.mp4
17讲DDL之创建数据表相关.mp4
18讲DDL之删除表.mp4
第4讲关系型数据库和非关系型数据库.mp4
第14讲Navicat图形化方式体验.mp4
19讲DDL之修改表结构.mp4
23讲DQL之简单查询.mp4
第3讲为什么使用数据库.mp4
20讲DML之插入数据.mp4
24讲DQL之条件查询运算符.mp4
第13讲SQL语句说明.mp4
第16讲DDL之修改及删除数据库.mp4
第26讲DQL之条件查询需求实现（下）.mp4
第8讲MySQL的发展历程.mp4
第2讲数据库及数据库管理系统.mp4
第9讲MySQL的存储引擎.mp4
25讲DQL之条件查询需求实现（上）.mp4
22讲DML之删除数据.mp4
第15讲DDL之创建数据库相关.mp4
第1讲课程内容介绍.mp4
第7讲MySQL的特性.mp4
第10讲MySQL的数据类型.mp4
第5讲数据库排名了解.mp4
02--数据库数据表创建.mp4
04--分区表数据装载.mp4
05--分桶表数据装载.mp4
03--普通表数据装载.mp4
01--知识图谱.mp4
2 数据清洗：数据导入与缺失数据处理.mp4
6 分析数据：工作年限、企业类型与平均薪资的….mp4
7 分析数据：岗位核心技能点.mp4
1 项目背景与目标拆解.mp4
3 数据清洗：通过窗口函数实现数据去重.mp4
8 项目总结.mp4
5 分析数据：市场需求量与企业类型分布.mp4
4 数据清洗：限定招聘地区与过滤周边岗位.mp4
毕业设计及答辩说明.mp4
11 案例：销售数据排行榜.mp4
13 字典的遍历和函数.mp4
12 字典基本操作.mp4
10 列表表达式.mp4
1 字符串格式化（1）.mp4
16 平台指标说明.mp4
1 项目背景.mp4
8 活跃用户留存率指标核心实现.mp4
11 RFM模型之R指标计算.mp4
2 分析流程.mp4
15 商品品类相关指标统计.mp4
6 用户基础指标之UV_PV_浏览深度.mp4
7 活跃用户留存率指标实现分析.mp4
12 RFM模型之F指标计算.mp4
3 人货场指标体系.mp4
4 基础数据初始化.mp4
5 基础数据预处理.mp4
10 RFM模型指标解析.mp4
14 商品相关指标统计.mp4
19 结论解读.mp4
18 行为路径分析计算.mp4
9 活跃用户留存率最后计算.mp4
17 平台基础行为数据计算.mp4
13 RFM模型之用户划分.mp4
数分8期阶段七模块二直播.mp4
07--原假设与备择假设的确定与样本容量计算.mp4
01--会假设检验就够了吗.mp4
04--计算A成立时的分布和样本统计量分布.mp4
05--假设检验补充资料.mp4
02--从假设检验到ABTest.mp4
03--假设检验关键步骤.mp4
08--检验策略与实验结果分析.mp4
06--学习企业的ABTest的关键流程.mp4
03--学习ABTest的必要性.mp4
04--学习ABTest的收获.mp4
02--认识ABTest.mp4
01--模块介绍.mp4
3 Mac下Pycharm安装使用.mp4
2 Win下Pycharm安装使用.mp4
4 脚本编程与交互式编程.mp4
1 Python语言介绍及安装.mp4
01--电商平台中小企业流量扶持问题.mp4
02--设计解决中小店铺流量扶持问题的流程.mp4
01--阶段学习目标.mp4
03--指标体系作用.mp4
04--指标体系搭建__人员配置与主要过程.mp4
02--主要内容介绍及指标体系必要性.mp4
03--ABTest 结果计算.mp4
04--总结与拓展.mp4
01--利用ABTest寻求电商流量分配的最优解.mp4
02--Python 样本量计算.mp4
06--用户路线梳理及设计指标模型.mp4
03--部门业务流程.mp4
09--确定指标口径.mp4
07--完善监控指标模型.mp4
02--在线教育公司架构.mp4
05--确定核心指标.mp4
01--在线教育企业数据问题与指标体系解决方案.mp4
04--指标体系立项.mp4
10--埋点定义.mp4
12--埋点反馈数据.mp4
11--埋点类型.mp4
14--埋点数据校验与宽表测试.mp4
13--数据埋点实现.mp4
08--设计指标体系结构图.mp4
16--统计表搭建（2）.mp4
15--统计表搭建（1）.mp4
13--路由和视图.mp4
01--总体介绍.mp4
05--PyMySQL的增删改查.mp4
02--需求拆解与Celery原理.mp4
03--Celery环境搭建与入门案例.mp4
10--日报和周报接口代码开发.mp4
04--Crontab时间任务配置.mp4
11--PythonWeb介绍与Django项目启动.mp4
12--静态资源配置与整合HTML.mp4
08--SQL语句编写.mp4
09--通过Pandas运行SQL语句.mp4
07--数据接口项目背景.mp4
06--巧妙整合SQL语句.mp4
14--整合前端与数据接口.mp4
数分8期阶段七模块一直播.mp4
建模软件操作.mp4
03--教育专项问题解决思路（1）.mp4
02--目标确认与拆解.mp4
05--运营活动效果分析.mp4
07--异常问题解决及项目回顾.mp4
01--业务问题常用解决思路.mp4
06--异常数据分析.mp4
04--教育专项问题解决思路（2）.mp4
06--房态预测模型搭建（1）.mp4
02--旅游企业问题确认与拆解.mp4
03--房态问题解决思路.mp4
08--房态预测模型搭建（3）.mp4
01--在线旅游业务模式.mp4
04--房态问题报告设计.mp4
05--房态问题报告书写.mp4
07--房态预测模型搭建（2）.mp4
2.分析过程.mp4
1.预测方法及模型评估.mp4
3.建模过程及结果.mp4
02--商旅管理行业分析报告解读.mp4
05--日常写作练习.mp4
03--商旅管理行业报告框架分析.mp4
04--竞对分析报告写作.mp4
01--行业分析报告与竞对分析报告写作.mp4
1.预测方法及模型评估.mp4
2 Logistic回归的原理.mp4
1 Logistic回归的应用场景.mp4
4 多元Logistic回归.mp4
3 二元Logistic回归.mp4
5 有序Logistic回归.mp4
1 时间序列分析背景及特点.mp4
2 时间序列分析的原理.mp4
6 普通ARIMA模型的SPSS操作.mp4
4 自相关性和序列图.mp4
5 频谱分析.mp4
3 ARIMA模型.mp4
7 因果关系ARIMA模型的SPSS操作.mp4
12--检查解决方案的缺陷.mp4
17--教育机构案例应用.mp4
20--日常工作报告-创作者与平台指标.mp4
01--模块介绍.mp4
18--电商企业ABTest报告.mp4
06--分析问题的原因.mp4
15--数据论据的设计.mp4
10--从问题状态到分析大纲.mp4
07--提出假设.mp4
13--数据分析报告设计.mp4
02--数据分析报告怕出现什么问题.mp4
09--问题的状态.mp4
04--数据报告的写作流程.mp4
11--寻找解决方案.mp4
16--怎样能跳出数羊的怪圈.mp4
05--界定问题.mp4
19--日常工作报告-核心指标与用户指标.mp4
08--常见规则结构.mp4
14--论点的安排.mp4
03--为什么数据分析师需要写报告.mp4
数据分析8期阶段九模块二的直播回放.mp4
相关分析的SPSS软件操作.mp4
相关分析简介及分类.mp4
1 回归分析简介.mp4
3 回归分析过程.mp4
4 回归分析前的SPSS操作.mp4
2 回归方法选择.mp4
8 曲线估计和非线性回归实操.mp4
6 线性回归的SPSS操作.mp4
7 非线性回归简介.mp4
5 虚拟变量转换的SPSS操作.mp4
1 因子分析的目的和使用场景.mp4
2 因子分析原理和过程.mp4
3 因子旋转的目的.mp4
4 因子的解释和得分计算.mp4
5 因子分析的SPSS操作.mp4
6 基于因子分析法的综合评价案例.mp4
无监督分析方法的选择l..mp4
数分8期电商B2C商铺新用户复购预测直播.mp4
04--商家数据分析师日常（2）.mp4
06--平台数据分析师日常.mp4
02--电商主要业务模式.mp4
05--商家数据分析师日常（3）[2].mp4
03--商家数据分析师日常（1）.mp4
01--阶段介绍.mp4
07--数据挖掘六大步骤（3）.mp4
03--知识图谱-模型筛选.mp4
01--知识图谱-数据预处理.mp4
06--数据挖掘六大步骤（2）.mp4
05--数据挖掘六大步骤（1）.mp4
04--知识图谱-模型评估.mp4
08--数据挖掘六大步骤（4）.mp4
02--知识图谱-特征工程.mp4
07--建模及调优（1）.mp4
08--建模及调优（2）.mp4
06--准备数据-比值.mp4
03--准备数据-用户特征.mp4
02--理解数据.mp4
04--准备数据-商铺特征.mp4
05--准备数据-用户商铺交叉特征提取.mp4
01--商业理解.mp4
4 配对样本检验.mp4
2 单样本检验.mp4
6 方差检验两种主要场景.mp4
1 t检验基本介绍.mp4
9 方差检验的SPSS软件操作.mp4
8 方差检验两种主要案例讲解.mp4
5 t检验的SPSS软件操作.mp4
7 方差检验常用术语.mp4
3 独立样本检验.mp4
3 抽样过程及相关概念.mp4
6 PPS抽样.mp4
8 区域抽样、时间抽样和随机电话号码抽样.mp4
4 抽样样式与非概率抽样.mp4
2 抽样误差和非抽样误差.mp4
5 简单随机抽样和系统抽样.mp4
1 抽样的概念和意义.mp4
7 分层抽样.mp4
6 假设检验.mp4
3 抽样误差与标准误.mp4
2 大数定律和中心极限定理.mp4
4 t分布.mp4
5 参数估计.mp4
1 统计推断理论简介.mp4
统计学基本概念：平均值.mp4
统计学基本概念：中位数和众数.mp4
统计学基本概念：极差和标准差.mp4
统计学的本质和目的.mp4
统计学基本概念：变量测量尺度.mp4
01--问题先行.mp4
02--课程亮点&学完收获.mp4
03--课程大纲.mp4
数据分析8期，tableau直播回放.mp4
5 游程检验.mp4
11 交叉分析中卡方检验的SPSS软件操作.mp4
4 KS检验.mp4
6 独立样本和配对样本检验.mp4
3 二项式检验.mp4
2 卡方检验.mp4
7 卡方检验的SPSS软件操作.mp4
8 二项式检验和KS检验的SPSS软件操作.mp4
1 非参数检验基本介绍.mp4
10 交叉分析中卡方检验的原理介绍.mp4
9 游程检验的SPSS软件操作.mp4
02--案例1_销售数据看板（实操）.mp4
07--案例2_设计看板.mp4
08--案例2_制作看板（上）.mp4
01--案例1_销售数据看板（背景介绍）.mp4
04--案例2_分析老板的需求.mp4
09--案例2_制作看板（下）.mp4
05--案例2_确定分析看板指标.mp4
06--案例2_提取并连接我的数据.mp4
03--案例2_听听我们公司的故事.mp4
10--案例2_发布共享我的看板.mp4
02--Tableau Desktop 工作区.mp4
03--Tableau Desktop 文件管理.mp4
04--认识Tableau数据--字段简单处理.mp4
01--Tableau 家族产品初探索.mp4
05--支持导入的数据类型丰富多样.mp4
07--轻松实现数据融合--数据合并[3].mp4
06--轻松实现数据融合--数据连接.mp4
09--提供多种数据加载方式.mp4
03--认识Tableau数据--字段类型转换.mp4
01--认识Tableau数据--数据角色.mp4
08--轻松实现数据融合--数据混合关系.mp4
02--认识Tableau数据--字段类型.mp4
05--雷达图.mp4
04--瀑布图.mp4
03--甘特图.mp4
02--盒须图.mp4
01--帕累托图.mp4
06--动态图.mp4
01--分层结构.mp4
10--常用函数--百分比差异计算.mp4
18--常用函数--YTD增长计算.mp4
05--计算字段.mp4
12--常用函数--排序计算.mp4
09--常用图表必知必会--折线图.mp4
15--常用函数--复合增长率计算.mp4
06--常用图表必知必会--基本表.mp4
22--常用函数--详细级别表达式 FIXED.mp4
03--图表的重要组成部分--页面卡.mp4
03--集.mp4
20--常用函数--详细级别表达式 INCLUDE.mp4
11--常用函数--合计百分比计算.mp4
14--常用函数--移动计算.mp4
21--常用函数--详细级别表达式 EXCLUDE.mp4
14--常用图表必知必会--树状图.mp4
07--参考区间.mp4
19--常用函数--快速表计算依据.mp4
06--参考线.mp4
13--常用函数--百分位计算.mp4
16--常用函数--年度同比增长计算.mp4
17--常用函数--YTD总计计算.mp4
08--常用函数--汇总计算.mp4
16--常用图表必知必会--地图.mp4
04--参数.mp4
08--常用图表必知必会--直方图.mp4
09--常用函数--差异计算.mp4
11--常用图表必知必会--圆环图.mp4
02--组.mp4
2.回埋点方案设计.mp4
1.回如何描述用户行为.mp4
1.回用户留存和裂变.mp4
04--图表的重要组成部分--筛选器.mp4
13--常用图表必知必会--气泡图.mp4
07--常用图表必知必会--条形图.mp4
05--图表的重要组成部分--标记卡.mp4
02--图表的重要组成部分--视图.mp4
10--常用图表必知必会--饼图.mp4
19--分享你的成果吧.mp4
12--常用图表必知必会--散点图.mp4
01--图表的重要组成部分--行和列.mp4
17--整合工作表，扔掉PPT--仪表板.mp4
18--整合工作表，扔掉PPT--故事.mp4
15--常用图表必知必会--靶心图.mp4
5.回渠道评估和优化.mp4
4.回渠道追踪的构建.mp4
2.口指标构建（上）.mp4
1.口核心目标.mp4
3.口指标构建（下）.mp4
6.口虚假流量识别.mp4
3.口案例实战：产品优化分析.mp4
1.回用户活跃指标分析.mp4
2.回平台内容指标分析.mp4
1 大屏可视化.mp4
1 添加数据源.mp4
2 管理数据集.mp4
3.回消费者旅程和时刻.mp4
2.回用户全生命周期管理.mp4
1.回以消费者为中心的精细化运营.mp4
4.回以数据为核心的驱动闭环.mp4
2 饼图&漏斗图.mp4
1 线图&组合图.mp4
4 词云图&地图.mp4
3 雷达图&树图.mp4
1 公司级销售大屏可视化.mp4
2 案例总结.mp4
1 细分分析：如何突出问题重点.mp4
3 查询控件：如何进行信息集中.mp4
4 其他分析：个性化展示.mp4
2 预警分析：如何增强信息增益.mp4
1 Quick Bl快速了解.mp4
2 Quick Bl简单上手.mp4
4.回利用分组分析找到亏损店铺做营销优化.mp4
2.回问题确认与指标拆解.mp4
5.回分组分析实验验证与结论.mp4
3.回水果店利润问题解决流程.mp4
1.回水果店营收背景.mp4
8.口矩阵关联法与超势分析法实战.mp4
6.回运用对比分析、矩阵关联、超势分析解决水果….mp4
7.口对比分析法实战.mp4
8.口运用逻辑树拆解定位毛利额下降原因（1）.mp4
6.口提升毛利额方案业务拆解.mp4
2.口在线教育营收转化模型.mp4
4.回目标背景分析与目标拆解.mp4
9.口运用逻辑树拆解定位毛利额下降原因（2）.mp4
5.口毛利额数据异常问题拆解.mp4
7.回在线教育企业提升毛利额问题解决思路.mp4
12.口运用RFM模型对学员做精细化运营.mp4
3.回在线教育利润结构.mp4
10.口利用综合分析法挖掘优质渠道.mp4
16.回Excel在在线教育经营分析中的实战-RFM.mp4
13.回Excel在在线教育经营分析中的实战-逻辑树拆解.mp4
11.口运用漏斗分析找出产品转化问题.mp4
14.口Exce在在线教育经营分析中的实战-漏斗分析.mp4
5.回总结规律-数据分析师在招聘市场上的需求分….mp4
2.回优化现状-数据分析对化妆品销售的优化作用….mp4
3.口优化现状-数据分析对化妆品销售的优化作用….mp4
4.回总结规律-数据分析师在招聘市场上的需求分.….mp4
1 预测未来 - 数据分析在总统大选中的预测作用-拉勾教育.mp4
6.回数据分析师职业规划&课程体系.mp4
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生活不止苟且,还有我喜爱的海岸.
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