七周，成为数据分析师！

七周成为数据分析师？ 可能吗？

重磅推出

磨剑之作，七周成“师”！

秦路主讲，七周成为数据分析师

8月28日
正式开讲

带你七周成为数据分析师！

课程特色

【明星讲师】资深数据分析师，数据化运营专家秦路老师，潜心磨剑打造精品课程。

【规划全面】涵盖基础、业务、思维、工具、方法等方方面面，提纲挈领，为数据分析师之路奠定坚实基础。

【循序渐进】环节紧凑，积跬步以至千里，七周为期，焕发不一样的职业通道。

【精品质量】教学方式活泼生动、易于理解与掌握；精致案例如临其境，利于提高实战能力。

讲师介绍

秦路，天善智能特约专家。资深数据分析师，数据化运营专家，各大专栏作者。擅长结合运营和数据，建立数据化运营体系。

个人公众号：秦路，博客专栏：https://ask.hellobi.com/blog/qinlu

学习方式

【录播学习】

【专属VIP会员群】

【独享问答中心】

【老师在线答疑】 

【2年反复观看】

课程大纲

第一周：数据分析思维

1.数据分析的道与术

左右两种分析思维的分水岭在于逻辑性。第一个分析思维是依赖经验和直觉的线性思维，第二个分析思维则注重逻辑推导，属于结构化的思维。

2.数据分析思维

结构化、公式化、流程化

3.分析思维技巧

象限法、对比法、假设法、二八法、多维法、指数法

4.像咨询顾问一样思考

快速掌握麦肯锡的分析思维，学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。

5.如何在业余时间锻炼分析思维

第二周：业务

1.为什么业务重要？

举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。

2.经典的业务分析指标

产品运营模型：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。

市场营销模型：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。

流量模型：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。

电商和消费模型：以商品的交易、零售、购买搭建而起。

用户行为模型：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。

▲桑基图

3.业务的分析框架

如何建立分析框架、市场营销分析框架、产品运营分析框架、用户行为分析框架、电子商务分析框架、网站分析框架、如何应对各类业务背景

4.数据化管理业务

第三周：Excel

1.Excel的新手须知

2.Excel函数

3.Excel工具

数据透视表、条件格式和迷你图、自定义名称、数组、数据分析库、切片

4.用Excel进行数据分析

反复练习Excel，强化应用能力。

第四周：数据可视化

1.数据可视化的魅力

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。

2.常见的图表类型与应用

散点图、折线图、柱形图和直方图、饼图、面积图、雷达图、漏斗图

3.高级图表类型与应用

树型图、桑基图、热力图、关联图、箱线图、标靶图、词云图、地理图

▲地理图

4.图表绘制

基础图表绘制的要点、高级图表绘制、辅助线、复合图表、好用的第三方、表库、图表和报表

5.可视化BI

Power BI入门、导入数据、表DataX、数据整理和关联、可视化、Dashboard、第三方图库

▲Dashboard仪表盘

6.用BI进行数据分析

第五周：MySQL

1.数据库基础

MySQL安装、数据库和表、数据类型

2.MySQL语法

查询、过滤、高级过滤、分组和聚合、子查询、计算函数、表联结、高级表联结

3.MySQL进阶

优化、高级技巧、Leetcode竞赛

join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。

4.用MySQL进行数据分析

第六周：统计学

1.描述统计学

集中量数、权重预估、数据分布、用Excel进行统计学

▲箱线图

2.数据分析的概率

概率的世界、概率分布、假设检验、AB测试、方差分析

3.时间序列

4.为什么会被统计学欺骗？

5.数据分析与机器学习

第七周：Python

1.为什么要学习Python

Python是近年来最火爆的语言，已经作为数据分析和机器学习的首选语言之一。Python教程主要围绕数据分析展开，所以技术原理这类内容会略过，可以认为这是一篇重应用的课程。

2.Python的数据科学环境

3.Python的基础

语法结构、数据架构、函数和类、高级函数、常用的数据分析包、案例练习

4.Numpy和Pandas

Numpy的数据结构、Numpy的基础操作、Numpy的函数、Pandas的数据结构、Pandas的基础操作、Pandas的函数、Pandas的数据规整、效率技巧、聚合、时间序列

数据分析绝对绕不过的三个包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。scipy是基于numpy的科学计算包，包括统计、线性代数等工具。pandas是基于numpy的数据分析工具，能更方便的操作大型数据集。

5.用Python进行数据分析

案例：数据分析师的薪资

案例：电商用户消费行为

6.可视化

Matplotlib、seaborn、其他

7.构建数据分析平台

Python连接数据库、Python进行ETL、开源BI：Superset、构建自己的Dashboard

第八周：数据分析之路

1.数据分析师的职业发展道路

如何精进Python、如何精进机器学习、如何精进大数据、如何精进数据管理

2.数据分析师的职业树

数据运营经理、数据产品经理、数据挖掘工程师、数据工程师

3.数据分析师的面试

天善SVIP

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