课程目录：
| ├──第01章 Excel基础
| | ├──第1节 excel知识回顾
| | ├──第2节 Excel案例分析
| | └──Excel.zip 28.97M
| ├──第02章 Python基础
| | ├──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03章 预备课
| | ├──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04章 开学典礼之认知数据分析
| | └──第1节 开学典礼之认知数据分析
| ├──第05章 Python
| | ├──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10节 科学计算库Pandas上.mp4 471.98M
| | ├──第11节 科学计算库Pandas下.mp4 398.89M
| | ├──第12节 Python案例-电影数据分析.mp4 509.50M
| | ├──第14节 电商销售数据分析.mp4 656.09M
| | ├──第1节 开启Python大门&Python基础语法.mp4 266.23M
| | ├──第2节 Python数据容器.mp4 264.32M
| | ├──第3节 python函数与异常处理.mp4 291.70M
| | ├──第4节 python面向对象与模块.mp4 280.89M
| | ├──第5节 python文件操作与pdf处理.mp4 290.59M
| | ├──第6节 python操作excel.mp4 295.32M
| | ├──第7节 Python操作word及邮件发送.mp4 310.62M
| | ├──第8节 Python可视化Matplotlib.mp4 353.57M
| | └──第9节 科学计算库NumPy.mp4 520.79M
| ├──第06章 mysql基础
| | ├──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07章 数据分析之hive学习
| | ├──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08章 数据可视化
| | ├──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09章 行业案例分析
| | ├──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10章 数据方法论
| | ├──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11章 就业指导
├──第1节 分析师工作与项目介绍
└──第2节 数据分析师入行指导
