from?七周成為數(shù)據(jù)分析師 | 一起大數(shù)據(jù)-技術(shù)文章心得 (17bigdata.com)

這是一份數(shù)據(jù)分析師的入門指南，它包含七周的內(nèi)容，Excel、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析思維、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)學(xué)、業(yè)務(wù)、以及Python。

每一周的內(nèi)容，都有兩到三篇文章細(xì)致講解，幫助新人們快速掌握。這七周的內(nèi)容剛好涵蓋了一位數(shù)據(jù)分析師需要掌握的基礎(chǔ)體系，也是一位新人從零邁入數(shù)據(jù)大門的知識手冊。

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P1 1.01：為什么需要七周

P2 1.02：七周應(yīng)該怎么學(xué)

P3 1.03為什么思維重要

P4 1.04數(shù)據(jù)分析中的三種核心思維：結(jié)構(gòu)化

P5 1.05數(shù)據(jù)分析中的三種核心思維：公式化

P6 1.06數(shù)據(jù)分析中的三種核心思維：業(yè)務(wù)化

P7 1.07數(shù)據(jù)分析的思維技巧：象限法

P8 1.08數(shù)據(jù)分析的思維技巧：多維法

P9 1.09數(shù)據(jù)分析的思維技巧：假設(shè)法

P10 1.10數(shù)據(jù)分析的思維技巧：指數(shù)法

P11 1.11數(shù)據(jù)分析的思維技巧：二八法

P12 1.12數(shù)據(jù)分析的思維技巧：對比法

P13 1.13數(shù)據(jù)分析的思維技巧：漏斗法

P14 1.14如何在業(yè)務(wù)時間鍛煉數(shù)據(jù)分析思維

P15 2.15為什么業(yè)務(wù)重要

P16 2.16經(jīng)典的業(yè)務(wù)分析指標(biāo)

P17 2.17市場營銷指標(biāo)

P18 2.18產(chǎn)品運(yùn)營指標(biāo)

P19 2.19用戶行為指標(biāo)

P20 2.20電子商務(wù)指標(biāo)

P21 2.21流量指標(biāo)

P22 2.22怎么生成指標(biāo)

P23 2.23如何建立業(yè)務(wù)分析框架

P24 2.24市場營銷模型

P25 2.25AARRR模型

P26 2.26用戶行為模型

P27 2.27電子商務(wù)模型

P28 2.28流量模型

P29 2.29如何應(yīng)對各種業(yè)務(wù)場景

P30 2.30如何應(yīng)對各種業(yè)務(wù)場景（小練習(xí)）

P31 2.31數(shù)據(jù)化管理業(yè)務(wù)

P32 3.32為什么要學(xué)習(xí)EXCEL

P33 3.33文本清洗函數(shù)

P34 3.34常見的文本清洗函數(shù)練習(xí)

P35 3.35關(guān)聯(lián)匹配函數(shù)

P36 3.36邏輯運(yùn)算函數(shù)

P37 3.37計(jì)算統(tǒng)計(jì)函數(shù)

P38 3.38時間序列函數(shù)

P39 3.39EXCEL的常見技巧

P40 3.40 EXCEL工具（1）

P41 3.41 EXCEL工具（2）

P42 3.42 用EXCEL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（1）

P43 3.43 用EXCEL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（2）

P44 4.44數(shù)據(jù)可視化之美

P45 4.45常見的圖表類型與應(yīng)用

P46 4.46高級圖表類型與應(yīng)用

P47 4.47圖表繪制[houtouke.com]

P48 4.48 EXCEL繪圖技巧

P49 4.49散點(diǎn)圖

P50 4.50輔助列

P51 4.51符合圖表

P52 4.52甘特圖（1）

P53 4.53甘特圖（2）

P54 4.54標(biāo)靶圖

P55 4.55杜邦分析法

P56 4.56 Power BI入門

P57 4.57 Power BI基礎(chǔ)功能

P58 4.58 Power BI操作技巧

P59 4.59用BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（1）

P60 4.60用BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（2）

P61 4.61 Dashboard

P62 5.62 MySQL安裝

P63 5.63數(shù)據(jù)庫

P64 5.64數(shù)據(jù)庫實(shí)操

P65 5.65 SQL select

P66 5.66 SQL條件查找

P67 5.67 SQL group by

P68 5.68 SQL group by高級

P69 5.69 SQL函數(shù)

P70 5.70 SQL 子查詢

P71 5.71 SQL join

P72 5.72 SQL leetcode

P73 5.73 SQL加載

P74 5.74 SQL時間

P75 5.75 SQL練習(xí)（1）

P76 5.76 SQL練習(xí)（2）

P77 5.77 SQL連接power BI

P78 6.78 描述統(tǒng)計(jì)學(xué)

P79 6.79分位數(shù)

P80 6.80標(biāo)準(zhǔn)差

P81 6.81 權(quán)重統(tǒng)計(jì)

P82 6.82切比雪夫

P83 6.83箱線圖

P84 6.84直方圖

P85 6.85概率

P86 6.86貝葉斯

P87 7.087入門

P88 7.088數(shù)據(jù)類型]

P89 7.089變量

P90 7.090列表

P91 7.091列表進(jìn)階

P92 7.092 字典

P93 7.093 集合

P94 7.094控制流

P95 7.095 Python控制流循環(huán)

P96 7.096 Python循環(huán)進(jìn)階

P97 7.097 Python函數(shù)

P98 7.098 高階函數(shù)

P99 7.099 第三方包

P100 7.100 numpy

P101 7.101 Python series

P102 7.102：dataframe

P103 7.103 Python dataframe

P104 7.104 read_csv

P105 7.105 計(jì)算

P106 7.106 Python groupby

P107 7.107 Python Pandas關(guān)聯(lián)

P108 7.108 Python Pandas 多重索引

P109 7.109 Python Pandas文本函數(shù)

P110 7.110 Python Pandas去重

P111 7.111 Python Pandas apply

P112 7.112 Python Pandas聚合apply

P113 7.113 Python Pandas數(shù)據(jù)透視

P114 7.114 Python連接數(shù)據(jù)庫

P115 7.115 Python連接數(shù)據(jù)庫2

P116 7.116 Python連接數(shù)據(jù)庫3

P117 7.117 Python練習(xí)markdown

P118 7.118 Python練習(xí)（1）

P119 7.119 Python練習(xí)（2）

P120 7.120 Python練習(xí)（3）

P121 7.121 Python練習(xí)（4）

P122 7.122 Python練習(xí)（5）

P123 7.123 Python練習(xí)（6）

P124 7.124 Python練習(xí)（7）

P125 7.125 Python練習(xí)（8）

P126 7.126 Python練習(xí)（9）

P127 7.127 Python可視化（1）

P128 7.128 Python可視化（2）

P129 7.129 Python可視化（3）

P130 7.130 Python可視化（4）

P131 7.131 Python可視化（5）

P132 7.132 Python可視化（6）

P133 7.133 Python可視化（7）

P134 7.134 Python可視化（8）

P135 7.135 Python seaborn 01

P136 7.136 Python seaborn 02

P137 7.137 Python seaborn 03

P138 7.138 Python seaborn 04

P139 7.139 Python seaborn 05

P140 7.140 Python seaborn 06

P141 7.141 Python superset 01

P142 7.142 Python superset 02

P143 7.143 Python superset 03

P144 7.144 Python superset 04

P145 7.145 Python superset 05