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CDA备考攻略
20230109期数据分析脱产就业班(直播回放)
简介
查看课程
任务列表
第1任务: 1.10.1 数据分析概述
第2任务: 1.10.2 数据的分类
第3任务: 1.10.3 条件格式 获取文本文件
第4任务: 1.10.4 统计类函数和日期时间类函数
第5任务: 1.10.5 查找引用类函数
第6任务: 1.11.1 数据透视分析方法介绍
第7任务: 1.11.2 透视表的值显示方式,切片器
第8任务: 1.11.3 可视化分析方法&子弹图和瀑布图的制作
第9任务: 1.11.4 应用切片器和数据透视图做动态报表
第10任务: 1.11.5 指标介绍及指标的分类
第11任务: 1月11日作业提交入口
第12任务: 1.12.1 课后作业1:考勤表和工资表的计算
第13任务: 1.12.2 课后作业1:考勤情况汇报图表制作
第14任务: 1.12.3 组合图制作&通用类指标介绍
第15任务: 1.12.4 通用类指标注意事项&练习
第16任务: 1.12.5 客户生命周期类指标&客户行为分析类指标
第17任务: 1.13.1 客户价值类指标&产品分析类指标&绩效类指标
第18任务: 1.13.2 场景指标练习之动销率
第19任务: 1.13.3 场景指标练习之页面跳转率&用户人数
第20任务: 1.13.4 场景指标练习之人均消费和客单价及复购人数
第21任务: 1.13.5 树状指标体系树
第22任务: 1月13日作业提交入口
第23任务: 1.30.1 课后作业2:活动评估讲解
第24任务: 1.30.2 帕累托分析介绍及动态帕累托图的制作
第25任务: 1.30.3 静态帕累托图的制作
第26任务: 1.30.4 帕累托分析练习&同期群分析方法
第27任务: 1.30.5 用户留存率分析练习
第28任务: 1.30.6 用户复购分析练习
第29任务: 1.31.1 业务分析报告的撰写
第30任务: 1.31.2 课后练习3:日常取数讲解&销售行为漏斗&AARRR模型
第31任务: 1.31.3 用户价值模型&RFM模型
第32任务: 1.31.4 用户忠诚度模型
第33任务: 1.31.5 忠诚用户变化情况分析
第34任务: 描述性统计课件
第35任务: 2.1.1 统计学概述
第36任务: 2.1.2 几个重要概念
第37任务: 2.1.3 集中趋势
第38任务: 2.1.4 分布形态
第39任务: 2.1.5 统计图表
第40任务: 2.1.6 离散程度
第41任务: 2.1.7 数据分布
第42任务: Level1-统计学基础-230131
第43任务: Level1-统计学基础-230131
第44任务: 2.2.1 波士顿矩阵模型
第45任务: 2.2.2 BI分析流程&商品分析报表思路梳理
第46任务: 2.2.3 商品分析报表数据收集和数据处理
第47任务: 2.2.4 商品分析报表比较分析
第48任务: 2.2.5 商品分析报表构成分析
第49任务: 2月2日作业提交入口
第50任务: 2.3.1 员工绩效看板制作
第51任务: 2.3.2 业务模型的设计
第52任务: 2.3.3 query基本操作
第53任务: 2.3.4 横向合并逻辑&纵向合并逻辑
第54任务: 2.3.5 query合并操作演示
第55任务: 2.6.1 query课后练习讲解&一对一连接汇总求值逻辑
第56任务: 2.6.2 一对多连接汇总求值逻辑
第57任务: 2.6.3 多对多连接汇总求值逻辑
第58任务: 2.6.4 跨表连接筛选和交叉连接筛选
第59任务: 2.6.5 DAX基本指标计算-均比
第60任务: 2.7.1 dax基本指标计算:占比和标准比
第61任务: 2.7.2 dax课后练习讲解&dateadd函数
第62任务: 2.7.3 query创建日期表&计算同环比
第63任务: 2.7.4 员工绩效案例:绩效评估模型的制作
第64任务: 2.7.5 服装行业案例业务背景介绍
第65任务: 2.8.1 服装案例-日销售分析思路梳理
第66任务: 2.8.2 服装案例-周销售分析思路梳理练习答疑
第67任务: 2.8.3 服装案例-周销售分析思路梳理讲解
第68任务: 2.8.4 服装案例-绩效分析思路梳理
第69任务: 2.9.1 服装案例-query数据收集和数据处理
第70任务: 2.9.2 服装案例- pivot建立多维分析模型
第71任务: 2.9.3 服装案例-pivot计算销售分析指标
第72任务: 2.9.4 服装案例-pivot计算绩效分析指标
第73任务: 2.9.5 服装案例-日销售分析报表制作
第74任务: 2.10.1 参数估计基础
第75任务: 2.10.2 点估计
第76任务: 2.10.3 区间估计
第77任务: 2.10.4 假设检验
第78任务: 2.10.5 AB test
第79任务: 2.13.1 数据库概述
第80任务: 2.13.2 创建数据库
第81任务: 2.13.3 数据类型
第82任务: 2.13.4 约束条件
第83任务: 2.13.5 添加数据
第84任务: 2.13.6 简单查询
第85任务: 2.13.7 条件查询
第86任务: 2.14.1 单表查询
第87任务: 2.14.2 分组聚合
第88任务: 2.14.3 连接查询
第89任务: 2.14.4 追加查询
第90任务: 2.14.5 笛卡尔积连接
第91任务: 2.14.6 自连接
第92任务: 2.15.1 标量子查询
第93任务: 2.15.2 列子查询
第94任务: 2.15.3 数学&字符串函数
第95任务: 2.15.4 日期时间函数
第96任务: 2.15.5 开窗函数简介
第97任务: 2.15.6 序号函数
第98任务: 2.16.1 MySQL基础回顾
第99任务: 2.16.2 淘宝案例背景与数据清洗
第100任务: 2.16.3 数据预览与商业探索
第101任务: 2.16.4 流量分析
第102任务: 2.16.5 转化分析
第103任务: 2.16.6 留存分析 登录天数计算
第104任务: 2.16.7 消费偏好 占比 RFM
第105任务: 2.17.1 shein案例背景
第106任务: 2.17.2 区域分析 留存分析
第107任务: 2.17.3 复购分析
第108任务: 2.17.4 大厂面试 京东 荣威
第109任务: 2.17.5 大厂面试 德昂
第110任务: 2.17.6 大厂面试 滴滴1
第111任务: 2.17.7 大厂面试 滴滴2
第112任务: 2.20.1 Hive简介与环境配置
第113任务: 2.20.2 环境配置及Linux常用命令介绍
第114任务: 2.20.3 hdfs 常用命令介绍
第115任务: 2.20.4 Hive数据定义语言(建表、建库)
第116任务: 2.20.5 Hive建表(hdfs数据源、含数组字段处理)
第117任务: 2.21.1 Hive建表(map struct类型)
第118任务: 2.21.2 Hive的基本查询
第119任务: 2.21.3 HiveSQL查询1
第120任务: 2.21.4 HiveSQL查询2
第121任务: 2.21.5 HiveSQL查询3
第122任务: Hive课件PPT讲义
第123任务: 2.22.1 服装销售分析报表:新建参数
第124任务: 2.22.2 服装周销售分析&绩效分析
第125任务: 2.22.3 会员复购分析:计算首次消费日期、几个月后消费、制作透视表
第126任务: 2.22.4 计算复购率、折线图分析复购率趋势变化
第127任务: 2.22.5 Excel BI介绍
第128任务: 2.23.1 财务基本概述
第129任务: 2.23.2 资产负债表指标介绍
第130任务: 2.23.3 利润表指标介绍
第131任务: 2.23.4 表格结构数据动态图表制作:数据验证和控件
第132任务: 2.23.5 表格结构数据动态图表制作:offset函数和公式名称管理器
第133任务: 2.23.6 动态杜邦分析仪
第134任务: 2月23日作业提交入口
第135任务: 2.27.1 资产负债构成分析和趋势分析
第136任务: 2.27.2 资产负债偿债能力分析和营运能力分析
第137任务: 2.27.3 利润分析报表
第138任务: 2.27.4 综合案例业务背景介绍与案例答疑
第139任务: 2.28 综合案例直播答疑
第140任务: 3.1 综合案例直播答疑
第141任务: 3.2.1 综合案例答疑
第142任务: 3.2.2 综合案例作业学员分享1
第143任务: 3.2.3 综合案例作业学员分享2
第144任务: 3.2.4 综合案例作业学员分享3
第145任务: 3.2.5 综合案例作业学员分享4
第146任务: 2.24.1 流程知识基础(上午)
第147任务: 2.24.2 流程应用案例(上午)
第148任务: 2.24.3 数据产品介绍(下午)
第149任务: 2.24.4 数据建模基础(下午)
第150任务: 2.24.5 数据模型案例(下午)
第151任务: EXCEL阶段测试题
第152任务: PowerBI阶段测试
第153任务: MySQL数据库应用阶段测试_V1.0_20200701
第154任务: 3.3.1 Python和anaconda简介
第155任务: 3.3.2 jupyter notebook编辑器介绍
第156任务: 3.3.3 markdown语法介绍
第157任务: 3.3.4 变量和语句书写规范
第158任务: 3.3.5 数据类型介绍
第159任务: 3.6.1 运算符
第160任务: 3.6.2 运算函数和科学计算库
第161任务: 3.6.3 字符串创建和常用运算符
第162任务: 3.6.4 字符串索引和切片及常用方法(上)
第163任务: 3.6.5 字符串常用方法(下)
第164任务: 3月6日作业提交入口
第165任务: 3.7.1 作业题讲解和列表的创建及切片
第166任务: 3.7.2 列表的常用方法
第167任务: 3.7.3 元组的创建及常用方法和字典的创建
第168任务: 3.7.4 字典的常用方法
第169任务: 3.7.5 集合及其常用方法和if判断
第170任务: 3.8.1 练习题讲解和分支结构
第171任务: 3.8.2 if嵌套和while循环
第172任务: 3.8.3 for循环和打断循环
第173任务: 3.8.4 内置函数和模块函数
第174任务: 3.8.5 自定义函数
第175任务: 3.9.1 数据清洗概述、Numpy简介及数组创建
第176任务: 3.9.2 数组数据类型及属性、Series简介
第177任务: 3.9.3 Series 常用操作
第178任务: 3.9.4 创建dataframe 、dataframe属性
第179任务: 3.9.5 dataframe切片索引、增删列
第180任务: 3.10.1 读取数据
第181任务: 3.10.2 查看数据、重复值、缺失值处理
第182任务: 3.10.3 缺失值、异常值处理
第183任务: 3.10.4 数据的集成、数据转换
第184任务: 3.10.5 map apply的使用
第185任务: 3月13日作业提交入口
第186任务: 3.13.1 数据聚合、转换
第187任务: 3.13.2 排序、保存数据
第188任务: 3.13.3 字符串应用1
第189任务: 3.13.4 字符串应用2
第190任务: 3.13.5 字符串应用3
第191任务: 3.14.1 作业讲解
第192任务: 3.14.2 时间数据处理
第193任务: 3.14.3 matplotlib 可视化1
第194任务: 3.14.4 matplotlib 可视化2
第195任务: 3.14.5 pandas 与 seaborn 可视化
第196任务: 3.15.1 titanic 案例
第197任务: 3.15.2 titanic 案例
第198任务: 3.15.3 titanic 案例
第199任务: 3.15.4 白酒销售数据案例
第200任务: 3.15.5 白酒销售数据案例
第201任务: 3.16.1 从多个表中提取指定数据到新表
第202任务: 3.16.2 按日期汇总的表转换成按类别汇总
第203任务: 3.16.3 汇总多个工作簿数据(上)
第204任务: 3.16.4 汇总多个工作簿数据(下)和考勤统计(上)
第205任务: 3.16.5 考勤统计(下)和社保核对
第206任务: 3.17.1 Python发送邮件
第207任务: 3.17.2 Python链接数据库
第208任务: 3.17.3 风控报表一
第209任务: 3.17.4 风控报表二
第210任务: 3.17.5 风控报表三
第211任务: 3.20.1 ETL 概述
第212任务: 3.20.2 kettle 配置及体验
第213任务: 3.20.3 kettle原理、csv转存数据库
第214任务: 3.20.4 ETL 演示-业务系统抽取到数仓
第215任务: 3.20.5 ETL演示 数仓数据到应用层
第216任务: 3.21.1 相关分析
第217任务: 3.21.2 一元线性回归原理
第218任务: 3.21.3 一元线性回归模型评估与检验
第219任务: 3.21.4 多元回归原理
第220任务: 3.21.5 高斯马尔可夫假设
第221任务: 3.21.6 多元回归建模流程
第222任务: 3.22.1 线性回归案例1
第223任务: 3.22.2 线性回归案例2
第224任务: 3.22.3 线性回归案例3
第225任务: 3.22.4 逻辑回归原理
第226任务: 3.22.5 逻辑回归建模评估
第227任务: 3.22.6 逻辑回归案例
第228任务: 3.23.1 逻辑回归案例
第229任务: 3.23.2 逻辑回归案例
第230任务: 3.23.3 矩阵分析法
第231任务: 3.23.4 主成分分析
第232任务: 3.23.5 主成分分析案例
第233任务: 3.23.6 因子分析案例
第234任务: 3.27.1 案例背景知识讲解
第235任务: 3.27.2 业务状况描述和计算Y
第236任务: 3.27.3 取数思路
第237任务: 3.27.4 计算X
第238任务: 3.27.5 建立模型
第239任务: 3.28.1 数据分析方法
第240任务: 3.28.2 数据挖掘算法分类
第241任务: 3.28.3 相关的概念
第242任务: 3.28.4 正则化和代码实战
第243任务: 3.28.5 代码实战
第244任务: 3.28.6 决策树gini
第245任务: 3.28.7 决策树gini
第246任务: 3.29.1 聚类和客户分群
第247任务: 3.29.2 距离的度量
第248任务: 3.29.3 层次聚类
第249任务: 3.29.4 kmeans聚类
第250任务: 3.29.5 代码实战1
第251任务: 3.29.6 代码实战2
第252任务: 3.29.7 代码实战3
第253任务: 机器学习PPT课件
第254任务: 决策树PPT课件
第255任务: 聚类分析PPT课件
第256任务: 关联规则PPT课件
第257任务: 3.30.1 关联规则基本介绍
第258任务: 3.30.2 支持度提升度置信度
第259任务: 3.30.3 关联规则原理
第260任务: 3.30.4 apriori先验知识
第261任务: 3.30.5 代码实战
第262任务: 3.30.6 协同过滤基本介绍
第263任务: 3.30.7 基于用户协同和基于物品协同过滤原理
第264任务: 3.30.8 代码实战
第265任务: 机器学习电子课件
第266任务: 决策树
第267任务: 3.31.1 集成学习基础
第268任务: 3.31.2 bagging与boosting
第269任务: 3.31.3 sklearn代码实现
第270任务: 3.31.4 随机森林
第271任务: 3.31.5 GBDT
第272任务: 4.3.1 回归树
第273任务: 4.3.2 XGBoost
第274任务: 4,3,3 集成学习和神经网络
第275任务: 4.3.4 lightGBM
第276任务: 4.3.5 神经网络算法
第277任务: Python阶段测试
第278任务: Python阶段测试0701版
第279任务: 4.6.1 pytorch代码1
第280任务: 4.6.2 pytorch代码2
第281任务: 4.6.3 Transformers
第282任务: 4.6.4 数据挖掘案例1
第283任务: 4.6.5 数据挖掘案例2
第284任务: 4.6.6 数据挖掘案例3
第285任务: 4.7.1 就业指导1
第286任务: 4.7.2 就业指导2
第287任务: 4.7.3 就业指导3
第288任务: 4.7.4 就业指导4
第289任务: 4.12 毕业典礼
第任务: 综合阶段测试1(CDA L1)
第任务: 综合阶段测试2(CDA L2)
第290任务: 第七版上册
第291任务: 第七版下册
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陈老师:13077998983
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