开课吧数据分析课程，本课程共44.0GB，VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“开课吧《数据分析高薪培养计划就业班》”。
课程目录：├──第二层 数据分析之法|   ├──第八章 SQL操作学习|   |   ├──第八章 课程视频|   |   |   ├──第八章第1节： MySQL数据库(二)_1_ev.ts611.63M|   |   |   ├──第八章第2节： MySQL数据库(三)_ev.ts536.61M|   |   |   ├──第八章第3节： MySQL案例_ev.ts632.31M|   |   |   ├──第八章第4节： mysql面试题讲解_ev.ts187.85M|   |   |   └──第七章第17节： mysql数据库（一）_ev.ts562.10M|   |   └──第八章 课件资料|   |   |   ├──20200907-奖学金作业（9月9日12：30前提交）.txt0.36kb|   |   |   ├──20200907-提升作业.txt0.25kb|   |   |   ├──20200907mysql数据库（二）课件.pdf752.38kb|   |   |   ├──20200907mysql数据库（二）课前资料.zip22.96kb|   |   |   ├──20200907课后文件.zip1.63kb|   |   |   ├──20200909-奖学金作业（9月11日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   ├──20200909-提升作业.txt0.24kb|   |   |   ├──20200909mysql数据库（三）代码文件.zip8.77kb|   |   |   ├──20200909mysql数据库（三）课件.pdf560.87kb|   |   |   ├──20200909课后文件.zip531.18kb|   |   |   ├──20200911-奖学金作业（9月14日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   ├──20200911-提升作业.txt0.24kb|   |   |   ├──20200911MySQL案例课件.pdf617.70kb|   |   |   ├──20200911mysql案例课前资料.zip1.02M|   |   |   ├──20200914sql语句.txt1.99kb|   |   |   └──可复制作业题代码-用sublime打开，复制代码运行即可.zip1.61kb|   ├──第九章 大数据平台学习|   |   ├──第九章 课程视频|   |   |   ├──第2节 数据分析Hive实验VNC版|   |   |   |   ├──Hive表结构汇总.xlsx11.94kb|   |   |   |   └──云平台实验手册(v2.0).pdf1.54M|   |   |   ├──第3节 Hadoop原理与概念|   |   |   |   ├──1.Hadoop原理与概念.pdf1.42M|   |   |   |   └──第3节 Hadoop原理与概念.mp4273.35M|   |   |   ├──第九章第1节： Hadoop原理与概念&Hive入门_ev.ts594.75M|   |   |   ├──第九章第3节： HiveSQL核心技能-基本操作_ev.ts73.59M|   |   |   ├──第九章第4节： HiveSQL核心技能-表连接_ev.ts789.43M|   |   |   ├──第九章第5节： HiveSQL核心技能-窗口函数_ev.ts700.93M|   |   |   ├──第九章第6节： HiveSQL常用优化技巧_ev.ts579.32M|   |   |   ├──第九章第7节： 大数据分析综合案例_ev.ts545.49M|   |   |   ├──第九章第8节： MySQL5.7的安装_ev.ts106.34M|   |   |   ├──第九章第8节： 安装CentOS7系统_ev.ts58.88M|   |   |   ├──第九章第8节： 创建3台虚拟机_ev.ts48.49M|   |   |   ├──第九章第8节： 集群基准测试与使用_ev.ts38.96M|   |   |   ├──第九章第8节： 课程介绍_ev.ts24.58M|   |   |   ├──第九章第8节： 完全分布式集群的搭建_ev.ts157.75M|   |   |   ├──第九章第8节： 虚拟机设置与免密登录_ev.ts68.36M|   |   |   └──第九章第8节： 注意事项与总结_ev.ts77.15M|   |   └──第九章 课件资料|   |   |   ├──1.Hadoop&Hive入门 .pdf1.36M|   |   |   ├──20200914安装资料.zip167.55M|   |   |   ├──20200914平台Hive实验手册 (1).pdf812.59kb|   |   |   ├──20200914平台Hive实验手册.pdf812.59kb|   |   |   ├──20200914作业（9月16日12：30前提交）.txt0.32kb|   |   |   ├──20200916-奖学金作业（9月18日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   ├──20200916HiveSQL核心技能-基本操作课件.pdf846.41kb|   |   |   ├──20200916HiveSQL核心技能-基本操作资料.zip7.88kb|   |   |   ├──20200916Hive表结构汇总.xlsx13.60kb|   |   |   ├──20200916阿里SQL代码编码原则与规范.pdf746.46kb|   |   |   ├──20200916课后资料.zip951.32kb|   |   |   ├──20200918-奖学金作业（9月21日12：30前提交）.txt0.36kb|   |   |   ├──20200918HiveSQL核心技能-表连接.pdf5.14M|   |   |   ├──20200918课后资料.zip161.97kb|   |   |   ├──20200918资料.zip7.16kb|   |   |   ├──20200921-奖学金作业（9月23日12：30前提交） .txt0.35kb|   |   |   ├──20200921HiveSQL核心技能-窗口函数(1).pdf1.39M|   |   |   ├──20200921课后资料.zip164.86kb|   |   |   ├──20200923-奖学金作业（9月25日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   ├──20200923HiveSQL常用优化技巧代码.zip8.27kb|   |   |   ├──20200923HiveSQL常用优化技巧课件.pdf718.58kb|   |   |   ├──20200923课后资料.zip0.68kb|   |   |   ├──20200925-奖学金作业（9月28日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   ├──20200925大数据分析综合案例课件.pdf1.27M|   |   |   ├──hive进入流程.docx724.27kb|   |   |   ├──html HiveSQL核心技能-窗口函数.zip7.85kb|   |   |   ├──vim简介.pdf311.55kb|   |   |   ├──大数据分析之hive.png126.90kb|   |   |   ├──大数据分析综合案例.pdf1.27M|   |   |   ├──课堂资料.zip152.28M|   |   |   └──完全分布式资料.zip649.57M|   ├──第六章 开班典礼之数据分析概览|   |   ├──第六章 课件资料|   |   |   ├──01_Python简介与环境安装 .pdf1.23M|   |   |   ├──20200731-作业（8月3日12：30前提交）.txt0.38kb|   |   |   ├──开班典礼.pdf91.18M|   |   |   ├──课后课件.zip302.31kb|   |   |   └──数据分析师课程体系介绍(1)(1).pdf444.91kb|   |   └──第六章 视频课程|   |   |   ├──第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_1_ev.ts5.34M|   |   |   ├──第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_2_ev.ts356.21M|   |   |   ├──第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_3_ev.ts312.87M|   |   |   └──第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_ev.ts3.11M|   ├──第七章 Python操作学习|   |   ├──第七章|   |   |   ├──1.课后文件Python文件操作 excel,word.zip4.49M|   |   |   ├──2.课后文件xmind.zip123.22kb|   |   |   ├──20200803-奖学金作业（8月5日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   ├──20200803-提升作业.txt0.33kb|   |   |   ├──20200805-奖学金作业（8月7日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   ├──20200805-提升作业.txt0.25kb|   |   |   ├──20200805python数据容器课后资料.zip3.89kb|   |   |   ├──20200805Python数据容器课件.pdf771.64kb|   |   |   ├──20200807-奖学金作业（8月10日12：30前提交）.txt0.36kb|   |   |   ├──20200807-提升作业.txt0.26kb|   |   |   ├──20200807课后资料.zip11.75kb|   |   |   ├──20200810-奖学金作业（8月12日12：30前提交）.txt0.37kb|   |   |   ├──20200810-提升作业.txt0.25kb|   |   |   ├──20200810课后资料.zip13.11kb|   |   |   ├──20200812-奖学金作业（8月14日12：30前提交） .txt0.37kb|   |   |   ├──20200812-提升作业 .txt0.27kb|   |   |   ├──20200814-奖学金作业（8月17日12：30前提交） .txt0.35kb|   |   |   ├──20200814课后资料.zip2.76kb|   |   |   ├──20200817-奖学金作业（8月19日12：30前提交）.txt0.37kb|   |   |   ├──20200817课后文件.zip84.88kb|   |   |   ├──20200817爬虫第二节内容.pdf662.91kb|   |   |   ├──20200819-奖学金作业（8月21日12：30前提交） .txt0.35kb|   |   |   ├──20200819-提升作业 .txt0.26kb|   |   |   ├──20200821-奖学金作业（8月24日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   ├──20200821-提升作业.txt0.24kb|   |   |   ├──20200821NumPy课件.pdf846.83kb|   |   |   ├──20200824-奖学金作业（8月26日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   ├──20200824-提升作业.txt0.24kb|   |   |   ├──20200824科学计算库Pandas课件.pdf769.46kb|   |   |   ├──20200824课后文件.zip119.85kb|   |   |   ├──20200826-奖学金作业（8月28日12：30前提交）.txt0.36kb|   |   |   ├──20200826-提升作业.txt0.24kb|   |   |   ├──20200826科学计算库Pandas课件 (和24号相同).pdf769.46kb|   |   |   ├──20200826课后代码.zip12.83kb|   |   |   ├──20200828-奖学金作业（8月31日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   ├──20200828-提升作业.txt0.25kb|   |   |   ├──20200828案例电影分析.zip2.67M|   |   |   ├──20200828案例电影数据分析.pdf579.96kb|   |   |   ├──20200828课后资料.zip1016.96kb|   |   |   ├──20200831-奖学金作业（9月2日12：30前提交）本次无提升作业.txt0.35kb|   |   |   ├──20200831案例电商数据分析代码文件.zip12.24kb|   |   |   ├──20200831案例电商数据分析课件.pdf600.77kb|   |   |   ├──20200831课后资料.zip2.86M|   |   |   ├──20200831数据源.zip2.58M|   |   |   ├──20200902-奖学金作业（9月4日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   ├──20200902html基于电商平台用户画像分析.zip8.69kb|   |   |   ├──20200902案例基于电商平台用户画像分析.pdf509.68kb|   |   |   ├──20200902课后代码用户行为分析案例.zip25.11kb|   |   |   ├──20200902课前数据.zip288.74M|   |   |   ├──20200903RFM评分算法代码文件.zip130.63kb|   |   |   ├──20200904-奖学金作业（9月7日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   ├──20200904mysql数据库（一）课件.pdf2.09M|   |   |   ├──20200904mysql数据库（一）资料.zip30.46kb|   |   |   ├──20200904课后材料.zip1.19kb|   |   |   ├──numpy的html文件.zip49.86kb|   |   |   ├──Pandas思维导图 xmind文件.zip112.58kb|   |   |   ├──python基础代码.zip7.73kb|   |   |   ├──Python可视化matplotlib.pdf1.25M|   |   |   ├──Python数据分析第一天.zip371.59kb|   |   |   ├──xmind官网下载地址.txt0.05kb|   |   |   ├──开启Python大门&Python基础语法.pdf904.55kb|   |   |   ├──课后资料numpy.zip216.72kb|   |   |   ├──课前文件Python函数与异常处理.zip841.42kb|   |   |   ├──课前文件Python面向对象与模块.zip4.43M|   |   |   ├──课前文件Python文件操作excel word.zip1.36M|   |   |   ├──配置安装包.docx14.39kb|   |   |   ├──数据爬虫的基本原理.pdf995.34kb|   |   |   ├──思维导图.png228.73kb|   |   |   ├──提升作业第2题数据.txt0.82kb|   |   |   ├──提升作业第二题涉及一小段数据集.txt0.37kb|   |   |   └──作业代码.zip118.40kb|   |   ├──第七章第10节： 科学计算库Numpy_ev.ts571.37M|   |   ├──第七章第11节： 科学计算库Pandas上_ev.ts636.19M|   |   ├──第七章第12节： 科学计算库Pandas下_ev.ts1.34G|   |   ├──第七章第13节： 电影数据分析-项目_ev.ts666.74M|   |   ├──第七章第14节： 电商销售数据分析_1_ev.ts9.03M|   |   ├──第七章第15节： 电商平台用户画像分析_ev.ts573.78M|   |   ├──第七章第16节： RFM模型评分制算法_ev.ts507.88M|   |   ├──第七章第1节： 开启Python大门&Python基础语法_ev.ts591.84M|   |   ├──第七章第2节： Python数据容器_ev.ts499.10M|   |   ├──第七章第3节： Python函数与异常处理_ev.ts532.97M|   |   ├──第七章第4节： Python面向对象与模块_ev.ts585.21M|   |   ├──第七章第5节： Python基础作业讲解_ev.ts421.40M|   |   ├──第七章第6节： Python文件操作 excel,word_ev.ts105.48M|   |   ├──第七章第7节： 数据爬虫的基本原理_ev.ts454.15M|   |   ├──第七章第8节： 数据爬取常用库的使用_ev.ts634.02M|   |   └──第七章第9节： Python可视化matplotlib_ev.ts575.65M|   ├──第十章 可视化学习|   |   ├──第一十章 课程视频|   |   |   ├──第一十章第1节： Excel常用图形可视化1_ev.ts549.46M|   |   |   ├──第一十章第2节： Excel常用图形可视化2_ev.ts546.00M|   |   |   ├──第一十章第3节： tableau常用可视化图形讲解_ev.ts603.52M|   |   |   ├──第一十章第4节： tableau高级可视化讲解（上）_ev.ts539.21M|   |   |   └──第一十章第5节： tableau prep_ev.ts566.28M|   |   └──第一十章 课件资料|   |   |   └──资料|   |   |   |   ├──15期国庆作业说明.docx52.84kb|   |   |   |   ├──20200928-奖学金作业（10月9日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   |   ├──20200928excel基础图形.pdf2.12M|   |   |   |   ├──20200928excel基础图形数据源_课上.xlsx66.53kb|   |   |   |   ├──20200928可视化概述.pdf2.11M|   |   |   |   ├──20201009-奖学金作业（10月12日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   |   ├──20201009excel动态图数据源_课上.xlsx96.53kb|   |   |   |   ├──20201009excel进阶课件.pdf2.93M|   |   |   |   ├──20201009数据源 - 课上.xlsx165.52kb|   |   |   |   ├──20201012-奖学金作业（10月14日12：30前提交）.txt0.36kb|   |   |   |   ├──20201012常规图表.pdf6.83M|   |   |   |   ├──20201012课后文件.zip221.01kb|   |   |   |   ├──20201012示例 - 超市.xlsx1.21M|   |   |   |   ├──20201014-奖学金作业（10月16日12：30前提交）.txt0.35kb|   |   |   |   ├──20201014高级图表.pdf1.66M|   |   |   |   ├──20201014课后资料.zip2.18M|   |   |   |   ├──20201014课前文件.zip255.35kb|   |   |   |   ├──20201016-奖学金作业（10月19日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   |   ├──20201016PREP及作业总结课件.pdf4.19M|   |   |   |   ├──20201016课后资料.zip31.01kb|   |   |   |   ├──20201016课前资料.zip28.82kb|   |   |   |   ├──20201016数据源.zip31.26kb|   |   |   |   ├──20201019-奖学金作业（10月21日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   |   ├──20201019mac版Mysql驱动说明.zip56.53kb|   |   |   |   ├──20201019课后文件.zip164.62kb|   |   |   |   ├──20201019课前资料.zip76.73M|   |   |   |   ├──20201019新零售行业决策分析.pdf3.11M|   |   |   |   ├──DAY1公式.txt0.75kb|   |   |   |   ├──tableau prep版本参考图.png40.70kb|   |   |   |   ├──tableau prep下载链接.txt0.14kb|   |   |   |   ├──tableau下载链接.txt0.08kb|   |   |   |   ├──地图源.zip1.53kb|   |   |   |   └──国庆大作业不强制.txt0.06kb|   ├──第四章 MySQL基础预备|   |   ├──第四章 课程视频|   |   |   └──第四章第1节： Mysql图形化界面操作_ev.ts529.42M|   |   └──第四章 课件资料|   └──第五章 奖学金班学习计划表|   |   ├──mysql图形可视化基础.pdf1.26M|   |   ├──第二周学习计划书（8.10-8.14）.pdf186.70kb|   |   ├──第三周学习计划书（8.17-8.21）.pdf249.97kb|   |   ├──第四周学习计划书（8.24-8.28）.pdf249.48kb|   |   └──第一周学习计划书（7.31-8.7）.pdf286.53kb├──第三层 数据分析之道|   ├──第十二章 行业案例分析|   |   ├──第1节 分析前预备知识|   |   |   ├──第1节 分析前预备知识(1).mp433.31M|   |   |   ├──第1节 分析前预备知识(2).mp472.62M|   |   |   └──第一节——分析前的预备知识.pdf2.84M|   |   ├──第2节 DAU-举足轻重的地位|   |   |   ├──第2节 DAU-举足轻重的地位.mp4139.19M|   |   |   └──第二节——DAU的举足轻重地位.pdf7.81M|   |   ├──第3节 如何进行用户分层？|   |   |   ├──第3节 如何进行用户分层.mp4129.57M|   |   |   └──第三节——如何进行用户分层.pdf3.43M|   |   ├──第4节 行研如何进行竞对分析？|   |   |   ├──第4节 行研如何进行竞对分析.mp4131.58M|   |   |   └──第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf7.47M|   |   ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析|   |   |   ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析.mp4114.09M|   |   |   ├──第五节——互联网的下半场—TO B分析.pdf642.83kb|   |   |   └──行业案例分析结课报告.zip14.64M|   |   ├──第6节 如何做好大促的复盘|   |   |   ├──第6节 如何做好大促的复盘(1).mp465.26M|   |   |   ├──第6节 如何做好大促的复盘(2).mp458.82M|   |   |   └──第六节——如何做好大促的复盘.pdf21.42M|   |   ├──第7节 常用异动分析方法|   |   |   ├──第7节 常用异动分析方法.mp4122.11M|   |   |   └──第七节——常用异动分析方法.pdf797.34kb|   |   └──第8节 撰写分析报告的关键技巧|   |   |   ├──第8节 撰写分析报告的关键技巧.mp4154.30M|   |   |   ├──第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf16.71M|   |   |   └──电商交易数据分析报告.pdf1022.30kb|   └──第十一章 数据分析方法论（重点学习）|   |   ├──第十一章 课程视频|   |   |   ├──第十一章第4节： 如何进行产品功能分析_ev.ts498.16M|   |   |   ├──第十一章第5节： 如何进行用户分析_1_ev.ts485.49M|   |   |   ├──第十一章第5节： 如何进行用户分析_ev.ts494.10M|   |   |   ├──第十一章第7节： 如何搭建经营分析看板_ev.ts486.68M|   |   |   ├──第十一章第8节： 如何进行节假日复盘分析_ev.ts478.82M|   |   |   ├──第十一章第二节：如何进行行业分析_ev.ts491.90M|   |   |   ├──第十一章第三节：如何进行流量分析_ev.ts504.18M|   |   |   └──第十一章第一节：如何进行业务目标拆解_ev.ts470.22M|   |   └──第十一章 课件资料|   |   |   ├──20201021-奖学金作业（10月23.pdf462.43kb|   |   |   ├──20201021业务目标拆解课件.pdf10.93M|   |   |   ├──20201023-奖学金作业（10月26日12：30前提交） .txt0.34kb|   |   |   ├──20201023èˉèμ.zip997.04kb|   |   |   ├──20201023课前资料.zip100.76kb|   |   |   ├──20201023数据指标体系.pdf462.43kb|   |   |   ├──20201023业务目标拆解.pdf10.94M|   |   |   ├──20201026-奖学金作业（10月28日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   ├──20201026数据分析方法论.pdf15.05M|   |   |   ├──20201028-奖学金作业（10月30日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   ├──20201028数据分析报告.pdf13.28M|   |   |   ├──20201030-奖学金作业（11月2日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   ├──20201030产品功能分析.pdf14.44M|   |   |   ├──20201030流量分析和产品功能分析.pdf14.55M|   |   |   ├──20201102-奖学金作业（11月04日12：30前提交）.txt0.33kb|   |   |   ├──20201102更新文件.zip15.62M|   |   |   ├──20201102行业案例分析之六.zip5.17kb|   |   |   ├──20201102用户分析.zip227.01kb|   |   |   ├──20201102用户和留存分析.pdf15.54M|   |   |   ├──20201104-奖学金作业（11月6日12：30前提交） .txt0.34kb|   |   |   ├──20201104运营与经营分析.pdf20.51M|   |   |   ├──20201104运营与经营分析.zip102.04kb|   |   |   ├──20201106-奖学金作业（11月9日12：30前提交） .txt0.34kb|   |   |   ├──20201106复盘分析.pdf10.80M|   |   |   ├──20201106复盘分析.zip161.49kb|   |   |   ├──xdmgoogleplaybrowsercrx.zip100.88kb|   |   |   ├──获客渠道.zip24.25kb|   |   |   └──经营与运营分析报告模板.zip6.53M├──第四层 数据分析之禅|   └──第十三章 数据分析之数理统计与算法建模|   |   ├──第十三章 课程视频|   |   |   ├──第一十二章第10节： 时间序列（二）_ev.ts506.33M|   |   |   ├──第一十二章第11节： 新闻分类_ev.ts502.01M|   |   |   ├──第一十二章第12节： 新闻分类（二）_ev.ts496.65M|   |   |   ├──第一十二章第13节： 逻辑回归_ev.ts715.70M|   |   |   ├──第一十二章第14节： 分类模型评估_ev.ts808.08M|   |   |   ├──第一十二章第15节_ev.ts732.65M|   |   |   ├──第一十二章第16节： 朴素贝叶斯_ev.ts619.90M|   |   |   ├──第一十二章第17节： 决策树_ev.ts654.06M|   |   |   ├──第一十二章第18节： KMeans_ev.ts956.07M|   |   |   ├──第一十二章第19节： 啤酒销量时序分析_ev.ts800.37M|   |   |   ├──第一十二章第1节： 描述性统计分析_ev.ts493.61M|   |   |   ├──第一十二章第2节： 推断统计分析——参数估计 哈哈 片段详情 _ev.ts509.90M|   |   |   ├──第一十二章第3节： 推断统计分析——假设检验_ev.ts485.70M|   |   |   ├──第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_1_ev.ts495.33M|   |   |   ├──第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_ev.ts457.79M|   |   |   ├──第一十二章第6节： 线性回归_ev.ts477.02M|   |   |   ├──第一十二章第7节： AQI分析与预测（一）_ev.ts495.71M|   |   |   ├──第一十二章第8节： AQI分析与预测（二）_ev.ts516.79M|   |   |   └──第一十二章第9节： 时间序列_ev.ts506.33M|   |   └──第十三章 课件资料|   |   |   ├──20201109-奖学金作业（11月11日12：30前提交） .txt0.34kb|   |   |   ├──20201109描述性统计分析-代码.zip99.87kb|   |   |   ├──20201109描述性统计分析课件.pdf855.03kb|   |   |   ├──20201111(课上代码）.zip143.71kb|   |   |   ├──20201111-奖学金作业（11月13日12：30前提交）.txt0.33kb|   |   |   ├──20201111推断统计分析-参数估计课件.pdf935.39kb|   |   |   ├──20201111推断统计分析-参数估计作业答案.zip4.11kb|   |   |   ├──20201113-奖学金作业（11月16日12：30前提交）.txt0.34kb|   |   |   ├──20201113代码.zip12.03kb|   |   |   ├──20201113课后作业答案.zip3.48kb|   |   |   ├──20201113推断统计分析——假设检验课件.pdf708.09kb|   |   |   ├──20201116常用假设检验(一) .pdf1.15M|   |   |   ├──20201118-奖学金作业（11月20日12：30前提交）.txt0.33kb|   |   |   ├──20201118常用假设检验作业答案（二）(1).zip1.55kb|   |   |   ├──20201118课后资料.zip1.46kb|   |   |   ├──20201120-奖学金作业（11月23日12：30前提交）.txt0.33kb|   |   |   ├──20201120课后资料.zip2.11kb|   |   |   ├──20201120线性回归.pdf1.04M|   |   |   ├──20201120线性回归作业参考答案.zip6.29kb|   |   |   ├──20201123-奖学金作业（11月25日12：30前提交）.txt0.33kb|   |   |   ├──20201123AQI分析与预测.pdf2.08M|   |   |   ├──20201123课前文件.zip12.06kb|   |   |   ├──20201125-奖学金作业（11月27日12：30前提交）.txt0.33kb|   |   |   ├──20201125课后文件.zip856.84kb|   |   |   ├──20201127-奖学金作业（11月30日12：30前提交）.txt0.33kb|   |   |   ├──20201127课上工具.zip2.16kb|   |   |   ├──20201127时间序列分析.pdf3.98M|   |   |   ├──20201127时间序列分析最新更新.pdf3.93M|   |   |   ├──20201130-作业 (1).txt0.25kb|   |   |   ├──20201130-作业.txt0.25kb|   |   |   ├──20201130课后资料.zip2.77M|   |   |   ├──20201130时间序列分析 (1).pdf3.93M|   |   |   ├──20201130时间序列分析.pdf3.93M|   |   |   ├──20201202-作业.txt0.29kb|   |   |   ├──20201202数据源.zip7.73M|   |   |   ├──20201202新闻分类.pdf1.68M|   |   |   ├──K-Means.pdf1.09M|   |   |   ├──Kmeans参考答案.zip74.07kb|   |   |   ├──KNN.pdf845.51kb|   |   |   ├──KNN代码.zip67.30kb|   |   |   ├──KNN课后作业参考答案.zip209.81kb|   |   |   ├──stopword.txt14.83kb|   |   |   ├──分类模型评估-代码.zip2.59kb|   |   |   ├──分类模型评估作业参考答案.zip171.89kb|   |   |   ├──辅助视频.txt0.07kb|   |   |   ├──决策树代码.zip2.81kb|   |   |   ├──决策树课件.pdf1.13M|   |   |   ├──决策树作业参考答案.zip133.62kb|   |   |   ├──逻辑回归.zip3.89kb|   |   |   ├──逻辑回归参考答案.zip5.12kb|   |   |   ├──啤酒销量资料汇总.zip3.91M|   |   |   ├──朴素贝叶斯.pdf950.07kb|   |   |   ├──朴素贝叶斯代码.zip1.64kb|   |   |   ├──朴素贝叶斯课后作业参考答案.zip306.89kb|   |   |   └──线性回归.pdf1.04M├──第一层 数据分析之术|   ├──第二章 Excel基础预备|   |   ├──第二章 课程视频|   |   |   ├──第二章第1节： Excel知识回顾__ev.ts752.80M|   |   |   ├──第二章第2节： Excel案例分析__ev.ts876.52M|   |   |   ├──第二章第3节： Excel案例答疑.mp4128.63M|   |   |   ├──第二章第4节： Excel常规操作__ev.ts447.14M|   |   |   ├──第二章第5节： Excel公式与函数__ev.ts448.23M|   |   |   ├──第二章第6节： Excel数据透视表操作__ev.ts424.87M|   |   |   ├──第二章第7节： 电商视频__ev.ts551.25M|   |   |   └──第二章第8节： 短租完整__ev.ts462.23M|   |   └──第二章 课件资料|   |   |   ├──Excel常规操作作业-答案_.zip73.85kb|   |   |   ├──Excel常规知识_.pdf9.53M|   |   |   ├──Excel的常规操作_.pdf4.80M|   |   |   ├──Excel函数由浅入深课件 _.zip2.22M|   |   |   ├──Excel函数由浅入深作业以及答案_.zip72.65kb|   |   |   ├──Excel数据透视表操作课件_.pdf1.05M|   |   |   ├──第3节 Excel数据集及材料准备_.zip16.43M|   |   |   ├──电商视频课件_.zip2.87M|   |   |   ├──短租课件与数据源_.zip3.49M|   |   |   └──数据透视表数据_.zip178.93kb|   ├──第三章 Python基础了解|   |   ├──第三章 课件资料|   |   |   ├──当代孔明的破敌之策_.pdf8.80M|   |   |   ├──课后资料_.zip1.34M|   |   |   └──课件-随机生成电话号_.pdf337.68kb|   |   └──第三章 视频课程|   |   |   ├──第三章第1节： 人生苦短，我用Python——用编程处理数据__ev.ts374.27M|   |   |   └──第三章第2节： 以电商模型为例，分析企业价值——数据分析案例报告__ev.ts247.91M|   └──第一章 预备工具安装|   |   ├──第一章课件资料|   |   |   ├──Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64安装包_.zip634.04M|   |   |   ├──Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64_.zip469.69M|   |   |   ├──Mac安装anaconda_.pdf2.37M|   |   |   ├──Mac环境下安装MySQL_.pdf5.43M|   |   |   ├──mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64_.zip328.96M|   |   |   ├──mysql-installer-community-5.7.27.0_.zip424.38M|   |   |   ├──Windows10系统下，彻底删除卸载MySQL——如果安装出错，需要卸载使用该课件_.pdf264.07kb|   |   |   ├──win系统安装anaconda_.pdf931.23kb|   |   |   └──win系统下安装MySQL_.pdf2.07M|   |   └──第一章视频课程|   |   |   ├──第一章第1节： anaconda for mac__ev.ts72.82M|   |   |   ├──第一章第2节： anaconda for windows__ev.ts32.74M|   |   |   ├──第一章第3节： mac 下安装mysql__ev.ts82.71M|   |   |   └──第一章第4节： win下安装mysql__ev.ts96.90M└──就业指导|   ├──第十四章 就业指导课-上|   |   ├──第1节 分析师工作与项目介绍|   |   |   ├──第1节 分析师工作与项目介绍.mp4128.44M|   |   |   ├──就业指导1.pdf10.20M|   |   |   └──课后资料.zip194.17kb|   |   └──第2节 数据分析师入行指导|   |   |   ├──第2节 数据分析师入行指导.mp4124.08M|   |   |   └──就业指导2.pdf12.59M|   └──第十四章 就业指导课-下|   |   ├──第十四章 课程视频|   |   |   └──第一十三章第1节： 就业指导1_ev.ts502.89M|   |   └──第十四章 课件资料|   |   |   ├──20201207就业课数据.zip1.29M|   |   |   └──20201207就业指导1.pdf11.13M

下载地址： 70365
　　├─ 就业指导
　　│　　├─ 第十四章 就业指导课-下
　　│　　│　　├─ 第十四章 课件资料
　　│　　│　　│　　├─ 20201207就业指导1.pdf (11.13MB)
　　│　　│　　│　　└─ 20201207就业课数据.zip (1.29MB)
　　│　　│　　└─ 第十四章 课程视频
　　│　　│　　│　　└─ 第一十三章第1节： 就业指导1_ev.ts (502.89MB)
　　│　　└─ 第十四章 就业指导课-上
　　│　　│　　├─ 第2节 数据分析师入行指导
　　│　　│　　│　　├─ 就业指导2.pdf (12.59MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第2节 数据分析师入行指导.mp4 (124.12MB)
　　│　　│　　└─ 第1节 分析师工作与项目介绍
　　│　　│　　│　　├─ 课后资料.zip (194.17KB)
　　│　　│　　│　　├─ 就业指导1.pdf (10.20MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第1节 分析师工作与项目介绍.mp4 (128.49MB)
　　├─ 第一层 数据分析之术
　　│　　├─ 第一章 预备工具安装
　　│　　│　　├─ 第一章视频课程
　　│　　│　　│　　├─ 第一章第4节： win下安装mysql__ev.ts (96.90MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一章第3节： mac 下安装mysql__ev.ts (82.71MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一章第2节： anaconda for windows__ev.ts (32.74MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第一章第1节： anaconda for mac__ev.ts (72.82MB)
　　│　　│　　└─ 第一章课件资料
　　│　　│　　│　　├─ win系统下安装MySQL_.pdf (2.07MB)
　　│　　│　　│　　├─ win系统安装anaconda_.pdf (931.23KB)
　　│　　│　　│　　├─ Windows10系统下，彻底删除卸载MySQL——如果安装出错，需要卸载使用该课件_.pdf (264.07KB)
　　│　　│　　│　　├─ mysql-installer-community-5.7.27.0_.zip (424.38MB)
　　│　　│　　│　　├─ mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64_.zip (328.96MB)
　　│　　│　　│　　├─ Mac环境下安装MySQL_.pdf (5.43MB)
　　│　　│　　│　　├─ Mac安装anaconda_.pdf (2.37MB)
　　│　　│　　│　　├─ Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64_.zip (469.69MB)
　　│　　│　　│　　└─ Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64安装包_.zip (634.04MB)
　　│　　├─ 第三章 Python基础了解
　　│　　│　　├─ 第三章 视频课程
　　│　　│　　│　　├─ 第三章第2节： 以电商模型为例，分析企业价值——数据分析案例报告__ev.ts (247.91MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第三章第1节： 人生苦短，我用Python——用编程处理数据__ev.ts (374.27MB)
　　│　　│　　└─ 第三章 课件资料
　　│　　│　　│　　├─ 课件-随机生成电话号_.pdf (337.68KB)
　　│　　│　　│　　├─ 课后资料_.zip (1.34MB)
　　│　　│　　│　　└─ 当代孔明的破敌之策_.pdf (8.80MB)
　　│　　└─ 第二章 Excel基础预备
　　│　　│　　├─ 第二章 课件资料
　　│　　│　　│　　├─ 数据透视表数据_.zip (178.93KB)
　　│　　│　　│　　├─ 短租课件与数据源_.zip (3.49MB)
　　│　　│　　│　　├─ 电商视频课件_.zip (2.87MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第3节 Excel数据集及材料准备_.zip (16.43MB)
　　│　　│　　│　　├─ Excel数据透视表操作课件_.pdf (1.05MB)
　　│　　│　　│　　├─ Excel函数由浅入深作业以及答案_.zip (72.65KB)
　　│　　│　　│　　├─ Excel函数由浅入深课件 _.zip (2.22MB)
　　│　　│　　│　　├─ Excel的常规操作_.pdf (4.80MB)
　　│　　│　　│　　├─ Excel常规知识_.pdf (9.53MB)
　　│　　│　　│　　└─ Excel常规操作作业-答案_.zip (73.85KB)
　　│　　│　　└─ 第二章 课程视频
　　│　　│　　│　　├─ 第二章第8节： 短租完整__ev.ts (462.23MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第二章第7节： 电商视频__ev.ts (551.25MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第二章第6节： Excel数据透视表操作__ev.ts (424.87MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第二章第5节： Excel公式与函数__ev.ts (448.23MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第二章第4节： Excel常规操作__ev.ts (447.14MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第二章第3节： Excel案例答疑.mp4 (128.67MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第二章第2节： Excel案例分析__ev.ts (876.52MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第二章第1节： Excel知识回顾__ev.ts (752.80MB)
　　├─ 第四层 数据分析之禅
　　│　　└─ 第十三章 数据分析之数理统计与算法建模
　　│　　│　　├─ 第十三章 课件资料
　　│　　│　　│　　├─ 线性回归.pdf (1.04MB)
　　│　　│　　│　　├─ 朴素贝叶斯课后作业参考答案.zip (306.89KB)
　　│　　│　　│　　├─ 朴素贝叶斯代码.zip (1.64KB)
　　│　　│　　│　　├─ 朴素贝叶斯.pdf (950.07KB)
　　│　　│　　│　　├─ 啤酒销量资料汇总.zip (3.91MB)
　　│　　│　　│　　├─ 逻辑回归参考答案.zip (5.12KB)
　　│　　│　　│　　├─ 逻辑回归.zip (3.89KB)
　　│　　│　　│　　├─ 决策树作业参考答案.zip (133.62KB)
　　│　　│　　│　　├─ 决策树课件.pdf (1.13MB)
　　│　　│　　│　　├─ 决策树代码.zip (2.81KB)
　　│　　│　　│　　├─ 辅助视频.txt (76.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 分类模型评估作业参考答案.zip (171.89KB)
　　│　　│　　│　　├─ 分类模型评估-代码.zip (2.59KB)
　　│　　│　　│　　├─ stopword.txt (14.83KB)
　　│　　│　　│　　├─ KNN课后作业参考答案.zip (209.81KB)
　　│　　│　　│　　├─ KNN代码.zip (67.30KB)
　　│　　│　　│　　├─ KNN.pdf (845.51KB)
　　│　　│　　│　　├─ Kmeans参考答案.zip (74.07KB)
　　│　　│　　│　　├─ K-Means.pdf (1.09MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201202新闻分类.pdf (1.68MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201202数据源.zip (7.73MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201202-作业.txt (293.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201130时间序列分析.pdf (3.93MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201130时间序列分析 (1).pdf (3.93MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201130课后资料.zip (2.77MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201130-作业.txt (258.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201130-作业 (1).txt (258.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201127时间序列分析最新更新.pdf (3.93MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201127时间序列分析.pdf (3.98MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201127课上工具.zip (2.16KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201127-奖学金作业（11月30日12：30前提交）.txt (337.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201125课后文件.zip (856.84KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201125-奖学金作业（11月27日12：30前提交）.txt (337.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201123课前文件.zip (12.06KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201123AQI分析与预测.pdf (2.08MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201123-奖学金作业（11月25日12：30前提交）.txt (337.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201120线性回归作业参考答案.zip (6.29KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201120线性回归.pdf (1.04MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201120课后资料.zip (2.11KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201120-奖学金作业（11月23日12：30前提交）.txt (337.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201118课后资料.zip (1.46KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201118常用假设检验作业答案（二）(1).zip (1.55KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201118-奖学金作业（11月20日12：30前提交）.txt (335.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201116常用假设检验(一) .pdf (1.15MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201113推断统计分析——假设检验课件.pdf (708.09KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201113课后作业答案.zip (3.48KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201113代码.zip (12.03KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201113-奖学金作业（11月16日12：30前提交）.txt (345.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201111推断统计分析-参数估计作业答案.zip (4.11KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201111推断统计分析-参数估计课件.pdf (935.39KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201111-奖学金作业（11月13日12：30前提交）.txt (335.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201111(课上代码）.zip (143.71KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201109描述性统计分析课件.pdf (855.03KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201109描述性统计分析-代码.zip (99.87KB)
　　│　　│　　│　　└─ 20201109-奖学金作业（11月11日12：30前提交） .txt (351.00Bytes)
　　│　　│　　└─ 第十三章 课程视频
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第9节： 时间序列_ev.ts (506.33MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第8节： AQI分析与预测（二）_ev.ts (516.79MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第7节： AQI分析与预测（一）_ev.ts (495.71MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第6节： 线性回归_ev.ts (477.02MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_ev.ts (457.79MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_1_ev.ts (495.33MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第3节： 推断统计分析——假设检验_ev.ts (485.70MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第2节： 推断统计分析——参数估计 哈哈 片段详情 _ev.ts (509.90MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第1节： 描述性统计分析_ev.ts (493.61MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第19节： 啤酒销量时序分析_ev.ts (800.37MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第18节： KMeans_ev.ts (956.07MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第17节： 决策树_ev.ts (654.06MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第16节： 朴素贝叶斯_ev.ts (619.90MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第15节_ev.ts (732.65MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第14节： 分类模型评估_ev.ts (808.08MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第13节： 逻辑回归_ev.ts (715.70MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第12节： 新闻分类（二）_ev.ts (496.65MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十二章第11节： 新闻分类_ev.ts (502.01MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第一十二章第10节： 时间序列（二）_ev.ts (506.33MB)
　　├─ 第三层 数据分析之道
　　│　　├─ 第十一章 数据分析方法论（重点学习）
　　│　　│　　├─ 第十一章 课件资料
　　│　　│　　│　　├─ 经营与运营分析报告模板.zip (6.53MB)
　　│　　│　　│　　├─ 获客渠道.zip (24.25KB)
　　│　　│　　│　　├─ xdmgoogleplaybrowsercrx.zip (100.88KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201106复盘分析.zip (161.49KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201106复盘分析.pdf (10.80MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201106-奖学金作业（11月9日12：30前提交） .txt (351.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201104运营与经营分析.zip (102.04KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201104运营与经营分析.pdf (20.51MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201104-奖学金作业（11月6日12：30前提交） .txt (351.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201102用户和留存分析.pdf (15.54MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201102用户分析.zip (227.01KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201102行业案例分析之六.zip (5.17KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201102更新文件.zip (15.62MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201102-奖学金作业（11月04日12：30前提交）.txt (335.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201030流量分析和产品功能分析.pdf (14.55MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201030产品功能分析.pdf (14.44MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201030-奖学金作业（11月2日12：30前提交）.txt (351.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201028数据分析报告.pdf (13.28MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201028-奖学金作业（10月30日12：30前提交）.txt (351.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201026数据分析方法论.pdf (15.05MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201026-奖学金作业（10月28日12：30前提交）.txt (351.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201023业务目标拆解.pdf (10.94MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201023数据指标体系.pdf (462.43KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201023课前资料.zip (100.76KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201023èˉèμ.zip (997.04KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20201023-奖学金作业（10月26日12：30前提交） .txt (351.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20201021业务目标拆解课件.pdf (10.93MB)
　　│　　│　　│　　└─ 20201021-奖学金作业（10月23.pdf (462.43KB)
　　│　　│　　└─ 第十一章 课程视频
　　│　　│　　│　　├─ 第十一章第一节：如何进行业务目标拆解_ev.ts (470.22MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第十一章第三节：如何进行流量分析_ev.ts (504.18MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第十一章第二节：如何进行行业分析_ev.ts (491.90MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第十一章第8节： 如何进行节假日复盘分析_ev.ts (478.82MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第十一章第7节： 如何搭建经营分析看板_ev.ts (486.68MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第十一章第5节： 如何进行用户分析_ev.ts (494.10MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第十一章第5节： 如何进行用户分析_1_ev.ts (485.49MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第十一章第4节： 如何进行产品功能分析_ev.ts (498.16MB)
　　│　　└─ 第十二章 行业案例分析
　　│　　│　　├─ 第8节 撰写分析报告的关键技巧
　　│　　│　　│　　├─ 电商交易数据分析报告.pdf (1022.30KB)
　　│　　│　　│　　├─ 第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf (16.71MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第8节 撰写分析报告的关键技巧.mp4 (154.35MB)
　　│　　│　　├─ 第7节 常用异动分析方法
　　│　　│　　│　　├─ 第七节——常用异动分析方法.pdf (797.34KB)
　　│　　│　　│　　└─ 第7节 常用异动分析方法.mp4 (122.16MB)
　　│　　│　　├─ 第6节 如何做好大促的复盘
　　│　　│　　│　　├─ 第六节——如何做好大促的复盘.pdf (21.42MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第6节 如何做好大促的复盘(2).mp4 (58.87MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第6节 如何做好大促的复盘(1).mp4 (65.30MB)
　　│　　│　　├─ 第5节 互联网的下半场-TO B 分析
　　│　　│　　│　　├─ 行业案例分析结课报告.zip (14.64MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第五节——互联网的下半场—TO B分析.pdf (642.83KB)
　　│　　│　　│　　└─ 第5节 互联网的下半场-TO B 分析.mp4 (114.13MB)
　　│　　│　　├─ 第4节 行研如何进行竞对分析？
　　│　　│　　│　　├─ 第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf (7.47MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第4节 行研如何进行竞对分析.mp4 (131.62MB)
　　│　　│　　├─ 第3节 如何进行用户分层？
　　│　　│　　│　　├─ 第三节——如何进行用户分层.pdf (3.43MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第3节 如何进行用户分层.mp4 (129.62MB)
　　│　　│　　├─ 第2节 DAU-举足轻重的地位
　　│　　│　　│　　├─ 第二节——DAU的举足轻重地位.pdf (7.81MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第2节 DAU-举足轻重的地位.mp4 (139.24MB)
　　│　　│　　└─ 第1节 分析前预备知识
　　│　　│　　│　　├─ 第一节——分析前的预备知识.pdf (2.84MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第1节 分析前预备知识(2).mp4 (72.67MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第1节 分析前预备知识(1).mp4 (33.35MB)
　　└─ 第二层 数据分析之法
　　│　　├─ 第五章 奖学金班学习计划表
　　│　　│　　├─ 第一周学习计划书（7.31-8.7）.pdf (286.53KB)
　　│　　│　　├─ 第四周学习计划书（8.24-8.28）.pdf (249.48KB)
　　│　　│　　├─ 第三周学习计划书（8.17-8.21）.pdf (249.97KB)
　　│　　│　　├─ 第二周学习计划书（8.10-8.14）.pdf (186.70KB)
　　│　　│　　└─ mysql图形可视化基础.pdf (1.26MB)
　　│　　├─ 第四章 MySQL基础预备
　　│　　│　　├─ 第四章 课件资料
　　│　　│　　└─ 第四章 课程视频
　　│　　│　　│　　└─ 第四章第1节： Mysql图形化界面操作_ev.ts (529.42MB)
　　│　　├─ 第十章 可视化学习
　　│　　│　　├─ 第一十章 课件资料
　　│　　│　　│　　└─ 资料
　　│　　│　　│　　│　　├─ 国庆大作业不强制.txt (58.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 地图源.zip (1.53KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ tableau下载链接.txt (79.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　├─ tableau prep下载链接.txt (145.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　├─ tableau prep版本参考图.png (40.70KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ DAY1公式.txt (767.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201019新零售行业决策分析.pdf (3.11MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201019课前资料.zip (76.73MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201019课后文件.zip (164.62KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201019mac版Mysql驱动说明.zip (56.53KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201019-奖学金作业（10月21日12：30前提交）.txt (353.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201016数据源.zip (31.26KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201016课前资料.zip (28.82KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201016课后资料.zip (31.01KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201016PREP及作业总结课件.pdf (4.19MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201016-奖学金作业（10月19日12：30前提交）.txt (353.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201014课前文件.zip (255.35KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201014课后资料.zip (2.18MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201014高级图表.pdf (1.66MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201014-奖学金作业（10月16日12：30前提交）.txt (355.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201012示例 - 超市.xlsx (1.21MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201012课后文件.zip (221.01KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201012常规图表.pdf (6.83MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201012-奖学金作业（10月14日12：30前提交）.txt (364.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201009数据源 - 课上.xlsx (165.52KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201009excel进阶课件.pdf (2.93MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201009excel动态图数据源_课上.xlsx (96.53KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20201009-奖学金作业（10月12日12：30前提交）.txt (353.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20200928可视化概述.pdf (2.11MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20200928excel基础图形数据源_课上.xlsx (66.53KB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20200928excel基础图形.pdf (2.12MB)
　　│　　│　　│　　│　　├─ 20200928-奖学金作业（10月9日12：30前提交）.txt (353.00Bytes)
　　│　　│　　│　　│　　└─ 15期国庆作业说明.docx (52.84KB)
　　│　　│　　└─ 第一十章 课程视频
　　│　　│　　│　　├─ 第一十章第5节： tableau prep_ev.ts (566.28MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十章第4节： tableau高级可视化讲解（上）_ev.ts (539.21MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十章第3节： tableau常用可视化图形讲解_ev.ts (603.52MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第一十章第2节： Excel常用图形可视化2_ev.ts (546.00MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第一十章第1节： Excel常用图形可视化1_ev.ts (549.46MB)
　　│　　├─ 第七章 Python操作学习
　　│　　│　　├─ 第七章
　　│　　│　　│　　├─ 作业代码.zip (118.40KB)
　　│　　│　　│　　├─ 提升作业第二题涉及一小段数据集.txt (376.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 提升作业第2题数据.txt (838.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 思维导图.png (228.73KB)
　　│　　│　　│　　├─ 数据爬虫的基本原理.pdf (995.34KB)
　　│　　│　　│　　├─ 配置安装包.docx (14.39KB)
　　│　　│　　│　　├─ 课前文件Python文件操作excel word.zip (1.36MB)
　　│　　│　　│　　├─ 课前文件Python面向对象与模块.zip (4.43MB)
　　│　　│　　│　　├─ 课前文件Python函数与异常处理.zip (841.42KB)
　　│　　│　　│　　├─ 课后资料numpy.zip (216.72KB)
　　│　　│　　│　　├─ 开启Python大门&Python基础语法.pdf (904.55KB)
　　│　　│　　│　　├─ xmind官网下载地址.txt (47.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ Python数据分析第一天.zip (371.59KB)
　　│　　│　　│　　├─ Python可视化matplotlib.pdf (1.25MB)
　　│　　│　　│　　├─ python基础代码.zip (7.73KB)
　　│　　│　　│　　├─ Pandas思维导图 xmind文件.zip (112.58KB)
　　│　　│　　│　　├─ numpy的html文件.zip (49.86KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200904课后材料.zip (1.19KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200904mysql数据库（一）资料.zip (30.46KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200904mysql数据库（一）课件.pdf (2.09MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200904-奖学金作业（9月7日12：30前提交）.txt (353.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200903RFM评分算法代码文件.zip (130.63KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200902课前数据.zip (288.74MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200902课后代码用户行为分析案例.zip (25.11KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200902案例基于电商平台用户画像分析.pdf (509.68KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200902html基于电商平台用户画像分析.zip (8.69KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200902-奖学金作业（9月4日12：30前提交）.txt (353.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200831数据源.zip (2.58MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200831课后资料.zip (2.86MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200831案例电商数据分析课件.pdf (600.77KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200831案例电商数据分析代码文件.zip (12.24KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200831-奖学金作业（9月2日12：30前提交）本次无提升作业.txt (354.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200828课后资料.zip (1016.96KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200828案例电影数据分析.pdf (579.96KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200828案例电影分析.zip (2.67MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200828-提升作业.txt (254.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200828-奖学金作业（8月31日12：30前提交）.txt (362.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200826课后代码.zip (12.83KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200826科学计算库Pandas课件 (和24号相同).pdf (769.46KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200826-提升作业.txt (245.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200826-奖学金作业（8月28日12：30前提交）.txt (365.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200824课后文件.zip (119.85KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200824科学计算库Pandas课件.pdf (769.46KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200824-提升作业.txt (250.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200824-奖学金作业（8月26日12：30前提交）.txt (363.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200821NumPy课件.pdf (846.83KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200821-提升作业.txt (243.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200821-奖学金作业（8月24日12：30前提交）.txt (363.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200819-提升作业 .txt (263.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200819-奖学金作业（8月21日12：30前提交） .txt (363.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200817爬虫第二节内容.pdf (662.91KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200817课后文件.zip (84.88KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200817-奖学金作业（8月19日12：30前提交）.txt (383.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200814课后资料.zip (2.76KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200814-奖学金作业（8月17日12：30前提交） .txt (361.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200812-提升作业 .txt (276.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200812-奖学金作业（8月14日12：30前提交） .txt (375.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200810课后资料.zip (13.11KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200810-提升作业.txt (261.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200810-奖学金作业（8月12日12：30前提交）.txt (381.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200807课后资料.zip (11.75KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200807-提升作业.txt (266.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200807-奖学金作业（8月10日12：30前提交）.txt (368.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200805Python数据容器课件.pdf (771.64KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200805python数据容器课后资料.zip (3.89KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200805-提升作业.txt (259.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200805-奖学金作业（8月7日12：30前提交）.txt (362.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200803-提升作业.txt (338.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200803-奖学金作业（8月5日12：30前提交）.txt (344.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 2.课后文件xmind.zip (123.22KB)
　　│　　│　　│　　└─ 1.课后文件Python文件操作 excel,word.zip (4.49MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第9节： Python可视化matplotlib_ev.ts (575.65MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第8节： 数据爬取常用库的使用_ev.ts (634.02MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第7节： 数据爬虫的基本原理_ev.ts (454.15MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第6节： Python文件操作 excel,word_ev.ts (105.48MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第5节： Python基础作业讲解_ev.ts (421.40MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第4节： Python面向对象与模块_ev.ts (585.21MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第3节： Python函数与异常处理_ev.ts (532.97MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第2节： Python数据容器_ev.ts (499.10MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第1节： 开启Python大门&Python基础语法_ev.ts (591.84MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第16节： RFM模型评分制算法_ev.ts (507.88MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第15节： 电商平台用户画像分析_ev.ts (573.78MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第14节： 电商销售数据分析_1_ev.ts (9.03MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第13节： 电影数据分析-项目_ev.ts (666.74MB)
　　│　　│　　├─ 第七章第12节： 科学计算库Pandas下_ev.ts (1.34GB)
　　│　　│　　├─ 第七章第11节： 科学计算库Pandas上_ev.ts (636.19MB)
　　│　　│　　└─ 第七章第10节： 科学计算库Numpy_ev.ts (571.37MB)
　　│　　├─ 第六章 开班典礼之数据分析概览
　　│　　│　　├─ 第六章 视频课程
　　│　　│　　│　　├─ 第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_ev.ts (3.11MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_3_ev.ts (312.87MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_2_ev.ts (356.21MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_1_ev.ts (5.34MB)
　　│　　│　　└─ 第六章 课件资料
　　│　　│　　│　　├─ 数据分析师课程体系介绍(1)(1).pdf (444.91KB)
　　│　　│　　│　　├─ 课后课件.zip (302.31KB)
　　│　　│　　│　　├─ 开班典礼.pdf (91.18MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200731-作业（8月3日12：30前提交）.txt (388.00Bytes)
　　│　　│　　│　　└─ 01_Python简介与环境安装 .pdf (1.23MB)
　　│　　├─ 第九章 大数据平台学习
　　│　　│　　├─ 第九章 课件资料
　　│　　│　　│　　├─ 完全分布式资料.zip (649.57MB)
　　│　　│　　│　　├─ 课堂资料.zip (152.28MB)
　　│　　│　　│　　├─ 大数据分析综合案例.pdf (1.27MB)
　　│　　│　　│　　├─ 大数据分析之hive.png (126.90KB)
　　│　　│　　│　　├─ vim简介.pdf (311.55KB)
　　│　　│　　│　　├─ html HiveSQL核心技能-窗口函数.zip (7.85KB)
　　│　　│　　│　　├─ hive进入流程.docx (724.27KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200925大数据分析综合案例课件.pdf (1.27MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200925-奖学金作业（9月28日12：30前提交）.txt (359.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200923课后资料.zip (692.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200923HiveSQL常用优化技巧课件.pdf (718.58KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200923HiveSQL常用优化技巧代码.zip (8.27KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200923-奖学金作业（9月25日12：30前提交）.txt (355.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200921课后资料.zip (164.86KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200921HiveSQL核心技能-窗口函数(1).pdf (1.39MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200921-奖学金作业（9月23日12：30前提交） .txt (355.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200918资料.zip (7.16KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200918课后资料.zip (161.97KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200918HiveSQL核心技能-表连接.pdf (5.14MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200918-奖学金作业（9月21日12：30前提交）.txt (364.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200916课后资料.zip (951.32KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200916阿里SQL代码编码原则与规范.pdf (746.46KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200916Hive表结构汇总.xlsx (13.60KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200916HiveSQL核心技能-基本操作资料.zip (7.88KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200916HiveSQL核心技能-基本操作课件.pdf (846.41KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200916-奖学金作业（9月18日12：30前提交）.txt (362.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200914作业（9月16日12：30前提交）.txt (326.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200914平台Hive实验手册.pdf (812.59KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200914平台Hive实验手册 (1).pdf (812.59KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200914安装资料.zip (167.55MB)
　　│　　│　　│　　└─ 1.Hadoop&Hive入门 .pdf (1.36MB)
　　│　　│　　└─ 第九章 课程视频
　　│　　│　　│　　├─ 第3节 Hadoop原理与概念
　　│　　│　　│　　│　　├─ 第3节 Hadoop原理与概念.mp4 (273.39MB)
　　│　　│　　│　　│　　└─ 1.Hadoop原理与概念.pdf (1.42MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第2节 数据分析Hive实验VNC版
　　│　　│　　│　　│　　├─ 云平台实验手册(v2.0).pdf (1.54MB)
　　│　　│　　│　　│　　└─ Hive表结构汇总.xlsx (11.94KB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第8节： 注意事项与总结_ev.ts (77.15MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第8节： 虚拟机设置与免密登录_ev.ts (68.36MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第8节： 完全分布式集群的搭建_ev.ts (157.75MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第8节： 课程介绍_ev.ts (24.58MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第8节： 集群基准测试与使用_ev.ts (38.96MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第8节： 创建3台虚拟机_ev.ts (48.49MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第8节： 安装CentOS7系统_ev.ts (58.88MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第8节： MySQL5.7的安装_ev.ts (106.34MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第7节： 大数据分析综合案例_ev.ts (545.49MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第6节： HiveSQL常用优化技巧_ev.ts (579.32MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第5节： HiveSQL核心技能-窗口函数_ev.ts (700.93MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第4节： HiveSQL核心技能-表连接_ev.ts (789.43MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第九章第3节： HiveSQL核心技能-基本操作_ev.ts (73.59MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第九章第1节： Hadoop原理与概念&Hive入门_ev.ts (594.75MB)
　　│　　└─ 第八章 SQL操作学习
　　│　　│　　├─ 第八章 课件资料
　　│　　│　　│　　├─ 可复制作业题代码-用sublime打开，复制代码运行即可.zip (1.61KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200914sql语句.txt (1.99KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200911mysql案例课前资料.zip (1.02MB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200911MySQL案例课件.pdf (617.70KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200911-提升作业.txt (248.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200911-奖学金作业（9月14日12：30前提交）.txt (361.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200909课后文件.zip (531.18KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200909mysql数据库（三）课件.pdf (560.87KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200909mysql数据库（三）代码文件.zip (8.77KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200909-提升作业.txt (248.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200909-奖学金作业（9月11日12：30前提交）.txt (354.00Bytes)
　　│　　│　　│　　├─ 20200907课后文件.zip (1.63KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200907mysql数据库（二）课前资料.zip (22.96KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200907mysql数据库（二）课件.pdf (752.38KB)
　　│　　│　　│　　├─ 20200907-提升作业.txt (253.00Bytes)
　　│　　│　　│　　└─ 20200907-奖学金作业（9月9日12：30前提交）.txt (366.00Bytes)
　　│　　│　　└─ 第八章 课程视频
　　│　　│　　│　　├─ 第七章第17节： mysql数据库（一）_ev.ts (562.10MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第八章第4节： mysql面试题讲解_ev.ts (187.85MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第八章第3节： MySQL案例_ev.ts (632.31MB)
　　│　　│　　│　　├─ 第八章第2节： MySQL数据库(三)_ev.ts (536.61MB)
　　│　　│　　│　　└─ 第八章第1节： MySQL数据库(二)_1_ev.ts (611.63MB)