【尊享】ZX066 – 数据分析高薪培养计划 [44G]

【尊享】ZX066 – 数据分析高薪培养计划 [44G]
┣━━第一层 数据分析之术 [6.8G]
┃ ┣━━第二章 Excel基础预备 [4G]
┃ ┃ ┣━━第二章 课程视频 [4G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二章第1节： Excel知识回顾.vep [752.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二章第2节： Excel案例分析.vep [876.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二章第3节： Excel案例答疑.mp4 [128.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二章第4节： Excel常规操作.vep [447.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二章第5节： Excel公式与函数.vep [448.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二章第6节： Excel数据透视表操作.vep [424.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二章第7节： 电商视频.vep [551.3M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二章第8节： 短租完整.vep [462.2M]
┃ ┃ ┗━━第二章 课件资料 [40.7M]
┃ ┃ ┣━━第3节 Excel数据集及材料准备.zip [16.4M]
┃ ┃ ┣━━电商视频课件.zip [2.9M]
┃ ┃ ┣━━短租课件与数据源.zip [3.5M]
┃ ┃ ┣━━数据透视表数据.zip [178.9K]
┃ ┃ ┣━━Excel常规操作作业-答案.zip [73.9K]
┃ ┃ ┣━━Excel常规知识.pdf [9.5M]
┃ ┃ ┣━━Excel的常规操作.pdf [4.8M]
┃ ┃ ┣━━Excel函数由浅入深课件 .zip [2.2M]
┃ ┃ ┣━━Excel函数由浅入深作业以及答案.zip [72.7K]
┃ ┃ ┗━━Excel数据透视表操作课件.pdf [1.1M]
┃ ┣━━第三章 Python基础了解 [632.7M]
┃ ┃ ┣━━第三章 课件资料 [10.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━当代孔明的破敌之策.pdf [8.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课后资料.zip [1.3M]
┃ ┃ ┃ ┗━━课件-随机生成电话号.pdf [337.7K]
┃ ┃ ┗━━第三章 视频课程 [622.2M]
┃ ┃ ┣━━第三章第1节： 人生苦短，我用Python——用编程处理数据.vep [374.3M]
┃ ┃ ┗━━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.vep [247.9M]
┃ ┗━━第一章 预备工具安装 [2.1G]
┃ ┣━━第一章课件资料 [1.8G]
┃ ┃ ┣━━Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64安装包.zip [634M]
┃ ┃ ┣━━Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip [469.7M]
┃ ┃ ┣━━Mac安装anaconda.pdf [2.4M]
┃ ┃ ┣━━Mac环境下安装MySQL.pdf [5.4M]
┃ ┃ ┣━━mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64.zip [329M]
┃ ┃ ┣━━mysql-installer-community-5.7.27.0.zip [424.4M]
┃ ┃ ┣━━win系统安装anaconda.pdf [931.2K]
┃ ┃ ┣━━win系统下安装MySQL.pdf [2.1M]
┃ ┃ ┗━━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 [264.1K]
┃ ┗━━第一章视频课程 [285.2M]
┃ ┣━━第一章第1节： anaconda for mac.vep [72.8M]
┃ ┣━━第一章第2节： anaconda for windows.vep [32.7M]
┃ ┣━━第一章第3节： mac 下安装mysql.vep [82.7M]
┃ ┗━━第一章第4节： win下安装mysql.vep [96.9M]
┣━━第二层 数据分析之法 [20.4G]
┃ ┣━━第八章 SQL操作学习 [2.5G]
┃ ┃ ┣━━第八章 课程视频 [2.5G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第八章第1节： MySQL数据库(二)_1.vep [611.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第八章第2节： MySQL数据库(三).vep [536.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第八章第3节： MySQL案例.vep [632.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第八章第4节： mysql面试题讲解.vep [187.8M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第七章第17节： mysql数据库（一）.vep [562.1M]
┃ ┃ ┗━━第八章 课件资料 [3.5M]
┃ ┃ ┣━━20200907-奖学金作业（9月9日12：30前提交）.txt [366B]
┃ ┃ ┣━━20200907-提升作业.txt [253B]
┃ ┃ ┣━━20200907mysql数据库（二）课件.pdf [752.4K]
┃ ┃ ┣━━20200907mysql数据库（二）课前资料.zip [23K]
┃ ┃ ┣━━20200907课后文件.zip [1.6K]
┃ ┃ ┣━━20200909-奖学金作业（9月11日12：30前提交）.txt [354B]
┃ ┃ ┣━━20200909-提升作业.txt [248B]
┃ ┃ ┣━━20200909mysql数据库（三）代码文件.zip [8.8K]
┃ ┃ ┣━━20200909mysql数据库（三）课件.pdf [560.9K]
┃ ┃ ┣━━20200909课后文件.zip [531.2K]
┃ ┃ ┣━━20200911-奖学金作业（9月14日12：30前提交）.txt [361B]
┃ ┃ ┣━━20200911-提升作业.txt [248B]
┃ ┃ ┣━━20200911MySQL案例课件.pdf [617.7K]
┃ ┃ ┣━━20200911mysql案例课前资料.zip [1M]
┃ ┃ ┣━━20200914sql语句.txt [2K]
┃ ┃ ┗━━可复制作业题代码-用sublime打开，复制代码运行即可.zip [1.6K]
┃ ┣━━第九章 大数据平台学习 [5G]
┃ ┃ ┣━━第九章 课程视频 [4G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第2节 数据分析Hive实验VNC版 [1.6M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━云平台实验手册(v2.0).pdf [1.5M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━Hive表结构汇总.xlsx [11.9K]
┃ ┃ ┃ ┣━━第3节 Hadoop原理与概念 [274.8M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━1.Hadoop原理与概念.pdf [1.4M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━第3节 Hadoop原理与概念.mp4 [273.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第1节： Hadoop原理与概念&Hive入门.vep [594.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第3节： HiveSQL核心技能-基本操作.vep [73.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第4节： HiveSQL核心技能-表连接.vep [789.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第5节： HiveSQL核心技能-窗口函数.vep [700.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第6节： HiveSQL常用优化技巧.vep [579.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第7节： 大数据分析综合案例.vep [545.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第8节： 安装CentOS7系统.vep [58.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第8节： 创建3台虚拟机.vep [48.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第8节： 集群基准测试与使用.vep [39M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第8节： 课程介绍.vep [24.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第8节： 完全分布式集群的搭建.vep [157.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第8节： 虚拟机设置与免密登录.vep [68.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第九章第8节： 注意事项与总结.vep [77.2M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第九章第8节： MySQL5.7的安装.vep [106.3M]
┃ ┃ ┗━━第九章 课件资料 [986.1M]
┃ ┃ ┣━━1.Hadoop&Hive入门 .pdf [1.4M]
┃ ┃ ┣━━20200914安装资料.zip [167.6M]
┃ ┃ ┣━━20200914平台Hive实验手册 (1).pdf [812.6K]
┃ ┃ ┣━━20200914平台Hive实验手册.pdf [812.6K]
┃ ┃ ┣━━20200914作业（9月16日12：30前提交）.txt [326B]
┃ ┃ ┣━━20200916-奖学金作业（9月18日12：30前提交）.txt [362B]
┃ ┃ ┣━━20200916HiveSQL核心技能-基本操作课件.pdf [846.4K]
┃ ┃ ┣━━20200916HiveSQL核心技能-基本操作资料.zip [7.9K]
┃ ┃ ┣━━20200916Hive表结构汇总.xlsx [13.6K]
┃ ┃ ┣━━20200916阿里SQL代码编码原则与规范.pdf [746.5K]
┃ ┃ ┣━━20200916课后资料.zip [951.3K]
┃ ┃ ┣━━20200918-奖学金作业（9月21日12：30前提交）.txt [364B]
┃ ┃ ┣━━20200918HiveSQL核心技能-表连接.pdf [5.1M]
┃ ┃ ┣━━20200918课后资料.zip [162K]
┃ ┃ ┣━━20200918资料.zip [7.2K]
┃ ┃ ┣━━20200921-奖学金作业（9月23日12：30前提交） .txt [355B]
┃ ┃ ┣━━20200921HiveSQL核心技能-窗口函数(1).pdf [1.4M]
┃ ┃ ┣━━20200921课后资料.zip [164.9K]
┃ ┃ ┣━━20200923-奖学金作业（9月25日12：30前提交）.txt [355B]
┃ ┃ ┣━━20200923HiveSQL常用优化技巧代码.zip [8.3K]
┃ ┃ ┣━━20200923HiveSQL常用优化技巧课件.pdf [718.6K]
┃ ┃ ┣━━20200923课后资料.zip [692B]
┃ ┃ ┣━━20200925-奖学金作业（9月28日12：30前提交）.txt [359B]
┃ ┃ ┣━━20200925大数据分析综合案例课件.pdf [1.3M]
┃ ┃ ┣━━大数据分析之hive.png [126.9K]
┃ ┃ ┣━━大数据分析综合案例.pdf [1.3M]
┃ ┃ ┣━━课堂资料.zip [152.3M]
┃ ┃ ┣━━完全分布式资料.zip [649.6M]
┃ ┃ ┣━━hive进入流程.docx [724.3K]
┃ ┃ ┣━━html HiveSQL核心技能-窗口函数.zip [7.8K]
┃ ┃ ┗━━vim简介.pdf [311.6K]
┃ ┣━━第六章 开班典礼之数据分析概览 [770.7M]
┃ ┃ ┣━━第六章 课件资料 [93.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━01_Python简介与环境安装 .pdf [1.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200731-作业（8月3日12：30前提交）.txt [388B]
┃ ┃ ┃ ┣━━开班典礼.pdf [91.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课后课件.zip [302.3K]
┃ ┃ ┃ ┗━━数据分析师课程体系介绍(1)(1).pdf [444.9K]
┃ ┃ ┗━━第六章 视频课程 [677.5M]
┃ ┃ ┣━━第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_1.vep [5.3M]
┃ ┃ ┣━━第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_2.vep [356.2M]
┃ ┃ ┣━━第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_3.vep [312.9M]
┃ ┃ ┗━━第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析.vep [3.1M]
┃ ┣━━第七章 Python操作学习 [8.8G]
┃ ┃ ┣━━第七章 [321.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.课后文件Python文件操作 excel,word.zip [4.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━2.课后文件xmind.zip [123.2K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200803-奖学金作业（8月5日12：30前提交）.txt [344B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200803-提升作业.txt [338B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200805-奖学金作业（8月7日12：30前提交）.txt [362B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200805-提升作业.txt [259B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200805python数据容器课后资料.zip [3.9K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200805Python数据容器课件.pdf [771.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200807-奖学金作业（8月10日12：30前提交）.txt [368B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200807-提升作业.txt [266B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200807课后资料.zip [11.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200810-奖学金作业（8月12日12：30前提交）.txt [381B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200810-提升作业.txt [261B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200810课后资料.zip [13.1K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200812-奖学金作业（8月14日12：30前提交） .txt [375B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200812-提升作业 .txt [276B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200814-奖学金作业（8月17日12：30前提交） .txt [361B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200814课后资料.zip [2.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200817-奖学金作业（8月19日12：30前提交）.txt [383B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200817课后文件.zip [84.9K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200817爬虫第二节内容.pdf [662.9K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200819-奖学金作业（8月21日12：30前提交） .txt [363B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200819-提升作业 .txt [263B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200821-奖学金作业（8月24日12：30前提交）.txt [363B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200821-提升作业.txt [243B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200821NumPy课件.pdf [846.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200824-奖学金作业（8月26日12：30前提交）.txt [363B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200824-提升作业.txt [250B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200824科学计算库Pandas课件.pdf [769.5K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200824课后文件.zip [119.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200826-奖学金作业（8月28日12：30前提交）.txt [365B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200826-提升作业.txt [245B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200826科学计算库Pandas课件 (和24号相同).pdf [769.5K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200826课后代码.zip [12.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200828-奖学金作业（8月31日12：30前提交）.txt [362B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200828-提升作业.txt [254B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200828案例电影分析.zip [2.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200828案例电影数据分析.pdf [580K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200828课后资料.zip [1017K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200831-奖学金作业（9月2日12：30前提交）本次无提升作业.txt [354B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200831案例电商数据分析代码文件.zip [12.2K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200831案例电商数据分析课件.pdf [600.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200831课后资料.zip [2.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200831数据源.zip [2.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200902-奖学金作业（9月4日12：30前提交）.txt [353B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200902html基于电商平台用户画像分析.zip [8.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200902案例基于电商平台用户画像分析.pdf [509.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200902课后代码用户行为分析案例.zip [25.1K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200902课前数据.zip [288.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200903RFM评分算法代码文件.zip [130.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200904-奖学金作业（9月7日12：30前提交）.txt [353B]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200904mysql数据库（一）课件.pdf [2.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200904mysql数据库（一）资料.zip [30.5K]
┃ ┃ ┃ ┣━━20200904课后材料.zip [1.2K]
┃ ┃ ┃ ┣━━开启Python大门&Python基础语法.pdf [904.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━课后资料numpy.zip [216.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━课前文件Python函数与异常处理.zip [841.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━课前文件Python面向对象与模块.zip [4.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━课前文件Python文件操作excel word.zip [1.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━配置安装包.docx [14.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━数据爬虫的基本原理.pdf [995.3K]
┃ ┃ ┃ ┣━━思维导图.png [228.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━提升作业第2题数据.txt [838B]
┃ ┃ ┃ ┣━━提升作业第二题涉及一小段数据集.txt [376B]
┃ ┃ ┃ ┣━━作业代码.zip [118.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━numpy的html文件.zip [49.9K]
┃ ┃ ┃ ┣━━Pandas思维导图 xmind文件.zip [112.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━python基础代码.zip [7.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━Python可视化matplotlib.pdf [1.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━Python数据分析第一天.zip [371.6K]
┃ ┃ ┃ ┗━━xmind官网下载地址.txt [47B]
┃ ┃ ┣━━第七章第10节： 科学计算库Numpy.vep [571.4M]
┃ ┃ ┣━━第七章第11节： 科学计算库Pandas上.vep [636.2M]
┃ ┃ ┣━━第七章第12节： 科学计算库Pandas下.vep [1.3G]
┃ ┃ ┣━━第七章第13节： 电影数据分析-项目.vep [666.7M]
┃ ┃ ┣━━第七章第14节： 电商销售数据分析_1.vep [9M]
┃ ┃ ┣━━第七章第15节： 电商平台用户画像分析.vep [573.8M]
┃ ┃ ┣━━第七章第16节： RFM模型评分制算法.vep [507.9M]
┃ ┃ ┣━━第七章第1节： 开启Python大门&Python基础语法.vep [591.8M]
┃ ┃ ┣━━第七章第2节： Python数据容器.vep [499.1M]
┃ ┃ ┣━━第七章第3节： Python函数与异常处理.vep [533M]
┃ ┃ ┣━━第七章第4节： Python面向对象与模块.vep [585.2M]
┃ ┃ ┣━━第七章第5节： Python基础作业讲解.vep [421.4M]
┃ ┃ ┣━━第七章第6节： Python文件操作 excel,word.vep [105.5M]
┃ ┃ ┣━━第七章第7节： 数据爬虫的基本原理.vep [454.1M]
┃ ┃ ┣━━第七章第8节： 数据爬取常用库的使用.vep [634M]
┃ ┃ ┗━━第七章第9节： Python可视化matplotlib.vep [575.7M]
┃ ┣━━第十章 可视化学习 [2.8G]
┃ ┃ ┣━━第一十章 课程视频 [2.7G]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一十章第1节： Excel常用图形可视化1.vep [549.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一十章第2节： Excel常用图形可视化2.vep [546M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一十章第3节： tableau常用可视化图形讲解.vep [603.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一十章第4节： tableau高级可视化讲解（上）.vep [539.2M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十章第5节： tableau prep.vep [566.3M]
┃ ┃ ┗━━第一十章 课件资料 [104.3M]
┃ ┃ ┗━━资料 [104.3M]
┃ ┃ ┣━━15期国庆作业说明.docx [52.8K]
┃ ┃ ┣━━20200928-奖学金作业（10月9日12：30前提交）.txt [353B]
┃ ┃ ┣━━20200928excel基础图形.pdf [2.1M]
┃ ┃ ┣━━20200928excel基础图形数据源_课上.xlsx [66.5K]
┃ ┃ ┣━━20200928可视化概述.pdf [2.1M]
┃ ┃ ┣━━20201009-奖学金作业（10月12日12：30前提交）.txt [353B]
┃ ┃ ┣━━20201009excel动态图数据源_课上.xlsx [96.5K]
┃ ┃ ┣━━20201009excel进阶课件.pdf [2.9M]
┃ ┃ ┣━━20201009数据源 – 课上.xlsx [165.5K]
┃ ┃ ┣━━20201012-奖学金作业（10月14日12：30前提交）.txt [364B]
┃ ┃ ┣━━20201012常规图表.pdf [6.8M]
┃ ┃ ┣━━20201012课后文件.zip [221K]
┃ ┃ ┣━━20201012示例 – 超市.xlsx [1.2M]
┃ ┃ ┣━━20201014-奖学金作业（10月16日12：30前提交）.txt [355B]
┃ ┃ ┣━━20201014高级图表.pdf [1.7M]
┃ ┃ ┣━━20201014课后资料.zip [2.2M]
┃ ┃ ┣━━20201014课前文件.zip [255.3K]
┃ ┃ ┣━━20201016-奖学金作业（10月19日12：30前提交）.txt [353B]
┃ ┃ ┣━━20201016PREP及作业总结课件.pdf [4.2M]
┃ ┃ ┣━━20201016课后资料.zip [31K]
┃ ┃ ┣━━20201016课前资料.zip [28.8K]
┃ ┃ ┣━━20201016数据源.zip [31.3K]
┃ ┃ ┣━━20201019-奖学金作业（10月21日12：30前提交）.txt [353B]
┃ ┃ ┣━━20201019mac版Mysql驱动说明.zip [56.5K]
┃ ┃ ┣━━20201019课后文件.zip [164.6K]
┃ ┃ ┣━━20201019课前资料.zip [76.7M]
┃ ┃ ┣━━20201019新零售行业决策分析.pdf [3.1M]
┃ ┃ ┣━━地图源.zip [1.5K]
┃ ┃ ┣━━国庆大作业不强制.txt [58B]
┃ ┃ ┣━━DAY1公式.txt [767B]
┃ ┃ ┣━━tableau prep版本参考图.png [40.7K]
┃ ┃ ┣━━tableau prep下载链接.txt [145B]
┃ ┃ ┗━━tableau下载链接.txt [79B]
┃ ┣━━第四章 MySQL基础预备 [529.4M]
┃ ┃ ┣━━第四章 课程视频 [529.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第四章第1节： Mysql图形化界面操作.vep [529.4M]
┃ ┃ ┗━━第四章 课件资料 [0B]
┃ ┗━━第五章 奖学金班学习计划表 [2.2M]
┃ ┣━━第二周学习计划书（8.10-8.14）.pdf [186.7K]
┃ ┣━━第三周学习计划书（8.17-8.21）.pdf [250K]
┃ ┣━━第四周学习计划书（8.24-8.28）.pdf [249.5K]
┃ ┣━━第一周学习计划书（7.31-8.7）.pdf [286.5K]
┃ ┗━━mysql图形可视化基础.pdf [1.3M]
┣━━第三层 数据分析之道 [5G]
┃ ┣━━第十二章 行业案例分析 [1.1G]
┃ ┃ ┣━━第1节 分析前预备知识 [108.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第1节 分析前预备知识(1).mp4 [33.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第1节 分析前预备知识(2).mp4 [72.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第一节——分析前的预备知识.pdf [2.8M]
┃ ┃ ┣━━第2节 DAU-举足轻重的地位 [147M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第2节 DAU-举足轻重的地位.mp4 [139.2M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二节——DAU的举足轻重地位.pdf [7.8M]
┃ ┃ ┣━━第3节 如何进行用户分层？ [133M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第3节 如何进行用户分层.mp4 [129.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第三节——如何进行用户分层.pdf [3.4M]
┃ ┃ ┣━━第4节 行研如何进行竞对分析？ [139M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第4节 行研如何进行竞对分析.mp4 [131.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf [7.5M]
┃ ┃ ┣━━第5节 互联网的下半场-TO B 分析 [129.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第5节 互联网的下半场-TO B 分析.mp4 [114.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第五节——互联网的下半场—TO B分析.pdf [642.8K]
┃ ┃ ┃ ┗━━行业案例分析结课报告.zip [14.6M]
┃ ┃ ┣━━第6节 如何做好大促的复盘 [145.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第6节 如何做好大促的复盘(1).mp4 [65.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第6节 如何做好大促的复盘(2).mp4 [58.8M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第六节——如何做好大促的复盘.pdf [21.4M]
┃ ┃ ┣━━第7节 常用异动分析方法 [122.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第7节 常用异动分析方法.mp4 [122.1M]
┃ ┃ ┃ ┗━━第七节——常用异动分析方法.pdf [797.3K]
┃ ┃ ┗━━第8节 撰写分析报告的关键技巧 [172M]
┃ ┃ ┣━━第8节 撰写分析报告的关键技巧.mp4 [154.3M]
┃ ┃ ┣━━第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf [16.7M]
┃ ┃ ┗━━电商交易数据分析报告.pdf [1022.3K]
┃ ┗━━第十一章 数据分析方法论（重点学习） [4G]
┃ ┣━━第十一章 课程视频 [3.8G]
┃ ┃ ┣━━第十一章第4节： 如何进行产品功能分析.vep [498.2M]
┃ ┃ ┣━━第十一章第5节： 如何进行用户分析_1.vep [485.5M]
┃ ┃ ┣━━第十一章第5节： 如何进行用户分析.vep [494.1M]
┃ ┃ ┣━━第十一章第7节： 如何搭建经营分析看板.vep [486.7M]
┃ ┃ ┣━━第十一章第8节： 如何进行节假日复盘分析.vep [478.8M]
┃ ┃ ┣━━第十一章第二节：如何进行行业分析.vep [491.9M]
┃ ┃ ┣━━第十一章第三节：如何进行流量分析.vep [504.2M]
┃ ┃ ┗━━第十一章第一节：如何进行业务目标拆解.vep [470.2M]
┃ ┗━━第十一章 课件资料 [150.8M]
┃ ┣━━20201021-奖学金作业（10月23.pdf [462.4K]
┃ ┣━━20201021业务目标拆解课件.pdf [10.9M]
┃ ┣━━20201023-奖学金作业（10月26日12：30前提交） .txt [351B]
┃ ┣━━20201023课前资料.zip [997K]
┃ ┣━━20201023课前资料.zip [100.8K]
┃ ┣━━20201023数据指标体系.pdf [462.4K]
┃ ┣━━20201023业务目标拆解.pdf [10.9M]
┃ ┣━━20201026-奖学金作业（10月28日12：30前提交）.txt [351B]
┃ ┣━━20201026数据分析方法论.pdf [15M]
┃ ┣━━20201028-奖学金作业（10月30日12：30前提交）.txt [351B]
┃ ┣━━20201028数据分析报告.pdf [13.3M]
┃ ┣━━20201030-奖学金作业（11月2日12：30前提交）.txt [351B]
┃ ┣━━20201030产品功能分析.pdf [14.4M]
┃ ┣━━20201030流量分析和产品功能分析.pdf [14.6M]
┃ ┣━━20201102-奖学金作业（11月04日12：30前提交）.txt [335B]
┃ ┣━━20201102更新文件.zip [15.6M]
┃ ┣━━20201102行业案例分析之六.zip [5.2K]
┃ ┣━━20201102用户分析.zip [227K]
┃ ┣━━20201102用户和留存分析.pdf [15.5M]
┃ ┣━━20201104-奖学金作业（11月6日12：30前提交） .txt [351B]
┃ ┣━━20201104运营与经营分析.pdf [20.5M]
┃ ┣━━20201104运营与经营分析.zip [102K]
┃ ┣━━20201106-奖学金作业（11月9日12：30前提交） .txt [351B]
┃ ┣━━20201106复盘分析.pdf [10.8M]
┃ ┣━━20201106复盘分析.zip [161.5K]
┃ ┣━━获客渠道.zip [24.2K]
┃ ┣━━经营与运营分析报告模板.zip [6.5M]
┃ ┗━━xdmgoogleplaybrowsercrx.zip [100.9K]
┣━━第四层 数据分析之禅 [11G]
┃ ┗━━第十三章 数据分析之数理统计与算法建模 [11G]
┃ ┣━━第十三章 课程视频 [11G]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第10节： 时间序列（二）.vep [506.3M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第11节： 新闻分类.vep [502M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第12节： 新闻分类（二）.vep [496.7M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第13节： 逻辑回归.vep [715.7M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第14节： 分类模型评估.vep [808.1M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第15节.vep [732.7M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第16节： 朴素贝叶斯.vep [619.9M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第17节： 决策树.vep [654.1M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第18节： KMeans.vep [956.1M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第19节： 啤酒销量时序分析.vep [800.4M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第1节： 描述性统计分析.vep [493.6M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第2节： 推断统计分析——参数估计 哈哈 片段详情 .vep [509.9M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第3节： 推断统计分析——假设检验.vep [485.7M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_1.vep [495.3M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第4节： 常用假设检验（一）.vep [457.8M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第6节： 线性回归.vep [477M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第7节： AQI分析与预测（一）.vep [495.7M]
┃ ┃ ┣━━第一十二章第8节： AQI分析与预测（二）.vep [516.8M]
┃ ┃ ┗━━第一十二章第9节： 时间序列.vep [506.3M]
┃ ┗━━第十三章 课件资料 [45.7M]
┃ ┣━━20201109-奖学金作业（11月11日12：30前提交） .txt [351B]
┃ ┣━━20201109描述性统计分析-代码.zip [99.9K]
┃ ┣━━20201109描述性统计分析课件.pdf [855K]
┃ ┣━━20201111(课上代码）.zip [143.7K]
┃ ┣━━20201111-奖学金作业（11月13日12：30前提交）.txt [335B]
┃ ┣━━20201111推断统计分析-参数估计课件.pdf [935.4K]
┃ ┣━━20201111推断统计分析-参数估计作业答案.zip [4.1K]
┃ ┣━━20201113-奖学金作业（11月16日12：30前提交）.txt [345B]
┃ ┣━━20201113代码.zip [12K]
┃ ┣━━20201113课后作业答案.zip [3.5K]
┃ ┣━━20201113推断统计分析——假设检验课件.pdf [708.1K]
┃ ┣━━20201116常用假设检验(一) .pdf [1.2M]
┃ ┣━━20201118-奖学金作业（11月20日12：30前提交）.txt [335B]
┃ ┣━━20201118常用假设检验作业答案（二）(1).zip [1.6K]
┃ ┣━━20201118课后资料.zip [1.5K]
┃ ┣━━20201120-奖学金作业（11月23日12：30前提交）.txt [337B]
┃ ┣━━20201120课后资料.zip [2.1K]
┃ ┣━━20201120线性回归.pdf [1M]
┃ ┣━━20201120线性回归作业参考答案.zip [6.3K]
┃ ┣━━20201123-奖学金作业（11月25日12：30前提交）.txt [337B]
┃ ┣━━20201123AQI分析与预测.pdf [2.1M]
┃ ┣━━20201123课前文件.zip [12.1K]
┃ ┣━━20201125-奖学金作业（11月27日12：30前提交）.txt [337B]
┃ ┣━━20201125课后文件.zip [856.8K]
┃ ┣━━20201127-奖学金作业（11月30日12：30前提交）.txt [337B]
┃ ┣━━20201127课上工具.zip [2.2K]
┃ ┣━━20201127时间序列分析.pdf [4M]
┃ ┣━━20201127时间序列分析最新更新.pdf [3.9M]
┃ ┣━━20201130-作业 (1).txt [258B]
┃ ┣━━20201130-作业.txt [258B]
┃ ┣━━20201130课后资料.zip [2.8M]
┃ ┣━━20201130时间序列分析 (1).pdf [3.9M]
┃ ┣━━20201130时间序列分析.pdf [3.9M]
┃ ┣━━20201202-作业.txt [293B]
┃ ┣━━20201202数据源.zip [7.7M]
┃ ┣━━20201202新闻分类.pdf [1.7M]
┃ ┣━━分类模型评估-代码.zip [2.6K]
┃ ┣━━分类模型评估作业参考答案.zip [171.9K]
┃ ┣━━辅助视频.txt [76B]
┃ ┣━━决策树代码.zip [2.8K]
┃ ┣━━决策树课件.pdf [1.1M]
┃ ┣━━决策树作业参考答案.zip [133.6K]
┃ ┣━━逻辑回归.zip [3.9K]
┃ ┣━━逻辑回归参考答案.zip [5.1K]
┃ ┣━━啤酒销量资料汇总.zip [3.9M]
┃ ┣━━朴素贝叶斯.pdf [950.1K]
┃ ┣━━朴素贝叶斯代码.zip [1.6K]
┃ ┣━━朴素贝叶斯课后作业参考答案.zip [306.9K]
┃ ┣━━线性回归.pdf [1M]
┃ ┣━━K-Means.pdf [1.1M]
┃ ┣━━Kmeans参考答案.zip [74.1K]
┃ ┣━━KNN.pdf [845.5K]
┃ ┣━━KNN代码.zip [67.3K]
┃ ┣━━KNN课后作业参考答案.zip [209.8K]
┃ ┗━━stopword.txt [14.8K]
┗━━就业指导 [790.8M]
┣━━第十四章 就业指导课-上 [275.5M]
┃ ┣━━第1节 分析师工作与项目介绍 [138.8M]
┃ ┃ ┣━━第1节 分析师工作与项目介绍.mp4 [128.4M]
┃ ┃ ┣━━就业指导1.pdf [10.2M]
┃ ┃ ┗━━课后资料.zip [194.2K]
┃ ┗━━第2节 数据分析师入行指导 [136.7M]
┃ ┣━━第2节 数据分析师入行指导.mp4 [124.1M]
┃ ┗━━就业指导2.pdf [12.6M]
┗━━第十四章 就业指导课-下 [515.3M]
┣━━第十四章 课程视频 [502.9M]
┃ ┗━━第一十三章第1节： 就业指导1.vep [502.9M]
┗━━第十四章 课件资料 [12.4M]
┣━━20201207就业课数据.zip [1.3M]
┗━━20201207就业指导1.pdf [11.1M]

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