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必修课1：八大数据分析能力课程大纲
必修课2：Python数据分析挖掘课程大纲
必修课3：R语言商务图表课程大纲
立即学习
课时1：课程简介
1： 一个本质的问题：数字、数据、数据分析与数据分析工作
课时2：数字与数据
课时3：数据与数据分析
课时4：数据分析的本质
2： 一个有趣的现象：为什么叫数据分析部，不叫ESP部
课时5：一个例子看技能与工作的区别
课时6：数据分析的价值是由作用而非技能决定
课时7：不能解决问题的数据分析终被淘汰
3： 一个成长的难题：从掌握取数技能，到完成数据分析工作，还需要补充多少能力
课时8：数据分析师在实战中常见难题
课时9：数据分析师常犯错误
课时10：数据分析师需要的八大能力
课时11：后续的课程介绍（重要、必看）
4： 能力一：收集信息能力
课时12：什么是“业务”
课时13：什么是“理解”业务
课时14：不理解业务的恶果是什么
课时15：“模型”无法拯救，那个不理解业务的你
课时16：优秀的数据分析师必须自己去理解业务
课时17：优秀的数据分析师必须自己去理解业务2
课时18：理解业务的起点：了解最基础的业务形态
课时19：理解业务的七步成诗法
课时20：七步成诗法之一 ，最核心问题：业务模式
课时21：七步成诗法 ，四大角色概览
课时22：七步成诗法 之二，产品
课时23：七步成诗法 之三，渠道
课时24：七步成诗法 之四，用户
课时25：七步成诗法 之五，运营
课时26：七步成诗法 之六之七，组织架构与KPI
课时27：应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（在职版）
课时28：应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（面试版）
课时29：小练习：入职后的沟通要点
课时30：小练习：面试前的准备要点
课时31：特别提醒：交流业务情况时的保密原则与谈话尺度
5： 能力二：沟通需求能力
课时32：什么是：“数据需求”
课时33：数据需求的基本规范
课时34：只做数据需求永无出头之日
课时35：什么是：“数据分析需求”
课时36：数据分析需求的基本规范
课时37：良好的沟通是成功的起点
课时38：初级需求沟通：明确任务内容
课时39：中级需求沟通：需求排班管理
课时40：高级需求沟通：需求挖掘与升级
课时41：当业务不理不睬的时候，主动引发需求
课时42：特别提醒：有一类特殊需求叫模型
课时43：实战指南：编排自己的需求管理表（针对已入职数据分析师）
课时44：实战指南：设计自己的数据需求表（针对未入职的准数据分析师）
6： 能力三：定义问题能力
课时45：第一节：什么是“定义问题”
课时46：第二节：什么是数据分析中的“定义问题”
课时47：第三节：为什么“定义问题”很重要
课时48：第四节：如何做到“清晰描述问题”
课时49：第五节：如何划分问题边界及转化问题
课时50：第六节：如何细分问题，构建思路
课时51：第七节：如何确认输出形式，规划资源投入
课时52：第八节：实战指南：如何在日常工作中锻炼定义问题的能力
课时53：第九节：特别提示：职场上没有标准答案，只有符合需求的答案
7： 能力四：梳理流程能力
课时54：什么是“梳理流程”
课时55：“梳理流程”与“指标体系”关系
课时56：“梳理流程”后，如何用“指标体系”进行分析
课时57：“梳理流程”，总结指标体系的基本方法
课时58：什么是企业工作中的“梳理流程”
课时59：战略级流程梳理-经营分析指标体系
课时60：战术级流程梳理——业务部门指标体系
课时61：战斗级流程梳理（1）——销售流程类指标构建
课时62：战斗级流程梳理（2）——用户运营类指标体系
课时63：战斗级流程梳理（3）——活动策划类指标体系
课时64：战斗级流程梳理（4）——网络推广指标体系
课时65：战斗级流程梳理（5）——商品管理类指标体系
课时66：流程梳理中常见问题
课时67：实战指南：如何梳理出自己的指标体系
课时68：特别提示：关于《国家2025指标体系指导纲要》的问题
8： 能力五：定义标准的能力
课时69：什么是“标准”
课时70：好的“标准”符合哪些原则
课时71：什么是“定义标准”
课时72：什么是企业工作中的“定义标准”
课时73：一维分类：平均法、分摊法、二八法，十分位法
课时74：二维分类：象限法、矩阵法
课时75：三维分类：RFM、杜邦分析法、漏斗分析法
课时76：多维分类：归纳法与演绎法
课时77：多维分类：综合评估的常见方法
课时78：一维动态分类：趋势分析法
课时79：多维动态分类：层层深入的逐级分析
课时80： 行为指标的分类：魔法数字与交叉表
课时81：实战操练：如何从平庸的工作中总结数据标准
课时82：坚决克服“指标”“标准”混为一谈的恶习！
9： 能力六：寻找原因的能力
课时83：为什么我们那么喜欢问“为什么”
课时84：寻找原因的基本方法
课时85：企业中“寻找原因”问题
课时86：甩锅的艺术——如何把原因归罪到别人头上
课时87：分析思路示例——为什么销售业绩下降了！！！
课时88：分析思路示例——为什么用户活跃下降了？？？
课时89：分析思路示例——为什么用户都流失了？？？
课时90：分析思路示例——为什么新用户越来越少？？？
课时91：分析思路示例——为什么活动做了不见效？？？
课时92：更广泛的分析思路——咨询顾问的独门秘籍
课时93：实战操练：让你的原因分析无懈可击
课时94：拒绝无脑，找经得起检验的原因
10： 能力七：提出建议的能力
课时95：什么是靠谱建议
课时96：如何推导出靠谱建议
课时97：在企业里，常见的“给点建议”的要求有哪些
课时98：如何清晰梳理待建议的问题
课时99：如何提目标，并评估问题目标的可行性
课时100：如何提解决方案，并评估问题方案的可行性
课时101：如何从多个备选方案中选优
课时102：利用业务假设预测问题未来情况
课时103：利用算法预测问题未来情况
课时104：如何在政治上给予老板有力支持
课时105：实战操练，做一个完整的建议方案
课时106：数据分析与业务的边界在哪里
11： 能力八：总结汇报的能力
课时107：汇报中常范的错误
课时108：做好汇报需要考虑的三大要素
课时109：应付差事型汇报——操作规范及注意事项
课时110：引起注意型汇报——操作规范与注意事项
课时111：推动落地型汇报——操作规范与注意事项
课时112：争取认可型汇报——操作规范与注意事项
课时113：展示能力型汇报——操作规范与注意事项
课时114：一个经典的汇报例子
课时115：实战操练：同一份报告的三种不同形态
课时116：为什么常规的数据分析报告套路不管用
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1： Python基础 第一阶段
课时1：课程介绍
课时2：初识python
课时3：python语法基础
课时4：python控制流
课时5：课后答疑
2： Python基础 第二阶段
课时6：python函数详解
课时7：python模块
课时8：python文件操作
课时9：python异常值处理
课时10：课后答疑
3： Python 爬虫初识
课时11：作业讲解及爬虫初识
课时12：网络爬虫原理
课时13：正则表达式实战
课时14：课后答疑
4： Urllib库实战
课时15：Urllib库实战
课时16：Urllib库实战（二）
课时17：Urllib库实战（三）
课时18：爬虫的异常处理
课时19：爬虫的浏览器伪装技术
课时20：python新闻爬虫实战
课时21：课后答疑
5： 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
课时22：爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
课时23：图片爬虫实战
课时24：课后答疑
6： 爬虫实战及Scrapy框架的安装
课时25：抓包分析实战1
课时26：抓包分析实战2
课时27：微信爬虫实战
课时28：多线程爬虫实战
课时29：Scrapy框架的安装
课时30：课后答疑
7： Scrapy爬虫
课时31：Scrapy框架常见命令实战
课时32：第一个Scrapy爬虫
课时33：Scrapy自动爬虫实战
课时34：课后答疑
8： 用Scrapy爬取网站的数据
课时35：天善智能课程自动爬虫实战
课时36：自动模拟登陆爬虫实战
课时37：当当商城爬虫实战
课时38：课后答疑
9： 补充以及作业讲解
课时39：补充内容
课时40：上节课作业讲解
课时41：答疑
10： Python数据分析与挖掘技术基础
课时42：快速了解数据分析与数据挖掘
课时43：数据分析与挖掘相关模块简介与安装
课时44：相关模块的使用
课时45：Python数据导入实战
课时46：答疑
11： Python数据可视化分析实现
课时47：matplotlib基础 折线图/散点图
课时48：直方图
课时49：读取和讯博客的数据并可视化分析
课时50：答疑
12： Python数据清洗、集成与变换
课时51：数据探索与数据与清洗概述（一）
课时52：数据探索与数据与清洗概述（二）
课时53：数据分布探索实战
课时54：数据集成实战
课时55：答疑
13： 数据转换、属性构造、数据规约
课时56：数据转换
课时57：属性构造
课时58：数据规约
课时59：答疑
14： 文本挖掘
课时60：文本挖掘 一
课时61：文本挖掘 二
课时62：答疑
15： 文本相似度分析
课时63：文本相似度分析一
课时64：文本相似度分析二
课时65：文本相似度分析三
课时66：答疑
16： Python数据分析与挖掘实战 上
课时67：Python数据建模概述
课时68：Python数据分类实现过程
课时69：常见分类算法
课时70：knn算法（补录）
课时71：KNN算法与贝克斯方法
课时72：手写体数字识别
课时73：答疑
17： Python数据建模与分类实现 下
课时74：贝叶斯算法 上
课时75：贝叶斯课程 （补录）
课时76：贝叶斯算法 下
课时77：回归算法
课时78：决策树
课时79：答疑
18： Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析
课时80：决策树
课时81：聚类
课时82：答疑
19： Python数据分析与挖掘实战
课时83：贝叶斯应用
课时84：人工神经网络理论基础
课时85：人工神经网络实现实战
课时86：答疑
20： Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上
课时87：Apriori算法与项目实战
课时88：社交网络项目实战
课时89：答疑
21： Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下
课时90：微博接口开发上
课时91：微博接口开发下
课时92：PhantomJS 上
课时93：PhantomJS 下
课时94：文本分类及答疑
立即学习
1： 可视化基础——R语言数据预处理
课时1：课程介绍
课时2： R语言基础数据结构——基本数据对象
课时3： R语言基础数据结构——因子变量
课时4：R语言基础数据结构——数据索引与切片、聚合
课时5：数据合并、联结、长宽转换
课时6：字符串处理与正则表达式基础
课时7：管道函数与向量化运算
课时8：非结构化数据处理-list、json
课时9：R语言与本地数据库交互
课时10：高级数据处理神器——data.table
2： 可视化基础——设计基础
课时11：字体基础知识与字体应用场景
课时12：色彩基础知识、应用场景及R语言色彩环境
课时13：排版基础与版式设计一般原则
课时14：数据可视化基础与应用
3： ggplot2图层语法基础
课时15：ggplot2图层语法框架概览（上）
课时16：ggplot2图层语法框架概览（下）
课时17：几何图层（美学映射与位置参数）
课时18：标度调整函数
课时19：坐标轴系统
课时20：图例系统
课时21：标签系统
课时22：分面系统
课时23：主题系统
4： 标度、图例、坐标系与主题详解
课时24：x/y轴标度详解(上)
课时25：x/y轴标度详解(下)
课时26：颜色标度详解（上）
课时27：颜色标度详解（下）
课时28：其他标度(大小、形状、线条)详解
课时29：图例美化
课时30：坐标系详解
课时31：主题封装与自定义
5： R语言与数据可视化用色规范与标准
课时32：R语言基础预设配色系统
课时33：ggplot2配色系统扩展包接口调用
课时34：R语言RcolorBrewer在线配色网站及其包封装函数
课时35：ggthemes主题包简介
课时36：其他配色类扩展包简介——ggtech、ggthemer、ggsci
6： ggplot笛卡尔坐标系应用
课时37：笛卡尔坐标系主要图表类型
课时38：柱形图（条形图）数据描述
课时39：美学映射参数书写规则
课时40：位置调整参数应用规则
课时41：图形标签位置调整规则
课时42：图形颜色映射规则与因子变量的意义
课时43：笛卡尔坐标系下的分面应用
课时44：散点图（气泡图）、折线图（面积图）、箱线图、直方图应用案例
7： ggplot极坐标系应用
课时45：极坐标系参数转换原理
课时46：极坐标系衍生图表类型
课时47：极坐标下的标签设定技巧（上）
课时48：极坐标下的标签设定技巧（下）
课时49：极坐标下分面操作规则
课时50：极坐标与高阶仪表盘制作思路
课时51：ggplot2辅助极坐标图——雷达图
课时52：ggplot2辅助极坐标图——气泡饼图
课时53：ggplot2辅助极坐标图——气泡饼图（下）
8： ggplot辅助几何对象与信息图基础
课时54：辅助图形操作大杀器之——geom_rect矩形图
课时55：辅助图形操作大杀器之——geom_segment矩形图
课时56：辅助图形操作大杀器之——geom_linerange线范围图
课时57：辅助图形操作大杀器之——geom_ploygon多边形图
课时58：折线图与路径图的区别——geom_line/geom_path
课时59：常见的辅助线\误差线对象（geom_abline\hline\vline\errorbar\herrorbar）
课时60：ggplot2辅助高阶图形扩展包——ggtreemap（树状图）
课时61：方块气泡图、不等款宽柱形图、堆积不等款柱形图
9： 空间可视化与数据地图基础
课时62：地理信息空间数据映射原理
课时63：shp、json格式地理信息数据结构
课时64：地理信息应用包简介：（sp、maptools、rgdal、sf）
课时65：sp空间数据操纵与整合
课时66：sf格式空间数据结构
课时67：sf格式空间数据映射原理
10： 空间可视化与数据地图基础案例应用
课时68：连续填充热力地图案例应用
课时69：离散填充热力地图案例应用
课时70：地图+散点图（气泡图）案例应用
课时71：美国两个海外州位置平移问题
课时72：世界地图空间投影参数设置
课时73：地理信息可视化与分面综合应用
11： 空间可视化与数据地图高级案例应用
课时74：地图上的mini条形图（柱形图）
课时75：地图上的mini气泡饼图
课时76：地图+网络流向图案例用应（含多种流向类型）
课时77：ggmap背景+ggplot2图层混合应用
课时78：地图+mini字体地图应用
课时79：基于ggplot2的等值线密度图
12： 信息图与空间数据可视化综合案例思路解读
课时80：北京历史天气综合仪表盘应用（上）
课时81：北京历史天气综合仪表盘应用（下）
课时82：仿ECO事件圆环图案例应用
课时83：美国总统大选可视化案例应用
课时84：山东省2016年公共预算收支可视化案例应用（上）
课时85：山东省2016年公共预算收支可视化案例应用（中）
课时86：山东省2016年公共预算收支可视化案例应用（下）
13： 结尾篇：图形输出、精度控制、与图形权限操纵
课时87：图形输出——Ciaro、showtext应用
课时88：多图排版——仍然是使用grid做多图排版与图型版面整合
课时89：精度控制——输出图表类型、像素比控制
课时90：图层权限——使用grid越过ggplot2对象权限，添加图形辅助信息

可从以下课程中任选5门选修课，强化能力

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