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01章Excel數(shù)據(jù)分析
01-01Excel數(shù)據(jù)處理技巧和高效方法
01-02Excel數(shù)據(jù)收集、整合、規(guī)范化
01-03Excel公式、函數(shù)、數(shù)組及數(shù)據(jù)分析
01-04Excel可視化數(shù)據(jù)分析（排序、篩選、透視表等）
01-05Excel圖表化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
02章數(shù)據(jù)庫管理
02-01數(shù)據(jù)庫簡介
02-02MySQL 增刪改語句
02-03MySQL select查詢語句
02-04MySQL綜合案例
02-05SQLserver應(yīng)用
02-06Oracle應(yīng)用
03章Excel BI
03-01Power Query基本功能介紹
03-02Power Query進行數(shù)據(jù)導入
03-03Power Query橫向合并與縱向合并數(shù)據(jù)
03-04Power Query M函數(shù)與數(shù)據(jù)預處理
03-05Power Pivot數(shù)據(jù)導入功能
03-06Power Pivot搭建多維數(shù)據(jù)集與多維數(shù)據(jù)透視
03-07Power Pivot創(chuàng)建層次結(jié)構(gòu)及KPI
03-08Power Pivot綜合應(yīng)用案例：商機相關(guān)企業(yè)信息
03-09Power Map數(shù)據(jù)地圖創(chuàng)建及應(yīng)用方法
03-10Power View交互式儀表板創(chuàng)建方法
03-11案例：全國主要城市空氣質(zhì)量地圖、餐飲業(yè)店鋪銷售狀況儀表盤
04章Tableau數(shù)據(jù)可視化
04-01Tableau公司和產(chǎn)品介紹
04-02使用Tableau連接多源數(shù)據(jù)
04-03Tableau可視化界面介紹
04-04Tabelau數(shù)據(jù)分析P1：排序、篩選、計算字段、分層結(jié)構(gòu)
04-05Tableau數(shù)據(jù)分析P2：集和參數(shù)、趨勢線、預測區(qū)間
04-06初級圖表：條形圖、折線圖、餅圖、文字云、散點圖、地圖、樹形圖、氣泡圖、圖表組合
04-07高級圖表：子彈圖、環(huán)形圖、瀑布圖、Bump Chart、Table Formatting
04-08使用Tableau制作儀表板與故事
04-09實戰(zhàn)項目1：某公司銷售數(shù)據(jù)可視化
04-10實戰(zhàn)項目2：航班運營狀況分析
05章python編程
05-01python基礎(chǔ)語法
05-02python基本數(shù)據(jù)類型
05-03python的運算符
05-04python字符串、列表、元組等
05-05python條件控制
05-06python循環(huán)語句
05-07python函數(shù)、類、模塊
05-08python文件操作、異常處理
06章Python數(shù)據(jù)清洗
06-01Numpy的ndarray
06-02數(shù)組的索引和切片
06-03數(shù)組的運算
06-04常用的數(shù)組方法
06-05Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
06-06DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
06-07匯總計算
06-08缺失值處理
06-09數(shù)據(jù)合并、重塑
06-10Groupby技術(shù)
06-11數(shù)據(jù)透視表和交叉表
07章Python數(shù)據(jù)可視化
07-01可視化基本概念和設(shè)計原則
07-02利用pandas進行數(shù)據(jù)可視化
07-03python可視化工具Matplotlib的安裝和使用
07-04Matplotlib高階繪圖
07-05seaborn繪圖
07-06pyecharts繪圖
08章Python爬蟲
08-01爬蟲的基本原理
08-02HTML簡介
08-03發(fā)送請求和網(wǎng)頁抓取
08-04設(shè)置瀏覽器代理
08-05數(shù)據(jù)解析-Xpath
08-06BeautifulSoup簡介
08-07數(shù)據(jù)解析-正則表達式
08-08動態(tài)渲染頁面抓取
08-09新聞爬蟲案例
08-10招聘爬蟲案例
09章商業(yè)BI實戰(zhàn)案例
09-01使用MySQL+Excel制作關(guān)鍵指標監(jiān)控儀
09-02使用Excel+SQL制作銷售情況分析儀案例：
09-03Step1：理解數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)背景，確定分析目標
09-04Step2：使用Power Query連接Mysql進行數(shù)據(jù)導入和數(shù)據(jù)預處理
09-05Step3：使用Power Pivot創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)分析環(huán)境
09-06Step4：使用Excel和Power View制作數(shù)據(jù)分析儀交互式可視化界面
09-07商業(yè)報告撰寫
10章線性代數(shù)
10-01向量與線性空間
10-02線性變換與矩陣
10-03行列式與線性方程組
10-04歐式空間
10-05內(nèi)積因子與算子
11章統(tǒng)計學
11-01數(shù)據(jù)準備
11-02描述統(tǒng)計
11-03假設(shè)檢驗
11-04一元線性回歸
11-05多元回歸
11-06一般logistic回歸
11-07logistic回歸與修正
11-08數(shù)據(jù)挖掘與logistic回歸
12章python機器學習
12-02KNN
12-03Kmeans
12-04線性回歸與logistic回歸
12-05矩陣分解與降維方法（PCA）
12-06樸素貝葉斯
12-07決策樹：分類樹和回歸樹
12-08集成算法：隨機森林、XGboost、Adaboost
12-09關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式
12-10支持向量機
12-11神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)