课程大纲：
第一周：数据分析思维
1.数据分析的道与术
2.数据分析思维
结构化
公式化
流程化
3.分析思维技巧
象限法
对比法
假设法
二八法
多维法
指数法
4.像咨询顾问一样思考
5.如何在业余时间锻炼分析思维
第二周：业务
1.为什么业务重要？
2.经典的业务分析指标
市场营销模型
产品运营模型
用户行为模型
电子商务模型
流量模型
3.业务的分析框架
如何建立分析框架？
市场营销分析框架
产品运营分析框架
用户行为分析框架
电子商务分析框架
网站分析框架
如何应对各类业务背景
4.数据化管理业务
第三周：Excel
1.Excel的新手须知
2.Excel函数
清洗处理类
关联匹配类
逻辑运算类
计算统计类
时间序列类
3.Excel工具
数据透视表
条件格式和迷你图
自定义名称
数组
数据分析库
切片
4.用Excel进行数据分析
第四周：数据可视化
1.数据可视化的魅力
2.常见的图表类型与应用
散点图
折线图
柱形图和直方图
饼图
面积图
雷达图
漏斗图
3.高级图表类型与应用
树型图
桑基图
热力图
关联图
箱线图
标靶图
词云图
地理图
4.图表绘制
基础图表绘制的要点
高级图表绘制
辅助线
复合图表
好用的第三方图表库
图表和报表
5.可视化BI
Power BI入门
导入数据
表
DataX
数据整理和关联
可视化
Dashboard
第三方图库
6.用BI进行数据分析
第五周：MySQL
1.数据库基础
MySQL安装
数据库和表
数据类型
2.MySQL语法
查询
过滤
高级过滤
分组和聚合
子查询
计算函数
表联结
高级表联结
3.MySQL进阶
优化
高级技巧
Leetcode竞赛
4.用MySQL进行数据分析
第六周：统计学
1.描述统计学
集中量数
权重预估
数据分布
用Excel进行统计学
2.数据分析的概率
概率的世界
概率分布
假设检验
AB测试
方差分析
3.时间序列
4.为什么会被统计学欺骗？
5.数据分析与机器学习
第七周：Python
1.为什么要学习Python
2.Python的数据科学环境
3.Python的基础
语法结构
数据架构
函数和类
高级函数
常用的数据分析包
案例练习
4.Numpy和Pandas
Numpy的数据结构
Numpy的基础操作
Numpy的函数
Pandas的数据结构
Pandas的基础操作
Pandas的函数
Pandas的数据规整
效率技巧
聚合
时间序列
5.用Python进行数据分析
案例：数据分析师的薪资
案例：电商用户消费行为
6.可视化
Matplotlib
seaborn
其他
7.构建数据分析平台
Python连接数据库
Python进行ETL
开源BI：Superset
构建自己的Dashboard
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