这门课的名字里带着「P6级别」，很容易让人先入为主地以为又是一套堆砌术语的进阶内容。但实际看下来，它真正想解决的问题很具体：一个已经会用Excel做报表、能写点SQL的职场人，怎么把手上零散的数据能力，整合成一套能支撑业务决策的分析方法。如果你正好卡在这个位置，它值得花时间；如果你还在纠结要不要入行，它可能不是最合适的起点。

它对准的是哪类工作场景

课程里反复出现的场景，不是实验室里的算法推导，而是电商、零售这类日常经营中真实会遇到的题目：一张订单表怎么拆出复购率，一组用户行为数据怎么定位流失节点，一份经营报表怎么从「罗列数字」变成「解释变化」。这类需求在中小型公司的数据岗里非常普遍，往往一个人既要拉数、又要清洗、还要出结论。课程把Excel、MySQL和商业智能工具放在同一条线上讲，逻辑就在于此——工具是次要的，能独立跑通一次完整的分析链路才是目的。

学完能独立做什么

按课程推进的节奏，比较现实的预期是：能独立完成一次中等复杂度的业务分析。具体一点说，拿到一份原始数据后，知道先做结构梳理和异常检查，再用SQL把需要的数据取出来，接着选择合适的分析方法（比如同期群、漏斗、关联规则）得出可解释的结论，最后用商业智能工具呈现成别人看得懂的图表。这不是「精通数据挖掘」的水平，但足以应付大多数业务侧的分析需求。真正拉开差距的算法建模部分，课程有涉及，但更偏应用理解，不是让你去调参。

资料适合什么基础的人

  • 有Excel基础、会基本函数和数据透视表的人，前段会走得比较顺，重点可以放在分析思路而不是操作上。
  • 完全没接触过SQL的人，中段需要额外花时间，课程里的查询和函数部分节奏偏快，练习量得自己补。
  • 已经能熟练写多表关联、做过完整分析项目的人，这门课的新增量主要在商业智能工具的应用和分析框架的梳理上，其他部分可能偏基础。

需要提醒的是，课程标题里的「数据挖掘」容易让人期待值过高。它讲的挖掘更偏向业务分析层面的方法应用，而不是机器学习那一套。抱着学算法的预期来，会失望；带着「把分析方法用扎实」的预期来，收获会更实在。

怎么用这套资料效率更高

建议不要按顺序一次性刷完。Excel和MySQL部分如果已经会，快速过一遍确认没有盲区即可，把时间留给商业智能分析方法和后面的实战案例。案例部分最好自己先动手做一遍，再对照讲解，否则很容易变成看懂了但做不出来的状态。另外，SQL练习那部分不要跳过，它是整门课里最需要肌肉记忆的环节。整体来看，这门课的价值不在内容的稀缺性，而在于它把一条完整的分析工作流串了起来，省去你自己拼凑的工夫。对想从执行层往分析层走的人来说，这是一份可以踏实跟下来的材料。

课程目录

├─01-数据分析概述[03-31].mp4
 ├─02-Excel数据分析必备技能[03-31].mp4
 ├─03-商业智能分析方法[03-31].mp4
 ├─04-Excel电商数据分析实战[03-31].mp4
 ├─05-MySQL必备技能[03-31].mp4
 ├─06-MySQL函数及常用查询[03-31].mp4
 ├─07-sql 练习[03-31].mp4
 ├─08-sql分析实战[03-31].mp4
 ├─09-Tableau商业智能可视化入门[03-31].mp4
 ├─10-Tableau功能讲解[03-31].mp4
 ├─11-Tableau视图创建（一）[03-31].mp4
 ├─12-Tableau视图创建（二）[03-31].mp4
 ├─13-PowerBI 数据分析可视化1[03-31].mp4
 ├─14-Power BI 数据分析可视化2[03-31].mp4
 ├─15-Power BI 数据分析可视化3[03-31].mp4
 ├─16-Power BI 数据分析可视化4[03-31].mp4
 ├─17-Power BI 数据分析可视化5[03-31].mp4
 ├─18-Python数据分析编程1[03-31].mp4
 ├─19-Python数据分析编程2[03-31].mp4
 ├─20-Python数据分析编程3[03-31].mp4
 ├─21-Python数据分析编程4[04-06].mp4
 ├─22-Python数据分析编程5[04-08].mp4
 ├─23-Python数据分析编程6[04-12].mp4
 ├─24-Python数据分析编程7[04-13].mp4
 ├─25-Python数据分析8[04-18].mp4
 ├─26-Python数据分析9[04-19].mp4
 ├─27-统计学基础-描述统计学[04-27].mp4
 ├─28-统计学基础-中心极限定理[05-05].mp4
 ├─29-统计学基础-假设检验和相关性分析[05-10].mp4
 ├─30-统计学基础-抽样[05-12].mp4
 ├─31-电商案例文本挖掘[05-17].mp4
 ├─32-银行个人客户偏好分析[05-18].mp4
 ├─33-信用评分卡实现全流程（一）[05-23].mp4
 ├─34-信用评分卡实现全流程（二）[05-24].mp4
 ├─Excel 商业数据分析实战 2[05-17].mp4
 ├─Excel 商业数据分析实战 3[05-17].mp4
 ├─Excel 商业数据分析实战 4[05-17].mp4
 ├─Excel 商业数据分析实战1[05-17].mp4
 ├─Decision Tree(决策树)算法[05-17].mp4
 ├─Gradient Boosting Decison Tree(梯度提升决策树)[05-17].mp4
 ├─K-Means算法[05-17].mp4
 ├─P6数据分析师开班典礼[01-08].mp4
 ├─Random Forest(随机森林)算法[05-17].mp4
 ├─Xgb模型实现高潜用户购买画像[05-17].mp4
 ├─回归分析之Logistic回归算法[05-17].mp4
 ├─回归分析之线性回归算法[05-17].mp4
 ├─极端梯度提升树-XGBoost[05-17].mp4
 ├─高级课题：支持向量机算法-SVM[05-17].mp4
 ├─企业资源管理RXSS项目(二)[05-17].mp4
 ├─企业资源管理RXSS项目[05-17].mp4
 ├─天猫双十一Python美妆数据分析攻略[05-17].mp4
 ├─建筑能源得分Python数据分析报告[05-17].mp4
 ├─金融行业风控分析之Python技术如何分析评分卡流程[05-17].mp4
 适合人群 数据分析师 数据工程师 业务分析师 学习收获 掌握数据分析工具 精通商业智能方法 提升数据挖掘技能 祝您学习愉快！ 学有所成，前程似锦！