人工精选博学谷-所有人都能学的数据分析课
这门课叫「所有人都能学的数据分析课」，但标题里的「所有人」其实要打个折扣。它更适合两类人：一是日常要跟 Excel 打交道、被报表和汇总拖慢节奏的职场人；二是想转数据分析岗、需要一套能拿出手的完整练习的转行者。如果你已经能熟练写 SQL、做归因分析，这门课对你偏浅，可以直接跳过。 它对应的工作场景是
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这门课叫「所有人都能学的数据分析课」，但标题里的「所有人」其实要打个折扣。它更适合两类人：一是日常要跟 Excel 打交道、被报表和汇总拖慢节奏的职场人；二是想转数据分析岗、需要一套能拿出手的完整练习的转行者。如果你已经能熟练写 SQL、做归因分析，这门课对你偏浅，可以直接跳过。
它对应的工作场景是什么
课程覆盖的是「拿到一份乱糟糟的业务数据，自己清洗、自己算、自己讲清楚」这条链路。具体包括：用 Python 读取和整理表格、处理缺失值和重复项、做分组汇总与透视、算同比环比这类常见指标，最后把结论整理成能给别人看的图表。这些动作对应的是运营复盘、销售周报、活动效果评估、用户分层这类高频需求——不是算法岗那种建模调参，而是业务侧真正天天在发生的取数和汇报。
需要说清楚的是，课程里包含了 Embedding 向量检索和 Python 编程两块内容。前者属于文本类数据处理的延伸，跟传统表格分析不是一回事，如果你只是想处理数值型报表，这部分可以先放一放；后者是整门课的地基，绕不过去。
学完能独立做什么
- 独立完成一份从原始表格到结论图表的小型分析，不依赖别人帮你取数。
- 用 Python 复现一套完整的分析流程，并能把代码和结论整理成可展示的 Demo。
- 看懂别人写的数据处理逻辑，遇到报错能自己定位是数据问题还是代码问题。
- 把分析结论组织成一段有前因后果的说明，而不是只丢一张图出去。
这里要泼一点冷水：学完不等于能直接胜任数据分析师岗位。真实岗位还会要求 SQL、业务理解、指标体系搭建，这些课程只能带你入门一部分。把它当作「补齐动手能力」的一环更现实。
资料适合什么基础
课程面向零基础或弱基础设计，假设你会用电脑、能看懂表格，但不要求写过代码。如果你完全没接触过编程，前期装环境、理解变量和循环会有一段不适应期，这是正常的，不用怀疑自己选错了方向。
配套的章节笔记是这门课比较实在的部分，适合课后复盘，也适合面试前快速回忆流程。但笔记不能替代自己敲一遍代码——数据分析是手上功夫，看会了和写出来是两回事。
怎么用这套资料
建议按章节顺序走，先打基础再进综合实战，不要一上来就跳到项目章节，那样容易卡在环境或语法上。每完成两到三节，用自己的话写一份小结，重点写「这一步解决了什么问题」，而不是抄代码。全部学完后，找一份自己工作或生活里的真实数据，独立复现一套完整流程，写进个人作品集——这比证书更能说明问题。
最后提醒一句：课程名里的「所有人」是营销话术，真正的门槛在于你愿不愿意动手写。如果只是想收藏起来「以后再看」，那这门课对你没有价值。
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课程推荐
《博学谷-所有人都能学的数据分析课》image.webp 下载附件 保存到相册 2022-5-4 02:16 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（213 节）
课程目录
* 01.数据分析师的“钱景”如何_[3].mp4
* 02.什么人适合数据分析_[3].mp4
* 03.数据分析师的临界知识_[3].mp4
* 04.数据分析师的主要职责_[3].mp4
* 数据分析及数据挖掘定义.mp4
* 数据分析与数据挖掘的层次.mp4
* 数据分析及数据挖掘三要素.mp4
* 本节小结.mp4
* 如何描述业务量数据.mp4
* 可视化展示的原则.mp4
* 预测和分类的概念模型、流程.mp4
* 分类和预测：线性回归.mp4
* 逻辑回归.mp4
* 决策树算法.mp4
* 支持向量机.mp4
* 朴素贝叶斯.mp4
* 聚类算法的基本概念.mp4
* 层次聚类.mp4
* K-means聚类.mp4
* 降维模型-PCA.mp4
* 统计分析的目的.mp4
* 统计分析的关键概念.mp4
* 四种测量尺度.mp4
* 集中趋势-均值.mp4
* 集中趋势-中位数和众数.mp4
* 离散趋势-极差和方差.mp4
* 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
* 统计学本质.mp4
* 统计学两大定理.mp4
* 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4
* 统计推断-t分布.mp4
* 统计推断-参数估计.mp4
* 统计推断-假设检验.mp4
* 统计过程.mp4
* 抽样的概念.mp4
* 抽样方法与非抽样方法.mp4
* 抽样调查与普查的特点.mp4
* 非抽样调查.mp4
* 非抽样调查的三种类型.mp4
* 无回答误差的处理.mp4
* 抽样过程.mp4
* 抽样单元与抽样框.mp4
* 抽样形式.mp4
* 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
* 概率抽样-pps抽样.mp4
* 概率抽样-分层抽样.mp4
* 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4
* 总结.mp4
* t检验.mp4
* t检验-案例实践.mp4
* F检验.mp4
* F检验-案例实践.mp4
* 相关分析.mp4
* 相关分析-案例实践.mp4
* 线性回归.mp4
* 线性回归-案例实践.mp4
* 统计工作流程.mp4
* 统计准备工作.mp4
* 数据检查要点.mp4
* 开放题的准备.mp4
* 数据清洗的概念和流程.mp4
* 字段选择和数据质量报告.mp4
* 数据清洗主要工作.mp4
* 错误值和异常值处理方法.mp4
* 缺失值处理方法.mp4
* 异常值和缺少值的处理操作.mp4
* 数据转化.mp4
* 数据离散化与数据扩充.mp4
* 数据合并与拆分.mp4
* sql简介.mp4
* 建立数据库.mp4
* 建立数据表和约束条件.mp4
* 插入和更改.mp4
* 基本查询语句.mp4
* by.mp4
* Like.mp4
* 连表查询.mp4
* 小结.mp4
* Excel简介.mp4
* 函数的简介.mp4
* 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
* 查找函数-INDEX和MATCH.mp4
* 统计函数.mp4
* 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4
* 逻辑函数（下）.mp4
* 日期函数和文本函数.mp4
* 宏的技巧.mp4
* 数据透视表和选择性黏贴.mp4
* 格式调整技巧.mp4
* 查找和定位&数据有效性技巧.mp4
* 快捷键相关技巧.mp4
* 如何制作一张图.mp4
* 组合图的做法.mp4
* 条形图的变体.mp4
* 数据起跑地图的做法.mp4
* 无监督分析和有监督分析.mp4
* 无监督分析的原则.mp4
* 因子分析使用场景.mp4
* 因子的概念及分析过程.mp4
* 因子数的推定.mp4
* 因子轴的旋转.mp4
* 因子解释及因子得分计算.mp4
* 案例实践.mp4
* 如何用因子分析做评价.mp4
* 聚类分析使用场景.mp4
* 聚类分析算法.mp4
* K-means.mp4
* K-means案例实践.mp4
* 二阶聚类.mp4
* 对应分析使用目的及结果解读.mp4
* 对应分析案例实践.mp4
* 概念和使用场景.mp4
* 多维尺度分析举例.mp4
* 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4
* 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
* 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4
* 多维尺度的不足及替代方法.mp4
* 时间序列使用场景.mp4
* 两种类型的时间序列.mp4
* 时间序列模型ARIMA.mp4
* 时间序列中的处理办法.mp4
* 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4
* 使用场景和理论背景.mp4
* logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4
* 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4
* 数据准备及数据分割方式.mp4
* 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
* Modeler软件介绍.mp4
* 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
* 1.朴素贝叶斯原理.mp4
* 朴素贝叶斯算法过程.mp4
* 朴素贝叶斯算法举例.mp4
* 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4
* 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4
* 决策树使用场景.mp4
* 决策树算法（1）——ID3.mp4
* 决策树算法（2）——C4.5.mp4
* 决策树算法（3）——回归树CART.mp4
* 决策树算法（4）——CHAID.mp4
* 防止过度拟合的问题.mp4
* 使用Modeler如何做决策树.mp4
* 神经网络的组成.mp4
* 计算误差函数，修正出事权重.mp4
* 神经网络与其他分析的关系.mp4
* 支持向量机原理介绍.mp4
* 线性可分与线性不可分.mp4
* 集成算法的目的与方式.mp4
* Bagging与Bosting的计算原理.mp4
* 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4
* 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4
* 学习资料拓展.mp4
* 初识R语言.mp4
* 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4
* R语言的基本操作.mp4
* R语言的数据结构介绍.mp4
* 向量和矩阵的基本操作.mp4
* 数据框的操作.mp4
* 循环控制流——for&while.mp4
* 条件选择控制流——if.mp4
* 自定义函数.mp4
* R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
* 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势.mp4
* 探索性数据分析——相关系数及函数介绍.mp4
* 探索性数据分析——假设检验.mp4
* 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4
* 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4
* 模型选择.mp4
* 回归诊断.mp4
* 逻辑回归（上）.mp4
* 逻辑回归（下）.mp4
* 决策树的剪枝.mp4
* 随机森林.mp4
* 使用R如何实现层次聚类.mp4
* 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4
* 如何判断聚类的好坏.mp4
* 使用R如何实现PCA降维.mp4
* 课程与开发环境简介.mp4
* 帮助文档的获取&基础操作.mp4
* 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
* 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4
* 从头创建一个数组.mp4
* 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机.mp4
* 数组的操作.mp4
* 数组的计算.mp4
* 数组的广播.mp4
* 比较、掩码和布尔逻辑.mp4
* 序列和数据库.mp4
* 索引和切片.mp4
* 通过索引运算和生成新的列.mp4
* 文件的读取和写入.mp4
* 缺失值处理.mp4
* 数据连接.mp4
* 分组和聚合.mp4
* 数据透视表.mp4
* 字符串的处理.mp4
* 基础作图——折线图和散点图.mp4
* 基础作图——直方图和饼图.mp4
* 子图和图例.mp4
* 图标设置——标签，表格样式和cmap.mp4
* 高级作图.mp4
* 支持向量机——核函数.mp4
* 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4
* 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4
* 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4
* 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4
* 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4
* 贝叶斯分类器的实现过程.mp4
* 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别.mp4
* 数据预处理.mp4
* 决策树和随机森林——熵和决策树.mp4
* 决策树和随机森林算法对比.mp4
* 随机森林的调参.mp4
* 课程总结.mp4
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