人工精选数据分析师培训视频教程（）
这门《数据分析师培训视频教程》标价 259 元，在市面上属于价格很低的入门资料。低价不等于没价值，但也不适合所有人。下面从它实际能解决的工作场景、学完能达到什么程度、以及你需要什么基础三个角度拆开讲，帮你判断要不要花这个时间。 它主要解决什么工作场景 课程围绕的是「别人拿来一堆业务数据，你得给出结论
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这门《数据分析师培训视频教程》标价 259 元，在市面上属于价格很低的入门资料。低价不等于没价值，但也不适合所有人。下面从它实际能解决的工作场景、学完能达到什么程度、以及你需要什么基础三个角度拆开讲，帮你判断要不要花这个时间。
它主要解决什么工作场景
课程围绕的是「别人拿来一堆业务数据，你得给出结论」这类日常任务。具体包括：把散落在订单表、用户表里的数据取出来，做清洗和口径对齐，用透视或聚合算出留存、转化、复购这类指标，再把结果整理成能给业务方看的图表或结论。它不教你去训练推荐模型，也不涉及复杂的算法推导，重心放在取数、算数、讲清楚数这三件事上。
如果你现在的工作是运营、产品、财务、市场，经常被要求「拉个数据看看」，或者转行想先做数据支持类岗位，这门课覆盖的场景是对得上的。但如果你已经能熟练写多表关联和窗口函数，课程里的基础部分对你偏浅。
学完能独立做什么
按课程结构走完，比较现实的产出是：能从原始数据表出发，独立完成一份包含数据清洗、指标计算、图表呈现的分析小结；能对着一个业务问题拆出需要哪些字段、怎么算、结论支撑哪条建议。也就是说，你可以独立复现一个完整的小分析项目放进作品集，而不是只会单独某个函数的用法。
需要说清楚的是，它给的是「能把分析流程跑通」的能力，不是「精通某一种数据库」。SQL 部分覆盖的是常用查询和聚合逻辑，足够应付日常取数；但性能调优、复杂建模这些内容不在范围内。把它当作能上手的第一块台阶比较准确。
资料适合什么基础
- 零基础可以看，但需要耐心。前段会讲基本概念和表结构，没有编程经验的人跟得上节奏，只是要多动手敲一遍。
- 有 Excel 数据透视基础的人受益最快，很多思路可以直接迁移，学 SQL 时更容易理解分组和聚合在干什么。
- 已经做过一两年数据分析的人，建议只挑数据清洗和指标口径那几节复盘，其余部分快速略过，避免浪费时间。
怎么用这份资料
课程视频加章节笔记的组合，适合按顺序看，但不必看完一节就急着做笔记。更有效的节奏是：每学完两到三节，合上视频，用自己手头的示例数据把刚才的查询重写一遍，写不出来再回去看。每个模块结束后整理一份学习小结，把用到的指标定义、容易踩的口径坑记下来，面试前翻这份小结比翻视频快得多。
最后留一道自测题：给自己一个「最近三个月用户复购情况」的问题，从建表到出图独立做完。如果能不依赖视频完成，这门课对你的价值就兑现了；如果中途卡在某一步，说明那块还需要补。259 元的资料值不值，最终看的是你有没有把它跑成自己的项目，而不是看了多少节。
【数据分析师培训视频】数据分析师培训班_数据分析师培训课程
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视频目录（118 节）
课程目录
* 1、数据读入
* 2、数据导入读取
* 3、数据库安装
* 4、常见数据类型的读入
* 1、数据记录选项
* 2、排序、平衡和分区
* 3、分区汇总
* 4、合并与追加
* 1、数据类型节点
* 2、导出、填充、分类
* 3、分级和RMF
* 4、关联分析与数据处理
* 1、数据质量清洗
* 2、聚类分析与细分
* 1、图标的玄机
* 2、被混淆的因果关系
* 3、打破权威
* 4、数据分析
* 1、概率和机会
* 2、统计是什么
* 3、变量和常量
* 4、数据有几种类型
* 5、易混淆的统计术语
* 1、数据的收集和整理
* 2、收集数据时的误差
* 3、常用的抽样方法
* 4、设计调查问卷的原则
* 1、如何选择合适的图表
* 2、有效图表的几个基本要素
* 3、增强图表表达力的几种方法
* 4、可视化图表的几个注意事项
* 1、集中趋势
* 2、离中趋势
* 3、偏态和峰态
* 4、数据标准化的几种方法
* 1、总体均值的估计
* 2、总体方差的估计
* 3、总体比例的估计
* 4、样本均值的期望
* 5、样本均值的方差
* 6、中心极限定理
* 7、点估计和区间估计
* 1、假设检验的原理
* 2、什么是显著性水平
* 3、如何进行假设检验
* 1、变量之间的关系
* 2、相关分析和回归分析
* 3、如何求最佳拟合线
* 4、相关系数
* 5、SPSS实操案例分析
* 1、为什么要进行方差分析
* 2、什么是方差分析
* 3、单因素方差分析
* 4、双因素方差分析
* 1、主成分分析的原理
* 2、主成分分析的几何解释
* 3、SPSS主成分分析案例
* 1、因子分析的原理
* 2、SPSS因子分析案例
* 1、什么是聚类
* 2、关于聚类分析
* 3、SPSS系统聚类案例分析
* 1、淘宝指数
* 2、市场行情
* 3、生意参谋
* 1、如何利用淘宝指数选款
* 2、如何利用淘宝指数指导运营
* 3、如何利用淘宝指数进行行业分析
* 4、如何利用淘宝指数优化标题
* 1、如何利用数据魔方选款
* 2、如何利用魔方找出潜力宝贝
* 3、如何利用数据魔方进行标题优化
* 1、生意参谋之备战双十一
* 2、生意参谋之竞争情报
* 3、如何利用生意参谋优化手淘标题
* 4、生意参谋之装修分析
* 5、生意参谋之如何分析手机端访客
* 1、店铺如何定位
* 2、如何实现产品差异化
* 3、销售分析专题
* 1、从哪些角度考虑界定竞争对手
* 2、界定竞争对手具体的方法
* 1、情报收集的效用模型
* 2、几款免费的情报收集工具
* 3、几款专业的竞品分析软件
* 1、案例(一)：电商女装行业市场分析
* 2、案例(二)：电商羽绒服市场分析
* 3、案例(三)：消费者购买行为分析
* 1、销量库存矩阵模型
* 2、动销率跟踪
* 3、售罄率分析
* 1、互联网产品分析的几个维度
* 2、案例分析：美团外卖VS饿了么
* 1、四象限分析图
* 2、周销售指数
* 3、促销指数
* 1、脱离具体业务，仅从数据表明判断指标的高低
* 2、线上和线下的简单对比
* 3、同比和环比的错误解读
* 1、出口贸易公司或工厂
* 2、行业展会
* 3、数据分析工具
* 1、查询区域变化时的弹性查找
* 2、查询范围是否包含数据清单的标题行
* 3、如何解决鼠标无法点选引子字段的问题
* 4、为何第四参数出现不了智能的参数提示
* 5、含有重复的数据默认怎么解决
* 6、为何默认查找出现#NA现象?
* 1、有效性法
* 2、通配符法
* 3、模糊参数法
* 1、隔列放置
* 2、垂直放置
* 3、阶梯放置
* 4、环形放置
* 1、采用vlookup函数制作复审名单
* 2、If+Vlookup实现智能查找
* 3、双列查询
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