这门课解决什么问题，适合谁学

这套资料的核心是 Python 数据应用，而非高深的算法理论。它主要解决办公自动化和数据报表处理中的重复劳动问题。如果你每天需要处理 Excel 表格、整理客户名单、生成统计报告，或者在电商、金融、运营岗位从事数据录入与分析工作，这套课程非常对口。它的定位是“应用”，重点在于让你用代码替代手工操作，而不是培养算法工程师。

门槛极低，完全不需要编程基础。只要你认识汉字，会用电脑，能理解什么是文件夹和文件，就可以开始。课程从最基础的 Jupyter 环境搭建讲起，逐步深入到字符串处理、列表解析、正则表达式，最后通过 RFM 模型等实际案例串联起来。对于转行者来说，这是进入数据分析领域最稳妥的起点；对于在职者，它是提升工作效率的实用工具。

建议先看哪几块，学完能独立做什么

学习顺序建议严格按照视频编号进行，切勿跳跃。前中期要重点攻克“数据处理三剑客”的基础部分：掌握 Pandas 的 DataFrame 对象操作（如缺失值处理、数据集合并、时间序列处理）、Matplotlib 和 Seaborn 的可视化图表绘制，以及正则表达式对文本的提取清洗。后期则应聚焦于综合案例，如买家评论分析、泰坦尼克号生存预测等，这些是将前面零散知识点串联起来的关键环节。

学完这套内容后，你能够独立承担以下工作：一是自动化报表生成，用 Python 脚本批量读取 Excel 数据，进行清洗、计算复购率等指标，并自动生成可视化图表；二是简易数据建模，理解并应用 RFM 用户分层模型、逻辑回归等基础统计方法，为业务决策提供数据支持；三是提升办公效率，通过脚本快速完成文件拆分、格式转换、批量重命名等繁琐任务，将原本需要数小时的手工工作压缩至分钟级。

资料怎么配合练习

资料包中的 PDF 文档是课程的配套讲义，包含了代码示例和关键概念总结。建议先观看视频理解逻辑，再对照 PDF 复习代码细节，形成“听-看-练”的闭环。视频中提到的“班级练习”和“数据集合并”等环节，务必亲手在 Jupyter Notebook 中敲一遍代码，不要只看不动手，否则无法真正掌握调试和报错解决的能力。

练习时，尝试修改视频中的数据路径和参数，观察结果变化。例如，在处理 GDP 分析或复购率计算时，可以尝试替换成自己手头的数据（注意脱敏），模拟真实工作场景。只有通过自己的数据运行成功，这套技能才真正转化为你的职场竞争力。这套资料的价值不在于代码本身，而在于它展示了一套完整的数据处理工作流，值得反复揣摩。

课程目录

📁 驭风计划-python入门与应用 17.5 买家评论信息分析（一）【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [28.4 MB] 16.10 seaborn.mp4
 [37.0 MB] 16.8 rfm模型（一）【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [24.2 MB] 16.6 复购时间间隔【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [22.7 MB] 16.5 复购率【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [32.2 MB] 16.2 gdp分析（一）.mp4
 [49.4 MB] 15.9 cuts.mp4
 [30.8 MB] 15.5 数据集合并（二）.mp4
 [27.4 MB] 15.1 period与时间应用.mp4
 [32.1 MB] 14.5 缺失值处理（一）【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [29.9 MB] 14.3 dataframe对象.mp4
 [26.0 MB] 13.1 matplotlib【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [18.4 MB] 12.5 分割切分.mp4
 [17.0 MB] 10.5 进程池.mp4
 [24.4 MB] 9.3正则表达式.pdf
 [955.8 KB] 8.5 面向对象三种方法.mp4
 [19.2 MB] 8.3班级练习_jupyter【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.pdf
 [266.0 KB] 8.1面向对象编程.pdf
 [616.0 KB] 7.7 递归.mp4
 [25.4 MB] 7.3递归函数【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.pdf
 [296.9 KB] 6.10 单元格格式设置.mp4
 [31.1 MB] 6.9 excel文件拆分.mp4
 [20.2 MB] 6.5ini配置文件处理【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.pdf
 [138.5 KB] 6.1时间处理.pdf
 [259.5 KB] 5.1 文件操作快速入门.mp4
 [16.4 MB] 4.4collections模块【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.pdf
 [229.0 KB] 4.4 字典相关方法【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [41.3 MB] 4.2集合.pdf
 [173.6 KB] 4.2 列表解析.mp4
 [42.7 MB] 3.5.3 字符串相关方法（3）.mp4
 [19.4 MB] 3.5.2 字符串相关方法（2）【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [27.8 MB] 3.4列表解析.pdf
 [339.6 KB] 3.2字符串详解.pdf
 [2.2 MB] 2.4 随机数模块【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [27.6 MB] 2.1 数字基础.mp4
 [20.8 MB] 1.5 第三方模块管理【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [23.4 MB] 1.4 jupyter使用.mp4
 [18.4 MB] 17.8 mv_lens1【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [45.4 MB] 17.7 泰坦尼克分析.mp4
 [31.1 MB] 17.2 sns数据集与第一个图表【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [30.0 MB] 17.1 设置颜色.mp4
 [37.0 MB] 16.7 用户转化率分析【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [26.8 MB] 16.3 gdp分析（二）【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [34.7 MB] 15.

10 str处理【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [19.8 MB] 15.8 分组处理【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [20.1 MB] 15.7 数据处理.mp4
 [21.9 MB] 15.2 时间分析.mp4
 [33.0 MB] 14.9 索引及多级索引.mp4
 [36.6 MB] 14.7 根据条件获取数据.mp4
 [36.5 MB] 14.4 pandas数据导入【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [73.2 MB] 13matplotlib.pdf
 [1.3 MB] 12.3 numpy数据类型与访问【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [25.4 MB] 12.2 ndarray对象.mp4
 [33.4 MB] 12.1 numpy简介与安装.mp4
 [13.5 MB] 11.9 排队问题.mp4
 [21.5 MB] 11.8 数字列表加法操作.mp4
 [26.0 MB] 11.4 字符串列表翻转【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [12.4 MB] 11.3 字符串旋转【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [10.2 MB] 11.2 求交集【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [15.9 MB] 10.3多线程详解与应用.pdf
 [198.7 KB] 10.2多进程详解与应用【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.pdf
 [330.5 KB] 10.1mysql数据库操作【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.pdf
 [274.9 KB] 10.1 python操作mysql【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [21.0 MB] 9.9 split与sub方法.mp4
 [30.9 MB] 9.7 边界匹配.mp4
 [16.5 MB] 9.6 正则表达式基本语法【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [38.7 MB] 9.3 异常处理【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [35.0 MB] 8.13 添加菜单.mp4
 [65.9 MB] 8.

12 班级管理实现【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [38.2 MB] 8.

11 类组合与练习【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [24.7 MB] 8.8 反射【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [19.4 MB] 8.6 收银台结算案例【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [18.7 MB] 8.2 类与实例属性.mp4
 [20.6 MB] 7.8 闭包【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [30.3 MB] 7.6 函数式编程【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [40.4 MB] 7.5 匿名函数.mp4
 [20.5 MB] 7.4闭包.pdf
 [326.7 KB] 7.2匿名函数与函数式编程【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.pdf
 [636.6 KB] 7.2 函数参数.mp4
 [38.4 MB] 6.7 excel读取操作.mp4
 [28.2 MB] 6.6 excel读取快速入门【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [11.5 MB] 6.5 文件练习.mp4
 [12.7 MB] 6.3 统计7天内的订单量.mp4
 [24.3 MB] 6.2 按照时间完成订单的统计【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [29.1 MB] 5.7.2 csv文件练习（2）.mp4
 [34.7 MB] 5.2csv文件详解.pdf
 [301.9 KB] 4.8 collections模块详解.mp4
 [18.6 MB] 4.6 集合.mp4
 [10.2 MB] 4.5.2 字典强化练习（2）【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [29.9 MB] 4.5.1 字典强化练习（1）.mp4
 [28.9 MB] 4.1.1 列表练习（1）.mp4
 [23.8 MB] 3.8 元组【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [8.1 MB] 3.5.1 字符串相关方法（1）.mp4
 [30.6 MB] 3.4 字符串相关函数【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [24.2 MB] 3.3列表.pdf
 [746.8 KB] 3.3 字符串.mp4
 [35.6 MB] 3.2 序列通用函数.mp4
 [24.2 MB] 3.1 序列基础.mp4
 [29.1 MB] 1.12.pdf
 [221.9 KB] 1.3 开发工具的选择.mp4
 [17.2 MB] 📁 驭风计划-深度学习 📁 深度学习直播答疑 直播答疑9【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [6.3 MB] 直播答疑8【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [10.7 MB] 直播答疑5.mp4
 [5.5 MB] 直播答疑7.mp4
 [6.2 MB] 直播答疑1.mp4
 [35.0 MB] 直播答疑4.mp4
 [12.8 MB] 第九章【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.pdf
 [2.3 MB] 第六章.pdf
 [1.7 MB] 第四章【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.pdf
 [1.4 MB] 第三章.pdf
 [2.5 MB] 10.3_深度信念网络.mp4
 [125.5 MB] 7.2_物体检测.mp4
 [341.5 MB] 4.2_前向计算【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [134.3 MB] 2.2_机器学习基础回顾.mp4
 [403.2 MB] 1.3_深度学习的应用【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [64.0 MB] 1.2_深度学习的发展历程【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [334.5 MB] 第七章【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.pdf
 [7.5 MB] 第二章【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.pdf
 [1.6 MB] 第一章【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.pdf
 [2.7 MB] 10.4 生成对抗网络.mp4
 [324.4 MB] 10.2_受限玻尔兹曼机.mp4
 [238.8 MB] 9.4_神经网络进行机器翻译【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [162.5 MB] 8.3_门控RNNs【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [174.7 MB] 8.2_RNNs【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [330.7 MB] 8.1_动态系统.mp4
 [164.6 MB] 7.4_图像风格转换.mp4
 [142.1 MB] 7.1_图像分类【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [147.2 MB] 5.4_典型的卷积神经网络.mp4
 [257.7 MB] 4.5_深度学习模型的训练技巧I.mp4
 [135.9 MB] 3.2_softmax回归.mp4
 [339.5 MB] 2.1_数学基础回顾【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [315.5 MB] 第十章.pdf
 [6.6 MB] 8.4_语音识别应用.mp4
 [147.6 MB] 9.2_词表示.mp4
 [311.5 MB] 1.1_深度学习的基本概念.mp4
 [147.2 MB] 7.3_图像分割.mp4
 [70.9 MB] 4.1_多层感知机_前言.mp4
 [175.2 MB] 10.1_生成式模型.mp4
 [95.9 MB] 3.1_logistic回归.mp4
 [263.4 MB] 6.2_处理过拟合.mp4
 [186.2 MB] 📁 驭风计划-深度学习（标清） 实验4讲解+实验6布置答疑【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [11.9 MB] 第十章【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.pdf
 [6.6 MB] 第六章.pdf
 [1.7 MB] 10.1_生成式模型【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [51.1 MB] 9.3_神经网络进行文本分类【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [62.4 MB] 8.4_语音识别应用【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [78.8 MB] 8.3_门控RNNs【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4
 [103.4 MB] 7.4_图像风格转换.mp4
 [75.7 MB] 5.4_典型的卷积神经网络.mp4
 [137.3 MB] 4.5_深度学习模型的训练技巧I【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [72.4 MB] 4.4_层分解【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [69.9 MB] 4.3_反向计算.mp4
 [191.5 MB] 2.2_机器学习基础回顾.mp4
 [239.9 MB] 1.2_深度学习的发展历程.mp4
 [188.0 MB] 直播答疑2.mp4
 [7.0 MB] 实验五讲解【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [11.8 MB] 实验三讲解+直播答疑【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [10.6 MB] 实验7汇报+结营【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [4.1 MB] 实验四、五布置+直播答疑【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [13.3 MB] 开营仪式+实验一、二布置+答疑.mp4
 [34.7 MB] 第九章.pdf
 [2.3 MB] 第七章.pdf
 [7.5 MB] 第二章【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.pdf
 [1.6 MB] 第一章【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.pdf
 [2.7 MB] 10.4 生成对抗网络【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [172.7 MB] 10.2_受限玻尔兹曼机【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [128.0 MB] 7.3_图像分割【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [37.8 MB] 7.1_图像分类【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [84.4 MB] 6.4_超参数选取【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [75.4 MB] 6.3_批归一化【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [109.3 MB] 6.1_优化器.mp4
 [92.0 MB] 5.3_池化层【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [103.8 MB] 5.2_卷积层【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4
 [206.3 MB] 4.1_多层感知机_前言.mp4
 [93.5 MB] 3.1_logistic回归.mp4
 [140.3 MB] 2.1_数学基础回顾.mp4
 [172.5 MB] 1.1_深度学习的基本概念【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4
 [85.3 MB] 3.2_softmax回归.mp4
 [181.0 MB] 1.3_深度学习的应用.mp4
 [34.2 MB] 1.4_深度学习的潜在风险.mp4
 [26.4 MB] 10.3_深度信念网络.mp4
 [67.0 MB] 9.1_NLP典型任务.mp4
 [40.0 MB] 直播答疑1.mp4
 [3.9 MB] 实验6讲解.mp4
 [12.5 MB] 第四章.pdf
 [1.4 MB] 7.2_物体检测.mp4
 [182.0 MB] 实验二讲解+直播答疑.mp4
 [6.4 MB] 9.2_词表示.mp4
 [183.8 MB] 6.2_处理过拟合.mp4
 [102.3 MB] 8.1_动态系统.mp4
 [87.7 MB] 9.4_神经网络进行机器翻译.mp4
 [90.7 MB] 8.2_RNNs.mp4
 [177.6 MB] 4.2_前向计算.mp4
 [71.5 MB] 实验一汇报、讲解+实验三布置+直播答疑.mp4
 [30.7 MB] 5.1_卷积神经网络简介.mp4
 [91.3 MB] 第三章.pdf
 [2.5 MB] … 其余 3

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