开课吧数据分析高薪培训，(44.02G)-网盘下载-免费下载

第二层数据分析之法[20.44G]

第八章SQL操作学习[2.47G]

第八章课程视频[2.47G]

第八章第1节：MySQL数据库(二)_1.ts[611.63M]

第八章第2节：MySQL数据库(三).ts[536.61M]

第八章第3节：MySQL案例.ts[632.31M]

第八章第4节：mysql面试题讲解.ts[187.85M]

第七章第17节：mysql数据库（一）.ts[562.10M]

第八章课件资料[3.46M]

20200907mysql数据库（二）课件.pdf[752.38K]

20200907mysql数据库（二）课前资料.zip[22.96K]

20200907-奖学金作业（9月9日12：30前提交）.txt[0.36K]

20200907课后文件.zip[1.63K]

20200907-提升作业.txt[0.25K]

20200909mysql数据库（三）代码文件.zip[8.77K]

20200909mysql数据库（三）课件.pdf[560.87K]

20200909-奖学金作业（9月11日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200909课后文件.zip[531.18K]

20200909-提升作业.txt[0.24K]

20200911MySQL案例课件.pdf[617.70K]

20200911mysql案例课前资料.zip[1.02M]

20200911-奖学金作业（9月14日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200911-提升作业.txt[0.24K]

20200914sql语句.txt[1.99K]

可复制作业题代码-用sublime打开，复制代码运行即可.zip[1.61K]

第九章大数据平台学习[5.01G]

第九章课程视频[4.04G]

第2节数据分析Hive实验VNC版[1.55M]

Hive表结构汇总.xlsx[11.94K]

云平台实验手册(v2.0).pdf[1.54M]

第3节Hadoop原理与概念[274.77M]

1.Hadoop原理与概念.pdf[1.42M]

第3节Hadoop原理与概念.mp4[273.35M]

第九章第1节：Hadoop原理与概念&Hive入门.ts[594.75M]

第九章第3节：HiveSQL核心技能-基本操作.ts[73.59M]

第九章第4节：HiveSQL核心技能-表连接.ts[789.43M]

第九章第5节：HiveSQL核心技能-窗口函数.ts[700.93M]

第九章第6节：HiveSQL常用优化技巧.ts[579.32M]

第九章第7节：大数据分析综合案例.ts[545.49M]

第九章第8节：MySQL5.7的安装.ts[106.34M]

第九章第8节：安装CentOS7系统.ts[58.88M]

第九章第8节：创建3台虚拟机.ts[48.49M]

第九章第8节：集群基准测试与使用.ts[38.96M]

第九章第8节：课程介绍.ts[24.58M]

第九章第8节：完全分布式集群的搭建.ts[157.75M]

第九章第8节：虚拟机设置与免密登录.ts[68.36M]

第九章第8节：注意事项与总结.ts[77.15M]

第九章课件资料[986.08M]

1.Hadoop&Hive入门.pdf[1.36M]

20200914安装资料.zip[167.55M]

20200914平台Hive实验手册(1).pdf[812.59K]

20200914平台Hive实验手册.pdf[812.59K]

20200914作业（9月16日12：30前提交）.txt[0.32K]

20200916HiveSQL核心技能-基本操作课件.pdf[846.41K]

20200916HiveSQL核心技能-基本操作资料.zip[7.88K]

20200916Hive表结构汇总.xlsx[13.60K]

20200916阿里SQL代码编码原则与规范.pdf[746.46K]

20200916-奖学金作业（9月18日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200916课后资料.zip[951.32K]

20200918HiveSQL核心技能-表连接.pdf[5.14M]

20200918-奖学金作业（9月21日12：30前提交）.txt[0.36K]

20200918课后资料.zip[161.97K]

20200918资料.zip[7.16K]

20200921HiveSQL核心技能-窗口函数(1).pdf[1.39M]

20200921-奖学金作业（9月23日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200921课后资料.zip[164.86K]

20200923HiveSQL常用优化技巧代码.zip[8.27K]

20200923HiveSQL常用优化技巧课件.pdf[718.58K]

20200923-奖学金作业（9月25日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200923课后资料.zip[0.68K]

20200925大数据分析综合案例课件.pdf[1.27M]

20200925-奖学金作业（9月28日12：30前提交）.txt[0.35K]

hive进入流程.docx[724.27K]

htmlHiveSQL核心技能-窗口函数.zip[7.85K]

vim简介.pdf[311.55K]

大数据分析之hive.png[126.90K]

大数据分析综合案例.pdf[1.27M]

课堂资料.zip[152.28M]

完全分布式资料.zip[649.57M]

第六章开班典礼之数据分析概览[770.67M]

第六章课件资料[93.14M]

01_Python简介与环境安装.pdf[1.23M]

20200731-作业（8月3日12：30前提交）.txt[0.38K]

开班典礼.pdf[91.18M]

课后课件.zip[302.31K]

数据分析师课程体系介绍(1)(1).pdf[444.91K]

第六章视频课程[677.52M]

第六章第1节：开班典礼之快速认知数据分析.ts[3.11M]

第六章第1节：开班典礼之快速认知数据分析_1.ts[5.34M]

第六章第1节：开班典礼之快速认知数据分析_2.ts[356.21M]

第六章第1节：开班典礼之快速认知数据分析_3.ts[312.87M]

第七章Python操作学习[8.85G]

第七章[321.20M]

1.课后文件Python文件操作excel,word.zip[4.49M]

2.课后文件xmind.zip[123.22K]

20200803-奖学金作业（8月5日12：30前提交）.txt[0.34K]

20200803-提升作业.txt[0.33K]

20200805python数据容器课后资料.zip[3.89K]

20200805Python数据容器课件.pdf[771.64K]

20200805-奖学金作业（8月7日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200805-提升作业.txt[0.25K]

20200807-奖学金作业（8月10日12：30前提交）.txt[0.36K]

20200807课后资料.zip[11.75K]

20200807-提升作业.txt[0.26K]

20200810-奖学金作业（8月12日12：30前提交）.txt[0.37K]

20200810课后资料.zip[13.11K]

20200810-提升作业.txt[0.25K]

20200812-奖学金作业（8月14日12：30前提交）.txt[0.37K]

20200812-提升作业.txt[0.27K]

20200814-奖学金作业（8月17日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200814课后资料.zip[2.76K]

20200817-奖学金作业（8月19日12：30前提交）.txt[0.37K]

20200817课后文件.zip[84.88K]

20200817爬虫第二节内容.pdf[662.91K]

20200819-奖学金作业（8月21日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200819-提升作业.txt[0.26K]

20200821NumPy课件.pdf[846.83K]

20200821-奖学金作业（8月24日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200821-提升作业.txt[0.24K]

20200824-奖学金作业（8月26日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200824科学计算库Pandas课件.pdf[769.46K]

20200824课后文件.zip[119.85K]

20200824-提升作业.txt[0.24K]

20200826-奖学金作业（8月28日12：30前提交）.txt[0.36K]

20200826科学计算库Pandas课件(和24号相同).pdf[769.46K]

20200826课后代码.zip[12.83K]

20200826-提升作业.txt[0.24K]

20200828案例电影分析.zip[2.67M]

20200828案例电影数据分析.pdf[579.96K]

20200828-奖学金作业（8月31日12：30前提交）.txt[0.35K]

20200828课后资料.zip[0.99M]

20200828-提升作业.txt[0.25K]

20200831案例电商数据分析代码文件.zip[12.24K]

20200831案例电商数据分析课件.pdf[600.77K]

20200831-奖学金作业（9月2日12：30前提交）本次无提升作业.txt[0.35K]

20200831课后资料.zip[2.86M]

20200831数据源.zip[2.58M]

20200902html基于电商平台用户画像分析.zip[8.69K]

20200902案例基于电商平台用户画像分析.pdf[509.68K]

20200902-奖学金作业（9月4日12：30前提交）.txt[0.34K]

20200902课后代码用户行为分析案例.zip[25.11K]

20200902课前数据.zip[288.74M]

20200903RFM评分算法代码文件.zip[130.63K]

20200904mysql数据库（一）课件.pdf[2.09M]

20200904mysql数据库（一）资料.zip[30.46K]

20200904-奖学金作业（9月7日12：30前提交）.txt[0.34K]

20200904课后材料.zip[1.19K]

numpy的html文件.zip[49.86K]

Pandas思维导图xmind文件.zip[112.58K]

python基础代码.zip[7.73K]

Python可视化matplotlib.pdf[1.25M]

Python数据分析第一天.zip[371.59K]

xmind官网下载地址.txt[0.05K]

开启Python大门&Python基础语法.pdf[904.55K]

课后资料numpy.zip[216.72K]

课前文件Python函数与异常处理.zip[841.42K]

课前文件Python面向对象与模块.zip[4.43M]

课前文件Python文件操作excelword.zip[1.36M]

配置安装包.docx[14.39K]

数据爬虫的基本原理.pdf[995.34K]

思维导图.png[228.73K]

提升作业第2题数据.txt[0.82K]

提升作业第二题涉及一小段数据集.txt[0.37K]

作业代码.zip[118.40K]

第七章第10节：科学计算库Numpy.ts[571.37M]

第七章第11节：科学计算库Pandas上.ts[636.19M]

第七章第12节：科学计算库Pandas下.ts[1.34G]

第七章第13节：电影数据分析-项目.ts[666.74M]

第七章第14节：电商销售数据分析_1.ts[9.03M]

第七章第15节：电商平台用户画像分析.ts[573.78M]

第七章第16节：RFM模型评分制算法.ts[507.88M]

第七章第1节：开启Python大门&Python基础语法.ts[591.84M]

第七章第2节：Python数据容器.ts[499.10M]

第七章第3节：Python函数与异常处理.ts[532.97M]

第七章第4节：Python面向对象与模块.ts[585.21M]

第七章第5节：Python基础作业讲解.ts[421.40M]

第七章第6节：Python文件操作excel,word.ts[105.48M]

第七章第7节：数据爬虫的基本原理.ts[454.15M]

第七章第8节：数据爬取常用库的使用.ts[634.02M]

第七章第9节：Python可视化matplotlib.ts[575.65M]

第十章可视化学习[2.84G]

第一十章课程视频[2.74G]

第一十章第1节：Excel常用图形可视化1.ts[549.46M]

第一十章第2节：Excel常用图形可视化2.ts[546.00M]

第一十章第3节：tableau常用可视化图形讲解.ts[603.52M]

第一十章第4节：tableau高级可视化讲解（上）.ts[539.21M]

第一十章第5节：tableauprep.ts[566.28M]

第一十章课件资料[104.25M]

资料[104.25M]

15期国庆作业说明.docx[52.84K]

20200928excel基础图形.pdf[2.12M]

20200928excel基础图形数据源_课上.xlsx[66.53K]

20200928-奖学金作业（10月9日12：30前提交）.txt[0.34K]

20200928可视化概述.pdf[2.11M]

20201009excel动态图数据源_课上.xlsx[96.53K]

20201009excel进阶课件.pdf[2.93M]

20201009-奖学金作业（10月12日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201009数据源-课上.xlsx[165.52K]

20201012常规图表.pdf[6.83M]

20201012-奖学金作业（10月14日12：30前提交）.txt[0.36K]

20201012课后文件.zip[221.01K]

20201012示例-超市.xlsx[1.21M]

20201014高级图表.pdf[1.66M]

20201014-奖学金作业（10月16日12：30前提交）.txt[0.35K]

20201014课后资料.zip[2.18M]

20201014课前文件.zip[255.35K]

20201016PREP及作业总结课件.pdf[4.19M]

20201016-奖学金作业（10月19日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201016课后资料.zip[31.01K]

20201016课前资料.zip[28.82K]

20201016数据源.zip[31.26K]

20201019mac版Mysql驱动说明.zip[56.53K]

20201019-奖学金作业（10月21日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201019课后文件.zip[164.62K]

20201019课前资料.zip[76.73M]

20201019新零售行业决策分析.pdf[3.11M]

DAY1公式.txt[0.75K]

tableauprep版本参考图.png[40.70K]

tableauprep下载链接.txt[0.14K]

tableau下载链接.txt[0.08K]

地图源.zip[1.53K]

国庆大作业不强制.txt[0.06K]

第四章MySQL基础预备[529.42M]

第四章课程视频[529.42M]

第四章第1节：Mysql图形化界面操作.ts[529.42M]

第五章奖学金班学习计划表[2.21M]

mysql图形可视化基础.pdf[1.26M]

第二周学习计划书（8.10-8.14）.pdf[186.70K]

第三周学习计划书（8.17-8.21）.pdf[249.97K]

第四周学习计划书（8.24-8.28）.pdf[249.48K]

第一周学习计划书（7.31-8.7）.pdf[286.53K]

第三层数据分析之道[5.04G]

第十二章行业案例分析[1.07G]

第1节分析前预备知识[108.77M]

第1节分析前预备知识(1).mp4[33.31M]

第1节分析前预备知识(2).mp4[72.62M]

第一节分析前的预备知识.pdf[2.84M]

第2节DAU-举足轻重的地位[147.01M]

第2节DAU-举足轻重的地位.mp4[139.19M]

第二节DAU的举足轻重地位.pdf[7.81M]

第3节如何进行用户分层？[133.00M]

第3节如何进行用户分层.mp4[129.57M]

第三节如何进行用户分层.pdf[3.43M]

第4节行研如何进行竞对分析？[139.05M]

第4节行研如何进行竞对分析.mp4[131.58M]

第四节行研是如何进行竞对分析的.pdf[7.47M]

第5节互联网的下半场-TOB分析[129.36M]

第5节互联网的下半场-TOB分析.mp4[114.09M]

第五节互联网的下半场—TOB分析.pdf[642.83K]

行业案例分析结课报告.zip[14.64M]

第6节如何做好大促的复盘[145.50M]

第6节如何做好大促的复盘(1).mp4[65.26M]

第6节如何做好大促的复盘(2).mp4[58.82M]

第六节如何做好大促的复盘.pdf[21.42M]

第7节常用异动分析方法[122.89M]

第7节常用异动分析方法.mp4[122.11M]

第七节常用异动分析方法.pdf[797.34K]

第8节撰写分析报告的关键技巧[172.01M]

第8节撰写分析报告的关键技巧.mp4[154.30M]

第八节撰写分析报告的关键技巧.pdf[16.71M]

电商交易数据分析报告.pdf[1.00M]

第十一章数据分析方法论（重点学习）[3.97G]

第十一章课程视频[3.82G]

第十一章第4节：如何进行产品功能分析.ts[498.16M]

第十一章第5节：如何进行用户分析.ts[494.10M]

第十一章第5节：如何进行用户分析_1.ts[485.49M]

第十一章第7节：如何搭建经营分析看板.ts[486.68M]

第十一章第8节：如何进行节假日复盘分析.ts[478.82M]

第十一章第二节：如何进行行业分析.ts[491.90M]

第十一章第三节：如何进行流量分析.ts[504.18M]

第十一章第一节：如何进行业务目标拆解.ts[470.22M]

第十一章课件资料[150.76M]

20201021-奖学金作业（10月23.pdf[462.43K]

20201021业务目标拆解课件.pdf[10.93M]

20201023èˉèμ.zip[997.04K]

20201023-奖学金作业（10月26日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201023课前资料.zip[100.76K]

20201023数据指标体系.pdf[462.43K]

20201023业务目标拆解.pdf[10.94M]

20201026-奖学金作业（10月28日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201026数据分析方法论.pdf[15.05M]

20201028-奖学金作业（10月30日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201028数据分析报告.pdf[13.28M]

20201030产品功能分析.pdf[14.44M]

20201030-奖学金作业（11月2日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201030流量分析和产品功能分析.pdf[14.55M]

20201102更新文件.zip[15.62M]

20201102行业案例分析之六.zip[5.17K]

20201102-奖学金作业（11月04日12：30前提交）.txt[0.33K]

20201102用户分析.zip[227.01K]

20201102用户和留存分析.pdf[15.54M]

20201104-奖学金作业（11月6日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201104运营与经营分析.pdf[20.51M]

20201104运营与经营分析.zip[102.04K]

20201106复盘分析.pdf[10.80M]

20201106复盘分析.zip[161.49K]

20201106-奖学金作业（11月9日12：30前提交）.txt[0.34K]

xdmgoogleplaybrowsercrx.zip[100.88K]

获客渠道.zip[24.25K]

经营与运营分析报告模板.zip[6.53M]

第四层数据分析之禅[11.01G]

第十三章数据分析之数理统计与算法建模[11.01G]

第十三章课程视频[10.97G]

第一十二章第10节：时间序列（二）.ts[506.33M]

第一十二章第11节：新闻分类.ts[502.01M]

第一十二章第12节：新闻分类（二）.ts[496.65M]

第一十二章第13节：逻辑回归.ts[715.70M]

第一十二章第14节：分类模型评估.ts[808.08M]

第一十二章第15节.ts[732.65M]

第一十二章第16节：朴素贝叶斯.ts[619.90M]

第一十二章第17节：决策树.ts[654.06M]

第一十二章第18节：KMeans.ts[956.07M]

第一十二章第19节：啤酒销量时序分析.ts[800.37M]

第一十二章第1节：描述性统计分析.ts[493.61M]

第一十二章第2节：推断统计分析参数估计哈哈片段详情.ts[509.90M]

第一十二章第3节：推断统计分析假设检验.ts[485.70M]

第一十二章第4节：常用假设检验（一）.ts[457.79M]

第一十二章第4节：常用假设检验（一）_1.ts[495.33M]

第一十二章第6节：线性回归.ts[477.02M]

第一十二章第7节：AQI分析与预测（一）.ts[495.71M]

第一十二章第8节：AQI分析与预测（二）.ts[516.79M]

第一十二章第9节：时间序列.ts[506.33M]

第十三章课件资料[45.68M]

20201109-奖学金作业（11月11日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201109描述性统计分析-代码.zip[99.87K]

20201109描述性统计分析课件.pdf[855.03K]

20201111(课上代码）.zip[143.71K]

20201111-奖学金作业（11月13日12：30前提交）.txt[0.33K]

20201111推断统计分析-参数估计课件.pdf[935.39K]

20201111推断统计分析-参数估计作业答案.zip[4.11K]

20201113代码.zip[12.03K]

20201113-奖学金作业（11月16日12：30前提交）.txt[0.34K]

20201113课后作业答案.zip[3.48K]

20201113推断统计分析假设检验课件.pdf[708.09K]

20201116常用假设检验(一).pdf[1.15M]

20201118常用假设检验作业答案（二）(1).zip[1.55K]

20201118-奖学金作业（11月20日12：30前提交）.txt[0.33K]

20201118课后资料.zip[1.46K]

20201120-奖学金作业（11月23日12：30前提交）.txt[0.33K]

20201120课后资料.zip[2.11K]

20201120线性回归.pdf[1.04M]

20201120线性回归作业参考答案.zip[6.29K]

20201123AQI分析与预测.pdf[2.08M]

20201123-奖学金作业（11月25日12：30前提交）.txt[0.33K]

20201123课前文件.zip[12.06K]

20201125-奖学金作业（11月27日12：30前提交）.txt[0.33K]

20201125课后文件.zip[856.84K]

20201127-奖学金作业（11月30日12：30前提交）.txt[0.33K]

20201127课上工具.zip[2.16K]

20201127时间序列分析.pdf[3.98M]

20201127时间序列分析最新更新.pdf[3.93M]

20201130课后资料.zip[2.77M]

20201130时间序列分析(1).pdf[3.93M]

20201130时间序列分析.pdf[3.93M]

20201130-作业(1).txt[0.25K]

20201130-作业.txt[0.25K]

20201202数据源.zip[7.73M]

20201202新闻分类.pdf[1.68M]

20201202-作业.txt[0.29K]

K-Means.pdf[1.09M]

Kmeans参考答案.zip[74.07K]

KNN.pdf[845.51K]

KNN代码.zip[67.30K]

KNN课后作业参考答案.zip[209.81K]

stopword.txt[14.83K]

分类模型评估-代码.zip[2.59K]

分类模型评估作业参考答案.zip[171.89K]

辅助视频.txt[0.07K]

决策树代码.zip[2.81K]

决策树课件.pdf[1.13M]

决策树作业参考答案.zip[133.62K]

逻辑回归.zip[3.89K]

逻辑回归参考答案.zip[5.12K]

啤酒销量资料汇总.zip[3.91M]

朴素贝叶斯.pdf[950.07K]

朴素贝叶斯代码.zip[1.64K]

朴素贝叶斯课后作业参考答案.zip[306.89K]

线性回归.pdf[1.04M]

第一层数据分析之术[6.76G]

第二章Excel基础预备[4.04G]

第二章课程视频[4.00G]

第二章第1节：Excel知识回顾_.ts[752.80M]

第二章第2节：Excel案例分析_.ts[876.52M]

第二章第3节：Excel案例答疑.mp4[128.63M]

第二章第4节：Excel常规操作_.ts[447.14M]

第二章第5节：Excel公式与函数_.ts[448.23M]

第二章第6节：Excel数据透视表操作_.ts[424.87M]

第二章第7节：电商视频_.ts[551.25M]

第二章第8节：短租完整_.ts[462.23M]

第二章课件资料[40.70M]

Excel常规操作作业-答案_.zip[73.85K]

Excel常规知识_.pdf[9.53M]

Excel的常规操作_.pdf[4.80M]

Excel函数由浅入深课件_.zip[2.22M]

Excel函数由浅入深作业以及答案_.zip[72.65K]

Excel数据透视表操作课件_.pdf[1.05M]

第3节Excel数据集及材料准备_.zip[16.43M]

电商视频课件_.zip[2.87M]

短租课件与数据源_.zip[3.49M]

数据透视表数据_.zip[178.93K]

第三章Python基础了解[632.65M]

第三章课件资料[10.47M]

当代孔明的破敌之策_.pdf[8.80M]

课后资料_.zip[1.34M]

课件-随机生成电话号_.pdf[337.68K]

第三章视频课程[622.18M]

第三章第1节：人生苦短，我用Python用编程处理数据_.ts[374.27M]

第三章第2节：以电商模型为例，分析企业价值数据分析案例报告_.ts[247.91M]

第一章预备工具安装[2.10G]

第一章课件资料[1.82G]

Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64安装包_.zip[634.04M]

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64_.zip[469.69M]

Mac安装anaconda_.pdf[2.37M]

Mac环境下安装MySQL_.pdf[5.43M]

mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64_.zip[328.96M]

mysql-installer-community-5.7.27.0_.zip[424.38M]

Windows10系统下，彻底删除卸载MySQL如果安装出错，需要卸载使用该课件_.pdf[264.07K]

win系统安装anaconda_.pdf[931.23K]

win系统下安装MySQL_.pdf[2.07M]

第一章视频课程[285.16M]

第一章第1节：anacondaformac_.ts[72.82M]

第一章第2节：anacondaforwindows_.ts[32.74M]

第一章第3节：mac下安装mysql_.ts[82.71M]

第一章第4节：win下安装mysql_.ts[96.90M]

就业指导[790.82M]

第十四章就业指导课-上[275.50M]

第1节分析师工作与项目介绍[138.84M]

第1节分析师工作与项目介绍.mp4[128.44M]

就业指导1.pdf[10.20M]

课后资料.zip[194.17K]

第2节数据分析师入行指导[136.67M]

第2节数据分析师入行指导.mp4[124.08M]

就业指导2.pdf[12.59M]

第十四章就业指导课-下[515.31M]

第十四章课程视频[502.89M]

第一十三章第1节：就业指导1.ts[502.89M]

第十四章课件资料[12.43M]

20201207就业课数据.zip[1.29M]

20201207就业指导1.pdf[11.13M]

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