🐍Python
Python 全栈开发知识体系：基础语法、进阶特性、Web 开发、数据分析、爬虫、自动化办公、并发异步与工程化
Web开发
爬虫
基础与入门
万能的数据分析法则
- 01-技能决定下限，思维决定上限
- 02-目标导向：如何走出取数的怪圈？
- 03-客观严谨：事实+论证过程+观点，打造高水准分析
- 04-指标思维：如何搞清楚各种不同的指标类型
- 05-逻辑推理：招聘要求里的逻辑思维能力到底指什么？
- 06-系统结构：跳出问题看问题，让你的分析直击关键
- 07-懂业务：让你的分析结果与业务方、领导同频
- 08-懂用户：数据分析+用户思维=精细化运营
- 09-分析流程：业务数据分析的通用流程
- 10-定义问题：怎么定义问题，打通分析思路？
- 11-拆解问题：为什么总是拆解出一堆没用的数据？
- 12-找出原因：问题原因那么多，哪条才是最关键
- 13-提出建议：什么才是有价值的建议？
- 14-报告撰写：怎样高效地写一份数据分析报告？
- 15-分析框架进阶：其他常见的分析流程（预测竞品用户数学建模）
- 16-产品分析：如何将某功能的次日留存率提升 10%？
- 17-转化分析：如何提升产品的购买转化率？
- 18-活动分析：如何分析活动效果并给出有效建议？
- 19-用户增长：找出快速提升用户数的关键行为
- 20-AB 测试：AB 测试的效果评估和优化
- 21-数据运营：如何搭建数据运营体系？
- 22-面试：业务数据分析师的面试指南
- 23-深入业务，持续学习
数据分析思维与实战23讲
- 24-数据分析能力，是每个职场人必备的核心竞争力
- 25-国企的数据分析工作是什么样的？
- 26-如何搞定 BAT 大厂的数据分析项目？
- 27-怎样才更好地转型或成功跳槽？
- 28-如何挑选适合项目场景的数据分析工具？
- 29-多元思维模型：数据分析需要具备的四大能力？
- 30-电商数据分析：京东 App 的详细产品分析
- 31-互联网金融：芝麻信用分的建模过程是怎样的？
- 32-游戏：游戏行业的 ROI 和付费率是怎么算的？
- 33-销售：传统行业如何做好交易额提升？
- 34-指标体系搭建：指标体系的经典四步
- 35-流量分析：如何分析数据的波动？
- 36-路径分析：用户的使用路径网络分析
- 37-竞品分析：教你如何做竞品分析
- 38-营销活动：日常运营活动的分析模板
- 39-用户增长：用户增长的本质是什么？
- 40-问题定义和拆解：如何去定义问题、拆解问题？
- 41-数据获取与分析：常见的 SQL 技巧和分析方法
- 42-报告撰写：专题报告的完美标准化格式
- 43-AB 测试：AB 测试的效果监控
- 44-行业分析：行业分析及框架分析
- 45-数仓：数据仓库的三种类型表
- 46-用户研究：用户研究和数据分析的根本联系与区别
- 47-时间管理：优秀的数据分析师如何做时间管理？
- 48-数据分析师职场提升的关键点
数据科学导论
数据处理与分析
可视化实战
统计与建模
数据工程
算法与数据挖掘
量化金融
数据分析与可视化精讲
- 00-掌握数字化转型时代的必备技能
- 01-概念解析：什么是数据可视化分析
- 02-建设方法：数据可视化分析的庖丁之术
- 03-技术框架：数据可视化分析的两种武器
- 04-图表组件：Echart 数据可视化图表基础
- 05-框架搭建：PyEchart 数据可视化环境
- 06-PyEchart 开发快速入门
- 07-案例 1：实时数据监控指标卡设计
- 08-案例 2：历史数据变化趋势图设计
- 09-案例 3：订单商品构成模型图设计
- 10-案例 4：客户地理位置分布图设计
- 11-案例 5：门店盈利能力对比图设计
- 12-案例 6：竞争优势多维分析图设计
- 13-Flak Web 框架基础
- 14-PyEchart & Flak 框架集成
- 15-PyEchart & Flak 集成案例
- 16-数据可视化分析学习经验总结和心得体会