1章预科学习
1-1Excel 预习视频
1-2数据库预习视频
1-3Power BI 预习视频
1-4Python 编程在线学习
2章数据分析概述
2-1数据分析分类
2-2数据分析目的及意义
2-3数据分析方法与流程
2-4数据分析角色与职责
2-5数据分析师职业道德与行为准则
3章撰写业务分析报告
3-1表格结构数据特征
3-2表格结构数据获取方法
3-3表格结构数据引用、查询与计算方法
3-4数据驱动型业务管理（数据埋点、数据治理、数 据应用等）
3-5指标的应用 - 搭建营销运营指标体系
3-6财务指标的分析与应用
3-7业务场景指标 - 多场景业务场景指标应用精讲（ 运营、客户、商品、活动等）
3-8指标的设计 - 多场景指标设计、使用及分析案例 （绩效、运营、销售等）
3-9业务指标综合分析案例 - 互联网运营业务指标综 合分析案例
3-10可视化分析方法
3-11业务分析方法应用 - 杜邦分析法、帕累托分析 法、四象限分析法
3-12业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗 模型、RFM模型
3-13撰写业务分析报告方法
3-14电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
3-15客户分析 - 电商客户维度综合分析案例（用户 生命周期、用户特征、用户行为分析）
3-16产品分析 - 电商产品维度综合分析案例（商品 画像、商品标签、商品定位策略分析）
3-17运营分析 - 互联网运营业务综合分析案例（运 营效果分析、电商漏斗模型分析应用）
3-18行为效果分析 - 电商运营活动效果评估分析案 例（A/B测试、行为效果评估）
3-19市场分析 - 汽车行业市场分析案例（市场分析 报告撰写方法）
3-20业务分析综合案例 - 互联网市场、运营综合实 战案例（业务模型综合分析应用）
4章制作可视化分析报表
4-1表结构数据特征
4-2表结构数据获取
4-3表结构数据加工与使用
4-4ETL及数据仓库应用
4-5多表透视分析逻辑
4-6多维数据模型
4-7透视分析方法
4-8多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案 例
4-9客户分析-电商客户运营分析仪表板（潜在客户挖 掘、电商运营效果监控、运营指标分析应用）
4-10产品分析-产品进销存追踪监控看板（进销存业 务流程分析与监控）
4-11运营分析-电商运营分析驾驶舱（电商获客分析 、营销漏斗模型监控分析）
4-12市场分析-汽车市场销售监控仪（市场动态监控 看板制作方法）
4-13销售分析-销售进度管理监控分析仪（销售漏斗 模型分析应用、销售结果预测分析模型）
4-14综合实战案例-电商综合运营分析仪表板（流量 、转化、客单相关指标分析监控）
5章描述性统计分析
5-1统计学概述
5-2描述性统计图表
5-3集中趋势的描述
5-4离散程度的描述
5-5分布形态的描述
5-6相关分析
5-7统计分析面试题突击训练
6章SQL数据库应用基础
6-1数据库基本概念
6-2DDL数据定义语言
6-3DML数据操作语言
6-4单表查询
6-5多表查询
6-6函数
7章SQL大厂面试直通车
7-1SQL大厂面试题突击训练
7-2查询应用案例1 -- 电商多表查询案例
7-3查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例
8章大型数据分析综合项目现场实战
8-1电商数字化运营综合实战案例【结业项目】
8-2世界500强外企数字化营销综合实战案例【结业项目】
8-3学生现场探索性实操
8-4项目现场专家评审与1V1指导
9章数据分析师职业规划课
9-1职业规划
9-2职场沟通力
9-3团队协作力培养
10章面试技巧一对一辅导
10-11V1面试技巧指导与简历修改
11章Python编程基础（选修）
11-1Python标准数据类型
11-2控制流语句
11-3自定义函数
11-4异常和错误
11-5面向对象编程
11-6Python连接数据库操作
12章Python数据清洗与可视化（选修）
12-1Pandas数据处理
12-2Pandas数据表的合并与连接
12-3Pandas数据的累计与分组
12-4Python数据可视化包-Matplotlib介绍
12-5使用Python数据处理包Pandas做可视化
12-6Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
13章Python数据分析综合案例（选修）
13-1斯德哥尔摩气候可视化分析
13-2餐饮订单数据清洗与分析
13-3文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析
14章Python面试直通车（选修）
14-1Python大厂面试题突击训练
15章技能拓展课（选修）
15-1采销、物流与供应链数据分析应用实战【10课时】（需额外付费）
15-2互联网数据运营课【18课时】（需额外付费）
15-3财务数据分析【10课时】（需额外付费）
15-4何为数据产品经理？【1课时】
15-5Python爬虫【15课时】
15-6Python办公自动化【10课时】
16章数据行业赋能商业案例
16-1基于RFM模型的用户精细化管理
16-24A模型营销实战
16-3用户关注度模型构建及运营
16-4C2M反向定制及新品分析实战
16-5漏斗分析
16-6销量预估
16-7触点分析实战
16-8基于LBS的空间价值分析