知驿📋 资源介绍
本资源为北风网数据分析与挖掘工程师系统课程合集，共1987个文件、约297.8GB，按学习路径分为三级并附拓展实战。①资源构成：Level1业务数据分析师（24.91G）含Excel/Visio/Xmind/PPT办公技能、MySQL数据库、SPSS Modeler数据挖掘、数据分析入门与BRD/MRD/PRD实战、竞品分析、Tableau 10商业智能可视化（118课）、Echarts实战；Level2建模分析师（43.94G）含Python3基础编程、Python开发新手扫盲、网络爬虫实战（含Scrapy/Django）、R语言数据挖掘、机器学习实战（KNN/朴素贝叶斯/决策树/回归/聚类/SVM/随机森林/AdaBoost/EM）、零基础实战机器学习（19章）、金融行业大数据挖掘、Python2基础与数据分析、大数据挖掘算法；Level3大数据分析师（55.96G）含Java语言基础、数据结构与算法、基于Hadoop的离线电商分析平台；拓展课程（23.61G）含基于1号店的电商实时数据分析系统等。②适合人群：零基础转行数据分析/数据挖掘者、在校学生、想系统补齐Python与机器学习技能的职场人。③学习收获：掌握Excel/MySQL/Tableau等工具，熟练Python/R数据处理与建模，能独立完成爬虫、机器学习与Hadoop离线分析项目。④参数：1987个文件、约297.8GB，以MP4视频为主，附少量xlsx配套文件，网盘发货。
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资源费用（50%）归资源提供方；拷贝人工费 U盘 10 元/只、硬盘按容量计费；运费按地区计费，可选顺丰（+100%）；费用合计满 ¥99 普通快递包邮；付款后 48 小时内发货。
费用构成：资源费用的 50% 归资源提供方（创作者分成）；拷贝人工费 U盘 10 元/只、硬盘按容量计费； 设备费为 U盘/硬盘成本。请自行核实资源内容：本店只提供下载和拷贝服务，无法核实商品内容的完整性与内容的版权合法性。
🗂️ 完整文件清单（1987 个文件 / 297.8GB）
📁 1_Level业务数据分析师(24.91G) 71 项
📁 1Excel必备常用工具使用与高级技巧 6 项
- 📄 第二章 Visio使用与高级技巧1-10.mp4759MB
- 📄 第一章 Excel使用与高级技巧22-35.mp4483MB
- 📄 第一章 Excel使用与高级技巧14-21.mp4574MB
- 📄 第三章 Xmind使用与高级技巧1-2.mp4122MB
- 📄 第一章 Excel使用与高级技巧1-13.mp4531MB
- 📄 第四章 PPT使用与高级技巧1-15.mp4800MB
📁 2MySQL数据库 8 项
- 📄 第二章 创建MySQL数据库和表1-7.mp4425MB
- 📄 第一章 初识MySQL数据库1-5.mp4279MB
- 📄 第五章 使用DQL命令查询数据1-9.mp4857MB
- 📄 第四章 使用用事务保证数据完整性1-6.mp4325MB
- 📄 第五章 使用DQL命令查询数据10-14.mp4289MB
- 📄 第三章 MySQL数据库数据管理1-6.mp4354MB
- 📄 第七章 MySQL数据库备份和恢复1.mp4343MB
- 📄 第六章 创建和使用索引1-6.mp4923MB
📁 3SPSS Modeler数据挖掘 5 项
- 📄 第二章 SPSS MODELER数据挖掘27.mp442.1MB
- 📄 第一章 数据挖掘基础内容讲解1-12.mp4701MB
- 📄 第二章 SPSS MODELER数据挖掘7-26.mp41.3GB
- 📄 第一章 数据挖掘基础内容讲解13-24.mp4884MB
- 📄 第二章 SPSS MODELER数据挖掘1-6.mp4425MB
📁 4数据挖掘分析师之软技能 数据分析入门 3 项
- 📄 第一章：数据分析篇8-15.mp4335MB
- 📄 第一章：数据分析篇1-4.mp4160MB
- 📄 第一章：数据分析篇5-7.mp4105MB
📁 5数据挖掘分析师之软技能 - 实战需求分析 2 项
- 📄 第二章 市场需求分析与文档撰写技巧（MRD）1-5.mp4175MB
- 📄 第一章 商业需求与文档撰写格式技巧（BRD）1-5.mp4141MB
📁 6数据挖掘分析师之软技能 - 实战竞品分析 5 项
- 📄 第二章 热门各互联网行业 APP分析1-29.mp41010MB
- 📄 第二章 热门各互联网行业 APP分析35-38.mp4135MB
- 📄 第二章 热门各互联网行业 APP分析30-34.mp4199MB
- 📄 第一章 竞品分析1-5.mp4188MB
- 📄 第一章 竞品分析6-11.mp4197MB
📁 7数据挖掘分析师之软技能 - 实战产品规划与设计 2 项
- 📄 第一章 需求分析与管理1-13.mp4345MB
- 📄 第二章 产品需求文档撰写格式与技巧（PRD）1-4.mp4151MB
📁 8Tableau10应用实战 25 项
- 📄 15 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 89-93课.mp4389MB
- 📄 07 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 53-60课.mp4459MB
- 📄 13 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 82-86课.mp4251MB
- 📄 23 Tableau商业智能与可视化应用实战 106-108课.mp4157MB
- 📄 12 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 79-81课.mp4183MB
- 📄 19 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 97-98课.mp4285MB
- 📄 08 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 61-65课.mp4250MB
- 📄 20 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 99-100课.mp4198MB
- 📄 05 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 46-48课.mp4188MB
- 📄 10 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 70-74课.mp4420MB
- 📄 06 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 49-52课.mp4301MB
- 📄 17 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 95课.mp4177MB
- 📄 16 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 94课.mp4131MB
- 📄 03 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 12-13课.mp4231MB
- 📄 24 Tableau商业智能与可视化应用实战第1章 109-118课.mp4539MB
- 📄 02 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 3-11课.mp4742MB
- 📄 14 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 87-88课.mp4251MB
- 📄 11 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 75-78课.mp4265MB
- 📄 21 Tableau商业智能与可视化应用实战第1章 101-104课.mp4257MB
- 📄 22 Tableau商业智能与可视化应用实战 105课.mp422.4MB
- 📄 09 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 66-69课.mp4295MB
- 📄 04 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 14-45课..mp42GB
- 📄 18 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 96课.mp491.5MB
- 📄 01 Tableau商业智能与可视化应用实战第一章 1-2课.mp446.3MB
- 📄 Tableau商业智能与可视化应用实战.xlsx14.8KB
📁 9Echarts从入门到上手实战 6 项
- 📄 Echarts从入门到上手实战28-48.mp41.1GB
- 📄 Echarts从入门到上手实战14-27.mp4893MB
- 📄 9、Echarts从入门到上手实战.xlsx13.7KB
- 📄 Echarts从入门到上手实战49-68.mp41.2GB
- 📄 Echarts从入门到上手实战1-13.mp4599MB
- 📄 Echarts从入门到上手实战69-70.mp429.7MB
📁 2_Level建模分析师(43.94G) 170 项
📁 10python3基础编程 13 项
- 📄 第三章：列表6-7.mp4394MB
- 📄 第七章：面向对象编程基础1-10.mp4980MB
- 📄 第一章 Python扫盲1-5.mp4704MB
- 📄 第三章：列表1-5.mp4860MB
- 📄 第二章 变量和基本数据类型5-10.mp41.3GB
- 📄 Python3基础编程.xlsx12.3KB
- 📄 第七章 面向对象编程基础11-25.mp4483MB
- 📄 第六章 函数8-9.mp4278MB
- 📄 第四章 元祖和字典1-6.mp4999MB
- 📄 第六章：函数1-7.mp4723MB
- 📄 第五章 条件控制与循环语句1-14.mp42.2GB
- 📄 第四章 元祖和字典7-10.mp4557MB
- 📄 第二章 变量和基本数据类型1-4.mp4611MB
📁 1实用型大数据挖掘算法 6 项
📁 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori 算法、 Tanagra 工具、决策树) 5 项
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori 算法、 Tanagra 工具、决策树)1-9.mp4598MB
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术16.mp453.5MB
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori 算法、 Tanagra 工具、决策树)10.mp471.7MB
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术11-15.mp4395MB
- 📄 第一章 玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori 算法、 Tanagra 工具、决策树)17.mp453.9MB
📁 2SPSS Modeler数据挖掘项目实战 22 项
📁 第二章 感性认识SPSS Modeler 1 项
- 📄 第二章 感性认识SPSS Modeler1-13.mp4706MB
📁 第六章 项目案例解析 1 项
- 📄 第六章 项目案例解析1-9.mp4394MB
📁 第三章 必备的统计学基础 4 项
- 📄 第三章 必备的统计学基础3-9.mp4288MB
- 📄 第三章 必备的统计学基础10.mp438.3MB
- 📄 第三章 必备的统计学基础11-12.mp477.8MB
- 📄 第三章 必备的统计学基础1-2.mp459.9MB
📁 第四章 数据准备与预处理 1 项
- 📄 第四章 数据准备与预处理1-18.mp41.2GB
📁 第五章 常用模型的数学思想与思考 4 项
- 📄 第五章 常用模型的数学思想与思考1-3.mp482.8MB
- 📄 第五章 常用模型的数学思想与思考9-16.mp4283MB
- 📄 第五章 常用模型的数学思想与思考4-9.mp4245MB
- 📄 第五章 常用模型的数学思想与思考17-39.mp4917MB
📁 第一章 数据挖掘项目管理基础与思想 5 项
- 📄 第一章 数据挖掘项目管理基础与思想6-8.mp493.7MB
- 📄 第一章：数据挖掘项目管理基础与思想11-16.mp4260MB
- 📄 第一章 数据挖掘项目管理基础与思想9-13.mp4207MB
- 📄 第一章 数据挖掘项目管理基础与思想1-5.mp4127MB
- 📄 第一章：数据挖掘项目管理基础与思想17-21.mp4192MB
📁 3Python 开发新手扫盲 14 项
- 📄 第二章 顺序程序设计1-8.mp4245MB
- 📄 第八章：文件的使用1.mp434.9MB
- 📄 第五章 循环结构程序设计1-7.mp4244MB
- 📄 第三章 使用序列1-12.mp4374MB
- 📄 第五章 循环结构程序设计8.mp443.1MB
- 📄 第一章 Python入门导入1-3.mp4102MB
- 📄 第八章：文件的使用2-12.mp4443MB
- 📄 第七章：函数的设计和使用4-9.mp4184MB
- 📄 第二章 顺序程序设计9-12.mp4142MB
- 📄 第六章 字符串1-3.mp490.5MB
- 📄 第五章 循环结构程序设计9-12.mp4110MB
- 📄 第九章 面向对象程序设计1-6.mp4247MB
- 📄 第四章 选择结构程序设计1-6.mp4168MB
- 📄 第七章：函数的设计和使用1-3.mp477.4MB
📁 4实战基于Python的网络爬虫技术 24 项
📁 第八章 多线程和多进程 1 项
- 📄 第八章 多线程和多进程1-4.mp4140MB
📁 第二章 Python数据类型 2 项
- 📄 第二章 Python数据类型5-8.mp4118MB
- 📄 第二章 Python数据类型1-4.mp488.6MB
📁 第九章 scrapy实战 1 项
- 📄 第九章 scrapy实战1-5.mp4294MB
📁 第六章 mysql数据库回顾 2 项
- 📄 第六章 mysql数据库回顾3-8.mp4166MB
- 📄 第六章 mysql数据库回顾1-2.mp454MB
📁 第七章 mongodb数据库回顾 1 项
- 📄 第七章 mongodb数据库回顾1-7.mp4260MB
📁 第三章 函数和函数式编程 2 项
- 📄 第三章 函数和函数式编程1-2.mp463.6MB
- 📄 第三章 函数和函数式编程3-6.mp4145MB
📁 第十章 django实战 1 项
- 📄 第十章 django实战1-7.mp4293MB
📁 第四章 面向对象编程 1 项
- 📄 第四章 面向对象编程1-7.mp4208MB
📁 第五章 网页爬虫(单线程,保存到文本文件) 1 项
- 📄 第五章 网页爬虫(单线程,保存到文本文件)1-8.mp4416MB
📁 第一章 Python语言开发要点详解 2 项
- 📄 第一章 Python语言开发要点详解3-6.mp4127MB
- 📄 第一章 Python语言开发要点详解1-2.mp474.8MB
📁 5R语言数据挖掘和分析 16 项
- 📄 第一章：R语法详解1-2.mp455.7MB
- 📄 第一章：R语法详解5.mp444.6MB
- 📄 第八章 决策树1-5.mp4209MB
- 📄 第二章 建立数据分析的统计思维和可视化探索1-3.mp4102MB
- 📄 第一章：R语法详解3-4.mp481.8MB
- 📄 第四章：用回归预测未来1-6.mp4166MB
- 📄 第一章：R语法详解6-7.mp460.4MB
- 📄 第六章 数据降维——主成分分析和因子分析5-7.mp485.7MB
- 📄 第五章 聚类方法1-5.mp4124MB
- 📄 第二章 建立数据分析的统计思维和可视化探索4-7.mp4163MB
- 📄 第三章 建立数据分析的统计思维和可视化探索1-3.mp4102MB
- 📄 第六章 数据降维——主成分分析和因子分析1-4.mp4128MB
- 📄 第三章 建立数据分析的统计思维和可视化探索4-7.mp4181MB
- 📄 第四章：用回归预测未来7.mp459MB
- 📄 第七章 关联规则1-2.mp473.1MB
- 📄 第六章 数据降维——主成分分析和因子分析8.mp426.4MB
📁 6实战机器学习(基于Python) 14 项
- 📄 第二章 朴素贝叶斯分类算法1-4.mp4158MB
- 📄 第七章 支持向量机3-4.mp496.6MB
- 📄 第十章 机器学习思想精华和实战经验分享5-6.mp486.4MB
- 📄 第一章 k最近邻算法1-4.mp498.4MB
- 📄 第三章 聚类算法1-3.mp489.8MB
- 📄 第八章 EM算法和GMM1-2.mp4122MB
- 📄 第十章 机器学习思想精华和实战经验分享1-4.mp4210MB
- 📄 第六章 逻辑回归和极大似然估计1-4.mp489.8MB
- 📄 第九章 随机森林和Adaboost1-4.mp4157MB
- 📄 第七章 支持向量机1-2.mp4101MB
- 📄 第八章 EM算法和GMM3.mp460.8MB
- 📄 第四章 决策树算法1-4.mp4150MB
- 📄 第五章：线性回归和梯度下降算法5.mp457MB
- 📄 第五章：线性回归和梯度下降算法1-4.mp4139MB
📁 7零基础实战机器学习 20 项
- 📄 第八章 支持向量机1-8.mp4569MB
- 📄 第九章 利用AdaBoost元算法提高分类性能1-5.mp4410MB
- 📄 第十五章 使用FP-growth算法来高效发现频分项集1-3.mp4161MB
- 📄 第二章 Python语言基础7-13.mp4311MB
- 📄 第三章 分类算法介绍1.mp425.6MB
- 📄 第十八章 大数据与MapReduce1.mp442.6MB
- 📄 第一章 机器学习的任务和方法1-2.mp452.7MB
- 📄 第十二章 无监督学习1.mp416.4MB
- 📄 第十章 利用回归预测数值型数据1-5.mp4164MB
- 📄 第十一章 树回归1-3.mp4137MB
- 📄 第五章 决策树1-5.mp4225MB
- 📄 第十四章 使用Apriori算法进行关联分析1-3.mp4130MB
- 📄 第六章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-6.mp4364MB
- 📄 第十三章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组1-2.mp4104MB
- 📄 第七章 Logistic回归1-6.mp4319MB
- 📄 第四章 k-临近算法1-7.mp4343MB
- 📄 第十九章 学习总结.mp419.8MB
- 📄 第二章 Python语言基础1-6.mp4215MB
- 📄 第十七章 利用SVD简化数据1-3.mp4117MB
- 📄 第十六章 利用PCA来简化数据1-2.mp474.8MB
📁 8大数据挖掘分析师之硬技能 - 基于金融行业的大数据挖掘分 16 项
- 📄 第四章 金融时间序列分析1-11.mp4389MB
- 📄 第六章 提升Python效率1-10.mp4459MB
- 📄 第十三章 金融中的大数据技术概述1-4.mp4341MB
- 📄 第三章 Python数据可视化1-9.mp4321MB
- 📄 第十二章 Python面向对象编程与图形用户界面1-6.mp4325MB
- 📄 第十一章 使用Python操作Excel1-4.mp4293MB
- 📄 第十章 数值分析技术1-6.mp4401MB
- 📄 第七章 数学工具1-7.mp4386MB
- 📄 第一章 Python与金融应用概述1-15.mp4457MB
- 📄 第十五章 案例2：使用Python构建简单的算法交易系统1-5.mp4259MB
- 📄 第八章 随机分析随机分析1-9.mp4653MB
- 📄 第九章 统计分析1-11.mp4660MB
- 📄 第十四章 案例1：使用Python构建期权分析系统1-15.mp41.9GB
- 📄 第二章 Python的基本数据类型与数据结构1-11.mp4331MB
- 📄 第十五章 案例2：使用Python构建简单的算法交易系统6-15.mp41.5GB
- 📄 第五章 输入输出操作1-15.mp4492MB
📁 9Python2基础+数据分析 15 项
- 📄 Python2基础+数据分析第2章2-5.mp4687MB
- 📄 Python2基础+数据分析第1章1-4.mp4748MB
- 📄 Python2基础+数据分析第3章2.mp4186MB
- 📄 Python2基础+数据分析第1章5-8.mp4399MB
- 📄 Python2基础+数据分析第5章1-3.mp4776MB
- 📄 Python2基础+数据分析第2章1.mp4212MB
- 📄 Python2基础+数据分析第3章3-8.mp4871MB
- 📄 Python2基础+数据分析第4章1-6.mp4893MB
- 📄 Python2基础+数据分析第6章1-19.mp41.3GB
- 📄 Python2基础+数据分析第2章6-7.mp4201MB
- 📄 Python2基础+数据分析第3章1.mp4.mp4210MB
- 📄 Python2基础+数据分析.xlsx11.3KB
- 📄 Python2基础+数据分析第6章20.mp4116MB
- 📄 Python2基础+数据分析第6章21-22.mp4251MB
- 📄 Python2基础+数据分析第6章23-25.mp4344MB
📁 3_Level大数据分析师(55.96G) 28 项
📁 1、大数据挖掘分析师之硬技能 - Java语言基础 2 项
📁 12、第十二章 Java语言高级特性-序列化、反射、注解 1 项
- 📄 第十二章 Java语言高级特性-序列化、反射、注解1-12.mp4473MB
📁 2、大数据挖掘分析师之硬技能 - 大数据必备的数据结构与算法 7 项
📁 第一章 大数据必备的数据结构与算法 6 项
- 📄 第一章：大数据必备的数据结构与算法1.mp445MB
- 📄 第一章：大数据必备的数据结构与算法2-23.mp4979MB
- 📄 第一章 大数据必备的数据结构与算法24-50.mp41.5GB
- 📄 第一章：大数据必备的数据结构与算法80-96.mp41GB
- 📄 第一章 大数据必备的数据结构与算法51-79.mp41.7GB
- 📄 第一章 大数据必备的数据结构与算法97-111.mp4962MB
📁 5、基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台 16 项
📁 1、第一章 项目需求介绍 2 项
- 📄 第一章 项目需求介绍9-12.mp4223MB
- 📄 第一章 项目需求介绍1-8.mp4415MB
📁 2、第二章 用户行为数据收集模块实现讲解 1 项
- 📄 第二章 用户行为数据收集模块实现讲解1-9.mp4934MB
📁 3、第三章 数据分析模块实现讲解 7 项
- 📄 第三章：数据分析模块实现讲解74-90.mp42.2GB
- 📄 第三章 数据分析模块实现讲解58-73.mp42GB
- 📄 第三章 数据分析模块实现讲解23-26.mp4502MB
- 📄 第三章 数据分析模块实现讲解27-46.mp42.5GB
- 📄 第三章 数据分析模块实现讲解47-57.mp41.2GB
- 📄 第三章：数据分析模块实现讲解1-22.mp42.7GB
- 📄 第三章 数据分析模块实现讲解91-93.mp4255MB
📁 4、 第四章 数据展示模块讲解 2 项
- 📄 第四章 数据展示模块讲解21-24.mp4568MB
- 📄 第四章 数据展示模块讲解1-20.mp42.6GB
📁 6_拓展课程(23.61G) 531 项
📁 基于1号店的电商实时数据分析系统 132 项
📁 第二章 用户访问session分析 45 项
- 📄 2.30、session随机抽取之根据随机索引进行抽取.mp432.2MB
- 📄 2.7、开发配置管理组件.mp429.8MB
- 📄 2.4、技术方案设计.mp439.1MB
- 📄 2.41、top10热门品类之使用Scala实现二次排序.mp45.7MB
- 📄 2.6、Eclipse工程搭建以及工具类说明.mp418.2MB
- 📄 2.31、session随机抽取之获取抽取session的明细数据.mp438.5MB
- 📄 2.45、top10活跃session之本地测试以及阶段总结.mp435.3MB
- 📄 2.11、内部类以及匿名内部类.mp414.5MB
- 📄 2.32、session随机抽取之本地测试.mp433.6MB
- 📄 2.28、session随机抽取之计算每天每小时session数量.mp426.3MB
- 📄 2.19、按session粒度进行数据聚合.mp472.1MB
- 📄 2.14、JavaBean概念讲解.mp49.5MB
- 📄 2.37、top10热门品类之自定义二次排序key.mp410.2MB
- 📄 2.43、top10活跃session之计算top10品类被各sessoin点击的次数.mp415.8MB
- 📄 2.25、session聚合统计之本地测试.mp440.7MB
- 📄 2.27、session随机抽取之实现思路分析.mp49.1MB
- 📄 2.36、top10热门品类之join品类与点击下单支付次数.mp421.8MB
- 📄 2.35、top10热门品类之计算各品类点击、下单和支付的次数.mp429.8MB
- 📄 2.16、工厂模式讲解以及DAOFactory开发.mp48.5MB
- 📄 2.13、开发JDBC辅助组件（下）.mp432.1MB
- 📄 2.40、top10热门品类之本地测试.mp422.8MB
- 📄 2.29、session随机抽取之按时间比例随机抽取算法实现.mp426MB
- 📄 2.8、JDBC原理介绍以及增删改查示范.mp464.5MB
- 📄 2.15、DAO模式讲解以及TaskDAO开发.mp426.7MB
- 📄 2.10、单例设计模式.mp418.1MB
- 📄 2.42、top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成.mp428MB
- 📄 2.24、session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL.mp440.5MB
- 📄 2.22、session聚合统计之重构实现思路与重构session聚合.mp446.4MB
- 📄 2.26、session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator.mp419.7MB
- 📄 2.3、需求分析.mp428.8MB
- 📄 2.1、模块介绍.mp432.2MB
- 📄 2.34、top10热门品类之获取session访问过的所有品类.mp419.9MB
- 📄 2.5、数据表设计.mp420.3MB
- 📄 2.20、按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤.mp476.8MB
- 📄 2.33、top10热门品类之需求回顾以及实现思路分析.mp412.5MB
- 📄 2.23、session聚合统计之重构过滤进行统计.mp425.5MB
- 📄 2.21、session聚合统计之自定义Accumulator.mp429.9MB
- 📄 2.9、数据库连接池原理.mp418.8MB
- 📄 2.2、基础数据结构以及大数据平台架构介绍.mp466.8MB
- 📄 2.38、top10热门品类之进行二次排序.mp46.2MB
- 📄 2.39、top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL.mp413.5MB
- 📄 2.18、Spark上下文构建以及模拟数据生成.mp429.4MB
- 📄 2.44、top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session.mp424.5MB
- 📄 2.12、开发JDBC辅助组件（上）.mp427.8MB
- 📄 2.17、JSON数据格式讲解以及fastjson介绍.mp417.2MB
📁 第六章 广告点击流量实时统计 12 项
- 📄 6.3、使用高性能方式将实时计算结果写入MySQL中.mp445.5MB
- 📄 6.2、为动态黑名单实时计算每天各用户对各广告的点击次数.mp429.9MB
- 📄 6.9、实现实时计算程序的HA高可用性.mp431.1MB
- 📄 6.12、都学到了什么？.mp434.3MB
- 📄 6.10、对实时计算程序进行性能调优.mp418.4MB
- 📄 6.7、计算每天各省的top3热门广告.mp441.7MB
- 📄 6.11、生产环境测试.mp444.3MB
- 📄 6.1、需求分析、技术方案设计以及数据设计.mp436.1MB
- 📄 6.8、计算每天各广告最近1小时滑动窗口内的点击趋势.mp442.2MB
- 📄 6.5、基于动态黑名单进行点击行为过滤.mp455.5MB
- 📄 6.6、计算每天各省各城市各广告的点击量.mp449.4MB
- 📄 6.4、过滤出每个batch中的黑名单用户以生成动态黑名单.mp464MB
📁 第三章 企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案 33 项
- 📄 3.6、性能调优之在实际项目中使用fastutil优化数据格式.mp451.7MB
- 📄 3.31、数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join.mp428.8MB
- 📄 3.23、troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题.mp45.8MB
- 📄 3.22、troubleshooting之解决各种序列化导致的报错.mp49MB
- 📄 3.18、算子调优之reduceByKey本地聚合介绍.mp420.3MB
- 📄 3.14、算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能.mp416MB
- 📄 3.2、性能调优之在实际项目中调节并行度.mp465.5MB
- 📄 3.25、troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题.mp428.9MB
- 📄 3.16、算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能.mp427.5MB
- 📄 3.3、性能调优之在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化.mp456.7MB
- 📄 3.29、数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度.mp423.7MB
- 📄 3.15、算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量.mp423.4MB
- 📄 3.8、JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比.mp455.4MB
- 📄 3.12、Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比.mp432.9MB
- 📄 3.26、troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用.mp432.8MB
- 📄 3.20、troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败.mp424.7MB
- 📄 3.1、性能调优之在实际项目中分配更多资源.mp432.8MB
- 📄 3.24、troubleshooting之解决yarn-client模式导致的网卡流量激增问题.mp428.8MB
- 📄 3.7、性能调优之在实际项目中调节数据本地化等待时长.mp434.1MB
- 📄 3.11、Shuffle调优之合并map端输出文件.mp447.2MB
- 📄 3.5、性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化.mp432.9MB
- 📄 3.13、Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager.mp452MB
- 📄 3.32、数据倾斜解决方案之sample采样倾斜key单独进行join.mp452MB
- 📄 3.33、数据倾斜解决方案之使用随机数以及扩容表进行join.mp432.7MB
- 📄 3.4、性能调优之在实际项目中广播大变量.mp464.1MB
- 📄 3.19、troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM.mp427.1MB
- 📄 3.10、Shuffle调优之原理概述.mp426.8MB
- 📄 3.30、数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合.mp421MB
- 📄 3.17、算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问.mp426.4MB
- 📄 3.28、数据倾斜解决方案之聚合源数据以及过滤导致倾斜的key.mp441.4MB
- 📄 3.27、数据倾斜解决方案之原理以及现象分析.mp439.5MB
- 📄 3.9、JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长.mp441.5MB
- 📄 3.21、troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败.mp421.7MB
📁 第四章 页面单跳转化率统计 10 项
- 📄 4.3、编写基础代码.mp445.2MB
- 📄 4.10、生产环境测试.mp460.2MB
- 📄 4.8、本地测试.mp412.7MB
- 📄 4.5、计算页面流起始页面的pv.mp415.3MB
- 📄 4.2、需求分析、技术方案设计、数据表设计.mp423.4MB
- 📄 4.7、将页面切片转化率写入MySQL.mp414.6MB
- 📄 4.6、计算页面切片的转化率.mp413MB
- 📄 4.9、生产环境测试.mp467.5MB
- 📄 4.4、面切片生成以及页面流匹配算法实现.mp436MB
- 📄 4.1、模块介绍.mp410.2MB
📁 第五章 各区域热门商品统计 13 项
- 📄 5.4、异构数据源之从MySQL中查询城市数据.mp414.6MB
- 📄 5.7、查询各区域各商品的点击次数并拼接城市列表.mp411.2MB
- 📄 5.10、使用内置case when函数给各个区域打上级别标记.mp47.9MB
- 📄 5.6、开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct().mp421.5MB
- 📄 5.13、生产环境测试.mp4174MB
- 📄 5.11、将结果数据写入MySQL中.mp420.4MB
- 📄 5.1、模块介绍.mp446.3MB
- 📄 5.9、使用开窗函数统计各区域的top3热门商品.mp49.5MB
- 📄 5.5、关联城市信息以及RDD转换为DataFrame后注册临时表.mp416.9MB
- 📄 5.8、关联商品信息并使用自定义get_json_object函数和内置if函数标记经营类型.mp412.9MB
- 📄 5.3、查询用户指定日期范围内的点击行为数据.mp415.9MB
- 📄 5.12、Spark SQL数据倾斜解决方案.mp439.8MB
- 📄 5.2、需求分析、技术方案设计以及数据设计.mp421MB
📁 第一章 大数据集群搭建 11 项
- 📄 1.7、kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建.mp426.8MB
- 📄 1.6、zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.mp411.9MB
- 📄 1.8、flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装.mp420.7MB
- 📄 1.5、hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.mp431.1MB
- 📄 1.9、离线日志采集流程介绍.mp431.9MB
- 📄 1.3、CentOS 6.4集群搭建-2.mp432.8MB
- 📄 1.2、CentOS 6.4集群搭建-1.mp456.7MB
- 📄 1.10、实时数据采集流程介绍.mp415.9MB
- 📄 1.11、Spark 1.5.1客户端安装以及基于YARN的提交模式.mp417.3MB
- 📄 1.1、课程介绍.mp425.8MB
- 📄 1.4、hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.mp454.5MB
- 📄 课件、代码、软件包.rar1.3GB
- 📄 spark电商用户行为.docx546KB
📁 驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台 238 项
📁 第1章 大数据基本技能储备 95 项
- 📄 1.16、HdfsJavaApi介绍2_recv.mp422MB
- 📄 1.43、环境搭建_recv.mp425.8MB
- 📄 1.7、httpfs相关命令_recv.mp427.6MB
- 📄 1.18、MapReduce介绍_recv.mp419.7MB
- 📄 1.94、案例测试2_recv.mp436MB
- 📄 1.87、案例介绍1_recv.mp424.8MB
- 📄 1.79、Oozie安装_recv.mp471.2MB
- 📄 1.73、Sqoop基本命令介绍_recv.mp427.8MB
- 📄 1.95、数据展示框架介绍_recv.mp415.1MB
- 📄 1.42、Scan类和Hbase连接池详细介绍_recv.mp450.8MB
- 📄 1.74、Import命令介绍1_recv.mp430.8MB
- 📄 1.93、案例测试1_recv.mp428.1MB
- 📄 1.11、hdfs相关命令(下)_recv.mp429.7MB
- 📄 1.85、Oozie Coordinator和Bundle介绍_recv.mp413.6MB
- 📄 1.46、案例执行入口代码编写及异常解决_recv.mp468.1MB
- 📄 1.59、子查询介绍_recv.mp418.6MB
- 📄 1.72、Sqoop介绍和安装_recv.mp433.5MB
- 📄 1.53、Hive表创建案例介绍_recv.mp426.8MB
- 📄 1.86、Highcharts介绍_recv.mp416MB
- 📄 1.21、倒排索引实现_recv.mp450.3MB
- 📄 1.22、InputFormat和OutputFormat介绍_recv.mp416.9MB
- 📄 1.77、Oozie介绍_recv.mp44.5MB
- 📄 1.62、UDF自定义函数实现_recv.mp432.5MB
- 📄 1.40、Put类详细介绍_recv.mp432.7MB
- 📄 1.1、项目介绍_recv.mp414MB
- 📄 1.82、Workflow案例1_recv.mp437.5MB
- 📄 1.12、其他HadoopShell命令_recv.mp429MB
- 📄 1.6、shell命令相关配置信息_recv.mp412.9MB
- 📄 1.2、hadoop介绍_recv.mp428.5MB
- 📄 1.32、HBase安装下_recv.mp432.4MB
- 📄 1.23、自定义InputFormat实现2_1_recv.mp427.7MB
- 📄 1.8、集群启动相关命令介绍_recv.mp49.2MB
- 📄 1.5、Hadoop安装及验证_recv.mp441.6MB
- 📄 1.80、Oozie Workflow工作流介绍_recv.mp418.2MB
- 📄 1.52、Hive表类型及创建命令格式介绍_recv.mp415.9MB
- 📄 1.19、Wordcount实现_recv.mp439MB
- 📄 1.76、Export命令介绍_recv.mp419MB
- 📄 1.60、导出数据和其他命令介绍_recv.mp445.3MB
- 📄 1.28、自定义group+partitioner实现_recv.mp419.8MB
- 📄 1.69、Flume安装_recv.mp412.3MB
- 📄 1.78、Tomcat安装_recv.mp48.9MB
- 📄 1.49、Hive安装_recv.mp439MB
- 📄 1.47、Hive介绍_recv.mp47MB
- 📄 1.31、HBase安装上_recv.mp420.9MB
- 📄 1.57、select语句介绍2_recv.mp425.7MB
- 📄 1.38、Java客户端概述以及Java开发Hbase基本环境搭建_recv.mp431.3MB
- 📄 1.14、windows开发环境搭建_recv.mp418.2MB
- 📄 1.10、hdfs相关命令(上)_recv.mp425.3MB
- 📄 1.30、HBase结构介绍_recv.mp48.9MB
- 📄 1.4、JAVA安装_recv.mp414.9MB
- 📄 1.9、集群启动相关命令操作_recv.mp427.6MB
- 📄 1.58、join介绍_recv.mp429MB
- 📄 1.83、Workflow案例2_recv.mp450.3MB
- 📄 1.91、基本介绍_recv.mp44.8MB
- 📄 1.88、案例介绍2_recv.mp446.4MB
- 📄 1.90、案例介绍4_recv.mp429.8MB
- 📄 1.50、hive服务介绍_recv.mp424.6MB
- 📄 1.51、Database相关命令介绍_recv.mp414.3MB
- 📄 1.33、hbase命令概述及帮助命令使用方式介绍_recv.mp421.7MB
- 📄 1.56、select语句介绍1_recv.mp415.4MB
- 📄 1.20、Wordcount运行介绍以及异常解决_recv.mp425.7MB
- 📄 1.24、自定义InputFormat实现2_2_recv.mp441.1MB
- 📄 1.61、Hive函数介绍_recv.mp44.7MB
- 📄 1.68、Flume结构介绍_recv.mp411.4MB
- 📄 1.27、shuffle阶段介绍_recv.mp49.5MB
- 📄 1.41、Get和Delete类详细介绍_recv.mp428.5MB
- 📄 1.36、Scan命令详解_recv.mp430.7MB
- 📄 1.17、HdfsJavaApi介绍3_recv.mp429.3MB
- 📄 1.55、导入数据命令介绍_recv.mp433.1MB
- 📄 1.35、HBase Shell常用命令介绍_recv.mp422.6MB
- 📄 1.75、Import命令介绍2_recv.mp430MB
- 📄 1.15、HdfsJavaApi介绍1_recv.mp431.8MB
- 📄 1.81、Oozie Workflow编写规则和自定义介绍_recv.mp426MB
- 📄 1.39、HBaseAdmin类详细介绍_recv.mp421.5MB
- 📄 1.66、Hive自定义函数jar集成方式介绍_recv.mp424.8MB
- 📄 1.71、Nginx+Flume+Hdfs日志收集案例实现_recv.mp452.5MB
- 📄 1.63、UDAF自定义函数实现1_recv.mp420.5MB
- 📄 1.34、命名空间相关命令介绍_recv.mp49.8MB
- 📄 1.70、Flume简单案例实现_recv.mp413MB
- 📄 1.3、SSH免密码登录_recv.mp423.1MB
- 📄 1.37、其他shell命令介绍_recv.mp412MB
- 📄 1.84、Workflow案例3_recv.mp418.1MB
- 📄 1.13、HDFS结构介绍_recv.mp44.6MB
- 📄 1.26、案例演示_recv.mp455.8MB
- 📄 1.65、UDTF自定义函数实现_recv.mp435.7MB
- 📄 1.44、案例介绍_recv.mp425.1MB
- 📄 1.29、案例damo编写_recv.mp424.8MB
- 📄 1.54、Hive&Hbase关联介绍_recv.mp435.1MB
- 📄 1.64、UDAF自定义函数实现2_recv.mp429.1MB
- 📄 1.48、MYSQL安装_recv.mp433.5MB
- 📄 1.67、Nginx介绍_recv.mp44.6MB
- 📄 1.45、案例Mapper及Reducer类编写_recv.mp422.6MB
- 📄 1.25、自定义OutputFormat实现_recv.mp410.7MB
- 📄 1.89、案例介绍3_recv.mp416MB
- 📄 1.92、环境搭建_recv.mp428.5MB
📁 第2章 项目需求介绍 12 项
- 📄 2.12、数据存储结构介绍3_recv.mp424.7MB
- 📄 2.4、JsSDK需求分析介绍2_recv.mp428.5MB
- 📄 2.1、bf_track项目总体介绍_recv.mp45.3MB
- 📄 2.6、bf_dataapi页面展示介绍1_recv.mp421.2MB
- 📄 2.10、数据存储结构介绍1_recv.mp49.6MB
- 📄 2.2、JavaSDK需求分析介绍_recv.mp49MB
- 📄 2.8、bf_dataapi页面展示介绍3_recv.mp419.4MB
- 📄 2.7、bf_dataapi页面展示介绍2_recv.mp418MB
- 📄 2.3、JsSDK需求分析介绍1_recv.mp422.2MB
- 📄 2.5、bf_dataapi项目总体介绍_recv.mp45.4MB
- 📄 2.9、bfdataapi的restapi和bftransformer项目结构介绍_recv.mp410.2MB
- 📄 2.11、数据存储结构介绍2_recv.mp419.7MB
📁 第3章 用户行为数据收集模块实现讲解 9 项
- 📄 3.1、SDK Engine入口类编写_recv.mp430.5MB
- 📄 3.2、SDK Monitor数据发送类编写_recv.mp427.5MB
- 📄 3.5、JsSDK tracker对象编写1_recv.mp429.5MB
- 📄 3.8、JsSDK tracker对象编写4_recv.mp443.6MB
- 📄 3.9、JsSDK测试_recv.mp420.9MB
- 📄 3.4、JsSDK CookieUtil对象编写_recv.mp420.6MB
- 📄 3.7、JsSDK tracker对象编写3_recv.mp448.2MB
- 📄 3.3、JavaSDK测试_recv.mp421.4MB
- 📄 3.6、JsSDK tracker对象编写2_recv.mp440.5MB
📁 第4章 数据分析模块讲解 93 项
- 📄 4.32、NewMemberReducer类和Runner类编写_recv.mp452.8MB
- 📄 4.25、ActiveUserReducer类编写_recv.mp416.2MB
- 📄 4.34、SessionMapper类编写_recv.mp435.3MB
- 📄 4.75、用户浏览深度Hive分析2_recv.mp437.7MB
- 📄 4.56、InboundMapper类编写1_recv.mp431.3MB
- 📄 4.17、新增用户统计mr程序输出类编写_recv.mp436.8MB
- 📄 4.79、事件分析Hive编写1_recv.mp430.7MB
- 📄 4.30、MemberUtil类编写_recv.mp433.1MB
- 📄 4.21、NewInstallUserRunner类编写2_recv.mp432.5MB
- 📄 4.33、测试_recv.mp450.3MB
- 📄 4.11、DateDimension类编写_recv.mp450.1MB
- 📄 4.49、统计规则介绍_recv.mp48.9MB
- 📄 4.24、ActiveUserMapper类编写_recv.mp444.8MB
- 📄 4.8、测试1_recv.mp440.8MB
- 📄 4.64、Linux文件句柄数操作_recv.mp420.3MB
- 📄 4.36、SessionsRunner类编写以及测试_recv.mp453.4MB
- 📄 4.2、IP解析1_recv.mp431.4MB
- 📄 4.65、服务器hbase参数优化_recv.mp440.4MB
- 📄 4.57、InboundMapper类编写2_recv.mp423.8MB
- 📄 4.6、AnalyserLogDataMapper类编写_recv.mp439.6MB
- 📄 4.76、用户浏览深度Hive分析3_recv.mp435.4MB
- 📄 4.52、Reducer和Runner类编写_recv.mp434.1MB
- 📄 4.16、TransformerOutputFormat类编写2_recv.mp440MB
- 📄 4.69、Runner调优_recv.mp450.8MB
- 📄 4.89、成功支付订单相关统计指标的分析_recv.mp468.4MB
- 📄 4.55、InboundDimension相关类编写_recv.mp422.2MB
- 📄 4.46、Runner公用代码提取1_recv.mp442.2MB
- 📄 4.86、订单信息mysql保存_recv.mp424.9MB
- 📄 4.48、Runner公用代码提取3_recv.mp447.6MB
- 📄 4.54、统计规则介绍_recv.mp426MB
- 📄 4.80、事件分析Hive编写2_recv.mp453.4MB
- 📄 4.90、退款订单相关统计指标分析_recv.mp463.6MB
- 📄 4.53、测试_recv.mp425MB
- 📄 4.43、测试_recv.mp423.3MB
- 📄 4.70、服务器端相关类编写1_recv.mp425.5MB
- 📄 4.93、Oozie流编写2_recv.mp425.4MB
- 📄 4.3、IP解析2_recv.mp441.8MB
- 📄 4.77、用户浏览深度Hive分析4_recv.mp454.7MB
- 📄 4.50、LocationDimension类编写_recv.mp438.4MB
- 📄 4.72、client端相关类编写_recv.mp434.6MB
- 📄 4.26、ActiveUserRunner类编写_recv.mp431.5MB
- 📄 4.51、Mapper类编写_recv.mp450.2MB
- 📄 4.14、DimensionConverter类编写2_recv.mp422.9MB
- 📄 4.27、Collector输出类编写及测试_recv.mp437.7MB
- 📄 4.78、用户浏览深度Hive分析5_recv.mp444.9MB
- 📄 4.71、服务器端相关类编写2_recv.mp441.8MB
- 📄 4.47、Runner公用代码提取2_recv.mp442.7MB
- 📄 4.23、TotalInstallUser统计代码编写_recv.mp450.4MB
- 📄 4.29、活跃会员分析2_recv.mp451MB
- 📄 4.41、Mapper编写_recv.mp431.8MB
- 📄 4.5、LoggerUtil日志解析工具类编写_recv.mp451.7MB
- 📄 4.13、DimensionConverter类编写1_recv.mp439.6MB
- 📄 4.91、Oozie流部署规则介绍_recv.mp417.6MB
- 📄 4.4、EventLogConstants类编写_recv.mp429.3MB
- 📄 4.7、AnalyserLogDataRunner类编写_recv.mp442.9MB
- 📄 4.42、Reducer和Runner编写_recv.mp432.3MB
- 📄 4.61、InboundBounceReducer类编写2_recv.mp440.5MB
- 📄 4.81、规则介绍以及外部表创建_recv.mp420.4MB
- 📄 4.74、用户浏览深度Hive分析1_recv.mp422.3MB
- 📄 4.35、SessionsReducer类编写_recv.mp425.8MB
- 📄 4.20、NewInstallUserRunner类编写1_recv.mp434.8MB
- 📄 4.38、HourlyActiveUser分析2_recv.mp431.3MB
- 📄 4.18、NewInstallUserMapper类编写_recv.mp434.3MB
- 📄 4.59、InboundBounceMapper类编写_recv.mp439.3MB
- 📄 4.45、Mapper公用代码提取2_recv.mp451.2MB
- 📄 4.44、Mapper公用代码提取1_recv.mp424.5MB
- 📄 4.85、订单金额分析_recv.mp433.4MB
- 📄 4.37、HourlyActiveUser分析1_recv.mp437.3MB
- 📄 4.66、服务器mapreduce参数调优_recv.mp425.7MB
- 📄 4.83、订单数量分析1_recv.mp416.8MB
- 📄 4.19、NewInstallUserRudecer类编写_recv.mp425.3MB
- 📄 4.68、Mapper&Reduce调优_recv.mp432.1MB
- 📄 4.10、BrowserDimension类编写_recv.mp434.1MB
- 📄 4.92、Oozie流编写1_recv.mp429MB
- 📄 4.82、Dimension操作相关UDF编写_recv.mp437.4MB
- 📄 4.67、代码调优_recv.mp417.9MB
- 📄 4.1、UserAgent解析_recv.mp434.2MB
- 📄 4.40、HourlySession相关分析2_recv.mp444.1MB
- 📄 4.12、PlatformDimension类编写_recv.mp48.5MB
- 📄 4.58、InboundReducer&Runner类编写以及测试_recv.mp437.3MB
- 📄 4.31、NewMemberMapper类编写_recv.mp441.9MB
- 📄 4.9、测试2_recv.mp438.5MB
- 📄 4.22、NewInstallUser代码测试_recv.mp452.2MB
- 📄 4.28、活跃会员分析1_recv.mp426.3MB
- 📄 4.87、订单信息获取相关UDF编写_recv.mp436.2MB
- 📄 4.60、InboundBounceReducer类编写1_recv.mp435.3MB
- 📄 4.73、测试_recv.mp454MB
- 📄 4.39、HourlySession相关分析1_recv.mp433.1MB
- 📄 4.62、InboundBounceRunner类编写以及测试_recv.mp449.1MB
- 📄 4.63、服务器hdfs参数调优_recv.mp435.3MB
- 📄 4.88、TotalAmount相关UDF编写_recv.mp454.6MB
- 📄 4.84、订单数量分析2_recv.mp450.5MB
- 📄 4.15、TransformerOutputFormat类编写1_recv.mp422.2MB
📁 第5章 数据展示模块讲解 24 项
- 📄 5.11、程序后台编写_recv.mp464.5MB
- 📄 5.20、程序前端实现2_recv.mp429.9MB
- 📄 5.18、程序后台实现_recv.mp462MB
- 📄 5.7、其他类编写_recv.mp432.8MB
- 📄 5.4、AEController编写3_recv.mp440.1MB
- 📄 5.15、后台程序编写_recv.mp435.7MB
- 📄 5.1、规则介绍_recv.mp46.6MB
- 📄 5.14、前端页面编写_recv.mp438.7MB
- 📄 5.8、Spring配置信息编写及测试_recv.mp450.3MB
- 📄 5.22、后台程序编写2_recv.mp454.3MB
- 📄 5.6、AEService编写_recv.mp432.2MB
- 📄 5.12、前端页面编写_recv.mp453MB
- 📄 5.21、后台程序编写1_recv.mp442.5MB
- 📄 5.5、AEController编写4_recv.mp445.8MB
- 📄 5.13、后台程序编写_recv.mp426.4MB
- 📄 5.16、前端页面编写_recv.mp421.3MB
- 📄 5.2、AEController编写1_recv.mp427.1MB
- 📄 5.23、前端页面编写_recv.mp456MB
- 📄 5.24、项目总结_recv.mp412.6MB
- 📄 5.9、后台程序编写_recv.mp456.8MB
- 📄 5.3、AEController编写2_recv.mp430.2MB
- 📄 5.17、后台&前端程序代码编写_recv.mp449MB
- 📄 5.10、前台页面编写_recv.mp460.3MB
- 📄 5.19、程序前端实现1_recv.mp441MB
📁 某团购网大型离线电商数据分析平台 132 项
📁 第二章 用户访问session分析 45 项
- 📄 2.38、top10热门品类之进行二次排序.mp46.2MB
- 📄 2.34、top10热门品类之获取session访问过的所有品类.mp419.9MB
- 📄 2.41、top10热门品类之使用Scala实现二次排序.mp45.7MB
- 📄 2.33、top10热门品类之需求回顾以及实现思路分析.mp412.5MB
- 📄 2.32、session随机抽取之本地测试.mp433.6MB
- 📄 2.22、session聚合统计之重构实现思路与重构session聚合.mp446.4MB
- 📄 2.20、按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤.mp476.8MB
- 📄 2.37、top10热门品类之自定义二次排序key.mp410.2MB
- 📄 2.4、技术方案设计.mp439.1MB
- 📄 2.30、session随机抽取之根据随机索引进行抽取.mp432.2MB
- 📄 2.23、session聚合统计之重构过滤进行统计.mp425.5MB
- 📄 2.5、数据表设计.mp420.3MB
- 📄 2.9、数据库连接池原理.mp418.8MB
- 📄 2.42、top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成.mp428MB
- 📄 2.6、Eclipse工程搭建以及工具类说明.mp418.2MB
- 📄 2.26、session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator.mp419.7MB
- 📄 2.24、session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL.mp440.5MB
- 📄 2.19、按session粒度进行数据聚合.mp472.1MB
- 📄 2.2、基础数据结构以及大数据平台架构介绍.mp466.8MB
- 📄 2.45、top10活跃session之本地测试以及阶段总结.mp435.3MB
- 📄 2.28、session随机抽取之计算每天每小时session数量.mp426.3MB
- 📄 2.25、session聚合统计之本地测试.mp440.7MB
- 📄 2.35、top10热门品类之计算各品类点击、下单和支付的次数.mp429.8MB
- 📄 2.8、JDBC原理介绍以及增删改查示范.mp464.5MB
- 📄 2.14、JavaBean概念讲解.mp49.5MB
- 📄 2.12、开发JDBC辅助组件（上）.mp427.8MB
- 📄 2.11、内部类以及匿名内部类.mp414.5MB
- 📄 2.13、开发JDBC辅助组件（下）.mp432.1MB
- 📄 2.27、session随机抽取之实现思路分析.mp49.1MB
- 📄 2.29、session随机抽取之按时间比例随机抽取算法实现.mp426MB
- 📄 2.15、DAO模式讲解以及TaskDAO开发.mp426.7MB
- 📄 2.44、top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session.mp424.5MB
- 📄 2.43、top10活跃session之计算top10品类被各sessoin点击的次数.mp415.8MB
- 📄 2.21、session聚合统计之自定义Accumulator.mp429.9MB
- 📄 2.31、session随机抽取之获取抽取session的明细数据.mp438.5MB
- 📄 2.10、单例设计模式.mp418.1MB
- 📄 2.40、top10热门品类之本地测试.mp422.8MB
- 📄 2.18、Spark上下文构建以及模拟数据生成.mp429.4MB
- 📄 2.17、JSON数据格式讲解以及fastjson介绍.mp417.2MB
- 📄 2.36、top10热门品类之join品类与点击下单支付次数.mp421.8MB
- 📄 2.3、需求分析.mp428.8MB
- 📄 2.39、top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL.mp413.5MB
- 📄 2.16、工厂模式讲解以及DAOFactory开发.mp48.5MB
- 📄 2.7、开发配置管理组件.mp429.8MB
- 📄 2.1、模块介绍.mp432.2MB
📁 第六章 广告点击流量实时统计 12 项
- 📄 6.8、计算每天各广告最近1小时滑动窗口内的点击趋势.mp442.2MB
- 📄 6.5、基于动态黑名单进行点击行为过滤.mp455.5MB
- 📄 6.1、需求分析、技术方案设计以及数据设计.mp436.1MB
- 📄 6.9、实现实时计算程序的HA高可用性.mp431.1MB
- 📄 6.4、过滤出每个batch中的黑名单用户以生成动态黑名单.mp464MB
- 📄 6.6、计算每天各省各城市各广告的点击量.mp449.4MB
- 📄 6.2、为动态黑名单实时计算每天各用户对各广告的点击次数.mp429.9MB
- 📄 6.3、使用高性能方式将实时计算结果写入MySQL中.mp445.5MB
- 📄 6.10、对实时计算程序进行性能调优.mp418.4MB
- 📄 6.11、生产环境测试.mp444.3MB
- 📄 6.7、计算每天各省的top3热门广告.mp441.7MB
- 📄 6.12、都学到了什么？.mp434.3MB
📁 第三章 企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案 33 项
- 📄 3.30、数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合.mp421MB
- 📄 3.15、算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量.mp423.4MB
- 📄 3.19、troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM.mp427.1MB
- 📄 3.21、troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败.mp421.7MB
- 📄 3.3、性能调优之在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化.mp456.7MB
- 📄 3.10、Shuffle调优之原理概述.mp426.8MB
- 📄 3.12、Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比.mp432.9MB
- 📄 3.20、troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败.mp424.7MB
- 📄 3.18、算子调优之reduceByKey本地聚合介绍.mp420.3MB
- 📄 3.17、算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问.mp426.4MB
- 📄 3.26、troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用.mp432.8MB
- 📄 3.33、数据倾斜解决方案之使用随机数以及扩容表进行join.mp432.7MB
- 📄 3.16、算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能.mp427.5MB
- 📄 3.14、算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能.mp416MB
- 📄 3.32、数据倾斜解决方案之sample采样倾斜key单独进行join.mp452MB
- 📄 3.5、性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化.mp432.9MB
- 📄 3.11、Shuffle调优之合并map端输出文件.mp447.2MB
- 📄 3.2、性能调优之在实际项目中调节并行度.mp465.5MB
- 📄 3.23、troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题.mp45.8MB
- 📄 3.24、troubleshooting之解决yarn-client模式导致的网卡流量激增问题.mp428.8MB
- 📄 3.27、数据倾斜解决方案之原理以及现象分析.mp439.5MB
- 📄 3.9、JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长.mp441.5MB
- 📄 3.22、troubleshooting之解决各种序列化导致的报错.mp49MB
- 📄 3.1、性能调优之在实际项目中分配更多资源.mp432.8MB
- 📄 3.29、数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度.mp423.7MB
- 📄 3.6、性能调优之在实际项目中使用fastutil优化数据格式.mp451.7MB
- 📄 3.4、性能调优之在实际项目中广播大变量.mp464.1MB
- 📄 3.13、Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager.mp452MB
- 📄 3.7、性能调优之在实际项目中调节数据本地化等待时长.mp434.1MB
- 📄 3.31、数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join.mp428.8MB
- 📄 3.8、JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比.mp455.4MB
- 📄 3.28、数据倾斜解决方案之聚合源数据以及过滤导致倾斜的key.mp441.4MB
- 📄 3.25、troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题.mp428.9MB
📁 第四章 页面单跳转化率统计 10 项
- 📄 4.3、编写基础代码.mp445.2MB
- 📄 4.8、本地测试.mp412.7MB
- 📄 4.6、计算页面切片的转化率.mp413MB
- 📄 4.4、面切片生成以及页面流匹配算法实现.mp436MB
- 📄 4.2、需求分析、技术方案设计、数据表设计.mp423.4MB
- 📄 4.9、生产环境测试.mp467.5MB
- 📄 4.1、模块介绍.mp410.2MB
- 📄 4.10、生产环境测试.mp460.2MB
- 📄 4.7、将页面切片转化率写入MySQL.mp414.6MB
- 📄 4.5、计算页面流起始页面的pv.mp415.3MB
📁 第五章 各区域热门商品统计 13 项
- 📄 5.12、Spark SQL数据倾斜解决方案.mp439.8MB
- 📄 5.8、关联商品信息并使用自定义get_json_object函数和内置if函数标记经营类型.mp412.9MB
- 📄 5.9、使用开窗函数统计各区域的top3热门商品.mp49.5MB
- 📄 5.6、开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct().mp421.5MB
- 📄 5.5、关联城市信息以及RDD转换为DataFrame后注册临时表.mp416.9MB
- 📄 5.11、将结果数据写入MySQL中.mp420.4MB
- 📄 5.2、需求分析、技术方案设计以及数据设计.mp421MB
- 📄 5.1、模块介绍.mp446.3MB
- 📄 5.10、使用内置case when函数给各个区域打上级别标记.mp47.9MB
- 📄 5.7、查询各区域各商品的点击次数并拼接城市列表.mp411.2MB
- 📄 5.4、异构数据源之从MySQL中查询城市数据.mp414.6MB
- 📄 5.13、生产环境测试.mp4174MB
- 📄 5.3、查询用户指定日期范围内的点击行为数据.mp415.9MB
📁 第一章 大数据集群搭建 11 项
- 📄 1.11、Spark 1.5.1客户端安装以及基于YARN的提交模式.mp417.3MB
- 📄 1.4、hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.mp454.5MB
- 📄 1.2、CentOS 6.4集群搭建-1.mp456.7MB
- 📄 1.3、CentOS 6.4集群搭建-2.mp432.8MB
- 📄 1.1、课程介绍.mp425.8MB
- 📄 1.9、离线日志采集流程介绍.mp431.9MB
- 📄 1.8、flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装.mp420.7MB
- 📄 1.7、kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建.mp426.8MB
- 📄 1.5、hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.mp431.1MB
- 📄 1.6、zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.mp411.9MB
- 📄 1.10、实时数据采集流程介绍.mp415.9MB
- 📄 spark电商用户行为.docx546KB
- 📄 课件、代码、软件包.rar1.3GB
📁 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手 24 项
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第四章1-9.mp4316MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十二章1-12.mp4609MB
- 📄 MSSQLMySQLOracle 三大主流数据库快速上手.xlsx13KB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十七章1-5.mp4371MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第二章1-4.mp4129MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十二章13-14.mp437.3MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第五章1-7.mp4252MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第九章1-7.mp4322MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十三章6-8.mp4111MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十八章1-3.mp4114MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十四章1-3.mp4148MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第二章5.mp480.1MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第六章1-20.mp4648MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十六章1-2.mp4144MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十三章1-5.mp4292MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十九章1-12.mp4820MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第三章1-5.mp4139MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十六章3-5.mp4228MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第一章.mp4136MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十五章1-7.mp4538MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第七章1-4.mp4149MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第八章1-7.mp4387MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十章1-4.mp4189MB
- 📄 MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手第十一章1-7.mp4302MB
- 📄 拓展课程目录.xlsx29.5KB
📁 7_答疑录屏+就业指导(21.71G) 57 项
📁 就业指导 2 项
- 📄 面试技巧.mp434.4MB
- 📄 简历指导-张老师.exe120MB
📁 数据分析——录屏直播（里昂老师） 6 项
- 📄 里昂老师直播课第三章1-3.mp4610MB
- 📄 里昂老师直播课第三章4.mp4182MB
- 📄 里昂老师直播课第一章4.mp4222MB
- 📄 里昂老师直播课第2章1.mp4293MB
- 📄 里昂老师直播课第一章2-3.mp4555MB
- 📄 里昂老师直播课第一章1.mp4.mp4229MB
📁 数据分析师——直播录屏（曹老师） 2 项
- 📄 数据分析师——直播录屏（曹老师）1-5.mp41.2GB
- 📄 数据分析师——直播录屏（曹老师）5-6.mp4455MB
📁 数据分析师——直播录屏（范老师） 13 项
- 📄 范老师直播课第一章1-6.mp41.2GB
- 📄 范老师直播课第一章9-12.mp41.5GB
- 📄 范老师直播课第二章6-7.mp4564MB
- 📄 范老师直播课第四章4.mp4233MB
- 📄 范老师直播课第一章13-14.mp4477MB
- 📄 范老师直播课第三章3.mp4186MB
- 📄 范老师直播课第三章1-2.mp4574MB
- 📄 范老师直播课第四章1.mp4250MB
- 📄 范老师直播课第一章7-8.mp4698MB
- 📄 范老师直播课第四章3.mp4263MB
- 📄 范老师直播课第一章6-7.mp4597MB
- 📄 范老师直播课第二章1-5.mp4969MB
- 📄 范老师直播课第四章2mp4.mp4252MB
📁 数据分析师——直播录屏（韩老师） 2 项
- 📄 韩老师的直播课1-3.mp41GB
- 📄 韩老师的直播课4-R绘图1.mp4255MB
📁 数据分析师——直播录屏（王老师） 1 项
- 📄 王老师直播课第一章.mp4198MB
📁 数据分析师——直播录屏（伍老师） 6 项
- 📄 数据分析师——直播录屏（伍老师）第二章1-4.mp4424MB
- 📄 数据分析师——直播录屏（伍老师）第一章9-13.mp4734MB
- 📄 数据分析师——直播录屏（伍老师）第一章1-8.mp4926MB
- 📄 数据分析师——直播录屏（伍老师）第二章5-7.mp4409MB
- 📄 数据分析师——直播录屏（伍老师）第一章14-15.mp4333MB
- 📄 数据分析师——直播录屏（伍老师）第二章8.mp4244MB
📁 数据分析师——直播录屏（许老师） 5 项
- 📄 许老师直播课第一章4.mp4358MB
- 📄 许老师直播课第一章7.mp4240MB
- 📄 许老师直播课第一章5-7(7第10分钟).mp4629MB
- 📄 许老师直播课第一章1-2.mp4396MB
- 📄 许老师直播课第一章3.mp4255MB
📁 数据分析师——直播录屏（杨老师） 3 项
- 📄 杨老师直播课-linux的搜索命令.mp4222MB
- 📄 杨老师直播课-linux基础命令.mp4191MB
- 📄 杨老师直播课压缩与解压缩命令.mp4172MB
📁 数据分析师—录屏直播（张老师） 4 项
- 📄 张老师直播课第三章3-6.mp41GB
- 📄 张老师直播课张老师直播课第二章excel.mp41.2GB
- 📄 张老师直播课第三章1-2.mp4485MB
- 📄 张老师直播课第三章1.mp4211MB
📁 数据分析师—直播录屏（K老师） 1 项
- 📄 K老师直播课第一章 python类库1-2.mp4481MB
- 📄 答疑直播课目录.xlsx19.6KB
📁 数据分析师八大能力培养2019年6月更新(3.24G) 137 项
📁 数据分析师八大能力培养_课件 9 项
- 📄 Part2.沟通需求能力(1).pdf6.9MB
- 📄 Part4.梳理流程能力.pdf4.4MB
- 📄 Part5 定义标准能力.pdf3.2MB
- 📄 Part3.定义问题能力.pdf1.7MB
- 📄 Part6 寻找原因能力.pdf1.9MB
- 📄 Part1.信息收集能力.pdf5.6MB
- 📄 Part0.开篇介绍-更新版.pdf1.7MB
- 📄 Part7 提供建议能力.pdf2.3MB
- 📄 Part8.总结汇报能力.pdf1.5MB
📁 章节01： 一个本质的问题：数字、数据、数据分析与数据分析工作 4 项
- 📄 4. 数据分析的本质.mp416MB
- 📄 2. 数字与数据.mp444.4MB
- 📄 3. 数据与数据分析.mp416.4MB
- 📄 1. 课程简介.mp44MB
📁 章节02： 一个有趣的现象：为什么叫数据分析部，不叫ESP部 3 项
- 📄 6. 数据分析的价值是由作用而非技能决定.mp49.1MB
- 📄 5. 一个例子看技能与工作的区别.mp443.2MB
- 📄 7. 不能解决问题的数据分析终被淘汰.mp410.5MB
📁 章节03： 一个成长的难题：从掌握取数技能，到完成数据分析工作，还需要补充多少能力 4 项
- 📄 9. 数据分析师常犯错误.mp413.3MB
- 📄 10. 数据分析师需要的八大能力.mp47.4MB
- 📄 11. 后续的课程介绍（重要、必看）.mp426MB
- 📄 8. 数据分析师在实战中常见难题.mp435.4MB
📁 章节04： 能力一：收集信息能力 20 项
- 📄 21. 七步成诗法 ，四大角色概览.mp412.8MB
- 📄 30. 小练习：面试前的准备要点.mp425.9MB
- 📄 12. 什么是“业务”.mp429.3MB
- 📄 29. 小练习：入职后的沟通要点.mp442.5MB
- 📄 13. 什么是“理解”业务.mp426.6MB
- 📄 15. “模型”无法拯救，那个不理解业务的你.mp430.3MB
- 📄 31. 特别提醒：交流业务情况时的保密原则与谈话尺度微信.mp418.7MB
- 📄 27. 应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（在职版）.mp430.9MB
- 📄 26. 七步成诗法 之六之七，组织架构与KPI.mp413.4MB
- 📄 22. 七步成诗法 之二，产品.mp442.9MB
- 📄 25. 七步成诗法 之五，运营.mp449.3MB
- 📄 17. 优秀的数据分析师必须自己去理解业务2.mp413.9MB
- 📄 28. 应用七步成诗法，所必需的信息收集能力（面试版）.mp416.3MB
- 📄 19. 理解业务的七步成诗法.mp423.3MB
- 📄 23. 七步成诗法 之三，渠道.mp439MB
- 📄 16. 优秀的数据分析师必须自己去理解业务1.mp418.7MB
- 📄 20. 七步成诗法之一 ，最核心问题：业务模式.mp448.8MB
- 📄 24. 七步成诗法 之四，用户.mp440.7MB
- 📄 14. 不理解业务的恶果是什么.mp422.7MB
- 📄 18. 理解业务的起点：了解最基础的业务形态.mp426.2MB
📁 章节05： 能力二：沟通需求能力 13 项
- 📄 42. 特别提醒：有一类特殊需求叫模型.mp436.6MB
- 📄 35. 什么是：“数据分析需求”.mp434.1MB
- 📄 34. 只做数据需求永无出头之日.mp427.2MB
- 📄 37. 良好的沟通是成功的起点.mp435.4MB
- 📄 40. 高级需求沟通：需求挖掘与升级.mp451.1MB
- 📄 39. 中级需求沟通：需求排班管理.mp431MB
- 📄 32. 什么是：“数据需求”.mp417.4MB
- 📄 43. 实战指南：编排自己的需求管理表（针对已入职数据分.mp430.9MB
- 📄 38. 初级需求沟通：明确任务内容.mp435.2MB
- 📄 41. 当业务不理不睬的时候，主动引发需求.mp424.1MB
- 📄 44. 实战指南：设计自己的数据需求表（针对未入职的准数据.mp454.5MB
- 📄 33. 数据需求的基本规范.mp432.6MB
- 📄 36. 数据分析需求的基本规范.mp440.5MB
📁 章节06： 能力三：定义问题能力 9 项
- 📄 51. 第七节：如何确认输出形式，规划资源投入.mp414.8MB
- 📄 50. 第六节：如何细分问题，构建思路.mp433.3MB
- 📄 48. 第四节：如何做到“清晰描述问题”.mp415MB
- 📄 52. 第八节：实战指南：如何在日常工作中锻炼定义问题的.mp418MB
- 📄 47. 第三节：为什么“定义问题”很重要.mp428.3MB
- 📄 45. 第一节：什么是“定义问题”.mp417.1MB
- 📄 49. 第五节：如何划分问题边界及转化问题.mp423.1MB
- 📄 53. 第九节：特别提示：职场上没有标准答案，只有符合需.mp424.5MB
- 📄 46. 第二节：什么是数据分析中的“定义问题”.mp448MB
📁 章节07： 能力四：梳理流程能力 15 项
- 📄 68. 特别提示：关于《国家2025指标体系指导纲要》的问题.mp423.7MB
- 📄 60. 战术级流程梳理——业务部门指标体系.mp433.9MB
- 📄 54. 什么是“梳理流程”.mp439.5MB
- 📄 63. 战斗级流程梳理（3）——活动策划类指标体系.mp438.7MB
- 📄 64. 战斗级流程梳理（4）——网络推广指标体系.mp418.5MB
- 📄 62. 战斗级流程梳理（2）——用户运营类指标体系.mp425.3MB
- 📄 58. 什么是企业工作中的“梳理流程”.mp434MB
- 📄 56. “梳理流程”后，如何用“指标体系”进行分析.mp424.9MB
- 📄 67. 实战指南：如何梳理出自己的指标体系.mp422.5MB
- 📄 55. “梳理流程”与“指标体系”关系.mp423.1MB
- 📄 65. 战斗级流程梳理（5）——商品管理类指标体系.mp415.9MB
- 📄 66. 流程梳理中常见问题.mp421.1MB
- 📄 59. 战略级流程梳理-经营分析指标体系.mp453.5MB
- 📄 61. 战斗级流程梳理（1）——销售流程类指标构建.mp434.5MB
- 📄 57. “梳理流程”，总结指标体系的基本方法.mp449.8MB
📁 章节08： 能力五：定义标准的能力 14 项
- 📄 75. 三维分类：RFM、杜邦分析法、漏斗分析法.mp422.3MB
- 📄 82. 坚决克服“指标”“标准”混为一谈的恶习！.mp414MB
- 📄 69. 什么是“标准”.mp438.7MB
- 📄 73. 一维分类：平均法、分摊法、二八法，十分位法.mp446.5MB
- 📄 72. 什么是企业工作中的“定义标准”.mp449.2MB
- 📄 76. 多维分类：归纳法与演绎法.mp441.3MB
- 📄 77. 多维分类：综合评估的常见方法.mp425.5MB
- 📄 70. 好的“标准”符合哪些原则.mp419.7MB
- 📄 80. 行为指标的分类：魔法数字与交叉表.mp425.2MB
- 📄 74. 二维分类：象限法、矩阵法.mp422.7MB
- 📄 71. 什么是“定义标准”.mp437.2MB
- 📄 81. 实战操练：如何从平庸的工作中总结数据标准.mp423.8MB
- 📄 79. 多维动态分类：层层深入的逐级分析.mp436.8MB
- 📄 78. 一维动态分类：趋势分析法.mp419.8MB
📁 章节09： 能力六：寻找原因的能力 12 项
- 📄 86. 甩锅的艺术——如何把原因归罪到别人头上.mp439.9MB
- 📄 88. 分析思路示例——为什么用户活跃下降了？？？.mp419MB
- 📄 92. 更广泛的分析思路——咨询顾问的独门秘籍.mp428.4MB
- 📄 90. 分析思路示例——为什么新用户越来越少？？？.mp441.5MB
- 📄 85. 企业中“寻找原因”问题.mp414.3MB
- 📄 91. 分析思路示例——为什么活动做了不见效？？？.mp439.7MB
- 📄 87. 分析思路示例——为什么销售业绩下降了！！！.mp435.9MB
- 📄 93. 实战操练：让你的原因分析无懈可击.mp418.7MB
- 📄 89. 分析思路示例——为什么用户都流失了？？？.mp446.1MB
- 📄 83. 为什么我们那么喜欢问“为什么”.mp448.9MB
- 📄 84. 寻找原因的基本方法.mp447.2MB
- 📄 94. 拒绝无脑，找经得起检验的原因.mp432.7MB
📁 章节10： 能力七：提出建议的能力 12 项
- 📄 99. 如何提目标，并评估问题目标的可行性.mp444.8MB
- 📄 102. 利用业务假设预测问题未来情况.mp439MB
- 📄 100. 如何提解决方案，并评估问题方案的可行性.mp493.8MB
- 📄 104. 如何在政治上给予老板有力支持.mp424.8MB
- 📄 101. 如何从多个备选方案中选优.mp427.2MB
- 📄 97. 在企业里，常见的“给点建议”的要求有哪些.mp431.8MB
- 📄 105. 实战操练，做一个完整的建议方案.mp413.3MB
- 📄 96. 如何推导出靠谱建议.mp424.8MB
- 📄 98. 如何清晰梳理待建议的问题.mp424.2MB
- 📄 106. 数据分析与业务的边界在哪里.mp426.5MB
- 📄 103. 利用算法预测问题未来情况.mp447.9MB
- 📄 95. 什么是靠谱建议.mp421.7MB
📁 章节11： 能力八：总结汇报的能力 10 项
- 📄 107. 汇报中常范的错误.mp433.7MB
- 📄 109. 应付差事型汇报——操作规范及注意事项.mp414.8MB
- 📄 115. 实战操练：同一份报告的三种不同形态.mp432.7MB
- 📄 112. 争取认可型汇报——操作规范与注意事项.mp411.2MB
- 📄 108. 做好汇报需要考虑的三大要素.mp423MB
- 📄 116. 为什么常规的数据分析报告套路不管用.mp411.1MB
- 📄 110. 引起注意型汇报——操作规范与注意事项.mp426.6MB
- 📄 111. 推动落地型汇报——操作规范与注意事项.mp414.4MB
- 📄 114. 一个经典的汇报例子.mp426.7MB
- 📄 113. 展示能力型汇报——操作规范与注意事项.mp426.7MB