知驿📋 资源介绍
本套《数据分析技能课》为成套系统教学资源，共91个文件、14.7GB，含视频89个、文档2个（更新说明.txt、课件.txt），按章节组织，可直接对照目录学习。内容覆盖四大模块：①入门认知（数据分析面纱、互联网/金融/咨询各领域应用）；②基础工具（统计学知识、Excel透视表与常用函数、描述性统计、SQL从数据库概念到建表增删改查、多表关联、内置函数、通配符、Union与Join、CASE、嵌套语句、ER图及SQL实战）；③行业实战案例（出行软件用户登录频率、快消人群精细化运营、新浪微博舆论正负面预测、金融防欺诈建模、游戏领域AI建模、手写神经网络与图像识别）；④进阶提升（感知数据背后信息、百度财报数据分析、商业分析师工作方法）。适合零基础入门到进阶的学习者、转行求职者及职场数据分析从业者。学完可掌握Excel与SQL核心操作、统计分析与建模思路，并积累多行业实战经验。
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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（91 个文件 / 14.7GB）
- 📄 3-2_出行软件用户登录频率案例-04.mp4132.1MB
- 📄 2-8-3_动态网页信息爬取.mp4314.4MB
- 📄 2-5-1（2）_Python编程入门-02变量与运算符.mp4193.5MB
- 📄 3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-01.mp4107.8MB
- 📄 1-2_各领域数据分析面面观-互联网.mp418.3MB
- 📄 3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-04.mp455.0MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-01.mp4285.6MB
- 📄 2-2（1）_SQL基础作业讲解.mp4108.0MB
- 📄 2-8-5 Scrapy-02.mp4190.2MB
- 📄 2-8-1_爬虫初体验.mp4253.2MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-04.mp4152.9MB
- 📄 3-7-1_自己动手实现神经网络-02.mp495.6MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-03.mp4159.9MB
- 📄 3-2_出行软件用户登录频率案例-03.mp4139.3MB
- 📄 2-5-1（0）_Python简介及Python环境介绍.mp4115.6MB
- 📄 3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-03.mp4193.4MB
- 📄 更新说明.txt102
- 📄 1-3_各领域数据分析面面观-金融.mp4105.4MB
- 📄 2-2（1）-5_为创建的表格插入数据.mp498.8MB
- 📄 3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-03.mp4145.6MB
- 📄 2-7-2_零售、咨询、金融等公司常用的BI工具Tableau.mp4243.1MB
- 📄 3-1-2 _基础统计模型之逻辑回归.mp4173.4MB
- 📄 2-5-2（3）_Python基础-03科学计算工具Matplotlib.mp4249.5MB
- 📄 2-5-1（1）_Python简介及Python环境介绍.mp4115.6MB
- 📄 2-8-5 Scrapy-01.mp4293.7MB
- 📄 2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战-02.mp4153.8MB
- 📄 2-5-1（8）_Python编程入门-08实例讲解.mp4119.0MB
- 📄 3-1-1 _基础统计模型之线性回归-02.mp4118.6MB
- 📄 2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战-03.mp4145.0MB
- 📄 3-4_预测新浪微博未知舆论正负面情况的案例-01.mp4153.0MB
- 📄 3-1-1 _基础统计模型之线性回归-01.mp4148.9MB
- 📄 1-4_各领域数据分析面面观-咨询.mp457.9MB
- 📄 2-4-3 金融资产分析——以股票为例.mp4158.0MB
- 📄 2-5-1（5）_Python编程入门-05Python函数.mp4189.3MB
- 📄 3-7-2_图像识别案例.mp4154.7MB
- 📄 2-3-1_SQL实战01.mp4179.6MB
- 📄 3-2_出行软件用户登录频率案例-02.mp4135.5MB
- 📄 2-5-1（6）_Python编程入门-06数据读写.mp4145.9MB
- 📄 3-4_预测新浪微博未知舆论正负面情况的案例-02.mp4266.8MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-05.mp4116.5MB
- 📄 2-2(2)-2 SQL内置方程.mp482.4MB
- 📄 2-4-1_Wind基础功能.mp490.9MB
- 📄 3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-01.mp496.9MB
- 📄 2-2（1）-4_创建、调整以及删除表格.mp4109.1MB
- 📄 2-2（1）-1_数据库介绍.mp425.5MB
- 📄 2-7-3_互联网公司常用工具AntV.mp4198.6MB
- 📄 2-6_数据分析基本功之Python数据分析实战-01.mp4216.1MB
- 📄 4-3_商业分析师怎么做.mp4225.3MB
- 📄 2-3-3_SQL实战04.mp4173.0MB
- 📄 2-2（1）-2_关系型数据库核心概念介绍.mp412.8MB
- 📄 2-2(2)-7 ER实体关联图.mp425.8MB
- 📄 2-3-2_SQL实战02.mp4105.1MB
- 📄 3-4_预测新浪微博未知舆论正负面情况的案例-03.mp4338.4MB
- 📄 2-5-1（4）_Python编程入门-04条件控制与循环.mp4148.0MB
- 📄 课件.txt113
- 📄 2-5-2（4）_Python基础-04Python与SQL的联动.mp4251.8MB
- 📄 2-2(2)-3 SQL通配符.mp446.5MB
- 📄 2-2（1）-6_更新和删除表格里的数据.mp460.5MB
- 📄 2-2（1）-3_SQL概念及搭建开发环境.mp475.2MB
- 📄 3-7-1_自己动手实现神经网络-03.mp4120.3MB
- 📄 3-5_金融行业防欺诈的模型构建案例-02.mp4227.7MB
- 📄 2-1-1_数据分析必备的统计学知识.mp447.4MB
- 📄 3-5_金融行业防欺诈的模型构建案例-01.mp4145.5MB
- 📄 2-2(2)-5 CASE条件语句.mp4133.9MB
- 📄 2-1-3_描述性统计及分析任务.mp412.1MB
- 📄 2-5-1（3）_Python编程入门-03基本数据类型.mp4291.4MB
- 📄 2-2(2)-4 Union和Join表格.mp4150.1MB
- 📄 2-5-1（7）_Python编程入门-07模块与包.mp4153.3MB
- 📄 2-5-2（1）_Python基础-01科学计算工具Numpy.mp4291.7MB
- 📄 2-8-2_静态网页信息爬取-02.mp4172.4MB
- 📄 1-1_带你揭开数据分析的面纱.mp491.8MB
- 📄 3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-02.mp4150.9MB
- 📄 2-2(2)-1多关联数据表创建.mp4231.1MB
- 📄 2-4-4_公司研究——以比亚迪为例.mp4193.9MB
- 📄 3-6_利用人工智能技术构建游戏领域模型的案例-02.mp477.6MB
- 📄 4-2_百度财报数据分析.mp4193.3MB
- 📄 2-1-2_Excel透视表、常用函数的使用及运用场景.mp4175.0MB
- 📄 3-1-3 _进阶机器学习模型.mp479.7MB
- 📄 试听课-出行软件用户登录频率实战案例.mp4201.7MB
- 📄 2-5-2（2）_Python基础-02科学计算工具Pandas.mp4417.3MB
- 📄 2-2（1）-7_基本SQL查询语句.mp493.8MB
- 📄 2-8-4_反反爬策略.mp4330.8MB
- 📄 3-3_ 快消行业的人群精细化运营案例-04.mp4151.2MB
- 📄 2-2(2)-6 嵌套语句.mp4351.5MB
- 📄 4-1_感知数据背后的信息.mp4127.7MB
- 📄 3-5_金融行业防欺诈的模型构建案例-03.mp4179.6MB
- 📄 2-4-2_宏观经济与行业研究.mp4139.4MB
- 📄 3-2_出行软件用户登录频率案例-01.mp4211.6MB
- 📄 2-4-5_Excel插件使用.mp4162.9MB
- 📄 2-7-1_数据可视化先导课.mp4109.1MB
- 📄 3-7-1_自己动手实现神经网络-01.mp495.6MB