- 商业数据分析
- Content
- Part 01 : 学习社群和学前必知
- Part 02 : 商业分析篇：数据处理 (Project)
- Part 03 : 商业分析篇：描述统计学
- Part 04 : 商业分析篇：电子表格处理数据 (Project)
- Part 05 : 商业分析篇：商业思维与业务分析
- Part 06 : 商业分析篇：推论统计学与 A/B 测试
- Part 07 : 商业分析篇：商业预测分析 (Project)
- Part 08 : 商业分析篇：市场营销分析
- Part 09 : 工具篇：SQL - 数据提取
- Part 10 : 工具篇：Tableau - 数据可视化
- Part 11 : 毕业项目 Capstone (Project)
- Part 12 (Elective)__ : 商业数据分析初探（可试学）
- Content
商业数据分析
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Nanodegree key: nd100-cn
Version: 6.0.0
Locale: zh-cn
学习使用顶尖的数据分析工具，从数据中挖掘观点，完成你的职业提升。
Content
Part 01 : 学习社群和学前必知
欢迎来到商业数据分析纳米学位！
在这一部分，您将了解什么是纳米学位，教室使用指南以及常见问题。
- Module 01: 欢迎
- Lesson 01: 欢迎来到商业数据分析纳米学位！欢迎你来到商业数据分析纳米学位！在这一章，你将了解课程概述，并在第一时间加入课程学员交流群，了解本纳米学位提供的服务内容，更高效地完成课程。
- Concept 01: 加入学习交流群
- Concept 02: 掌握商业数据分析技能为何如此重要？
- Concept 03: 课程概述：3步让你具备数据分析能力
- Concept 04: 认识来自硅谷的课程导师
- Concept 05: 本课程服务概览
- Concept 06: 值得关注的教室新功能
- Lesson 02: 纳米学位简介在欢迎中，你将了解你的导师及其所学到的课程。
- Concept 01: 纳米学位简介
- Concept 02: 项目和进度
- Concept 03: 如何提交项目
- Concept 04: 诚信和决心
- Concept 05: 如何才能抽出时间学习
- Concept 06: 最后的提示
- Lesson 01: 欢迎来到商业数据分析纳米学位！欢迎你来到商业数据分析纳米学位！在这一章，你将了解课程概述，并在第一时间加入课程学员交流群，了解本纳米学位提供的服务内容，更高效地完成课程。
Module 02: 基本教程
- Lesson 01: 教室使用指南通过本节学习，你将了解如何更好的使用教室，以及教室的所有功能。
- Concept 01: 认识你的教室
- Concept 02: 登录与收藏教室
- Concept 03: 教室首页
- Concept 04: 设置页面
- Concept 05: 测试：如何正确填写姓名
- Concept 06: 纳米学位项目
- Concept 07: 课程目录和章节
- Concept 08: 项目提交指引
- Concept 09: 发送课程反馈
- Concept 10: 优达论坛
- Lesson 02: 课程注意事项通过本节学习，你将了解课程的服务内容、有效期、毕业要求等注意事项。
- Lesson 01: 教室使用指南通过本节学习，你将了解如何更好的使用教室，以及教室的所有功能。
Module 01: 数据处理
- Lesson 01: 数据处理你将学习到一些工具及它们的应用领域。 首先，你会了解到几个故事，通过简短的介绍来了解这些工具。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 访谈故事 1: Sparta Science
- Concept 03: Excel 中的运动数据
- Concept 04: 访谈故事 2: Farmer Mitch
- Concept 05: SQL 中的天气数据
- Concept 06: 访谈故事 3: 不同寻常
- Lesson 02: 观察数据可视化面板完成分析报告在本课中，你将要完成你的第一个实战项目！Project Description - 观察数据可视化面板完成分析报告Project Rubric - 观察数据可视化面板完成分析报告
- Lesson 01: 数据处理你将学习到一些工具及它们的应用领域。 首先，你会了解到几个故事，通过简短的介绍来了解这些工具。
Module 01: 描述统计学
- Lesson 01: 描述统计学 I在这节课中，你将学习数据类型、集中趋势测量、统计学表达式的基础知识。
- Concept 01: 欢迎！
- Concept 02: 数据是什么？它为什么如此重要？
- Concept 03: 数据类型（数值数据与分类数据）
- Concept 04: 练习：数据类型（数值与分类）
- Concept 05: 数据类型（定序与定类）
- Concept 06: 数据类型（连续与离散）
- Concept 07: 数据类型总结
- Concept 08: 练习：数据类型（有序分类与无序分类）
- Concept 09: 练习：数据类型（离散与连续）
- Concept 10: 概括统计简介
- Concept 11: 集中趋势测量（均值）
- Concept 12: 集中趋势测量（均值）
- Concept 13: 集中趋势测量（中位数）
- Concept 14: 集中趋势测量（中位数）
- Concept 15: 集中趋势测量（众数）
- Concept 16: 集中趋势测量（众数）
- Concept 17: 表达式是什么？
- Concept 18: 随机变量
- Concept 19: 练习：变量类型
- Concept 20: 大小写
- Concept 21: 练习：表达式介绍
- Concept 22: 是否有更好的方式？
- Concept 23: 求和
- Concept 24: 均值表达式
- Concept 25: 练习：求和
- Concept 26: 练习：均值表达式
- Concept 27: 表达式总结
- Lesson 02: 描述统计学 II在本课中，你将了解与数值数据相关的离散程度、形状和异常值的度量。你还将首次接触推论统计。
- Concept 01: 什么是离散程度测量？
- Concept 02: 直方图
- Concept 03: 工作日与周末：有何区别？
- Concept 04: 五数概括法简介
- Concept 05: 练习：五数概括法练习
- Concept 06: 如果我只想用一个数字呢？
- Concept 07: 标准差与方差简介
- Concept 08: 标准差计算
- Concept 09: 离散程度测量（计算和单位）
- Concept 10: 标准差和方差简介
- Concept 11: 为何要用标准差？
- Concept 12: 要点总结
- Concept 13: 进阶：标准差和方差
- Concept 14: 练习：应用标准差和方差
- Concept 15: 习题集 1：测量离散程度的最后练习
- Concept 16: 集中趋势和离散程度测量总结
- Concept 17: 形状
- Concept 18: 现实世界中的数据形状
- Concept 19: 练习：形状和异常值（有什么影响？）
- Concept 20: 形状和异常值
- Concept 21: 处理异常值
- Concept 22: 异常值处理建议
- Concept 23: 练习：形状和异常值（比较分布）
- Concept 24: 练习：形状和异常值（可视化）
- Concept 25: 练习：形状与异常值（最终练习）
- Concept 26: 描述统计总结
- Concept 27: 描述统计与推论统计
- Concept 28: 练习：描述统计与推论统计（优达学城学生）
- Concept 29: 练习：描述统计与推论统计（百吉饼）
- Concept 30: 描述统计与推论统计总结
- Concept 31: 总结
Part 04 : 商业分析篇：电子表格处理数据 (Project)
- Lesson 01: 描述统计学 I在这节课中，你将学习数据类型、集中趋势测量、统计学表达式的基础知识。
Module 01: 电子表格
- Lesson 01: 电子表格 1：入门在本课中，你将学习开始使用电子表格：创建和保存电子表格、基本操作、填充和寻址。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 为何要用电子表格？
- Concept 03: 电子表格的优点
- Concept 04: 入门
- Concept 05: 导航：工作表
- Concept 06: 列和行标签
- Concept 07: 导航：菜单栏
- Concept 08: 菜单栏
- Concept 09: 导航：快捷键
- Concept 10: 填充
- Concept 11: 复制数据
- Concept 12: 练习：复制数据
- Concept 13: 区域寻址
- Concept 14: 区域寻址
- Concept 15: 相对与绝对寻址
- Concept 16: 相对与绝对寻址
- Concept 17: 插入和删除
- Concept 18: 练习：插入和删除
- Concept 19: 保存数据
- Concept 20: 文件类型
- Concept 21: 概括
- Lesson 02: 电子表格 2：处理数据在本课中，你将学习在电子表格中处理数据：公式、函数、删除重复行、拆分列、筛选和排序。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 单元格公式
- Concept 03: 练习：电子表格函数
- Concept 04: SUBSTITUTE 函数
- Concept 05: 练习：SUBSTITUTE 函数
- Concept 06: 提取文本
- Concept 07: 练习：提取文本
- Concept 08: 调整文本格式
- Concept 09: 练习：UPPER、LOWER 和 PROPER 函数
- Concept 10: 数学函数
- Concept 11: 练习：数学函数
- Concept 12: 重复行
- Concept 13: 练习：重复行
- Concept 14: 拆分列
- Concept 15: 练习：拆分列
- Concept 16: 数据排序
- Concept 17: 练习：数据排序
- Concept 18: 筛选数据
- Concept 19: 练习：筛选数据
- Concept 20: 概括
- Lesson 03: 电子表格 3：分析数据
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 聚合函数
- Concept 03: 聚合函数
- Concept 04: 逻辑函数：IF 函数
- Concept 05: 练习：比较运算符
- Concept 06: 逻辑函数：AND、OR、NOT
- Concept 07: 练习：逻辑函数
- Concept 08: 条件聚合函数
- Concept 09: 练习：COUNTIF、SUMIF 函数
- Concept 10: 数据透视表
- Concept 11: 练习：数据透视表
- Concept 12: 命名区域
- Concept 13: 命名区域
- Concept 14: Lookup 函数
- Concept 15: 练习：VLOOKUP 函数
- Concept 16: 概括
- Lesson 04: 电子表格 4：可视化数据在这节课中，你将学习使用电子表格以专业的方式展示数据：图表、直方图、箱线图和数据格式。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 饼图
- Concept 03: 练习：饼图
- Concept 04: 柱形图
- Concept 05: 散点图和折线图
- Concept 06: 练习：图表类型
- Concept 07: 练习：散点图
- Concept 08: 图表布局工具
- Concept 09: 练习：图表布局
- Concept 10: 直方图
- Concept 11: 练习：直方图
- Concept 12: 箱线图
- Concept 13: 练习：箱线图
- Concept 14: 专业展示
- Concept 15: 练习：专业展示
- Concept 16: 概括
- Lesson 05: 分析问卷数据Project Description - 分析问卷数据Project Rubric - 分析问卷数据
- Lesson 01: 电子表格 1：入门在本课中，你将学习开始使用电子表格：创建和保存电子表格、基本操作、填充和寻址。
Module 01: 业务指标体系
- Lesson 01: 业务指标本课程将介绍如何业务分析师在一系列业务职能中使用的业务指标。 您还将学习如何计算和解释关键绩效指标。
- Concept 01: 介绍
- Concept 02: 课程框架
- Concept 03: 关键绩效指标
- Concept 04: 提出问题
- Concept 05: 业务流程
- Concept 06: 业务流程：营销 Marketing
- Concept 07: 业务流程：增长 Growth
- Concept 08: 客户旅程 Customer Journey
- Concept 09: 营销漏斗 Marketing Funnel
- Concept 10: 点进率
- Concept 11: 平均点击成本
- Concept 12: 平均潜在用户获得成本
- Concept 13: 获取客户成本
- Concept 14: 优化营销漏斗
- Concept 15: 每次获取成本
- Concept 16: 客户终身价值
- Concept 17: 客户终身价值测验的答案
- Concept 18: 客户终身价值介绍
- Concept 19: 销售指标
- Concept 20: 销售漏斗
- Concept 21: 总订单量
- Concept 22: 平均交易规模
- Concept 23: 平均成交时间
- Concept 24: 核实理解程度：销售指标
- Concept 25: 巩固练习：营销
- Concept 26: 增长指标
- Concept 27: 参与度指标
- Concept 28: 用户黏度
- Concept 29: 客户流失率
- Concept 30: 财务指标
- Concept 31: 损益表
- Concept 32: 毛利润率
- Concept 33: 边际收益
- Concept 34: 巩固练习：财务和增长指标
- Concept 35: 数据分布
- Concept 36: 数据分组
- Concept 37: 概要
- Lesson 02: Excel 建模销售预测本课程将讲解销售和财务预测模型的基础知识。你将学习如何使用 Excel 和其他表格工具中的高级 Lookup 函数和数据验证工具来创建预测模型。
- Concept 01: 介绍
- Concept 02: 课程框架
- Concept 03: 建模介绍
- Concept 04: 自上而下的方法
- Concept 05: 自下而上的方法
- Concept 06: 模型的组成部分
- Concept 07: 历史数据与假设
- Concept 08: 自下而上的销售预测
- Concept 09: 自上而下的销售预测
- Concept 10: 小测验：自上而下的销售预测
- Concept 11: 测验答案：自上而下的销售预测
- Concept 12: 情境或敏感度分析
- Concept 13: 现在我们来看看电子表格工具
- Concept 14: 数据验证
- Concept 15: Index 函数
- Concept 16: 使用 Match 函数来筛选出满足某个条件的内容
- Concept 17: 使用 Index 和 Match 函数来筛选出满足多个条件的内容
- Concept 18: Offset — 第一部分
- Concept 19: Offset 和 Match 函数 — 第二部分
- Concept 20: 小测验：自下而上的财务预测
- Concept 21: 测验答案：自下而上的财务预测
- Concept 22: 祝贺你
- Lesson 03: 【案例分析】分析纽约证交所数据
- Lesson 01: 业务指标本课程将介绍如何业务分析师在一系列业务职能中使用的业务指标。 您还将学习如何计算和解释关键绩效指标。
Module 01: 推论统计学
- Lesson 01: 课程介绍
- Concept 01: 上节回顾
- Concept 02: 推论统计学概览
- Concept 03: 两种统计形式的区别
- Concept 04: 课程结构介绍
- Lesson 02: 基础知识 1 - 概率
- Concept 01: 概率简介
- Concept 02: 抛掷硬币
- Concept 03: 公平硬币
- Concept 04: 非公平硬币 1
- Concept 05: 非公平硬币 2
- Concept 06: 非公平硬币 3
- Concept 07: 互补的结果
- Concept 08: 两次抛掷 1
- Concept 09: 两次抛掷 2
- Concept 10: 两次抛掷 3
- Concept 11: 两次抛掷 4
- Concept 12: 两次抛掷 5
- Concept 13: 正面一次 1
- Concept 14: 正面一次 2
- Concept 15: 三分之一 1
- Concept 16: 三分之一 2
- Concept 17: 掷出偶数
- Concept 18: 抛掷两次骰子
- Concept 19: 概率总结
- Lesson 03: 基础知识 2 - 二项分布
- Concept 01: 二项分布
- Concept 02: 二项式
- Concept 03: 正反面
- Concept 04: 正反面 2
- Concept 05: 掷硬币 5 次出现 1 次正面
- Concept 06: 掷硬币 5 次出现 2 次正面
- Concept 07: 掷硬币 5 次出现 3 次正面
- Concept 08: 掷硬币 10 次出现 5 次正面
- Concept 09: 公式
- Concept 10: 排列
- Concept 11: 二项式 1
- Concept 12: 二项式 2
- Concept 13: 二项式 3
- Concept 14: 二项式 4
- Concept 15: 二项式 5
- Concept 16: 二项式 6
- Concept 17: 二项式总结
- Lesson 04: 基础知识 3 - 正态分布 1
- Concept 01: 正态分布
- Concept 02: 最大概率
- Concept 03: 形状
- Concept 04: 公式升级
- Concept 05: 一元二次方程
- Concept 06: 一元二次方程 2
- Concept 07: 一元二次方程 3
- Concept 08: 一元二次方程 4
- Concept 09: 最大值
- Concept 10: 极大值
- Concept 11: 最小值
- Concept 12: 极小值
- Concept 13: 归一化
- Concept 14: 公式总结摘要
- Concept 15: 中心极限定理
- Concept 16: 总结
- Lesson 05: 基础知识 4 - 正态分布 2学习概率密度函数（PDF），正态分布和 Z 表格。
- Concept 01: 概率密度函数简介
- Concept 02: 概率
- Concept 03: 认识概率密度函数
- Concept 04: 概率大于
- Concept 05: 概率小于
- Concept 06: 2个标准偏差以下或以上
- Concept 07: Facebook 好友比例
- Concept 08: 大于 262
- Concept 09: 介于 118 和 226 之间
- Concept 10: 小于 240
- Concept 11: Z-表格
- Concept 12: 使用Z-表格
- Concept 13: Karma
- Concept 14: 每篇帖子的平均 Karma 分数
- Concept 15: 每篇帖子的 Karma 分数的标准偏差
- Concept 16: 整数标准偏差
- Concept 17: 小于 5
- Concept 18: 大于 20
- Concept 19: 介于 10 和 16 之间
- Concept 20: 前 5%
- Concept 21: 真棒！
- Lesson 06: 基础知识 5 - 抽样分布
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 比较样本均值
- Concept 03: 在拉斯维加斯赌博
- Concept 04: 正四面体骰子
- Concept 05: 样本总数
- Concept 06: 每个样本的均值
- Concept 07: 样本均值的均值
- Concept 08: 抽样分布
- Concept 09: 概率均值 >= 3
- Concept 10: 我们在比较均值时需要什么信息
- Concept 11: 计算标准偏差
- Concept 12: 标准偏差之间的关系
- Concept 13: 标准偏差的比率
- Concept 14: 抽样分布的标准偏差
- Concept 15: 中心极限定理
- Concept 16: 掷 1 次骰子
- Concept 17: 掷 2 次骰子
- Concept 18: 找到标准误差
- Concept 19: 掷 5 次骰子
- Concept 20: 平均 5 次骰子的标准误差
- Concept 21: n 增加时的标准误差
- Concept 22: n 增加时分布的形状
- Concept 23: 模拟应用
- Concept 24: M&Ms
- Concept 25: M&M CLT
- Concept 26: 使用抽样分布
- Concept 27: Klout
- Concept 28: Klout 参数
- Concept 29: Klout 抽样分布（均值）
- Concept 30: Klout 抽样分布（标准偏差）
- Concept 31: 抽样分布形状
- Concept 32: 获得高 Klout 分数有什么好处？
- Concept 33: 分布中均值的位置
- Concept 34: 获得均值的概率
- Concept 35: 低概率 = 因果关系吗？
- Concept 36: 增加样本量
- Concept 37: 均值位置
- Concept 38: 均值概率
- Concept 39: 全民参与的小实验
- Lesson 07: 参数估计
- Concept 01: 概述
- Concept 02: 所处理的总体的均值
- Concept 03: 总体均值和样本均值
- Concept 04: 样本均值的百分比
- Concept 05: 大概的误差范围
- Concept 06: 总体均值的区间估计
- Concept 07: 置信区间边界
- Concept 08: 精确的 Z 值
- Concept 09: 抽样分布
- Concept 10: 95% 置信区间 - 精确的 Z 值
- Concept 11: 泛化点估计值
- Concept 12: 泛化置信区间
- Concept 13: 更大样本量的置信区间范围
- Concept 14: n = 250 时的置信区间
- Concept 15: 样本越大，置信区间越小
- Concept 16: 98% 置信区间的 Z 值
- Concept 17: 查找 98% 置信区间
- Concept 18: Z 的临界值
- Concept 19: 参与率
- Concept 20: 假设检验歌曲
- Concept 21: 点估计值参与率
- Concept 22: 标准误差
- Concept 23: 置信区间边界
- Concept 24: 泛化置信区间
- Concept 25: 泛化置信区间
- Concept 26: 对参与和学习进行打分
- Concept 27: 样本结果
- Concept 28: 是什么统计数据？
- Concept 29: 抽样分布
- Concept 30: 样本均值的 Z 值
- Concept 31: 概率样本均值至少为…
- Concept 32: 这是什么意思？
- Concept 33: 小结
- Lesson 08: 假设检验
- Concept 01: 可能或不可能
- Concept 02: α 水平
- Concept 03: Z 临界值 0.05
- Concept 04: Z 临界值 0.01
- Concept 05: Z 临界值 0.001
- Concept 06: 临界区域
- Concept 07: 显著性
- Concept 08: Darts 设计
- Concept 09: Z 值
- Concept 10: 双尾临界值 0.05
- Concept 11: 双尾检验
- Concept 12: 双尾概率
- Concept 13: 双尾临界值 0.01
- Concept 14: 双尾临界值 0.001
- Concept 15: 假设
- Concept 16: 拒绝零假设失败
- Concept 17: 拒绝零假设证据
- Concept 18: 均值和标准偏差
- Concept 19: 零假设
- Concept 20: 对立假设
- Concept 21: 单尾或双尾
- Concept 22: 进行假设检验
- Concept 23: 临界值 0.05
- Concept 24: 样本均值的 Z 值
- Concept 25: 假设检验的结果
- Concept 26: 增加样本量
- Concept 27: 拒绝或拒绝失败
- Concept 28: 获得均值的概率
- Concept 29: 决策失误
- Concept 30: 热饮料
- Concept 31: 下雨
- Concept 32: 发生了什么？
- Concept 33: 发生了什么？
- Concept 34: 容易产生误解
- Concept 35: 结束这节课…
- Concept 36: 假设检验
- Concept 37: 增加参与度？
- Concept 38: 小样本假设检验 - t 检验
- Concept 39: 小样本假设检验 - 自助法
- Lesson 01: 课程介绍
Module 02: A/B 测试
- Lesson 01: A/B 测试简介
- Concept 01: 什么是 A/B 测试
- Concept 02: A/B 测试的应用方式
- Concept 03: A/B 测试的本质
- Concept 04: 在什么情况下使用 A/B 测试
- Concept 05: 在什么情况下不使用 A/B 测试
- Concept 06: 试验中的政策和伦理问题
- Concept 07: IRB 的四项原则
- Concept 08: 第一项原则：风险
- Concept 09: 评估风险
- Concept 10: 第二项与第三项原则
- Concept 11: 第四项原则：数据敏感性
- Concept 12: 评估数据敏感性
- Concept 13: 问题和同意
- Concept 14: 原则总结
- Concept 15: 哪些测试需要进一步审查？
- Lesson 02: 【案例分析】A/B 测试的统计学原理
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 商业案例
- Concept 03: 设计试验的思考框架
- Concept 04: 试验方案 - 1
- Concept 05: 运行试验之前
- Concept 06: 估计点击率
- Concept 07: 哪个分布？
- Concept 08: 开展试验
- Concept 09: 试验所需要的样本数
- Concept 10: 试验所需要的时间
- Concept 11: 试验之后
- Concept 12: 合理性检查
- Concept 13: 统计显著性
- Concept 14: 得出结论
- Concept 15: 试验方案 - 2
- Concept 16: 多个指标分析中的不同
- Concept 17: Bonferroni 校正
- Concept 18: 总结
- Lesson 03: 应用中需要考虑的实际问题
- Lesson 01: A/B 测试简介
Module 01: 分析问题解决框架
- Lesson 01: 分析问题解决框架你将学习商业分析的问题解决框架。
- Concept 01: 课程介绍
- Concept 02: 问题解决框架: CRISP-DM
- Concept 03: 业务理解
- Concept 04: 数据理解
- Concept 05: 数据准备
- Concept 06: 分析与建模
- Concept 07: 模型验证
- Concept 08: 模型发布和可视化
- Lesson 01: 分析问题解决框架你将学习商业分析的问题解决框架。
- Module 02: 选择分析方法
- Lesson 01: 选择分析方法根据商业问题的具体情境，选择最合适的分析方法。
- Concept 01: 选择分析方法
- Concept 02: 非预测性商业问题
- Concept 03: 练习：将商业问题分类
- Concept 04: 预测性商业问题
- Concept 05: 数据不足的商业问题
- Concept 06: 数据丰富的商业问题
- Concept 07: 数值型和非数值型结果
- Concept 08: 练习：区分数值或分类
- Concept 09: 数值型模型介绍
- Concept 10: 非数值型模型介绍
- Concept 11: 练习：选择合适模型
- Concept 12: 模型选择评估
- Concept 13: 课程总结
- Lesson 01: 选择分析方法根据商业问题的具体情境，选择最合适的分析方法。
- Module 03: 线性回归
- Lesson 01: 线性回归构建、验证和应用线性回归模型来解决业务问题。
- Concept 01: 商业问题
- Concept 02: 解决商业问题
- Concept 03: 练习：数据理解
- Concept 04: 数据理解解决方案
- Concept 05: 问题解决框架
- Concept 06: 线性回归简介
- Concept 07: Google 表格中的线性方程
- Concept 08: 线性回归验证
- Concept 09: 练习：简单线性回归
- Concept 10: 简单线性回归解决方案
- Concept 11: 多元线性回归简介
- Concept 12: 多元线性回归概念
- Concept 13: Excel 的多元线性回归
- Concept 14: 多元线性回归验证
- Concept 15: 线性回归与分类变量
- Concept 16: 虚拟变量练习
- Concept 17: 解释线性回归结果
- Concept 18: 评估方程
- Concept 19: 评估方程解决方案
- Concept 20: 分析总结
- Concept 21: 课程概括
- Lesson 01: 线性回归构建、验证和应用线性回归模型来解决业务问题。
Module 04: 预测商业决策带来的收益增长
Module 01: content
- Lesson 01: 市场营销基础
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 生态体系
- Concept 03: 生态体系 - 测验
- Concept 04: 收集数据
- Concept 05: 收集数据 - 测验
- Concept 06: 数据整合
- Concept 07: 数据整合- 测验
- Concept 08: 分析流程
- Concept 09: 分析流程 - 测验
- Concept 10: 分析指标
- Concept 11: 分析指标 - 测验
- Concept 12: 寻找问题的答案
- Concept 13: 寻找问题的答案 - 测验
- Concept 14: 常见问题
- Concept 15: 常见指标
- Concept 16: 常见指标 - 测验
- Concept 17: 业务目标
- Concept 18: 业务目标 - 测验
- Concept 19: 框架
- Concept 20: 框架 - 测验
- Concept 21: 营销漏斗
- Concept 22: 营销媒介种类
- Concept 23: 营销媒介种类 - 测验
- Concept 24: 复习
- Concept 25: 实验
- Concept 26: 行动方案
- Concept 27: 行动方案 - 测验
- Concept 28: 工作建议
- Concept 29: 分析原则
- Concept 30: 分析原则 - 测验
- Concept 31: 总结
- Lesson 02: 重要指标
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 海盗模型
- Concept 03: 海盗模型 - 测验
- Concept 04: 客户旅途衡量
- Concept 05: 客户旅途衡量 - 测验
- Concept 06: 分析摘要
- Concept 07: 分析摘要（文本）
- Concept 08: 分析摘要 - 测验
- Concept 09: 业务故事
- Concept 10: 业务故事（文本）
- Concept 11: 业务故事 - 测验
- Concept 12: 客户故事
- Concept 13: 客户故事（文本）
- Concept 14: 客户故事 - 测验
- Concept 15: 客户旅程
- Concept 16: 测试与学习计划
- Concept 17: 测试&学习计划（文本）
- Concept 18: 测试&学习计划 - 测验
- Concept 19: 分析摘要模板
- Concept 20: 知识回顾
- Concept 21: 分析摘要 - 测验
- Concept 22: 客户细分
- Concept 23: 客户细分 - 测验
- Concept 24: 选取工具
- Concept 25: 选取工具 - 测验
- Concept 26: 社交媒体与网络监测工具
- Concept 27: 社交媒体与网络监测工具（拓展）
- Concept 28: 社交媒体与网络监测工具 - 测验
- Concept 29: 搜索分析工具
- Concept 30: 搜索分析工具（拓展）
- Concept 31: 搜索分析工具 - 测验
- Concept 32: 受众分析工具
- Concept 33: 受众分析 - 测验
- Concept 34: 内容分析工具
- Concept 35: 内容分析工具（拓展）
- Concept 36: 内容分析工具 - 测验
- Concept 37: 总结
- Lesson 03: 【案例演练】撰写市场分析摘要
- Concept 01: 项目准备
- Concept 02: 摘要结构
- Concept 03: 项目示例
- Lesson 04: 宏观市场分析
- Concept 01: 宏观市场分析
- Concept 02: 市场规模&市场份额
- Concept 03: 市场规模&市场份额的计算方式
- Concept 04: 市场规模&市场份额 - 测验
- Concept 05: 渗透率
- Concept 06: 渗透率 - 测验
- Concept 07: 品牌资产
- Concept 08: 品牌资产问卷设计
- Concept 09: 品牌资产 - 测验
- Concept 10: 行业趋势
- Concept 11: 行业趋势 - 拓展
- Concept 12: 行业趋势 - 测验
- Concept 13: 竞争对手分析
- Concept 14: 竞争对手分析（步骤）
- Concept 15: 竞争对手分析 - 测验
- Concept 16: 营销渠道分析
- Concept 17: 营销渠道分析（拓展）
- Concept 18: 营销渠道分析 - 测验
- Concept 19: NPS
- Concept 20: 计算 NPS
- Concept 21: NPS - 测验
- Concept 22: 客户满意度
- Concept 23: 客户满意度 - 测验
- Concept 24: 销售回报率
- Concept 25: 销售回报率 - 测验
- Concept 26: 产品溢价
- Concept 27: 产品溢价 - 测验
- Concept 28: 基线
- Concept 29: 本课总结
- Lesson 05: 【案例演练】撰写营销 campaign 报告
- Lesson 01: 市场营销基础
Module 01: SQL Lessons
- Lesson 01: 基础 SQL
- Concept 01: 视频：SQL 简介
- Concept 02: 视频：Parch & Posey 数据
- Concept 03: 视频 + 文本：Parch & Posey 数据
- Concept 04: 练习：ERD 基础知识
- Concept 05: 文本：SQL 内容的映射
- Concept 06: 视频：为什么使用 SQL
- Concept 07: 视频：数据库如何存储数据
- Concept 08: 文本 + 练习：数据库类型
- Concept 09: 视频：语句类型
- Concept 10: 语句
- Concept 11: 视频：SELECT 和 FROM
- Concept 12: 文本 + 练习：你的第一个查询
- Concept 13: 解决方案：你的第一个查询解决方案
- Concept 14: 文本：格式化最佳方法
- Concept 15: 视频：LIMIT
- Concept 16: 练习：LIMIT
- Concept 17: 解决方案：LIMIT
- Concept 18: 视频: ORDER BY
- Concept 19: 练习: ORDER BY
- Concept 20: 解决方案：ORDER BY
- Concept 21: 视频：ORDER BY（第二部分）
- Concept 22: 练习：ORDER BY（第二部分）
- Concept 23: 解决方案：ORDER BY（第二部分）
- Concept 24: 视频：WHERE
- Concept 25: 练习：WHERE
- Concept 26: 解决方案：WHERE
- Concept 27: 视频：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 28: 练习：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 29: 解决方案：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 30: 视频：算术运算符
- Concept 31: 练习：算术运算符
- Concept 32: 解决方案：算术运算符
- Concept 33: 文本：逻辑运算符简介
- Concept 34: 视频：LIKE
- Concept 35: 练习：LIKE
- Concept 36: 解决方案：LIKE
- Concept 37: 视频：IN
- Concept 38: 练习: IN
- Concept 39: 解决方案：IN
- Concept 40: 视频: NOT
- Concept 41: 练习: NOT
- Concept 42: 解决方案：NOT
- Concept 43: 视频: AND 和 BETWEEN
- Concept 44: 练习：AND 和 BETWEEN
- Concept 45: 解决方案: AND 和 BETWEEN
- Concept 46: 视频: OR
- Concept 47: 练习：OR
- Concept 48: 解决方案：OR
- Concept 49: 文本：概括和后续内容
- Lesson 02: SQL 连接
- Concept 01: 视频：JOIN 简介
- Concept 02: 视频：为何要将数据拆分为不同的表格？
- Concept 03: 视频：你的第一个 JOIN
- Concept 04: 文本 + 练习：你的首个 JOIN
- Concept 05: 解决方案：你的首个 JOIN
- Concept 06: Text: ERD 提醒
- Concept 07: 文本: 主键和外键
- Concept 08: 练习：主外键关系
- Concept 09: 文本 + 练习：JOIN 回顾
- Concept 10: 视频：别名
- Concept 11: 练习：JOIN 问题（第一部分）
- Concept 12: 解决方案：JOIN 问题（第一部分）
- Concept 13: 视频：其他 JOIN 的目的
- Concept 14: 视频：LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN’
- Concept 15: 文本：其他 JOIN 注意事项
- Concept 16: LEFT 和 RIGHT JOIN
- Concept 17: 解决方案： LEFT 和 RIGHT JOIN
- Concept 18: 视频：JOIN 和过滤
- Concept 19: 练习：最后的检测
- Concept 20: 解决方案：最后的检测
- Concept 21: 文本：总结和后续内容
- Lesson 03: SQL 聚合
- Concept 01: 视频: 聚合简介
- Concept 02: 视频: NULL 简介
- Concept 03: 视频: NULL 和聚合
- Concept 04: 视频 + 文本：第一个聚合函数 - COUNT
- Concept 05: 视频: COUNT 与 NULL
- Concept 06: 视频: SUM
- Concept 07: 练习：SUM
- Concept 08: 解决方案：SUM
- Concept 09: 视频: MIN 与 MAX
- Concept 10: 视频: AVG
- Concept 11: 练习：MIN、MAX 与 AVG
- Concept 12: 解决方案: MIN、MAX 与 AVG
- Concept 13: 视频: GROUP BY
- Concept 14: 练习：GROUP BY
- Concept 15: 解决方案：GROUP BY
- Concept 16: 视频: GROUP BY（第二部分）
- Concept 17: 练习：GROUP BY（第二部分）
- Concept 18: 解决方案：GROUP BY（第二部分）
- Concept 19: 视频: DISTINCT
- Concept 20: 练习：DISTINCT
- Concept 21: 解决方案：DISTINCT
- Concept 22: 视频：HAVING
- Concept 23: 练习：HAVING
- Concept 24: 解决方案：HAVING
- Concept 25: 视频: DATE 函数
- Concept 26: 视频: DATE 函数 II
- Concept 27: 练习：DATE 函数
- Concept 28: 解决方案：DATE 函数
- Concept 29: 视频: CASE 语句
- Concept 30: 视频: CASE 与聚合
- Concept 31: 练习：CASE
- Concept 32: 解决方案：CASE
- Concept 33: 文本: 总结
- Lesson 04: SQL 子查询和临时表格
- Concept 01: 视频： 简介
- Concept 02: 视频： 子查询简介
- Concept 03: 视频 + 练习：编写你的首个子查询
- Concept 04: 解决方案：编写你的首个子查询
- Concept 05: 文本：子查询格式
- Concept 06: 视频： 关于子查询的更多内容
- Concept 07: 练习：关于子查询的更多内容
- Concept 08: 解决方案：关于子查询的更多内容
- Concept 09: 练习：爱上子查询
- Concept 10: 解决方案：爱上子查询
- Concept 11: 视频： WITH
- Concept 12: 文本 + 练习：WITH 与子查询
- Concept 13: 练习：WITH
- Concept 14: 解决方案：WITH
- Concept 15: 视频：子查询总结
- Lesson 05: SQL 数据清理数据清理是数据分析的重要步骤，你在本课中将会学到如何使用 SQL 进行数据清理。
- Concept 01: 视频: SQL 数据清理简介
- Concept 02: 视频: LEFT 与 RIGHT
- Concept 03: 练习：LEFT 与 RIGHT
- Concept 04: 解决方案：LEFT 与 RIGHT
- Concept 05: 视频: POSITION、STRPOS 和 SUBSTR
- Concept 06: 练习：POSITION、STRPOS 和 SUBSTR - AME DATA AS QUIZ 1
- Concept 07: 解决方案：POSITION、STRPOS 和 SUBSTR
- Concept 08: 视频: CONCAT
- Concept 09: 练习：CONCAT
- Concept 10: 解决方案：CONCAT
- Concept 11: 视频: CAST
- Concept 12: 练习：CAST
- Concept 13: 解决方案：CAST
- Concept 14: 视频: COALESCE
- Concept 15: 练习：COALESCE
- Concept 16: 解决方案：COALESCE
- Concept 17: 视频 + 文本: 总结
Part 10 : 工具篇：Tableau - 数据可视化
- Lesson 01: 基础 SQL
Module 01: 数据可视化
- Lesson 01: 数据可视化基础知识这部分不是你完成挑战的必修，但如果你感兴趣，你可以了解使用数据可视化的优势以及构建可视化基础原则！
- Concept 01: 数据可视化简介
- Concept 02: 为何使用数据可视化？
- Concept 03: 数据类型
- Concept 04: 视觉编码
- Concept 05: 练习：视觉编码
- Concept 06: 视觉编码的排序
- Concept 07: 探索与解释
- Concept 08: 数据可视化工具
- Concept 09: 可视化设计
- Lesson 02: 设计原则了解如何设计可视化图表，才能带来最大的影响。
- Concept 01: 课程概述
- Concept 02: 常见图表类型
- Concept 03: 基本图表
- Concept 04: 可视化分布
- Concept 05: 选择合适的图表
- Concept 06: 其他很棒的图表
- Concept 07: 使用颜色
- Concept 08: 选择合适的色调
- Concept 09: 冗余编码
- Concept 10: 形状、大小和其他工具
- Concept 11: 少即是多
- Concept 12: 诚信原则
- Concept 13: 一般设计技巧
- Concept 14: 继续学习！
- Lesson 03: 用 Tableau 创建可视化图表学习如何使用 Tableau 创建可视化图表
- Concept 01: 什么是 Tableau？
- Concept 02: 安装 Tableau
- Concept 03: 连接数据
- Concept 04: 合并数据
- Concept 05: 工作表界面
- Concept 06: 汇总和粒度
- Concept 07: Show Me 功能
- Concept 08: 层级
- Concept 09: 标记选项
- Concept 10: 标记练习
- Concept 11: 组图（small multiples）
- Concept 12: 双坐标轴
- Concept 13: 过滤器
- Concept 14: 散点图和小多组图结合
- Concept 15: 组和集合
- Concept 16: 为世界杯数据绘制可视化地图
- Concept 17: 计算字段
- Concept 18: 表格计算
- Concept 19: 更多Tableau数据
- Concept 20: 可视化练习：最热技能
- Concept 21: 可视化练习：最热技能箱线图
- Concept 22: 可视化练习：最热技能分布图
- Concept 23: 小结
- Lesson 04: 通过 Tableau 讲故事在本课程中，你将向Tableau专家学习，并开始整理你自己的数据面板和故事。
- Lesson 01: 数据可视化基础知识这部分不是你完成挑战的必修，但如果你感兴趣，你可以了解使用数据可视化的优势以及构建可视化基础原则！
Module 01: 毕业项目
- Lesson 01: SQL - 基于零售数据挖掘业务特征如果你选择优先学习的是 SQL 课程，请选择本项目！
- Concept 01: 建立数据库
- Concept 02: 项目说明
- Concept 03: 不同的 Date 函数
- Concept 04: 提交要求
- Lesson 02: Tableau - 为电影数据创建可视化如果你选择优先学习的是 Tableau 课程，请选择本项目！
- Concept 01: 项目介绍
- Concept 02: 项目准备：Tableau
- Concept 03: 项目详情：数据准备
- Concept 04: 项目详情：数据解释
- Concept 05: 数据处理技巧
- Lesson 03: 项目提交无论你完成了哪个项目，你都可以在本处提交项目！Project Description - 商业数据分析毕业项目Project Rubric - 商业数据分析毕业项目
- Lesson 01: SQL - 基于零售数据挖掘业务特征如果你选择优先学习的是 SQL 课程，请选择本项目！
Module 01: 商业问题解决框架
- Lesson 01: 商业问题解决框架从案例中理解、应用解决商业问题的实用框架！
- Concept 01: 商业数据分析的任务
- Concept 02: 框架简介
- Concept 03: 问题解决框架: CRISP-DM
- Concept 04: 业务理解
- Concept 05: 数据理解
- Concept 06: 数据准备
- Concept 07: 分析与建模
- Concept 08: 模型验证
- Concept 09: 模型发布和可视化
- Lesson 01: 商业问题解决框架从案例中理解、应用解决商业问题的实用框架！
- Module 02: 数据提取基础
- Lesson 01: 数据库简介
- Concept 01: 实际工作中用到的数据
- Concept 02: 视频：SQL 简介
- Concept 03: 视频 + 文本：Parch & Posey 数据库
- Concept 04: 视频：为什么使用 SQL
- Concept 05: 视频 + 文本：Parch & Posey 数据
- Concept 06: 视频：数据库如何存储数据
- Concept 07: 文本 + 练习：数据库类型
- Lesson 01: 数据库简介
- Module 03: SQL 基础
- Lesson 01: SQL 基础
- Concept 01: 视频：语句类型
- Concept 02: 语句
- Concept 03: 视频：SELECT 和 FROM
- Concept 04: 文本 + 练习：你的第一个查询
- Concept 05: 解决方案：你的第一个查询解决方案
- Concept 06: 文本：格式化最佳方法
- Concept 07: 视频：LIMIT
- Concept 08: 练习：LIMIT
- Concept 09: 解决方案：LIMIT
- Concept 10: 视频: ORDER BY
- Concept 11: 练习: ORDER BY
- Concept 12: 解决方案：ORDER BY
- Concept 13: 视频：ORDER BY（第二部分）
- Concept 14: 练习：ORDER BY（第二部分）
- Concept 15: 解决方案：ORDER BY（第二部分）
- Concept 16: 视频：WHERE
- Concept 17: 练习：WHERE
- Concept 18: 解决方案：WHERE
- Concept 19: 视频：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 20: 练习：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 21: 解决方案：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 22: 概括和提示
- Lesson 01: SQL 基础
- Module 04: 项目准备
- Lesson 01: 项目准备
- Concept 01: 项目准备说明
- Concept 02: 数据透视表
- Concept 03: 练习：数据透视表
- Concept 04: 命名区域
- Concept 05: 命名区域
- Concept 06: LOOKUP 函数
- Concept 07: 练习：VLOOKUP 函数
- Lesson 01: 项目准备
- Module 05: 网红咖啡店的商业决策
- Lesson 01: 网红咖啡店的商业决策Project Description - 网红咖啡店的商业决策Project Rubric - 网红咖啡店的商业决策
- Concept 01: 项目背景
- Concept 02: 项目要求
- Concept 03: Excel 数据
- Concept 04: SQL 工作区
- Lesson 01: 网红咖啡店的商业决策Project Description - 网红咖啡店的商业决策Project Rubric - 网红咖啡店的商业决策
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