《小灶·商业数据分析Lv2》5周Python训练营
课程目标：
1、有业务决策需求就离不开数据分析，尤其是数据分析思维
从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。
2、除了数据分析师，更多职位开始对数据分析技能有需求
近50%的岗位需要具备「数据分析」能力，现在几乎大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
课程目录：
├──模块0：课程导入
| ├──01欢迎来到课程学习
| ├──02课程安排
| └──03课程学习须知
├──模块1 ：PYTHON-ANACONDA 安装与数据导入
| ├──04课前准备：python-anaconda安装教程（Win）
| ├──05课前准备：python-anaconda安装教程（Mac）
| ├──06第1课：jupyter notebook使用
| └──07第2课：python数据导入教程
├──模块2：PYTHON基础知识学习
| ├──08第3课：Python数据类型&运算符&输入输出
| ├──09练一练
| ├──10第4课：列表&元组&字典
| ├──11练一练
| ├──12第5课：**&函数
| └──13练一练
├──模块3 ：数据概述与数据可视化
| ├──14Pandas与Matplotlib学习数据
| ├──15第6课：Pandas学习之数据导入与清洗
| ├──16第7课：Matplotlib学习之数据可视化
| ├──17第8课：App Store评分数据案例讲解
| ├──18第9课：App Store业务数据概况分析
| ├──19第10课：App 价格单变量分析
| ├──20第11课：App Store 业务数据可视化
| ├──21第12课：App Store 数据分析的业务解读
| ├──22第13课：App Store评分数据案例结论小结
| └──23Week1作业：优衣库销售数据分析
├──模块4：数据概述与数据模型
| ├──24第14课：L1课程回顾-回归模型基础
| ├──25第15课：使用Sklearn对宝洁销售额预测分析
| ├──26第16课：宝洁业务数据概况分析
| ├──27第17课：宝洁event单变量分析与转置
| ├──28第18课：宝洁变量相关性分析
| ├──29第19课：宝洁业务回归模型
| ├──30第20课：宝洁回归模型结果与业务解读
| └──31Week2作业：小红书销售额预测
├──模块5：逻辑回归与客户流转预测
| ├──32.第21课：L1课程回顾-分类模型基础
| ├──33.第22课：逻辑回归预测恶性肿瘤案例
| ├──34.第23课：使用分类模型预测AT&T客户流转
| ├──35.第24课：AT&T业务数据概况分析
| ├──36.第25课：AT&T流失变量分析
| ├──37.第26课：AT&T变量相关性分析
| ├──38.第27课：AT&T逻辑回归模型与优化
| ├──39.第28课：案例小结：逻辑回归模型系数解读
| └──40.Week3作业：顾客使用天猫优惠劵预测
├──模块6：聚类分析与客户分群
| ├──41.第29课：L1课程回顾-聚类模型基础
| ├──42.第30课：非监督聚类分析介绍
| ├──43.第31课：Kmeans聚类分析基础
| ├──44.第32课：案例(1)：年龄与收入数据分群
| ├──45.第33课：案例(2)：Airbnb数据环境下的客户分层
| ├──46.第34课：Airbnb业务数据概况分析
| ├──47.第35课：Airbnb业务数据单变量分析
| ├──48.第36课：Airbnb聚类分析模型与优化
| ├──49.第37课：Airbnb聚类分群业务解读
| └──50.Week4作业：mobike用户分群
├──模块7：爬虫
| ├──51.第38课：爬虫预备1-学习HTML语言
| ├──52.第39课：爬虫预备2.1-学习爬虫原理与步骤
| ├──53.第40课：爬虫预备2.2-爬虫主要库
| ├──54.第41课：爬虫实操-用Web Scraper 插件爬取网页
| ├──55.第42课：爬虫数据分析案例-美团美食榜单
| └──56.Week5作业：爬取知乎
└──作业
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