博学谷-所有人都能学的数据分析课
《博学谷-所有人都能学的数据分析课》image.webp (116.53 KB, 下载次数: 52) 下载附件 保存到相册 2022-5-4 02:16 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化
先说结论：这门课名字起得有点"劝退"——《所有人都能学的数据分析课》，听起来像那种把 Excel 拖拽讲二十集的通识课。翻完课纲和配套资料后，我的判断是：它不适合纯零基础的办公族，但对有 IT 运维/开发底子、想把手里的日志和监控数据真正用起来的人来说，含金量比标题暗示的高一档。
课纲的实际骨架：三条线而不是一条线
把章节摊开看，它的结构不是"概念—工具—案例"的单线堆叠，而是三条相对独立的线：一条是数据分析的通用方法论（指标怎么定、口径怎么统一、结论怎么下），一条是 Python 工具链（pandas 这一层的数据清洗与聚合），还有一条是向量化检索——也就是 Embedding 相关的部分。第三条线是最容易被忽略、也最值钱的，因为它把"数据分析"悄悄推到了"数据可用性"的层面，跟运维场景里的日志检索、告警聚类能接上。
值得注意的是，方法论那条线并没有被压缩成过场。指标口径、异常判定、对比维度这些内容占的篇幅不小，这对实际工作反而是加分项——真正让人在汇报里翻车的，从来不是不会写代码，而是口径说不清。
哪些章节值得精看，哪些可以快过
- 向量检索与 Embedding 部分：精看。这是整套课差异化最大的地方，其他数据分析课基本不碰。重点看向量怎么生成、相似度怎么算、检索结果怎么排序，这三步吃透，后面自己搭一个日志或文档检索的小工具就有底了。
- Python 数据处理与清洗：精看前几节，后面快过。清洗逻辑、缺失值处理、分组聚合的思路要跟一遍；至于各种参数的写法，用到再查即可，不必逐条背。
- 指标体系与业务分析框架：精看。这部分是"软"内容，但决定了你分析出来的东西有没有人认。建议边看边把公司现有的几个报表拿来做对照练习。
- 综合实战章节：按需看。它的作用是串流程，如果你已经跟完前面几条线，可以只挑与自己业务接近的那部分完整走一遍。
资料包怎么拆开用
配套的章节笔记别当成字幕备份来存。更有效的用法是：把它当作"检查表"——每学完一章，先不看笔记，自己用一两句话写下这章解决什么问题、关键判断点是什么，再翻笔记对照缺了什么。这个动作比重复看视频省时间，而且能提前暴露理解漏洞。
另一个容易被浪费的是代码示例。建议不要照抄运行一遍就算完，而是换个数据集重跑——换成你自己的监控指标、访问日志或者随便一份带时间戳的表格。数据一换，报错就会冒出来，而排错的过程才是真正长本事的地方。资料里如果有图表或结构图，留着做汇报素材的骨架也合适，改一改就能用。
学之前需要想清楚的两件事
第一，这门课不会把你变成数据分析师，它更像是给 IT 背景的人补上"数据这一环"。如果你的目标是转纯数据岗，还需要补统计基础和业务建模，这门课只是其中一块。
第二，别指望一次看完就记住。它的价值在于反复查用，尤其是向量检索那部分，隔一段时间回来看会有新理解。给自己定个小目标：学完后能独立跑通一个"从原始数据到可解释结论"的完整小流程，并把过程整理成一页说明。能做到这一步，这门课就算没白收藏。
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视频目录（213 节）
* 01.数据分析师的“钱景”如何_[3].mp4
* 02.什么人适合数据分析_[3].mp4
* 03.数据分析师的临界知识_[3].mp4
* 04.数据分析师的主要职责_[3].mp4
* 数据分析及数据挖掘定义.mp4
* 数据分析与数据挖掘的层次.mp4
* 数据分析及数据挖掘三要素.mp4
* 本节小结.mp4
* 如何描述业务量数据.mp4
* 可视化展示的原则.mp4
* 预测和分类的概念模型、流程.mp4
* 分类和预测：线性回归.mp4
* 逻辑回归.mp4
* 决策树算法.mp4
* 支持向量机.mp4
* 朴素贝叶斯.mp4
* 聚类算法的基本概念.mp4
* 层次聚类.mp4
* K-means聚类.mp4
* 降维模型-PCA.mp4
* 统计分析的目的.mp4
* 统计分析的关键概念.mp4
* 四种测量尺度.mp4
* 集中趋势-均值.mp4
* 集中趋势-中位数和众数.mp4
* 离散趋势-极差和方差.mp4
* 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4
* 统计学本质.mp4
* 统计学两大定理.mp4
* 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4
* 统计推断-t分布.mp4
* 统计推断-参数估计.mp4
* 统计推断-假设检验.mp4
* 统计过程.mp4
* 抽样的概念.mp4
* 抽样方法与非抽样方法.mp4
* 抽样调查与普查的特点.mp4
* 非抽样调查.mp4
* 非抽样调查的三种类型.mp4
* 无回答误差的处理.mp4
* 抽样过程.mp4
* 抽样单元与抽样框.mp4
* 抽样形式.mp4
* 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4
* 概率抽样-pps抽样.mp4
* 概率抽样-分层抽样.mp4
* 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4
* 总结.mp4
* t检验.mp4
* t检验-案例实践.mp4
* F检验.mp4
* F检验-案例实践.mp4
* 相关分析.mp4
* 相关分析-案例实践.mp4
* 线性回归.mp4
* 线性回归-案例实践.mp4
* 统计工作流程.mp4
* 统计准备工作.mp4
* 数据检查要点.mp4
* 开放题的准备.mp4
* 数据清洗的概念和流程.mp4
* 字段选择和数据质量报告.mp4
* 数据清洗主要工作.mp4
* 错误值和异常值处理方法.mp4
* 缺失值处理方法.mp4
* 异常值和缺少值的处理操作.mp4
* 数据转化.mp4
* 数据离散化与数据扩充.mp4
* 数据合并与拆分.mp4
* sql简介.mp4
* 建立数据库.mp4
* 建立数据表和约束条件.mp4
* 插入和更改.mp4
* 基本查询语句.mp4
* by.mp4
* Like.mp4
* 连表查询.mp4
* 小结.mp4
* Excel简介.mp4
* 函数的简介.mp4
* 查找函数-vlookup和hlookup.mp4
* 查找函数-INDEX和MATCH.mp4
* 统计函数.mp4
* 逻辑函数（上）-if、anda和or.mp4
* 逻辑函数（下）.mp4
* 日期函数和文本函数.mp4
* 宏的技巧.mp4
* 数据透视表和选择性黏贴.mp4
* 格式调整技巧.mp4
* 查找和定位&数据有效性技巧.mp4
* 快捷键相关技巧.mp4
* 如何制作一张图.mp4
* 组合图的做法.mp4
* 条形图的变体.mp4
* 数据起跑地图的做法.mp4
* 无监督分析和有监督分析.mp4
* 无监督分析的原则.mp4
* 因子分析使用场景.mp4
* 因子的概念及分析过程.mp4
* 因子数的推定.mp4
* 因子轴的旋转.mp4
* 因子解释及因子得分计算.mp4
* 案例实践.mp4
* 如何用因子分析做评价.mp4
* 聚类分析使用场景.mp4
* 聚类分析算法.mp4
* K-means.mp4
* K-means案例实践.mp4
* 二阶聚类.mp4
* 对应分析使用目的及结果解读.mp4
* 对应分析案例实践.mp4
* 概念和使用场景.mp4
* 多维尺度分析举例.mp4
* 案例1：根据学生评分进行分座位.mp4
* 案例2：根据学生考试成绩进行分座位.mp4
* 案例3：根据手机的相似度判断竞争力.mp4
* 多维尺度的不足及替代方法.mp4
* 时间序列使用场景.mp4
* 两种类型的时间序列.mp4
* 时间序列模型ARIMA.mp4
* 时间序列中的处理办法.mp4
* 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4
* 使用场景和理论背景.mp4
* logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4
* 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4
* 数据准备及数据分割方式.mp4
* 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4
* Modeler软件介绍.mp4
* 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4
* 1.朴素贝叶斯原理.mp4
* 朴素贝叶斯算法过程.mp4
* 朴素贝叶斯算法举例.mp4
* 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4
* 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4
* 决策树使用场景.mp4
* 决策树算法（1）——ID3.mp4
* 决策树算法（2）——C4.5.mp4
* 决策树算法（3）——回归树CART.mp4
* 决策树算法（4）——CHAID.mp4
* 防止过度拟合的问题.mp4
* 使用Modeler如何做决策树.mp4
* 神经网络的组成.mp4
* 计算误差函数，修正出事权重.mp4
* 神经网络与其他分析的关系.mp4
* 支持向量机原理介绍.mp4
* 线性可分与线性不可分.mp4
* 集成算法的目的与方式.mp4
* Bagging与Bosting的计算原理.mp4
* 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4
* 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4
* 学习资料拓展.mp4
* 初识R语言.mp4
* 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4
* R语言的基本操作.mp4
* R语言的数据结构介绍.mp4
* 向量和矩阵的基本操作.mp4
* 数据框的操作.mp4
* 循环控制流——for&while.mp4
* 条件选择控制流——if.mp4
* 自定义函数.mp4
* R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4
* 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势.mp4
* 探索性数据分析——相关系数及函数介绍.mp4
* 探索性数据分析——假设检验.mp4
* 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4
* 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4
* 模型选择.mp4
* 回归诊断.mp4
* 逻辑回归（上）.mp4
* 逻辑回归（下）.mp4
* 决策树的剪枝.mp4
* 随机森林.mp4
* 使用R如何实现层次聚类.mp4
* 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4
* 如何判断聚类的好坏.mp4
* 使用R如何实现PCA降维.mp4
* 课程与开发环境简介.mp4
* 帮助文档的获取&基础操作.mp4
* 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4
* 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4
* 从头创建一个数组.mp4
* 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机.mp4
* 数组的操作.mp4
* 数组的计算.mp4
* 数组的广播.mp4
* 比较、掩码和布尔逻辑.mp4
* 序列和数据库.mp4
* 索引和切片.mp4
* 通过索引运算和生成新的列.mp4
* 文件的读取和写入.mp4
* 缺失值处理.mp4
* 数据连接.mp4
* 分组和聚合.mp4
* 数据透视表.mp4
* 字符串的处理.mp4
* 基础作图——折线图和散点图.mp4
* 基础作图——直方图和饼图.mp4
* 子图和图例.mp4
* 图标设置——标签，表格样式和cmap.mp4
* 高级作图.mp4
* 支持向量机——核函数.mp4
* 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4
* 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4
* 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4
* 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4
* 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4
* 贝叶斯分类器的实现过程.mp4
* 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别.mp4
* 数据预处理.mp4
* 决策树和随机森林——熵和决策树.mp4
* 决策树和随机森林算法对比.mp4
* 随机森林的调参.mp4
* 课程总结.mp4
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