某易云课堂地产数据分析师视频教程

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课程简介

《某易云课堂地产数据分析师视频教程》某易云课堂地产数据分析师视频教程课程简介:   【技能收获】学完可掌握：核心实战技能、项目驱动学习。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。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向

已有 0 人浏览发布 2026-09-15 更新 2026-09-15

这套地产数据分析师课程挂的是某易云课堂的牌子，但真正值得拆开看的，不是讲师背景或平台光环，而是它把“地产”和“数据分析”这两个词拼在一起时，到底拼出了什么。市面上多数数据分析课要么停在 Excel 透视表，要么直接跳到 Python 机器学习，中间缺了行业语境。这门课的价值恰恰藏在这个夹缝里：它试图用地产场景把工具链串起来，而不是再讲一遍通用 pandas 语法。

课纲里真正稀缺的是行业口径

地产数据分析的难点从来不在代码，而在口径。同一套房源，在案场系统、渠道平台、住建备案里可能是三个不同的标识；去化率、来访转化、认购周期这些指标，不同公司算法还不一样。课程如果只教工具，网上免费内容足够替代。判断它值不值得看，关键是看它有没有花篇幅去讲清楚：数据从哪来、字段怎么对齐、缺失值在地产语境下意味着什么。这些内容通常不会写在标题里，往往藏在案例背景和字段说明的段落中，需要自己翻进去挖。

值得精看的章节类型

带真实项目背景的案例章：如果课件里出现了具体的楼盘周期、区域对比或渠道归因，这类章节的含金量远高于纯语法讲解。建议直接跳到这类章节，先把业务问题看懂，再回头看它用了什么函数。
数据清洗与口径统一部分：地产数据脏得很具体——面积单位不统一、成交价含税不含税混着、时间字段格式各异。这部分如果讲得细，是整门课最实用的地方，值得逐节做笔记。
可视化与汇报输出：地产分析最终要落到给投拓、营销或管理层看的图表上。看它用什么方式呈现区域热力、价格分布和去化趋势，比记住 matplotlib 参数更有迁移价值。

哪些章节可以快进

凡是从“什么是数据分析”“数据分析师的一天”讲起的开篇，基本可以按 1.5 倍速过。工具安装、环境配置、IDE 选择这类内容，对已经会一点编程的人属于纯耗时。另外，如果中间出现大段通用统计学概念——均值中位数、假设检验——而完全没有结合地产数据举例，也可以先跳过，需要时再回来查。这门课的主体受众应该是转行或补充行业知识的人，通用基础部分大概率是照顾零基础学员凑的时长。

资料包怎么拆开用

配套章节笔记是这套资料里最值得单独拎出来的部分。视频容易看完即忘，笔记适合在面试前或接到实际分析任务时快速回查。建议的用法不是顺着看，而是按“指标—字段—方法”三层重建自己的索引：把课程里出现过的地产指标单独列一页，标注每个指标对应哪些字段、用什么方法算。数据集和案例文件不要只跑一遍就丢，可以刻意改动几个字段或换一个区域子集，重新跑一遍流程，测试自己是否真的理解了口径逻辑，而不是记住了操作顺序。

整体来看，这套课更适合已经会用 Excel 或一点 SQL、想往地产行业数据岗靠的人。纯零基础且不打算进地产的，收益有限；有地产经验但缺工具能力的，反而能从中拿到不少可直接套用的口径思路。挑着看，比从头到尾刷完更划算。

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课程推荐

视频目录（142 节）

* │  │  ├─课程1.1 大数据地产行业应用方向.mp4

* │  │  ├─课程1.2 城市投资价值的大数据挖掘应用.mp4

* │  │  ├─课程2.1 Datamap账号申请与登录.mp4

* │  │  ├─课程2.2 数据的上传_现有数据市场的使用.mp4

* │  │  ├─课程2.3 数据的上传_自有数据的上传.mp4

* │  │  ├─课程2.4 数据的上传_数据管理的编辑.mp4

* │  │  ├─课程2.5 数据的分析可视_地理分析卡片.mp4

* │  │  ├─课程2.6 数据的分析可视_图表分析卡片（上）.mp4

* │  │  ├─课程2.7数据的分析可视_图表分析卡片（下）.mp4

* │  │  ├─课程2.8配置数据分析大屏_交互式地理分析大屏.mp4

* │  │  ├─0序言课程-课程预告与工具预演.mp4

* │  │  ├─课程1.1 城市进入常规拿地逻辑.mp4

* │  │  ├─课程1.2 城市进入选择的新理由.mp4

* │  │  ├─课程2.1 静态人口数据全扫描.mp4

* │  │  ├─课程2.2 洞察人的迁徙.mp4

* │  │  ├─课程2.3 极简化人口预测与市场厚度预测.mp4

* │  │  ├─课程2.4 官方统计人口数据获取及数据清洗1.mp4

* │  │  ├─课程2.4 官方统计人口数据获取及数据清洗2.mp4

* │  │  ├─课程2.5 人口迁徙数据获取逻辑.mp4

* │  │  ├─课程2.6 城市人口年龄百岁图制作及分析.mp4

* │  │  ├─课程2.7 区域城市人口迁徙特征分析1.mp4

* │  │  ├─课程2.7 区域城市人口迁徙特征分析2.mp4

* │  │  ├─课程2.8区域视角下的城市联系度分析1.mp4

* │  │  ├─课程2.8区域视角下的城市联系度分析2.mp4

* │  │  ├─课程2.8区域视角下的城市联系度分析3.mp4

* │  │  ├─课程3.1 传统-新城市进入数据研究维度1.mp4

* │  │  ├─课程3.1 传统-新城市进入数据研究维度2.mp4

* │  │  ├─课程3.2 城市POI数据获取及分析1-城市POI设施数据获取.mp4

* │  │  ├─课程3.2 城市POI数据获取及分析2-什么是坐标纠偏？.mp4

* │  │  ├─课程3.2 城市POI数据获取及分析3-城市POI数据可视化方法.mp4

* │  │  ├─课程3.2 城市POI数据获取及分析4-GIS平台下的数据分析基本操作.mp4

* │  │  ├─课程3.3城市商业设施数据获取及分析1.mp4

* │  │  ├─课程3.3城市商业设施数据获取及分析2.mp4

* │  │  ├─课程3.3城市商业设施数据获取及分析3.mp4

* │  │  ├─课程3.3城市商业设施数据获取及分析4.mp4

* │  │  ├─课程3.4 地产行业数据获取及分析1.mp4

* │  │  ├─课程3.4 地产行业数据获取及分析2.mp4

* │  │  ├─课程3.4 地产行业数据获取及分析3.mp4

* │  │  ├─课程3.4 地产行业数据获取及分析4.mp4

* │  │  ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作1.mp4

* │  │  ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作2.mp4

* │  │  ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作3.mp4

* │  │  ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作4.mp4

* │  │  ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作5.mp4

* │  │  ├─课程4.1 城市群研究类大屏研究（功能与应用）.mp4

* │  │  ├─课程4.2 城市群研究类大屏研究（城市经济-数据准备）.mp4

* │  │  ├─课程4.3 城市群研究类大屏研究（城市经济-地图卡片.mp4

* │  │  ├─课程4.4 城市群研究类大屏研究（城市经济-图标卡片）.mp4

* │  │  ├─课程4.5 城市群研究类大屏研究（城市经济-大屏配置）.mp4

* │  │  ├─课程4.6 城市群研究类大屏研究（人口及通勤-数据准备）.mp4

* │  │  ├─课程4.7 城市群研究类大屏研究（人口及通勤-大屏配置）.mp4

* │  │  ├─课程1.1 大-新数据背景下的区域研究新策略.mp4

* │  │  ├─课程1.2 大-新数据背景下的项目区域认知.mp4

* │  │  ├─课程1.3 大-新数据背景下的客户认知.mp4

* │  │  ├─课程1.4 大-新数据背景下的面积定位案例.mp4

* │  │  ├─课程1.5 大-新数据背景下的商业场景应用.mp4

* │  │  ├─课程2.1 城市空间划分基础-1缓冲区.mp4

* │  │  ├─课程2.1 城市空间划分基础-2泰森多边形.mp4

* │  │  ├─课程2.2 空间数据叠加分析.mp4

* │  │  ├─课程2.3 指标体系构建及权重赋值方法.mp4

* │  │  ├─课程2.4 网格化城市分析方法1-城市空间网络划分方法.mp4

* │  │  ├─课程2.4 网格化城市分析方法2基于城市网络的数据统计分析（1）——上海市教育医疗配套分析.mp4

* │  │  ├─课程2.4 网格化城市分析方法3-基于城市网络的数据统计分析（2）——上海市二手房均价空间分布.mp4

* │  │  ├─课程2.5 城市热力叠加分析方法1.mp4

* │  │  ├─课程2.5 城市热力叠加分析方法2.mp4

* │  │  ├─课程2.5 城市热力叠加分析方法3.mp4

* │  │  ├─课程2.5 城市热力叠加分析方法4.mp4

* │  │  ├─课程3.1 数据准备1.mp4

* │  │  ├─课程3.1 数据准备2.mp4

* │  │  ├─课程3.1 数据准备3.mp4

* │  │  ├─课程3.1 数据准备4.mp4

* │  │  ├─课程3.2 地铁站二手房情况分析1.mp4

* │  │  ├─课程3.2 地铁站二手房情况分析2.mp4

* │  │  ├─课程3.3 地铁房房价多因子影响研究1.mp4

* │  │  ├─课程3.3 地铁房房价多因子影响研究2.mp4

* │  │  ├─课程3.3 地铁房房价多因子影响研究3.mp4

* │  │  ├─课程4.1 百度热力数据解读1.mp4

* │  │  ├─课程4.1 百度热力数据解读2.mp4

* │  │  ├─课程4.2 百度热力数据清洗方法.mp4

* │  │  ├─课程4.3 基于百度热力数据识别职住地.mp4

* │  │  ├─课程4.4 日夜间人口潮汐现象分析.mp4

* │  │  ├─课程5.1 数据准备1-课程5.1 数据准备.mp4

* │  │  ├─课程5.1 数据准备2-商圈商业数据爬取.mp4

* │  │  ├─课程5.1 数据准备3-数据准备.mp4

* │  │  ├─课程5.2 商圈业态人均消费对比.mp4

* │  │  ├─课程5.3 商圈业态活力比较.mp4

* │  │  ├─课程5.4 商圈消费空间研究1-店铺POI数据录入.mp4

* │  │  ├─课程5.4 商圈消费空间研究2-商圈人口热力动态可视化.mp4

* │  │  ├─课程5.4 商圈消费空间研究3-基于百度热力数据的空间活力分析（1）.mp4

* │  │  ├─课程5.4 商圈消费空间研究4-基于百度热力数据的空间活力分析（2）.mp4

* │  │  ├─课程6.1 重新定义“周边”概念.mp4

* │  │  ├─课程6.2 数据采集原理及获取方法1.mp4

* │  │  ├─课程6.2 数据采集原理及获取方法2.mp4

* │  │  ├─课程6.3 城市特定区域的交通等时圈研究.mp4

* │  │  ├─课程6.4 城市出行成本问题研究.mp4

* │  │  ├─课程6.5 城市设施服务范围研究.mp4

* │  │  ├─课程7.1 数据准备1-基础数据准备&地块描绘.mp4

* │  │  ├─课程7.1 数据准备2-城市实时出行数据申请准备.mp4

* │  │  ├─课程7.2 地块出行成本及可达性分析1-数据加载及清洗.mp4

* │  │  ├─课程7.2 地块出行成本及可达性分析2-不同出行方式的等时圈划分.mp4

* │  │  ├─课程7.2 地块出行成本及可达性分析3-不同出行方式的出行效率比较.mp4

* │  │  ├─课程7.3 地块周边设便利度研究1-便利度评价指标体系构建.mp4

* │  │  ├─课程7.3 地块周边设便利度研究2-不同出行方式的等时圈面积比较.mp4

* │  │  ├─课程7.3 地块周边设便利度研究3-通勤时间段内的设施覆盖统计.mp4

* │  │  ├─课程7.3 地块周边设便利度研究4-总体评价.mp4

* │  │  ├─课程1.1 房地产市场数据分析的目标.mp4

* │  │  ├─课程2.1市场分析与定位实战案例1.mp4

* │  │  ├─课程2.1市场分析与定位实战案例2.mp4

* │  │  ├─课程2.1市场分析与定位实战案例3.mp4

* │  │  ├─课程3.1房地产个案分析与研究2.mp4

* │  │  ├─课程4.1技术课程补充：城市OD分析及场景运用1.mp4

* │  │  ├─课程4.1技术课程补充：城市OD分析及场景运用2.mp4

* │  │  ├─课程5.1手机信令数据1-什么是手机信令数据？.mp4

* │  │  ├─课程5.1手机信令数据2-手机信令数据在研究中有哪些套路？.mp4

* │  │  ├─课程5.1手机信令数据3-研究场景概述及技术教学（一）.mp4

* │  │  ├─课程5.1手机信令数据4-研究场景概述及技术教学（二）.mp4

* │  │  ├─课程5.1手机信令数据5-研究场景概述及技术教学（三）.mp4

* │  │  ├─课程5.2交通IC刷卡数据1-什么是交通IC刷卡数据？.mp4

* │  │  ├─课程5.2交通IC刷卡数据2-交通IC刷卡数据在研究中有哪些套路？.mp4

* │  │  ├─课程5.2交通IC刷卡数据3-研究场景概述及技术教学（一）.mp4

* │  │  ├─课程5.2交通IC刷卡数据4-研究场景概述及技术教学（二）.mp4

* │  │  ├─课程1.1数据营销-地产营销的核心目标客户抓取.mp4

* │  │  ├─课程1.2 大数据潜在客户围捕-传统营销方式升级(上）.mp4

* │  │  ├─课程1.3 大数据潜在客户围捕-传统营销方式升级(下).mp4

* │  │  ├─课程1.4 大数据潜在客户围捕城市特征画像(案例课).mp4

* │  │  ├─课程1.5 大数据潜在客户围捕-案场客户采集(案例课).mp4

* │  │  ├─课程1.6 数据营销-大数据潜在客户围捕-营销线索导出（案例课）.mp4

* │  │  ├─课程1.7 客户营销改造全策略-线上投放及其验证系统.mp4

* │  │  ├─课程1.8客户营销改造全策略-线上投放渠道选择.mp4

* │  │  ├─课程1.9 客户营销改造全策略线下行销解决方案.mp4

* │  │  ├─课程2.1 地产营销基本逻辑.mp4

* │  │  ├─课程2.2 价值体系策划.mp4

* │  │  ├─课程2.3 传播与输出.mp4

* │  │  ├─课程2.4 价值实现：销售策划.mp4

* │  │  ├─课程1.1 为什么要重视互联网层面的数据传播.mp4

* │  │  ├─课程1.2 什么是你数据传播的最大武器.mp4

* │  │  ├─课程1.3 数据传播的三道法门.mp4

* │  │  ├─课程1.4 通过对比放大数据记忆度.mp4

* │  │  ├─课程2.1 跨行业交叉数据对比实现跨行业传播.mp4

* │  │  ├─课程2.2 理性数据与感性案例如何有效结合.mp4

* │  │  ├─课程2.3 数据表达的实战（一）.mp4

* │  │  ├─课程2.4 数据表达的实战（二）视.mp4

配套笔记（23 份 PDF）

* │  │  ├─2018城市房价数据申请链接及介绍.pdf

* │  ├─POI数据详细介绍.pdf

* │  │  ├─火车采集器采集问题及应对办法（20180428更新）.pdf

* │  │  ├─中国房地产统计年鉴2017.pdf

* │  ├─【数据申请】二十多类城市数据免费申请.pdf

* │  │  ├─04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf

* │  │  ├─05.5【学员分享】百度热力图的基础用法.pdf

* │  │  ├─05每周干货分享_提前5周达成减肥目标的方法_差分方程.pdf

* │  │  ├─06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf

* │  │  ├─07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf

* │  │  ├─09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？.pdf

* │  │  ├─10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf

* │  │  ├─11_每周干货_从负基础学编程，这样的思维方式你知道吗？（学霸秘籍）.pdf

* │  │  ├─12_每周干货_刚刚，我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf

* │  │  ├─13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf

* │  │  ├─17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf

* │  │  ├─18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf

* │  │  ├─19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf

* │  │  ├─20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf

* │  │  ├─21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf

* │  │  ├─22_每周干货_Geopandas——从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf

* │  │  ├─24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf

* │  ├─脉策数据公司简介及招聘职位详情.pdf