业务数据分析（非编程）（业务数据分析4期）

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课程简介

《业务数据分析（非编程）（业务数据分析4期）》业务数据分析（非编程）（业务数据分析4期）课程价值4999元【技能收获】学完可掌握：业务、数据分析、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，适合向中高

已有 0 人浏览发布 2026-09-16 更新 2026-09-16

这套《业务数据分析（非编程）》第四期，标题就把边界划得很清楚：不写 Python、不碰 SQL 建表，重点全在“怎么把业务问题翻译成可分析的口径”。资料包拿到手，别急着从头刷到尾，先判断它到底能给你补哪一块——是补指标拆解，还是补汇报表达，两个方向的价值差很多。

课纲里真正值钱的部分在哪

非编程路线的数据分析课，最容易注水的地方是基础概念章节。这门课的基础段大致围绕业务指标、漏斗、留存、同期群这类经典框架展开，如果你已经能分清 UV、PV、转化率的口径差异，这部分可以快进，只做一件事：把讲师对“同一个词在不同业务里指什么”的界定抄下来。这恰恰是日后和运营、产品吵架时最常用的弹药。

真正拉开差距的是中段的拆解练习。资料包里如果有配套的案例数据，建议优先在这里停下——不是看讲师怎么算，而是先自己用 Excel 试着拆一遍维度，再对照他的思路。能自己复现一次“大盘跌了，问题出在哪个渠道哪个环节”，比看十遍理论有用。

哪些章节值得精看，哪些可以跳

指标定义与口径统一：精看。这是全课的地基，也是面试最常被追问的点。
业务问题到分析框架的映射：精看，重点看讲师怎么取舍维度。
报表与可视化：按需。只看图表选型逻辑，配色和排版可以掠过。
综合实战项目：精看，且必须自己动手重做一遍。
纯工具操作演示：能跳则跳，除非你连数据透视表都不熟。

资料包怎么拆开用

别把它当成一个整体。章节笔记适合在每学完两三节后回看，但更高效的做法是反过来：先扫一遍笔记的标题，判断哪几节的结论是你现在工作里正好缺的，再倒回去看对应的视频。案例数据文件单独拎出来，用你自己的业务数据替换一遍，跑通整个分析流程——这一步做完，资料包才真正变成你的东西。

面试前复习，不建议重刷视频。把笔记里的指标口径和拆解框架整理成一页纸，比什么都管用。

适合谁，不适合谁

如果你是从运营、产品、市场转分析，或者需要自己看数据做决策，这门课的口径意识训练对你很对口。但如果你指望它教你建模、写查询、搭数据仓库，那会失望——它从头到尾都在“业务侧”。把预期放对，4999 这个量级里，它的价值更多体现在框架训练和实战复现，而不是工具技能。

建议学完一轮后，拿自己手头一个真实的业务问题走完整套流程，写成一页分析小结。这比证书更能证明你会做业务分析。

业务数据分析（非编程）（业务数据分析4期）课程价值4999元

课程推荐

视频目录（39 节）

* 1 10-26-1数据分析工具介绍、数据分析流程介绍.mp4

* 2 10-26-2 随机事件、随机变量.mp4

* 3 10-26-3 概率分布、正态分布.mp4

* 4 10-26-4 卡方分布、t分布、F分布.mp4

* 5 10-26-5 峰度系数、箱线图、四分位距.mp4

* 6 10-27-1 大数定律、自由度、样本.mp4

* 7 10-27-2 点估计、抽样平均误差.mp4

* 8 10-27-3 区间估计.mp4

* 9 10-27-4 总体均值区间估计.mp4

* 10 10-27-5 分层抽样.mp4

* 11 10-27-6 假设检验.mp4

* 13 11-2-1单样本T检验.mp4

* 14 11-2-2两独立样本T检验.mp4

* 15 11-2-3两独立样本T检验—配对样本T检验.mp4

* 16 11-2-4方差分析概述.mp4

* 17 11-2-5单因素方差分析.mp4

* 18 11-2-6双因素方差分析.mp4

* 19 11-3-1 相关分析.mp4

* 20 11-3-2回归分析.mp4

* 21 11-3-3使用SPSS实现一元线性回归.mp4

* 22 11-3-4多元线性回归.mp4

* 23 11-3-5列联分析.mp4

* 24 11-3-6列联表中的相关测量及应该注意的问题.mp4

* 25 11-16-1线性回归.mp4

* 26 11-16-2 绩效分析.mp4

* 27 11-16-3 绩效线性回归分析.mp4

* 28 11-16-4 回归标准化残差.mp4

* 29 11-17-1 逻辑回归、交叉表.mp4

* 30 11-17-2 银行数据分析.mp4

* 31 11-17-3 可视分箱.mp4

* 32 11-17-4 图形、变量.mp4

* 33 11-23-1 相关性分析.mp4

* 34 11-23-2 逻辑回归.mp4

* 35 11-23-3 聚类分析.mp4

* 36 11-23-4 用户画像.mp4

* 37 11-24-1 RFM模型.mp4

* 38 11-24-2 客户细分表.mp4

* 39 11-24-3 时间序列.mp4

* 40 11-24-4 时间序列、R方.mp4