奈学的P6数据分析师 商业数据分析实战 数据挖掘项目课程是一门面向数据分析师和数据挖掘专业人员的实践性课程。该课程旨在培养学员的商业数据分析技能和数据挖掘实践经验，帮助学员能够在真实的商业场景中进行数据分析和挖掘，提供商业决策支持。
该课程包含以下内容：
1. 数据分析和挖掘基础知识：学习数据分析和挖掘的基本概念、技术和方法。
2. 数据预处理和清洗：学习数据预处理和清洗的常用技术和方法，包括缺失值处理、异常值处理、数据变换等。
3. 特征工程：学习特征选择、特征提取和特征构造等特征工程方法，以优化数据挖掘模型的性能。
4. 数据挖掘算法：学习常用的数据挖掘算法，包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等，以及它们的实际应用。
5. 模型评估和优化：学习如何评估和优化数据挖掘模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。
6. 商业数据分析案例实战：通过真实的商业数据分析案例，学习如何应用数据分析和挖掘技术解决商业问题，包括市场营销、客户分析、销售预测等。
7. 数据可视化：学习如何使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将数据分析结果以可视化的方式展示，以便更好地传达和沟通分析结果。
课程通过理论与实践相结合的教学方式，通过讲解理论知识和进行实际案例分析和实验项目，帮助学员掌握数据分析和挖掘的实际操作技能，并能够在实际工作中应用所学知识解决实际问题。
该课程适合已有一定数据分析基础的学员，想要进一步提升实际应用能力和解决商业问题的能力的人员参加。
《P6 资深数据分析工程师》是一门专为有志于成为数据分析师的伙伴量身定制的课程。有需要的同学可以慢慢品味.课程内容以如何从 0 到 1 培养一名数据分析师为核心课程设计理念，技术包含了数据分析师必备的核心技能，数据分析方法 + 数据分析工具 + 数据分析必备算法 + 7大热门行业12+企业级数据分析实战项目等.课程主要讲解商业智能分析方法&用户生命周期和用户增长模型,数据分析Excel技能,数据分析技能在各行业业务应用,数据分析项目实战等一系列内容,希望会对你有所帮助.全方位打造能力闭环，全面助力你成为一名合格的数据分析师.
课程截图：
课程目录： 数据分析-奈学-P6数据分析师 商业数据分析实战 数据挖掘项目课程/ ├──00主课 | ├──《P6数据分析师1期》01-数据分析概述[2022-03-31]_ev-.mp4 314.58M | ├──《P6数据分析师1期》02-Excel数据分析必备技能[2022-03-31]_ev-.mp4 499.86M | ├──《P6数据分析师1期》03-商业智能分析方法[2022-03-31]_ev-.mp4 304.03M | ├──《P6数据分析师1期》04-Excel电商数据分析实战[2022-03-31]_ev-.mp4 473.50M | ├──《P6数据分析师1期》05-MySQL必备技能[2022-03-31]_ev-.mp4 339.32M | ├──《P6数据分析师1期》06-MySQL函数及常用查询[2022-03-31]_ev-.mp4 333.75M | ├──《P6数据分析师1期》07-sql 练习[2022-03-31]_ev-.mp4 299.40M | ├──《P6数据分析师1期》08-sql分析实战[2022-03-31]_ev-.mp4 468.43M | ├──《P6数据分析师1期》09-Tableau商业智能可视化入门[2022-03-31]_ev-.mp4 345.71M | ├──《P6数据分析师1期》10-Tableau功能讲解[2022-03-31]_ev-.mp4 456.49M | ├──《P6数据分析师1期》11-Tableau视图创建（一）[2022-03-31]_ev-.mp4 503.02M | ├──《P6数据分析师1期》12-Tableau视图创建（二）[2022-03-31]_ev-.mp4 465.45M | ├──《P6数据分析师1期》13-PowerBI 数据分析可视化1[2022-03-31]_ev-.mp4 302.82M | ├──《P6数据分析师1期》14-Power BI 数据分析可视化2[2022-03-31]_ev-.mp4 490.71M | ├──《P6数据分析师1期》15-Power BI 数据分析可视化3[2022-03-31]_ev-.mp4 368.70M | ├──《P6数据分析师1期》16-Power BI 数据分析可视化4[2022-03-31]_ev-.mp4 431.02M | ├──《P6数据分析师1期》17-Power BI 数据分析可视化5[2022-03-31]_ev-.mp4 265.22M | ├──《P6数据分析师1期》18-Python数据分析编程1[2022-03-31]_ev-.mp4 387.19M | ├──《P6数据分析师1期》19-Python数据分析编程2[2022-03-31]_ev-.mp4 361.80M | ├──《P6数据分析师1期》20-Python数据分析编程3[2022-03-31]_ev-.mp4 348.88M | ├──《P6数据分析师1期》21-Python数据分析编程4[2022-04-06]_ev-.mp4 374.59M | ├──《P6数据分析师1期》22-Python数据分析编程5[2022-04-08]_ev-.mp4 350.68M | ├──《P6数据分析师1期》23-Python数据分析编程6[2022-04-12]_ev-.mp4 385.56M | ├──《P6数据分析师1期》24-Python数据分析编程7[2022-04-13]_ev-.mp4 394.63M | ├──《P6数据分析师1期》25-Python数据分析8[2022-04-18]_ev-.mp4 411.38M | ├──《P6数据分析师1期》26-Python数据分析9[2022-04-19]_ev-.mp4 432.62M | ├──《P6数据分析师1期》27-统计学基础-描述统计学[2022-04-27]_ev-.mp4 350.38M | ├──《P6数据分析师1期》28-统计学基础-中心极限定理[2022-05-05]_ev-.mp4 315.59M | ├──《P6数据分析师1期》29-统计学基础-假设检验和相关性分析[2022-05-10]_ev-.mp4 339.18M | ├──《P6数据分析师1期》30-统计学基础-抽样[2022-05-12]_ev-.mp4 319.87M | ├──《P6数据分析师1期》31-电商案例文本挖掘[2022-05-17]_ev-.mp4 503.19M | ├──《P6数据分析师1期》32-银行个人客户偏好分析[2022-05-18]_ev-.mp4 429.47M | ├──《P6数据分析师1期》33-信用评分卡实现全流程（一）[2022-05-23]_ev-.mp4 398.88M | └──《P6数据分析师1期》34-信用评分卡实现全流程（二）[2022-05-24]_ev-.mp4 434.09M ├──赠课-商业数据分析实战 | ├──Excel 商业数据分析实战 2[2022-05-17]_ev-.mp4 358.82M | ├──Excel 商业数据分析实战 3[2022-05-17]_ev-.mp4 339.59M | ├──Excel 商业数据分析实战 4[2022-05-17]_ev-.mp4 419.07M | └──Excel 商业数据分析实战1[2022-05-17]_ev-.mp4 392.89M ├──赠课-数据挖掘课程 | ├──Decision Tree(决策树)算法[2022-05-17]_ev-.mp4 320.64M | ├──Gradient Boosting Decison Tree(梯度提升决策树)[2022-05-17]_ev-.mp4 217.35M | ├──K-Means算法[2022-05-17]_ev-.mp4 228.24M | ├──P6数据分析师开班典礼[2022-01-08]_ev-.mp4 88.78kb | ├──Random Forest(随机森林)算法[2022-05-17]_ev-.mp4 345.88M | ├──Xgb模型实现高潜用户购买画像[2022-05-17]_ev-.mp4 326.70M | ├──高级课题：支持向量机算法-SVM[2022-05-17]_ev-.mp4 240.57M | ├──回归分析之Logistic回归算法[2022-05-17]_ev-.mp4 261.00M | ├──回归分析之线性回归算法[2022-05-17]_ev-.mp4 321.87M | └──极端梯度提升树-XGBoost[2022-05-17]_ev-.mp4 252.48M └──赠课-项目实战 | ├──建筑能源得分Python数据分析报告[2022-05-17]_ev-.mp4 558.56M | ├──金融行业风控分析之Python技术如何分析评分卡流程[2022-05-17]_ev-.mp4 396.83M | ├──企业资源管理RXSS项目(二)[2022-05-17]_ev-.mp4 400.52M | ├──企业资源管理RXSS项目[2022-05-17]_ev-.mp4 320.25M | └──天猫双十一Python美妆数据分析攻略[2022-05-17]_ev-.mp4 418.71M