Nanodegree key: nd100-cn
Version: 6.0.0
Locale: zh-cn
学习使用顶尖的数据分析工具，从数据中挖掘观点，完成你的职业提升。
Content
Part 01 : 学习社群和学前必知
欢迎来到商业数据分析纳米学位！
在这一部分，您将了解什么是纳米学位，教室使用指南以及常见问题。
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Module 01:
欢迎
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Lesson 01: 欢迎来到商业数据分析纳米学位！
欢迎你来到商业数据分析纳米学位！在这一章，你将了解课程概述，并在第一时间加入课程学员交流群，了解本纳米学位提供的服务内容，更高效地完成课程。
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Module 02:
基本教程
Part 02 : 商业分析篇：数据处理 (Project)
基于数据分析经典案例，初步了解使用 Excel 和 SQL 做数据分析。
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Module 01:
数据处理
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Lesson 01: 数据处理
你将学习到一些工具及它们的应用领域。 首先，你会了解到几个故事，通过简短的介绍来了解这些工具。
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Part 03 : 商业分析篇：描述统计学
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Module 01:
描述统计学
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Lesson 01: 描述统计学 I
在这节课中，你将学习数据类型、集中趋势测量、统计学表达式的基础知识。
- Concept 01: 欢迎！
- Concept 02: 数据是什么？它为什么如此重要？
- Concept 03: 数据类型（数值数据与分类数据）
- Concept 04: 练习：数据类型（数值与分类）
- Concept 05: 数据类型（定序与定类）
- Concept 06: 数据类型（连续与离散）
- Concept 07: 数据类型总结
- Concept 08: 练习：数据类型（有序分类与无序分类）
- Concept 09: 练习：数据类型（离散与连续）
- Concept 10: 概括统计简介
- Concept 11: 集中趋势测量（均值）
- Concept 12: 集中趋势测量（均值）
- Concept 13: 集中趋势测量（中位数）
- Concept 14: 集中趋势测量（中位数）
- Concept 15: 集中趋势测量（众数）
- Concept 16: 集中趋势测量（众数）
- Concept 17: 表达式是什么？
- Concept 18: 随机变量
- Concept 19: 练习：变量类型
- Concept 20: 大小写
- Concept 21: 练习：表达式介绍
- Concept 22: 是否有更好的方式？
- Concept 23: 求和
- Concept 24: 均值表达式
- Concept 25: 练习：求和
- Concept 26: 练习：均值表达式
- Concept 27: 表达式总结
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Lesson 02: 描述统计学 II
在本课中，你将了解与数值数据相关的离散程度、形状和异常值的度量。你还将首次接触推论统计。
- Concept 01: 什么是离散程度测量？
- Concept 02: 直方图
- Concept 03: 工作日与周末：有何区别？
- Concept 04: 五数概括法简介
- Concept 05: 练习：五数概括法练习
- Concept 06: 如果我只想用一个数字呢？
- Concept 07: 标准差与方差简介
- Concept 08: 标准差计算
- Concept 09: 离散程度测量（计算和单位）
- Concept 10: 标准差和方差简介
- Concept 11: 为何要用标准差？
- Concept 12: 要点总结
- Concept 13: 进阶：标准差和方差
- Concept 14: 练习：应用标准差和方差
- Concept 15: 习题集 1：测量离散程度的最后练习
- Concept 16: 集中趋势和离散程度测量总结
- Concept 17: 形状
- Concept 18: 现实世界中的数据形状
- Concept 19: 练习：形状和异常值（有什么影响？）
- Concept 20: 形状和异常值
- Concept 21: 处理异常值
- Concept 22: 异常值处理建议
- Concept 23: 练习：形状和异常值（比较分布）
- Concept 24: 练习：形状和异常值（可视化）
- Concept 25: 练习：形状与异常值（最终练习）
- Concept 26: 描述统计总结
- Concept 27: 描述统计与推论统计
- Concept 28: 练习：描述统计与推论统计（优达学城学生）
- Concept 29: 练习：描述统计与推论统计（百吉饼）
- Concept 30: 描述统计与推论统计总结
- Concept 31: 总结
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Part 04 : 商业分析篇：电子表格处理数据 (Project)
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Module 01:
电子表格
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Lesson 01: 电子表格 1：入门
在本课中，你将学习开始使用电子表格：创建和保存电子表格、基本操作、填充和寻址。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 为何要用电子表格？
- Concept 03: 电子表格的优点
- Concept 04: 入门
- Concept 05: 导航：工作表
- Concept 06: 列和行标签
- Concept 07: 导航：菜单栏
- Concept 08: 菜单栏
- Concept 09: 导航：快捷键
- Concept 10: 填充
- Concept 11: 复制数据
- Concept 12: 练习：复制数据
- Concept 13: 区域寻址
- Concept 14: 区域寻址
- Concept 15: 相对与绝对寻址
- Concept 16: 相对与绝对寻址
- Concept 17: 插入和删除
- Concept 18: 练习：插入和删除
- Concept 19: 保存数据
- Concept 20: 文件类型
- Concept 21: 概括
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Lesson 02: 电子表格 2：处理数据
在本课中，你将学习在电子表格中处理数据：公式、函数、删除重复行、拆分列、筛选和排序。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 单元格公式
- Concept 03: 练习：电子表格函数
- Concept 04: SUBSTITUTE 函数
- Concept 05: 练习：SUBSTITUTE 函数
- Concept 06: 提取文本
- Concept 07: 练习：提取文本
- Concept 08: 调整文本格式
- Concept 09: 练习：UPPER、LOWER 和 PROPER 函数
- Concept 10: 数学函数
- Concept 11: 练习：数学函数
- Concept 12: 重复行
- Concept 13: 练习：重复行
- Concept 14: 拆分列
- Concept 15: 练习：拆分列
- Concept 16: 数据排序
- Concept 17: 练习：数据排序
- Concept 18: 筛选数据
- Concept 19: 练习：筛选数据
- Concept 20: 概括
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Lesson 03: 电子表格 3：分析数据
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 聚合函数
- Concept 03: 聚合函数
- Concept 04: 逻辑函数：IF 函数
- Concept 05: 练习：比较运算符
- Concept 06: 逻辑函数：AND、OR、NOT
- Concept 07: 练习：逻辑函数
- Concept 08: 条件聚合函数
- Concept 09: 练习：COUNTIF、SUMIF 函数
- Concept 10: 数据透视表
- Concept 11: 练习：数据透视表
- Concept 12: 命名区域
- Concept 13: 命名区域
- Concept 14: Lookup 函数
- Concept 15: 练习：VLOOKUP 函数
- Concept 16: 概括
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Lesson 04: 电子表格 4：可视化数据
在这节课中，你将学习使用电子表格以专业的方式展示数据：图表、直方图、箱线图和数据格式。
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Part 05 : 商业分析篇：商业思维与业务分析
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Module 01:
业务指标体系
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Lesson 01: 业务指标
本课程将介绍如何业务分析师在一系列业务职能中使用的业务指标。 您还将学习如何计算和解释关键绩效指标。
- Concept 01: 介绍
- Concept 02: 课程框架
- Concept 03: 关键绩效指标
- Concept 04: 提出问题
- Concept 05: 业务流程
- Concept 06: 业务流程：营销 Marketing
- Concept 07: 业务流程：增长 Growth
- Concept 08: 客户旅程 Customer Journey
- Concept 09: 营销漏斗 Marketing Funnel
- Concept 10: 点进率
- Concept 11: 平均点击成本
- Concept 12: 平均潜在用户获得成本
- Concept 13: 获取客户成本
- Concept 14: 优化营销漏斗
- Concept 15: 每次获取成本
- Concept 16: 客户终身价值
- Concept 17: 客户终身价值测验的答案
- Concept 18: 客户终身价值介绍
- Concept 19: 销售指标
- Concept 20: 销售漏斗
- Concept 21: 总订单量
- Concept 22: 平均交易规模
- Concept 23: 平均成交时间
- Concept 24: 核实理解程度：销售指标
- Concept 25: 巩固练习：营销
- Concept 26: 增长指标
- Concept 27: 参与度指标
- Concept 28: 用户黏度
- Concept 29: 客户流失率
- Concept 30: 财务指标
- Concept 31: 损益表
- Concept 32: 毛利润率
- Concept 33: 边际收益
- Concept 34: 巩固练习：财务和增长指标
- Concept 35: 数据分布
- Concept 36: 数据分组
- Concept 37: 概要
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Lesson 02: Excel 建模销售预测
本课程将讲解销售和财务预测模型的基础知识。你将学习如何使用 Excel 和其他表格工具中的高级 Lookup 函数和数据验证工具来创建预测模型。
- Concept 01: 介绍
- Concept 02: 课程框架
- Concept 03: 建模介绍
- Concept 04: 自上而下的方法
- Concept 05: 自下而上的方法
- Concept 06: 模型的组成部分
- Concept 07: 历史数据与假设
- Concept 08: 自下而上的销售预测
- Concept 09: 自上而下的销售预测
- Concept 10: 小测验：自上而下的销售预测
- Concept 11: 测验答案：自上而下的销售预测
- Concept 12: 情境或敏感度分析
- Concept 13: 现在我们来看看电子表格工具
- Concept 14: 数据验证
- Concept 15: Index 函数
- Concept 16: 使用 Match 函数来筛选出满足某个条件的内容
- Concept 17: 使用 Index 和 Match 函数来筛选出满足多个条件的内容
- Concept 18: Offset — 第一部分
- Concept 19: Offset 和 Match 函数 — 第二部分
- Concept 20: 小测验：自下而上的财务预测
- Concept 21: 测验答案：自下而上的财务预测
- Concept 22: 祝贺你
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Part 06 : 商业分析篇：推论统计学与 A/B 测试
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Module 01:
推论统计学
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Lesson 02: 基础知识 1 - 概率
- Concept 01: 概率简介
- Concept 02: 抛掷硬币
- Concept 03: 公平硬币
- Concept 04: 非公平硬币 1
- Concept 05: 非公平硬币 2
- Concept 06: 非公平硬币 3
- Concept 07: 互补的结果
- Concept 08: 两次抛掷 1
- Concept 09: 两次抛掷 2
- Concept 10: 两次抛掷 3
- Concept 11: 两次抛掷 4
- Concept 12: 两次抛掷 5
- Concept 13: 正面一次 1
- Concept 14: 正面一次 2
- Concept 15: 三分之一 1
- Concept 16: 三分之一 2
- Concept 17: 掷出偶数
- Concept 18: 抛掷两次骰子
- Concept 19: 概率总结
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Lesson 03: 基础知识 2 - 二项分布
- Concept 01: 二项分布
- Concept 02: 二项式
- Concept 03: 正反面
- Concept 04: 正反面 2
- Concept 05: 掷硬币 5 次出现 1 次正面
- Concept 06: 掷硬币 5 次出现 2 次正面
- Concept 07: 掷硬币 5 次出现 3 次正面
- Concept 08: 掷硬币 10 次出现 5 次正面
- Concept 09: 公式
- Concept 10: 排列
- Concept 11: 二项式 1
- Concept 12: 二项式 2
- Concept 13: 二项式 3
- Concept 14: 二项式 4
- Concept 15: 二项式 5
- Concept 16: 二项式 6
- Concept 17: 二项式总结
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Lesson 05: 基础知识 4 - 正态分布 2
学习概率密度函数（PDF），正态分布和 Z 表格。
- Concept 01: 概率密度函数简介
- Concept 02: 概率
- Concept 03: 认识概率密度函数
- Concept 04: 概率大于
- Concept 05: 概率小于
- Concept 06: 2个标准偏差以下或以上
- Concept 07: Facebook 好友比例
- Concept 08: 大于 262
- Concept 09: 介于 118 和 226 之间
- Concept 10: 小于 240
- Concept 11: Z-表格
- Concept 12: 使用Z-表格
- Concept 13: Karma
- Concept 14: 每篇帖子的平均 Karma 分数
- Concept 15: 每篇帖子的 Karma 分数的标准偏差
- Concept 16: 整数标准偏差
- Concept 17: 小于 5
- Concept 18: 大于 20
- Concept 19: 介于 10 和 16 之间
- Concept 20: 前 5%
- Concept 21: 真棒！
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Lesson 06: 基础知识 5 - 抽样分布
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 比较样本均值
- Concept 03: 在拉斯维加斯赌博
- Concept 04: 正四面体骰子
- Concept 05: 样本总数
- Concept 06: 每个样本的均值
- Concept 07: 样本均值的均值
- Concept 08: 抽样分布
- Concept 09: 概率均值 >= 3
- Concept 10: 我们在比较均值时需要什么信息
- Concept 11: 计算标准偏差
- Concept 12: 标准偏差之间的关系
- Concept 13: 标准偏差的比率
- Concept 14: 抽样分布的标准偏差
- Concept 15: 中心极限定理
- Concept 16: 掷 1 次骰子
- Concept 17: 掷 2 次骰子
- Concept 18: 找到标准误差
- Concept 19: 掷 5 次骰子
- Concept 20: 平均 5 次骰子的标准误差
- Concept 21: n 增加时的标准误差
- Concept 22: n 增加时分布的形状
- Concept 23: 模拟应用
- Concept 24: M&Ms
- Concept 25: M&M CLT
- Concept 26: 使用抽样分布
- Concept 27: Klout
- Concept 28: Klout 参数
- Concept 29: Klout 抽样分布（均值）
- Concept 30: Klout 抽样分布（标准偏差）
- Concept 31: 抽样分布形状
- Concept 32: 获得高 Klout 分数有什么好处？
- Concept 33: 分布中均值的位置
- Concept 34: 获得均值的概率
- Concept 35: 低概率 = 因果关系吗？
- Concept 36: 增加样本量
- Concept 37: 均值位置
- Concept 38: 均值概率
- Concept 39: 全民参与的小实验
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Lesson 07: 参数估计
- Concept 01: 概述
- Concept 02: 所处理的总体的均值
- Concept 03: 总体均值和样本均值
- Concept 04: 样本均值的百分比
- Concept 05: 大概的误差范围
- Concept 06: 总体均值的区间估计
- Concept 07: 置信区间边界
- Concept 08: 精确的 Z 值
- Concept 09: 抽样分布
- Concept 10: 95% 置信区间 - 精确的 Z 值
- Concept 11: 泛化点估计值
- Concept 12: 泛化置信区间
- Concept 13: 更大样本量的置信区间范围
- Concept 14: n = 250 时的置信区间
- Concept 15: 样本越大，置信区间越小
- Concept 16: 98% 置信区间的 Z 值
- Concept 17: 查找 98% 置信区间
- Concept 18: Z 的临界值
- Concept 19: 参与率
- Concept 20: 假设检验歌曲
- Concept 21: 点估计值参与率
- Concept 22: 标准误差
- Concept 23: 置信区间边界
- Concept 24: 泛化置信区间
- Concept 25: 泛化置信区间
- Concept 26: 对参与和学习进行打分
- Concept 27: 样本结果
- Concept 28: 是什么统计数据？
- Concept 29: 抽样分布
- Concept 30: 样本均值的 Z 值
- Concept 31: 概率样本均值至少为…
- Concept 32: 这是什么意思？
- Concept 33: 小结
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Lesson 08: 假设检验
- Concept 01: 可能或不可能
- Concept 02: α 水平
- Concept 03: Z 临界值 0.05
- Concept 04: Z 临界值 0.01
- Concept 05: Z 临界值 0.001
- Concept 06: 临界区域
- Concept 07: 显著性
- Concept 08: Darts 设计
- Concept 09: Z 值
- Concept 10: 双尾临界值 0.05
- Concept 11: 双尾检验
- Concept 12: 双尾概率
- Concept 13: 双尾临界值 0.01
- Concept 14: 双尾临界值 0.001
- Concept 15: 假设
- Concept 16: 拒绝零假设失败
- Concept 17: 拒绝零假设证据
- Concept 18: 均值和标准偏差
- Concept 19: 零假设
- Concept 20: 对立假设
- Concept 21: 单尾或双尾
- Concept 22: 进行假设检验
- Concept 23: 临界值 0.05
- Concept 24: 样本均值的 Z 值
- Concept 25: 假设检验的结果
- Concept 26: 增加样本量
- Concept 27: 拒绝或拒绝失败
- Concept 28: 获得均值的概率
- Concept 29: 决策失误
- Concept 30: 热饮料
- Concept 31: 下雨
- Concept 32: 发生了什么？
- Concept 33: 发生了什么？
- Concept 34: 容易产生误解
- Concept 35: 结束这节课...
- Concept 36: 假设检验
- Concept 37: 增加参与度？
- Concept 38: 小样本假设检验 - t 检验
- Concept 39: 小样本假设检验 - 自助法
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Module 02:
A/B 测试
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Lesson 01: A/B 测试简介
- Concept 01: 什么是 A/B 测试
- Concept 02: A/B 测试的应用方式
- Concept 03: A/B 测试的本质
- Concept 04: 在什么情况下使用 A/B 测试
- Concept 05: 在什么情况下不使用 A/B 测试
- Concept 06: 试验中的政策和伦理问题
- Concept 07: IRB 的四项原则
- Concept 08: 第一项原则：风险
- Concept 09: 评估风险
- Concept 10: 第二项与第三项原则
- Concept 11: 第四项原则：数据敏感性
- Concept 12: 评估数据敏感性
- Concept 13: 问题和同意
- Concept 14: 原则总结
- Concept 15: 哪些测试需要进一步审查？
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Lesson 02: 【案例分析】A/B 测试的统计学原理
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 商业案例
- Concept 03: 设计试验的思考框架
- Concept 04: 试验方案 - 1
- Concept 05: 运行试验之前
- Concept 06: 估计点击率
- Concept 07: 哪个分布？
- Concept 08: 开展试验
- Concept 09: 试验所需要的样本数
- Concept 10: 试验所需要的时间
- Concept 11: 试验之后
- Concept 12: 合理性检查
- Concept 13: 统计显著性
- Concept 14: 得出结论
- Concept 15: 试验方案 - 2
- Concept 16: 多个指标分析中的不同
- Concept 17: Bonferroni 校正
- Concept 18: 总结
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Part 07 : 商业分析篇：商业预测分析 (Project)
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Module 01:
分析问题解决框架
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Module 02:
选择分析方法
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Lesson 01: 选择分析方法
根据商业问题的具体情境，选择最合适的分析方法。
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Module 03:
线性回归
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Lesson 01: 线性回归
构建、验证和应用线性回归模型来解决业务问题。
- Concept 01: 商业问题
- Concept 02: 解决商业问题
- Concept 03: 练习：数据理解
- Concept 04: 数据理解解决方案
- Concept 05: 问题解决框架
- Concept 06: 线性回归简介
- Concept 07: Google 表格中的线性方程
- Concept 08: 线性回归验证
- Concept 09: 练习：简单线性回归
- Concept 10: 简单线性回归解决方案
- Concept 11: 多元线性回归简介
- Concept 12: 多元线性回归概念
- Concept 13: Excel 的多元线性回归
- Concept 14: 多元线性回归验证
- Concept 15: 线性回归与分类变量
- Concept 16: 虚拟变量练习
- Concept 17: 解释线性回归结果
- Concept 18: 评估方程
- Concept 19: 评估方程解决方案
- Concept 20: 分析总结
- Concept 21: 课程概括
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Module 04:
预测商业决策带来的收益增长
Part 08 : 商业分析篇：市场营销分析
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Module 01:
content
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Lesson 01: 市场营销基础
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 生态体系
- Concept 03: 生态体系 - 测验
- Concept 04: 收集数据
- Concept 05: 收集数据 - 测验
- Concept 06: 数据整合
- Concept 07: 数据整合- 测验
- Concept 08: 分析流程
- Concept 09: 分析流程 - 测验
- Concept 10: 分析指标
- Concept 11: 分析指标 - 测验
- Concept 12: 寻找问题的答案
- Concept 13: 寻找问题的答案 - 测验
- Concept 14: 常见问题
- Concept 15: 常见指标
- Concept 16: 常见指标 - 测验
- Concept 17: 业务目标
- Concept 18: 业务目标 - 测验
- Concept 19: 框架
- Concept 20: 框架 - 测验
- Concept 21: 营销漏斗
- Concept 22: 营销媒介种类
- Concept 23: 营销媒介种类 - 测验
- Concept 24: 复习
- Concept 25: 实验
- Concept 26: 行动方案
- Concept 27: 行动方案 - 测验
- Concept 28: 工作建议
- Concept 29: 分析原则
- Concept 30: 分析原则 - 测验
- Concept 31: 总结
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Lesson 02: 重要指标
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 海盗模型
- Concept 03: 海盗模型 - 测验
- Concept 04: 客户旅途衡量
- Concept 05: 客户旅途衡量 - 测验
- Concept 06: 分析摘要
- Concept 07: 分析摘要（文本）
- Concept 08: 分析摘要 - 测验
- Concept 09: 业务故事
- Concept 10: 业务故事（文本）
- Concept 11: 业务故事 - 测验
- Concept 12: 客户故事
- Concept 13: 客户故事（文本）
- Concept 14: 客户故事 - 测验
- Concept 15: 客户旅程
- Concept 16: 测试与学习计划
- Concept 17: 测试&学习计划（文本）
- Concept 18: 测试&学习计划 - 测验
- Concept 19: 分析摘要模板
- Concept 20: 知识回顾
- Concept 21: 分析摘要 - 测验
- Concept 22: 客户细分
- Concept 23: 客户细分 - 测验
- Concept 24: 选取工具
- Concept 25: 选取工具 - 测验
- Concept 26: 社交媒体与网络监测工具
- Concept 27: 社交媒体与网络监测工具（拓展）
- Concept 28: 社交媒体与网络监测工具 - 测验
- Concept 29: 搜索分析工具
- Concept 30: 搜索分析工具（拓展）
- Concept 31: 搜索分析工具 - 测验
- Concept 32: 受众分析工具
- Concept 33: 受众分析 - 测验
- Concept 34: 内容分析工具
- Concept 35: 内容分析工具（拓展）
- Concept 36: 内容分析工具 - 测验
- Concept 37: 总结
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Lesson 04: 宏观市场分析
- Concept 01: 宏观市场分析
- Concept 02: 市场规模&市场份额
- Concept 03: 市场规模&市场份额的计算方式
- Concept 04: 市场规模&市场份额 - 测验
- Concept 05: 渗透率
- Concept 06: 渗透率 - 测验
- Concept 07: 品牌资产
- Concept 08: 品牌资产问卷设计
- Concept 09: 品牌资产 - 测验
- Concept 10: 行业趋势
- Concept 11: 行业趋势 - 拓展
- Concept 12: 行业趋势 - 测验
- Concept 13: 竞争对手分析
- Concept 14: 竞争对手分析（步骤）
- Concept 15: 竞争对手分析 - 测验
- Concept 16: 营销渠道分析
- Concept 17: 营销渠道分析（拓展）
- Concept 18: 营销渠道分析 - 测验
- Concept 19: NPS
- Concept 20: 计算 NPS
- Concept 21: NPS - 测验
- Concept 22: 客户满意度
- Concept 23: 客户满意度 - 测验
- Concept 24: 销售回报率
- Concept 25: 销售回报率 - 测验
- Concept 26: 产品溢价
- Concept 27: 产品溢价 - 测验
- Concept 28: 基线
- Concept 29: 本课总结
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Part 09 : 工具篇：SQL - 数据提取
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Module 01:
SQL Lessons
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Lesson 01: 基础 SQL
- Concept 01: 视频：SQL 简介
- Concept 02: 视频：Parch & Posey 数据
- Concept 03: 视频 + 文本：Parch & Posey 数据
- Concept 04: 练习：ERD 基础知识
- Concept 05: 文本：SQL 内容的映射
- Concept 06: 视频：为什么使用 SQL
- Concept 07: 视频：数据库如何存储数据
- Concept 08: 文本 + 练习：数据库类型
- Concept 09: 视频：语句类型
- Concept 10: 语句
- Concept 11: 视频：SELECT 和 FROM
- Concept 12: 文本 + 练习：你的第一个查询
- Concept 13: 解决方案：你的第一个查询解决方案
- Concept 14: 文本：格式化最佳方法
- Concept 15: 视频：LIMIT
- Concept 16: 练习：LIMIT
- Concept 17: 解决方案：LIMIT
- Concept 18: 视频: ORDER BY
- Concept 19: 练习: ORDER BY
- Concept 20: 解决方案：ORDER BY
- Concept 21: 视频：ORDER BY（第二部分）
- Concept 22: 练习：ORDER BY（第二部分）
- Concept 23: 解决方案：ORDER BY（第二部分）
- Concept 24: 视频：WHERE
- Concept 25: 练习：WHERE
- Concept 26: 解决方案：WHERE
- Concept 27: 视频：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 28: 练习：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 29: 解决方案：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 30: 视频：算术运算符
- Concept 31: 练习：算术运算符
- Concept 32: 解决方案：算术运算符
- Concept 33: 文本：逻辑运算符简介
- Concept 34: 视频：LIKE
- Concept 35: 练习：LIKE
- Concept 36: 解决方案：LIKE
- Concept 37: 视频：IN
- Concept 38: 练习: IN
- Concept 39: 解决方案：IN
- Concept 40: 视频: NOT
- Concept 41: 练习: NOT
- Concept 42: 解决方案：NOT
- Concept 43: 视频: AND 和 BETWEEN
- Concept 44: 练习：AND 和 BETWEEN
- Concept 45: 解决方案: AND 和 BETWEEN
- Concept 46: 视频: OR
- Concept 47: 练习：OR
- Concept 48: 解决方案：OR
- Concept 49: 文本：概括和后续内容
-
Lesson 02: SQL 连接
- Concept 01: 视频：JOIN 简介
- Concept 02: 视频：为何要将数据拆分为不同的表格？
- Concept 03: 视频：你的第一个 JOIN
- Concept 04: 文本 + 练习：你的首个 JOIN
- Concept 05: 解决方案：你的首个 JOIN
- Concept 06: Text: ERD 提醒
- Concept 07: 文本: 主键和外键
- Concept 08: 练习：主外键关系
- Concept 09: 文本 + 练习：JOIN 回顾
- Concept 10: 视频：别名
- Concept 11: 练习：JOIN 问题（第一部分）
- Concept 12: 解决方案：JOIN 问题（第一部分）
- Concept 13: 视频：其他 JOIN 的目的
- Concept 14: 视频：LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN’
- Concept 15: 文本：其他 JOIN 注意事项
- Concept 16: LEFT 和 RIGHT JOIN
- Concept 17: 解决方案： LEFT 和 RIGHT JOIN
- Concept 18: 视频：JOIN 和过滤
- Concept 19: 练习：最后的检测
- Concept 20: 解决方案：最后的检测
- Concept 21: 文本：总结和后续内容
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Lesson 03: SQL 聚合
- Concept 01: 视频: 聚合简介
- Concept 02: 视频: NULL 简介
- Concept 03: 视频: NULL 和聚合
- Concept 04: 视频 + 文本：第一个聚合函数 - COUNT
- Concept 05: 视频: COUNT 与 NULL
- Concept 06: 视频: SUM
- Concept 07: 练习：SUM
- Concept 08: 解决方案：SUM
- Concept 09: 视频: MIN 与 MAX
- Concept 10: 视频: AVG
- Concept 11: 练习：MIN、MAX 与 AVG
- Concept 12: 解决方案: MIN、MAX 与 AVG
- Concept 13: 视频: GROUP BY
- Concept 14: 练习：GROUP BY
- Concept 15: 解决方案：GROUP BY
- Concept 16: 视频: GROUP BY（第二部分）
- Concept 17: 练习：GROUP BY（第二部分）
- Concept 18: 解决方案：GROUP BY（第二部分）
- Concept 19: 视频: DISTINCT
- Concept 20: 练习：DISTINCT
- Concept 21: 解决方案：DISTINCT
- Concept 22: 视频：HAVING
- Concept 23: 练习：HAVING
- Concept 24: 解决方案：HAVING
- Concept 25: 视频: DATE 函数
- Concept 26: 视频: DATE 函数 II
- Concept 27: 练习：DATE 函数
- Concept 28: 解决方案：DATE 函数
- Concept 29: 视频: CASE 语句
- Concept 30: 视频: CASE 与聚合
- Concept 31: 练习：CASE
- Concept 32: 解决方案：CASE
- Concept 33: 文本: 总结
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Lesson 04: SQL 子查询和临时表格
- Concept 01: 视频： 简介
- Concept 02: 视频： 子查询简介
- Concept 03: 视频 + 练习：编写你的首个子查询
- Concept 04: 解决方案：编写你的首个子查询
- Concept 05: 文本：子查询格式
- Concept 06: 视频： 关于子查询的更多内容
- Concept 07: 练习：关于子查询的更多内容
- Concept 08: 解决方案：关于子查询的更多内容
- Concept 09: 练习：爱上子查询
- Concept 10: 解决方案：爱上子查询
- Concept 11: 视频： WITH
- Concept 12: 文本 + 练习：WITH 与子查询
- Concept 13: 练习：WITH
- Concept 14: 解决方案：WITH
- Concept 15: 视频：子查询总结
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Lesson 05: SQL 数据清理
数据清理是数据分析的重要步骤，你在本课中将会学到如何使用 SQL 进行数据清理。
- Concept 01: 视频: SQL 数据清理简介
- Concept 02: 视频: LEFT 与 RIGHT
- Concept 03: 练习：LEFT 与 RIGHT
- Concept 04: 解决方案：LEFT 与 RIGHT
- Concept 05: 视频: POSITION、STRPOS 和 SUBSTR
- Concept 06: 练习：POSITION、STRPOS 和 SUBSTR - AME DATA AS QUIZ 1
- Concept 07: 解决方案：POSITION、STRPOS 和 SUBSTR
- Concept 08: 视频: CONCAT
- Concept 09: 练习：CONCAT
- Concept 10: 解决方案：CONCAT
- Concept 11: 视频: CAST
- Concept 12: 练习：CAST
- Concept 13: 解决方案：CAST
- Concept 14: 视频: COALESCE
- Concept 15: 练习：COALESCE
- Concept 16: 解决方案：COALESCE
- Concept 17: 视频 + 文本: 总结
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Part 10 : 工具篇：Tableau - 数据可视化
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Module 01:
数据可视化
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Lesson 01: 数据可视化基础知识
这部分不是你完成挑战的必修，但如果你感兴趣，你可以了解使用数据可视化的优势以及构建可视化基础原则！
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Lesson 03: 用 Tableau 创建可视化图表
学习如何使用 Tableau 创建可视化图表
- Concept 01: 什么是 Tableau？
- Concept 02: 安装 Tableau
- Concept 03: 连接数据
- Concept 04: 合并数据
- Concept 05: 工作表界面
- Concept 06: 汇总和粒度
- Concept 07: Show Me 功能
- Concept 08: 层级
- Concept 09: 标记选项
- Concept 10: 标记练习
- Concept 11: 组图（small multiples）
- Concept 12: 双坐标轴
- Concept 13: 过滤器
- Concept 14: 散点图和小多组图结合
- Concept 15: 组和集合
- Concept 16: 为世界杯数据绘制可视化地图
- Concept 17: 计算字段
- Concept 18: 表格计算
- Concept 19: 更多Tableau数据
- Concept 20: 可视化练习：最热技能
- Concept 21: 可视化练习：最热技能箱线图
- Concept 22: 可视化练习：最热技能分布图
- Concept 23: 小结
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Lesson 04: 通过 Tableau 讲故事
在本课程中，你将向Tableau专家学习，并开始整理你自己的数据面板和故事。
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Part 11 : 毕业项目 Capstone (Project)
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Module 01:
毕业项目
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Lesson 01: SQL - 基于零售数据挖掘业务特征
如果你选择优先学习的是 SQL 课程，请选择本项目！
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Lesson 02: Tableau - 为电影数据创建可视化
如果你选择优先学习的是 Tableau 课程，请选择本项目！
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Lesson 03: 项目提交
无论你完成了哪个项目，你都可以在本处提交项目！
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Part 12 (Elective) : 商业数据分析初探（可试学）
掌握适用于任何行业的数据分析基础，制定数据驱动的决策。
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Module 01:
商业问题解决框架
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Module 02:
数据提取基础
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Module 03:
SQL 基础
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Lesson 01: SQL 基础
- Concept 01: 视频：语句类型
- Concept 02: 语句
- Concept 03: 视频：SELECT 和 FROM
- Concept 04: 文本 + 练习：你的第一个查询
- Concept 05: 解决方案：你的第一个查询解决方案
- Concept 06: 文本：格式化最佳方法
- Concept 07: 视频：LIMIT
- Concept 08: 练习：LIMIT
- Concept 09: 解决方案：LIMIT
- Concept 10: 视频: ORDER BY
- Concept 11: 练习: ORDER BY
- Concept 12: 解决方案：ORDER BY
- Concept 13: 视频：ORDER BY（第二部分）
- Concept 14: 练习：ORDER BY（第二部分）
- Concept 15: 解决方案：ORDER BY（第二部分）
- Concept 16: 视频：WHERE
- Concept 17: 练习：WHERE
- Concept 18: 解决方案：WHERE
- Concept 19: 视频：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 20: 练习：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 21: 解决方案：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 22: 概括和提示
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Module 04:
项目准备
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Module 05:
网红咖啡店的商业决策