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课程讲师
2011年德国奥格斯堡大学，理论物理与数学双专业研究生
后在巴伐利亚州奥格斯堡环境科学研究中心和慕尼黑加兴Max-Planck研究院从事与能源战略和新能源开发工作。
擅长数据分析与数据挖掘，精通Python、VBA、R语言等
数据分析方法论
总课时：07小时19分39秒
Python数据分析2.0-金融
总课时：21小时22分20秒
Python数据分析2.0-零售版
总课时：23小时43分09秒
学习记录
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第1章 数据分析基础知识
1.1. 2.数据分析概述
1.2. 3.数据分析基本流程
1.3. 4.简单的统计学概念
1.4. 5.数据分析工具简介
第2章 数据分析模型分析
2.1. 6.数据分析建模基础
2.2. 7.商业数据分析模型
第3章 初识Python
3.1. 9.jupyter的安装与简单使用
3.2. 10.初识python脚本
3.3. 11.python变量以及命名规范
3.4. 12.python数据类型及转换（可选）
3.5. 13.python算术运算符
3.6. 14.比较赋值逻辑运算符
3.7. 15.其它运算符和运算优先级
3.8. 16.python语句分类
3.9. 17.python分支结构
3.10. 18.python循环结构
3.11. 19.其它流程控制语句（可选）
第4章 用Python函数解决基本问题
4.1. 20.函数定义
4.2. 21.函数参数
4.3. 22.函数变量
4.4. 23.range函数
4.5. 24.zip函数
4.6. 25.sorted函数（可选）
4.7. 26.其它内置函数（可选）
第5章 常见的Python 数据类型
5.1. 27.字符串的定义
5.2. 28.转义字符
5.3. 29.字符串的格式化操作（可选）
5.4. 30.字符串的检测和简单变换（可选）
5.5. 31.列表的定义及运算操作
5.6. 32.列表的函数操作
5.7. 33.字典的定义与操作 (logo)
5.8. 34.字典的函数操作（可选）
5.9. 35.元组与集合（可选）
5.10. 36.字典与列表推导式
第6章 可复用的Python内置模块
6.1. 37.内置模块-math（可选）
6.2. 38.内置模块-time（可选）
6.3. 39.类与对象（可选）
6.4. 40.动态对象（可选）
6.5. 41.第三方模块的安装与使用
第7章 用Python高效处理数据
7.1. 61.正则基本知识
7.2. 62.正则表达式1
7.3. 63.正则表达式2
7.4. 64.正则表达式3和精美正则案例
7.5. 42.面向对象的设计思想
7.6. 43.数组的创建
7.7. 44.数组常用属性与方法（可选）
7.8. 45.数组的索引
7.9. 46.数组的切片
7.10. 47.数组复杂切片（可选）
7.11. 48.数组的计算（可选）
7.12. 49.series创建和常用属性
7.13. 50.数据框的创建
7.14. 51.数据框的基本属性和方法
7.15. 52.数据框的索引
7.16. 53.数据框的切片
7.17. 54.数据框的计算
7.18. 55.数据框的空值处理及行列删除
7.19. 56.series的索引和切片（可选）
7.20. 57.数据框的索引重建与数据读取
7.21. 58.数据框的保存
7.22. 59.数据框的分组
7.23. 60.数据框的连接
第8章 基于用户维度分析
8.1. 65.金融产品潜在客户挖掘一前备知识-1
8.2. 66.金融产品潜在客户挖掘-前备知识-2
8.3. 66.金融产品潜在客户挖掘-前备知识-2
8.4. 67.项目内容介绍-1-成交客户画像挖掘
8.5. 68.项目内容介绍-2-成交客户画像挖掘
8.6. 69.项目内容介绍-3-成交客户画像挖掘
8.7. 70.项目内容-4-成交客户画像挖掘
8.8. 71.项目内容-5-成交客户画像挖掘
8.9. 71.项目内容-5-成交客户画像挖掘
8.10. 72.项目内容-6-成交客户画像挖掘
8.11. 73.方案1-成交客户画像挖掘-代码-1
8.12. 74.方案1-成交客户画像挖掘-代码-2
8.13. 75.方案1-成交客户画像挖掘-代码-3
8.14. 76.方案1-成交客户画像挖掘-代码-4
8.15. 77.方案1-成交客户画像挖掘-代码-5
8.16. 78.方案2-1-机器学习预测客户类型-代码-1
8.17. 79.方案2-2-机器学习预测客户类型-代码-2
8.18. 80.方案2-3-机器学习预测客户类型-代码-3
8.19. 81.方案2-4-机器学习预测客户类型-代码-4
8.20. 82.方案2-5-机器学习预测客户类型-代码-5
8.21. 83.方案2-6-机器学习预测客户类型-代码-6
8.22. 84.方案2-7-机器学习预测客户类型-代码-7
第9章 基于产品维度分析
9.1. 85.用户交易分析-前备知识
9.2. 86.用户交易分析-项目介绍
9.3. 87.用户交易分析-代码1
9.4. 88.用户交易分析-代码2
9.5. 89.用户交易分析-代码3
9.6. 90.客户投诉分析-项目介绍
9.7. 91.客户投诉分析项目3代码-1
9.8. 92.客户投诉分析项目3代码-2
9.9. 93.客户投诉分析项目3代码-3
第10章 基于运营维度分析
10.1. 94.内控检查业务状态多维分析-项目简介
10.2. 96.内控检查业务状态多维分析-项目代码2
10.3. 97.内控检查业务状态多维分析-项目代码3
10.4. 98.内控检查业务状态多维分析-项目代码4
10.5. 99.银行网点对公效能月度分析-前备知识
10.6. 100.银行网点对公效能月度分析-项目介绍
10.7. 101.银行网点对公效能月度分析-项目代码1
10.8. 102.银行网点对公效能月度分析-项目代码2
10.9. 103.银行网点对公效能月度分析-项目代码4
10.10. 104.银行网点对公效能月度分析-项目代码3
10.11. 105.银行网点对公效能月度分析-项目代码5
10.12. 107.银行网点经营状态分析-项目代码1
10.13. 108.银行网点经营状态分析-项目代码2
10.14. 109.银行网点经营状态分析-项目代码3
10.15. 110.银行网点经营状态分析-项目代码4
10.16. 111.银行网点经营状态分析-项目代码5
10.17. 112.省分行人员压降分析-前备知识
10.18. 113.省分行人员压降分析-项目介绍
10.19. 114.省分行人员压降分析-项目代码1
10.20. 115.省分行人员压降分析-项目代码2
10.21. 116.省分行人员压降分析-项目代码3
10.22. 117.省分行人员压降分析-项目代码4
第11章 可复用的Python内置模块