商业智能和数据挖掘的实际应用 P6级别数据分析师项目课程高级技能与案例解析

云计算

课程简介

这套资料解决什么问题《商业智能和数据挖掘的实际应用》面向的是已经会做基础报表、但在真实项目里经常卡壳的数据分析师。它的定位不是科普，而是把 P6 级别岗位日常要处理的一整条链路拆开：从数据取数（SQL）、到清洗与建模（Excel / Python）、再到指标口径与商业智能看板的落地。很多人在面试或工作中遇到的瓶颈并不是不会某个函数，而是不知道一个电商 G…

已有 4 人浏览发布 2026-08-05 更新 2026-09-23

这套资料解决什么问题

《商业智能和数据挖掘的实际应用》面向的是已经会做基础报表、但在真实项目里经常卡壳的数据分析师。它的定位不是科普，而是把 P6 级别岗位日常要处理的一整条链路拆开：从数据取数（SQL）、到清洗与建模（Excel / Python）、再到指标口径与商业智能看板的落地。很多人在面试或工作中遇到的瓶颈并不是不会某个函数，而是不知道一个电商 GMV 口径该怎么拆、漏斗该在哪一层定义、异常波动该从哪个维度下钻——这门课的内容基本都落在这些具体问题上。

技术栈与工具链

课程覆盖的工具组合比较务实，没有堆砌冷门框架：

Excel：承担快速探索、透视表建模和小规模验证，配合电商实战案例演示指标拆解。
MySQL：从建表、常用函数到多表查询逐层推进，专门的 SQL 练习环节用来固化“取数”这项高频动作。
Python：用于数据挖掘部分，承接 Excel 处理不了的数据量和算法需求，把分类、聚类等方法的调用和结果解读串起来。
商业智能工具：讲分析方法而不只是点按钮，重点落在指标体系和看板结构怎么设计。

这套组合的实际意义是：你不需要切换四五种互不相干的技术生态，用一条相对连续的路径就能把“取数—加工—分析—呈现”跑通。对于对照实践来说，工具之间的衔接点（比如 SQL 结果怎么进建模、Python 输出怎么回到业务结论）往往比单个工具的用法更值得关注。

内容结构和可复用模块

内容编排遵循“概念—工具—方法—实战”的顺序。开头的数据分析概述建立分析框架和常见误区；随后进入 Excel 与 MySQL 的技能铺垫；中段是商业智能分析方法，讨论维度、指标和对比逻辑；再往后是电商数据分析实战，把前面拆散的技能压回一个完整业务场景。SQL 练习和函数查询部分适合当作查阅型材料，遇到具体取数问题时回来对照。

值得单独拎出来复用的有两块：一是电商实战的指标拆解思路，换一个业务域（比如内容平台或 SaaS）后，维度拆分的骨架基本可以直接迁移；二是数据挖掘部分对算法调用与结果解释的处理方式，适合拿来做小样本验证，再决定是否上更大规模。看视频时建议同步动手复现，把案例数据换成自己手头的表，检验方法是否真的成立。

适合谁，怎么用

如果你已经能写基础 SQL、会做透视表，但缺少一个从需求到结论的完整示范，这门课适合作为对照实践的参考。它的价值不在于“看完就会”，而在于给你一套可以逐段核对的操作序列：某个指标为什么这么定义、某次下钻为什么选这个维度、某个模型的输出为什么这样解读。

使用建议是分阶段推进：先快速过一遍概述和分析方法，建立判断标准；再跟着电商实战走完整流程，把每一步的中间结果留下来；最后回头补 SQL 和 Python 的细节，把当时跳过或没吃透的地方逐个补上。这样比按顺序囫囵看完更接近实际工作中的学习节奏，也更容易把课程里的方法变成自己能复用的分析习惯。

商业智能和数据挖掘的实际应用 P6级别数据分析师项目课程高级技能与案例解析

P6级别数据分析师实战指南

编辑点评

深入浅出解析商业智能与数据挖掘，涵盖多种工具与算法，实战性强，适合有志成为高级数据分析师的学习者。

⭐ 编辑推荐

从Excel到Python，从MySQL到商业智能工具，全方位提升数据分析师实战技能。

✨ 课程亮点

✦实战项目丰富

✦工具与技术全面

✦高级数据分析方法深入浅出

课程目录

├─01-数据分析概述[03-31].mp4
├─02-Excel数据分析必备技能[03-31].mp4
├─03-商业智能分析方法[03-31].mp4
├─04-Excel电商数据分析实战[03-31].mp4
鈹溾攢05-MySQL蹇呭鎶€鑳絒03-31].mp4
├─06-MySQL函数及常用查询[03-31].mp4
鈹溾攢07-sql 缁冧範[03-31].mp4
├─08-sql分析实战[03-31].mp4
├─09-Tableau商业智能可视化入门[03-31].mp4
├─10-Tableau功能讲解[03-31].mp4
鈹溾攢11-Tableau瑙嗗浘鍒涘缓锛堜竴锛塠03-31].mp4
鈹溾攢12-Tableau瑙嗗浘鍒涘缓锛堜簩锛塠03-31].mp4
├─13-PowerBI 数据分析可视化1[03-31].mp4
├─14-Power BI 数据分析可视化2[03-31].mp4
├─15-Power BI 数据分析可视化3[03-31].mp4
├─16-Power BI 数据分析可视化4[03-31].mp4
├─17-Power BI 数据分析可视化5[03-31].mp4
├─18-Python数据分析编程1[03-31].mp4
├─19-Python数据分析编程2[03-31].mp4
├─20-Python数据分析编程3[03-31].mp4
├─21-Python数据分析编程4[04-06].mp4
├─22-Python数据分析编程5[04-08].mp4
├─23-Python数据分析编程6[04-12].mp4
├─24-Python数据分析编程7[04-13].mp4
├─25-Python数据分析8[04-18].mp4
├─26-Python数据分析9[04-19].mp4
├─27-统计学基础-描述统计学[04-27].mp4
├─28-统计学基础-中心极限定理[05-05].mp4
├─29-统计学基础-假设检验和相关性分析[05-10].mp4
├─30-统计学基础-抽样[05-12].mp4
├─31-电商案例文本挖掘[05-17].mp4
├─32-银行个人客户偏好分析[05-18].mp4
├─33-信用评分卡实现全流程（一）[05-23].mp4
├─34-信用评分卡实现全流程（二）[05-24].mp4
├─Excel 商业数据分析实战 2[05-17].mp4
├─Excel 商业数据分析实战 3[05-17].mp4
├─Excel 商业数据分析实战 4[05-17].mp4
├─Excel 商业数据分析实战1[05-17].mp4
├─Gradient Boosting Decison Tree(梯度提升决策树)[05-17].mp4
鈹溾攢K-Means绠楁硶[05-17].mp4
├─P6数据分析师开班典礼[01-08].mp4
├─Random Forest(随机森林)算法[05-17].mp4
├─Xgb模型实现高潜用户购买画像[05-17].mp4
├─回归分析之Logistic回归算法[05-17].mp4
├─回归分析之线性回归算法[05-17].mp4
├─极端梯度提升树-XGBoost[05-17].mp4
├─高级课题：支持向量机算法-SVM[05-17].mp4
├─企业资源管理RXSS项目(二)[05-17].mp4
├─企业资源管理RXSS项目[05-17].mp4
├─天猫双十一Python美妆数据分析攻略[05-17].mp4
├─建筑能源得分Python数据分析报告[05-17].mp4
├─金融行业风控分析之Python技术如何分析评分卡流程[05-17].mp4

适合人群

数据分析师
数据工程师
业务分析师

🎯 学习收获

掌握数据分析工具
精通商业智能方法
提升数据挖掘技能

🎉 祝您学习愉快！