正版资源某易云课堂地产数据分析师视频教程
《某易云课堂地产数据分析师视频教程》某易云课堂地产数据分析师视频教程课程简介: 【技能收获】学完可掌握：核心实战技能、项目驱动学习。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
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房地产行业的数据分析需求和互联网业务不太一样：它高度依赖线下交易链路、城市与板块维度、政策周期，数据源也杂——成交备案、渠道报备、案场来访、投放消耗往往分散在不同系统里。这门《某易云课堂地产数据分析师视频教程》切入的正是这类业务场景，而不是把通用 BI 教程换个标题。下面从技术栈、项目结构、可复用模块和自学路径几个角度，说明这份资料适合怎么用。
课程主题与面向的业务场景
课程围绕地产营销与经营分析展开，核心是把零散的业务记录整理成可用于决策的指标体系。典型内容包括：来访与转化漏斗、渠道费效比、货值与去化分析、价格与折扣对成交的影响、区域与板块对比。这些题目听起来像业务课，但落地时全部要落到取数、清洗、建模和看板上，所以课程同时涉及数据处理工具与可视化表达两部分。
它更适合两类读者：一是已经会 SQL 或 Excel 透视表，想把这套能力迁移到地产口径上的分析人员；二是做后端或数据开发，需要理解业务方要什么指标、指标怎么算出来的工程师。纯零基础也能看，但需要边看边自己动手跑数据，否则容易停在“听懂了”的层面。
技术栈与工具构成
从主题推断，课程的工具组合大概率是三类并用：表格工具负责快速口径验证与探索，数据库查询负责从明细宽表里按维度聚合，可视化工具负责出图和搭建看板。处理流程上一般是“原始表 → 清洗与口径统一 → 指标层 → 展示层”这条链路。重点不在某个工具的按钮怎么点，而在于口径定义：什么是有效来访、什么算渠道成交、退房和换签怎么处理。这些定义一旦不一致，后面所有图表都会失真。
因此看课时建议把每个指标的计算口径单独记下来，形成自己的口径字典。这份字典比代码更值钱，换公司、换项目都能复用。
项目结构与可复用模块
课程以项目驱动，目录顺序通常是先讲数据准备与基础统计，再进入综合案例。真正值得抽取成可复用模块的有几块：
- 数据清洗模板：去重规则、空值与异常值处理、时间字段对齐、城市与板块名称标准化。
- 指标计算脚本：来访量、认购量、签约量、转化率、费效比的统一计算逻辑，参数化维度以便按项目或时间段切换。
- 分析看板骨架：漏斗图、趋势图、渠道对比表的布局与联动方式，可直接替换数据源复用。
- 结论输出结构：从异常定位到原因假设再到建议的写法，方便写周报和复盘文档。
把这几块分开维护，比把整套代码堆在一个文件里更容易在真实工作中迁移。每完成两到三节，就用自己的数据重跑一遍，是检验是否真正掌握的有效方式。
自学路径与练习建议
建议按三条线推进：第一条是口径线，先弄清每个指标怎么定义、依赖哪些字段；第二条是工具线，跟着课程把取数和计算跑通；第三条是表达线，训练从图表读出业务结论。三者不同步，往往会出现“图能画出来但说不清问题”的情况。
练习可以这样安排：找一份公开的房产成交数据或自己构造一份带渠道、时间、金额字段的表，独立完成从清洗到看板的全流程，并把口径说明和结论写进一份简短文档。这套 Demo 放进个人作品集，比单纯罗列学过的功能更有说服力。
最后提醒一点：地产分析的结论强依赖周期和政策背景，课程里的案例数据有特定时间点，迁移到新项目时要重新确认口径和环境，不要直接套用结论。把它当作一套可对照实践的工程范例，边看边改边记录，收益会比连续刷完视频大得多。
某易云课堂地产数据分析师视频教程课程简介:
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《某易云课堂地产数据分析师视频教程》某易云课堂地产数据分析师视频教程课程简介: 【技能收获】学完可掌握：核心实战技能、项目驱动学习。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，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（142 节）
* │ │ ├─课程1.1 大数据地产行业应用方向.mp4
* │ │ ├─课程1.2 城市投资价值的大数据挖掘应用.mp4
* │ │ ├─课程2.1 Datamap账号申请与登录.mp4
* │ │ ├─课程2.2 数据的上传_现有数据市场的使用.mp4
* │ │ ├─课程2.3 数据的上传_自有数据的上传.mp4
* │ │ ├─课程2.4 数据的上传_数据管理的编辑.mp4
* │ │ ├─课程2.5 数据的分析可视_地理分析卡片.mp4
* │ │ ├─课程2.6 数据的分析可视_图表分析卡片（上）.mp4
* │ │ ├─课程2.7数据的分析可视_图表分析卡片（下）.mp4
* │ │ ├─课程2.8配置数据分析大屏_交互式地理分析大屏.mp4
* │ │ ├─0序言课程-课程预告与工具预演.mp4
* │ │ ├─课程1.1 城市进入常规拿地逻辑.mp4
* │ │ ├─课程1.2 城市进入选择的新理由.mp4
* │ │ ├─课程2.1 静态人口数据全扫描.mp4
* │ │ ├─课程2.2 洞察人的迁徙.mp4
* │ │ ├─课程2.3 极简化人口预测与市场厚度预测.mp4
* │ │ ├─课程2.4 官方统计人口数据获取及数据清洗1.mp4
* │ │ ├─课程2.4 官方统计人口数据获取及数据清洗2.mp4
* │ │ ├─课程2.5 人口迁徙数据获取逻辑.mp4
* │ │ ├─课程2.6 城市人口年龄百岁图制作及分析.mp4
* │ │ ├─课程2.7 区域城市人口迁徙特征分析1.mp4
* │ │ ├─课程2.7 区域城市人口迁徙特征分析2.mp4
* │ │ ├─课程2.8区域视角下的城市联系度分析1.mp4
* │ │ ├─课程2.8区域视角下的城市联系度分析2.mp4
* │ │ ├─课程2.8区域视角下的城市联系度分析3.mp4
* │ │ ├─课程3.1 传统-新城市进入数据研究维度1.mp4
* │ │ ├─课程3.1 传统-新城市进入数据研究维度2.mp4
* │ │ ├─课程3.2 城市POI数据获取及分析1-城市POI设施数据获取.mp4
* │ │ ├─课程3.2 城市POI数据获取及分析2-什么是坐标纠偏？.mp4
* │ │ ├─课程3.2 城市POI数据获取及分析3-城市POI数据可视化方法.mp4
* │ │ ├─课程3.2 城市POI数据获取及分析4-GIS平台下的数据分析基本操作.mp4
* │ │ ├─课程3.3城市商业设施数据获取及分析1.mp4
* │ │ ├─课程3.3城市商业设施数据获取及分析2.mp4
* │ │ ├─课程3.3城市商业设施数据获取及分析3.mp4
* │ │ ├─课程3.3城市商业设施数据获取及分析4.mp4
* │ │ ├─课程3.4 地产行业数据获取及分析1.mp4
* │ │ ├─课程3.4 地产行业数据获取及分析2.mp4
* │ │ ├─课程3.4 地产行业数据获取及分析3.mp4
* │ │ ├─课程3.4 地产行业数据获取及分析4.mp4
* │ │ ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作1.mp4
* │ │ ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作2.mp4
* │ │ ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作3.mp4
* │ │ ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作4.mp4
* │ │ ├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作5.mp4
* │ │ ├─课程4.1 城市群研究类大屏研究（功能与应用）.mp4
* │ │ ├─课程4.2 城市群研究类大屏研究（城市经济-数据准备）.mp4
* │ │ ├─课程4.3 城市群研究类大屏研究（城市经济-地图卡片.mp4
* │ │ ├─课程4.4 城市群研究类大屏研究（城市经济-图标卡片）.mp4
* │ │ ├─课程4.5 城市群研究类大屏研究（城市经济-大屏配置）.mp4
* │ │ ├─课程4.6 城市群研究类大屏研究（人口及通勤-数据准备）.mp4
* │ │ ├─课程4.7 城市群研究类大屏研究（人口及通勤-大屏配置）.mp4
* │ │ ├─课程1.1 大-新数据背景下的区域研究新策略.mp4
* │ │ ├─课程1.2 大-新数据背景下的项目区域认知.mp4
* │ │ ├─课程1.3 大-新数据背景下的客户认知.mp4
* │ │ ├─课程1.4 大-新数据背景下的面积定位案例.mp4
* │ │ ├─课程1.5 大-新数据背景下的商业场景应用.mp4
* │ │ ├─课程2.1 城市空间划分基础-1缓冲区.mp4
* │ │ ├─课程2.1 城市空间划分基础-2泰森多边形.mp4
* │ │ ├─课程2.2 空间数据叠加分析.mp4
* │ │ ├─课程2.3 指标体系构建及权重赋值方法.mp4
* │ │ ├─课程2.4 网格化城市分析方法1-城市空间网络划分方法.mp4
* │ │ ├─课程2.4 网格化城市分析方法2基于城市网络的数据统计分析（1）——上海市教育医疗配套分析.mp4
* │ │ ├─课程2.4 网格化城市分析方法3-基于城市网络的数据统计分析（2）——上海市二手房均价空间分布.mp4
* │ │ ├─课程2.5 城市热力叠加分析方法1.mp4
* │ │ ├─课程2.5 城市热力叠加分析方法2.mp4
* │ │ ├─课程2.5 城市热力叠加分析方法3.mp4
* │ │ ├─课程2.5 城市热力叠加分析方法4.mp4
* │ │ ├─课程3.1 数据准备1.mp4
* │ │ ├─课程3.1 数据准备2.mp4
* │ │ ├─课程3.1 数据准备3.mp4
* │ │ ├─课程3.1 数据准备4.mp4
* │ │ ├─课程3.2 地铁站二手房情况分析1.mp4
* │ │ ├─课程3.2 地铁站二手房情况分析2.mp4
* │ │ ├─课程3.3 地铁房房价多因子影响研究1.mp4
* │ │ ├─课程3.3 地铁房房价多因子影响研究2.mp4
* │ │ ├─课程3.3 地铁房房价多因子影响研究3.mp4
* │ │ ├─课程4.1 百度热力数据解读1.mp4
* │ │ ├─课程4.1 百度热力数据解读2.mp4
* │ │ ├─课程4.2 百度热力数据清洗方法.mp4
* │ │ ├─课程4.3 基于百度热力数据识别职住地.mp4
* │ │ ├─课程4.4 日夜间人口潮汐现象分析.mp4
* │ │ ├─课程5.1 数据准备1-课程5.1 数据准备.mp4
* │ │ ├─课程5.1 数据准备2-商圈商业数据爬取.mp4
* │ │ ├─课程5.1 数据准备3-数据准备.mp4
* │ │ ├─课程5.2 商圈业态人均消费对比.mp4
* │ │ ├─课程5.3 商圈业态活力比较.mp4
* │ │ ├─课程5.4 商圈消费空间研究1-店铺POI数据录入.mp4
* │ │ ├─课程5.4 商圈消费空间研究2-商圈人口热力动态可视化.mp4
* │ │ ├─课程5.4 商圈消费空间研究3-基于百度热力数据的空间活力分析（1）.mp4
* │ │ ├─课程5.4 商圈消费空间研究4-基于百度热力数据的空间活力分析（2）.mp4
* │ │ ├─课程6.1 重新定义“周边”概念.mp4
* │ │ ├─课程6.2 数据采集原理及获取方法1.mp4
* │ │ ├─课程6.2 数据采集原理及获取方法2.mp4
* │ │ ├─课程6.3 城市特定区域的交通等时圈研究.mp4
* │ │ ├─课程6.4 城市出行成本问题研究.mp4
* │ │ ├─课程6.5 城市设施服务范围研究.mp4
* │ │ ├─课程7.1 数据准备1-基础数据准备&地块描绘.mp4
* │ │ ├─课程7.1 数据准备2-城市实时出行数据申请准备.mp4
* │ │ ├─课程7.2 地块出行成本及可达性分析1-数据加载及清洗.mp4
* │ │ ├─课程7.2 地块出行成本及可达性分析2-不同出行方式的等时圈划分.mp4
* │ │ ├─课程7.2 地块出行成本及可达性分析3-不同出行方式的出行效率比较.mp4
* │ │ ├─课程7.3 地块周边设便利度研究1-便利度评价指标体系构建.mp4
* │ │ ├─课程7.3 地块周边设便利度研究2-不同出行方式的等时圈面积比较.mp4
* │ │ ├─课程7.3 地块周边设便利度研究3-通勤时间段内的设施覆盖统计.mp4
* │ │ ├─课程7.3 地块周边设便利度研究4-总体评价.mp4
* │ │ ├─课程1.1 房地产市场数据分析的目标.mp4
* │ │ ├─课程2.1市场分析与定位实战案例1.mp4
* │ │ ├─课程2.1市场分析与定位实战案例2.mp4
* │ │ ├─课程2.1市场分析与定位实战案例3.mp4
* │ │ ├─课程3.1房地产个案分析与研究2.mp4
* │ │ ├─课程4.1技术课程补充：城市OD分析及场景运用1.mp4
* │ │ ├─课程4.1技术课程补充：城市OD分析及场景运用2.mp4
* │ │ ├─课程5.1手机信令数据1-什么是手机信令数据？.mp4
* │ │ ├─课程5.1手机信令数据2-手机信令数据在研究中有哪些套路？.mp4
* │ │ ├─课程5.1手机信令数据3-研究场景概述及技术教学（一）.mp4
* │ │ ├─课程5.1手机信令数据4-研究场景概述及技术教学（二）.mp4
* │ │ ├─课程5.1手机信令数据5-研究场景概述及技术教学（三）.mp4
* │ │ ├─课程5.2交通IC刷卡数据1-什么是交通IC刷卡数据？.mp4
* │ │ ├─课程5.2交通IC刷卡数据2-交通IC刷卡数据在研究中有哪些套路？.mp4
* │ │ ├─课程5.2交通IC刷卡数据3-研究场景概述及技术教学（一）.mp4
* │ │ ├─课程5.2交通IC刷卡数据4-研究场景概述及技术教学（二）.mp4
* │ │ ├─课程1.1数据营销-地产营销的核心目标客户抓取.mp4
* │ │ ├─课程1.2 大数据潜在客户围捕-传统营销方式升级(上）.mp4
* │ │ ├─课程1.3 大数据潜在客户围捕-传统营销方式升级(下).mp4
* │ │ ├─课程1.4 大数据潜在客户围捕城市特征画像(案例课).mp4
* │ │ ├─课程1.5 大数据潜在客户围捕-案场客户采集(案例课).mp4
* │ │ ├─课程1.6 数据营销-大数据潜在客户围捕-营销线索导出（案例课）.mp4
* │ │ ├─课程1.7 客户营销改造全策略-线上投放及其验证系统.mp4
* │ │ ├─课程1.8客户营销改造全策略-线上投放渠道选择.mp4
* │ │ ├─课程1.9 客户营销改造全策略线下行销解决方案.mp4
* │ │ ├─课程2.1 地产营销基本逻辑.mp4
* │ │ ├─课程2.2 价值体系策划.mp4
* │ │ ├─课程2.3 传播与输出.mp4
* │ │ ├─课程2.4 价值实现：销售策划.mp4
* │ │ ├─课程1.1 为什么要重视互联网层面的数据传播.mp4
* │ │ ├─课程1.2 什么是你数据传播的最大武器.mp4
* │ │ ├─课程1.3 数据传播的三道法门.mp4
* │ │ ├─课程1.4 通过对比放大数据记忆度.mp4
* │ │ ├─课程2.1 跨行业交叉数据对比实现跨行业传播.mp4
* │ │ ├─课程2.2 理性数据与感性案例如何有效结合.mp4
* │ │ ├─课程2.3 数据表达的实战（一）.mp4
* │ │ ├─课程2.4 数据表达的实战（二） 视.mp4
配套笔记（23 份 PDF）
* │ │ ├─2018城市房价数据申请链接及介绍.pdf
* │ ├─POI数据详细介绍.pdf
* │ │ ├─火车采集器采集问题及应对办法（20180428更新）.pdf
* │ │ ├─中国房地产统计年鉴2017.pdf
* │ ├─【数据申请】二十多类城市数据免费申请.pdf
* │ │ ├─04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf
* │ │ ├─05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
* │ │ ├─05每周干货分享_提前5周达成减肥目标的方法_差分方程.pdf
* │ │ ├─06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
* │ │ ├─07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
* │ │ ├─09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？.pdf
* │ │ ├─10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf
* │ │ ├─11_每周干货_从负基础学编程，这样的思维方式你知道吗？（学霸秘籍）.pdf
* │ │ ├─12_每周干货_刚刚，我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf
* │ │ ├─13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf
* │ │ ├─17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf
* │ │ ├─18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf
* │ │ ├─19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
* │ │ ├─20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf
* │ │ ├─21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf
* │ │ ├─22_每周干货_Geopandas——从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf
* │ │ ├─24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf
* │ ├─脉策数据公司简介及招聘职位详情.pdf
