第1章 为什么越来越多的开发者选择或者尝试“BI可视化”的新赛道 试看 7 节 | 33分钟

为什么BI可视化被越来越多的企业重视？ 都有哪些BI可视化工具，怎么选择适合自己的工具呢？ 我不会技术，我不是计算机专业，我不是本科，可以学BI可视化么，这个赛道能挣多少钱？ 怎么学习才是有效而且是高效的？ 那么这章，就带着大家解决上面的问题，进入BI可视化的世界...

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• 视频： 1-1 进军可视化IB新赛道，让自己的发展之路更宽 (05:54) 试看
• 视频： 1-2 本章概览 (01:19)
• 视频： 1-3 可视化BI的企业需求及业界典型场景 (06:34)
• 视频： 1-4 BI可视化对标的岗位及前景 (02:04)
• 视频： 1-5 如何选择更适合的可视化BI工具 (03:50)
• 视频： 1-6 进军“可视化BI”领域，你准备好了吗 (07:41)
• 视频： 1-7 高效学习可视化BI的方法和线路 (05:09)

第2章 知识储备-python必备技能 6 节 | 60分钟

欲善其事必先利其器，做好BI可视化的系统，我们需要学习哪些方面的知识呢？如何做个后端和前端的系统呢？ 本章老师带着大家一起回顾和学习python的基础数据结构和数据分析所用的工具的数据结构，这两个是做好BI可视化的前提，并且从面向对象编程的思维出发，了解什么是面向对象编程，对于类、对象、私有变量、类变量等等进...

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• 视频： 2-1 本章概览&技术选型优势 (07:20)
• 视频： 2-2 细数需要掌握哪些python能力 (07:35) 试看
• 视频： 2-3 内置数据结构 (10:10)
• 视频： 2-4 Ndarray数据结构 (14:59)
• 视频： 2-5 pandas数据结构 (10:34)
• 视频： 2-6 面向对象编程 (08:32)

第3章 知识储备-Numpy的使用 7 节 | 59分钟

Numpy是什么，也许同学们听过但是没用过，也许用过，但是在大数据和数据分析以及BI可视化中为什么用numpy呢？ 本章老师手把手带着大家利用numpy做数据计算以及数学公式的计算，通过实操，各位同学可以深刻了解Numpy的功能和使用方法，能够在工作中快速、高效的计算出数据结果...

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• 视频： 3-1 本章概览及专业术语梳理 (13:35)
• 视频： 3-2 numpy在数据分析中的用途 (06:00) 试看
• 视频： 3-3 numpy数据计算 (19:20)
• 视频： 3-4 numpy数学公式计算以及案例实操 (16:08)
• 图文： 3-5 Numpy的向量内积及外积运算
• 图文： 3-6 Numpy的矩阵三种乘法运算
• 视频： 3-7 本章重点梳理 (03:02)

第4章 知识储备-Pandas的使用 19 节 | 138分钟

作为数据分析和BI可视化必不可少的numpy和pandas，有什么区别？分别都用到具体工作中的哪部分？ 这个章节，老师带着同学手把手利用pandas做数据的分组、聚合、计算等数据预处理。 让大家能够学习到并且独立运用pandas做数据预处理。数据预处理是大数据分析、BI可视化必不可少的一步。...

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• 视频： 4-1 本章概览 (01:22)
• 视频： 4-2 pandas介绍 (07:15)
• 视频： 4-3 pandas与numpy的区别 (02:52)
• 视频： 4-4 pandas的数据结构（1） (06:15)
• 视频： 4-5 pandas的数据结构（2） (07:38)
• 视频： 4-6 pandas的数据结构（3） (06:28)
• 视频： 4-7 pandas的数据结构（4） (03:07)
• 视频： 4-8 pandas的数据结构（5） (03:22)
• 视频： 4-9 利用pandas对数据描述性统计及分组聚合 (21:44)
• 视频： 4-10 利用pandas对数据合并和拼接 (18:20)
• 视频： 4-11 利用pandas对数据进行遍历 (15:15)
• 视频： 4-12 利用pandas对数据进行排序 (07:51)
• 视频： 4-13 利用pandas对数据的缺失值进行处理 (16:35)
• 视频： 4-14 利用pandas操作文件 (11:07)
• 视频： 4-15 pandas的使用注意事项 (02:00)
• 图文： 4-16 pandas 的遍历方法对比（上）
• 图文： 4-17 pandas 的遍历方法对比（下）
• 图文： 4-18 pandas与numpy的性能对比
• 视频： 4-19 本章重点内容梳理 (06:48)

第5章 知识储备-利用matplotlib可视化展示数据 9 节 | 34分钟

当我们利用numpy以及pandas处理和计算完成数据，如何快速的展示出图表呢？图表是BI可视化的灵魂。 本章老师带着大家，手把手的利用matplotlib画出折线图、柱状图、散点图、直方图，根据这几个案例，各位学生可以举一反三，画出更多的图表，能够独立的处理BI可视化最重要，也是最简单的图表方案...

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• 视频： 5-1 本章概览 (02:59)
• 视频： 5-2 绘制折线图 (07:04)
• 视频： 5-3 绘制柱状图 (08:33)
• 视频： 5-4 绘制散点图 (07:28)
• 视频： 5-5 绘制直方图 (05:22)
• 视频： 5-6 重点内容梳理 (02:15)
• 图文： 5-7 matplotlib常用方法梳理--安装&画布绘制
• 图文： 5-8 matplotlib常用方法梳理--绘制线条&2D图形化（上）
• 图文： 5-9 matplotlib常用方法梳理--绘制线条&2D图形化（下）

第6章 知识储备-数据建模 18 节 | 219分钟

当我们学习好python的数据工具（numpy及pandas），那么我们有什么办法通过数据分析出更有价值的信息呢，我们常听说数据建模，数据建模有哪些方法呢？ 本章老师从理论和实操两个方面，带领大家学习多元回归模型、K-Means聚类分析法、时间序列模型等常用的数据建模的模型，通过本章的学习，大家能够在工作中套用我们的代码以...

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• 视频： 6-1 本章概览 (03:45)
• 视频： 6-2 多元回归模型介绍 (03:35)
• 视频： 6-3 多元回归模型建模（上） (16:03)
• 视频： 6-4 多元回归模型建模（下） (17:03)
• 视频： 6-5 数据预处理（上） (18:30)
• 视频： 6-6 数据预处理（中） (15:33)
• 视频： 6-7 数据预处理（下） (07:15)
• 视频： 6-8 评估房产 (17:11)
• 视频： 6-9 数据可视化 (18:30)
• 视频： 6-10 K-Means聚类算法（上） (14:40)
• 视频： 6-11 K-Means聚类算法（下） (12:39)
• 视频： 6-12 数据预处理（上） (13:59)
• 视频： 6-13 数据预处理（下） (14:43)
• 视频： 6-14 数据标准化及K-Means分析（上） (16:45)
• 视频： 6-15 数据标准化及K-Means分析（下） (14:45)
• 图文： 6-16 Jupyter的安装及注意事项
• 视频： 6-17 时间序列模型 (10:39)
• 视频： 6-18 重点内容梳理 (03:18)

第7章 可视化BI开发实战-情景分析 1 节 | 6分钟

情景分析又称需求分析，在做代码开发前，我们需要对需求完全了解，才能让我们的代码开发事半功倍 本章老师依托甘肃省的气温和降水为实例，带领大家一起分析需求，找出开发功能点

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• 视频： 7-1 情景分析 (05:50)

第8章 可视化BI开发实战-数据预处理 6 节 | 92分钟

我们通过第七章的学习，了解并分析了需求，然后我们需要在分析数据之前要利用聚合、分组、规约等手段对数据进行预处理，使得脏数据都被剔除掉，留下有用的数据为之后的数据分析和BI可视化的展示提供有价值的数据 本章老师手把手带着大家利用数据预处理的手段对原始数据进行处理，清洗出有用的数据，并为之后的章节服务 本...

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• 视频： 8-1 本章概览及为什么数据预处理 (09:54)
• 视频： 8-2 异常数据处理 (16:26)
• 视频： 8-3 运用正则处理数据（1） (21:14)
• 视频： 8-4 运用正则处理数据（2） (16:54)
• 视频： 8-5 聚合分组变化规约 (18:32)
• 视频： 8-6 本章重点内容梳理 (08:58)

第9章 可视化BI开发实战-数据建模 8 节 | 114分钟

本章理论与实操结合，使用清洗完成的数据，完成数据建模的学习 本章老师手把手带领大家学习用平稳序列建模预测降水，用非平稳序列建模预测气温。学员通过本章的学习，获得常用的两种建模的方法以及使用场景，并获得相应的技术能力。在工作中可以利用学习到的建模方法处理数据，提高我们的核心竞争力...

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• 视频： 9-1 本章概览 (06:54)
• 视频： 9-2 平稳时间序列建模（1） (16:42)
• 视频： 9-3 平稳时间序列建模（2） (08:57)
• 视频： 9-4 非平稳时间序列建模 (16:16)
• 视频： 9-5 平稳序列建模预测降水 (22:41)
• 视频： 9-6 非平稳序列建模预测气温（1） (22:42)
• 视频： 9-7 非平稳序列建模预测气温（2） (16:36)
• 视频： 9-8 本章重点内容梳理 (02:50)

第10章 可视化BI开发实战-系统设计 2 节 | 35分钟

当我们数据准备完成并且建模完成后，如何设计出一个高性能、稳定的系统呢？ 本周老师带领大家通过系统模型的选择，设计出高性能、稳定的系统。

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• 视频： 10-1 系统设计（上） (20:53)
• 视频： 10-2 系统设计（下） (14:07)

第11章 可视化BI开发实战-数据存储 7 节 | 75分钟

系统离不开数据，数据离不开数据库的存储，本周主要回顾mysql的基本操作，如：创建数据库和表，数据的增删改查以及利用python封装mysql。 为之后的系统开发提供最基本的底层数据服务。 本章输出的代码可以广泛利用到各个系统中，学员也会获得相应的代码封装知识和代码...

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• 视频： 11-1 mysql基本操作回顾 (23:27)
• 视频： 11-2 配置文件 (02:08)
• 视频： 11-3 使用python封装mysql1 (08:49)
• 视频： 11-4 使用python封装mysql2 (10:26)
• 视频： 11-5 使用python封装mysql3 (16:16)
• 视频： 11-6 使用python封装mysql4 (10:11)
• 视频： 11-7 本章重点内容回顾 (02:54)

第12章 可视化BI开发实战-后端服务开发 8 节 | 65分钟

之前的课程我们通过理论和实操，完成了数据清洗、数据建模、系统设计、数据库封装等基础工作。 本章老师带领大家利用MVC的开发思想进行后端的系统设计，学员通过本章的学习，可以获得MVC的系统实战经验，以及系统分层的原理。并利用blueprint完成接口的分发和分组...

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• 视频： 12-1 利用flask快速搭建简单服务并验证 (13:45)
• 视频： 12-2 利用MVC思路开发数据层内部接口 (09:40)
• 视频： 12-3 利用MVC思路开发逻辑层内部接口-1 (06:39)
• 视频： 12-4 利用MVC思路开发逻辑层内部接口-2 (09:08)
• 视频： 12-5 利用MVC思路开发view层外部接口 (13:13)
• 视频： 12-6 flask服务入口程序开发 (04:17)
• 视频： 12-7 验证flask服务启动是否正确 (01:58)
• 视频： 12-8 【彩蛋】如何将csv导入到mysql (06:03)

第13章 可视化开发实战-前端开发 10 节 | 155分钟

当我们把数据和后端准备成功后，需要有个前端通过可视化的手段进行数据的展示，如何设计出精美的BI大屏？ 本章老师带领大家从创建前端脚手架开始，通过组件化、css页面布局、静态数据渲染以及动态数据渲染等知识的学习。体验并学习前端的开发过程以及前后端数据交互的过程。这也是可视化BI的唯一展示的学习章节。 学习后...

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• 视频： 13-1 前端知识介绍 (03:58)
• 视频： 13-2 快速搭建vue脚手架 (07:56)
• 视频： 13-3 echars组件化 (20:27)
• 视频： 13-4 脚手架详解 (17:04)
• 视频： 13-5 echars组件化 (09:21)
• 视频： 13-6 使用css优化页面布局 (09:35)
• 视频： 13-7 数据的静态渲染（上） (22:44)
• 视频： 13-8 数据的静态渲染（下） (22:03)
• 视频： 13-9 使用js和axios渲染后端数据（上） (21:11)
• 视频： 13-10 使用js和axios渲染后端数据（下） (20:00)