微专业-地产数据分析师视频教程
目录
├─第1章：大数据下的地产行业应用实践
│├─1地产行业的数据工作场景思考9 K2 B9 _( t0 P* I) O' D# v5 f
││├─课程1.1 大数据地产行业应用方向.mp4: }; O# j7 i. m1 ~# @/ ^
││├─课程1.2 城市投资价值的大数据挖掘应用.mp4' ], \7 S% o4 Rm+ }: X0 S
│├─2地产数据智能平台Datamap4 a: x- H7 JI/ z% {7 H
││├─课程2.1 Datamap账号申请与登录.mp4- L: W* P5 p9 Q9 Z
││├─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# W. f/ @; H( K7 c
││├─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$ vp! j0 K! H" l$ c
││├─课程2.8配置数据分析大屏_交互式地理分析大屏.mp4
├─第2章：城市进入：数据发现城市潜力
│├─0本章节须知
││├─0序言课程-课程预告与工具预演.mp4
│├─1城市选择逻辑3 E* u# s) j2 d' K
││├─课程1.1 城市进入常规拿地逻辑.mp4. U; C6 K5 \5 v1 \, oc) u4 v2 `4 ]
││├─课程1.2 城市进入选择的新理由.mp4
││├─课程1.3【思考题】第一章：城市选择逻辑练习.png& Y; `8 C2 K6 r+ c0
│├─2人与城市9 X' i! u! C5 s) C( o4 \$ `( i, Y
││├─课程2.1 静态人口数据全扫描.mp40 E; k0 I( w2 T' ~6 \. ^
││├─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% R4 }: P2 D3 x; S: t
││├─课程2.4 官方统计人口数据获取及数据清洗1.mp46 Y( }" L; K6 u
││├─课程2.4 官方统计人口数据获取及数据清洗2.mp4
││├─课程2.4【操作练习】课程2.4 官方统计人口获取及清洗.png
││├─课程2.5 人口迁徙数据获取逻辑.mp44 [; v! R6 [. l
││├─课程2.6 城市人口年龄百岁图制作及分析.mp4
││├─课程2.6【操作练习】课程2.6 城市人口年龄百岁图制作.png( o: M/ x. B2 a' T' f0 [, o
││├─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" g5 {$ L/ E! s4 j+ q2 S2 r
││├─课程2.7【操作练习】课程2.7 区域城市人口迁徙特征分析.png* iA2 f" D% q( ^
││├─课程2.8【操作练习】课程2.8区域视角下的城市联系度分析.png% a5 O* L& `" [( n4 y
││├─课程2.8区域视角下的城市联系度分析1.mp43 i/ H# W+ n$ i! Z2 [! q& {* _% J
││├─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.mp4X8 Y0 o, T' ?( ~3 ]
│├─3城市基因- M* g! Z( e' i
││├─课程3.1 传统-新城市进入数据研究维度1.mp4% e# K# o; ~. b8 ^5 |' ^4 T
││├─课程3.1 传统-新城市进入数据研究维度2.mp4, ]5 g. _2 A0 w3 B, @. ~" V
││├─课程3.1【思考题】课程3.1 传统新城市进入数据研究维度.png
││├─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) d5 h; J# r, @% X9 p- T
││├─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3.2【操作练习】课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作.png# g0 C+ p$ ~( x7 T% ]1 V
││├─课程3.3城市商业设施数据获取及分析1.mp4% B* ?2 z+ X6 ]: W
││├─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.mp49 f0 k" J. R! e! Ko$ l# K
││├─课程3.4 地产行业数据获取及分析3.mp4! _0 L- Z# T: K( ~) e- |! G
││├─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.mp44 e; }8 [+ d) I
││├─课程3.5 区域视角下的城市属性地图制作3.mp4' k; b( v. }; t7 G! m
││├─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
│├─4地产数据智能平台Datamap专题 —— 城市进入篇6 d$ ]5 c{5 m$ ]# ?! {
││├─课程4.1 城市群研究类大屏研究（功能与应用）.mp45 L3 C5 V4 S) v. e% |_4 `. Z
││├─课程4.2 城市群研究类大屏研究（城市经济-数据准备）.mp4. g# y3 m7 |L" a) E1 P
││├─课程4.3 城市群研究类大屏研究（城市经济-地图卡片.mp4/ T% e/ P- GX8 C, L" q& I/ }
││├─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）.mp47 L$ ]- S7 k; u. |: f+ Q
││├─课程4.6 城市群研究类大屏研究（人口及通勤-数据准备）.mp45 c$ p5 L# u& m" f0 z7 N
││├─课程4.7 城市群研究类大屏研究（人口及通勤-大屏配置）.mp4
├─第3章：区域选择：数据挖掘板块价值
│├─1区域选择; J# H: x. K2 N/ Z
││├─课程1.1 大-新数据背景下的区域研究新策略.mp4, f1 v8 o) @5 }4 N. r7 B
││├─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$ R& Y9 t& M(
││├─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1.5【思考题】第一章：区域选.png: G# e; L8 `$ f9 C
│├─2解码区域 城市空间分析基本技能' g' X. r$ i! F; gm/ K) w) h
││├─课程2.1 城市空间划分基础-1缓冲区.mp42 k0 s$ c, e" w
││├─课程2.1 城市空间划分基础-2泰森多边形.mp4, {; I+ n/ {j* {! c$ s
││├─课程2.2 空间数据叠加分析.mp4
││├─课程2.2【操作练习】空间数据叠加分.png
││├─课程2.3 【操作练习】指标体系构建及权重赋值方法.png
││├─课程2.3 指标体系构建及权重赋值方法.mp4' x; g% q2 V. i" n
││├─课程2.4 【操作练习】网格化城市分析方法.png
││├─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.mp45 [# k- y" f! Z0 T2 h
││├─课程2.5 【操作练习】城市热力叠加分析方法.png
││├─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) e# v- {3 p- T0 R* Z, P+ n7 K
││├─课程2.5 城市热力叠加分析方法4.mp40 I& T/ W* _1 ~# UX. j9 I
│├─3实操案例1 城市地铁房房价研究分析一以上海为例
││├─课程3.1 数据准备1.mp4* Y& y" q/ Y; x
││├─课程3.1 数据准备2.mp4
││├─课程3.1 数据准备3.mp4# s3 Z8 n' Z$ V' t1 a& k+ u
││├─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: f$ L+ j& J; ^; `e8 N
││├─课程3.2 地铁站二手房情况分析2.mp41 L+ y: F- E* o& I" m) k! X0 J
││├─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. \& c& U( z# {- K9 qz
││├─课程3.3【操作练习】第三章 实操案例1 城市地铁房房价研究分析一上海.png
│├─4“人”的秘密 居民行为研究方法2 fZ4 d& J, D4 K2 e' q
││├─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, c& u% p7 V, P
││├─课程4.4 日夜间人口潮汐现象分析.mp4
││├─课程4.4【操作练习】第四章“人”得秘密：居民行为研究方法.png0 l3 y6 f$ l, B0 x6 H/ n9 e- FB
│├─5实操案例2 城市特定空间对比研判——以商圈为例
││├─课程5.1 数据准备1-课程5.1 数据准备.mp4" O: w3 R' u3 f( a: d
││├─课程5.1 数据准备2-商圈商业数据爬取.mp4) N% d?' O/ f7 I' r" q
││├─课程5.1 数据准备3-数据准备.mp4+ T: h( c1 ]- G~: e8 q. t2 m
││├─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. T, E_4 r' r!
││├─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5.4【操作练习】第五章 实操案例2 城市特定空间对比研判——商圈.png. e* B1 e3 B3 ?. i1 \( T
│├─6城市出行 通勤成本研究: ]$ p: Q]6 J* O+ z
││├─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.mp48 n5 _% G. t0 i% A
││├─课程6.2 数据采集原理及获取方法2.mp4
││├─课程6.3 【操作练习】城市特定区域的交通等时圈研究.png
││├─课程6.3 城市特定区域的交通等时圈研究.mp4
││├─课程6.4 【操作练习】城市出行成本问题研究.png
││├─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6.5【操作练习】 城市设施服务范围研究.png
│├─7实操案例3 城市地块商业价值分析一以深圳岗厦地段为例
││├─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& Y8 @8 o* S8 C
││├─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; Q& G, s' ]( d. f; H
││├─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# h! t, ~4 O+ w3 W- D) C* o
││├─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( zq/ F) o2 _! q( H
││├─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% [/ T8 W2 I' v3 d! D8 G! ?/ ?
││├─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/ T6 K- W+ r7 g% a! J* g" O, ur
││├─课程7.3 地块周边设便利度研究4-总体评价.mp4
││├─课程7.3【操作练习】第七章实操案例3 城市地块商业价值分析一深圳岗厦.png
├─第4章：地产市场：数据发现交易的秘密* T) I6 d! X6 `& P, G$ [
│├─1市场数据分析的目标
││├─课程1.1 房地产市场数据分析的目标.mp4
│├─2市场分析与定位实战案例5 N$ f" F, W6 O0 J4 p
││├─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
│├─3个案分析与研究
││├─课程3.1【思考题】第三章：个案分析与研究.png% `5 l$ O" w; o. c2 x
││├─课程3.1房地产个案分析与研究1mp44 d1 p4 R( b* u$ v
││├─课程3.1房地产个案分析与研究2.mp4( ]$
│├─4技术课程补充：城市OD分析及场景运用6 x) U; }. ~" j7 o
││├─课程4.1【操作练习】第四章：技术课程补充：城市OD分析及场景运用.png
││├─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.mp41 t, w6 F5 e; b8 _3 E" a7 q
│├─5技术课程补充2：商业数据技术运用 —— 手机信令数据交通IC刷卡数据+ ?& }- ]: e9 A0 h
││├─课程5.1手机信令数据1-什么是手机信令数据？.mp4' u: M/ c4 G+ I_* B0 am
││├─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" q1 v- d" k9 m$ O( |2 {
││├─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. a* v+ `3 q5 a8 L
││├─课程5.2【操作练习】第五章：商业数据技术运用.png
││├─课程5.2交通IC刷卡数据1-什么是交通IC刷卡数据？.mp4. q: l:
││├─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）.mp47 v: B1 j6 @( [# L6 K
││├─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
├─第5章：数据营销：数据辅助营销策略/ C, y, J8 S$ x' o3 }
│├─1数据营销策略6 L$ z/ f. B: t1 M* G6 r0 |k, d
││├─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) F8 @+ ^. y# |6 _# X$ s
││├─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* c* A! L% |1 w) w2 ]1 J3 e. z
││├─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) ]8 r4 K& a8 R; ~
││├─课程1.9 客户营销改造全策略线下行销解决方案.mp4& l4 s) U4 G3 u" Y, |4 l{8 V
││├─课程1.9【思考题】第一章：数据营销策略.png; a2 B& O' N)
│├─2数据营销策划
││├─课程2.1 地产营销基本逻辑.mp4& B& h$ y; J: F1 x* G5 o! z" q
││├─课程2.2 价值体系策划.mp4; \% p! j) K: H* f! H: Y" [( J. ]
││├─课程2.3 传播与输出.mp4$ \4 X; n# ]; y' W; c
││├─课程2.4 价值实现：销售策划.mp4
├─第6章：传播秘籍：细节下的营销逻辑0 a( l2 Y* Z% g$ a0 B
│├─1细节下的营销逻辑
││├─课程1.1 为什么要重视互联网层面的数据传播.mp4; }1 ]' ^; m3 p]' |I
││├─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( U( J$ S3 |4 Z3 k0 Q/ V
│├─2细节下的营销逻辑（二）3 X* b( Y1 w: R* N$ j2 `. l, u* _
││├─课时2.4【思考题】细节下的营销逻辑.png! a* b! i) ^6 |. I+ d
││├─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* q' O/ y3 D1 O) [- ^8 C9 Z0 m4 X
││├─课程2.4 数据表达的实战（二） 视.mp4
├─资料合集+ m5 QJ/ p0 W8 U% k
│├─2018城市房价数据包免费申请9 K7 T3 U- @5 I) r+ N/ O0 r; T
││├─2018城市房价数据申请链接及介绍.pdf
││├─房价数据使用教程.txt& C% L5 Y( d9 ]( {: k
│├─POI数据详细介绍.pdf
│├─Q&A
││├─Datamap使用Q&A(持续更新20180418）.docx- V3 G$ x$ x5 x7 ^: L
││├─火车采集器采集问题及应对办法（20180428更新）.pdf
│├─【免费资料】
││├─2016年县级经济数据链接.txt9 @" |' ~6 Z1
││├─中国房地产统计年鉴2017.pdf5 B3 XS4 xO6 L% K3 m) Z4 e
││├─统计年鉴数据包链接.txt" t5 Y5 A1 i% Oi
│├─【数据申请】二十多类城市数据免费申请.pdf
│├─体验课文件
││├─【体验课】地产数据分析师体验课-资料.txt# V4 D( E; i4 @6 P( i7 v0 X! V, }6 L/ N
││├─【体验课软件】arcgis10.2_上传人_中科大水煮肉.txt
││├─体验课地址.txt; n; ]" U4 P/ l& |
││├─火车头8.5安装包.txt
│├─地产学习资料包B-千万城市数据+多份传统报告.txt
│├─所有付费&免费课程链接+资料9 _( V1 E+ |4 Y+ q4 G5 o6 L
││├─01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
││├─02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx
││├─AI工程师计算机视觉方向_体验课资料. N% K- [" q8 y2 ~
│││├─CH01_Python入门
││││├─1、python基础语法.ipynb
││││├─2、基本数据类型.ipynb- v$ \N) X. L2 w$ I3 d4 G- s# w; |
││││├─3、索引与切片.ipynb
││││├─4、条件控制及循环语句.ipynb$ x1 N. W. w1 F/ t
││││├─5、函数.ipynb
││││├─6、数组与图表.ipynb1 G- _5 T: R`% H# p6 N
│││├─CH02_OpenCV图像处理( hW!
││││├─1.load_display_save.ipynbd7 S" s~( b
││││├─2.Image basics.ipynb; J$ l1 u; M/ w- V; w0 d
││││├─3.Translation.ipynb
││││├─4.Rotation.ipynb' x3 A# P! u/ _+ K
││││├─5.resizing.ipynb' |- V, @8 O3 Y1 M4 H' Y* U: ~
││││├─6.人脸检测.ipynb
││││├─Solvay.jpg4 C4 s0 A% k/ B( v) I1 n# |
││││├─__pycache__
│││││├─imutils.cpython-35.pyc
││││├─cat.jpg" \& r! G3 Y" w) h
││││├─face.png8 y7 A" D; C8 K5 W% BJ0 C3 o
││││├─haarcascade_frontalface_default.xml
││││├─image.jpg
││││├─imutils.py
││││├─new_image.jpg
│││├─CH03_神经网络算法
││││├─BP神经网络实现手写数字识别.ipynb
│││├─CH04_案例演练猫狗识别
││││├─1.图像数据预处理.ipynb
││││├─2.简单CNN完成猫狗分类.ipynb
││││├─3.使用VGG16完成猫狗分类.ipynb
││││├─image+ x2 Z" m5 w+ B9 U. M
│││││├─test
││││││├─cat0 ~5 J; S0 R4 f/ t
│││││││├─cat.1000.jpg
│││││││├─cat.1001.jpg* ^) s- b* \+ B1 r( Y7 o
│││││││├─cat.1002.jpg
│││││││├─cat.1003.jpg5 W" O. x, Y0 @9 U1 J( l
│││││││├─cat.1004.jpg
│││││││├─cat.1005.jpg7 ^6 r; W8
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│││││││├─cat.1008.jpg0 A5 ?2 j. q+ ~7 M! p
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│││││││├─cat.1020.jpg
│││││││├─cat.1021.jpg6 Q. l# g' a9 L: n! \
│││││││├─cat.1022.jpg. R+ q7 W# Z; _# B0 d# s( I8 p
│││││││├─cat.1023.jpg6 a4 {' N/ o( w# F- R& O3 x
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│││││││├─cat.1030.jpg' N4 o2 C9 |0 w' ^' H6 M7 z- P
│││││││├─cat.1031.jpg! J1 a9 j) O9 j8 z3 }; ^5 B
│││││││├─cat.1032.jpg2 ^* S+ y6 i5 S" n' z
│││││││├─cat.1033.jpg
│││││││├─cat.1034.jpg# N) Q0 j2 T3 a7 @7 }1 Z
│││││││├─cat.1035.jpg: @% jZ7 @. s1 V3 |9 [
│││││││├─cat.1036.jpg* z% C1 D0 L0 W1 z5 g|& P3 q?. V
│││││││├─cat.1037.jpg
│││││││├─cat.1038.jpg. f7 O2 i) e. I
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│││││││├─cat.1044.jpg
│││││││├─cat.1045.jpg# W" ?7 O0 E6 @9 B3 s2 {8 [
│││││││├─cat.1046.jpg. Y) _" }9 f# w
│││││││├─cat.1047.jpg1 m; U- n: S: y
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