2-3 大浪淘沙始见金（筛选数据）

5.热度图-用颜色强弱数据大小

本课程展示了如何使用热度图来可视化数据，具体内容包括创建和配置热度图以反映不同地区的销售数据。通过调整颜色强度来表示数据大小，实现颜色的自定义和数据聚合方式选择。课程涵盖颜色调整、色阶修改、半径调整和透明度设置以及如何使用图层技术叠加不同图表类型（如气泡图、柱形图）来提供更丰富的数据视图，使数据层次和分布更易于观察和理解。

3-30 实例8（批量转换Excel文件类型）

本次课程涵盖了如何使用VBA来实现Excel文件的批量转换，特别针对旧版的XLS格式文件，解决其功能限制问题，将其转换为新版的XLSX格式。通过课程，学员能掌握循环遍历指定文件夹内的Excel工作簿，使用VBA宏对文件名称进行字符串处理，并自动执行打开、另存为和关闭文件的操作流程。课程还涉及如何修改保存的文件后缀，以实现格式转换。内容适合对Excel自动化处理有兴趣的办公自动化工作者、数据分析师、软件开发者以及希望提升工作效率的IT专业人士。

1-2 怎样才能在Excel中使用Python？

本视频介绍了如何在Excel软件中使用Python。首先，必须使用支持Python的Office 365版本，并且还必须通过Microsoft 365的预览体验计划。使用者需购买账户以登录Office 365，并设置版本为测试频道预览体验成员级别，之后需要更新Office以确保Python组件得到支援。整个过程包含四个步骤：确认Office版本、账户登录、设置测试频道、版本更新。这些信息有助于希望将编程能力结合至办公自动化工作流程的用户，也适合那些寻求提高工作效率、喜好探索最新技术功能的Excel高级用户。

HR必学EXCEL技巧之把考勤原始记录快速剔除多打漏打数据 生成标准考勤表 透视表实例技巧

教程涉及到了如何使用Excel透视表快速处理考勤数据，解决了多打漏打数据处理的问题，并介绍了数据标准化的重要性。通过clean、time value和trim函数对数据格式进行转换和清洗，确保了时间数据的正确性，提供了特殊指标筛选技巧，便于管理人员快速获取特定日期的考勤情况。透视表的搭建和布局调整，以及条件逻辑函数的应用，进一步提升了数据处理的效率和准确性。内容适合需要自动化办公技能提升，特别是在人力资源管理和数据可视化方面的Excel用户。

企业数据资产化：企业数据资产化服务流程

本课程针对如何实现企业数据资产化进行解析。详细描述了企业数据变现的必要前提，包括政策保障、数据流转标凎和监管机构的作用。强调了企业内部数据治理和大数据平台构建的重要性，这是确保数据价值被准确评估和在市场上交易的关键。进一步探讨了数据确权、合规性核验、资产评价到最终的市场交易和融资贷款等操作。整个过程强调了第三方服务公司在数据资产质量评估和价值评估中的作用。内容对正在或计划进行数据资产化的企业决策者、数据管理专家、大数据平台技术人员和金融服务从业者提供了宝贵的指导。

数据要素资产化运营生态图谱

本视频深入探讨了数据资产化过程中的市场生态图谱，包括政策监管、市场化运营和增值服务三个核心部分。着重介绍了政府、企业等各方如何协同参与，通过技术服务、能力支撑以及政策制定推动数据资产化的高效、安全流通。同时指出了数据资产登记、交易、治理及价值评估等关键环节，并强调了金融机构在数据资产流通中的作用，包括数据抵押贷款以及金融产品的创新。内容最终归结于产业数字化与数字产业化，阐述了整个生态如何促进产业发展和技术革新。适合对数据资产化、市场监管、数据交易和产业数字化转型有兴趣的政府决策者、企业数据管理者、金融科技工作者和数据科研人员。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。