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人人都能学会数据分析2021年

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发表于 2021-7-5 06:54:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
1 o% O' t- n1 y7 E
/ f( H* Q$ c2 B0 t. K├─第1周 走进数据分析
/ u% j7 i$ s" y0 V5 A- h1 v* u! B│      1-1 互联网数据分析通用课程-导学.mp4. V( X2 c8 v6 d. _9 J/ O
1 M/ S% D7 D# O7 J# X│      1-2 从互联网数据分析说起.mp40 d! y8 p" T  u* l& @: g9 s' W
0 x; y: [3 b% R, O│      2-1 什么是数据.mp48 i: n1 K$ n4 J. p  p7 k5 s8 x+ q/ @
│      2-2 什么是统计指标.mp4
( M3 c1 C! i" ?2 n' v. l0 p- G' K. ^% e5 p8 \, X; X│      2-3 统计指标:集中趋势.mp4: l4 N& [7 M; |0 _* I, t
& R9 L5 d/ \7 E5 J0 A│      2-4 统计指标:离散趋势.mp4# J. W7 n# x! r3 `. W! N( ^0 a5 l! {% w
│      2-5 统计指标:分布形态.mp41 D' F  ~; F% I9 ]) z) i
& \3 b6 C0 f, P- m0 e│      2-6 识别异常值.mp4
9 H' b1 I0 ~; \: w# X9 n$ ~( h* x+ [: }8 y) G& r% \  E: r│      2-7 处理异常值.mp4, h4 ?9 U$ o% i+ Z! R  g$ o5 V. L4 M8 J" W- E; i& @" E
│      2-8 数据分析流程.mp42 }- n' q( f  p6 }6 l* {5 i$ K3 Y' Z+ A; N- h* |3 U6 z
│      2-9 本章小结.mp47 j  h3 I7 _7 ~% ~2 T4 J$ w( h3 B) i6 j; O6 [
│/ S* u5 D, H7 ?$ g" N2 G6 d
& x* ~- g% r) W9 Y* q, s├─第2周 Excel从入门到表格分析% b7 x+ D. |% J4 q; c6 {3 W; r, ~* G: Q4 [3 a0 ?& i
│      1-1 Excel基本功能.mp4
3 n) z4 W% ]: X# V* N/ l3 a* c' M& P4 s7 E│      1-2 文本函数.mp49 r, ]2 o9 _# a
7 j5 _- ?$ H: J: L│      1-3 数学函数.mp4- Y" w: |  R5 z" O/ R0 W
- L3 ~3 z; m  W4 {│      1-4 处理重复数据.mp4
  ?* N% G) @0 H- z/ s0 C6 U) g% j6 s6 |1 W5 X│      1-5 拆分列数据.mp4$ e+ j# K: h+ J0 L
# u9 n7 t* s$ C7 c5 q; Z# D│      1-6 数据排序和筛选.mp4, o4 l. K0 z1 ]' V, G$ m5 k7 D
" m& F  R* `" ]│      2-1 逻辑函数.mp4
/ u. h' x2 U4 F2 @1 r  [! U) ~2 n% p* Z│      2-2 条件聚合函数.mp47 z* d# b; n6 W
2 P9 @2 K: R( j! G│      2-3 查找与引用函数.mp4$ R& p' w4 w$ Z$ x
* [. Y9 f* P1 r│      2-4 数据透视表.mp4; n- E" z+ P7 q% ^& D7 S+ m# F( ~4 L0 F' ~7 n0 O
│      2-5 认识图表.mp4
0 N" J( C5 i2 s- ?  [9 T$ Q" e7 H4 r5 a3 y9 j. ]. j. p$ ^5 z$ e│      2-6 制作可视化图表.mp4& T# T, R. Z, n( P, c! b7 U1 C- M
5 x9 o+ d; s4 z& \# ^% Q# u1 V- s: S│      2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp49 s5 }3 P6 z; o# o2 y5 t& j
6 D) r3 g0 ?" H2 q│      2-8 本章小结.mp4  J8 d2 a9 ]. s8 _# f# n6 U
! E( t5 y; r  C3 `8 o: s│" F; y2 V  L& }1 v1 {' [
- \# _& H$ ]" Z5 u0 a# l4 f├─第3周 从0开始学SQL( z  F  Q! R( R& @. z; l
$ j3 c. U  ^2 c+ }( A; t' g│      1-1 什么是SQL.mp4$ o- A% C3 G0 ]: f- x5 Y2 m9 a+ Z
+ W& r# D% j  L) p│      1-2 认识数据表结构.mp41 v& B/ P' y1 g4 {1 V% i
  S; t6 ^/ I1 N! C+ O│      1-3 MySQL安装及配置.mp4
! A/ s- k6 N2 G8 |2 i) ]2 C4 x: r7 y9 D+ n  B5 Q# c│      1-4 安装Navicat.mp42 p+ T/ m9 x8 j4 l
8 p0 B9 c5 D8 \% o; V9 b│      1-5 基础语法.mp4/ a* I) q' @- `
( X$ N! I$ I+ m: d8 u! D" ]& ^/ Y! _│      1-6 数据排序与筛选.mp4
: B, M' j& D0 J- P/ m9 o3 V0 N- E% G│      2-2 对数据进行分类汇总.mp47 }1 q9 J$ {2 F7 @3 z2 c! F( @  G$ \4 _( e
│      2-3 联表查询.mp4' e( ?) o! p) Q0 ~
* h3 h/ T9 p" a│      2-4 导出数据.mp4
2 ?! s7 n0 y  ^0 e8 _8 p) p8 E6 Y4 R' k0 \0 t│      2-5 本章小结.mp43 M  {$ j6 F& N; @' Y9 O9 n7 A
7 g3 Z& ~7 A4 e" L' h+ M! O9 m# n0 D# L* `8 A; Y
6 o8 K2 v4 L: b- r- }# j  I7 h├─第4周 数据可视化利器 Tableau6 w# Y4 M' ]4 H
$ Z& {! k. r& C8 o1 U│      1-1 什么是Tableau.mp4! o& _4 V2 t8 q) i7 G9 F1 z& Z
) K9 Y% j. h" I. r. s$ `│      1-2 安装Tableau.mp4. S. ^, k/ i) a3 A' J% P+ d9 t2 b# y
│      1-3 准备数据.mp42 L  Z: s" L1 U3 z' z+ W6 a' Y
' O& J1 [6 B2 a% g│      1-4 构建图表.mp46 x( g+ G% R- y4 ^/ n# h! J) w) w+ N1 o3 Z
│      1-5 创建仪表板.mp4" _' \% S; ?2 e$ ]+ n
8 b! a+ H! K1 _/ j& b│      1-6 创建故事.mp4
# e' ]2 y8 `4 h$ `$ o, {$ \: X* n│      1-7 保存与发布.mp4+ @* G0 ^; J- f6 M0 U
4 K. C, z4 R. Z2 L│      1-8 可视化练习:美妆产品销售分析.mp4
. j/ j  F, m: I/ K/ D. j. P* l. [& L0 X/ W( v. g& w│      1-9 本周小结.mp4+ r1 w1 w6 A, h9 w
, G: U# b* B0 i" A│0 s; |# }1 ^# {0 U# ^/ \3 L" F
: U; r) ^8 M3 ~, o  y& @+ ]0 l8 f├─第5周 Python基础语法
2 ]8 Y0 H# o& I4 i- v1 Z4 W+ M$ s9 l( e; b0 `  H/ P. v! T4 V/ k│      1-1 学习编程的几个建议.mp4
$ T% A4 t! k$ [( Y, H' {$ P* N( x) _7 K9 e5 l: p│      1-2 什么是Python.mp4) |) L+ Y# W1 B5 W0 A( |1 U4 L/ `4 L7 L( I- \- s# ]
│      1-3 运行环境.mp4# m8 K+ U# e  `; O5 X/ Y* G) {. O1 l
│      1-4 开发环境.mp46 d5 h' v! Y5 `7 V1 }- A% |8 D! Y3 t3 k; E
│      1-5 运算符.mp4
$ t$ p, P( z6 w/ _5 F( B. W7 z  G5 m" N5 E( R! Y│      2-1 数据类型.mp4; c" o! b2 J  u$ V; h4 z( O
9 d) h; F$ t6 B( f0 d* s│      2-2 数据容器.mp49 N. k% F7 ^2 @
+ j5 W$ `& m2 g9 ?. g0 i│      2-3 条件判断语句:if、else、elif.mp4
1 ^. w3 ]/ r1 r; w" ]% _5 j2 ]( y( U. r+ ?0 g6 \│      2-4 循环语句:for、while.mp46 [, Q0 u$ g2 V) p
% _6 V8 b7 M; N+ L  ]) Z3 Y│      2-5 循环中止:break,continue.mp4) @& O) ^( ~5 M/ N2 t" \  R
$ ]; I# r4 O' B, J, R* N8 R│      2-6 编写一个函数.mp4. r1 l* c6 d. c- S! v# W4 M- f$ E. ]  N% B: V1 w  _! R- `
│      2-7 练习:计算销售额.mp4/ E; x+ P3 B0 c5 Z
& p4 N3 M" n. C  j. l/ D. G1 v│      2-8 本章小结.mp45 j+ g9 |- A+ d+ J2 W9 ^7 n: x4 k1 E5 M  E/ e- h
│  k" N" ?5 l1 n* v/ N0 U* K+ p
, C/ N( N3 A' ?( t" O1 g9 Z7 x$ y7 O├─第6周 Python实现网络爬虫0 _: h0 A7 Z2 |% j( [( Q$ U: D7 u
│      1-1 什么是爬虫.mp4% r1 \- l2 ?5 I' ~% n: h
, U1 I8 C* J4 _9 A  m2 h│      1-2 Requests库入门.mp4
9 I: R5 }' J. E; G7 H7 e2 f: I! x; K1 w- S8 `│      1-3 认识HTML网页结构.mp4. h' S" i1 Q/ p
# b9 h/ N2 Z1 l6 {! ?│      1-4 BeautifulSoup库入门.mp46 u" G) E: b* z7 ^( ?  ~# c: Z# `$ n2 J
│      2-1 获取目标信息.mp48 J2 u& a# y# S7 h! {
* }9 E1 O9 c" I: L" e: H& Y$ D) V│      2-2 连续获取多个页面信息.mp4
! {2 s, b* [( E  }% W2 k  }4 Q+ d1 T! k& V/ l! ?│      2-3 整合爬虫功能函数.mp4" [' ~; H2 F/ k% c) g; n- C7 M2 K/ _) s1 u9 z# ]
│      2-4 数据存储与代码优化.mp4  l7 N, ^1 R  A+ R/ o3 O
' n+ l% G3 }$ {/ m: `│      3-1 通过API接口获取数据.mp4) H, Z; `0 ?) q, N6 f- [$ }8 ~
# \2 }" B7 v5 F2 N8 S4 ^" ]│      3-2 练习:爬取全部电影数据.mp4" y+ k0 \2 b$ U2 v* F7 G! }# f& c, ^  ?7 d7 s$ N7 S5 e: ~
│      3-3 练习:爬取全部电影数据.mp4  C9 n, U& a  e- n" y; a, z3 r. b, f( _& [; x! y$ F
│      3-4 本章小结.mp4
4 _7 }! p, H+ S  |  f* F8 Y3 f2 i3 h+ R" B* b9 @/ L│4 ], Q0 `$ a6 P, V8 z3 m$ T! I# s
8 U. I0 [  P7 y├─第7周 更高效的数据处理与可视化绘图# k5 G( v  q$ U* |' [( b8 J% O6 H9 R9 _2 N: d
│      1-1 Pandas库入门.mp4: _& J: b/ X! z* K. Y8 F3 p
& I( K# C; k! M8 V! v6 [. }/ n│      1-2 什么是DataFrame.mp4/ |8 f% w7 v* s, Z
; i5 }$ T' y( J$ O) J│      1-3 案例介绍:电影数据分析.mp4! f; w7 [# L2 T3 I4 E+ v) U# ]% z  V* `
│      2-1 读取数据.mp4
& U. y6 S7 V) P% |4 O: ?  T* I: B" x; L│      2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分.mp4& _! K. k/ A6 q1 w9 O
6 A. G% n' A: [) M& T│      2-3 数据运算:按年统计、时间聚合.mp4, U- G, R8 b4 M4 {5 K
; F' j. O3 z* `7 @$ `) [, N+ [4 D" I1 s│      2-4 数据运:算多类型统计.mp4
$ }, c! d1 V1 Z4 O) X- L! r. U1 T; R) U" F1 R│      2-5 数据运算:评分统计.mp4: C$ s6 p  P7 F% i4 G' v3 a& k
/ P8 z9 u" F  \/ ]$ b5 N│      2-6 排序与筛选.mp47 s* a- Z. c( g1 V+ s5 k) y
  I, G2 w6 m8 ^4 f* ]│      3-1 练习1:各国每年电影产量.mp4' F  I! s4 r" x9 N4 n
( E8 q7 b7 N. d6 G6 R│      3-2 练习3:电影语言频数统计.mp43 ?" s+ P6 |/ J$ n2 k# l
2 e, C4 z4 l+ n7 f/ H( y" h7 ~8 Q│      3-3 练习2:各国评分数据.mp4$ G" `2 f' T7 a: N) q9 J0 Q+ ?
0 N' ^. @* E  H) F' i# U│      3-4 练习:TOP电影排行榜.mp4  q1 y2 c, ?; {7 _  B2 h2 A& }) D3 r5 D* a- Y8 ?7 n% z
│      3-5 本章小结.mp4; h" y! e/ D  h1 H2 u. b
2 Y. r( q4 x6 h+ ^2 ~│      4-1 Matplotlib入门.mp4. ]0 R! s) C$ \. d. J0 g5 O- k; Y# b0 z, I# f* q4 m
│      4-2 什么是画布.mp4. u2 k/ ^; Q7 p8 w8 n) j/ O3 I) u/ t8 H7 f( ~
│      4-3 调整视觉元素.mp4
' u. K8 R! Y( ^' g( V! T, m% ^│      5-1 直方图:电影年产量.mp4( ], L! G) I* G5 o
/ _1 k8 T7 }8 k( t│      5-2 折线图:各国电影年产量.mp46 z$ W% F* o4 s+ }/ c/ {/ l
8 O7 |& n, a( }* v4 z1 a4 b' i! z│      5-3 饼图:电影语种统计.mp4
* n; G4 F. F2 q: Z/ v$ o; m6 ?# z+ E, ?│      5-4 散点图:评分分值与人数.mp4: p9 }( T; @. }3 c+ y7 U  g$ P+ F
7 ~. F) T) F: m! {5 C+ Z│      5-5 热力图:电影类型、评分、数量.mp40 ^& G0 U/ a% i+ k" O# P* G1 a: U  O1 M: |" x' b
│      5-6 箱线图:每年电影评分变化.mp4; \. r, E$ D  H
: y5 e9 L7 Y3 J│      5-7 词云图:电影类型频数统计.mp4( @, Z& S+ V, I# E8 h
1 l; a; E7 }: h6 |8 ~  O8 [9 k│      5-8 案例2:豆瓣电影数据分析报告.mp4) `& K/ q+ Q6 w: I2 F) K; o* u& b
│      5-9 本章小结.mp4( z+ X; E6 h* O2 ]
; Z6 |' |1 X( m- O% j% }) e6 a2 ^* u1 b* P0 R% D( S% T/ ?, c
) k6 F3 ]$ r9 c" @/ O& ^3 h├─第8周 初始互联网商业模式* \7 J+ I! {- }' k+ {1 D$ x( L0 \. a( ~& S, K# k/ L9 ^7 \- J
│      1-1 阶段引导:从数据分析工具,到商业分析思维.mp4& o" }' J5 R# W8 t; M) `+ f8 Q! f
; h. r7 Z) g2 y  M│      1-2 互联网行业简介.mp41 t; C6 o( T3 n- [
! J+ d8 e4 G* F! T│      1-3 如何做行业分析.mp4$ i2 V, {  u$ b. }/ F4 G; \, p6 R  }$ S  I# }  C3 A
│      1-4 市场规模:直播电商发展时间线.mp4/ `' S) y7 {* N2 X" k
1 n- V: o; i4 L+ y│      1-5 市场规模:直播电商成交额.mp4. x$ N0 b# Z1 F" d
0 A; {+ [2 P+ |( o# ]6 U* U; D) C│      1-6 竞争分析:波特五力模型.mp4. l, R) Y( y( ]; r: Y% [, ^# S
! k( k9 F0 @1 X9 |7 I│      1-7 价值链:直播生态产业图谱.mp4" t( d4 Q# z) f" z# ?6 X2 f* }# J+ P4 k# `) f  F
│      1-8 趋势预测:PEST分析法.mp4* n! J% s7 L) Y8 Q7 E3 w" b) r% W* C
# A# Y4 y7 @( c9 p6 G│      1-9 案例3:直播电商行业分析报告.mp45 g- x3 x- d( A7 r
  l+ G7 d, x. Z3 M7 w5 @$ C2 N│      2-1 互联网岗位解析.mp4
% p' H; p- C* c  Q$ p4 E' f2 x) P) x) ^│      2-2 数据职能岗发展通道.mp4/ Q+ ?4 c+ L  g: i' ]- p* h* H& \
; [" ^& q6 v$ U. d; A│      2-3 本章小结.mp4
* S1 S5 ]9 i. V; v6 Z% r  e9 a- P- R│9 o  j, C5 ?  `: R7 R1 T
* @- c3 b0 w5 l1 `6 T. N, p├─第9周 解析数据指标体系  T( }2 g+ w9 k% k8 D
+ t7 B  [0 G5 g3 M$ Z8 l! t) a" M│      1-1 用户生命周期、AARRR、RFM.mp4/ F' d2 K9 q3 I6 s2 |: C& e$ c8 w$ h  ~9 y' P* L
│      1-2 5W2H、逻辑树、AB测试.mp43 h" M* O8 l) N7 _1 e/ ]0 K; w* ^6 E5 ]: d% K
│      1-3 SWOT、PEST、波特五力.mp4
% i; s: l  D, Z6 p9 o2 E7 p$ l. S& K, ?$ I' N│      2-1 互联网业务分析指标一览.mp4
9 \4 a; t* \* z6 {1 c6 N9 a+ M) x, z( _& Y0 w4 O│      2-2 拉新(获客)指标.mp4
, L) W9 n; a5 k7 P+ }; T6 t; O3 x│      2-3 活跃指标.mp4& f' g  a5 F" X! w  E
- p# J2 H7 ^6 K2 h2 v8 u$ g│      2-4 留存指标.mp4
1 f; P, y  q& s; R: Q) J% T  [) ^/ M' c& C│      2-5 转化(变现)指标.mp4
1 _8 ~0 I. W3 r. M; S  D: Z% [! r( f│      2-6 传播指标:K因子.mp4& E. X9 j% y( G! H; ]; n3 V! u" ]( V8 H/ O2 S  v: R; V
│      2-7 案例4:搭建商业化指标体系.mp47 U$ d$ Z9 Z6 V$ ~9 X+ t; J2 ]: h3 d
│      2-8 本章小结.mp41 Z8 j6 v. [, i0 [
* ~8 e5 a4 p1 k* k/ B; z, ]) G0 m4 p│3 L, Q3 ~" D( K1 S) X* M* b# T( w: B
├─第10周 构建用户画像9 m1 Z% Q/ o: _- w3 @, g
9 X0 G1 X9 |# M4 ~8 [% z│      1-1 什么是流量.mp4% C) M) p  C0 Z. y- a3 a8 U) D8 b3 K! G# t( C9 y
│      1-2 拓展:流量数据指标.mp4% w5 T' \& G9 a5 W6 P: h1 ?, X8 `9 E& P5 k: R7 H
│      1-3 大流量分析模型:波动、特征、预测.mp4! c! s- V4 B  N# o
9 Y  R6 q) h9 M0 k5 C9 a│      2-1 案例:背景与目标.mp45 o& H' [& n9 `8 _% _8 [9 l
; |6 g: b% _# q. f5 S. U│      2-2 利用Python预处理数据.mp43 ]- j+ m3 L' Z/ u
: V% f4 Q$ f8 O9 R* X│      2-3 计算相关性指标.mp4% z$ m( b: {8 O+ X/ A
; N9 E8 ~7 L6 t7 B% e0 `/ E- o│      2-4 数据标准化:Min-Max.mp43 l# l) w8 n! F
( p( ]0 y1 X4 _/ G4 h1 M5 K* `( Q' V│      2-5 字符串分类:OneHot编码.mp4" W6 H2 L) H/ T
3 o3 s) N* l% S0 j│      2-6 KMeans建模:利用轮廓系数确定K.mp42 K$ G' _& q2 m! q
4 ^: r+ A2 r) ?1 w6 ?& i│      2-7 练习:最佳KMeans聚类模型.mp4" \( t1 v0 a% X% a) V' `
! n' L: D" b: g* k, y4 K3 C│      2-8 聚类结果分析:样本量与占比.mp4; C# T: n2 W' D1 s" g
) R0 g2 Z  t0 X& z2 K│      2-9 聚类结果分析:特征均值、众数.mp4; L5 t- p4 I0 C! e; ^
! `: l! O* O, p│      2-10 数值特征对比:雷达图.mp4
' U6 _! K* D4 N& f, S* K* Y# ?5 H9 e) e$ O│      2-11 案例6:基于Kmeans的广告效果聚类分析.mp46 S' b4 V# n- c6 g
: J4 Q3 K, m* f( \( A│      3-1 什么是漏斗分析模型.mp4
: t: n  U7 u- H3 G! w9 L, V* |8 w& U0 h│      3-2 漏斗分析有哪些应用场景.mp4$ g9 v/ o+ [/ [  j
/ b# l) @) o" d/ y│      3-3 用户下单流程分析.mp4
' F& W8 y* n, r: D1 _3 W6 d/ i1 c  f( e7 p4 P│      3-4 案例7:利用Excel绘制转化漏斗图.mp4
' J# Z( Q6 J0 T: e5 Z& I' A% m* |. @6 L+ L; \/ B6 L# w│      3-5 本章小结.mp4. A* `; t* w4 a- W( G
$ }% q9 c9 T. z4 S& L, T" J; X9 x' ]" Y. ~9 ~/ h/ g
: y8 B+ U# U) t- Y- o$ ]' c! U' w% P├─第11周 用户引流与转化
7 ~! M5 q" F6 x- J( O5 A7 @" V/ m4 f. s! P, P+ q│      1-1 什么是用户画像.mp4
$ I/ j* Z+ m; s3 i8 I" i5 x* \8 I( }6 C- D. _│      1-2 数据标签系统:背景介绍.mp46 h9 N' m; w: O1 y3 v; e& d, k
2 z- |8 j( c9 Y# R& `8 V" E0 u- A│      1-3 数据标签系统:数据采集、埋点.mp43 t5 n: \$ u7 F6 q1 P
) \, i) m9 |/ [- p  G4 q! h│      1-4 数据标签系统:构建用户画像.mp4+ E6 Z& f7 r; [# U
+ I( j9 I, I, G* C│      1-5 练习:使用SQL提取用户数据.mp4; f. X* o2 ]# L) o% f4 x. Q
+ I; X$ W  p' C0 c, y7 W, ?│      1-6 数据标签系统:构建商品画像.mp4; B8 z5 ?1 e0 b8 V" U
! @& B8 y1 v& K: f8 s# i0 }│      1-7 练习:使用SQL提取商品数据.mp49 C  t# O, p* i) e4 |$ R7 c# Z3 {# w2 n, B9 R
│      2-1 什么是RFM模型.mp4. G4 V9 f: |2 C, B/ o
8 _+ k; Z# z& T0 {4 w/ B! M/ k│      2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4" a. o) L! o6 d& R4 u) d; E8 I8 V. u6 Z. O* d
│      2-3 设置R、F、M评分标准.mp4" \) i8 Z$ X- J. R2 S6 C
: L, [2 V! Y) V( b$ P│      2-4 计算R、F、M得分.mp4
& D% t! T; E  q! q. T- Q& m, j* [* z7 ]2 o" t$ q' }$ a│      2-5 给用户贴标签.mp4* l+ B* k, B9 D  t/ Y. a; y! F! M( ~4 V! \
│      2-6 RFM评分卡优化:使用K-Means进行数据分组.mp4! u  l) A$ ~. x( O7 Y/ [1 D- ^% V
4 g7 a, B8 }) V& [2 Y" }* O( g│      2-7 模型展示与可视化.mp4- c: U$ U1 x& D6 |3 I& f* l6 M" h$ g  r4 j
│      2-8 案例5:基于RFM的用户精细化管理.mp41 `; R2 g2 u0 F9 x
. T2 z; l6 ~/ |: |' u6 m- y* K│      2-9 本章小结.mp42 K. H- _/ f6 y, Z, O
  |2 i& K" |7 p0 I: e" C│4 R) z' i8 s. F: g$ t1 h
4 F* J) j" T4 G" ?& a5 U├─第12周 分析消费行为9 K' ^5 h& L2 @7 H6 ]' K) w
5 v2 s9 `2 Q  L) Y& q7 M; n% Z│      1-1 什么是消费行为.mp4! _: ]6 n+ h* Q0 ?
) X& |3 v& ?, H│      1-2 消费行为模式的变迁.mp41 H* G7 Y& C! i- y" ?, k# }
0 l# ^6 A& v/ f( f6 |2 m& v# M* t│      2-1 案例说明:某电商交易数据.mp44 f5 t% s+ G  O$ t) N3 m6 f1 f. ?, s2 t0 n' N& I' u
│      2-2 趋势分析:金额、频次、人数、产品数.mp4) K: [# \, T6 L4 z% a4 X' |$ U6 D
1 W& s: J' g! G; R│      2-3 趋势分析:销售额 vs 产品数.mp4
, ]$ Z/ N% O+ m0 M3 Q4 a9 q. r/ F- \, ^. C- Q3 P│      2-4 趋势分析:消费时间段偏好.mp4+ K6 ~- p' n( N
) f! N; `! q1 {- J- |0 H/ F9 q3 o8 E│      2-5 个体分析:消费金额.mp42 d& i' r5 N  [( [) k0 a( Y6 U) e+ R4 f7 |. k
│      2-6 个体分析:消费频次、商品数.mp4( G6 ^) C1 h+ K! h* D7 ?. |2 z$ A. O) c- u8 w
│      2-7 商品分析:销售情况、价格分布.mp48 G) X2 O' ~# t7 Q2 e/ S+ z7 U/ r% w7 D! ]
│      2-8 使用SQL计算复购率.mp4  @6 g6 W0 t: ^5 x
8 R1 Q% D- B3 `: [2 J2 p│      2-9 使用SQL计算回购率.mp4
4 ?4 s6 v6 _8 G2 D/ P& o0 G, Z  @) `4 h! A7 B# X/ P* S$ l│      3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp49 q* k+ E+ C3 p( B% k/ M  B9 `
4 e+ }; e! u" Z' N1 ^│      3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4% V/ _# o- ]* d) j1 m( ]+ S+ `8 J( Z8 j3 C+ P% w
│      3-3 案例8:基于电商的用户消费行为分析.mp4$ M9 g+ w( m7 u& j/ e
  N7 S/ |1 M7 K! T│
; w, N: z, A1 T% s; P  @( A3 [$ o  D├─第13周 预售销售额、调整运营策略  ]9 c$ E5 t: G1 M) h) p% n+ \& ~$ b& g( r: r  Q
│      1-1 为什么要预测销售额?.mp4
! o% U; ?$ V8 j; S* D/ _9 s3 N. G, X* o7 ]│      1-2 如何拆解GMV:流量、转化、客单价?.mp42 R9 N: \! C% j
1 {& z% Q, @  F) _/ v) }│      2-1 测模型的定义与分类.mp4/ B+ K# H6 ?1 ^) _* `! |" O; K
5 l$ B( F- ?6 v3 U) b1 u│      2-2 练习:使用Excel预测销售额.mp4
) z" @7 j- M$ ^8 S- ~. |. K* ]$ v( p- d0 l/ Z) W│      2-3 Python回归分析:数据预处理.mp4
" B' z  t2 F: p4 R  {2 a$ c3 a- r- m" H│      2-4 Python回归分析:多项式回归模型.mp44 n! Y9 @+ ?: J/ P: Y3 A
' _. Y" _3 B, @1 r% @* m( j│      2-5 Python回归分析:绘图、预测.mp4
5 w6 s1 M2 N/ s/ ?; c; K+ c5 @  h5 o1 `) P│      2-6 案例9:预测2020天猫双11销售额.mp4
+ R: E1 K+ U6 W2 g: r, {$ p" ~( x& v4 l│      3-1 什么是商品分析?.mp44 v1 G+ [: q& l' n0 U  B8 p+ B6 R# v" G9 K. |9 Z" F8 n; Y1 k4 o
│      3-2 什么是层次分析法AHP?.mp4  m5 c3 ~& }* ~6 ?2 H7 a3 K- D4 @! i
9 ?9 t/ a1 m4 v# z* j│      3-3 Excel层次分析法:构建层次结构.mp4  m- z! m) B: t
* Y3 @. `" S5 g+ O& ~) R│      3-4 Excel层次分析法:构造成对比较矩阵.mp41 [' n1 ?2 M6 v6 z
& b+ z' H5 d# k3 U: e3 b│      3-5 Excel层次分析法:构造方案判断矩阵.mp4, C+ h5 e9 y6 U+ m
$ n# O$ m: t* g8 y) D6 A│      3-6 Excel层次分析法:总排序权重计算与决策.mp45 @7 f$ _3 F6 ?: i
/ S1 g2 m( N6 |' g│      3-7 案例10:选择最优商品进行推广.mp4. x! C  d- O) B8 A  {( h+ R: R, D# l+ \& F
│      4-1 15.16什么是运营策略:摩拜红包车.mp4* l4 o- I$ D; j- F0 Q! r1 T8 a8 y+ {& l# M
│      4-2 15.17如何策划一场活动.mp4& s& j- Y$ ]* a: F* }; n
7 n8 t4 m6 v  F& V+ r* Y! F│      4-3 15.18案例11:设计内容运营方案.mp4. l8 A& J; u  q( a. u5 |) K* K, l
│      4-4 15.19本章小结.mp4+ n7 l/ M6 B4 _. x# ]6 ?# v5 o9 k% s

) ^5 q: P. b1 C: Y2 A3 L5 n. T2 `9 v; x$ J├─第14周 促进用户活跃度、提升用户留存
5 i* A' i- w- a% i" |0 }% s, p9 m1 I% A; ?8 M, r│      1-1 如何提升产品活跃度?.mp4" Y& j1 o" e7 _  r4 _5 X3 g2 G4 v+ `& m! v5 M6 {) C2 r
│      1-2 用户活跃度模型(RFE).mp4. f) ^" o5 e3 Z0 X  u  j, m- G3 N' d! B( T8 m/ u3 F
│      1-3 练习:使用Excel构建RFE模型.mp4
, Q( i6 e3 l2 ?/ U! T+ k: D* x' G' Z# W) \: T│      2-1 什么是产品的 Aha Moment?.mp4( i$ z1 y' a, I( H- w' q
9 @! e1 }: G. N* g/ b; P│      2-2 练习:使用Excel计算用户留存率.mp4
5 f) E" t3 `  }! b3 Y/ J8 `" ~- D2 t7 ~7 P│      2-3 练习:使用Excel计算用户生命周期.mp4) \' W2 ?) g: i6 V9 X+ n  N% G. k8 x3 u1 E( o2 \
│      2-4 案例8补充:基于电商的用户留存与价值分析.mp4. L  ^& V" g" N6 z5 [
! N$ K/ |2 |# o% G5 H% ^* x! Y2 g│      2-5 本章小结.mp4: A6 t- z' c' K7 T$ {$ n1 h; W* K) c; j; f7 t8 D  O6 l, m! b
0 M5 x7 a$ _- ^5 u# V, I7 g
7 h0 U% s4 R3 `/ a  J/ T& O# V6 u├─第15周 使用AB实验迭代功能
- \/ v. J8 ?7 B. N8 Y& W$ ^1 b) P1 v* B2 d; J# P- X│      1-1 什么是AB测试.mp4
) c( F; Q& ?# c& F5 M( I/ B* l& ~/ Q: j. m' p% ~5 {│      1-2 AB测试的基本流程.mp4
7 R, t. P$ W1 F/ y9 v5 z6 Y- m9 {4 K" }# M% J% [: Z│      1-3 统计学基础:假设检验.mp4  S) q+ b/ ]# h0 @8 L
  e9 K3 L8 @4 K8 e1 v/ V│      1-4 练习:Python计算点击率CTR.mp4  P) Q, ^6 h" x$ D& ?$ k
. |6 C) a( I6 U/ A$ d5 A│      1-5 练习:Python计算p值.mp4! Y( g1 p* `' ]* \/ y* ^9 o( U
│      1-6 案例13:利用AB测试优化产品设计.mp4% W! Y/ b, Y, T! ]3 B
  C. l" Z. k) a# \8 f/ O  }; g│      2-1 什么是异常监测.mp4/ k' F1 m2 D  R0 K
4 m  u$ g! N; W% Q6 g│      2-2 练习:Python孤立森林异常检测.mp4% Z' H3 X3 E! ~
' d4 K6 @; S' W3 @. m0 `" A│      2-3 本章小结.mp4" R/ j( d% p! ]5 H. |/ `/ p) }3 G: R5 F8 r( }2 ^
│4 V+ d" ^% i# h4 I  |9 i
( a& [1 H  V/ q  G. }+ }3 y├─第16周 撰写数据报告、面试指导
, q) k$ F( Z5 z. {8 a) u! h8 A' l: |' w  _│      1-1 18.1如何撰写数据分析报告.mp4
3 T3 a, V: s  |5 u6 H$ }. `' w5 e( d; Q  b1 l" I; A# {; {5 X│      1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享.mp4$ c8 u5 N: j- Z; w  P4 f  K: o. N
5 r4 E: T6 `5 V0 w│      2-1 18.3如何撰写简历.mp4* W0 ]; f- \# Q$ G
4 [7 I! T& @: |│      2-2 18.4面试经验分享.mp4% {; v; W* ]# Q2 l
7 d* U% b! z. ]0 T│/ v8 q0 Y1 }5 L9 [( m
3 `; y# G5 k$ ?3 w└─课件资料.zip
4 Y; v4 ?4 N3 N0 a( M1 O6 l+ Q; e0 t" p( X& o4 a( t' u* d( B5 V, K  ^' U  L: z. v) w0 |0 R. a, \  o9 F4 K
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人人都能学会数据分析202
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RE: 人人都能学会数据分析2021年
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发表于 2021-7-5 07:50:43 | 显示全部楼层
谢谢分享,不错的资料,给楼主点赞
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发表于 2021-7-5 08:01:28 | 显示全部楼层
谢谢分享,  前期的知识储备不足,不知道入门这个课程难不难。
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