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数据分析四个月新手入门到高手课每人都能学会2020年12月

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发表于 2021-2-26 02:49:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
Week 1: 走进数据分析 1-1 互联网数据分析通用课程-导学.mp4
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Week 1: 走进数据分析 2-4 统计指标:离散趋势.mp45 b* A$ b: a- t2 l$ \. C
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Week 1: 走进数据分析 2-7 处理异常值.mp4
1 _3 ^: w% J" a% Z4 U5 m, U6 i( N# h) [2 q8 E$ f. u& EWeek 1: 走进数据分析 2-8 数据分析流程.mp4
! ]! ~  `; a0 {, A. L2 g  R8 l4 b' I) ?! T. C- T1 UWeek 1: 走进数据分析 2-9 本章小结.mp4
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4 r6 P- j" F8 _( eWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-2 文本函数.mp4* m& w: E4 h$ u2 n/ v
  l  S; n% Y# d- L: k2 gWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-3 数学函数.mp4
9 R' e; L1 Q* \  e& i( j9 C. p# V# z  v" s2 I: S9 ]) B1 w% BWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-4 处理重复数据.mp43 t4 v8 [* W  D+ C# i7 y' T7 q
9 j* d1 |$ T) {$ X, nWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-5 拆分列数据.mp4) K8 U8 l: B- z8 ~+ a2 P# @0 ?: ~1 i& y5 \
Week 2: Excel从入门到表格分析 1-6 数据排序和筛选.mp4; |& O' q1 {& a/ X# t) [5 x, Z) l
; P+ g; ?. L$ s3 y% |8 J# d; P1 L3 RWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-1 逻辑函数.mp4" |  z/ A; J/ P3 h6 y& E- P8 C
! @+ A# s, F8 l4 `, I4 tWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-2 条件聚合函数.mp4
. l) t0 f$ U" W8 _& ]$ a2 S  x1 e% D, `Week 2: Excel从入门到表格分析 2-3 查找与引用函数.mp4
# |* L- Z) L5 v! X1 z" m- ~0 p! e3 S- N4 bWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-4 数据透视表.mp4/ K1 m% C" y& n5 G
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Week 2: Excel从入门到表格分析 2-6 制作可视化图表.mp4
, T% Y! g+ R, T7 s9 f* |  Q' }: e2 _2 o( [9 R( sWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp4: g7 B# {8 V* W& C* q  p. x/ @8 j2 E1 P/ m* Z7 X3 Z# `
Week 2: Excel从入门到表格分析 2-8 本章小结.mp4
0 M8 L2 F, w4 W" _9 L3 @0 S; r" U9 o+ q& wWeek 3: 从0开始学SQL 1-1 什么是SQL.mp4
8 b& E3 n6 i* D" n* c. ?5 q) {& Y5 g& wWeek 3: 从0开始学SQL 1-2 认识数据表结构.mp46 s4 b6 D  _: R# v0 _1 y/ ?2 g( L" G/ t$ |) K3 `6 o3 H8 _6 P% T
Week 3: 从0开始学SQL 1-3 MySQL安装及配置.mp4  b4 G4 b5 T- K" G2 ~; M$ w4 p9 l# D
' Q; Y: p  A( k: g/ a- ?Week 3: 从0开始学SQL 1-4 安装Navicat.mp4
# X! n* ~( |: n; f' l; p: G& w, Q! e" e+ S& J) w: zWeek 3: 从0开始学SQL 1-5 基础语法.mp4) m, T, B4 }5 ?/ d9 C6 u& e" H' P! R" x5 F8 B. f" J
Week 3: 从0开始学SQL 1-6 数据排序与筛选.mp4
1 j+ g( d0 O1 q1 G2 r6 n5 h3 P" {- {2 Q3 Z" |6 fWeek 3: 从0开始学SQL 2-1 使用函数计算数据.mp4# H6 U5 v/ r2 A# Y/ L* C
3 N/ r8 {9 [4 o: z! S2 x& R1 EWeek 3: 从0开始学SQL 2-2 对数据进行分类汇总.mp4( b! B* T$ c& Q" b
1 `) M$ y# j' y% X. s8 l9 R- dWeek 3: 从0开始学SQL 2-3 联表查询.mp4) _8 \8 [9 t' x/ Z% o! l9 \( X# I# h9 f1 U' Q
Week 3: 从0开始学SQL 2-4 导出数据.mp48 }! u+ k7 G) b: h( F% Z+ J1 z8 i: P% @
Week 3: 从0开始学SQL 2-5 本章小结.mp4
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( E6 d) [9 I/ z5 e/ v; |7 d" l; R; l# {" {4 m, eWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-3 准备数据.mp4/ ~& y* x6 l+ \( d, u' p/ K4 E; p+ \. Z
Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-4 构建图表.mp4
5 V2 H5 y- q+ {3 g; u2 F; K* ^4 e& W. |7 @! I* Y6 ^, l( oWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-5 创建仪表板.mp49 j% C9 g! z" {9 R, Q/ {! i( |
# d: A% m& L- b6 \Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-6 创建故事.mp44 M! e% {- S* S( p
6 V  B7 l- U1 ~- t  ~, BWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-7 保存与发布.mp4) K' r$ b9 b7 S6 |( I9 b7 q
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2 w+ i3 o4 M0 n8 cWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-9 本周小结.mp4) a# Z/ s% z3 Z" p4 h- Q% ~
- k9 m. |" \. j  B7 u0 fWeek 5: Python基础语法 1-1 学习编程的几个建议.mp47 N5 L$ e5 ^5 z; w4 D0 J8 d- n- g% t
9 o/ l* X; N' t& T* DWeek 5: Python基础语法 1-2 什么是Python.mp4
% N2 p' L9 Q7 ?' i7 B9 ], [& Y0 ~2 @" G# ]0 l; W- n* ZWeek 5: Python基础语法 1-3 运行环境.mp4/ F% }2 E7 o; }7 l0 n, N
( o, N. ?" v/ `; x( K$ \, V/ Y+ `Week 5: Python基础语法 1-4 开发环境.mp4$ D9 n/ v* t' b0 M) p, i
7 w2 g5 X! w7 k+ H5 k6 WWeek 5: Python基础语法 1-5 运算符.mp4' P5 `% K+ K8 m# h: L
8 E) {4 U( G- ?0 E' M" T$ pWeek 5: Python基础语法 2-1 数据类型.mp45 P  C) a4 ^0 f6 R* P: g
  K. e, M& c1 l0 M* H0 U0 }; a  i5 Z+ LWeek 5: Python基础语法 2-2 数据容器.mp4- R+ {! Z0 S- R" k) k
( C9 A( Y, d: _! _Week 5: Python基础语法 2-3 条件判断语句:if、else、elif.mp44 H4 T3 W1 [: @6 \7 |9 v0 f" y% w; d/ I) @5 [5 l( b
Week 5: Python基础语法 2-4 循环语句:for、while.mp4% u4 }: M2 t4 t% ~. o  [+ b! x0 N3 T0 O
Week 5: Python基础语法 2-5 循环中止:break,continue.mp4
( m% A) R9 ~0 w. [" E" T0 u, _4 L  M0 h1 \Week 5: Python基础语法 2-6 编写一个函数.mp42 \6 h9 L' A* z" C# d
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# y' J) C' ~3 OWeek 6: Python实现网络爬虫 1-1 什么是爬虫.mp4' u6 E+ @* W9 K- n2 W8 K
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Week 6: Python实现网络爬虫 3-4 本章小结.mp4' e$ D. a4 q) q) Q) {4 x2 Z
7 d& O/ w1 N" R+ U& I/ mWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-1 Pandas库入门.mp4
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Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-3 案例介绍:电影数据分析.mp4& D" Q: v, Z) Z7 U) W( Q
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% U5 E+ J: o9 iWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分.mp4
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Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-6 排序与筛选.mp49 R. B  b! l, I+ u
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8 ?; i8 P$ k8 I0 T  B( o; H$ K" LWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-5 本章小结.mp44 A1 e- O% E- v2 @  K
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Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-5 热力图:电影类型、评分、数量.mp49 w$ q' m  ?% t0 r; e6 i. x# L$ \5 T4 f5 n1 g
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Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-8 案例2:豆瓣电影数据分析报告.mp4
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Week 8: 初始互联网商业模式 1-2 互联网行业简介.mp40 V8 [, F* y  L  F5 A( y. }
3 q) J' f; ~* W  n* @9 Z% pWeek 8: 初始互联网商业模式 1-3 如何做行业分析.mp4" f7 l1 H# n2 }2 f, f2 A1 f" ~* @# @. V. P, L; j
Week 8: 初始互联网商业模式 1-4 市场规模:直播电商发展时间线.mp40 ?9 ^4 u& [4 x# t9 o2 O
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Week 8: 初始互联网商业模式 1-8 趋势预测:PEST分析法.mp4
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2 R1 f* P  r- S7 n8 P: SWeek 8: 初始互联网商业模式 2-1 互联网岗位解析.mp4! Y9 D% Q' s4 ^' H+ }4 l
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  @  o+ |" G* O6 T' W6 f+ i- y  d, u& M2 m9 DWeek 8: 初始互联网商业模式 2-3 本章小结.mp48 I" ^' w% H' D7 z
1 u8 l) @3 o1 _- O" v( D7 g8 ZWeek 9: 解析数据指标体系 1-1 用户生命周期、AARRR、RFM.mp4
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Week 9: 解析数据指标体系 1-3 SWOT、PEST、波特五力.mp4. K# a  f, W/ K3 a9 t' ]1 m9 a* n7 w  {7 f( }& \
Week 9: 解析数据指标体系 2-1 互联网业务分析指标一览.mp4; ~# t- f6 [7 c' K7 |- {$ F' X- i! t/ v' @2 d& @" n
Week 9: 解析数据指标体系 2-2 拉新(获客)指标.mp4: m7 B( o. \# I5 a* e0 J2 t7 R8 N9 J& F3 k" K
Week 9: 解析数据指标体系 2-3 活跃指标.mp4/ s9 c& k1 m( i$ A+ K
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2 M5 d* O* w5 _- T* U7 @, eWeek 9: 解析数据指标体系 2-8 本章小结.mp43 N3 ], ?0 p* ?6 Y9 L5 E* z' ?4 M+ o: h
Week 10: 构建用户画像 1-1 什么是流量.mp4$ A8 [, [% P0 z% s: ~6 g
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2 F) d% w; w4 U6 W# RWeek 10: 构建用户画像 2-3 计算相关性指标.mp4" g- @, {/ Q/ I, g
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5 J0 {: ]. Z) H  ~# `* \5 i: E  R& r' ~+ ]: x8 v6 XWeek 10: 构建用户画像 2-5 字符串分类:OneHot编码.mp4+ s. ?' B, u. x$ U* w+ U
1 b% F0 F, C$ e/ CWeek 10: 构建用户画像 2-6 KMeans建模:利用轮廓系数确定K.mp4" O2 W5 s7 X; @) I3 `9 b& y$ q
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+ `1 C8 X6 s3 ^+ N. H: L; Z' K. L8 }0 HWeek 10: 构建用户画像 2-8 聚类结果分析:样本量与占比.mp4. c/ ]% x# Z0 f4 u0 A% \. A/ |$ w9 P5 j
- m2 X% s6 X& \  [! C7 AWeek 10: 构建用户画像 2-9 聚类结果分析:特征均值、众数.mp4
% |# l) c5 \% E* w, {& M' Q. l2 f, t7 ZWeek 10: 构建用户画像 2-10 数值特征对比:雷达图.mp45 U' ?- f0 I/ t
2 ]! F2 L. `4 n! _7 wWeek 10: 构建用户画像 2-11 案例6:基于Kmeans的广告效果聚类分析.mp4! W% H* y% {6 o. |
4 H3 ]3 `) m0 d1 r- _Week 10: 构建用户画像 3-1 什么是漏斗分析模型.mp4
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Week 10: 构建用户画像 3-3 用户下单流程分析.mp4
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" r% W# s% `$ P' LWeek 10: 构建用户画像 3-5 本章小结.mp4" @& q0 E3 ~8 Q) t% v5 |7 t1 P( P1 t! }( X  o/ [/ a/ N
Week 11: 用户引流与转化 1-1 什么是用户画像.mp45 P' @+ ~- |7 ?- m( E1 }# J8 e, G  M, H, a' m
Week 11: 用户引流与转化 1-2 数据标签系统:背景介绍.mp4$ u3 f1 u  v+ Y% y
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Week 11: 用户引流与转化 1-5 练习:使用SQL提取用户数据.mp40 v+ O- X: v4 {, }
, @, w1 d0 |- d- XWeek 11: 用户引流与转化 1-6 数据标签系统:构建商品画像.mp43 ~; D3 O/ N3 ^! g) M% G! }( L: I* l* l- Q. H8 g
Week 11: 用户引流与转化 1-7 练习:使用SQL提取商品数据.mp4
, [6 Q& r- u! R5 g0 O( T- i1 Q3 j; a/ a/ u3 Q1 V! s. HWeek 11: 用户引流与转化 2-1 什么是RFM模型.mp4
$ Z% B* J# [# c/ [# P3 e1 P* b! j& Z% [Week 11: 用户引流与转化 2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4
8 s* F. f- B9 ?4 b( L7 ?: T7 B7 N$ I! k1 ]0 U4 l# }Week 11: 用户引流与转化 2-3 设置R、F、M评分标准.mp4. U% l  n  M) u! u% |" c
" D: D4 [# Y5 d, [. WWeek 11: 用户引流与转化 2-4 计算R、F、M得分.mp4
  \" _1 [3 `" j1 Q' t- C' R4 X$ s- o6 bWeek 11: 用户引流与转化 2-5 给用户贴标签.mp4
* r9 O- v) G0 L8 z4 j2 ]& M$ g- B' O. G4 C9 X* p8 n9 F  F# OWeek 11: 用户引流与转化 2-6 RFM评分卡优化:使用K-Means进行数据分组.mp43 j* a, n; N8 w: |" u$ b
2 I5 P- b8 n. xWeek 11: 用户引流与转化 2-7 模型展示与可视化.mp4
# ^4 v% [! X' R' n+ B5 ^' G3 I4 `# d5 m3 i+ }Week 11: 用户引流与转化 2-8 案例5:基于RFM的用户精细化管理.mp4: `" b2 D; x; ?
# [' p: N8 E7 ^# d3 _1 }: [* LWeek 11: 用户引流与转化 2-9 本章小结.mp49 b* I! M: K& a( M9 S5 K# s+ \  S/ [- l
Week 12: 分析消费行为 1-1 什么是消费行为.mp4
, y' N  }: u# D, d! u0 B8 J9 }2 K2 s+ X% p: e5 u  W$ |, y8 C" {Week 12: 分析消费行为 1-2 消费行为模式的变迁.mp4* p/ l7 G$ V% \
6 m& a3 V5 U0 s; P6 PWeek 12: 分析消费行为 2-1 案例说明:某电商交易数据.mp4
, j0 P3 j/ p* R3 O5 t! |: l( D1 A! `0 X- W3 ^* K! fWeek 12: 分析消费行为 2-2 趋势分析:金额、频次、人数、产品数.mp4
$ C7 v5 A/ w, D! n7 d$ C) K$ u6 u# U% DWeek 12: 分析消费行为 2-3 趋势分析:销售额 vs 产品数.mp48 S# u, c! Y1 G/ r; a# m9 b" s  g( s+ C- l/ d( v. e& _
Week 12: 分析消费行为 2-4 趋势分析:消费时间段偏好.mp4
0 N* S' a' _7 n: a! n0 G- k3 Q( Y) }# L& M! ]2 uWeek 12: 分析消费行为 2-5 个体分析:消费金额.mp4+ P! A# c& ~; P2 [0 E; m
! X4 ~/ Y' y/ hWeek 12: 分析消费行为 2-6 个体分析:消费频次、商品数.mp4
6 e7 b7 g$ `2 `) f7 `' I+ f! P& W9 wWeek 12: 分析消费行为 2-7 商品分析:销售情况、价格分布.mp4# P; y- a9 I3 f1 o; O3 C/ p
* x) Z  l& G+ ~. j$ SWeek 12: 分析消费行为 2-8 使用SQL计算复购率.mp49 h# J" @: y: |3 V  D  h
+ \1 G8 @* p  n% V) c$ O: L  WWeek 12: 分析消费行为 2-9 使用SQL计算回购率.mp4$ k5 i' W5 h( T
4 f0 V; u# v8 J! iWeek 12: 分析消费行为 3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp46 l7 m( R( a+ o4 J! |7 D
4 ^3 ]# d/ f+ K) L( ZWeek 12: 分析消费行为 3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4
+ p2 A9 k+ G1 F- A# _3 E, e. k$ Y- ]3 K& F1 VWeek 12: 分析消费行为 3-3 案例8:基于电商的用户消费行为分析.mp4" M; j  s) G2 h2 e. W
" ~2 b3 M( V% I; L6 l9 R1 _Week 13: 预售销售额、调整运营策略 1-1 为什么要预测销售额?.mp4/ Y- E- k' R- g. z7 n8 m, F
+ S; x, f2 x1 V# m, _8 gWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 1-2 如何拆解GMV:流量、转化、客单价?.mp4( i/ [+ b! E* p" ~  y- `
+ f! E3 F- e! D6 ZWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 2-1 测模型的定义与分类.mp4- J+ j# w6 j. L( u
' ]2 X0 w8 ~) X, o# P# W# xWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 2-2 练习:使用Excel预测销售额.mp4
0 P1 U1 ]& g( M+ u, ~" Z, T4 W7 g, C1 x- h' k+ y' W& T. ^1 FWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 2-3 Python回归分析:数据预处理.mp48 v" j& z( E( N6 E8 [, p# {
8 O) C/ @% U0 D3 B0 lWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 2-4 Python回归分析:多项式回归模型.mp4# L. g. s4 x  e" l4 ?& O- x# _
. \# c2 u! ^6 p. |+ KWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 2-5 Python回归分析:绘图、预测.mp4
, t% X) B3 h0 X- ^, n1 _8 I% \8 X' o( M9 y* kWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 2-6 案例9:预测2020天猫双11销售额.mp4, N+ o) n5 G: i" K/ G, c3 n* [0 A9 p# Y7 D' r# _
Week 13: 预售销售额、调整运营策略 3-1 什么是商品分析?.mp4: _: ?% H  H" Y" p; W& z
+ E* m/ d( A# C5 S5 bWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 3-2 什么是层次分析法AHP?.mp4/ n# W/ p/ k8 A% }4 r" Q" j9 a3 f5 z( A3 D) ~
Week 13: 预售销售额、调整运营策略 3-3 Excel层次分析法:构建层次结构.mp49 R  ]$ r& K& b) @% G# J, X0 E0 `
) X, I9 P6 E( f1 ^0 pWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 3-4 Excel层次分析法:构造成对比较矩阵.mp4
: y3 T  N' z! \. C" q& y  c) ]+ |. W# [+ I( F, }/ u) YWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 3-5 Excel层次分析法:构造方案判断矩阵.mp4" ]2 D( A* G& F# j8 Y
9 |3 M4 {& ?+ N3 o5 c* NWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 3-6 Excel层次分析法:总排序权重计算与决策.mp4
" _+ W: Q1 d2 u9 y9 V2 v/ M. J4 I8 S$ a+ H2 h1 @5 k  W% ]Week 13: 预售销售额、调整运营策略 3-7 案例10:选择最优商品进行推广.mp40 L  g* t: _+ j: I# m' A3 s
: }: f* ~, x. y% B" k& lWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 4-1 15.16什么是运营策略:摩拜红包车.mp49 d3 B2 o; ~- I" I! }% X( C1 H# c1 g3 U2 ^  |5 H7 a/ K
Week 13: 预售销售额、调整运营策略 4-2 15.17如何策划一场活动.mp47 s6 \: g4 Q8 {+ h4 o* _
1 @' `- |! s0 O$ D" L7 EWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 4-3 15.18案例11:设计内容运营方案.mp4) r6 B+ p, S5 ^" B  e# ?8 F, N* M4 _5 \  u
Week 13: 预售销售额、调整运营策略 4-4 15.19本章小结.mp4# u) C7 ~- S2 Q$ ?. T5 s5 Y- F! r9 D& `2 [, D) R2 B- A; _9 t
Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 1-1 如何提升产品活跃度?.mp40 Q2 Q& d+ s7 |  u/ W4 ]7 M) ]9 T1 D8 |7 P8 S* a6 ]
Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 1-2 用户活跃度模型(RFE).mp4
- W7 j  j3 ?* D( s# S9 \' E" n' C3 C; J$ D7 {- ]Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 1-3 练习:使用Excel构建RFE模型.mp4( \$ ~' v! B3 {7 ^4 h6 w0 C! V: {/ p/ V% w- q* c
Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-1 什么是产品的 Aha Moment?.mp4. A! c# Q6 x: f, ?+ J8 k2 X
4 D. b1 E) a4 N/ q  ]1 E0 CWeek 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-2 练习:使用Excel计算用户留存率.mp4
& K# R2 z) q8 z( z( C' e8 g1 ]* f- o9 y+ P6 TWeek 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-3 练习:使用Excel计算用户生命周期.mp4+ b& p& ~+ \6 L1 ]1 _) j
( B; A7 P. H+ ]; u" G1 g% yWeek 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-4 案例8补充:基于电商的用户留存与价值分析.mp4  n, n' B( l) @
. ]2 h# ~( w% d- [* b3 qWeek 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-5 本章小结.mp4
- {& w* i6 n# s! ~8 @" V% Z2 \( k, ]) lWeek 15: 使用AB实验迭代功能 1-1 什么是AB测试.mp4  I6 v  m/ G6 [
0 P7 z) ^2 I' o& N0 C" O8 x$ hWeek 15: 使用AB实验迭代功能 1-2 AB测试的基本流程.mp4( e( a' P+ S, t- ^, e
2 E- z# H; J, l) [$ lWeek 15: 使用AB实验迭代功能 1-3 统计学基础:假设检验.mp44 B0 t' U. ?) V% G8 ~! s0 r8 s& `7 R7 e  P  Y5 T: x8 a3 ~
Week 15: 使用AB实验迭代功能 1-4 练习:Python计算点击率CTR.mp44 o% t! N% V& A# q2 D
& J5 d# @0 @" o& {Week 15: 使用AB实验迭代功能 1-5 练习:Python计算p值.mp43 f0 c3 F9 r+ b! Z$ Z) l8 F) B' g
7 X& i7 {/ j' C9 n, j& M- EWeek 15: 使用AB实验迭代功能 1-6 案例13:利用AB测试优化产品设计.mp4
/ _9 y+ w( ?" T: K% ]/ L; d* {- o' [- C% A! J0 O3 ~Week 15: 使用AB实验迭代功能 2-1 什么是异常监测.mp4
9 q7 U3 P8 J9 P' u/ d) q; S/ H8 L/ U: i% [4 PWeek 15: 使用AB实验迭代功能 2-2 练习:Python孤立森林异常检测.mp4. ]. n9 i* d0 ^- _! T- g- }8 ~
- Y, j3 o- Y% gWeek 15: 使用AB实验迭代功能 2-3 本章小结.mp44 t2 c4 _+ O" S5 E5 ^- q
" a" i, p/ W  o8 J) }7 uWeek 16: 撰写数据报告、面试指导 1-1 18.1如何撰写数据分析报告.mp46 L7 P. F( ~+ F9 t  H8 t
" L" ?1 B( |0 x4 v& fWeek 16: 撰写数据报告、面试指导 1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享.mp44 M5 Q$ y! O4 N5 B0 j
- w1 k1 w& C( r# cWeek 16: 撰写数据报告、面试指导 2-1 18.3如何撰写简历.mp4
& `: c; N! w" I* y$ O- }' o4 X4 @5 R; C. Q, q; gWeek 16: 撰写数据报告、面试指导 2-2 18.4面试经验分享.mp4. n9 |& l. j' G3 h' `
, G! `$ i. j4 ?$ {- Q课件资料.rar6 T: t) U0 G. `+ I. l9 F
9 s+ u! t  Q  l2 B/ j8 l  F- T: \0 W+ @5 x) S+ _. h" }3 |( k) M' C9 Y
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数据分析四个月新手入门到高手课每人都能学会2020年12月
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数据分析四个月新手入门
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