四大维度人人都能学会数据分析全面锻造

第10周 构建用户画像

1-1 什么是流量_ev~1.mp4 11.82M

1-2 拓展：流量数据指标_ev~1.mp4 32.36M

1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测_ev~1.mp4 7.81M

2-1 案例：背景与目标_ev~1.mp4 7.29M

2-10 数值特征对比：雷达图_ev~1.mp4 100.39M

2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001_ev~1.mp4 23.34M

2-2 利用Python预处理数据_ev~1.mp4 47.39M

2-3 计算相关性指标_ev~1.mp4 37.30M

2-4 数据标准化：Min-Max_ev~1.mp4 42.97M

2-5 字符串分类：OneHot编码_ev~1.mp4 35.36M

2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K_ev~1.mp4 13.71M

2-7 练习：最佳KMeans聚类模型_ev~1.mp4 93.30M

2-8 聚类结果分析：样本量与占比_ev~1.mp4 69.52M

2-9 聚类结果分析：特征均值、众数_ev~1.mp4 83.53M

3-1 什么是漏斗分析模型_ev~1.mp4 20.49M

3-2 漏斗分析有哪些应用场景_ev~1.mp4 14.11M

3-3 用户下单流程分析_ev~1.mp4 31.47M

3-4 案例7：利用Excel绘制转化漏斗图_ev~1.mp4 51.30M

3-5 本章小结_ev~1.mp4 5.66M

第11周 用户引流与转化

1-1 什么是用户画像_ev~1.mp4 15.52M

1-2 数据标签系统：背景介绍_ev~1.mp4 54.80M

1-3 数据标签系统：数据采集、埋点_ev~1.mp4 36.55M

1-4 数据标签系统：构建用户画像_ev~1.mp4 51.95M

1-5 练习：使用SQL提取用户数据_ev~1.mp4 37.79M

1-6 数据标签系统：构建商品画像_ev~1.mp4 67.17M

1-7 练习：使用SQL提取商品数据_ev~1.mp4 38.79M

2-1 什么是RFM模型_ev~1.mp4 7.67M

2-2 利用Excel计算R、F、M分值_ev~1.mp4 41.10M

2-3 设置R、F、M评分标准_ev~1.mp4 32.16M

2-4 计算R、F、M得分_ev~1.mp4 41.99M

2-5 给用户贴标签_ev~1.mp4 55.68M

2-6 RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组_ev~1.mp4 75.28M

2-7 模型展示与可视化_ev~1.mp4 45.47M

2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理_ev~1.mp4 30.24M

2-9 本章小结_ev~1.mp4 5.44M

第12周 分析消费行为

1-1 什么是消费行为_ev~1.mp4 15.66M

1-2 消费行为模式的变迁_ev~1.mp4 28.09M

2-1 案例说明：某电商交易数据_ev~1.mp4 51.64M

2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数_ev~1.mp4 37.92M

2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数_ev~1.mp4 48.68M

2-4 趋势分析：消费时间段偏好_ev~1.mp4 67.22M

2-5 个体分析：消费金额_ev~1.mp4 34.75M

2-6 个体分析：消费频次、商品数_ev~1.mp4 38.38M

2-7 商品分析：销售情况、价格分布_ev~1.mp4 53.39M

2-8 使用SQL计算复购率_ev~1.mp4 64.33M

2-9 使用SQL计算回购率_ev~1.mp4 67.38M

3-1 使用SQL计算头部用户贡献额_ev~1.mp4 72.24M

3-2 使用SQL用户平均购买周期_ev~1.mp4 50.30M

3-3 案例8：基于电商的用户消费行为分析_ev~1.mp4 17.65M

第13周 预售销售额、调整运营策略

1-1 为什么要预测销售额？_ev~1.mp4 16.95M

1-2 如何拆解GMV：流量、转化、客单价？_ev~1.mp4 12.91M

2-1 测模型的定义与分类_ev~1.mp4 8.25M

2-2 练习：使用Excel预测销售额_ev~1.mp4 67.35M

2-3 Python回归分析：数据预处理_ev~1.mp4 25.70M

2-4 Python回归分析：多项式回归模型_ev~1.mp4 15.29M

2-5 Python回归分析：绘图、预测_ev~1.mp4 47.50M

2-6 案例9：预测2020天猫双11销售额_ev~1.mp4 8.81M

3-1 什么是商品分析？_ev~1.mp4 15.87M

3-2 什么是层次分析法AHP？_ev~1.mp4 8.46M

3-3 Excel层次分析法：构建层次结构_ev~1.mp4 7.63M

3-4 Excel层次分析法：构造成对比较矩阵_ev~1.mp4 35.57M

3-5 Excel层次分析法：构造方案判断矩阵_ev~1.mp4 33.19M

3-6 Excel层次分析法：总排序权重计算与决策_ev~1.mp4 19.83M

3-7 案例10：选择最优商品进行推广_ev~1.mp4 7.43M

4-1 15.16什么是运营策略：摩拜红包车_ev~1.mp4 11.05M

4-2 15.17如何策划一场活动_ev~1.mp4 14.32M

4-3 15.18案例11：设计内容运营方案_ev~1.mp4 8.78M

4-4 15.19本章小结_ev~1.mp4 5.55M

第14周 促进用户活跃度、提升用户留存

1-1 如何提升产品活跃度？_ev~1.mp4 17.69M

1-2 用户活跃度模型（RFE）_ev~1.mp4 8.65M

1-3 练习：使用Excel构建RFE模型_ev~1.mp4 140.74M

2-1 什么是产品的 Aha Moment？_ev~1.mp4 13.03M

2-2 练习：使用Excel计算用户留存率_ev~1.mp4 126.99M

2-3 练习：使用Excel计算用户生命周期_ev~1.mp4 73.30M

2-4 案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析_ev~1.mp4 10.10M

2-5 本章小结_ev~1.mp4 4.49M

第15周 使用AB实验迭代功能

1-1 什么是AB测试_ev~1.mp4 8.57M

1-2 AB测试的基本流程_ev~1.mp4 13.58M

1-3 统计学基础：假设检验_ev~1.mp4 12.33M

1-4 练习：Python计算点击率CTR_ev~1.mp4 52.33M

1-5 练习：Python计算p值_ev~1.mp4 64.72M

1-6 案例13：利用AB测试优化产品设计_ev~1.mp4 14.80M

2-1 什么是异常监测_ev~1.mp4 11.36M

2-2 练习：Python孤立森林异常检测_ev~1.mp4 79.81M

2-3 本章小结_ev(2)~1.mp4 2.47M

第16周 撰写数据报告、面试指导

1-1 18.1如何撰写数据分析报告_ev~1.mp4 25.25M

1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享_ev~1.mp4 20.17M

2-1 18.3如何撰写简历_ev~1.mp4 34.68M

2-2 18.4面试经验分享_ev~1.mp4 24.74M

第1周 走进数据分析

1-1 互联网数据分析通用课程-导学~1.mp4 8.52M

1-2 从互联网数据分析说起~1.mp4 5.09M

2-1 什么是数据~1.mp4 14.08M

2-2 什么是统计指标~1.mp4 11.04M

2-3 统计指标：集中趋势~1.mp4 11.04M

2-4 统计指标：离散趋势~1.mp4 15.07M

2-5 统计指标：分布形态~1.mp4 11.93M

2-6 识别异常值~1.mp4 9.85M

2-7 处理异常值~1.mp4 8.73M

2-8 数据分析流程~1.mp4 16.81M

2-9 本章小结~1.mp4 3.46M

第2周 Excel从入门到表格分析

1-1 Excel基本功能_ev~1.mp4 22.18M

1-2 文本函数_ev~1.mp4 40.73M

1-3 数学函数_ev~1.mp4 26.88M

1-4 处理重复数据_ev~1.mp4 42.45M

1-5 拆分列数据_ev~1.mp4 27.93M

1-6 数据排序和筛选_ev~1.mp4 55.23M

2-1 逻辑函数_ev~1.mp4 19.40M

2-2 条件聚合函数_ev~1.mp4 29.55M

2-3 查找与引用函数_ev~1.mp4 20.67M

2-4 数据透视表_ev~1.mp4 32.02M

2-5 认识图表_ev~1.mp4 11.83M

2-6 制作可视化图表_ev~1.mp4 73.57M

2-7 大数据岗人才需求分析报告_ev~1.mp4 78.28M

2-8 本章小结_ev~1.mp4 3.08M

第3周 从0开始学SQL

1-1 什么是SQL_ev~1.mp4 5.35M

1-2 认识数据表结构_ev~1.mp4 7.64M

1-3 MySQL安装及配置_ev~1.mp4 20.41M

1-4 安装Navicat_ev~1.mp4 31.16M

1-5 基础语法_ev~1.mp4 26.68M

1-6 数据排序与筛选_ev~1.mp4 41.50M

2-1 使用函数计算数据_ev~1.mp4 26.01M

2-2 对数据进行分类汇总_ev~1.mp4 15.59M

2-3 联表查询_ev~1.mp4 25.03M

2-4 导出数据_ev~1.mp4 12.97M

2-5 本章小结_ev~1.mp4 3.13M

第4周 数据可视化利器 Tableau

1-1 什么是Tableau_ev~1.mp4 15.88M

1-2 安装Tableau_ev~1.mp4 24.42M

1-3 准备数据_ev~1.mp4 27.76M

1-4 构建图表_ev~1.mp4 55.94M

1-5 创建仪表板_ev~1.mp4 13.82M

1-6 创建故事_ev~1.mp4 8.31M

1-7 保存与发布_ev~1.mp4 7.69M

1-8 可视化练习：美妆产品销售分析_ev~1.mp4 56.67M

1-9 本周小结_ev~1.mp4 3.31M

第5周 Python基础语法

1-1 学习编程的几个建议_ev~1.mp4 10.37M

1-2 什么是Python_ev~1.mp4 3.69M

1-3 运行环境_ev~1.mp4 18.43M

1-4 开发环境_ev~1.mp4 19.00M

1-5 运算符_ev~1.mp4 15.20M

2-1 数据类型_ev~1.mp4 21.48M

2-2 数据容器_ev~1.mp4 51.55M

2-3 条件判断语句：if、else、elif_ev~1.mp4 21.90M

2-4 循环语句：for、while_ev~1.mp4 28.84M

2-5 循环中止：break,continue_ev~1.mp4 28.18M

2-6 编写一个函数_ev~1.mp4 40.73M

2-7 练习：计算销售额_ev~1.mp4 30.07M

2-8 本章小结_ev(2)~1.mp4 3.63M

第6周 Python实现网络爬虫

1-1 什么是爬虫_ev~1.mp4 10.69M

1-2 Requests库入门_ev~1.mp4 109.84M

1-3 认识HTML网页结构_ev~1.mp4 115.38M

1-4 BeautifulSoup库入门_ev~1.mp4 70.36M

2-1 获取目标信息_ev~1.mp4 93.07M

2-2 连续获取多个页面信息_ev~1.mp4 101.45M

2-3 整合爬虫功能函数_ev~1.mp4 92.77M

2-4 数据存储与代码优化_ev~1.mp4 127.52M

3-1 通过API接口获取数据_ev~1.mp4 91.36M

3-2 练习：爬取全部电影数据_ev~1.mp4 69.12M

3-3 练习：爬取全部电影数据_ev~1.mp4 107.78M

3-4 本章小结_ev~1.mp4 4.43M

第7周 更高效的数据处理与可视化绘图

第7周 更高效的数据处理与可视化绘图

第8周 初始互联网商业模式

1-1 阶段引导：从数据分析工具，到商业分析思维_ev~1.mp4 11.23M

1-2 互联网行业简介_ev~1.mp4 29.65M

1-3 如何做行业分析_ev~1.mp4 16.86M

1-4 市场规模：直播电商发展时间线_ev~1.mp4 105.34M

1-5 市场规模：直播电商成交额_ev~1.mp4 96.78M

1-6 竞争分析：波特五力模型_ev~1.mp4 17.92M

1-7 价值链：直播生态产业图谱_ev~1.mp4 54.56M

1-8 趋势预测：PEST分析法_ev~1.mp4 12.20M

1-9 案例3：直播电商行业分析报告_ev~1.mp4 52.49M

2-1 互联网岗位解析_ev~1.mp4 36.59M

2-2 数据职能岗发展通道_ev~1.mp4 19.12M

2-3 本章小结_ev~1.mp4 4.29M

第9周 解析数据指标体系

1-1 用户生命周期、AARRR、RFM_ev~1.mp4 23.06M

1-2 5W2H、逻辑树、AB测试_ev~1.mp4 14.38M

1-3 SWOT、PEST、波特五力_ev~1.mp4 29.76M

2-1 互联网业务分析指标一览_ev~1.mp4 32.64M

2-2 拉新（获客）指标_ev~1.mp4 46.49M

2-3 活跃指标_ev~1.mp4 25.55M

2-4 留存指标_ev~1.mp4 99.40M

2-5 转化（变现）指标_ev~1.mp4 39.10M

2-6 传播指标：K因子_ev~1.mp4 34.76M

2-7 案例4：搭建商业化指标体系_ev~1.mp4 41.92M

2-8 本章小结_ev~1.mp4 3.44M

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