|
|
——/ 数据分析合集/: R$ x8 `) s. Y/ K3 C5 V$ q- ^5 u
├──C1101【网易云课堂-珍妮】电商数据分析实战攻略课：全电商数据体系360°实战案例（78节）
9 Q! z9 }" c7 n, M4 w| ├──第01章 电商数据分析师的职业图谱
& D, j& z* D+ h+ e+ H| | ├──1 什么是商业分析师.mp4 57.27M3 Q0 b- X6 N, V+ q
| | ├──2 商业分析师，解决什么业务问题.mp4 27.48M
. o3 V" U/ I1 N4 P# b- _* U6 d& s| | ├──3 成为商业分析师.mp4 32.32M! t( v1 @1 C- f% T0 L
| | ├──4 商业分析师的进阶之路.mp4 24.20M, E1 ^6 @! r6 h1 w
| | └──5 透过岗位理解业务.mp4 29.02M
2 z1 _3 [5 Y+ u c7 { c1 U| ├──第02章 电商数据分析师的技法修炼 4 i5 r! ]! J4 e/ M, u D2 T
| | ├──1 数据分析入门指南 - e' l( X. O8 B, V. `
| | ├──2 一切分析之基础
- p& N7 w" q' p5 j% z. g| | ├──3 筱说图表：0基础到图表达人 8 z2 o# S) N. u4 n% I( y
| | ├──4 SQL技能 ' O! U; T6 o* j* f2 V `7 u
| | └──5 Python新玩家的上手攻略
6 s/ B$ Q( n9 R; H| ├──第03章 实战（一）：数据分析师的宏观视野
0 z9 |# ^7 t# E2 g1 E1 T| | ├──1 格局：如何从外向内看业务的机会和风险？ : W( x% w1 a. }' ^) l' m, m! Q
| | ├──2 框架：业务要如何自我审视？——电商指标体系 , C6 _' H2 R' P; u# @) E+ v
| | └──3 目标：业务要如何达成目标？——KPI管理 " k" ^+ O; O: [1 o0 }. L9 {' q; q) c
| ├──第04章 实战（二）：人 · 全链路用户分析
+ r4 Z+ a! K) t8 Z| | ├──1 拉新——从渠道看如何获取用户 ) ~ }2 C; q3 n" W* W
| | ├──2 电商用户数据分析的内功与招式 C1 @. }. `' |( z/ ]. x6 y# B
| | └──3 从数据到用户，探究现象背后的原因
* F. b, \0 v" N| ├──第05章 实战（三）：货 · 商品分析 ) v2 T# }) p- ?! ?% [* K' ]
| | ├──1 玩转商品——从电商的核心要素说起 ]9 ]' L; n& W: ^; M
| | ├──2 品类管理
1 \$ @$ Y, Q5 A0 }; v& @: r6 u a| | └──3 打造爆品橱窗 ( {! Y4 T( W% s2 r x/ P; i
| ├──第06章 实战（四）：场 · 数据分析师的双11 - g$ M7 d. o& J2 H$ t
| | ├──1 活动分析的三个阶段
; c e7 c6 n# Y1 H: U: E| | ├──2 活动分析典型分析框架剖析——以双11“红包”项目为例 4 N9 L3 t3 ], b
| | └──3 大型促销分析项目管理方略 % _; l, n( l: ?- {8 V; J0 g
| ├──第07章 实战（五）：不容忽视的品牌要素
8 k* q* t3 _( {" \( G! J/ K) j| | ├──1 理解业务——什么是品牌管理？ 4 k) ]1 {7 k7 S3 ]- r
| | ├──2 心智占领——如何支持你业务的品牌定位？ & m5 ^" Q( E. X- P- G. _* v" h
| | └──3 如何建立监测机制，实现价值点管理？
6 c+ w' C; }: \8 A# u( t' ~| ├──第08章 复盘：0到1成为数据分析师
6 @, x& Y6 }' A. n( j }# _| | ├──1.1 你的数据分析知识图谱.mp4 116.53M
9 a, `$ b7 b3 z* m' [| | ├──1.2 你的数据分析实战宝典.mp4 18.27M
. y* `- |9 g5 ]- o! a8 X; m3 W( A7 t| | └──1.3 从1到2.mp4 19.79M& v, j0 m) g! d: E8 _ a$ Y
| ├──第09章 延伸：职场秘籍
# u6 ]/ |6 X" g9 z/ H| | ├──1 如何给业务方讲一个好故事.mp4 86.00M
! t4 O4 e+ U& l3 d% g| | ├──2 知识的游牧民族.mp4 25.16M) j8 [2 G' p5 _
| | └──3 数据分析师的终身学习规划.mp4 19.24M3 s5 `( H9 V6 d/ w, W
| └──第10章 直播课 " `4 N+ V$ R) H# }8 B( w% @7 i
| | ├──01 网易商业分析师面试都在面什么.mp4 525.72M4 \& B; p, N$ }
| | ├──02 从数据比赛入门到商业分析实践.mp4 287.65M
7 A+ B$ w; ~' U- f8 ?4 x0 g| | ├──03 如何与业务方沟通协作，驱动业务提升工作价值.mp4 352.08M
* G- x# `( k+ w5 @+ ^| | └──04 数据如何驱动用户增长：概念简述+关键环节剖析.mp4 310.57M' v* v( ?, _, R( C1 v
├──C1102【小灶能力派】21天学会数据分析：赋能青年人的职业成功（29节） " g4 D% L% A, E) d: R# I9 I
| ├──01 为什么要学习商业数据分析.mp4 44.15M
; t# s6 x6 \ V) o/ D1 _2 h# [| ├──02 数据分析行业的趋势.mp4 11.66M7 V6 E2 [; _$ U, ]" u+ [# b
| ├──03 学好数据分析后的职业发展.mp4 10.28M% [5 @/ c4 a e5 n# y9 N v2 i4 ?, [
| ├──04 什么是大数据.mp4 18.35M H, F$ I! n, |9 Q7 f$ B& ?
| ├──05 数据分析的流程以及要求.mp4 35.29M j! r: Q- F3 r* w2 Z x4 n( D% D
| ├──06 数据分析如何应用于商业领域.mp4 9.23M2 n; v, o5 l( ^3 K: X8 s5 @6 Y
| ├──07 商业理解能力培养.mp4 36.10M
! p) ]/ C( p: Q1 E# G4 B| ├──08 流程案例分析.mp4 5.03M
( ?+ b! R3 F5 j+ L0 y| ├──09 SWOT战略分析模型.mp4 41.66M2 ~9 X. m! Z. q2 ^3 {- f, q
| ├──10 波特五力战略分析模型.mp4 35.27M
6 b% _/ \* V# v; E, j+ K- D4 t1 x$ V| ├──11 数据分析能力.mp4 5.59M
7 m, @: \3 R+ U) H( H; M/ R| ├──12 数据收集.mp4 17.31M0 m Q$ \- T) l( L
| ├──13 数据清理.mp4 15.45M: N; b; c0 ~( }/ N
| ├──14 数据分析.mp4 41.56M5 s* }# C* y+ {9 o% d
| ├──15 数据报告.mp4 7.88M3 \ ^( h$ v7 \2 |: ~2 _. i
| ├──16 数据分析常用软件Excel,R,Python.mp4 21.60M E+ Z! |' I' L0 I/ l" h
| ├──17 如何利用R做好数据分析.mp4 34.37M
7 { V9 s4 k1 G% {5 x| ├──18 R语言入门.mp4 273.32kb
& i4 F& x7 _' J! |/ H| ├──19 R语言入门2.mp4 616.55kb
5 D0 |4 L8 _( ?. n1 ^. J0 u9 Y# U/ v| ├──20 R语言入门3.mp4 277.37kb) d6 J& f V9 b+ |
| ├──21 R中如何实现数据分析.mp4 33.00M* a P( A5 i3 P( G ?( B
| ├──22 函数frame.mp4 1019.53kb
; L/ W. U" B" |: P4 N" q! c| ├──23 函数duplicate.mp4 141.98kb
; `7 J+ P$ W' ?, A| ├──24 函数hist.mp4 4.09M) d! Y4 K0 X! Q0 I6 k
| ├──25 函数plot.mp4 291.97kb
! |3 X+ x0 F0 T4 f# G| ├──26 函数pie.mp4 546.90kb q' [; V$ ?. ]0 B2 g2 q+ D- Y! _
| ├──27 如何将分类算法和聚类算法在R中实现.mp4 8.97M
" \/ C' `' u! Z9 x& `| ├──28 决策树分类算法.mp4 7.70M
. w2 } U2 H# E! T) h% q9 C| ├──29 kmeans算法.mp4 6.55M
+ f, w" P( m7 e; w4 C| ├──附件1：SWOT案例 .pdf 238.45kb
' V) s/ a0 B. {| ├──附件2：沃尔玛案例——SWOT课后测试.pptx 320.39kb8 n0 v3 n5 p0 m; ^
| └──附件3：沃尔玛案例——SWOT课后测试（老师答案）.pptx 320.45kb, V" d" G1 p1 t; \6 K. c" p9 E- ]
├──C1103【秦路】七周成为数据分析师：数据分析师职业的黄金通道（145节）
) ?* I& N/ X/ c+ z8 h| ├──第0周 先导课 Y6 q1 h5 X. v- K5 p# G, D1 S7 I' v, x
| | ├──0.1 为什么需要七周.mp4 30.08M& x% ~7 `3 @- K; c. F
| | └──0.2 应该怎么学.mp4 16.36M
- f6 w" w; t" M B| ├──第1周 数据分析思维
* |0 E" T: M7 O; G0 {& a| | ├──1.1 为什么数据分析思维重要.mp4 3.45M
; n% k3 Q. O8 O8 X| | ├──1.10 数据分析的思维技巧（六）：对比法.mp4 8.20M" F9 M% K/ n/ m; s
| | ├──1.11 数据分析的思维技巧（七）：漏斗法.mp4 2.01M" l; a# \7 [, ^; V( w4 `
| | ├──1.12 如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4 17.33M- A$ o. s3 S) c6 r7 Z
| | ├──1.2 数据分析的三种核心思维（一）：结构化.mp4 45.06M
3 V( r# b/ m% g/ Y$ q, K+ {# O: q| | ├──1.3 数据分析的三种核心思维（二）：公式化.mp4 33.62M# U0 g6 g/ V) Y8 N: |& R
| | ├──1.4 数据分析的三种核心思维（三）：业务化.mp4 24.50M
3 v* ?! T/ x. P| | ├──1.5 数据分析的思维技巧（一）：象限法.mp4 7.12M
" W0 j7 |& y: C, D( S" l% n# ], [, v l| | ├──1.6 数据分析的思维技巧（二）：多维法.mp4 9.49M* K" {) t3 Y, Z$ ?% w' O" Q# r
| | ├──1.7 数据分析的思维技巧（三）：假设法.mp4 15.08M
# l u; a( r. o6 d) G| | ├──1.8 数据分析的思维技巧（四）：指数法.mp4 37.29M; P) l1 a$ m% J; Q
| | └──1.9 数据分析的思维技巧（五）：二八法.mp4 5.69M# u/ f, {9 k2 |2 K% h, r4 T
| ├──第2周 业务知识
6 k3 u5 p' x) I1 l| | ├──2.1 为什么业务重要.mp4 4.40M
( B6 Z9 Z3 P8 i8 x+ E( R| | ├──2.10 市场营销模型.mp4 7.01M) J' G! G8 T$ q: x
| | ├──2.11 AARRR模型.mp4 9.36M
4 h: }5 y5 k( g) c3 m. X* w| | ├──2.12 用户行为模型（内容平台）.mp4 6.56M0 P/ a4 Y& f( ` j
| | ├──2.13 电子商务模型.mp4 3.99M" j: T7 s$ X4 f& X. o
| | ├──2.14 流量模型.mp4 5.32M
# y( p* R! g, M- n' I! F: `| | ├──2.15 如何应对各种业务场景（上）.mp4 5.94M* H& ?' h: T' P& l
| | ├──2.16 如何应对各种业务场景（下）.mp4 47.23M
, S H/ J2 J6 x6 n* m2 w: J| | ├──2.17 数据管理.mp4 2.84M4 ?# ]* }3 {7 v! m& V% A$ \
| | ├──2.2 经典的业务分析指标.mp4 18.83M! k8 b- `7 m$ m1 q& L1 z: o
| | ├──2.3 市场营销指标.mp4 14.17M4 q) u' S- ]9 p1 h: I; t
| | ├──2.4 产品运营指标.mp4 26.76M$ W! c" A; |6 g
| | ├──2.5 用户行为指标.mp4 9.88M
# i, o" j9 s- k1 L| | ├──2.6 电子商务指标.mp4 6.20M8 l6 s: |- ^) O+ B
| | ├──2.7 流量指标.mp4 12.20M4 h8 i) p b1 w" s
| | ├──2.8 怎么生成指标.mp4 6.40M# | Q( {% _; _
| | └──2.9 如何建立业务分析框架.mp4 1.42M
7 U4 X/ ]6 J* {2 a2 e| ├──第3周 EXCEL
) L+ `+ \* D$ V$ a, a) T| | ├──3.1 为什么要学习EXCEL.mp4 12.59M# P( M: M6 N: K% P6 n
| | ├──3.10 Excel的常见技巧——数据引用.mp4 24.55M
% X- S5 I6 m$ n# Q; u0 E: Y| | ├──3.11 用Excel进行数据分析——餐食数据（一）.mp4 62.64M
& V( E) q+ `3 v2 m* u" K| | ├──3.12 用Excel进行数据分析——餐食数据（二）.mp4 72.24M
\0 u* q+ s. G| | ├──3.2 文本清洗函数.mp4 12.70M
0 M S3 d4 r, E |" P3 H| | ├──3.3 常见的文本清理函数.mp4 91.02M+ e3 \ h/ N4 l2 s
| | ├──3.4 关联匹配函数.mp4 53.27M* A8 [( G% l# |) H
| | ├──3.5 逻辑运算函数.mp4 35.99M
, x/ S. ]) d- I- p& l| | ├──3.6 计算统计函数.mp4 53.18M
2 u3 m: h1 @' o/ u8 a+ B| | ├──3.7 时间序列函数.mp4 12.50M* r3 s' {; E7 x i1 r
| | ├──3.8 Excel的常见技巧——快捷键.mp4 81.13M- Q; `+ j$ [0 V, t7 X
| | └──3.9 Excel的常见技巧——数据分析.mp4 20.65M$ [5 p& F3 G6 ]$ S2 V A% F! n4 g7 a
| ├──第4周 数据可视化
+ v/ T2 ^& C, M- Q| | ├──4.1 数据可视化之美.mp4 16.18M
6 {2 r. k0 S% j* E2 k5 ]| | ├──4.10 甘特图（二）.mp4 17.44M
& V, \9 V( o! y% Z3 f3 S) g' x| | ├──4.11 标靶图（也称子弹图）.mp4 23.74M8 L& ^: L( A0 @
| | ├──4.12 杜邦分析法.mp4 49.43M
% K6 J* g3 O6 n; Z* q/ D| | ├──4.13 Power BI入门.mp4 29.13M
% ^8 u% d- X2 ?! e+ f| | ├──4.14 Power BI基础功能.mp4 52.92M* m2 f) a' T% r# w1 `
| | ├──4.15 Power BI操作技巧.mp4 36.51M6 B; ]4 x: q2 S" w! ~% C! c
| | ├──4.16 用BI进行数据分析（一）.mp4 103.11M$ L! w$ e* W$ v
| | ├──4.17 用BI进行数据分析（二）.mp4 73.05M2 `5 V. }( \/ r6 w
| | ├──4.18 Dashboard.mp4 27.14M
: y3 r [& \3 U m: X& [* P| | ├──4.2 常见的图表类型与应用.mp4 15.99M
2 \: `' _- k; n- y q( V| | ├──4.3 常见的高级图表.mp4 17.32M# t2 n) A* k* i6 H! B5 r$ k
| | ├──4.4 图表绘制.mp4 17.64M
% |/ u2 X. v3 ?8 t+ e| | ├──4.5 Excel绘图技巧.mp4 21.26M
/ B! o0 o" k. G| | ├──4.6 散点图.mp4 21.17M1 V2 b+ t' z; m, F
| | ├──4.7 辅助列.mp4 27.62M* A" g( \0 I0 h% T! E8 l
| | ├──4.8 图表组合.mp4 37.51M+ N) b' J8 u8 @
| | └──4.9 甘特图（一）.mp4 31.12M9 C) j8 C3 @/ f( g/ W
| ├──第5周 MySQL ( c/ _3 Q8 j4 ]* _2 E
| | ├──5.1 MySQL安装.mp4 14.61M3 {' D1 o: \! m) Y5 F
| | ├──5.10 SQL join.mp4 65.72M, {9 H8 A, H6 B) H) g7 j8 ^
| | ├──5.11 SQL leetcode.mp4 41.87M# k# q7 {. V( c8 N- h* J& _+ K3 M
| | ├──5.12 SQL加载.mp4 14.69M9 j. J* L1 l! }8 y" Q0 [
| | ├──5.13 SQL时间.mp4 12.75M
' {6 N4 }# z( ]& ~" I# |/ V| | ├──5.14 SQL练习（1）.mp4 46.85M
2 M- ]! h$ k! q| | ├──5.15 SQL练习（2）.mp4 39.58M
( u1 y2 g9 K) w+ `/ R" u9 E+ B6 {| | ├──5.16 SQL连接Power BI.mp4 20.74M
$ b( w. _* ]6 _# ~; k3 r* d: F| | ├──5.2 数据库.mp4 26.38M; n1 E- b1 n- ?" l& u
| | ├──5.3 数据库实操.mp4 55.04M
* G/ C! Q! k- T; K$ Y- s& M| | ├──5.4 SQL select.mp4 50.00M5 l7 v3 U- P* A7 F. \
| | ├──5.5 SQL条件查找.mp4 21.49M) n, u# Y$ z" k7 S7 |( ~
| | ├──5.6 SQL group by.mp4 13.49M) f/ N- E1 W1 o; t E
| | ├──5.7 SQL group by高级.mp4 28.34M1 d$ k# H; n, R. @) B
| | ├──5.8 SQL函数.mp4 25.31M
7 K, b6 D4 ]. z* }$ |0 e8 s| | └──5.9 SQL子查询.mp4 28.68M7 X, ^9 J! I0 r/ e
| ├──第6周 统计学
1 x( s7 V; {. i3 T* G2 g9 Y3 k| | ├──6.1 描述统计学.mp4 17.43M+ Z Z: m" f& a
| | ├──6.2 分位数.mp4 16.05M" Z+ }8 k. [: [1 |' L9 j, m
| | ├──6.3 标准差.mp4 38.99M
3 u! {, j8 j6 S| | ├──6.4 权重统计.mp4 51.22M5 y D7 O: g8 r Z: S( s' z
| | ├──6.5 切比雪夫定理.mp4 30.29M: K* @( m O4 `, O3 E- e
| | ├──6.6 箱线图.mp4 41.85M m7 X0 }3 E2 r5 @( d+ _2 m" f
| | ├──6.7 直方图.mp4 54.20M' x( H# q- I; E ]
| | ├──6.8 概率.mp4 26.62M/ m" _3 ^6 O$ h0 A
| | └──6.9 贝叶斯定理.mp4 39.12M: w& V1 H, G" x2 X; _6 Z9 s
| └──第7周 Python : X8 v0 ?. ~( l
| | ├──7.1 Python入门.mp4 26.16M7 R* M/ D5 r- W b! X) R
| | ├──7.10 Pvthon循环进阶.mp4 13.98M A/ M2 r) i1 z
| | ├──7.11 Python函数.mp4 29.91M, a3 e( d+ |. c1 I) @$ x$ K
| | ├──7.12 高阶函数.mp4 16.77M
( r% z) k- Y% P; O% ~8 a& r| | ├──7.13 第三方包.mp4 14.29M
% H( C) Y" B0 [, d# J- y. N| | ├──7.14 numpy.mp4 15.44M
& A( k$ n4 M" Z/ ]: y| | ├──7.15 Python series.mp4 28.01M& n0 s+ ]$ B) \, O
| | ├──7.16 dataframe.mp4 33.91M l' D( J' B+ a: K
| | ├──7.17 Python dataframe.mp4 47.39M
: S- m/ T1 M, }2 k+ z+ j% W# d| | ├──7.18 read_csv.mp4 38.00M
' J/ s! D2 g+ c/ T; S8 u& F| | ├──7.19 计算.mp4 62.31M
0 K2 K; ~" N. U4 n8 m y| | ├──7.2 数据类型.mp4 29.20M# k7 D1 e. w9 x; J* ` a" d |
| | ├──7.20 Python groupby.mp4 32.20M
6 B- {0 @+ O, L- i- T4 a| | ├──7.21 Python Pandas关联.mp4 67.22M
" ?# e) ?: A; \' v8 {6 {7 e| | ├──7.22 Python Pandas多重索引.mp4 33.11M* a+ r# @) P$ e: U8 o F
| | ├──7.23 Python Pandas文本函数.mp4 15.80M3 Q' N# W+ |0 |
| | ├──7.24 Python Pandas去重.mp4 32.15M
) o: [9 h3 z, `% J$ J| | ├──7.25 Python Pandas apply.mp4 28.26M: K( ^+ h& H+ x- _' ~: R
| | ├──7.26 Python Pandas聚合apply.mp4 39.41M$ {' K( u3 C# |' ^' a" ]
| | ├──7.27 Python Pandas数据透视.mp4 45.90M
1 |3 ]0 Y% \/ _; g: B5 ^| | ├──7.28 Python连接数据库1.mp4 55.41M6 D3 s) f* W5 d! [
| | ├──7.29 Python连接数据库2.mp4 26.58M* f% J& ]* n N: c
| | ├──7.3 变量.mp4 12.47M
( ?# }1 p2 M+ s' m$ v+ Z| | ├──7.30 Python连接数据库3.mp4 21.63M
9 y& q, `: |: w* B& C0 P; b% U| | ├──7.31 Python练习markdown.mp4 10.15M
! t3 f( X8 o( H7 H1 @| | ├──7.32 Python练习（1）.mp4 32.74M
7 J! g) S' ]; q7 M4 B0 \' c' K| | ├──7.33 Python练习（2）.mp4 38.23M
# j; h1 y6 f; S# I0 l& j| | ├──7.34 Python练习（3）.mp4 55.52M+ h8 c7 |, Z9 f' l' d
| | ├──7.35 Python练习（4）.mp4 42.20M
! w' b" W: d; R3 v" i6 Q$ p+ C8 @5 h| | ├──7.36 Python练习（5）.mp4 35.82M
7 D, q* C: i: h4 }| | ├──7.37 Python练习（6）.mp4 45.24M
7 |$ O" s. I8 T; Y! L$ ]6 o& || | ├──7.38 Python练习（7）.mp4 44.01M+ U( v" a: m0 E7 [. \* c( t: J6 z+ \1 k7 i
| | ├──7.39 Python练习（8）.mp4 26.83M: I% b: @" Y# w( M6 c
| | ├──7.4 列表.mp4 27.12M/ L3 U6 h5 Q7 g
| | ├──7.40 Python练习（9）.mp4 24.87M
( c6 f n: x2 Z: w7 q| | ├──7.41 Python可视化（1）.mp4 15.04M
# \1 m2 @, M5 Y3 K+ `% Y# e| | ├──7.42 Python可视化（2）.mp4 21.92M5 p6 r; i9 J: L' m
| | ├──7.43 Python可视化（3）.mp4 14.07M* v. e6 e9 I* O" V) _8 l
| | ├──7.44 Python可视化（4）.mp4 30.27M
5 P/ V. H: {6 f- ]0 o5 w7 d| | ├──7.45 Python可视化（5）.mp4 12.99M
8 f5 o0 W; J7 D) i" || | ├──7.46 Python可视化（6）.mp4 16.39M
; l- n/ @0 o" J* P: Z| | ├──7.47 Python可视化（7）.mp4 34.34M
; m; d+ C" \5 k! e+ t9 I| | ├──7.48 Python可视化（8）.mp4 49.82M1 H9 ]' I0 F2 M* A8 \
| | ├──7.49 Python seaborn 01.mp4 7.44M5 R3 S3 v9 N5 l
| | ├──7.5 列表进阶.mp4 11.49M, \( \. l+ O. {+ \8 ^* }' I& ^
| | ├──7.50 Python seaborn 02.mp4 10.27M+ A+ A i5 A. w8 {# T
| | ├──7.51 Python seaborn 03.mp4 14.56M
; C4 A# }+ v; C, z& l) C4 {# || | ├──7.52 Python seaborn 04.mp4 15.92M0 _+ @4 P" ^) C1 ], G
| | ├──7.53 Python seaborn 05.mp4 11.87M1 y4 z( J& Q& F
| | ├──7.54 Python seaborn 06.mp4 9.89M
' ?. N' a) _. E6 l| | ├──7.55 Python superset 01.mp4 5.59M5 D4 y- g* n9 |1 ]6 @% V9 y4 q
| | ├──7.56 Python superset 02.mp4 41.87M
3 B! k" `# o. S0 O3 N2 j$ N| | ├──7.57 Python superset 03.mp4 4.29M8 P9 ?# c- x8 j( n" C
| | ├──7.58 Python superset 04.mp4 14.72M# L% Q0 [; A. W+ @- \. B
| | ├──7.59 Python superset 05.mp4 70.54M6 Q4 j% M7 l; t
| | ├──7.6 字典.mp4 21.92M
2 q+ z( l/ u% v% Q' g+ B1 A| | ├──7.7 集合.mp4 23.05M l+ |- }1 W! O( p5 Z- I
| | ├──7.8 控制流.mp4 19.28M
/ ^, R( D& K/ X! ?9 p' _| | └──7.9 Python控制流循环.mp4 25.37M3 B+ V2 D$ Q- f
├──C1104【起点学院-Mani】15天入门互联网数据分析：产品、运营必备的数据意识养成课(18节） & ~/ a; l# X. c, }" {9 b! B$ h
| ├──第0章 开课典礼 / R9 ]4 c: G( F+ R# S4 L" e6 K2 k* D
| | ├──0.1 开刊词：为什么有这门课以及你将收获什么.mp4 19.98M7 R3 k5 j) \# a! Z
| | └──0.2 开课典礼.mp4 30.81M( m; {) X& g% a: R4 P, j. C
| ├──第1章 数据分析是什么 / o% K2 e7 _8 n' i# m
| | └──1.1 数据分析是什么.mp4 38.17M
' |! y" T7 t+ t| ├──第2章 数据分析的流程 * C6 u2 a( L6 x8 a
| | ├──2.1 数据分析的流程.mp4 184.36M
/ d8 P2 y8 V; Y( h$ v* T| | ├──小测试.jpg 320.15kb
* q+ s0 q8 M; p& z: n% O0 H| | └──小作业.jpg 65.84kb/ x& i3 l& R; L- N) t2 T D
| ├──第3章 如何做数据分析
* q! a9 L/ R+ n8 W| | ├──3.1 数据类型及数据收集和整理方法.mp4 38.95M
9 a( G5 D. |% {/ K" H| | ├──3.2 如何构建全面的数据分析体系.mp4 67.07M
! Q, E) |/ A. A5 || | ├──3.3 常用的数据分析框架.mp4 49.68M
8 V( Z5 w; L6 N% @- {| | ├──3.4 常用的数据分析方法.mp4 49.16M
( {5 o# I ?$ M| | ├──答案1【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 97.52kb+ k1 ]% F4 R0 u. o6 \8 `
| | ├──答案2【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 116.26kb
( q" f, |3 h# N7 y5 K _9 Y; s9 W' _ _3 w# ?| | ├──答案3【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 83.05kb
3 {0 F1 M4 V* p2 p7 l| | ├──小测试1【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 76.18kb* I! ?8 o; F4 a6 Z( m- `
| | ├──小测试2【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 72.29kb
8 M/ s* r% f2 P4 U) y$ |: O. Z| | ├──小测试3【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 69.46kb
: J t1 E6 W" F. E* c| | └──小作业【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 51.12kb
/ I/ N; b7 g" S- i- U( N3 l| ├──第4章 如何通过EXCEL快速实现数据分析
" H+ V2 L$ ]3 m7 V0 d| | ├──4.1 Excel 操作方法—数据处理.mp4 78.32M8 T& j- D1 Q u/ Q
| | ├──4.2 Excel 操作方法—数据分析.mp4 61.23M/ O6 F* a9 l5 A) k! J% D
| | ├──4.3 Excel 操作方法—展示.mp4 83.08M9 y3 }6 S7 U3 L S. v) C; _' C+ p
| | ├──答案1.jpg 89.45kb
" {; l% E: d. `' j6 p| | ├──答案2.jpg 53.94kb7 O+ R g) F7 B$ T0 Y$ h/ k* l8 n3 p
| | ├──小测试1.jpg 71.24kb
+ |8 m0 z" h. U' _. || | ├──小测试2.jpg 44.06kb* n+ [. W1 Z* L
| | └──小作业.jpg 62.10kb# x- u- E$ t7 N- ^5 P' J* r
| ├──第5章 数据驱动运营实例 6 V+ [" ^3 z, U
| | ├──5.1 渠道效果分析.mp4 32.48M
$ P8 J( l( D" |' n| | ├──5.2 优惠券分析.mp4 28.77M d) f8 e! V4 a4 Z
| | ├──5.3 用户留存分析.mp4 29.18M
X9 r1 P4 V( b y6 \9 \| | ├──5.4 商品分析.mp4 20.59M
; c$ O9 C( o. Z" r ?( r| | ├──答案1.jpg 119.87kb* d4 ] }' k1 F! L$ C- ]
| | ├──答案2.jpg 80.79kb3 U C/ J7 b7 J0 {0 l# ~% D: J7 T2 U
| | ├──答案3.jpg 48.94kb; f$ h/ v0 p1 L' j+ K. ]
| | ├──小测试1.jpg 119.54kb' }% `- X3 p0 h# e
| | ├──小测试2.jpg 92.83kb" E/ q; @( [9 ]7 \$ i8 b3 H
| | └──小作业.jpg 100.15kb" m2 E9 d Y+ }8 B+ ~6 O
| ├──第6章 数据报告撰写 / f2 b% B8 k& S' }0 A5 O/ H& c! \
| | ├──6.1 类型、思路及展现.mp4 39.67M
$ H$ x9 e0 k6 [: X, r( _" _| | ├──6.2 数据报告撰写案例.mp4 84.78M D# b' z. R1 J! D* \
| | ├──答案1.jpg 62.78kb0 o9 T) ^# V) W$ ]$ m* @6 |! M
| | ├──答案2.jpg 111.79kb
9 V7 n; \; k, {: N) f8 G| | ├──大作业.jpg 137.39kb# q5 Q+ [8 {( ~# q- t+ \5 W2 h
| | ├──小测试1.jpg 89.29kb
7 _; o* e2 O3 c2 V+ x| | └──小测试2.jpg 62.72kb
( Z+ S# T4 c2 E# E0 T( ~: A# n| └──第7章 结课典礼
) L% E" W% y1 E Z2 e1 @| | └──7.1 结课典礼.mp4 47.99M/ ~1 ^# y! F) l# T9 D" e5 m
├──C1105【勺子课堂】会员综合指标数据分析（12节） ' t' H+ y5 U4 }0 t' n2 v
| ├──1 会员综合指标与概况分析 % ?0 ^" g/ e9 c2 G# J5 w4 {
| | └──1 会员综合指标与概况分析.mp4 557.72M
2 v% t$ u( Y& P/ z+ U" k| ├──2 会员忠诚度分析
' T+ Y7 B8 Y' F0 F; w% K, }' z| | ├──2.1 RFM顾客价值模型.mp4 1.04G
5 Q6 ^! U& O% c| | ├──2.2 不同会员类别的营销方案.mp4 100.31M
7 W7 t# i+ N/ e7 G9 A( E' T0 Y| | ├──2.3 案例星巴克如何玩转会员忠诚度.mp4 590.60M2 ~' P% Z& O& t8 o5 v2 g0 Z
| | └──2.4 唤醒营销.mp4 506.93M7 R* E" s/ f7 F4 B3 M% T. ~; x
| ├──3 会员精准营销 , B \. b) V' U! ]8 Z* y0 z
| | ├──3.1 常态营销 - 会员生日营销.mp4 328.91M
$ D4 k! M, M& F* s| | ├──3.2 主题活动营销.mp4 109.51M; f0 a) q0 P2 L- R6 t
| | └──3.3 会员关怀.mp4 61.54M
. Q% X u3 v% K7 f9 n% s$ s| └──4 会员指标解读 : ^- O, n4 ^7 H6 @
| | ├──4.1 会员指标解读.mp4 137.64M
8 E8 p8 c2 o' {4 i$ A' n. u| | ├──4.2 会员发展质量指标.mp4 121.24M
" h" i: X- t; R$ w* [3 h) t9 v& v| | ├──4.3 会员活动效果指标.mp4 325.69M
. A* W: s7 H, _| | └──4.4 消费者就餐体验分析.mp4 95.75M& F8 g l, f7 J# }/ j9 l6 I
├──C1106【雨课-小孔明】数据精细化运营高阶之路：数据分析让你的爆单有由来、可复制（11节）
! a( k/ q" i+ {) v r| ├──01 数据分析的重要性.mp4 189.94M% O g6 T3 {- a D+ z& [/ S
| ├──02 为何收集数据，要收集哪些数据.mp4 228.29M: Y0 m% B# L2 N
| ├──03 如何使用JS和ASASIN.mp4 161.10M
- d5 m) L3 F M; _( J| ├──04 使用JS抓取数据以及如何分析.mp4 173.28M0 u! i# j4 X( I; V K. r6 z
| ├──05 全局观分析问题思维.mp4 281.43M
2 {! V$ C5 ~0 {| ├──06 竞争者的分析.mp4 393.09M0 @1 e1 e9 A* o" k
| ├──07 如何分类.mp4 227.26M
: L% N) v; W$ z7 _2 ~ D| ├──08 如何写Title.mp4 229.10M
; }+ [: |4 F# o8 v# v& B| ├──09 如何写BP&PD.mp4 252.70M
" k; b% t6 S& T* E. J! u1 H( F| ├──10 如何找Search Term.mp4 261.38M
" s* I: x" L* ?) v! D" @# g| └──11 给运营者的一些建议.mp4 116.94M0 d" t$ ?8 \; S2 x! u. `0 [. ]
└──C1107【零一数据商学院】2020助你从0学成电商数据分析高手（153节）
! o+ x: A: E, w* ^" ]| ├──第09章：店铺分析 " v" D0 j( M3 q3 w
| | ├──9.1 用Power Pivot链接数据库.mp4 69.92M5 x' Y9 ~* [0 q# r: {: n* Y
| | ├──9.2 用Excel中设计店铺数据分析报表.mp4 53.65M
8 I2 ^" g3 W# M; c N% I; P) e7 _% ^$ l| | ├──9.3 Power BI连接数据库.mp4 16.05M
. ]1 d1 L" _# _5 m5 S| | ├──9.4 Power BI建立店铺数据分析的关系模型.mp4 12.55M8 } U# j5 h5 o7 Y8 ` W
| | ├──9.5 用Power BI设计店铺数据仪表板（访客趋势，渠道来源，来源趋势等）.mp4 129.39M6 y6 v: p! I D1 a* b) t
| | ├──9.6 用Power BI计算同环比.mp4 30.63M
! U+ T$ B- E) O; p! t4 |, S6 T9 c| | ├──9.7 用Power BI使用数据地图对象.mp4 18.41M
/ Z: C0 U" W. v# ]/ y: Q, Y| | └──9.8 用Power BI设计手机报表页面.mp4 6.20M
) ]8 P( `' c" `9 J6 ]5 [3 z| ├──第10章：店铺诊断
a' L- w& y& R9 U4 U% c3 {| | ├──10.1 杜邦分析法的作用.mp4 6.81M1 w1 e* ~: a$ J8 c% J
| | ├──10.2 用Power Pivot计算增幅.mp4 51.61M% o7 U0 t4 G, z8 t" [
| | ├──10.3 用Excel搭建杜邦分析模型.mp4 141.78M: [4 r2 U6 n+ |, L1 S8 U2 [: D- D
| | └──10.4 用Power BI搭建杜邦分析模型.mp4 131.44M
; s' R0 T- g6 O! H# j: I| ├──第11章：相关性分析
: P! w/ m7 U7 T. ?| | ├──11.1 相关性的概念.mp4 50.49M4 S" j7 ^7 b6 p8 x" E
| | ├──11.2 用Excel创建相关性矩阵.mp4 102.11M
" T( ?" s2 h0 D5 B' c# P| | ├──11.3 移动相关性的概念.mp4 11.52M
' i- ~" |. A* r| | └──11.4 用Excel分析指标间的相关性（与权重相关）.mp4 185.22M7 r5 T8 H$ e0 C% n9 p
| ├──第12章：预测
. m; n# s2 H: M% |3 B| | ├──12.1 用Excel计算移动平均.mp4 22.78M$ r) v/ A5 Y/ K- R7 i& u
| | ├──12.2 用Excel用移动平均做预测.mp4 59.82M6 F# M. K1 g$ C( K9 _8 p, s8 d e
| | ├──12.3 使用Excel的预测工作表预测.mp4 37.82M
4 L( y/ M# n4 C: u0 ~| | ├──12.4 实操：用Excel预测成交量.mp4 10.77M/ o6 n( W7 j7 `
| | ├──12.5 实操：用Excel预测双11规模.mp4 69.70M- |" H9 ]6 p; w; V7 d% f* I T
| | ├──12.6 用SmartMining构建回归预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 142.59M0 w. \( r. q% u& _0 s W; A
| | └──12.7 用SmartMining构建分类预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 83.37M
, Q9 O& `! m" {| ├──第13章：客户分析 - n( w4 p& C' i
| | ├──13.1 RFM模型原理.mp4 27.51M
# }0 m% {! _+ r. L* Y" I+ {| | ├──13.10 用Power Query分析客户评价词频.mp4 32.31M1 a4 j6 M" B# m; H6 `) S2 v
| | ├──13.2 用Power Query计算RFM指标.mp4 75.47M
0 z1 N9 E% F% W, t| | ├──13.3 用Excel分析客户分组.mp4 13.60M# F* G' J% t a# B
| | ├──13.4 用Power Pivot计算RFM指标（链接回表操作）.mp4 14.64M
2 w7 J' C0 F# z4 F4 ?2 r. f0 || | ├──13.5 通过商品给客户打标.mp4 38.53M" M) `# ^! `8 H, n3 s
| | ├──13.6 通过收货地址给客户打标.mp4 12.62M
" p N1 b5 d$ L9 c& U: F+ z% @, P| | ├──13.7 用SmartMining构建RFM模型.mp4 44.25M0 x8 d% X* t& a: p. n+ }. d% Q. g0 M
| | ├──13.8 用SmartMining对客户进行聚类（建模及调参）.mp4 40.11M
7 ^8 E6 y4 Y" |) D/ L| | └──13.9 分词原理及API调试.mp4 65.06M
9 m: j, r/ K" R _3 k0 C0 }* || ├──第14章：直通车与关键词分析
8 h; \7 i6 z1 E8 q/ V| | ├──14.1 直通车基本原理.mp4 117.27M- S* l/ X; U7 o7 Z, B
| | ├──14.2 用Power Map可视化直通车地域投放数据.mp4 61.49M
( m9 g3 ]# ^. M6 i( O6 l| | ├──14.3 用Power BI构建直通车数据看板.mp4 35.78M& ]4 ]1 |2 ~# D% w
| | ├──14.4 用Power Query合并文件夹表格.mp4 59.80M9 B9 k" J! Z, R& S3 a6 y
| | ├──14.5 用Power Query实现关键词词根切割.mp4 24.29M
! T3 ~4 D. V, ^3 i" r+ A| | └──14.6 用Excel构建词根分析模型.mp4 82.57M! h& g7 j5 @+ h+ W. O# R4 u
| ├──第15章：基于Power BI的活动效果分析 9 H9 J8 z! N+ g$ o9 c, v/ L8 X
| | ├──15.1 活动分析的维度.mp4 10.92M% q, R' n( i& M
| | ├──15.2 数据的准备工作.mp4 26.81M4 m. K7 H1 g; j$ @5 l
| | ├──15.3 日销与活动对比.mp4 18.26M
+ r+ T% {6 }3 e: X/ _2 w# s| | ├──15.4 活动前中后走势分析.mp4 4.54M
0 |/ B# f: s7 |1 v5 ^- |& \4 m. h! Z2 p| | ├──15.5 活动目标达成度分析.mp4 9.26M) C7 _6 l+ Q; i) W- c' q1 o
| | └──15.6 爆发系数计算.mp4 28.15M
! f6 B7 ]) P7 Q* \1 P3 S| ├──第16章：产品分析 * k7 L7 k ^7 v% ?# n4 }
| | ├──16.1 建立模型的流程.mp4 110.52M
% ?2 `& [" B( }4 m( R| | ├──16.2 数据的准备工作（导入数据、计算复购率等）.mp4 61.71M) A: O8 N9 K1 N% D/ l# d8 W
| | └──16.3 用Excel建立产品分析模型.mp4 128.86M
4 Z- N* H$ Q- X4 D| ├──第17章：购物篮分析
/ b. x0 b/ x: @+ i" s| | ├──17.1 数据的导入与处理.mp4 15.20M
8 Y9 d! o% W! e( ]% p| | └──17.2 用SmartMining实现购物篮分析 应用Apriori模型，建模及调.mp4 99.31M9 b7 O5 T+ m9 [1 H
| ├──第18章：库存预测
' Q, T2 K Q2 R; M5 z! L" i7 R2 T9 J| | ├──18.1 库存预测的维度.mp4 23.26M
+ C% t) _6 R! x$ p5 R8 }3 i7 h| | ├──18.2 数据的准备工作.mp4 8.11M& }8 Y2 g' e2 p$ I
| | └──18.3 用Power BI搭建补货预测模型.mp4 117.45M
' w1 ?2 E4 N! V2 g| ├──第19章：VBA提效
2 U x* ?( i5 ?+ L( u| | ├──19.1 VBA的作用.mp4 6.13M
1 K- g7 B! N% L| | ├──19.2 Excel宏录制.mp4 28.87M
& U4 r% w9 g0 b| | ├──19.3 VBA的编程基础.mp4 177.18M" R; I) s- s, i C4 J' ]9 L* W* l! \
| | ├──19.4 VBA的条件语句基础.mp4 106.06M/ Q% K \& Q1 h1 L, `# A& q
| | ├──19.5 用VBA的条件结构实现报表的联动功能.mp4 111.09M
( @3 S- O( L6 U- y% @* q! H| | ├──19.6 VBA的循环结构基础.mp4 87.33M
) O! C+ r3 o; w3 y( G# b| | └──19.7 用VBA的循环结构实现自动识别关键词词性功能.mp4 84.50M
& c _+ X: g6 M3 g& f| ├──第1章：Excel基础 * L7 j; ]8 Y+ {# C6 a) _+ ]
| | ├──1.1 工作簿与工作表.mp4 14.53M' x- x5 r- j, Z, J# P! ^' ?
| | ├──1.10 数据透视表.mp4 125.13M
* q: e8 m6 F" d+ Z8 v) s, R/ B* a9 ?| | ├──1.11 数据透视图.mp4 75.03M- o' c: p' H' `* t
| | ├──1.2 表格与区域.mp4 34.42M5 h1 s: I6 Q" ]: y: V/ `) O# I
| | ├──1.3 查找和替换.mp4 11.52M6 K/ n1 M @+ i" T6 @" X
| | ├──1.4 排序和筛选.mp4 35.79M
$ l/ M+ p0 S! I# h$ ?. n$ Z, O( r| | ├──1.5 拆分列.mp4 28.01M2 H. A4 } R) {- I7 X
| | ├──1.6 自动填充.mp4 32.28M
+ s `" R8 a2 s% l| | ├──1.7 设置数据类型.mp4 36.93M' Q/ c- C' ?4 v: ~
| | ├──1.8 冻结窗格.mp4 17.92M8 N( h( v5 H% ]5 I% E' k
| | └──1.9 条件格式.mp4 42.14M8 w: h3 M$ H4 C. V. w; R3 G8 t
| ├──第20章：数据采集
7 E: k0 |# c8 w) }5 |! n| | ├──20.1 了解HTML.mp4 11.27M
) d. x: F5 a2 ]. V, j| | ├──20.2 写一个简单的HTML文件.mp4 32.69M6 z6 g+ q6 R! ?
| | ├──20.3 HTML请求原理.mp4 45.64M
" H+ n M9 B# [: Y1 s| | ├──20.4 实战解析淘宝HTML.mp4 108.44M* T( c* ~9 Z% L3 f6 }
| | ├──20.5 使用Power Query采集淘宝PC端搜索下拉框推荐词.mp4 87.86M" q! @' ~) I$ }; R/ `) d
| | ├──20.6 使用Power Query采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 103.48M
2 Q9 B7 k' H* z4 g% w" h| | ├──20.7 用VBA采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 124.38M
, e* X9 N# w2 L" U% z& b3 K P| | └──20.8 用VBA采集直通车数据.mp4 140.74M; z" b( q( E* {4 t' v$ U1 Y
| ├──第2章：Power Query基础
5 G: i q* e, s| | ├──2.1 初识Power Query.mp4 34.39M
* J7 E7 v5 Z. Y% s5 O& W4 j8 A7 ^| | ├──2.10 添加自定义列.mp4 18.49M
) \" R% S% B9 F# S" ~, R| | ├──2.11 M语言函数介绍.mp4 34.10M. Z* v5 b+ i) a* S' I5 Q
| | ├──2.2 导入数据.mp4 27.40M
* P: Q: E+ _4 u5 H) n. K# Z| | ├──2.3 设置数据类型.mp4 30.92M+ U! k# f* ?3 I
| | ├──2.4 排序和筛选.mp4 15.78M! e* J8 _, S/ g7 x8 w
| | ├──2.5 拆分列.mp4 7.63M3 O3 h% \/ o$ @; o
| | ├──2.6 分组汇总.mp4 11.58M
, r3 S p' o8 T0 O: q6 l# I/ F* j| | ├──2.7 合并查询和追加查询.mp4 17.62M
/ h% v" Z6 y, n! D| | ├──2.8 透视列和逆透视列.mp4 11.15M
. \! T7 b1 a) ^: C/ s; T, X| | └──2.9 文本提取.mp4 14.16M
2 p7 `) T2 e+ ^. \8 [+ a) B| ├──第3章：数据库基础 ) I8 g2 c }% K: i3 q
| | ├──3.1 MySQL介绍.mp4 39.24M
0 J- Y+ j$ H8 A' f/ o8 |7 z' k| | ├──3.2 使用Navicat管理电商数据.mp4 118.81M
X; H! G+ u3 ?8 K' T4 P| | ├──3.3 创建视图.mp4 43.65M
- @9 q8 g) c( l+ h- |/ z| | └──3.4 用Excel连接数据库.mp4 33.20M
; Z- G* m, K+ g+ C% D| ├──第4章：Power Pivot基础 ; S7 s# G1 {# a. [* S4 b/ `* P
| | ├──4.1 设置ODBC数据源.mp4 26.55M
) d( ~! o( e1 S+ s6 Z| | ├──4.2 导入MySQL数据.mp4 43.89M$ K+ e7 v6 o8 ?4 ]* R
| | ├──4.3 关系型建模.mp4 50.75M9 y6 m, m' U) J6 V' m* u$ M; o
| | └──4.4 Power Pivot建模分析.mp4 69.46M
( v- I ?) U* f0 [- H, x| ├──第5章：Power BI基础
4 E' u- [' r0 x( N| | ├──5.1 Power BI简介.mp4 6.88M- w- o* D3 L* E$ J1 \& S+ c
| | ├──5.2 PBI数据库连接与数据获取.mp4 13.46M
( b: i3 l0 a3 M$ Y2 O S| | ├──5.3 PBI关系建模.mp4 8.09M$ r. s# D I) e$ }
| | ├──5.4.1 PBI数据看板制作.mp4 26.88M: F. w0 I3 `' }1 M
| | ├──5.4.2 PBI数据看板制作.mp4 43.71M5 H8 Y- P- q. F
| | ├──5.4.3 PBI数据看板制作.mp4 31.50M
3 R$ b5 B4 z* c$ R: z2 C- W| | ├──5.4.4 PBI数据看板制作.mp4 37.58M
; b" V( v* l; V; {" z- a| | ├──5.4.5 PBI数据看板制作.mp4 45.52M
I+ |4 L& F. K" W, Z h| | ├──5.4.6 PBI数据看板制作.mp4 44.82M) [" I/ m5 W1 T1 D2 G5 A: H- u
| | └──5.4.7 PBI数据看板制作.mp4 47.80M, ^/ ~! F6 G( Q+ F5 [% J
| ├──第6章：数据分析入门篇
- b8 D" d* R* j; N+ b/ V5 j9 w| | ├──6.1 用对照思维分析数据.mp4 50.38M
* o! q4 e$ s2 b0 C$ C' J9 K" i| | ├──6.10 数据归一化（解决指标量纲不同而导致无法一起绘图的问题）.mp4 40.71M, ]+ D& ]4 ?+ _$ g- Y
| | ├──6.11 信息图的基本元素.mp4 9.20M! O9 i" {; n, s% b" o
| | ├──6.12 信息图的选用.mp4 15.73M
+ Y8 s" _& l1 w) }! ^- V8 M( }) ^6 f| | ├──6.13 用Excel绘制折线图与饼图（趋势分析与占比分析）.mp4 42.02M
" E4 p" _/ ~2 ]) P4 |" l| | ├──6.14 用Excel绘制柱形图和直方图（价格区间分析）.mp4 34.03M
/ J/ c; j O1 `& \| | ├──6.15 用Excel绘制雷达图（客服人员表现分析）.mp4 30.33M
8 K/ v( p! S9 o. h/ r/ _" X| | ├──6.16 信息报表的设计排版.mp4 19.15M
`6 U) D, n6 B6 V8 e! Q| | ├──6.17 SWOT分析框架助你看清态势.mp4 78.49M6 z2 L- |* R/ z& M2 {, y0 q
| | ├──6.18 5W2H分析框架助你理清思绪.mp4 29.60M
) d4 ~6 q7 T7 H* W+ m3 ?| | ├──6.2 用拆分思维分析数据.mp4 55.02M
( l% J$ b. y3 r( v5 S| | ├──6.3 用降维思维分析数据.mp4 25.41M
+ L1 G, Q5 z$ K6 T% |% f| | ├──6.4 用增维思维分析数据.mp4 16.29M# W# ^( O2 @: o/ Z. q3 K
| | ├──6.5 用假说思维突破僵局.mp4 34.63M
" S. F" {9 u- x! ^| | ├──6.6 对数据的基本认知与术语.mp4 20.01M
+ C' Z/ ~, u" Z7 m| | ├──6.7 数据指标体系.mp4 48.87M1 B; K0 }! J$ v
| | ├──6.8 常用的描述性统计指标介绍.mp4 45.50M# ~8 c5 `/ F. G6 D. S. \1 K
| | └──6.9 用Excel计算描述性统计指标.mp4 135.69M4 y7 ]" u! k$ x: j8 \7 ~, K
| ├──第7章：市场与规划 & C$ @! }; r* B* i
| | ├──7.1 市场分析的作用.mp4 13.92M
& x g- ~6 G/ @6 m/ y| | ├──7.10 用Excel实操实操市场分割.mp4 40.33M/ T) Z# ~9 j% w* b( Q
| | ├──7.11 用阿里（1688）指数分析细分市场.mp4 10.18M
. u3 e: J& z4 P; {| | ├──7.12 用新阿里指数分析市场.mp4 10.93M
% j3 G3 q9 w' q g0 R* n| | ├──7.13 判断是否要进入某个市场（综合课）.mp4 361.04M
g/ _$ w6 o1 |9 i- X6 e4 ]| | ├──7.14 盈亏平衡点、固定成本和变动成本的概念.mp4 11.12M
' V. Z5 F9 B0 B% K3 _4 _# E| | ├──7.15 确定业绩目标及目标拆解.mp4 18.97M" C8 W) a+ w, ~8 p
| | ├──7.16 用Excel设计盈亏预测模型.mp4 100.48M
1 D i) @* Y1 }9 v1 d| | ├──7.17 用Excel拆解业绩目标.mp4 52.03M& b2 K1 w, G/ v/ w2 `
| | ├──7.18 用Excel设计店铺运营数字规划模型.mp4 176.18M8 E- l/ F) M; K. H9 D0 @* q
| | ├──7.19 选品渠道的特点.mp4 91.07M7 _6 x8 [( W9 n! y2 U# u2 {5 ]7 f
| | ├──7.2 市场分析的思路.mp4 74.70M
3 [/ P9 U9 f9 P3 E9 Y8 z I3 L| | ├──7.20 选品建议.mp4 58.57M3 n8 a. G6 u0 d: t
| | ├──7.21 数据参考及产品矩阵.mp4 17.39M
0 d7 z9 d* h% Z3 C) Z9 C0 ~| | ├──7.22 现金流概念.mp4 5.84M
: \! u8 [6 {9 q7 j" x/ B0 y) L4 E| | ├──7.23 用Excel设计现金流表.mp4 185.42M
$ u2 F, x9 N+ n3 |; D! }5 T9 E| | ├──7.24-25 资金周转率和周转天数的概念和计算.mp4 7.24M2 T. s0 X H: I9 Q7 C$ d
| | ├──7.3 市场选择的方法.mp4 25.11M
0 R1 P7 W; f' S# g| | ├──7.4 判断趋势的指标：同比和环比.mp4 11.73M7 |1 v% J5 A: ]' c* M, }; i& r
| | ├──7.5 用Excel计算同环比.mp4 54.26M
6 v% `7 H T# M6 x+ C& L( x| | ├──7.6 判断集中度的指标：饱和度、集中度和占有率.mp4 35.00M
" D0 y' Q7 y5 Q$ }( ?6 D| | ├──7.7 用Excel计算饱和度、集中度和占有率.mp4 40.86M
I, r$ P& x L A| | ├──7.8 用Excel设计市场分析报告表格.mp4 46.62M
# ?6 ~3 M6 l% d4 a| | └──7.9 关于市场分割（细分）.mp4 85.93M
- V; p; r/ a. a! `- o| ├──第8章：订单财务核算
: a8 z0 R- t; H+ g3 R% F- f| | ├──8.1 订单相关报表的逻辑关系.mp4 63.49M [. f* O% I& W* ~: x7 V
| | ├──8.2 数据的准备工作.mp4 44.52M
8 L* w, c+ b4 d) c6 M| | └──8.3 用Power Query计算利润.mp4 75.29M
. Q: L/ @- p0 R| └──附件：相关表格（仅供参考）.rar 2.70G
' l7 o" b% [+ V+ ]! Y% n# m; |4 S! M! \; s" E0 a0 U$ [9 k# w
0 g9 l1 m e3 W! t V% p$ Q
' X" B; B# r) S$ B8 E3 ?2 R# \, }9 C- b4 T* X& M2 c: Y) N/ X: O
/ q1 z" s5 N# g( x* u8 a0 k( U! ~0 R k
7 ]+ w1 g# B5 L( M9 u
1 a- w0 ]/ Y% D4 L& c+ J X
& O/ P) m' N' _" @& o8 ^侵权联系与免责声明1、本站资源所有言论和图片纯属用户个人意见，与本论坛立场无关5 P1 X$ I; u3 p" u a
2、本站所有资源收集于互联网，由用户分享，该帖子作者与瑞客论坛不享有任何版权，如有侵权请联系本站删除6 r: q/ L6 [# F C C
3、本站部分内容转载自其它网站，但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责2 g$ @1 q: n$ n* t1 P' B% f( q# U
4、如本帖侵犯到任何版权问题，请立即告知本站，本站将及时予与删除并致以最深的歉意5 B1 @; k! G$ @& C p5 R+ y
如有侵权联系邮箱：ruikelink@gmai.com
+ P% k# z# V$ M, G' z; z, L l$ R资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
0 T! ~- m1 L$ u9 \( N
# b6 q$ }, m* ?0 i' {/ s! A6 ?3 ]" O7 o3 t7 a
) h; k% C2 `! V/ }/ J) o. q; l8 b0 J本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2025-3-15 23:33:53
