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6 @5 |* T0 y) g( a8 r7 N
├─03.【模块一】（下）指标建模5 X! o {* u. x4 h% I1 q
│ 01.Step 1 拆解业务模块.doc9 v) V( D' e: P
│ 01.Step 1 拆解业务模块.mp4
) k) k; u# w- J4 d! R6 L3 c│ 02.Step 2 判断模块类型.doc% l' n/ ` I5 s/ a0 v
│ 02.Step 2 判断模块类型.mp4
" g7 F) l# R/ b) `2 @: J! b; p│ 03.Step 3 根据模块类型，选取数据指标.doc3 g1 _0 _3 `3 Z/ O4 H3 {3 r
│ 03.Step 3 根据模块类型，选取数据指标.mp4& L9 u* Z3 P5 T
│ 04.案例：iMoney 数据指标选取.doc
0 U" F5 f6 a3 o& \: q( V2 s8 Z: _│ 04.案例：iMoney 数据指标选取.mp42 p. ^4 a& V6 f% R' N! ~
│ 05.案例：闲鱼 数据指标选取.doc" t' b+ e* O; G0 a0 u
│ 05.案例：闲鱼 数据指标选取.mp4 d- S$ e$ e9 [: h1 S7 T
│ 06.案例：土巴兔（早期）数据指标选取.doc
2 M$ n8 _# @7 M│ 06.案例：土巴兔（早期）数据指标选取.mp44 W( ?& @) K( ]) _# z. U
│ 07.总结.mp4, f, }* `$ H% ?
│ 08.「作业二」产品的指标选取.doc
' ^7 }5 l( J5 H! ~- ~│
1 g! i) d$ A8 L7 T5 U: N ]2 e7 Y├─04.【模块二】（上）数据工具
$ B- F+ F7 r/ y+ E6 R( g│ 01.模块导读.doc: L& U$ s. N+ g9 r- K! B
│ 02.概述：数据工具.mp4
- Q' ]- Y* E* n# j9 V4 u0 s: j( n$ L│ 03.1 如何选择合适的数据工具.doc
/ V' W' N: F6 j/ P9 }* }4 N: f. B: V│ 03.1 如何选择合适的数据工具.mp4
1 U. T+ K) L) ]│ 04.1.1 根据业务核心划分.doc6 n+ ]6 X( f/ s$ \* m& ?
│ 04.1.1 根据业务核心划分.mp4
. S, C- i; g: }0 M│ 05.1.2 根据公司阶段划分.doc3 w; D: ~# l$ ~' i
│ 05.1.2 根据公司阶段划分.mp4
' M/ J3 b! L0 d) n7 ~│ 06.小结：根据业务需求，选择数据工具.doc
, N6 M* [/ z' I│ 06.小结：根据业务需求，选择数据工具.mp4
, e: @+ A M& D1 Q: S│ 07.2 掌握常见的数据分析“套路”.doc
3 U) J v# @* t5 d1 M: z7 r│ 07.2 掌握常见的数据分析“套路”.mp4
- n! }/ R' ?$ Q0 p& k6 e) c+ ~7 y│ 08.2.1 计数统计：快速验证.doc/ s! ?2 Q* Y; m$ }" `( t A
│ 08.2.1 计数统计：快速验证.mp4/ c9 n# H9 D" ?
│ 09.2.2 流量导向：渠道依赖.doc, G7 W% N% B" T& i( q) v
│ 09.2.2 流量导向：渠道依赖.mp4
% w: B& f: j* U( q│ 10.2.3 内容导向：质量第一.doc
% G" _4 @9 O7 p- N' h h; E4 ~+ N│ 10.2.3 内容导向：质量第一.mp4
4 A. B, p& [/ n, Q4 }1 f0 K4 j: C$ \│ 11.2.4 用户导向：用户为王.doc
% s* w3 j8 R) b* e│ 11.2.4 用户导向：用户为王.mp4
' c% m# m# z& q8 ?0 R% U# ~│ 12.2.5 业务导向：商业本质.doc1 j/ R4 C0 K. N2 J! G% X% J0 i
│ 12.2.5 业务导向：商业本质.mp4
; g2 g7 {7 u0 [% }+ L8 v( h│ 13.小结：成为数据工具的主人.doc
( {! q9 H( t7 S$ W* u* p; p│ 13.小结：成为数据工具的主人.mp4
' Q6 v# u$ d. }; F│ 14.总结.mp4
% W! N' \# f' A' {) z( `9 T│ 15.「作业三」借助数据，多角度观察业务.doc l$ |$ e; P8 p+ S
│ 5 d' {" i F+ I# }
├─05.【模块二】（下）数据处理+ P$ x% ~& x3 a# S) t
│ 01.模块导读.doc8 P% o# a) s' g
│ 02.导入文本文档.doc
6 i8 n2 R& Z" f {) u│ 02.导入文本文档.mp48 d/ }5 f3 i$ |9 }: G: b
│ 03.格式化―简单的分列.doc
' O$ G* ~. d7 ?9 }/ ~7 ?. }│ 03.格式化―简单的分列.mp4
# X$ J2 @1 n( A& K. _. o7 N( \│ 04.格式化―复杂的分列.doc0 W3 N# Z& B: ]5 n) O7 F
│ 04.格式化―复杂的分列.mp4
% K9 B6 a% f: H& v│ 05.数据清洗（筛选、排序、去重）.doc
$ c& t f6 E, i% _& Q2 g; H│ 05.数据清洗（筛选、排序、去重）.mp4
% w% u/ d( M& b) w* A│ 06.数据的二次处理（以留存为例）.doc9 \0 z$ P/ w5 t
│ 06.数据的二次处理（以留存为例）.mp4
5 g, h. w# S, U" @│ 07.快速呈现：数据透视表.doc
- b# W# m- n6 @/ }# @/ T│ 07.快速呈现：数据透视表.mp45 m1 A: j* f7 u( L4 e" g E7 E* ]7 h" y
│ 08.表不如图：Excel 常见图表.doc
0 A5 _7 y! A, S B1 c/ S│ 08.表不如图：Excel 常见图表.mp4
# `, X& r- J; f% V$ X% Q│ 09.数据可视化（Circle Packing、Beeswarm）.doc: u h! ?, m6 K+ L: S
│ 09.数据可视化（Circle Packing、Beeswarm）.mp4; \1 S" P! U1 F, A+ l
│ 10.数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化).doc
# c$ \1 J4 O" f& O. _' `3 }│ 10.数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化).mp4
6 Q+ ~' Q& u4 ]( y│ 11.5 个数据工具特色功能展示.doc5 p, f8 j4 L$ e& E" X4 b- K% @
│ 11.5 个数据工具特色功能展示.mp4
. B/ S% z, ~$ C/ i9 A" f$ b7 s│ 12.「作业四」处理某社区电商流水数据.doc/ H8 E& R( D- R, ^) n
│ 12.附件：「作业四」订单流水_txt.zip
5 ]! K9 \6 U2 f1 X: x│
8 H3 f! [) j' c+ h1 ^8 O) J" G├─06.【模块三】数据分析基础
) p5 u+ Y7 X: u$ k& H│ 01.模块导读.doc
$ p8 ~# [% U# L/ K M│ 02.概述：数据分析.doc
0 o( ^9 O, _6 v% v' {/ c/ b* W; p) ~│ 02.概述：数据分析.mp4. f6 R& S+ [# j% X2 W' Z5 V
│ 03.如何进行对比分析.doc$ F4 P9 S, ?% v9 v
│ 03.如何进行对比分析.mp4
! j/ i5 z: | Y$ V0 t3 n: i( z0 Q+ C│ 04.如何进行多维度拆解.doc( x# f6 _& u7 w9 y
│ 04.如何进行多维度拆解.mp45 J a# ~: T, t$ ~& R- q2 y! R/ y
│ 05.【案例】数据涨跌异动如何处理？.doc$ x8 `5 i( a7 ]& x# t% V
│ 05.【案例】数据涨跌异动如何处理？.mp4
; B& N( p, k" D│ 06.漏斗观察的分析方法.doc q$ J# Z% P% j$ p) o+ X
│ 06.漏斗观察的分析方法.mp4# |) f4 f- m( j
│ 07.【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？.doc
, }' n+ I4 w" u3 ~│ 07.【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？.mp4
0 Q. O( s9 z- R: @& x2 i6 k│ 08.分布分析的方法.doc( O5 n+ c2 @0 G9 a
│ 08.分布分析的方法.mp4
+ B" N" S0 G% A) X4 w) C│ 09. 用户留存的分析方法.doc
2 I. N7 c0 M# s% B6 |! _- O3 _│ 09. 用户留存的分析方法.mp4
! _4 V9 g7 L) H1 ` D│ 10. 【案例】功能内容上线后，如何评估？.doc2 A5 U* [# r1 Y
│ 10. 【案例】功能内容上线后，如何评估？.mp4
# ?% o" F A6 B. ?# l│ 11.「作业五」分析某陌生人社交产品情况.doc
. s4 _; P% p0 m4 R│ 11.附图1.png I% E7 X4 \' t: \! X
│ , b1 }; ~, \& X% F+ U0 T0 j
├─07.【模块四】数据分析进阶
9 B0 B1 h, e/ L6 H* x+ n0 F: `│ 01.模块导读.doc
; d, D3 P9 s' B6 ]6 e│ 02.用户画像的分析方法.doc
, Z7 u* @, N5 y7 g│ 02.用户画像的分析方法.mp4, |1 x* u3 u: C/ H# N4 g
│ 03.【案例】如何高质量拉新？.doc! T' c1 B( s# f- J W) E8 x( S- n$ @
│ 03.【案例】如何高质量拉新？.mp48 `! A3 P& ~# T( m7 ^& t# ]: {
│ 04.如何进行归因查找.doc
, Y1 P6 }* p9 r│ 04.如何进行归因查找.mp4 v, C; r# \8 M
│ 05.【案例】如何精准运营推送？.doc
+ z% v0 I/ S r- `│ 05.【案例】如何精准运营推送？.mp4
% l5 Q" Q/ ~* M* [│ 06.路径挖掘的分析方法.doc! K: `* [+ W! |+ k
│ 06.路径挖掘的分析方法.mp4# T* y7 @3 a& P, W6 l
│ 07.行为序列的分析方法.doc, x# N0 S: }3 |9 `# B3 D
│ 07.行为序列的分析方法.mp4
4 g* ~% ?, w" [│ 08.【案例】如何辅助产品设计？.doc
1 n* P4 C" ?- [0 ~& X+ ?0 a6 A, P│ 08.【案例】如何辅助产品设计？.mp4
+ L' S4 v& l8 {# e│ 09.【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？.doc2 H2 b" s% j7 ?5 j( k
│ 09.【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？.mp4
- ~: J# h' j* p/ ?7 j+ [+ X│ 10.总结：回归业务的数据分析.doc1 _8 w$ v+ o2 @' I
│ 10.总结：回归业务的数据分析.mp4* `6 C* c; T9 ~& I/ ]
│ 11.「作业六」补贴活动异常，抓出羊毛党.doc
7 a: {# V* \8 [2 p0 K8 M2 t; y, N│ javazx.com
& v/ Y9 L3 U' \└─08.【模块五】数据采集5 s# ^( `0 Q! _3 K1 e* O% w% ^. s
01.模块导读.doc
3 X% a" g2 j) l 02.概述：数据采集.doc
# u+ ?2 Z! n" W S j' { 02.概述：数据采集.mp4
* w; s, \6 {6 M7 Q 03.数据埋点与数据需求文档.doc
4 W1 C4 H$ O6 I# ?/ ?0 I 03.数据埋点与数据需求文档.mp4. {/ s8 r; n7 `& B3 v& D/ `8 i
04.明确埋点需求（想清楚）.doc6 P1 m9 T7 b6 A, ^5 A0 _; M
04.明确埋点需求（想清楚）.mp4
3 r2 a+ ?7 R) m8 O1 h 05.形成需求文档（讲明白）.doc
# C( k! I: n! P, }- C8 O/ i: E 05.形成需求文档（讲明白）.mp4) y( ?3 p2 ]; T
06.三节课_互联网数据分析实战课_DRD（模板）.zip2 Z( ?, _7 `0 [' j
06.数据采集实战.doc
2 A6 j! Z4 I% X+ }. T 06.数据采集实战.mp4
7 O c X% q; r$ h 07.其他类型的数据采集方法.doc, v% `1 F7 Y* g6 f% @/ s
07.其他类型的数据采集方法.mp4! I/ n, Z4 {+ G
08.总结：数据采集.doc
- ]4 q' g. @& r4 E3 ] 08.总结：数据采集.mp4
- }: w7 _ e% G2 w' z# C 09.「作业七」豆瓣“书影音档案”功能埋点设计.doc/ H- X' N# o5 k# h. h& C; K
+ X$ s% K6 B- v3 H- T& Z7 [ U# i6 t) e! `0 m/ K) j) d
+ m- q' E, o' z9 R7 ^- g5 f! A8 S
: t$ [% g1 V8 m- ?
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发表于 2020-1-30 01:19:06
发表于 2020-1-30 06:02:50
