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课程目录:
% h# G5 k. k- e0 r! r+ U+ r% `├──第1-2个月
9 o; ^3 E2 Y, L" |8 K| ├──第1周 走进数据分析 1-1 互联网数据分析通用课程-导学.mp4 10.55M
2 F# m) {2 G3 J; _& \| ├──第1周 走进数据分析 1-2 从互联网数据分析说起.mp4 11.15M
% m6 w: Y# B. C9 O0 i7 x| ├──第1周 走进数据分析 2-1 什么是数据.mp4 19.15M0 o; W# f* k# k! F
| ├──第1周 走进数据分析 2-2 什么是统计指标.mp4 13.70M; B2 J5 q {- _1 Q4 A
| ├──第1周 走进数据分析 2-3 统计指标：集中趋势.mp4 13.92M4 _6 V3 ?1 k, H4 {% {$ H+ G
| ├──第1周 走进数据分析 2-4 统计指标：离散趋势.mp4 19.05M G: G2 K& u/ q; `: \4 T8 v: D
| ├──第1周 走进数据分析 2-5 统计指标：分布形态.mp4 14.41M
4 n I5 l/ O/ n$ X+ t| ├──第1周 走进数据分析 2-6 识别异常值.mp4 12.64M
( O2 d% a+ t0 E& X. G2 x5 s| ├──第1周 走进数据分析 2-7 处理异常值.mp4 11.36M1 k4 B0 F0 g+ s- M5 ^! E' p
| ├──第1周 走进数据分析 2-8 数据分析流程.mp4 22.46M
@+ K5 r/ h7 U4 k, w& o| ├──第1周 走进数据分析 2-9 本章小结.mp4 4.71M
/ C1 Z! L+ G8 k6 A( }2 [$ {* M| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-1 Excel基本功能.mp4 22.03M
( F5 G+ f. z8 Y# e2 h& P| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-2 文本函数.mp4 44.48M- G( k A# U6 y F+ x+ j* R
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-3 数学函数.mp4 25.50M+ p+ o. P+ V3 r" A$ W1 G2 q
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-4 处理重复数据.mp4 123.82M/ {$ T7 ~% m. o$ X! Y
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-5 拆分列数据.mp4 22.82M
% |( B& ]% {: q* P; W9 I4 Y& f| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-6 数据排序和筛选.mp4 37.63M2 F3 G) n7 f8 f3 h f
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-1 逻辑函数.mp4 26.36M
* a: R( f# s1 |8 }/ r2 D| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-2 条件聚合函数.mp4 32.71M
* G0 N$ a) R; S9 Y- v. l* R| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-3 查找与引用函数.mp4 20.33M
: s- U3 Q: N+ }* O2 S| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-4 数据透视表.mp4 32.84M+ w/ t9 ?7 f$ R a0 \, |% N1 `
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-5 认识图表.mp4 11.70M8 h! v5 E% p* U: f8 Y
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-6 制作可视化图表.mp4 80.65M
: o$ a$ Y8 Z8 t* ^, M| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp4 88.64M/ \3 P1 y9 k; g. F8 w( S
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-8 本章小结.mp4 3.52M- ~: D* Y: o: }' G2 n
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-1 什么是SQL.mp4 5.70M
' X: ~% r R# j1 u5 M! {2 _- v: U9 z| ├──第3周 从0开始学SQL 1-2 认识数据表结构.mp4 9.42M
3 E3 B/ @( D9 g" ]: z% \. f| ├──第3周 从0开始学SQL 1-3 MySQL安装及配置.mp4 18.30M! f- Q9 H0 ^( f$ g* o' m' x* p; ~
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-4 安装Navicat.mp4 25.98M* c1 t# Q: N5 g5 A
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-5 基础语法.mp4 30.68M( W Y6 A9 H4 E
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-6 数据排序与筛选.mp4 107.59M
2 a: K+ o/ l ^8 H- f, u- m| ├──第3周 从0开始学SQL 2-1 使用函数计算数据.mp4 26.18M* j5 [5 D' G9 g2 H2 c) a, l* Z
| ├──第3周 从0开始学SQL 2-2 对数据进行分类汇总.mp4 19.90M
4 W. [% r& U; A4 l& [+ k| ├──第3周 从0开始学SQL 2-3 联表查询.mp4 33.83M
; W& I6 r9 W) d7 }| ├──第3周 从0开始学SQL 2-4 导出数据.mp4 12.53M8 R* j) b9 ^: W4 |" N
| ├──第3周 从0开始学SQL 2-5 本章小结.mp4 3.53M
( C& R1 ~5 L+ _2 b" M2 O/ ]& N; N' ^| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-1 什么是Tableau.mp4 16.62M
7 _# e+ L1 F$ @3 m V( G( s) D: a' d$ _6 K| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-2 安装Tableau.mp4 21.75M
$ i: r1 ]% a5 x) g1 T3 n9 s% Z| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-3 准备数据.mp4 27.75M- L4 G3 W, p% ?) p7 f g
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-4 构建图表.mp4 60.67M S8 T n; k4 Q& l$ L4 [$ K
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-5 创建仪表板.mp4 34.19M9 U, @" R0 n9 `6 R: H
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-6 创建故事.mp4 8.92M
* p1 s$ N$ `0 F( C- q| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-7 保存与发布.mp4 17.31M
3 V5 m# E. f; Z4 J| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-8 可视化练习：美妆产品销售分析.mp4 55.13M
* y; B9 d8 i( M| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-9 本周小结.mp4 3.83M7 g* U/ R3 b5 T& b! b: v3 C+ T
| ├──第5周 Python基础语法 1-1 学习编程的几个建议.mp4 10.47M" B& U- k3 i2 u
| ├──第5周 Python基础语法 1-2 什么是Python.mp4 19.67M
+ z% E- t: X7 L; S; f# l1 @| ├──第5周 Python基础语法 1-3 运行环境.mp4 21.79M- v* B, F, [0 Q) ^% Q1 i
| ├──第5周 Python基础语法 1-4 开发环境.mp4 20.79M6 G/ K! z& z+ j
| ├──第5周 Python基础语法 1-5 运算符.mp4 30.56M
4 O( b% r, b/ K* {' ~+ i| ├──第5周 Python基础语法 2-1 数据类型.mp4 26.25M: m7 a) d) C% `0 f- G) e
| ├──第5周 Python基础语法 2-2 数据容器.mp4 55.44M
0 }4 k! b8 Q: M' e! f, s- I$ p| ├──第5周 Python基础语法 2-3 条件判断语句：if、else、elif.mp4 26.17M$ a. B" J3 i6 o! k, a9 c- j
| ├──第5周 Python基础语法 2-4 循环语句：for、while.mp4 34.47M7 _. U1 h) O0 U0 i5 b8 O- }# |
| ├──第5周 Python基础语法 2-5 循环中止：break,continue.mp4 80.25M6 d( T! D% B* @+ P0 ]- y! r
| ├──第5周 Python基础语法 2-6 编写一个函数.mp4 60.69M' y; B# s t g# V# z
| ├──第5周 Python基础语法 2-7 练习：计算销售额.mp4 30.03M# g0 n% a" s0 L! D* Q% U
| ├──第5周 Python基础语法 2-8 本章小结.mp4 4.18M# ~- [7 ?1 `1 l8 G
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-1 什么是爬虫.mp4 34.68M5 {6 U/ J" M( J$ B
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-2 Requests库入门.mp4 92.45M. C7 K' h: n. S, j4 F& p: _
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-3 认识HTML网页结构.mp4 61.56M
! ^ r5 O3 Q' C1 Q, T$ w| ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-4 BeautifulSoup库入门.mp4 60.19M
2 g. `. l! U+ R, Z, n; Q| ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-1 获取目标信息.mp4 85.51M
% i- [7 k8 i; A| ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-2 连续获取多个页面信息.mp4 260.45M
* W7 M0 O. d, r; ?7 D/ z0 N| ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-3 整合爬虫功能函数.mp4 81.19M
% h! X8 |% E8 w9 o; `4 c| ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-4 数据存储与代码优化.mp4 98.50M
: Q" d: q& I7 _% c| ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-1 通过API接口获取数据.mp4 73.94M
' c. ?8 j1 V! k5 P5 O, z| ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-2 练习：爬取全部电影数据.mp4 79.81M1 q, l: S, B3 Z+ {# D
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-3 练习：爬取全部电影数据.mp4 72.19M! a8 H) d2 G! W. \1 ]/ L0 Y% a6 I
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-4 本章小结.mp4 5.58M6 M% L3 e- w6 V5 @' o9 |0 P
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 1-1 Pandas库入门.mp4 46.79M
% N/ A* ^) b+ E" H7 a: I| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 1-2 什么是DataFrame.mp4 54.09M8 |8 j9 z7 H" P2 D+ E
| ├──第7周 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 23.38M
: f1 P4 Z$ \4 h9 n& \| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-1 读取数据.mp4 17.88M) H# k& H! D: e3 Y( u9 B
| ├──第7周 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 92.06M
: d& f9 l9 i) @" i# O| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-3 数据运算：按年统计、时间聚合.mp4 31.68M9 Q8 n! z- h3 p7 X; ]. n2 B$ O" M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-4 数据运：算多类型统计.mp4 46.84M& D- y6 r6 Q0 S* B9 {1 w! m
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-5 数据运算：评分统计.mp4 27.33M# r- i" H+ }8 q: m
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-6 排序与筛选.mp4 41.56M
' y( N7 q* B1 J9 Q5 X/ a x9 E| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-1 练习1：各国每年电影产量.mp4 137.39M& @# C E& q3 a% X
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-2 练习3：电影语言频数统计.mp4 35.16M2 S5 J: X+ ]$ f/ Y$ P
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-3 练习2：各国评分数据.mp4 126.68M
1 ~, ]" r3 h# m+ D5 Y5 \) w- D% y5 f| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-4 练习：TOP电影排行榜.mp4 25.53M
5 K* O* Z4 T5 D: j5 A( X! U| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-5 本章小结.mp4 4.37M0 a4 |/ t9 N" h. l
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 4-1 Matplotlib入门.mp4 32.54M
# I* F9 ?( C$ N7 Q4 T/ o+ w| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 4-2 什么是画布.mp4 10.23M) m$ u, L& E6 p3 s; e0 M( k
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 4-3 调整视觉元素.mp4 71.59M% t0 q2 a& W! b& S+ p& }: |3 X
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-1 直方图：电影年产量.mp4 42.35M7 _6 W5 _. }3 {- q0 E$ Q( e' r
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-2 折线图：各国电影年产量.mp4 61.24M' F+ s4 A- Y2 K
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-3 饼图：电影语种统计.mp4 38.34M
+ T/ {$ j; b4 @ q/ k| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-4 散点图：评分分值与人数.mp4 36.33M* }9 L5 W/ y2 b" \0 s v
| ├──第7周 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.mp4 96.06M
$ G9 [8 t: g# J| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-6 箱线图：每年电影评分变化.mp4 51.45M1 Y! o/ q, V( x" A9 q
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-7 词云图：电影类型频数统计.mp4 67.36M
$ \* q8 }1 [/ d4 L! H0 b| ├──第7周 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 52.94M
% F8 I8 K7 F( n q| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-9 本章小结.mp4 4.10M
8 ] H1 u8 B# @2 c| ├──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.mp4 9.93M
7 k. v$ V0 y7 W k/ X| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-2 互联网行业简介.mp4 73.12M
: ^0 I \, N) S1 [| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-3 如何做行业分析.mp4 15.70M
9 F+ T* N5 z/ n* J% D% V| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-4 市场规模：直播电商发展时间线.mp4 115.61M
2 H& @, l$ o% i. N9 l| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-5 市场规模：直播电商成交额.mp4 51.74M. ^! o9 j1 N ?# i
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-6 竞争分析：波特五力模型.mp4 19.81M
( S$ s2 M* ?! t) m| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-7 价值链：直播生态产业图谱.mp4 40.92M
& W( {& O8 O- {! {| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-8 趋势预测：PEST分析法.mp4 13.16M0 t3 \+ D* {$ q7 ~- _
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-9 案例3：直播电商行业分析报告.mp4 94.53M
# ?2 l) z, a& M( W2 O| ├──第8周 初始互联网商业模式 2-1 互联网岗位解析.mp4 29.39M% K) e6 K+ K' u; v- |: n% |4 i
| ├──第8周 初始互联网商业模式 2-2 数据职能岗发展通道.mp4 12.49M# K, C( ~6 f- V- ^( t0 e
| ├──第8周 初始互联网商业模式 2-2 数据职能岗发展通道.zip 11.44M
7 Z. j) g3 _! `| ├──第8周 初始互联网商业模式 2-3 本章小结.mp4 4.29M: n3 \; _( q! x- N& {3 R w1 ?
| ├──第8周 初始互联网商业模式 2-3 本章小结.zip 3.93M
# [5 N- l8 B+ e| └──课程补充.mp4 3.84M6 A2 k; y4 j7 H! Y6 |; W) [5 B7 G" K
├──第3-4个月
" ~3 Z* }8 v. `| ├──第10周 构建用户画像 1-1 什么是流量.mp4 10.57M
7 t7 z5 P; D O2 O| ├──第10周 构建用户画像 1-2 拓展：流量数据指标.mp4 30.82M" l! T! u$ k* s" G! ~: ?3 @
| ├──第10周 构建用户画像 1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测.mp4 6.75M
8 C0 b- E* w) _% t5 `| ├──第10周 构建用户画像 2-1 案例：背景与目标.mp4 5.78M
5 Z& i1 h, t+ `' T' i' n; k0 N& Z* q| ├──第10周 构建用户画像 2-10 数值特征对比：雷达图.mp4 111.01M- J0 t3 M: f: `. Y
| ├──第10周 构建用户画像 2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001.mp4 18.83M) C( R# c0 J$ I# e9 D6 ]1 g
| ├──第10周 构建用户画像 2-2 利用Python预处理数据.mp4 39.97M
; U; ?6 q' m3 q. v8 c- W| ├──第10周 构建用户画像 2-3 计算相关性指标.mp4 35.42M4 t* \& F0 x' T* Z
| ├──第10周 构建用户画像 2-4 数据标准化：Min-Max.mp4 37.68M
- J' K& j W: V; |% p* H7 c( Z: a h| ├──第10周 构建用户画像 2-5 字符串分类：OneHot编码.mp4 37.09M% @( R# y+ v- S+ v) s
| ├──第10周 构建用户画像 2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K.mp4 42.74M9 A$ t% {& g( d
| ├──第10周 构建用户画像 2-7 练习：最佳KMeans聚类模型.mp4 85.04M N) f* y: F" Q6 m
| ├──第10周 构建用户画像 2-8 聚类结果分析：样本量与占比.mp4 178.77M9 y0 [. }5 t+ T
| ├──第10周 构建用户画像 2-9 聚类结果分析：特征均值、众数.mp4 73.13M9 Q$ k3 i/ R7 `: g' r+ @5 o
| ├──第10周 构建用户画像 3-1 什么是漏斗分析模型.mp4 21.83M
5 A! g# u& \# N4 V2 Y8 y| ├──第10周 构建用户画像 3-2 漏斗分析有哪些应用场景.mp4 11.20M9 E7 ] a2 n# Y9 Z' ^! G3 {
| ├──第10周 构建用户画像 3-3 用户下单流程分析.mp4 75.38M
3 R! H5 O; _' ?| ├──第10周 构建用户画像 3-4 案例7：利用Excel绘制转化漏斗图.mp4 39.97M' p7 p9 z- M# z8 A
| ├──第10周 构建用户画像 3-5 本章小结.mp4 5.69M
3 v% X% P' j: r& b, Y. Z. l| ├──第11周 用户引流与转化 1-1 什么是用户画像.mp4 12.82M+ W: ]8 b2 e+ f4 F5 N$ H: n
| ├──第11周 用户引流与转化 1-2 数据标签系统：背景介绍.mp4 101.28M
; S: K; C- q# P7 h1 z| ├──第11周 用户引流与转化 1-3 数据标签系统：数据采集、埋点.mp4 30.89M5 t, X1 s4 A! U2 ^6 n$ H
| ├──第11周 用户引流与转化 1-4 数据标签系统：构建用户画像.mp4 40.14M
/ I& N# i" g" S5 {% P4 w| ├──第11周 用户引流与转化 1-5 练习：使用SQL提取用户数据.mp4 31.63M
* [6 @8 Z0 v4 \# ^| ├──第11周 用户引流与转化 1-6 数据标签系统：构建商品画像.mp4 55.68M- @; R+ a3 I" v7 T- f! G
| ├──第11周 用户引流与转化 1-7 练习：使用SQL提取商品数据.mp4 98.00M
7 m3 ~* \- }6 [" n# R! ]4 y" b+ G| ├──第11周 用户引流与转化 2-1 什么是RFM模型.mp4 6.86M; R* A& P; d I1 }* I
| ├──第11周 用户引流与转化 2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4 29.81M
! J- O/ @4 Q( @| ├──第11周 用户引流与转化 2-3 设置R、F、M评分标准.mp4 25.45M' j8 M7 @. v% }1 W C
| ├──第11周 用户引流与转化 2-4 计算R、F、M得分.mp4 28.74M
7 J. e( |0 C- L" X2 P| ├──第11周 用户引流与转化 2-5 给用户贴标签.mp4 40.62M% {% ~$ U4 d$ p* K1 X9 _9 E
| ├──第11周 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.mp4 61.01M
' H( r1 z/ e5 z) O| ├──第11周 用户引流与转化 2-7 模型展示与可视化.mp4 29.28M
: Q$ s5 q2 [% \4 w A| ├──第11周 用户引流与转化 2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理.mp4 77.36M
6 M' Z" Z% b" D0 Q/ L| ├──第11周 用户引流与转化 2-9 本章小结.mp4 4.99M
, v9 y) \9 r6 S' B| ├──第12周 分析消费行为 1-1 什么是消费行为.mp4 17.30M
" d) d4 m% e! y| ├──第12周 分析消费行为 1-2 消费行为模式的变迁.mp4 30.08M
. A( u1 y% V; L8 b9 q| ├──第12周 分析消费行为 2-1 案例说明：某电商交易数据.mp4 133.86M
: v0 Z; a7 W' S0 x- P8 @| ├──第12周 分析消费行为 2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数.mp4 41.41M% x0 c2 g( `5 L6 {" D1 e
| ├──第12周 分析消费行为 2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数.mp4 43.22M
) R& G4 B3 S t- F| ├──第12周 分析消费行为 2-4 趋势分析：消费时间段偏好.mp4 69.91M
9 Y1 U9 R$ c: w% P| ├──第12周 分析消费行为 2-5 个体分析：消费金额.mp4 30.76M5 H ^0 S( A2 o( [8 _! c7 }
| ├──第12周 分析消费行为 2-6 个体分析：消费频次、商品数.mp4 35.65M
2 e: G: O" p# {7 R% S7 k* g| ├──第12周 分析消费行为 2-7 商品分析：销售情况、价格分布.mp4 50.91M
7 f6 W, i' l4 m3 A& v5 g* B| ├──第12周 分析消费行为 2-8 使用SQL计算复购率.mp4 67.22M
* y' Y+ N$ z" t2 v| ├──第12周 分析消费行为 2-9 使用SQL计算回购率.mp4 67.83M5 L! w0 A: {/ ]( i6 O7 X1 A2 r" i
| ├──第12周 分析消费行为 3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp4 68.35M7 y. z3 |5 z" D3 s
| ├──第12周 分析消费行为 3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4 58.50M
9 @% U: q/ o. G1 ^2 U| ├──第12周 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 12.82M1 ]* \6 o5 Z) c
| ├──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？.mp4 19.02M
' y1 w- b. s6 t| ├──第13周 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 10.96M
, J) e5 I+ ]1 S! V) ?: \| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-1 测模型的定义与分类.mp4 14.63M
0 ?5 K; z, X( b/ e| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-2 练习：使用Excel预测销售额.mp4 157.82M1 `/ _+ C' L7 x4 B4 s" q6 X
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-3 Python回归分析：数据预处理.mp4 25.18M
" C9 ], [: g& ~ ]| ├──第13周 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 20.84M9 g. h8 M: B. ]) M, h2 r# u
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-5 Python回归分析：绘图、预测.mp4 42.38M4 t! c! q% z: @5 N: |+ A
| ├──第13周 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 9.52M
% s7 \6 i+ e4 m0 U- E5 s5 ]| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-1 什么是商品分析？.mp4 28.22M
+ ~, q$ k8 ]" l# v9 J8 X$ U| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-2 什么是层次分析法AHP？.mp4 15.53M z, `: z- s) E2 u, j# u
| ├──第13周 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.mp4 15.54M2 ?. X& J2 \2 f3 D, f( W. {; ?3 L
| ├──第13周 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 61.93M# q+ M& ~8 @5 f5 P- `" K4 z+ _2 C
| ├──第13周 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 53.50M
! X6 i) w4 e5 r% h9 [" W" h| ├──第13周 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 29.18M
2 R0 G% W) @( Z0 f4 g6 y1 F| ├──第13周 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.mp4 8.93M3 c! z" e4 g) ]2 s4 L8 e
| ├──第13周 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.mp4 25.33M
* a0 L; q- g2 }* G. K# ]3 M, r| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-2 15.17如何策划一场活动.mp4 14.52M
9 X! q5 L9 e- E9 M| ├──第13周 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 20.11M/ M* n/ l& _) P8 r
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-4 15.19本章小结.mp4 14.18M
9 `8 ^3 ^- I- [! k7 g) C% p| ├──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？.mp4 27.26M
; S4 n- ^2 u9 y0 B| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 1-2 用户活跃度模型（RFE）.mp4 14.92M, k( k2 M; a, G& l' g5 r
| ├──第14周 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 75.41M/ N3 k/ y. C" \6 e' f2 G3 Y: N8 u6 C
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-1 什么是产品的 Aha Moment？.mp4 26.57M% i! d/ }. R; Z A1 T! K
| ├──第14周 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 108.60M- r3 k# F2 ~! R/ i# c' ^6 ]
| ├──第14周 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 64.50M
6 j) I+ k' c" X: |5 j% L: [6 ]; D| ├──第14周 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 8.41M: V+ P, E3 w, P2 F! B6 h& x
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-5 本章小结.mp4 12.79M
: A5 }8 x8 \0 w| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-1 什么是AB测试.mp4 15.76M
9 E# b; |5 h- n9 ^2 r" Z' u1 g. g| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-2 AB测试的基本流程.mp4 11.50M. b' n3 I. W% m- b; n
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-3 统计学基础：假设检验.mp4 9.90M7 y* U6 u9 l/ U$ U$ a0 w
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-4 练习：Python计算点击率CTR.mp4 48.76M
' B9 {% t& u$ J: A# B| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-5 练习：Python计算p值.mp4 45.43M) s7 I6 K: k( f. C+ B( c
| ├──第15周 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 10.58M
3 S" x9 V3 ~* j( _| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 2-1 什么是异常监测.mp4 9.56M8 x6 ^, _3 b% B1 C( v I, `7 `, G3 Q
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 2-2 练习：Python孤立森林异常检测.mp4 221.15M( R; e: r+ M0 v) W C# q: Y( x/ f" \$ f
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 2-3 本章小结.mp4 2.51M
. Y3 C( J+ A8 |; l. s+ [4 b| ├──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.mp4 38.71M
! r& d+ P" g# {6 X| ├──第16周 撰写数据报告、面试指导 1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享.mp4 39.65M) G6 @; A6 V! H/ }: m* R' E# D
| ├──第16周 撰写数据报告、面试指导 2-1 18.3如何撰写简历.mp4 31.11M
3 s! P k& v6 { N| ├──第16周 撰写数据报告、面试指导 2-2 18.4面试经验分享.mp4 34.25M* D. }0 b& J! v: _) F
| ├──第9周 解析数据指标体系 1-1 用户生命周期、AARRR、RFM.mp4 24.71M! O2 T7 p. b" p% ^
| ├──第9周 解析数据指标体系 1-2 5W2H、逻辑树、AB测试.mp4 12.67M* w6 J9 Z# U1 e: l
| ├──第9周 解析数据指标体系 1-3 SWOT、PEST、波特五力.mp4 28.23M1 J/ T, [' P! ]' Q% `# j7 c
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-1 互联网业务分析指标一览.mp4 35.26M9 M, ^. p4 w3 f* B
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-2 拉新（获客）指标.mp4 41.01M
/ K9 u5 i' _' P8 v6 l| ├──第9周 解析数据指标体系 2-3 活跃指标.mp4 22.88M0 O5 I% L) s* Z* d+ {9 M
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-4 留存指标.mp4 320.47M u. h( w# ]3 k" [. B
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-5 转化（变现）指标.mp4 121.20M4 r. s8 X, a& r" \$ p
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-6 传播指标：K因子.mp4 36.42M
- x0 H* E( t6 q) G9 m8 g; O/ [| ├──第9周 解析数据指标体系 2-7 案例4：搭建商业化指标体系.mp4 27.76M
: B* R* ~& H+ J, u| └──第9周 解析数据指标体系 2-8 本章小结.mp4 4.26M# G) W# L3 V( S' }# `: a
└──资料.zip 65.34M
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发表于 2022-6-16 22:39:02
