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$ y" s2 i# y1 O* A+ f N% e
数据分析合集( @ E6 i: C! ~6 m, I+ M
├──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）
: \7 `4 i! h* k; z0 T| ├──第01章 电商数据分析师的职业图谱 " {5 V, Z5 y$ \3 C3 B1 V
| | ├──1 什么是商业分析师 .mp4 57.27M
9 F7 j$ a# `' u/ P6 `| | ├──2 商业分析师，解决什么业务问题 .mp4 27.48M0 r6 Y7 E3 v8 F' A* O6 n6 B$ R
| | ├──3 成为商业分析师 .mp4 32.32M: z( U7 ~* e- V% _9 M0 a( p
| | ├──4 商业分析师的进阶之路 .mp4 24.20M
" D5 Z: H% F% @; L$ y# x| | └──5 透过岗位理解业务 .mp4 29.02M
+ f4 v$ t) C. {0 O$ I8 V" B| ├──第02章 电商数据分析师的技法修炼 5 w# T" e: H( [: F, N
| | ├──1 数据分析入门指南 # l8 S6 Q) _. o A: b5 P }! X0 o
| | ├──2 一切分析之基础
' N+ \) S3 L3 e$ a+ u8 V9 x0 l# [| | ├──3 筱说图表：0基础到图表达人 0 _( {0 @ w( d, \9 {
| | ├──4 SQL技能 ( C4 [6 q* F9 ^7 z+ M- p9 d
| | └──5 Python新玩家的上手攻略 & m% w; }) ]6 p. d
| ├──第03章 实战（一）：数据分析师的宏观视野 1 D4 i' G H% C' W# n
| | ├──1 格局：如何从外向内看业务的机会和风险？
1 N2 P8 A2 E4 _6 W| | ├──2 框架：业务要如何自我审视？——电商指标体系
. [: E1 l- u g7 \| | └──3 目标：业务要如何达成目标？——KPI管理 1 y1 J5 }, P3 z4 J- i
| ├──第04章 实战（二）：人 · 全链路用户分析 $ g! L9 ?1 `8 I5 d- R8 E9 I* v
| | ├──1 拉新——从渠道看如何获取用户 2 p4 f; y' L3 A' D/ ?3 I
| | ├──2 电商用户数据分析的内功与招式 - N% v) M( g, @0 d4 u( a* u6 t V
| | └──3 从数据到用户，探究现象背后的原因
! T. R* X5 @7 E2 c6 x) h: s| ├──第05章 实战（三）：货 · 商品分析 5 u4 ]% ^/ F( e3 j7 i. d* a% U$ a9 ~
| | ├──1 玩转商品——从电商的核心要素说起 7 Q# _2 K4 X; n' A
| | ├──2 品类管理
( D; ?4 x2 J" @* H6 F- v% \| | └──3 打造爆品橱窗
5 ^+ Z! ]# d1 q; \| ├──第06章 实战（四）：场 · 数据分析师的双11 8 @5 A# ^( e; s J+ Q& M
| | ├──1 活动分析的三个阶段
) L1 Y6 k8 [! P+ R| | ├──2 活动分析典型分析框架剖析——以双11“红包”项目为例 ) n3 j$ b* `5 O m& q& j! t
| | └──3 大型促销分析项目管理方略 2 a7 ]+ \! _( }% R* {4 r; X: L
| ├──第07章 实战（五）：不容忽视的品牌要素 $ c/ _. \# _8 ^2 }5 M
| | ├──1 理解业务——什么是品牌管理？
4 A, t8 N9 E1 @| | ├──2 心智占领——如何支持你业务的品牌定位？ # }5 g+ [) t) S; w& f
| | └──3 如何建立监测机制，实现价值点管理？
, \$ X$ V/ H7 q& \5 }2 z/ w7 O4 @| ├──第08章 复盘：0到1成为数据分析师 $ h* b6 E, ?, A7 E; s4 ]! m# c5 `
| | ├──1.1 你的数据分析知识图谱 .mp4 116.53M
9 R1 _# r7 H; a$ C| | ├──1.2 你的数据分析实战宝典 .mp4 18.27M) ?) h, T# N9 u4 R2 @; @! Z
| | └──1.3 从1到2 .mp4 19.79M; U& ^+ @1 h6 W Y
| ├──第09章 延伸：职场秘籍 ( o8 N9 c4 {2 y, w6 n: d5 x& Y5 H
| | ├──1 如何给业务方讲一个好故事 .mp4 86.00M3 |7 g9 N3 D5 M+ b5 M
| | ├──2 知识的游牧民族 .mp4 25.16M) Y& o6 [8 H$ E* A5 F
| | └──3 数据分析师的终身学习规划 .mp4 19.24M6 y: R$ {$ u# ]$ H: o
| └──第10章 直播课 " t4 a+ M2 H( W5 P) w: _
| | ├──01 网易商业分析师面试都在面什么 .mp4 525.72M# ]+ [5 K$ Y2 t
| | ├──02 从数据比赛入门到商业分析实践 .mp4 287.65M) @5 u7 z! v6 m2 y2 ^8 {7 F
| | ├──03 如何与业务方沟通协作，驱动业务提升工作价值 .mp4 352.08M
8 ~* ]- W6 u, r3 ~" g& W$ s| | └──04 数据如何驱动用户增长：概念简述+关键环节剖析 .mp4 310.57M9 Z3 [- | V% E* |2 l) I
├──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） 8 Q6 t; S5 S% ^# c' ~; L
| ├──01 为什么要学习商业数据分析.mp4 44.15M; t1 S$ r* U+ e7 E& k. ~) h+ E) H
| ├──02 数据分析行业的趋势.mp4 11.66M4 |3 K: y8 `/ \' O: R" G% [9 b8 W
| ├──03 学好数据分析后的职业发展.mp4 10.28M
; B8 I( d; X+ B4 p. d" E5 ?| ├──04 什么是大数据.mp4 18.35M P. a" i6 i: u" F( p( g( R) }. T
| ├──05 数据分析的流程以及要求.mp4 35.29M4 U7 m, N4 w# \ N
| ├──06 数据分析如何应用于商业领域.mp4 9.23M; U" M [3 [" B& `! C3 u
| ├──07 商业理解能力培养.mp4 36.10M
4 V7 t1 P# G7 o$ z# t2 k| ├──08 流程案例分析.mp4 5.03M! e; X& T* H. c+ G# x. {6 l7 N
| ├──09 SWOT战略分析模型.mp4 41.66M
4 ~; f. Q/ L# ?* E4 ~ m# Y& f| ├──10 波特五力战略分析模型.mp4 35.27M6 r5 Z% M; h5 v
| ├──11 数据分析能力.mp4 5.59M
9 p6 T- s0 V& ^1 X( @0 X/ p2 h Q| ├──12 数据收集.mp4 17.31M2 {9 b8 n4 a9 n9 b
| ├──13 数据清理.mp4 15.45M
! v, ?- W* y3 G5 o, p4 || ├──14 数据分析.mp4 41.56M
^6 ]" ~! G+ C" l| ├──15 数据报告.mp4 7.88M
! ~# u2 {# X) S2 l- p1 z' e% o5 t| ├──16 数据分析常用软件Excel,R,Python.mp4 21.60M
- I8 r V$ e7 g2 [4 d5 `" ^, G| ├──17 如何利用R做好数据分析.mp4 34.37M
6 u) d) E0 O G+ `| ├──18 R语言入门.mp4 273.32kb" N2 p8 L6 ~4 y2 S8 ]
| ├──19 R语言入门2.mp4 616.55kb
7 @8 r' g0 \$ ~' a& o4 f) d' `1 g| ├──20 R语言入门3.mp4 277.37kb: Q4 n& L2 b* j. F0 g2 c: c
| ├──21 R中如何实现数据分析.mp4 33.00M
! V- f4 z. z) k, J1 x3 X| ├──22 函数frame.mp4 1019.53kb
, a$ e. |! n u& v0 \" ]( ?: ~5 D$ Y| ├──23 函数duplicate.mp4 141.98kb
+ M6 s$ @5 f' n+ Y4 q| ├──24 函数hist.mp4 4.09M
% P9 y! e- ], K| ├──25 函数plot.mp4 291.97kb
0 q1 N8 G$ y. _6 ?% ~' \( \! M| ├──26 函数pie.mp4 546.90kb! F7 p1 Y$ u0 E$ t& O& {# H1 T# Q
| ├──27 如何将分类算法和聚类算法在R中实现.mp4 8.97M$ x; h# E n* b: O' O
| ├──28 决策树分类算法.mp4 7.70M
9 k, ]$ s; ?: S3 J G| ├──29 kmeans算法.mp4 6.55M
. q7 ^3 V. X+ U& t| ├──附件1：SWOT案例 .pdf 238.45kb
8 t: v7 |: `2 ~( @+ c+ ]" || ├──附件2：沃尔玛案例——SWOT课后测试.pptx 320.39kb
1 g: s1 E7 U* p6 D1 i| └──附件3：沃尔玛案例——SWOT课后测试（老师答案）.pptx 320.45kb9 U0 t' d# v6 g, k$ H
├──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）
$ Y' R) j+ b3 x r( ~| ├──第0周 先导课
) o) r: W$ r) I: ]0 Q( T5 r0 X| | ├──0.1 为什么需要七周.mp4 30.08M
( Z/ O* p. b. u| | └──0.2 应该怎么学.mp4 16.36M! ]& W6 S I8 L7 X i1 q
| ├──第1周 数据分析思维
4 ]) w+ W* Z+ `7 J( R| | ├──1.1 为什么数据分析思维重要.mp4 3.45M0 X3 S: O3 }- l7 i* C9 |7 O( C6 g
| | ├──1.10 数据分析的思维技巧（六）：对比法.mp4 8.20M3 n* j( } X, f5 ~% O2 }# J+ K
| | ├──1.11 数据分析的思维技巧（七）：漏斗法.mp4 2.01M+ V6 ?. u1 c/ C, y* D& a
| | ├──1.12 如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4 17.33M/ x8 m& q B9 ], Y& L
| | ├──1.2 数据分析的三种核心思维（一）：结构化.mp4 45.06M
4 e0 F# |, Z, e| | ├──1.3 数据分析的三种核心思维（二）：公式化.mp4 33.62M* ~ R. l2 }1 m8 p g2 f! t
| | ├──1.4 数据分析的三种核心思维（三）：业务化.mp4 24.50M0 f- s7 \9 e: o: d
| | ├──1.5 数据分析的思维技巧（一）：象限法.mp4 7.12M
( u6 a a+ Q' l; \* a# ]4 Z0 u, ]| | ├──1.6 数据分析的思维技巧（二）：多维法.mp4 9.49M, x, r0 o. ?. `+ y! I5 b9 H
| | ├──1.7 数据分析的思维技巧（三）：假设法.mp4 15.08M- d0 f& p- d( g' Q/ r9 t1 t$ J
| | ├──1.8 数据分析的思维技巧（四）：指数法.mp4 37.29M# |0 i# Y9 C5 u, }& R5 D. N3 h$ n1 m
| | └──1.9 数据分析的思维技巧（五）：二八法.mp4 5.69M0 G( J, k9 _7 d1 h: ~
| ├──第2周 业务知识 # g% f& s& K0 q
| | ├──2.1 为什么业务重要.mp4 4.40M( n1 G* ~4 O- R5 G. A( L) O% j: O
| | ├──2.10 市场营销模型.mp4 7.01M8 w; G) d* ?6 S
| | ├──2.11 AARRR模型.mp4 9.36M
' |: }$ D" n" u. ^| | ├──2.12 用户行为模型（内容平台）.mp4 6.56M
9 t* d/ C" {8 y; a| | ├──2.13 电子商务模型.mp4 3.99M
- U6 o0 }8 U$ s% q! m& _| | ├──2.14 流量模型.mp4 5.32M$ ^+ `9 A+ O6 D
| | ├──2.15 如何应对各种业务场景（上）.mp4 5.94M
* q! r, v$ {. j3 h$ v' V| | ├──2.16 如何应对各种业务场景（下）.mp4 47.23M7 ^# a) d2 b- G6 z2 ?$ b
| | ├──2.17 数据管理.mp4 2.84M
' W/ d& L& h& {' B2 |/ G| | ├──2.2 经典的业务分析指标.mp4 18.83M
. y4 n; g8 c6 U& Y, w1 Q, z| | ├──2.3 市场营销指标.mp4 14.17M# [0 n5 w9 v" W. M, \- a
| | ├──2.4 产品运营指标.mp4 26.76M
/ N9 j1 A% q* h b| | ├──2.5 用户行为指标.mp4 9.88M
5 E6 D8 [. m" w# Q, F| | ├──2.6 电子商务指标.mp4 6.20M
, a" w3 ~" V; S& c/ T| | ├──2.7 流量指标.mp4 12.20M- f& _/ j0 O" ]4 U" D
| | ├──2.8 怎么生成指标.mp4 6.40M
( N) M) z p# u" Z| | └──2.9 如何建立业务分析框架.mp4 1.42M
, x2 i8 ~8 k7 H5 n! n' N; T| ├──第3周 EXCEL 0 M6 m8 Z% g3 C: i/ ]; S
| | ├──3.1 为什么要学习EXCEL.mp4 12.59M" l- p" h$ X! M; k" c. ~) L, |
| | ├──3.10 Excel的常见技巧——数据引用.mp4 24.55M
3 O0 X9 I- X2 Y* x; q7 y9 U2 u| | ├──3.11 用Excel进行数据分析——餐食数据（一）.mp4 62.64M( W) l" d# B0 C+ O
| | ├──3.12 用Excel进行数据分析——餐食数据（二）.mp4 72.24M
* c: n# D1 A, x) T+ }) S. a5 b| | ├──3.2 文本清洗函数.mp4 12.70M
3 k, C! n0 ?- x2 a' l| | ├──3.3 常见的文本清理函数.mp4 91.02M
8 f3 @/ j+ \; S) j8 V1 Y4 a4 ^| | ├──3.4 关联匹配函数.mp4 53.27M
; y2 C8 r, m. P s) H: Y- q0 u5 C# ^$ W| | ├──3.5 逻辑运算函数.mp4 35.99M; O! E j2 @) m) D8 H# n
| | ├──3.6 计算统计函数.mp4 53.18M+ i- j) o7 x, P( ]0 D
| | ├──3.7 时间序列函数.mp4 12.50M: ~5 V% j- @# O$ f8 S# o
| | ├──3.8 Excel的常见技巧——快捷键.mp4 81.13M+ P: V4 F# v9 Q+ r
| | └──3.9 Excel的常见技巧——数据分析.mp4 20.65M
. S$ u' e; E) ]| ├──第4周 数据可视化
) p/ h/ l" o9 j) t9 i9 H( m6 [, g, B| | ├──4.1 数据可视化之美.mp4 16.18M
6 j% }' A2 o' ^7 R( k, a. [+ S| | ├──4.10 甘特图（二）.mp4 17.44M; C* F1 O& M$ q* _: ~' z1 R$ E- ?
| | ├──4.11 标靶图（也称子弹图）.mp4 23.74M1 \8 A% |% n7 Z7 g9 q
| | ├──4.12 杜邦分析法.mp4 49.43M) J+ V! K6 x8 v! g: U; ?
| | ├──4.13 Power BI入门.mp4 29.13M
7 t7 @! C: m ^$ F7 Z# v9 v7 ]| | ├──4.14 Power BI基础功能.mp4 52.92M3 {' Z- b8 g; V: r
| | ├──4.15 Power BI操作技巧.mp4 36.51M; O6 N3 H" o2 Q3 e$ n
| | ├──4.16 用BI进行数据分析（一）.mp4 103.11M8 D V6 L7 e: e5 ? u3 t) m
| | ├──4.17 用BI进行数据分析（二）.mp4 73.05M$ m' F4 M: ^( S/ x' B/ L
| | ├──4.18 Dashboard.mp4 27.14M
- \ m5 T% m/ o# A, q* v. @7 e, b| | ├──4.2 常见的图表类型与应用.mp4 15.99M7 d+ u& [* O1 R2 _! y9 B/ L
| | ├──4.3 常见的高级图表.mp4 17.32M
. \+ g8 M: v4 |1 I6 p' }| | ├──4.4 图表绘制.mp4 17.64M. ~0 x- W, A. n
| | ├──4.5 Excel绘图技巧.mp4 21.26M
# {6 z0 A, l" A( P- F| | ├──4.6 散点图.mp4 21.17M
4 L1 v: f1 I& t6 G: ?| | ├──4.7 辅助列.mp4 27.62M/ {1 `; |( A1 I- Q- t0 a
| | ├──4.8 图表组合.mp4 37.51M
9 h" i" Q. n% Y# E) o5 X/ ~| | └──4.9 甘特图（一）.mp4 31.12M! I* b: _5 I) Q; K6 B
| ├──第5周 MySQL . B3 f( q* c8 F! d1 D
| | ├──5.1 MySQL安装.mp4 14.61M
5 J& T7 ] n, ^2 n% U3 \| | ├──5.10 SQL join.mp4 65.72M
7 x8 F. U' q9 o h| | ├──5.11 SQL leetcode.mp4 41.87M
+ g& @) z W& W1 y, E| | ├──5.12 SQL加载.mp4 14.69M
) h! c, E( R- X- {. d| | ├──5.13 SQL时间.mp4 12.75M
4 A: Z- N9 Z! n8 z& w| | ├──5.14 SQL练习（1）.mp4 46.85M
& x+ w% T0 V8 K* M" @) k+ U, ? H| | ├──5.15 SQL练习（2）.mp4 39.58M) w6 i) i+ a8 B4 D7 d4 Y
| | ├──5.16 SQL连接Power BI.mp4 20.74M
u' A! i H) {5 R# Y! W! k| | ├──5.2 数据库.mp4 26.38M4 K5 J* t6 `% T0 [% k1 P9 H
| | ├──5.3 数据库实操.mp4 55.04M9 B* c% f B3 z9 b0 ^9 O9 x
| | ├──5.4 SQL select.mp4 50.00M7 e( u; m: D3 i1 }+ D/ k9 I
| | ├──5.5 SQL条件查找.mp4 21.49M) v0 u" u+ l; Z
| | ├──5.6 SQL group by.mp4 13.49M
J9 L0 v$ { l+ }* Q! x| | ├──5.7 SQL group by高级.mp4 28.34M
, Q- |' d! r8 t$ s2 h( F% m| | ├──5.8 SQL函数.mp4 25.31M2 b) G3 X1 T: s0 T$ Q$ a* Y
| | └──5.9 SQL子查询.mp4 28.68M) y1 k! o3 e- W
| ├──第6周 统计学 * G/ w& v% }3 y" }
| | ├──6.1 描述统计学.mp4 17.43M
( r) J6 F4 x- M) Q- Z" R4 N| | ├──6.2 分位数.mp4 16.05M
1 Y. w5 P# b; k| | ├──6.3 标准差.mp4 38.99M6 ?; @% i, V( _9 s) u+ g
| | ├──6.4 权重统计.mp4 51.22M
4 U2 p, `- F/ A/ x2 p. S| | ├──6.5 切比雪夫定理.mp4 30.29M
& z3 o3 F @/ B8 i4 v| | ├──6.6 箱线图.mp4 41.85M
& @5 U. l" h. c. k| | ├──6.7 直方图.mp4 54.20M
8 F5 a) W; \* G/ B/ o* S| | ├──6.8 概率.mp4 26.62M: U7 c" V5 n. t- n* k
| | └──6.9 贝叶斯定理.mp4 39.12M
$ E$ S# v/ ?) i+ n& @! t, A| └──第7周 Python 2 Y+ _3 P) d! r
| | ├──7.1 Python入门.mp4 26.16M
1 o1 u: ?) e. W# p1 ]* V& h$ ?| | ├──7.10 Pvthon循环进阶.mp4 13.98M8 ?+ `2 N& [! F1 Y4 r
| | ├──7.11 Python函数.mp4 29.91M
' j" {1 U' p9 m4 a- T| | ├──7.12 高阶函数.mp4 16.77M
6 s' |: b2 Q" E O| | ├──7.13 第三方包.mp4 14.29M
% X8 e+ v+ q. A2 ~| | ├──7.14 numpy.mp4 15.44M. q! o5 C' N$ D$ O. v
| | ├──7.15 Python series.mp4 28.01M9 q1 J; Y8 B1 i2 R( B% j1 d: _
| | ├──7.16 dataframe.mp4 33.91M
+ g# m" X. t; V' ^| | ├──7.17 Python dataframe.mp4 47.39M5 c* T {5 i: O! L4 i
| | ├──7.18 read_csv.mp4 38.00M' H8 n9 P, {' r g. N( X& W8 B0 X
| | ├──7.19 计算.mp4 62.31M; ^, j) F- x3 O8 l; Q
| | ├──7.2 数据类型.mp4 29.20M7 t/ i( C0 W: [& h1 }+ X9 h2 f
| | ├──7.20 Python groupby.mp4 32.20M! U3 [4 {9 O* e0 h5 N! y
| | ├──7.21 Python Pandas关联.mp4 67.22M9 z) I8 X5 Q% v/ ^3 b- a
| | ├──7.22 Python Pandas多重索引.mp4 33.11M% Y# ~; `& L9 B( \. k
| | ├──7.23 Python Pandas文本函数.mp4 15.80M* {+ m! p) ?2 M3 j& ^
| | ├──7.24 Python Pandas去重.mp4 32.15M
- N$ R8 S5 {3 t/ x' ^| | ├──7.25 Python Pandas apply.mp4 28.26M/ I8 K" n/ e( C! P% j6 v3 L! E
| | ├──7.26 Python Pandas聚合apply.mp4 39.41M
$ p7 g, I5 b$ G| | ├──7.27 Python Pandas数据透视.mp4 45.90M: |- u/ r0 P1 [' k+ a
| | ├──7.28 Python连接数据库1.mp4 55.41M
6 n7 F; `+ Q4 _6 l+ ~8 V| | ├──7.29 Python连接数据库2.mp4 26.58M
, q( j6 r; X' ^! @$ F# V6 p| | ├──7.3 变量.mp4 12.47M! e+ X7 F0 @; r' l8 V8 R
| | ├──7.30 Python连接数据库3.mp4 21.63M8 ^) o2 k/ L5 U# s: C% O) r
| | ├──7.31 Python练习markdown.mp4 10.15M
F3 c- S' m, L W. {| | ├──7.32 Python练习（1）.mp4 32.74M
# }( c: \$ b0 N6 B6 k2 s! ?| | ├──7.33 Python练习（2）.mp4 38.23M
7 P6 `) @/ j. I$ o| | ├──7.34 Python练习（3）.mp4 55.52M
, j: j4 o! T, p) v* Z8 K) U| | ├──7.35 Python练习（4）.mp4 42.20M
3 T; `) R. y$ L9 Z: g2 e# I/ B| | ├──7.36 Python练习（5）.mp4 35.82M
5 y+ \8 m! o7 o, H+ D| | ├──7.37 Python练习（6）.mp4 45.24M% e1 T7 f- T2 a+ y; m$ d9 w
| | ├──7.38 Python练习（7）.mp4 44.01M0 ]/ M7 k w- f0 w5 \$ c4 }3 _+ ~
| | ├──7.39 Python练习（8）.mp4 26.83M9 {$ S/ j& j# g$ Y* @
| | ├──7.4 列表.mp4 27.12M
' }. U( @' u0 X$ \6 X7 D. C j| | ├──7.40 Python练习（9）.mp4 24.87M
: R k" e& r7 y| | ├──7.41 Python可视化（1）.mp4 15.04M; |8 d: @! g; j2 l( U! I/ G2 X; k
| | ├──7.42 Python可视化（2）.mp4 21.92M
. Y/ A& R7 q2 ~( I! `* P; M| | ├──7.43 Python可视化（3）.mp4 14.07M0 ^. y( w% ]1 A2 n x. ^3 a6 j
| | ├──7.44 Python可视化（4）.mp4 30.27M
! o6 t( Y) n% H% D| | ├──7.45 Python可视化（5）.mp4 12.99M
, X- O' @* B% k: u| | ├──7.46 Python可视化（6）.mp4 16.39M
/ a4 X- Q9 D- b1 P" ]| | ├──7.47 Python可视化（7）.mp4 34.34M
3 Q1 T) s+ T7 B# T4 f& m$ w| | ├──7.48 Python可视化（8）.mp4 49.82M
- j8 E& }$ C+ ^5 t& S5 K% B* `| | ├──7.49 Python seaborn 01.mp4 7.44M% B$ c: f t) j: D7 R
| | ├──7.5 列表进阶.mp4 11.49M0 R" K$ v2 ]/ u7 P
| | ├──7.50 Python seaborn 02.mp4 10.27M
5 e0 ~# I/ I( D! Q0 {| | ├──7.51 Python seaborn 03.mp4 14.56M4 T6 u! h6 m; [1 y
| | ├──7.52 Python seaborn 04.mp4 15.92M8 D1 D& C: O. O/ R. R W
| | ├──7.53 Python seaborn 05.mp4 11.87M
# P; t% P& E% f% J! Z3 u1 p| | ├──7.54 Python seaborn 06.mp4 9.89M$ J4 j; _4 D4 O
| | ├──7.55 Python superset 01.mp4 5.59M
" [& _7 T6 {6 G# H% R( l+ U| | ├──7.56 Python superset 02.mp4 41.87M/ Y0 \& _) Y4 B, {
| | ├──7.57 Python superset 03.mp4 4.29M5 }$ V, U6 H2 R
| | ├──7.58 Python superset 04.mp4 14.72M4 ]" l+ R. }- F; s5 n
| | ├──7.59 Python superset 05.mp4 70.54M2 U. x K v- S9 J
| | ├──7.6 字典.mp4 21.92M- M1 S0 b! s& C N/ J
| | ├──7.7 集合.mp4 23.05M) p8 Z! j9 _' S& l. r
| | ├──7.8 控制流.mp4 19.28M5 _- {5 z) G6 f: l" a) V: ? s
| | └──7.9 Python控制流循环.mp4 25.37M# y3 M* j# W$ s
├──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） 0 F) G W+ `; m" S' G( w5 \. T
| ├──第0章 开课典礼
0 h( F( c u5 B' V8 {| | ├──0.1 开刊词：为什么有这门课以及你将收获什么.mp4 19.98M9 ^# s) e/ |/ U, c1 a/ A
| | └──0.2 开课典礼.mp4 30.81M6 f \4 F% T% w2 ]4 a9 Q
| ├──第1章 数据分析是什么
0 e9 U6 h% Y" q& l7 v' g4 G| | └──1.1 数据分析是什么.mp4 38.17M, V X) Y4 k# K5 C! m
| ├──第2章 数据分析的流程
0 |8 L* A7 b( N) i$ O| | ├──2.1 数据分析的流程.mp4 184.36M
8 B; d5 ^" r$ b2 ~; U| | ├──小测试.jpg 320.15kb
: o+ n, U5 k4 w| | └──小作业.jpg 65.84kb
8 N' {5 L! V4 n| ├──第3章 如何做数据分析
# i7 L4 K2 c+ R. r0 ~% X7 O7 g| | ├──3.1 数据类型及数据收集和整理方法.mp4 38.95M
; w2 j; u! R: p! @' [| | ├──3.2 如何构建全面的数据分析体系.mp4 67.07M8 X$ P6 p- n" S8 M+ ^
| | ├──3.3 常用的数据分析框架.mp4 49.68M
0 ?) ]* I$ h6 O! }' ~+ M# s" {| | ├──3.4 常用的数据分析方法.mp4 49.16M0 a. w! P M2 Y: ?3 e( ^
| | ├──答案1.jpg 97.52kb
$ u1 g& R$ \4 a/ o9 ^: i' t| | ├──答案2.jpg 116.26kb) [( _( |$ D5 U5 R
| | ├──答案3.jpg 83.05kb
5 \. E, {0 d6 i$ @| | ├──小测试1.jpg 76.18kb
1 T( D5 X4 J: g3 I1 k4 F u+ r| | ├──小测试2.jpg 72.29kb
& C! S s+ s) }7 a# T+ N0 u5 f1 i+ S: k! f| | ├──小测试3.jpg 69.46kb
7 q2 B6 b3 K$ l# \; t. `2 E. b k& O| | └──小作业.jpg 51.12kb
: E& }3 `2 A! K| ├──第4章 如何通过EXCEL快速实现数据分析
# `0 y% C( T' y/ K3 R8 X" a8 || | ├──4.1 Excel 操作方法—数据处理.mp4 78.32M6 R7 v9 x/ |# X# E$ F4 c. k
| | ├──4.2 Excel 操作方法—数据分析.mp4 61.23M+ P7 e1 _" r E7 k" b2 C6 u: E B. J
| | ├──4.3 Excel 操作方法—展示.mp4 83.08M
5 V" a$ k8 W, _* x* |" h| | ├──答案1.jpg 89.45kb
7 G+ J& l5 S8 ^| | ├──答案2.jpg 53.94kb8 ^. s3 G! n8 G" N
| | ├──小测试1.jpg 71.24kb
9 k8 D) Q& e n$ s7 U7 n3 w| | ├──小测试2.jpg 44.06kb1 Z9 `0 P/ c- P5 b6 x+ \) J4 U8 A
| | └──小作业.jpg 62.10kb
" y: K+ ^6 A9 ?* Y0 Q9 X| ├──第5章 数据驱动运营实例 2 Q$ F6 r+ w |5 x6 |+ N: F6 @
| | ├──5.1 渠道效果分析.mp4 32.48M
" B# m( Y3 _6 p: X, E- r" l/ E| | ├──5.2 优惠券分析.mp4 28.77M0 s. O* U' c5 [! L0 C' r- F
| | ├──5.3 用户留存分析.mp4 29.18M$ g" W% k/ e% f2 s" g$ e- ?. Y
| | ├──5.4 商品分析.mp4 20.59M2 o! i( K; k+ n) a& H, ~! m
| | ├──答案1.jpg 119.87kb
t4 J- Y7 N0 ]" k0 e* H1 {| | ├──答案2.jpg 80.79kb
9 R. L# l' S( v2 A| | ├──答案3.jpg 48.94kb$ L0 H5 r3 \! Y x' t9 j, o
| | ├──小测试1.jpg 119.54kb# ^ C) V' X7 `7 j
| | ├──小测试2.jpg 92.83kb
- X- k& g% {: q8 a H+ R| | └──小作业.jpg 100.15kb
3 t. w$ x* I7 v! b# ]| ├──第6章 数据报告撰写
) g5 b$ J/ o0 O! |* C. q& A8 e| | ├──6.1 类型、思路及展现.mp4 39.67M
% D5 ^5 U9 }8 q2 B| | ├──6.2 数据报告撰写案例.mp4 84.78M
! @* H% q `* t| | ├──答案1.jpg 62.78kb' [, D, G% ~ n8 N: {# \1 g1 O
| | ├──答案2.jpg 111.79kb
+ S' H/ g7 T$ s| | ├──大作业.jpg 137.39kb
5 Z2 B7 H& b6 L, g% M| | ├──小测试1.jpg 89.29kb
" \6 D- L/ J* @. n3 G: P3 Q| | └──小测试2.jpg 62.72kb
8 l# v/ E9 v: r) \- y| └──第7章 结课典礼 1 d! m, t; ~+ s2 S @
| | └──7.1 结课典礼.mp4 47.99M1 k. s' v9 s& u0 O5 j6 d9 \4 I
├──C1105【勺子课堂】会员综合指标数据分析（12节） 7 _3 K! s [9 s9 c/ b0 C4 O9 G1 [
| ├──1 会员综合指标与概况分析
0 M5 G; S. {. E, t T/ D) L0 _' T0 B| | └──1 会员综合指标与概况分析.mp4 557.72M0 p' W* l8 e+ l5 i: W+ j5 I7 {: b
| ├──2 会员忠诚度分析 9 H) J6 p2 E6 o' M( L1 e8 \/ s! |
| | ├──2.1 RFM顾客价值模型.mp4 1.04G7 ^* z" P6 X- z, P' d9 R
| | ├──2.2 不同会员类别的营销方案.mp4 100.31M
( c8 W# x7 c7 M( E7 E) \: a& `& j| | ├──2.3 案例星巴克如何玩转会员忠诚度.mp4 590.60M
) ~) c0 ~/ s0 O7 R* Q| | └──2.4 唤醒营销.mp4 506.93M
1 K+ H6 {# X, E" n/ q| ├──3 会员精准营销 " H. t/ h* N' ^1 _; V
| | ├──3.1 常态营销 - 会员生日营销.mp4 328.91M w# @! d& z! O/ E& |5 E
| | ├──3.2 主题活动营销.mp4 109.51M
1 g: b; \- x' k1 f| | └──3.3 会员关怀.mp4 61.54M
9 c: t, }, v# \2 S| └──4 会员指标解读
( |0 `6 G G: R$ c7 `* g| | ├──4.1 会员指标解读.mp4 137.64M( f4 J. A$ i( z6 u
| | ├──4.2 会员发展质量指标.mp4 121.24M
' p+ {/ u- z% {0 n# ?4 r! U$ V7 N| | ├──4.3 会员活动效果指标.mp4 325.69M
; c& ]2 A1 }" F r, [% l; _4 U, a| | └──4.4 消费者就餐体验分析.mp4 95.75M6 E6 C# O0 `7 G. c7 @
├──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）
2 {/ k% V! q v2 z9 B% V| ├──01 数据分析的重要性.mp4 189.94M/ y5 e, w \% ~( h
| ├──02 为何收集数据，要收集哪些数据.mp4 228.29M
: Y9 j* ~0 R( f4 \| ├──03 如何使用JS和ASASIN.mp4 161.10M
( }: B2 K# H; L4 `| ├──04 使用JS抓取数据以及如何分析.mp4 173.28M
3 ?; D/ ?! z" d| ├──05 全局观分析问题思维.mp4 281.43M- b( n% z; I) p# p* p9 J
| ├──06 竞争者的分析.mp4 393.09M
" ?( Q G# M, |2 ?+ t: O' b4 Y| ├──07 如何分类.mp4 227.26M
9 E! H, |$ u! J% S| ├──08 如何写Title.mp4 229.10M9 x8 x- J, q& S- O, a7 z. \
| ├──09 如何写BP&PD.mp4 252.70M
# \ \7 _$ Y& m7 I% i| ├──10 如何找Search Term.mp4 261.38M
; D1 J+ D9 D( B+ F- A% m$ Z| └──11 给运营者的一些建议.mp4 116.94M0 U2 b, R$ m8 z( [- m5 P$ ^
└──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）
0 ?3 |$ o3 u. r! | w3 F| ├──第09章：店铺分析
& B; C" P5 u% ~& } |4 s+ `| | ├──9.1 用Power Pivot链接数据库.mp4 69.92M6 T& J- N/ m( l" R7 t& X
| | ├──9.2 用Excel中设计店铺数据分析报表.mp4 53.65M. J. r. T3 _( o! r5 {& b- R4 e' a) H
| | ├──9.3 Power BI连接数据库.mp4 16.05M8 p" S! _6 S- n( G' m5 X0 y
| | ├──9.4 Power BI建立店铺数据分析的关系模型.mp4 12.55M" U- |3 a! [* k: R
| | ├──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 129.39M
- E6 P/ Q- o9 G: U| | ├──9.6 用Power BI计算同环比.mp4 30.63M
4 ^" e/ P5 D- C$ |% W3 M* `| | ├──9.7 用Power BI使用数据地图对象.mp4 18.41M: s0 L" g% v9 n/ N$ Y
| | └──9.8 用Power BI设计手机报表页面.mp4 6.20M
; o! B8 s# {% S/ z% J- x$ i E| ├──第10章：店铺诊断 7 x- a4 c3 g) K: A& N/ ?6 U
| | ├──10.1 杜邦分析法的作用.mp4 6.81M/ g, B+ ]2 _( T: z P2 p
| | ├──10.2 用Power Pivot计算增幅.mp4 51.61M/ u: [. u4 T* ]- [
| | ├──10.3 用Excel搭建杜邦分析模型.mp4 141.78M
3 P* i# p: l, l| | └──10.4 用Power BI搭建杜邦分析模型.mp4 131.44M
" g* v: B- B( a4 }| ├──第11章：相关性分析
5 Z, r% A9 B0 C' T& J| | ├──11.1 相关性的概念.mp4 50.49M
2 x2 J# Q5 }3 u- R+ S8 w4 E# S- L5 A| | ├──11.2 用Excel创建相关性矩阵.mp4 102.11M4 F% y2 o9 O2 R. r' g
| | ├──11.3 移动相关性的概念.mp4 11.52M
/ n" h: K2 m0 `; w3 L* m| | └──11.4 用Excel分析指标间的相关性（与权重相关）.mp4 185.22M$ r5 N9 E6 S, B# @) O2 T
| ├──第12章：预测 - H: Z/ B n0 _% }: W
| | ├──12.1 用Excel计算移动平均.mp4 22.78M9 Z8 x$ v2 C q# v. t
| | ├──12.2 用Excel用移动平均做预测.mp4 59.82M
t3 n3 a) E" ]) c1 X| | ├──12.3 使用Excel的预测工作表预测.mp4 37.82M
: v+ P$ ?/ @2 m! M" U, \| | ├──12.4 实操：用Excel预测成交量.mp4 10.77M
7 [7 I M- y' I: q h| | ├──12.5 实操：用Excel预测双11规模.mp4 69.70M
! \0 \+ N* X" P* T% Z| | ├──12.6 用SmartMining构建回归预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 142.59M
3 Z: ~1 @6 g- v8 M2 ~| | └──12.7 用SmartMining构建分类预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 83.37M
$ @" z4 U$ x+ J( t3 ~| ├──第13章：客户分析
- Q# Z! y M) k `6 k! o| | ├──13.1 RFM模型原理.mp4 27.51M
/ u7 N0 r' s' H, X( |* m7 o| | ├──13.10 用Power Query分析客户评价词频.mp4 32.31M
[$ M5 q" s V- O u5 K# s| | ├──13.2 用Power Query计算RFM指标.mp4 75.47M
0 F/ E5 l% O/ t* u/ z4 {| | ├──13.3 用Excel分析客户分组.mp4 13.60M
) i0 s0 h% S3 A& {) A5 ~| | ├──13.4 用Power Pivot计算RFM指标（链接回表操作）.mp4 14.64M/ x! j E4 w0 F, c; B3 c, J
| | ├──13.5 通过商品给客户打标.mp4 38.53M j+ F/ k, M" ~8 K: w: R0 B
| | ├──13.6 通过收货地址给客户打标.mp4 12.62M
G: V/ @/ L! T/ _| | ├──13.7 用SmartMining构建RFM模型.mp4 44.25M
0 ]8 h+ L3 d9 [% ]9 k| | ├──13.8 用SmartMining对客户进行聚类（建模及调参）.mp4 40.11M
1 [" V' K( O+ h| | └──13.9 分词原理及API调试.mp4 65.06M( q- S4 L2 U+ {4 c: }2 X
| ├──第14章：直通车与关键词分析
" F7 }0 j# p: }/ }9 @6 h| | ├──14.1 直通车基本原理.mp4 117.27M
; d3 M5 z4 u) j2 F| | ├──14.2 用Power Map可视化直通车地域投放数据.mp4 61.49M# d P. i! R1 q$ k
| | ├──14.3 用Power BI构建直通车数据看板.mp4 35.78M
* ]. `4 C0 z# R| | ├──14.4 用Power Query合并文件夹表格.mp4 59.80M
5 K* M$ @$ ]/ e. n( f7 E: k0 @| | ├──14.5 用Power Query实现关键词词根切割.mp4 24.29M/ A3 D) B. B" Z9 K( M
| | └──14.6 用Excel构建词根分析模型.mp4 82.57M4 X* F6 k9 T8 i& S! l( I
| ├──第15章：基于Power BI的活动效果分析
% D/ S! x/ t2 `* H6 ~| | ├──15.1 活动分析的维度.mp4 10.92M
W9 p$ q- P/ Q| | ├──15.2 数据的准备工作.mp4 26.81M A* V. u% ?) f- @
| | ├──15.3 日销与活动对比.mp4 18.26M# l* ~, E) u4 K7 r; M+ h: u
| | ├──15.4 活动前中后走势分析.mp4 4.54M
% l, V) k! f$ S0 r5 A| | ├──15.5 活动目标达成度分析.mp4 9.26M
3 z! G5 ?( x* i+ C| | └──15.6 爆发系数计算.mp4 28.15M
% O" H5 [% |6 g/ s* D# P| ├──第16章：产品分析 c7 u8 `" {8 r5 X5 {5 U5 a
| | ├──16.1 建立模型的流程.mp4 110.52M
$ F, D5 W. F! c. Z% X, M| | ├──16.2 数据的准备工作（导入数据、计算复购率等）.mp4 61.71M. m8 m4 c9 i( d6 x1 [3 Y( o0 p
| | └──16.3 用Excel建立产品分析模型.mp4 128.86M" u" ?$ r. P% j7 l$ x: C2 c0 z
| ├──第17章：购物篮分析
. I5 J( k* F( \5 c; q| | ├──17.1 数据的导入与处理.mp4 15.20M( r# R; `- p, Y; G6 F8 I2 x+ Y
| | └──17.2 用SmartMining实现购物篮分析 应用Apriori模型，建模及调.mp4 99.31M
# O* O) X3 `6 V- r| ├──第18章：库存预测
t M! a( i: H8 f3 R| | ├──18.1 库存预测的维度.mp4 23.26M7 i$ W0 Q1 b! \
| | ├──18.2 数据的准备工作.mp4 8.11M7 Z4 k5 Q2 O5 E1 w. V% @% ~
| | └──18.3 用Power BI搭建补货预测模型.mp4 117.45M# d$ w, j; O' t/ U
| ├──第19章：VBA提效
5 ]$ l* F8 X8 z9 O| | ├──19.1 VBA的作用.mp4 6.13M
; s( ^7 H2 F5 R0 `* C. e3 W| | ├──19.2 Excel宏录制.mp4 28.87M
" r0 a8 O+ w/ a7 b( O- m Z6 Z| | ├──19.3 VBA的编程基础.mp4 177.18M
% x: ^$ |8 W2 q2 H) Q3 Z| | ├──19.4 VBA的条件语句基础.mp4 106.06M
& H& I) s: G4 Z0 x# r| | ├──19.5 用VBA的条件结构实现报表的联动功能.mp4 111.09M4 `2 K5 _7 x3 U( l3 E' N9 U) J: F
| | ├──19.6 VBA的循环结构基础.mp4 87.33M
1 W4 d, i% I: H" w F5 F| | └──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
( [& F) v2 |5 s5 t' {6 c| ├──第1章：Excel基础
' S! |0 O% @7 X5 F1 B# w7 |! J| | ├──1.1 工作簿与工作表.mp4 14.53M" u: I) ?5 s1 e+ ]% G
| | ├──1.10 数据透视表.mp4 125.13M
! o5 B4 [' c+ C% u. M| | ├──1.11 数据透视图.mp4 75.03M+ R/ Z" y% }+ C( e0 h
| | ├──1.2 表格与区域.mp4 34.42M$ R' f8 _8 }4 b& r
| | ├──1.3 查找和替换.mp4 11.52M6 k) U# }, P. V( N0 f5 X& U. [
| | ├──1.4 排序和筛选.mp4 35.79M6 ~3 |6 v0 y: @& G3 x& F: R
| | ├──1.5 拆分列.mp4 28.01M
! O$ r1 @3 A1 y: d| | ├──1.6 自动填充.mp4 32.28M. c, _6 J) \# Y, _0 W( Y8 V
| | ├──1.7 设置数据类型.mp4 36.93M, a/ Z, Z8 _2 o2 `6 U
| | ├──1.8 冻结窗格.mp4 17.92M0 a- M% j2 B9 z, e& {# \
| | └──1.9 条件格式.mp4 42.14M. }& Z! g" @$ x- z& b- C. d9 h
| ├──第20章：数据采集
" a1 l+ K- p4 a" \' L| | ├──20.1 了解HTML.mp4 11.27M: x. J* {/ M8 @( s1 t6 i5 O
| | ├──20.2 写一个简单的HTML文件.mp4 32.69M, y+ w+ a2 ?% y
| | ├──20.3 HTML请求原理.mp4 45.64M
" T- R' p( h* a, e9 Q0 n% C# n| | ├──20.4 实战解析淘宝HTML.mp4 108.44M% o9 g2 X2 p3 H) B
| | ├──20.5 使用Power Query采集淘宝PC端搜索下拉框推荐词.mp4 87.86M8 c8 N: X: z+ e: C* T# m
| | ├──20.6 使用Power Query采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 103.48M% a4 {5 }% }: d' E
| | ├──20.7 用VBA采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 124.38M9 v7 g+ C% v% n' ~0 \; a
| | └──20.8 用VBA采集直通车数据.mp4 140.74M4 o+ L b* z+ G) j9 T% G& z
| ├──第2章：Power Query基础
e. d8 F: M" O$ a: a| | ├──2.1 初识Power Query.mp4 34.39M
# a/ l$ Y" s2 S5 z. ^: B| | ├──2.10 添加自定义列.mp4 18.49M
9 g8 U3 Z# _$ |2 a; m. I| | ├──2.11 M语言函数介绍.mp4 34.10M8 M( U- |, r7 f2 j1 x6 ~
| | ├──2.2 导入数据.mp4 27.40M
/ Y, |; F, V2 j" G* B| | ├──2.3 设置数据类型.mp4 30.92M
% F! P" ?8 ?/ L, L+ g| | ├──2.4 排序和筛选.mp4 15.78M
9 j- e* M! Z2 b) i( y. ^( v| | ├──2.5 拆分列.mp4 7.63M5 N/ h) B# J. c7 }8 h
| | ├──2.6 分组汇总.mp4 11.58M! b* t+ f8 H, z% k6 l/ `
| | ├──2.7 合并查询和追加查询.mp4 17.62M4 N' G% z, G6 Z# r, Z& k b
| | ├──2.8 透视列和逆透视列.mp4 11.15M
5 P: Q$ I( n9 G1 V/ Z# p| | └──2.9 文本提取.mp4 14.16M
) V# g4 _3 r$ b| ├──第3章：数据库基础
+ q& {0 S& F. ?( z& T3 |1 F| | ├──3.1 MySQL介绍.mp4 39.24M
+ W2 ?5 Y( s+ A' n% d6 z| | ├──3.2 使用Navicat管理电商数据.mp4 118.81M1 y6 X5 n% q/ O3 |/ X8 H5 z9 D
| | ├──3.3 创建视图.mp4 43.65M! U& X1 A/ g8 f/ J
| | └──3.4 用Excel连接数据库.mp4 33.20M: |4 n5 i- q% d# | C
| ├──第4章：Power Pivot基础
- s9 w9 n, |/ [& r| | ├──4.1 设置ODBC数据源.mp4 26.55M
" d) X. q4 S% `. i+ n| | ├──4.2 导入MySQL数据.mp4 43.89M
& g3 x s% b5 `. _& i g2 A| | ├──4.3 关系型建模.mp4 50.75M& s9 `5 k' f8 c2 b, {
| | └──4.4 Power Pivot建模分析.mp4 69.46M; C" {/ r( @5 T; j; w5 q% T$ }
| ├──第5章：Power BI基础 ) C) k' s7 y- o& Q) |: U
| | ├──5.1 Power BI简介.mp4 6.88M; G2 r0 ^$ q1 ?
| | ├──5.2 PBI数据库连接与数据获取.mp4 13.46M
2 B( k9 k" T0 N9 `( [| | ├──5.3 PBI关系建模.mp4 8.09M7 _9 Z# I6 a# {' k" {7 q
| | ├──5.4.1 PBI数据看板制作.mp4 26.88M
8 ]# o7 W) M2 f! t, Z J" }0 D7 \| | ├──5.4.2 PBI数据看板制作.mp4 43.71M% Y9 ]9 B' Y5 f4 o
| | ├──5.4.3 PBI数据看板制作.mp4 31.50M% s3 a3 {0 Z, M% [5 R
| | ├──5.4.4 PBI数据看板制作.mp4 37.58M5 c" D; F h- K
| | ├──5.4.5 PBI数据看板制作.mp4 45.52M/ B; h+ e! i1 i
| | ├──5.4.6 PBI数据看板制作.mp4 44.82M
- s/ @7 z7 o7 X| | └──5.4.7 PBI数据看板制作.mp4 47.80M
: l9 K; [0 e) C| ├──第6章：数据分析入门篇
" Y$ U; C/ [0 _: @4 k0 \& w( X& r _| | ├──6.1 用对照思维分析数据.mp4 50.38M
) ]. @: P, c! m% ]! t| | ├──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% x5 e5 S/ { Q5 }" d U3 M
| | ├──6.11 信息图的基本元素.mp4 9.20M* n3 i. k/ R8 c. g4 j
| | ├──6.12 信息图的选用.mp4 15.73M' Q, \: c# e$ T. t
| | ├──6.13 用Excel绘制折线图与饼图（趋势分析与占比分析）.mp4 42.02M% z: p- V1 d. }, a
| | ├──6.14 用Excel绘制柱形图和直方图（价格区间分析）.mp4 34.03M9 k+ I: X- G, b& v( _! e/ q3 i
| | ├──6.15 用Excel绘制雷达图（客服人员表现分析）.mp4 30.33M
' {) \- V K( }+ [( h+ a* c| | ├──6.16 信息报表的设计排版.mp4 19.15M& p; X9 ^) [! s; {
| | ├──6.17 SWOT分析框架助你看清态势.mp4 78.49M
- [6 I2 s4 O& f5 U1 k+ A! l1 j| | ├──6.18 5W2H分析框架助你理清思绪.mp4 29.60M4 G( d1 l2 B. `+ D" S. N a7 ?
| | ├──6.2 用拆分思维分析数据.mp4 55.02M2 M1 |5 S+ M) g! ^9 S4 ]/ P: I
| | ├──6.3 用降维思维分析数据.mp4 25.41M
! p3 ?; H! @5 {2 u) ]5 h& U) _9 @| | ├──6.4 用增维思维分析数据.mp4 16.29M
/ i1 A4 B8 k+ l; W; a8 p| | ├──6.5 用假说思维突破僵局.mp4 34.63M9 e- I, G. }8 W; M% Q2 W+ U6 k& p
| | ├──6.6 对数据的基本认知与术语.mp4 20.01M
. B# I1 P1 j' q, z6 w! w| | ├──6.7 数据指标体系.mp4 48.87M% L9 Y5 \% E3 R/ L D8 t# c
| | ├──6.8 常用的描述性统计指标介绍.mp4 45.50M& a3 N9 L4 {7 m2 C
| | └──6.9 用Excel计算描述性统计指标.mp4 135.69M
; G3 }6 R P8 e8 k| ├──第7章：市场与规划 0 E* p9 J4 m! `; x
| | ├──7.1 市场分析的作用.mp4 13.92M( l& {, \& z# G5 U6 N2 W- U
| | ├──7.10 用Excel实操实操市场分割.mp4 40.33M
/ a6 L* k4 T6 _& f| | ├──7.11 用阿里（1688）指数分析细分市场.mp4 10.18M" [: E- I R* H8 D2 T0 F5 F
| | ├──7.12 用新阿里指数分析市场.mp4 10.93M
/ x$ K" j4 }2 ]| | ├──7.13 判断是否要进入某个市场（综合课）.mp4 361.04M6 F2 ^2 Q" R9 p6 w3 a( Q2 z
| | ├──7.14 盈亏平衡点、固定成本和变动成本的概念.mp4 11.12M/ N0 R, r: T6 u; w) O6 Z1 X
| | ├──7.15 确定业绩目标及目标拆解.mp4 18.97M4 T& O/ ?" i U% Q& {
| | ├──7.16 用Excel设计盈亏预测模型.mp4 100.48M
9 H& o' ]8 w! j# S1 _$ p| | ├──7.17 用Excel拆解业绩目标.mp4 52.03M
0 F1 `" k+ ]6 S7 J; t! { Y0 \; N6 l| | ├──7.18 用Excel设计店铺运营数字规划模型.mp4 176.18M
4 @2 W1 N' V! |; F2 w* X| | ├──7.19 选品渠道的特点.mp4 91.07M
. ^0 N! b8 J4 X4 O D1 t' F: J| | ├──7.2 市场分析的思路.mp4 74.70M
3 c* r; z) B3 I; S. W& ?2 C| | ├──7.20 选品建议.mp4 58.57M8 E9 n6 Z% Y4 ~! q
| | ├──7.21 数据参考及产品矩阵.mp4 17.39M% ^9 [4 }' K" c* }& p/ j
| | ├──7.22 现金流概念.mp4 5.84M
" h- @2 f' V' B; o7 F| | ├──7.23 用Excel设计现金流表.mp4 185.42M
* k! r- d& a: z3 U: J| | ├──7.24-25 资金周转率和周转天数的概念和计算.mp4 7.24M
8 l0 S, ~1 d d0 g| | ├──7.3 市场选择的方法.mp4 25.11M- c* a4 l) @& [3 Y
| | ├──7.4 判断趋势的指标：同比和环比.mp4 11.73M0 |" R$ j/ n1 y) k- }$ u' r* h
| | ├──7.5 用Excel计算同环比.mp4 54.26M
5 k. k% i1 A9 V! G( d| | ├──7.6 判断集中度的指标：饱和度、集中度和占有率.mp4 35.00M9 D% u& `2 S: J8 g( }- h
| | ├──7.7 用Excel计算饱和度、集中度和占有率.mp4 40.86M9 }% v% o2 K" E
| | ├──7.8 用Excel设计市场分析报告表格.mp4 46.62M" ] I; s7 D4 A; t
| | └──7.9 关于市场分割（细分）.mp4 85.93M
+ m% r& [' @! T' {% }| ├──第8章：订单财务核算
& F9 H @% k$ C7 o: p5 r' S" `| | ├──8.1 订单相关报表的逻辑关系.mp4 63.49M* R, `" b- Y* }: z9 h: _8 [
| | ├──8.2 数据的准备工作.mp4 44.52M8 R- P7 t- S' S# O4 E, e U8 B M" _
| | └──8.3 用Power Query计算利润.mp4 75.29M9 z+ l& g8 e* g9 q8 h
| └──附件：相关表格（仅供参考）.rar 2.70G
& a6 C. x% j) Z+ W9 }1 }2 o& \4 U
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2023-5-7 08:12:01
好好学习。。。666