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7 O/ P0 u G$ I/ Z数据分析合集0 I( _0 P' |! i: y( [# t7 H
├──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） 8 O/ W9 h. w7 w- w+ B( Q* ^
| ├──第01章 电商数据分析师的职业图谱
$ f: N {6 t6 H9 e3 `/ h& U a/ @| | ├──1 什么是商业分析师 .mp4 57.27M. }. O' \# k1 h+ Z! a
| | ├──2 商业分析师，解决什么业务问题 .mp4 27.48M2 f% a9 r n# i, O. K
| | ├──3 成为商业分析师 .mp4 32.32M/ ~5 ?0 _ u1 F7 A
| | ├──4 商业分析师的进阶之路 .mp4 24.20M- i( s: s9 |+ J, C3 B5 Q5 F
| | └──5 透过岗位理解业务 .mp4 29.02M2 T; i5 j4 ~/ d5 m! F
| ├──第02章 电商数据分析师的技法修炼 & Z3 I9 v' s7 G. x1 k0 U
| | ├──1 数据分析入门指南
4 k! o' \9 s8 T9 F! l% _+ I% r| | ├──2 一切分析之基础 0 n% ?* `) }6 S8 o
| | ├──3 筱说图表：0基础到图表达人
( ^' ~! E3 w( _9 T! h| | ├──4 SQL技能
8 }/ H8 ^2 q6 I2 z) G| | └──5 Python新玩家的上手攻略 : ]5 ?8 }% z" g- V w; F6 i
| ├──第03章 实战（一）：数据分析师的宏观视野
, k9 p3 I/ d4 |1 J| | ├──1 格局：如何从外向内看业务的机会和风险？ : U" r7 N% Z- a- d
| | ├──2 框架：业务要如何自我审视？——电商指标体系 ! J/ @9 E% Y4 g
| | └──3 目标：业务要如何达成目标？——KPI管理
" B* O+ B$ m9 X6 E- Z" n| ├──第04章 实战（二）：人 · 全链路用户分析 3 z G. P' L6 ?! c* p5 c
| | ├──1 拉新——从渠道看如何获取用户 $ y/ ? ]6 x5 K6 m. @
| | ├──2 电商用户数据分析的内功与招式 9 m- v% e9 n* T5 R& B }
| | └──3 从数据到用户，探究现象背后的原因 / f7 d0 T+ x! O# W# l. [
| ├──第05章 实战（三）：货 · 商品分析
. u& O: c) O4 X, M: F& X, l| | ├──1 玩转商品——从电商的核心要素说起 + w- e7 M. N4 H, w: L" O
| | ├──2 品类管理 4 I& ^. t0 h( n+ z) i, G3 A
| | └──3 打造爆品橱窗
% C4 i% } s0 j| ├──第06章 实战（四）：场 · 数据分析师的双11
& e/ z5 o# v/ Z1 c| | ├──1 活动分析的三个阶段
3 H1 N, K1 z# M' }/ K| | ├──2 活动分析典型分析框架剖析——以双11“红包”项目为例
( ~0 m7 F3 c% \& E, [5 g| | └──3 大型促销分析项目管理方略 & f; i, p, t$ J0 t
| ├──第07章 实战（五）：不容忽视的品牌要素 ; K$ D- v: @) ]
| | ├──1 理解业务——什么是品牌管理？
2 c* s5 D9 x$ D d| | ├──2 心智占领——如何支持你业务的品牌定位？ 2 k8 S) W; y! }% \. c, z2 f
| | └──3 如何建立监测机制，实现价值点管理？
# X" v0 Q4 }/ y. ` u| ├──第08章 复盘：0到1成为数据分析师
: k$ i- H/ h2 J$ p6 m) d2 L| | ├──1.1 你的数据分析知识图谱 .mp4 116.53M: E) n* b. y; ~7 y. K5 l. p
| | ├──1.2 你的数据分析实战宝典 .mp4 18.27M
. q* H) c; K. k w! z' S+ H| | └──1.3 从1到2 .mp4 19.79M3 \ _) ^/ g% N' c. r
| ├──第09章 延伸：职场秘籍
# n; g$ ~# z% m: T2 `7 y' i| | ├──1 如何给业务方讲一个好故事 .mp4 86.00M$ Y: ~0 |5 Y& ?9 l: o% n/ Z
| | ├──2 知识的游牧民族 .mp4 25.16M
2 O h. c. K0 T l5 L| | └──3 数据分析师的终身学习规划 .mp4 19.24M
- A" e8 j% z" K$ l/ R3 U* k| └──第10章 直播课
9 L7 w- e; J: s3 m1 E3 u| | ├──01 网易商业分析师面试都在面什么 .mp4 525.72M5 ?" g% m l1 d' ~) G& N7 |
| | ├──02 从数据比赛入门到商业分析实践 .mp4 287.65M! t2 c( T3 f4 G" x- ?
| | ├──03 如何与业务方沟通协作，驱动业务提升工作价值 .mp4 352.08M- ^: X/ m. a0 |1 z8 t( Q3 d0 e+ @2 T% @
| | └──04 数据如何驱动用户增长：概念简述+关键环节剖析 .mp4 310.57M
2 G8 V3 C( B1 A" ], ~; W& t/ \├──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）
: K6 {( W3 @; P x* W| ├──01 为什么要学习商业数据分析.mp4 44.15M$ Y. H9 ]$ r7 q9 _# `" \
| ├──02 数据分析行业的趋势.mp4 11.66M
7 I. C" y1 j6 X1 y) B- x! H| ├──03 学好数据分析后的职业发展.mp4 10.28M8 h/ C8 |- b1 T. P- D$ H
| ├──04 什么是大数据.mp4 18.35M
& {# y' r( s, `* N# y3 g; {/ u| ├──05 数据分析的流程以及要求.mp4 35.29M
5 E& [& b4 l( Y8 E6 d+ l, A3 \| ├──06 数据分析如何应用于商业领域.mp4 9.23M; j1 r% B/ f4 q
| ├──07 商业理解能力培养.mp4 36.10M
8 r2 i$ p# v. A; { n! P+ i% T% @| ├──08 流程案例分析.mp4 5.03M
: Y4 B" m4 \! J| ├──09 SWOT战略分析模型.mp4 41.66M
! U' u% a" I1 v- l% V4 Z& g| ├──10 波特五力战略分析模型.mp4 35.27M
. ~, a8 u9 K5 I| ├──11 数据分析能力.mp4 5.59M- z8 [$ i# ?+ s- z# g& D% k
| ├──12 数据收集.mp4 17.31M
+ Q% j m+ @& g7 z| ├──13 数据清理.mp4 15.45M
; \/ i9 f% n2 D2 r) N: X| ├──14 数据分析.mp4 41.56M# }$ x7 F! b" h+ C! J+ }( G
| ├──15 数据报告.mp4 7.88M
) k: I+ D { F| ├──16 数据分析常用软件Excel,R,Python.mp4 21.60M
9 j( Q: Z2 _ Q1 r$ M- t P/ l| ├──17 如何利用R做好数据分析.mp4 34.37M
9 f/ F7 f' y; h( c; c0 q: ~* d| ├──18 R语言入门.mp4 273.32kb+ k/ u, r9 ^- c
| ├──19 R语言入门2.mp4 616.55kb" Y5 t* g, G! }( G7 ^$ {$ n$ b
| ├──20 R语言入门3.mp4 277.37kb$ M2 h E- v: u) r
| ├──21 R中如何实现数据分析.mp4 33.00M
$ K- {* T, f% u| ├──22 函数frame.mp4 1019.53kb
8 f4 `" L$ L2 N Q| ├──23 函数duplicate.mp4 141.98kb
8 [$ ?' M4 x5 i# o! m5 b| ├──24 函数hist.mp4 4.09M$ ^/ W+ O" a/ u
| ├──25 函数plot.mp4 291.97kb, d/ h7 N5 m; Q6 Z" Z6 k9 c
| ├──26 函数pie.mp4 546.90kb
1 N2 p$ v/ w# J4 ~$ p| ├──27 如何将分类算法和聚类算法在R中实现.mp4 8.97M
& w2 }! r2 R% P) {| ├──28 决策树分类算法.mp4 7.70M% f0 U" N8 f6 o3 G& q K# R0 u
| ├──29 kmeans算法.mp4 6.55M0 z* S2 I6 X% b
| ├──附件1：SWOT案例 .pdf 238.45kb
6 B: r# w$ f4 f- Y| ├──附件2：沃尔玛案例——SWOT课后测试.pptx 320.39kb
0 T6 `/ C2 V8 r% X! x0 ~* b {| └──附件3：沃尔玛案例——SWOT课后测试（老师答案）.pptx 320.45kb
/ Z" i4 v. X. [: w. k# U├──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） 1 o8 |2 m" t8 \9 L& [: K& F6 x
| ├──第0周 先导课
: r: C3 j, ], e9 `" K| | ├──0.1 为什么需要七周.mp4 30.08M6 X; ]( e1 Q2 p, b" K5 b
| | └──0.2 应该怎么学.mp4 16.36M
. @9 z; L0 l" {: R, v| ├──第1周 数据分析思维 $ K, L1 ^% f) [+ F' V
| | ├──1.1 为什么数据分析思维重要.mp4 3.45M1 u/ {" f9 O" y& J
| | ├──1.10 数据分析的思维技巧（六）：对比法.mp4 8.20M! U/ g$ ?' F: j. Z* b
| | ├──1.11 数据分析的思维技巧（七）：漏斗法.mp4 2.01M
2 C- @0 j; |2 T+ z- V| | ├──1.12 如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4 17.33M5 R! S* H; m: N6 U7 z+ B
| | ├──1.2 数据分析的三种核心思维（一）：结构化.mp4 45.06M# [1 n8 M5 ~: n4 F
| | ├──1.3 数据分析的三种核心思维（二）：公式化.mp4 33.62M
" H- V4 G3 g* n| | ├──1.4 数据分析的三种核心思维（三）：业务化.mp4 24.50M
# X4 F, }' V1 ^$ q( Y% m1 P| | ├──1.5 数据分析的思维技巧（一）：象限法.mp4 7.12M
6 Z# @5 P: I+ u K| | ├──1.6 数据分析的思维技巧（二）：多维法.mp4 9.49M
! n4 Q, Q/ S$ d9 z, J5 b0 @( c1 \8 }| | ├──1.7 数据分析的思维技巧（三）：假设法.mp4 15.08M0 {4 V' h. [. I8 |9 H, p0 g
| | ├──1.8 数据分析的思维技巧（四）：指数法.mp4 37.29M
! r8 }' s+ f( k) {6 t8 E) v| | └──1.9 数据分析的思维技巧（五）：二八法.mp4 5.69M
+ H* h, Y9 p1 x' U$ W: b| ├──第2周 业务知识
$ u% k* s9 e; L; w2 h2 c| | ├──2.1 为什么业务重要.mp4 4.40M6 d) M3 M& N8 R1 Y( o" G3 p5 e( y
| | ├──2.10 市场营销模型.mp4 7.01M
7 `7 Y% [* y4 W# f H% t| | ├──2.11 AARRR模型.mp4 9.36M
: s5 O ?! R, M w$ Y s' M9 I| | ├──2.12 用户行为模型（内容平台）.mp4 6.56M
7 h& t' M* x8 l| | ├──2.13 电子商务模型.mp4 3.99M6 q4 [& ?' Z* F9 O& K( O7 \
| | ├──2.14 流量模型.mp4 5.32M7 p& D# n4 z$ r+ I7 c0 M) P
| | ├──2.15 如何应对各种业务场景（上）.mp4 5.94M( E( H& J: m+ A# k$ H/ Z
| | ├──2.16 如何应对各种业务场景（下）.mp4 47.23M) G3 A6 I+ \: z; H2 I
| | ├──2.17 数据管理.mp4 2.84M% n0 M" `5 U: }3 E: B( s) F
| | ├──2.2 经典的业务分析指标.mp4 18.83M
) X: v3 R# R2 M F/ t. r& r6 p| | ├──2.3 市场营销指标.mp4 14.17M
; ?6 h9 E- ~. ^7 N. t+ z2 w. n| | ├──2.4 产品运营指标.mp4 26.76M
9 c* h* _5 h1 o- j" G| | ├──2.5 用户行为指标.mp4 9.88M- ?6 q; ^) ]7 H$ w
| | ├──2.6 电子商务指标.mp4 6.20M
3 `5 W& w5 ^3 `% P' H' k| | ├──2.7 流量指标.mp4 12.20M& n7 Z2 j1 i5 }/ O ?2 t: V* q: R m5 B
| | ├──2.8 怎么生成指标.mp4 6.40M s2 j1 v% Q0 X) h1 q
| | └──2.9 如何建立业务分析框架.mp4 1.42M
. P2 ^8 {. d- D1 [| ├──第3周 EXCEL $ {7 u( W1 n/ u* R
| | ├──3.1 为什么要学习EXCEL.mp4 12.59M( J4 N& d" W2 e4 c% j% [2 C6 b! H
| | ├──3.10 Excel的常见技巧——数据引用.mp4 24.55M( e( F5 x- o4 T/ a$ O+ l
| | ├──3.11 用Excel进行数据分析——餐食数据（一）.mp4 62.64M$ T/ u& K+ n9 h0 m' X
| | ├──3.12 用Excel进行数据分析——餐食数据（二）.mp4 72.24M4 J% F4 c$ A2 e$ T" p6 h. P' h3 U% ~" j
| | ├──3.2 文本清洗函数.mp4 12.70M, U( _ D ?5 D; `: i
| | ├──3.3 常见的文本清理函数.mp4 91.02M: m& |; f, H# ~, O; I! R" Y1 v
| | ├──3.4 关联匹配函数.mp4 53.27M
1 P i! G1 Q9 D# ]! R$ F9 f| | ├──3.5 逻辑运算函数.mp4 35.99M
1 y+ a( S/ n/ U# Q; Z9 B| | ├──3.6 计算统计函数.mp4 53.18M
! A+ e" A0 y4 B8 b. K| | ├──3.7 时间序列函数.mp4 12.50M
0 e: O( b- D S! q" W1 r+ t7 ^| | ├──3.8 Excel的常见技巧——快捷键.mp4 81.13M
, [3 \8 O# U2 P| | └──3.9 Excel的常见技巧——数据分析.mp4 20.65M4 A) D F; Y* T; E
| ├──第4周 数据可视化 + o# A; b0 B( b, b+ Z
| | ├──4.1 数据可视化之美.mp4 16.18M
# _' n: ?, W. c. L4 }8 I) c| | ├──4.10 甘特图（二）.mp4 17.44M L9 x- G: T) V/ U/ E( ?5 V4 d) u' L
| | ├──4.11 标靶图（也称子弹图）.mp4 23.74M
% N% F) x% r( p3 d, ^6 L$ C| | ├──4.12 杜邦分析法.mp4 49.43M
( W& L3 A* Z! @9 W& T| | ├──4.13 Power BI入门.mp4 29.13M
$ ?- M) k& |* A& K5 ^| | ├──4.14 Power BI基础功能.mp4 52.92M. x/ T. K4 r q& G. T
| | ├──4.15 Power BI操作技巧.mp4 36.51M- g7 T- D. j* _+ O& q- p% V/ z; ]6 i
| | ├──4.16 用BI进行数据分析（一）.mp4 103.11M5 c. _" P8 y) j8 Y4 p
| | ├──4.17 用BI进行数据分析（二）.mp4 73.05M. [* u1 }: h, J: J; V$ u7 d5 n
| | ├──4.18 Dashboard.mp4 27.14M% K. ~2 J2 M5 q
| | ├──4.2 常见的图表类型与应用.mp4 15.99M8 a. j& q7 i+ M) a; ~8 ]
| | ├──4.3 常见的高级图表.mp4 17.32M/ v2 Z& ~ } F1 ?8 F$ U
| | ├──4.4 图表绘制.mp4 17.64M
0 X) I7 H$ ^* B* \2 c. m( T| | ├──4.5 Excel绘图技巧.mp4 21.26M
. r4 ~; _0 u2 }| | ├──4.6 散点图.mp4 21.17M
, B& n3 f, @7 b# u| | ├──4.7 辅助列.mp4 27.62M9 B1 j: ~2 X9 e" q
| | ├──4.8 图表组合.mp4 37.51M8 l! l. V9 l; a
| | └──4.9 甘特图（一）.mp4 31.12M
& A/ S, ?4 y% C4 k6 e| ├──第5周 MySQL
0 \# p7 V+ W8 i+ l' [+ l1 l. || | ├──5.1 MySQL安装.mp4 14.61M: c8 C* l9 p8 c6 H8 [: c
| | ├──5.10 SQL join.mp4 65.72M0 o/ B ]8 o9 ~- _" T# f
| | ├──5.11 SQL leetcode.mp4 41.87M
2 W9 D% I* D e Q| | ├──5.12 SQL加载.mp4 14.69M
! Q1 Q+ D8 O* B- G! A% T| | ├──5.13 SQL时间.mp4 12.75M
1 g) ^; A& q. a' ~4 E| | ├──5.14 SQL练习（1）.mp4 46.85M
( ]+ c' U5 a( D/ C* W2 \| | ├──5.15 SQL练习（2）.mp4 39.58M7 v- z& V. e2 |& u
| | ├──5.16 SQL连接Power BI.mp4 20.74M
2 ]7 g+ J+ T# A) ], a% q2 F| | ├──5.2 数据库.mp4 26.38M2 R. H4 `" z2 \: ~
| | ├──5.3 数据库实操.mp4 55.04M
) M0 z1 k( j4 d$ I R| | ├──5.4 SQL select.mp4 50.00M
6 J1 r7 {0 {- w7 y. ^| | ├──5.5 SQL条件查找.mp4 21.49M
1 H) Y% \8 a8 r" s' p0 @+ ~| | ├──5.6 SQL group by.mp4 13.49M* B. `5 I- g+ L3 V# V$ i, u3 F' D6 b
| | ├──5.7 SQL group by高级.mp4 28.34M
7 {# K6 }+ R0 }, T+ j& l8 w| | ├──5.8 SQL函数.mp4 25.31M7 N" F+ _; v% h( \5 C& W/ ?
| | └──5.9 SQL子查询.mp4 28.68M* D7 u7 @! H) U1 X0 Y- y
| ├──第6周 统计学 * c: A5 w2 r- r+ N, ^" G9 p; ~
| | ├──6.1 描述统计学.mp4 17.43M; n: v% U( o2 v7 h7 O0 b% e
| | ├──6.2 分位数.mp4 16.05M
1 z, o, e$ x$ |! a. A| | ├──6.3 标准差.mp4 38.99M
% @( |1 P& M9 }| | ├──6.4 权重统计.mp4 51.22M
. Q+ n! ]% B. k* J# K| | ├──6.5 切比雪夫定理.mp4 30.29M
) \, `* u! j% x4 v% j| | ├──6.6 箱线图.mp4 41.85M
* v6 j: J) N# A# b| | ├──6.7 直方图.mp4 54.20M
( @$ i; h3 Q+ ~% }+ Z* M- \| | ├──6.8 概率.mp4 26.62M+ L$ ], k+ @: d; `" F& j
| | └──6.9 贝叶斯定理.mp4 39.12M2 i2 Y$ V# p7 N0 d) \6 a8 Z# `
| └──第7周 Python
) l1 T9 @' @9 R1 E4 e| | ├──7.1 Python入门.mp4 26.16M$ U! q0 _8 d/ j2 N1 b
| | ├──7.10 Pvthon循环进阶.mp4 13.98M
4 ]4 _ A) h8 H3 X( J| | ├──7.11 Python函数.mp4 29.91M" Q; f* Z: d- K, Q/ Q
| | ├──7.12 高阶函数.mp4 16.77M) v- I# o7 F* E `* m9 o5 w+ E! J# q
| | ├──7.13 第三方包.mp4 14.29M+ d+ I' ]# o' _- f
| | ├──7.14 numpy.mp4 15.44M, e/ v! r- q4 |" ]' F+ l
| | ├──7.15 Python series.mp4 28.01M# ?0 \0 u1 |7 d( c- i
| | ├──7.16 dataframe.mp4 33.91M0 {8 G# j: U4 L4 G8 ?4 }: x
| | ├──7.17 Python dataframe.mp4 47.39M% E% W$ R$ K' r) {1 [2 _
| | ├──7.18 read_csv.mp4 38.00M
1 I. V8 f+ B! [$ m| | ├──7.19 计算.mp4 62.31M: o7 w( g( Z( j2 @
| | ├──7.2 数据类型.mp4 29.20M
3 W! U1 T. b0 a- [( }" W| | ├──7.20 Python groupby.mp4 32.20M
* Q" ~7 t: H$ J( P" F; S| | ├──7.21 Python Pandas关联.mp4 67.22M
3 a0 {9 i) V* W| | ├──7.22 Python Pandas多重索引.mp4 33.11M
6 ]( r3 J$ B, S( X| | ├──7.23 Python Pandas文本函数.mp4 15.80M+ z; Z$ a9 O. T( V8 X7 }8 x
| | ├──7.24 Python Pandas去重.mp4 32.15M% v, ^# w! U" f! U. e0 U
| | ├──7.25 Python Pandas apply.mp4 28.26M: b3 a* z( W+ _% G3 o- h0 m* x
| | ├──7.26 Python Pandas聚合apply.mp4 39.41M
' Q V h0 W: T| | ├──7.27 Python Pandas数据透视.mp4 45.90M
+ W# ]/ A1 Y3 c8 K| | ├──7.28 Python连接数据库1.mp4 55.41M
( o7 p; ~! d! ~1 H e| | ├──7.29 Python连接数据库2.mp4 26.58M
# i! G) b& ~6 Y/ j; W( A8 u0 V| | ├──7.3 变量.mp4 12.47M [5 G/ m8 M r3 I5 E, z7 C' ]3 x
| | ├──7.30 Python连接数据库3.mp4 21.63M8 y& C& W$ O! T! G3 G- N# s. P" }2 [
| | ├──7.31 Python练习markdown.mp4 10.15M7 F; O D B9 M3 N3 y! W
| | ├──7.32 Python练习（1）.mp4 32.74M! Q0 _+ j$ o* g0 A" H1 t. u
| | ├──7.33 Python练习（2）.mp4 38.23M/ b4 m& G+ T! C& B8 \
| | ├──7.34 Python练习（3）.mp4 55.52M
b% n% x8 u) ^| | ├──7.35 Python练习（4）.mp4 42.20M3 }- U8 m, m4 W- W1 v
| | ├──7.36 Python练习（5）.mp4 35.82M9 Q8 X4 y8 W: K* h4 X+ D/ J* w
| | ├──7.37 Python练习（6）.mp4 45.24M
1 `5 M0 G# C, G7 w; E2 \: N| | ├──7.38 Python练习（7）.mp4 44.01M& j2 w1 ?- m7 g( e
| | ├──7.39 Python练习（8）.mp4 26.83M
/ h1 b" O: |: b2 C3 M4 a| | ├──7.4 列表.mp4 27.12M
. D, Y: ?! ]6 u( v1 q% z| | ├──7.40 Python练习（9）.mp4 24.87M
. `- c% N+ }/ o$ ^| | ├──7.41 Python可视化（1）.mp4 15.04M
, J% g+ [" ?) s| | ├──7.42 Python可视化（2）.mp4 21.92M
$ ~0 C6 g- K/ i+ C! c+ r# N| | ├──7.43 Python可视化（3）.mp4 14.07M
) E4 I; C" m, c2 F# ^| | ├──7.44 Python可视化（4）.mp4 30.27M; {, K0 V0 C4 h; O- ~* o
| | ├──7.45 Python可视化（5）.mp4 12.99M
7 B4 v( h# p! n' b3 S| | ├──7.46 Python可视化（6）.mp4 16.39M
& g& w8 t% |4 T| | ├──7.47 Python可视化（7）.mp4 34.34M7 _! ?2 g; `/ q
| | ├──7.48 Python可视化（8）.mp4 49.82M
* t. x/ I6 Z2 Z& O; P| | ├──7.49 Python seaborn 01.mp4 7.44M
0 f0 k- ]! i7 `! Z: E/ n3 P| | ├──7.5 列表进阶.mp4 11.49M/ i$ I# l. V ? C& h& y. n+ ^' @
| | ├──7.50 Python seaborn 02.mp4 10.27M
) {6 W/ m6 r6 u* \- P; `| | ├──7.51 Python seaborn 03.mp4 14.56M
% S1 N6 u2 s3 @% d| | ├──7.52 Python seaborn 04.mp4 15.92M3 T! }2 X* s$ a$ W/ `
| | ├──7.53 Python seaborn 05.mp4 11.87M
+ W3 ?! t6 F! }5 I( {| | ├──7.54 Python seaborn 06.mp4 9.89M
; l; E: W3 s R3 w8 d| | ├──7.55 Python superset 01.mp4 5.59M0 n s- }% V" c
| | ├──7.56 Python superset 02.mp4 41.87M
8 q( f( l* p" V0 ` |- Z9 I0 e O| | ├──7.57 Python superset 03.mp4 4.29M- p" P3 ]6 m4 V7 s6 m( Y+ ?
| | ├──7.58 Python superset 04.mp4 14.72M8 C7 {0 b/ ^2 }/ h Y' ?* [* j
| | ├──7.59 Python superset 05.mp4 70.54M
( }3 Z! b8 w6 y ]* `* N- M4 f| | ├──7.6 字典.mp4 21.92M, A! n& ] w' T, v) N$ P3 F
| | ├──7.7 集合.mp4 23.05M% b) S1 I" R1 Z: ~
| | ├──7.8 控制流.mp4 19.28M$ W# |' U! @ \4 z; \
| | └──7.9 Python控制流循环.mp4 25.37M
* V" U! ` c h6 r+ 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）
6 u$ [! O& I- z" A5 q| ├──第0章 开课典礼 $ P8 t4 ]0 P( A) N) o, k
| | ├──0.1 开刊词：为什么有这门课以及你将收获什么.mp4 19.98M% }" }% F3 @/ Z& ]
| | └──0.2 开课典礼.mp4 30.81M
/ m- i/ X; B! w! @| ├──第1章 数据分析是什么
% _: v# {- C& P! n; l& ]# z| | └──1.1 数据分析是什么.mp4 38.17M
; c, y% X, u9 u! n| ├──第2章 数据分析的流程
8 `9 U" f6 ]" s8 }. ^| | ├──2.1 数据分析的流程.mp4 184.36M
: {; _& I( ?; Y; z+ ~6 _| | ├──小测试.jpg 320.15kb: D( T3 y$ @& \# b
| | └──小作业.jpg 65.84kb
! h4 B H' k, N% Q& y| ├──第3章 如何做数据分析
7 c* z9 T4 w; d; N9 s| | ├──3.1 数据类型及数据收集和整理方法.mp4 38.95M6 U2 G1 c5 t y$ t6 H0 R
| | ├──3.2 如何构建全面的数据分析体系.mp4 67.07M$ V! g& ], ]3 B% [
| | ├──3.3 常用的数据分析框架.mp4 49.68M1 r; p3 `( s4 V# I2 O
| | ├──3.4 常用的数据分析方法.mp4 49.16M4 u/ E6 O& G* R
| | ├──答案1.jpg 97.52kb/ T( L: R4 E4 y9 }8 \9 p( ]3 ]
| | ├──答案2.jpg 116.26kb: }1 |1 @* s$ A, M; R3 R
| | ├──答案3.jpg 83.05kb8 X& Z7 |0 V- q5 C0 q3 `' h4 u
| | ├──小测试1.jpg 76.18kb
: H4 H" N! m% l6 r| | ├──小测试2.jpg 72.29kb, B! K& p2 q$ q2 s% g
| | ├──小测试3.jpg 69.46kb% ]0 P( h" k# i/ \( q7 l- [7 {: C
| | └──小作业.jpg 51.12kb5 n$ S; G) e4 Q7 I1 A* Q# ?
| ├──第4章 如何通过EXCEL快速实现数据分析
3 d# W* G9 s8 \0 k# ^7 Y| | ├──4.1 Excel 操作方法—数据处理.mp4 78.32M) l9 [! Q3 d6 f. k5 n; `
| | ├──4.2 Excel 操作方法—数据分析.mp4 61.23M$ t9 j; |. o5 Z- N
| | ├──4.3 Excel 操作方法—展示.mp4 83.08M
: f) f6 j) K$ @% d7 G| | ├──答案1.jpg 89.45kb) F" M! H% z) v3 W* u
| | ├──答案2.jpg 53.94kb
9 y: P, D2 I/ x c2 `| | ├──小测试1.jpg 71.24kb. F4 j+ c! g. q5 \' C6 ]
| | ├──小测试2.jpg 44.06kb
5 v$ y$ I2 @9 B; z| | └──小作业.jpg 62.10kb
/ Q+ R( X( Y. e% x| ├──第5章 数据驱动运营实例 6 s; O8 ?8 L5 I! O2 `- x7 X
| | ├──5.1 渠道效果分析.mp4 32.48M
. E. A8 _. C; y) n" n6 h: c- t- _| | ├──5.2 优惠券分析.mp4 28.77M
" R/ c# A; `' m! d3 j0 r6 y" k| | ├──5.3 用户留存分析.mp4 29.18M
- x' z3 S1 B& `$ M1 u* \/ ]| | ├──5.4 商品分析.mp4 20.59M
# \0 u4 R4 C4 a; h4 v| | ├──答案1.jpg 119.87kb
" L7 `4 g+ U0 U1 `; T| | ├──答案2.jpg 80.79kb1 y- N) _' n% z5 h
| | ├──答案3.jpg 48.94kb
* r$ s8 L6 S8 w& _% s& ~8 N| | ├──小测试1.jpg 119.54kb$ ~3 c& I5 @5 Z g3 [6 r1 e# v
| | ├──小测试2.jpg 92.83kb/ C9 q9 Y. K! E! g8 ?
| | └──小作业.jpg 100.15kb. Q" K% \% N+ u7 B0 O
| ├──第6章 数据报告撰写 % m. o+ n8 @- `; N" r! B
| | ├──6.1 类型、思路及展现.mp4 39.67M: l3 E5 b& A# p# h% _
| | ├──6.2 数据报告撰写案例.mp4 84.78M/ k4 F% X+ \0 k% l; u+ a0 C
| | ├──答案1.jpg 62.78kb
5 m; j) c7 i1 @4 l) s0 K- M| | ├──答案2.jpg 111.79kb4 T/ p& ]) s) d2 n$ J; f
| | ├──大作业.jpg 137.39kb5 X, H, a& i8 j. T
| | ├──小测试1.jpg 89.29kb
+ o( d: o4 S# V! `4 x$ y| | └──小测试2.jpg 62.72kb. j: B5 g9 e9 h! e, t/ X
| └──第7章 结课典礼 $ ^; o/ `* R6 R" c4 f/ c" w
| | └──7.1 结课典礼.mp4 47.99M
- x& n1 j* }& }9 Q; e├──C1105【勺子课堂】会员综合指标数据分析（12节） 0 R/ R+ V% O8 n
| ├──1 会员综合指标与概况分析 ; V) ~% V+ C6 Z; n) Q
| | └──1 会员综合指标与概况分析.mp4 557.72M
0 `4 T+ F' U! P& B) t- D| ├──2 会员忠诚度分析
4 h& t1 A% U/ p* T1 V2 D| | ├──2.1 RFM顾客价值模型.mp4 1.04G- A# W# x' v/ m% L( s
| | ├──2.2 不同会员类别的营销方案.mp4 100.31M) u( A& d3 Y# J+ N9 q1 _6 B
| | ├──2.3 案例星巴克如何玩转会员忠诚度.mp4 590.60M
, P+ J o; K% }, i* v- a2 n| | └──2.4 唤醒营销.mp4 506.93M
! ]6 L( k8 a% N; w9 ^; i2 p4 P| ├──3 会员精准营销 / b- M' i7 |& O0 Q, b6 `" V$ S6 T
| | ├──3.1 常态营销 - 会员生日营销.mp4 328.91M5 Y% c' w0 w K- L: w6 j
| | ├──3.2 主题活动营销.mp4 109.51M
6 u4 i( |! c! b- O( B3 B/ @7 T| | └──3.3 会员关怀.mp4 61.54M
1 ]2 v) ^. w* v( }4 Q: J| └──4 会员指标解读
3 m6 @& p6 W" C% I5 y| | ├──4.1 会员指标解读.mp4 137.64M
1 j& {3 M1 y8 @, q7 M: f# _| | ├──4.2 会员发展质量指标.mp4 121.24M
7 u$ N2 @, c/ ]| | ├──4.3 会员活动效果指标.mp4 325.69M
) M6 k* h" P+ k9 s| | └──4.4 消费者就餐体验分析.mp4 95.75M- ]( e: U3 G& A' A2 {
├──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） 3 E% j+ {% e0 P3 ^4 r
| ├──01 数据分析的重要性.mp4 189.94M
1 M/ ?( d0 r$ c+ {4 \| ├──02 为何收集数据，要收集哪些数据.mp4 228.29M( C7 ^$ v, v3 Q4 N1 X* e7 {: g
| ├──03 如何使用JS和ASASIN.mp4 161.10M8 d- n+ f( I; w2 z' J
| ├──04 使用JS抓取数据以及如何分析.mp4 173.28M
6 G8 z8 V3 i. |5 \| ├──05 全局观分析问题思维.mp4 281.43M( f% A7 n# ?, N j. _6 |. z+ R I
| ├──06 竞争者的分析.mp4 393.09M
! r9 a# m3 X2 H" L# F# z| ├──07 如何分类.mp4 227.26M
, \/ N( v/ X% j| ├──08 如何写Title.mp4 229.10M
+ N p, s. g% x' E| ├──09 如何写BP&PD.mp4 252.70M
: }4 e8 S- W1 a0 D5 I3 C C* L% W| ├──10 如何找Search Term.mp4 261.38M6 o6 p* s9 h1 C' |, x7 T9 W
| └──11 给运营者的一些建议.mp4 116.94M7 A/ B$ d! b% C/ a) g
└──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） 4 v- T8 O3 R1 [5 d: J; p" |
| ├──第09章：店铺分析 , g* ?& f! _) u- Y
| | ├──9.1 用Power Pivot链接数据库.mp4 69.92M2 l* h" L- E: [* }2 [
| | ├──9.2 用Excel中设计店铺数据分析报表.mp4 53.65M, k; k0 k/ p9 M. y% Q% `7 @9 h
| | ├──9.3 Power BI连接数据库.mp4 16.05M
1 t% q! A, m f) S, C/ F5 E/ f1 Z| | ├──9.4 Power BI建立店铺数据分析的关系模型.mp4 12.55M) @/ E/ H) F% M5 F7 c' i2 f! G
| | ├──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' C1 j/ Q+ @) A4 F
| | ├──9.6 用Power BI计算同环比.mp4 30.63M
2 i" u9 g2 F0 v @/ L/ ?4 I| | ├──9.7 用Power BI使用数据地图对象.mp4 18.41M
$ g! Z" T6 n4 m( D: k| | └──9.8 用Power BI设计手机报表页面.mp4 6.20M& [, P3 ^2 V6 H7 v2 k% e
| ├──第10章：店铺诊断
6 c( ]+ ?6 R+ e8 ]% V| | ├──10.1 杜邦分析法的作用.mp4 6.81M
; j, s9 L! A! \# ]! B: _, V| | ├──10.2 用Power Pivot计算增幅.mp4 51.61M! C- F- T' j2 `& m
| | ├──10.3 用Excel搭建杜邦分析模型.mp4 141.78M
8 _0 Y9 i: h1 `/ X, t; R+ B4 N| | └──10.4 用Power BI搭建杜邦分析模型.mp4 131.44M) k- [% T6 |! K* h
| ├──第11章：相关性分析
! E, p7 m9 w6 T' N8 b: C| | ├──11.1 相关性的概念.mp4 50.49M
) b, v4 E3 n. q" Y| | ├──11.2 用Excel创建相关性矩阵.mp4 102.11M
! I) I+ k; e' |# S4 } b: D; x| | ├──11.3 移动相关性的概念.mp4 11.52M
( p5 L* L2 H5 T8 M% B| | └──11.4 用Excel分析指标间的相关性（与权重相关）.mp4 185.22M
0 u; f1 C) S5 N! |; l* Y, C| ├──第12章：预测 - z" D* u5 l E5 H, z' U
| | ├──12.1 用Excel计算移动平均.mp4 22.78M& T/ M. R, ~; m" w/ D3 f# Y
| | ├──12.2 用Excel用移动平均做预测.mp4 59.82M+ \5 s, P' f; E" q3 T& ]
| | ├──12.3 使用Excel的预测工作表预测.mp4 37.82M
8 e, A1 ~6 y( a( f: T) W| | ├──12.4 实操：用Excel预测成交量.mp4 10.77M1 Q+ F3 g, }$ S) h; r
| | ├──12.5 实操：用Excel预测双11规模.mp4 69.70M
( R, i3 N# V: D; {- I* Z; B| | ├──12.6 用SmartMining构建回归预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 142.59M2 _4 O1 p5 k* Y r/ j' b
| | └──12.7 用SmartMining构建分类预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 83.37M0 ^( }' v h7 Y- v( W
| ├──第13章：客户分析 + A7 e0 N3 _3 l) z
| | ├──13.1 RFM模型原理.mp4 27.51M& Y9 y# Q% i" C# V3 u, y8 Q! S
| | ├──13.10 用Power Query分析客户评价词频.mp4 32.31M2 C- W* v* c4 q0 R
| | ├──13.2 用Power Query计算RFM指标.mp4 75.47M
& X+ @& U6 W9 ~2 k# L4 u4 h0 z| | ├──13.3 用Excel分析客户分组.mp4 13.60M
9 \" j* o7 x {) D* w1 K3 M& I| | ├──13.4 用Power Pivot计算RFM指标（链接回表操作）.mp4 14.64M2 `$ W8 f* r) ^! [9 h: ^
| | ├──13.5 通过商品给客户打标.mp4 38.53M0 n# }* P9 a! A, o
| | ├──13.6 通过收货地址给客户打标.mp4 12.62M
, Q3 ^- T; h4 s) h& X| | ├──13.7 用SmartMining构建RFM模型.mp4 44.25M
8 ?! i0 D/ e- r2 u( A| | ├──13.8 用SmartMining对客户进行聚类（建模及调参）.mp4 40.11M
* c6 M" {! e; i( K4 R' v| | └──13.9 分词原理及API调试.mp4 65.06M" z. Z3 m. F5 Z4 {
| ├──第14章：直通车与关键词分析 % `$ ?- j6 P7 q; l
| | ├──14.1 直通车基本原理.mp4 117.27M. l% b$ N/ b9 `' E+ W
| | ├──14.2 用Power Map可视化直通车地域投放数据.mp4 61.49M) d8 L) m( ^$ |6 E
| | ├──14.3 用Power BI构建直通车数据看板.mp4 35.78M
S8 C) {, n% g# _1 {! Q- d" t| | ├──14.4 用Power Query合并文件夹表格.mp4 59.80M, y1 m# M7 V" u: r+ v6 i3 d7 P
| | ├──14.5 用Power Query实现关键词词根切割.mp4 24.29M- N, A* |5 A6 m: ^- i
| | └──14.6 用Excel构建词根分析模型.mp4 82.57M+ Y* o* }$ _& X X
| ├──第15章：基于Power BI的活动效果分析
9 a, }. o, D; J+ K- m| | ├──15.1 活动分析的维度.mp4 10.92M9 W! l: f' C& J9 L* Y) c
| | ├──15.2 数据的准备工作.mp4 26.81M$ B N# ^% @- G& {' n' S. G
| | ├──15.3 日销与活动对比.mp4 18.26M
2 b6 @% m! ~& O, H2 O| | ├──15.4 活动前中后走势分析.mp4 4.54M9 a7 e. n; h' Y
| | ├──15.5 活动目标达成度分析.mp4 9.26M0 ~0 y2 L0 [& v3 l8 k* ^
| | └──15.6 爆发系数计算.mp4 28.15M
) b3 v* S9 X" |8 `* P2 u- k| ├──第16章：产品分析
U2 K# m! q& l7 H| | ├──16.1 建立模型的流程.mp4 110.52M7 D/ ]- p& U6 y! u# n7 r2 q5 \
| | ├──16.2 数据的准备工作（导入数据、计算复购率等）.mp4 61.71M
0 x0 |6 O% a7 `6 ?2 }| | └──16.3 用Excel建立产品分析模型.mp4 128.86M; R) Z( I3 P: z* H6 @
| ├──第17章：购物篮分析 2 K/ k F+ g$ x9 u8 L/ `( V+ Z8 J
| | ├──17.1 数据的导入与处理.mp4 15.20M
5 w6 d+ T+ _; j' S| | └──17.2 用SmartMining实现购物篮分析 应用Apriori模型，建模及调.mp4 99.31M! Y" g o. k$ U% k
| ├──第18章：库存预测
3 d; m! y; D! ?| | ├──18.1 库存预测的维度.mp4 23.26M
: ?- c- S* [7 |1 Z: \| | ├──18.2 数据的准备工作.mp4 8.11M4 i+ \8 u4 R1 \; r3 R
| | └──18.3 用Power BI搭建补货预测模型.mp4 117.45M
3 k$ n4 p; Q( O0 L* _7 o| ├──第19章：VBA提效
3 o! F6 u& v- p% T8 U$ W& ?# O| | ├──19.1 VBA的作用.mp4 6.13M
2 x" {( r% \% U; M6 A) v| | ├──19.2 Excel宏录制.mp4 28.87M
3 M% \; b, @8 t* d3 x) O, y| | ├──19.3 VBA的编程基础.mp4 177.18M
5 H) g5 u: f4 t# [3 {0 d| | ├──19.4 VBA的条件语句基础.mp4 106.06M
+ E. y- f: I% N/ P: l| | ├──19.5 用VBA的条件结构实现报表的联动功能.mp4 111.09M1 ?# f8 r. {6 V, E- |: p# W+ E( Z" x
| | ├──19.6 VBA的循环结构基础.mp4 87.33M
( U! F9 ]6 h6 j3 \ @. 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% X8 t! Z' y: B) O }
| ├──第1章：Excel基础
3 W, ?1 L# e3 \3 r* K| | ├──1.1 工作簿与工作表.mp4 14.53M' Y6 w, ~& g/ M+ d/ C% N) \
| | ├──1.10 数据透视表.mp4 125.13M% p. M. m1 J9 n/ F% ~
| | ├──1.11 数据透视图.mp4 75.03M( m% u8 w/ H! X: c) H: w9 ^
| | ├──1.2 表格与区域.mp4 34.42M
: [! G; s2 k1 f/ }2 N| | ├──1.3 查找和替换.mp4 11.52M
( A' M' s, r6 S6 Q| | ├──1.4 排序和筛选.mp4 35.79M9 @3 D4 Q4 Y( K! [( h% K; ]3 b
| | ├──1.5 拆分列.mp4 28.01M3 t& d- c3 }4 P' p0 y
| | ├──1.6 自动填充.mp4 32.28M1 l; z; ~3 O. l; V( ?
| | ├──1.7 设置数据类型.mp4 36.93M/ X6 B# j) j n. D9 \: @- z1 ~- ~
| | ├──1.8 冻结窗格.mp4 17.92M
( _& l3 L0 v U# V, ?5 I| | └──1.9 条件格式.mp4 42.14M
6 g6 g/ m1 G4 y& p| ├──第20章：数据采集 * |8 M' j. |! l2 x* }
| | ├──20.1 了解HTML.mp4 11.27M
% W. \: B" S) S1 r8 b2 ~| | ├──20.2 写一个简单的HTML文件.mp4 32.69M) a* \ t6 t# b+ J5 w
| | ├──20.3 HTML请求原理.mp4 45.64M/ Y* S; }7 q4 L3 p
| | ├──20.4 实战解析淘宝HTML.mp4 108.44M
- a$ [; U( r. H" G% @% @( E( R1 ~| | ├──20.5 使用Power Query采集淘宝PC端搜索下拉框推荐词.mp4 87.86M0 H- N4 v2 {3 Y4 i6 F$ M$ m1 I$ u
| | ├──20.6 使用Power Query采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 103.48M" }% { m+ W* a' q5 A7 G
| | ├──20.7 用VBA采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 124.38M/ b8 f( w4 X* N& }) S: q0 j
| | └──20.8 用VBA采集直通车数据.mp4 140.74M/ }: ?2 |( u% M* f9 O# ?
| ├──第2章：Power Query基础
1 P( `' |; x5 @. g| | ├──2.1 初识Power Query.mp4 34.39M4 I4 { W7 i' l) Q
| | ├──2.10 添加自定义列.mp4 18.49M
5 O8 |# r. E: V4 b| | ├──2.11 M语言函数介绍.mp4 34.10M
0 D4 ^# y' d2 X0 w" u' ~3 w| | ├──2.2 导入数据.mp4 27.40M
( I! F0 s& q3 e! H- T/ o, n+ Y7 X| | ├──2.3 设置数据类型.mp4 30.92M
' X; j e6 P5 L& j [9 h# e/ H| | ├──2.4 排序和筛选.mp4 15.78M
9 L* n# j L$ N# [1 s/ y| | ├──2.5 拆分列.mp4 7.63M
. Q( T; Y5 C1 ^8 S% d9 I| | ├──2.6 分组汇总.mp4 11.58M
9 A; C$ Y c& T& g& R| | ├──2.7 合并查询和追加查询.mp4 17.62M9 t7 E+ o6 b7 u" |7 A: `
| | ├──2.8 透视列和逆透视列.mp4 11.15M3 D- r! P2 k( g: I4 W" X( |9 h
| | └──2.9 文本提取.mp4 14.16M
5 L7 H+ k2 `. |8 c" ~8 J| ├──第3章：数据库基础 5 U3 R7 D v6 G$ k
| | ├──3.1 MySQL介绍.mp4 39.24M
) j5 J) K: _: a' n$ `6 \( J| | ├──3.2 使用Navicat管理电商数据.mp4 118.81M0 z6 S# o, k+ Z& P% Z
| | ├──3.3 创建视图.mp4 43.65M0 T# l- S, y; {. }+ B
| | └──3.4 用Excel连接数据库.mp4 33.20M
. E) H% _! F6 B- r& ~, [| ├──第4章：Power Pivot基础
) s. Y) T- D% I; n+ p| | ├──4.1 设置ODBC数据源.mp4 26.55M
$ U/ @1 |' x$ c9 I% I7 Q| | ├──4.2 导入MySQL数据.mp4 43.89M
/ f7 O" q O/ s4 r% x| | ├──4.3 关系型建模.mp4 50.75M6 ~1 [0 [, }. W5 }& ^2 X6 `, u c
| | └──4.4 Power Pivot建模分析.mp4 69.46M
# k/ y/ i) n4 W! Q+ c3 V| ├──第5章：Power BI基础
( j& w' p& A U| | ├──5.1 Power BI简介.mp4 6.88M
4 \8 K1 w- U Z7 |: ?/ C7 o- P| | ├──5.2 PBI数据库连接与数据获取.mp4 13.46M
4 q- Y" o6 B! S) d2 Z4 t/ ~+ @| | ├──5.3 PBI关系建模.mp4 8.09M6 n, }& L% |; ]" o, o
| | ├──5.4.1 PBI数据看板制作.mp4 26.88M
# g; K6 J8 n' b& }9 i% G| | ├──5.4.2 PBI数据看板制作.mp4 43.71M
L. P$ C: a2 {+ E2 y| | ├──5.4.3 PBI数据看板制作.mp4 31.50M
& z" Y1 W1 ?& B$ E| | ├──5.4.4 PBI数据看板制作.mp4 37.58M, s x2 Q) ~ D$ ?5 n
| | ├──5.4.5 PBI数据看板制作.mp4 45.52M
) N: j& |+ G y6 J| | ├──5.4.6 PBI数据看板制作.mp4 44.82M
) K( u# q0 ]7 I+ [+ A| | └──5.4.7 PBI数据看板制作.mp4 47.80M
5 s, m# A5 Q: {* `1 |! W| ├──第6章：数据分析入门篇
( s: f- d8 C3 y8 _8 M @/ N& || | ├──6.1 用对照思维分析数据.mp4 50.38M
0 ^, Z9 Z* F7 C7 S| | ├──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 w6 i4 C# W1 r+ ]
| | ├──6.11 信息图的基本元素.mp4 9.20M4 m5 U. `5 B' p! b
| | ├──6.12 信息图的选用.mp4 15.73M; [# \! T+ ^4 `8 C
| | ├──6.13 用Excel绘制折线图与饼图（趋势分析与占比分析）.mp4 42.02M7 U+ w0 N/ T& u# [3 H: y' l' w2 I" t
| | ├──6.14 用Excel绘制柱形图和直方图（价格区间分析）.mp4 34.03M/ c8 }7 X$ {5 h" F; {1 r
| | ├──6.15 用Excel绘制雷达图（客服人员表现分析）.mp4 30.33M
8 q; w. d- V& y# }6 l2 a| | ├──6.16 信息报表的设计排版.mp4 19.15M
- c; C/ S* } A$ X, X$ r| | ├──6.17 SWOT分析框架助你看清态势.mp4 78.49M* B; d: B8 K4 _. U7 c4 A
| | ├──6.18 5W2H分析框架助你理清思绪.mp4 29.60M5 i0 r+ \( Y b) t: E
| | ├──6.2 用拆分思维分析数据.mp4 55.02M
# Q1 }( ~2 b! Y| | ├──6.3 用降维思维分析数据.mp4 25.41M
8 M7 y, g. K, n: D7 N| | ├──6.4 用增维思维分析数据.mp4 16.29M
, Y# n, ?8 a4 C| | ├──6.5 用假说思维突破僵局.mp4 34.63M
- v, \% L' y7 v. m n| | ├──6.6 对数据的基本认知与术语.mp4 20.01M
* A) T1 o) I9 B, D |4 z; A| | ├──6.7 数据指标体系.mp4 48.87M3 c* v7 i5 {! U/ j: Y2 i5 e# H
| | ├──6.8 常用的描述性统计指标介绍.mp4 45.50M, c1 ~: P2 {4 A8 V, c$ d
| | └──6.9 用Excel计算描述性统计指标.mp4 135.69M3 N9 D1 C) h3 p% E5 O. `! i8 r! p
| ├──第7章：市场与规划 5 V0 G1 n2 j" v/ b
| | ├──7.1 市场分析的作用.mp4 13.92M2 }5 }1 h0 T( S# I9 M1 u) H- [4 t
| | ├──7.10 用Excel实操实操市场分割.mp4 40.33M
" e- B$ w# X! L6 S; E| | ├──7.11 用阿里（1688）指数分析细分市场.mp4 10.18M
& b/ X5 M: W1 n+ ^; Y| | ├──7.12 用新阿里指数分析市场.mp4 10.93M Q* v. C5 t* Z4 s" N
| | ├──7.13 判断是否要进入某个市场（综合课）.mp4 361.04M
5 y \4 d L/ U2 x7 w2 k| | ├──7.14 盈亏平衡点、固定成本和变动成本的概念.mp4 11.12M
$ L. d/ T9 n0 p) o| | ├──7.15 确定业绩目标及目标拆解.mp4 18.97M% y: X* \' i1 ^# | M- B6 A( H
| | ├──7.16 用Excel设计盈亏预测模型.mp4 100.48M
6 C1 q+ P& z0 @1 n3 z| | ├──7.17 用Excel拆解业绩目标.mp4 52.03M" v6 Z* y' [' k. Z/ F) b- b- d9 a4 n& f
| | ├──7.18 用Excel设计店铺运营数字规划模型.mp4 176.18M) u y/ w# E u* P& P
| | ├──7.19 选品渠道的特点.mp4 91.07M6 E. [* c( Y z3 r" e9 P2 G
| | ├──7.2 市场分析的思路.mp4 74.70M/ T; v- K5 d6 G$ E
| | ├──7.20 选品建议.mp4 58.57M; P) K0 L$ Y( [' e
| | ├──7.21 数据参考及产品矩阵.mp4 17.39M
5 ^4 U6 d/ B) Z% `3 u6 C( N| | ├──7.22 现金流概念.mp4 5.84M F/ A9 _8 p5 {9 i1 Q; b' t
| | ├──7.23 用Excel设计现金流表.mp4 185.42M2 \& W% x* E! E1 j2 V0 y" e
| | ├──7.24-25 资金周转率和周转天数的概念和计算.mp4 7.24M6 g2 n1 _: P: h
| | ├──7.3 市场选择的方法.mp4 25.11M
, t3 M2 j) l4 B+ ]8 R| | ├──7.4 判断趋势的指标：同比和环比.mp4 11.73M8 @7 j( i& n' p
| | ├──7.5 用Excel计算同环比.mp4 54.26M
+ a E" y4 u: l+ o5 J| | ├──7.6 判断集中度的指标：饱和度、集中度和占有率.mp4 35.00M
/ l3 y I* |4 ?( Y9 q| | ├──7.7 用Excel计算饱和度、集中度和占有率.mp4 40.86M
) I+ }! h( O/ L| | ├──7.8 用Excel设计市场分析报告表格.mp4 46.62M
* q& h/ ^5 h/ v| | └──7.9 关于市场分割（细分）.mp4 85.93M$ {7 R' `! B; k1 s! K3 }
| ├──第8章：订单财务核算
; k0 Y" ?" A# s' k| | ├──8.1 订单相关报表的逻辑关系.mp4 63.49M
% L, B+ R) N1 m4 l5 H| | ├──8.2 数据的准备工作.mp4 44.52M
) F9 U* M+ q- q8 h/ |! f| | └──8.3 用Power Query计算利润.mp4 75.29M$ p1 Z3 W; p0 D' c/ q9 p
| └──附件：相关表格（仅供参考）.rar 2.70G5 F0 x0 o, k) N' f# }
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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