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6 c: k. O" K# w7 R数据分析合集! L. v; q3 V% P: p4 [* \5 B. R
├──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） , n/ S* ~& B: I) p
| ├──第01章 电商数据分析师的职业图谱
$ |. u% a: n+ |) O+ q% C| | ├──1 什么是商业分析师 .mp4 57.27M
: K/ j. ^" E4 N, \' {7 e| | ├──2 商业分析师，解决什么业务问题 .mp4 27.48M# e8 O4 a; Y" _! J6 o3 w3 a) H8 f
| | ├──3 成为商业分析师 .mp4 32.32M$ r& w- @* M: h9 e) g5 Z
| | ├──4 商业分析师的进阶之路 .mp4 24.20M" g* z9 a! V5 p; B
| | └──5 透过岗位理解业务 .mp4 29.02M
" Y+ F& E" _$ o# ~, u$ ?| ├──第02章 电商数据分析师的技法修炼
4 x4 O$ r2 y2 e9 \2 O) V7 s5 s- i& b| | ├──1 数据分析入门指南 , D) J' N0 c) V% T) Y3 [3 }5 t
| | ├──2 一切分析之基础 2 V$ _0 F4 n3 z9 Z+ {% E1 j
| | ├──3 筱说图表：0基础到图表达人
$ E! W4 x# A8 a, p| | ├──4 SQL技能 : p* ?, E1 W+ c
| | └──5 Python新玩家的上手攻略
+ I6 P) G. S& o. B| ├──第03章 实战（一）：数据分析师的宏观视野
' h9 U- \" g( o# E| | ├──1 格局：如何从外向内看业务的机会和风险？ ) S; s+ G( |' p. E- _
| | ├──2 框架：业务要如何自我审视？——电商指标体系 4 C0 x3 A ?; x* w, d+ I8 \" [
| | └──3 目标：业务要如何达成目标？——KPI管理 3 b) O+ g7 V) M: V
| ├──第04章 实战（二）：人 · 全链路用户分析 7 Y4 Y m a" i( o" _! m4 m- Q
| | ├──1 拉新——从渠道看如何获取用户 - l. q; Y) n8 p/ v/ v; ~+ b/ Q( P1 w
| | ├──2 电商用户数据分析的内功与招式
, _4 S7 s8 |/ c; _ u0 s2 o& ^| | └──3 从数据到用户，探究现象背后的原因 " n7 n( x& B4 I& H; j! I3 p* M; o% `
| ├──第05章 实战（三）：货 · 商品分析 7 R% b# N+ Q/ M) _" F; d
| | ├──1 玩转商品——从电商的核心要素说起
- D7 B, b7 c& B: o/ M! j| | ├──2 品类管理
. N: h' |) s% n; V* E& a| | └──3 打造爆品橱窗 & W/ o0 e5 p1 |1 S& E
| ├──第06章 实战（四）：场 · 数据分析师的双11 1 G) c+ S: e/ i' Q+ n5 Q/ J
| | ├──1 活动分析的三个阶段
/ k, m; [2 U* C: v) m- T; \; L$ F| | ├──2 活动分析典型分析框架剖析——以双11“红包”项目为例 : C6 J1 b6 r9 q4 t) H7 k( I
| | └──3 大型促销分析项目管理方略 * q/ G2 A r1 C) a8 o, q: D8 _" P
| ├──第07章 实战（五）：不容忽视的品牌要素 4 i6 _3 F3 x: E) I# B) l$ b
| | ├──1 理解业务——什么是品牌管理？ 7 H1 U! E( z! Q2 \2 K
| | ├──2 心智占领——如何支持你业务的品牌定位？
$ k, \9 ]* Q1 {( g. J| | └──3 如何建立监测机制，实现价值点管理？ ( x, l0 r' o1 c( e! \- z* L
| ├──第08章 复盘：0到1成为数据分析师 3 D" s, n/ I3 P
| | ├──1.1 你的数据分析知识图谱 .mp4 116.53M
$ v7 d, [ `- x8 Q0 S| | ├──1.2 你的数据分析实战宝典 .mp4 18.27M
' V9 { ^! F2 G( W. E% A8 f| | └──1.3 从1到2 .mp4 19.79M
! V$ Q* P9 g6 \& z1 w| ├──第09章 延伸：职场秘籍
3 R+ `2 I% k; R| | ├──1 如何给业务方讲一个好故事 .mp4 86.00M
" {& ^( a. y, i- n, q| | ├──2 知识的游牧民族 .mp4 25.16M: b! V+ [+ H* {* }/ {0 ~* U. ]6 h/ @( P
| | └──3 数据分析师的终身学习规划 .mp4 19.24M+ T/ Z/ I9 m" T) g
| └──第10章 直播课 3 T: N. P4 M v' l E# j0 p
| | ├──01 网易商业分析师面试都在面什么 .mp4 525.72M2 E0 Z4 P$ ]4 T% |3 i' ]% B
| | ├──02 从数据比赛入门到商业分析实践 .mp4 287.65M6 g, C R6 f5 g% X/ R6 U
| | ├──03 如何与业务方沟通协作，驱动业务提升工作价值 .mp4 352.08M
" O% G- W% C: s2 J2 ]| | └──04 数据如何驱动用户增长：概念简述+关键环节剖析 .mp4 310.57M2 h/ j8 s4 Z# T4 G' g. F6 g
├──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）
7 y' S9 K2 Z$ h) [| ├──01 为什么要学习商业数据分析.mp4 44.15M1 O* Y' V: l# z
| ├──02 数据分析行业的趋势.mp4 11.66M& I6 H" g- p8 l# U5 |
| ├──03 学好数据分析后的职业发展.mp4 10.28M
% t/ {9 E- }2 \+ G; {3 D| ├──04 什么是大数据.mp4 18.35M/ [9 y+ s8 l. ^. Q% N9 W+ K
| ├──05 数据分析的流程以及要求.mp4 35.29M& ^$ Q- {& n: J* Q
| ├──06 数据分析如何应用于商业领域.mp4 9.23M
% W: t7 X6 Q& p: k( C4 T| ├──07 商业理解能力培养.mp4 36.10M6 k3 x2 A$ G$ G0 ]- N
| ├──08 流程案例分析.mp4 5.03M
2 p u+ t1 ?8 G| ├──09 SWOT战略分析模型.mp4 41.66M
0 p: {9 x. _% f4 r1 ~7 I| ├──10 波特五力战略分析模型.mp4 35.27M
# p/ U) u0 N1 y9 d, B| ├──11 数据分析能力.mp4 5.59M
) g3 x8 V% \( o+ c; R1 B1 m% r% N" R| ├──12 数据收集.mp4 17.31M- V% P6 Y' [/ `
| ├──13 数据清理.mp4 15.45M
. @7 r' Q# K) A9 O1 ^' K| ├──14 数据分析.mp4 41.56M( a# }5 e7 |# a
| ├──15 数据报告.mp4 7.88M9 K9 i2 K4 @! k: o1 C
| ├──16 数据分析常用软件Excel,R,Python.mp4 21.60M- E) a% X9 y6 X. V. A) E
| ├──17 如何利用R做好数据分析.mp4 34.37M9 Y3 q, J- @. L
| ├──18 R语言入门.mp4 273.32kb5 u+ M" _8 g+ ~' m
| ├──19 R语言入门2.mp4 616.55kb
* X/ H$ G! L- ?1 O| ├──20 R语言入门3.mp4 277.37kb4 @* y+ Q; ~/ B" F1 d) o9 e
| ├──21 R中如何实现数据分析.mp4 33.00M
5 w( H9 c+ R) B2 R4 ~3 H| ├──22 函数frame.mp4 1019.53kb8 X/ h& @6 C" K
| ├──23 函数duplicate.mp4 141.98kb7 S6 }* w1 B/ J+ ^1 N: @0 j( x
| ├──24 函数hist.mp4 4.09M U5 y9 B3 l% h$ w
| ├──25 函数plot.mp4 291.97kb
* q I- c X, N6 A& V9 L| ├──26 函数pie.mp4 546.90kb
8 o6 h. v0 X' W0 x0 }| ├──27 如何将分类算法和聚类算法在R中实现.mp4 8.97M
. g' x1 U: @( {, s' D4 z| ├──28 决策树分类算法.mp4 7.70M
a# J, d4 r+ K" ]1 _9 S# a$ p- M+ e| ├──29 kmeans算法.mp4 6.55M
' t0 a8 e; h4 Q; x/ k. M$ {: `| ├──附件1：SWOT案例 .pdf 238.45kb$ K/ k2 K& S1 I; ^
| ├──附件2：沃尔玛案例——SWOT课后测试.pptx 320.39kb+ ]9 b: t% y a# p: v4 J; g
| └──附件3：沃尔玛案例——SWOT课后测试（老师答案）.pptx 320.45kb; m' `9 H$ ]% [4 |
├──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） , n+ V4 h! D& }
| ├──第0周 先导课 0 l# O7 {) t* G- h
| | ├──0.1 为什么需要七周.mp4 30.08M
( Q8 a( x& k8 o* J& N& @# D, l1 x| | └──0.2 应该怎么学.mp4 16.36M3 A) s* h) q6 h8 F( Y! S
| ├──第1周 数据分析思维 % b% ^& }' D8 H- ~+ `! g, s
| | ├──1.1 为什么数据分析思维重要.mp4 3.45M1 E3 Y0 l7 A. N' a+ R$ k
| | ├──1.10 数据分析的思维技巧（六）：对比法.mp4 8.20M6 z" l( X, C3 _# o: U
| | ├──1.11 数据分析的思维技巧（七）：漏斗法.mp4 2.01M; P; W( l L6 D% U2 K# a
| | ├──1.12 如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4 17.33M' Z7 g& d1 C H5 S
| | ├──1.2 数据分析的三种核心思维（一）：结构化.mp4 45.06M8 y) X# s1 o2 R
| | ├──1.3 数据分析的三种核心思维（二）：公式化.mp4 33.62M
7 t) P2 k. A+ j4 \| | ├──1.4 数据分析的三种核心思维（三）：业务化.mp4 24.50M
- r( R# ?( y, ?1 |3 i5 j) w| | ├──1.5 数据分析的思维技巧（一）：象限法.mp4 7.12M4 B# L' Z6 D _4 _4 E; d- p$ y4 Q7 o
| | ├──1.6 数据分析的思维技巧（二）：多维法.mp4 9.49M
, z, B) B8 k# ?4 [0 I| | ├──1.7 数据分析的思维技巧（三）：假设法.mp4 15.08M; r, N; r9 f, }) B9 Z
| | ├──1.8 数据分析的思维技巧（四）：指数法.mp4 37.29M6 G) @" z. W3 T8 k
| | └──1.9 数据分析的思维技巧（五）：二八法.mp4 5.69M/ T! n9 |" v( C# p, E
| ├──第2周 业务知识 % h( O/ m3 c1 c8 J. ^# U
| | ├──2.1 为什么业务重要.mp4 4.40M1 p% t6 ^: ]6 d1 I
| | ├──2.10 市场营销模型.mp4 7.01M' z* @2 K3 Y$ \
| | ├──2.11 AARRR模型.mp4 9.36M/ t1 Z8 U" c1 _2 k( T, e: ^
| | ├──2.12 用户行为模型（内容平台）.mp4 6.56M7 ^* R2 w3 n4 M4 ]: E4 E4 o" n
| | ├──2.13 电子商务模型.mp4 3.99M
! ]; @) [) j( \" ~7 d6 y! I5 e5 Y| | ├──2.14 流量模型.mp4 5.32M
; i* O2 p; s7 Y| | ├──2.15 如何应对各种业务场景（上）.mp4 5.94M
; i7 Y1 Z4 g4 h: k| | ├──2.16 如何应对各种业务场景（下）.mp4 47.23M5 O1 Y# n2 D' j5 v; M: e! K
| | ├──2.17 数据管理.mp4 2.84M6 Z. u, \6 |, y. L; Q9 P
| | ├──2.2 经典的业务分析指标.mp4 18.83M
2 i# l$ S7 w: w! W) ^8 ?: f5 _| | ├──2.3 市场营销指标.mp4 14.17M
* [& f7 F1 b0 N5 R; y. I% W. H| | ├──2.4 产品运营指标.mp4 26.76M( X" M# r- u# H t* W& P% [$ h
| | ├──2.5 用户行为指标.mp4 9.88M
& m9 g* W+ z/ U. O| | ├──2.6 电子商务指标.mp4 6.20M
8 [( v/ R$ E# G- i$ Y- \' `| | ├──2.7 流量指标.mp4 12.20M
3 _' X, e# o$ J- b1 d| | ├──2.8 怎么生成指标.mp4 6.40M
+ b8 ~( d$ b) I, x| | └──2.9 如何建立业务分析框架.mp4 1.42M
: i/ d$ K/ Q) a) S| ├──第3周 EXCEL
0 c0 f7 \! ~6 \3 F; S: Y% w" ^( q| | ├──3.1 为什么要学习EXCEL.mp4 12.59M4 q! B9 Q5 E: p5 J% l/ J8 V
| | ├──3.10 Excel的常见技巧——数据引用.mp4 24.55M# H6 U% [) z& ?& M
| | ├──3.11 用Excel进行数据分析——餐食数据（一）.mp4 62.64M
5 j2 L2 O& `7 w* @& ~& Z. O| | ├──3.12 用Excel进行数据分析——餐食数据（二）.mp4 72.24M9 E5 M6 r( ?+ l6 S7 M4 O) b
| | ├──3.2 文本清洗函数.mp4 12.70M5 @4 \6 {2 y- c. ~
| | ├──3.3 常见的文本清理函数.mp4 91.02M
! E! x# i) J: {; [; Y" x6 {| | ├──3.4 关联匹配函数.mp4 53.27M/ b V4 G$ ^* K6 o& s
| | ├──3.5 逻辑运算函数.mp4 35.99M1 C) C, x8 y! p! L* ?% p/ H
| | ├──3.6 计算统计函数.mp4 53.18M
9 Y5 ~ w" y. W. d7 b| | ├──3.7 时间序列函数.mp4 12.50M
5 S" q/ x* _2 ~' l3 X7 E3 f| | ├──3.8 Excel的常见技巧——快捷键.mp4 81.13M* b- O0 {' Q2 [7 |
| | └──3.9 Excel的常见技巧——数据分析.mp4 20.65M3 }$ ^7 S; f1 F6 H5 R: g
| ├──第4周 数据可视化 * ` K& T, M' F$ e/ [& P5 M
| | ├──4.1 数据可视化之美.mp4 16.18M5 g) D1 n& K' m: @% A% \
| | ├──4.10 甘特图（二）.mp4 17.44M/ ^. v% L2 M t% t
| | ├──4.11 标靶图（也称子弹图）.mp4 23.74M
& V8 P7 s8 J( Q% }| | ├──4.12 杜邦分析法.mp4 49.43M
9 V9 E( ~3 Z. [8 p* T, ?4 j| | ├──4.13 Power BI入门.mp4 29.13M4 M& E6 Q# a, \5 i; T9 r
| | ├──4.14 Power BI基础功能.mp4 52.92M2 g* f5 x, w7 V! L4 M! `
| | ├──4.15 Power BI操作技巧.mp4 36.51M9 W b* H A/ ?- u" b/ b
| | ├──4.16 用BI进行数据分析（一）.mp4 103.11M
+ v, d8 B/ o: R/ h: p- X$ ~| | ├──4.17 用BI进行数据分析（二）.mp4 73.05M2 _+ `! z- U6 r( |# `+ C d; j
| | ├──4.18 Dashboard.mp4 27.14M. e0 ]/ f5 f& N% A5 i" @
| | ├──4.2 常见的图表类型与应用.mp4 15.99M
) w; e! N' I" w2 S% S| | ├──4.3 常见的高级图表.mp4 17.32M
% L! B. ~6 P3 n* g9 S| | ├──4.4 图表绘制.mp4 17.64M8 c) s" p4 h; V9 J
| | ├──4.5 Excel绘图技巧.mp4 21.26M1 w( b4 V( r6 R g% p- A( y
| | ├──4.6 散点图.mp4 21.17M2 Y2 X2 J8 p0 i @% `
| | ├──4.7 辅助列.mp4 27.62M4 h% \% U- g0 B. D2 m: J" m
| | ├──4.8 图表组合.mp4 37.51M
8 ^: X# i- P! ^" e| | └──4.9 甘特图（一）.mp4 31.12M
' S$ l, N6 Z7 l| ├──第5周 MySQL , R' ~! H6 G. R- f% P7 [
| | ├──5.1 MySQL安装.mp4 14.61M
i# b6 ]% i4 v$ l/ n) R( k| | ├──5.10 SQL join.mp4 65.72M. b; t2 I9 F: g7 R, h& v
| | ├──5.11 SQL leetcode.mp4 41.87M$ h* |5 n+ c. g1 O. X1 \
| | ├──5.12 SQL加载.mp4 14.69M
& G7 U; y A! v3 J0 q| | ├──5.13 SQL时间.mp4 12.75M
/ @! L0 C- V; |& E( z* }| | ├──5.14 SQL练习（1）.mp4 46.85M" c+ i& A4 x# \# i6 R+ ^
| | ├──5.15 SQL练习（2）.mp4 39.58M3 N" q2 M" b* w3 [
| | ├──5.16 SQL连接Power BI.mp4 20.74M
4 _0 g: Z7 j# Z1 j0 T. I| | ├──5.2 数据库.mp4 26.38M
1 `$ B& t# \! ]# k4 t, _| | ├──5.3 数据库实操.mp4 55.04M
E- N4 z9 E7 _3 Q$ I. y| | ├──5.4 SQL select.mp4 50.00M7 f6 m/ t9 i. _0 b; B$ s0 \! h# y
| | ├──5.5 SQL条件查找.mp4 21.49M7 x' o# T0 W2 a
| | ├──5.6 SQL group by.mp4 13.49M0 a0 V/ K5 q, G
| | ├──5.7 SQL group by高级.mp4 28.34M
: {0 N1 u2 I) {: N- s7 B4 S( H| | ├──5.8 SQL函数.mp4 25.31M
0 L$ g6 ]$ V! v3 R5 R| | └──5.9 SQL子查询.mp4 28.68M1 j3 r/ V) j0 H W4 p7 B
| ├──第6周 统计学 8 _1 \8 N) J; i: `
| | ├──6.1 描述统计学.mp4 17.43M
; s9 H) \& e% x: Z. u| | ├──6.2 分位数.mp4 16.05M
7 u* }- e: u: Y$ Z| | ├──6.3 标准差.mp4 38.99M* a- y( L" b/ }! I2 O
| | ├──6.4 权重统计.mp4 51.22M; V \& G# x( B+ }9 f& N+ i: L4 w
| | ├──6.5 切比雪夫定理.mp4 30.29M
2 Y# u( B/ i- L: w; M8 u& h J" }| | ├──6.6 箱线图.mp4 41.85M
; N2 p' F; ?# h1 e; l| | ├──6.7 直方图.mp4 54.20M
. s* @9 J# p& t" f9 o! V% T| | ├──6.8 概率.mp4 26.62M
+ X2 ]( z7 T9 d& K| | └──6.9 贝叶斯定理.mp4 39.12M" ~4 }. a2 w1 W2 H
| └──第7周 Python # x' x! }: t* X8 m- v
| | ├──7.1 Python入门.mp4 26.16M7 [# t2 D) w C; B2 `6 V9 W
| | ├──7.10 Pvthon循环进阶.mp4 13.98M
# ]% R, {* q( p# ^6 g- l| | ├──7.11 Python函数.mp4 29.91M2 K8 t- \" a8 h" ^$ e5 F Q
| | ├──7.12 高阶函数.mp4 16.77M
4 j6 J6 D5 x9 e3 G1 B, T/ B( x" b| | ├──7.13 第三方包.mp4 14.29M
* o/ K; _: N) r1 b+ `8 y2 F9 Y* s| | ├──7.14 numpy.mp4 15.44M5 L0 ^& f9 c" i& ?, q: y# p
| | ├──7.15 Python series.mp4 28.01M
+ n+ \! _0 s5 Z2 J7 u1 R| | ├──7.16 dataframe.mp4 33.91M# C- m2 O0 M: d {! l3 q3 J& H
| | ├──7.17 Python dataframe.mp4 47.39M
9 g1 f d1 g$ M. ~5 o2 e' d6 @| | ├──7.18 read_csv.mp4 38.00M6 O; P# s! q& \7 {) N7 R1 D
| | ├──7.19 计算.mp4 62.31M- @$ @# ?; q& W. ^
| | ├──7.2 数据类型.mp4 29.20M3 \8 y0 p6 D0 b9 K
| | ├──7.20 Python groupby.mp4 32.20M
3 H1 `: M7 ^2 K+ v| | ├──7.21 Python Pandas关联.mp4 67.22M0 R# d1 h: p9 U! q8 h2 X
| | ├──7.22 Python Pandas多重索引.mp4 33.11M( q, i9 {. b# |& x0 P4 O
| | ├──7.23 Python Pandas文本函数.mp4 15.80M
$ i5 N I' @# W* h/ N| | ├──7.24 Python Pandas去重.mp4 32.15M' }; q, r. [% H) _# [
| | ├──7.25 Python Pandas apply.mp4 28.26M/ I& H$ c/ h6 u5 f- Q
| | ├──7.26 Python Pandas聚合apply.mp4 39.41M
7 u0 E7 m6 O6 C. e: m5 t+ H: a| | ├──7.27 Python Pandas数据透视.mp4 45.90M
, p" X( w$ Y: b' u| | ├──7.28 Python连接数据库1.mp4 55.41M' M' Y0 n' a2 w) a- w. ?
| | ├──7.29 Python连接数据库2.mp4 26.58M
4 O0 ]" w* m0 G, W, H, J| | ├──7.3 变量.mp4 12.47M- l7 F( o; y3 e3 d. k$ t2 N
| | ├──7.30 Python连接数据库3.mp4 21.63M
) y9 H# z. O; Y| | ├──7.31 Python练习markdown.mp4 10.15M
0 O) b& C0 q( C2 H* E/ D& l| | ├──7.32 Python练习（1）.mp4 32.74M
' J5 \: ^0 V6 n% l2 x7 P' Q| | ├──7.33 Python练习（2）.mp4 38.23M: g% I5 s# P& r0 a; i2 v
| | ├──7.34 Python练习（3）.mp4 55.52M' X5 u# b: C$ X; k0 l- B9 g. [/ k
| | ├──7.35 Python练习（4）.mp4 42.20M2 D# ?2 v2 ^" c8 M$ W* a
| | ├──7.36 Python练习（5）.mp4 35.82M+ ~% k8 c7 Z" u
| | ├──7.37 Python练习（6）.mp4 45.24M: s6 ^" W1 O5 ~1 |2 C, g
| | ├──7.38 Python练习（7）.mp4 44.01M( ]' `7 W3 S; \( ]+ |3 ?! C i
| | ├──7.39 Python练习（8）.mp4 26.83M! A/ Z2 h$ O6 w: P+ |! d7 p
| | ├──7.4 列表.mp4 27.12M
7 L2 Z0 j7 @0 I! n% o- r5 s& f1 M9 B( {| | ├──7.40 Python练习（9）.mp4 24.87M9 }2 p E; z" c- j# h& L' S0 F% U
| | ├──7.41 Python可视化（1）.mp4 15.04M3 Z% s% I4 ~6 @( o$ O; w) d% d; X3 I
| | ├──7.42 Python可视化（2）.mp4 21.92M
$ ?' T% x5 h# n4 |! I) `' o| | ├──7.43 Python可视化（3）.mp4 14.07M9 Q. l: B( j( o' ]% i
| | ├──7.44 Python可视化（4）.mp4 30.27M+ U8 i1 o: r; G0 S; t2 O1 |! _
| | ├──7.45 Python可视化（5）.mp4 12.99M
e: B( C' e5 K- `" c| | ├──7.46 Python可视化（6）.mp4 16.39M
u! C4 O5 A* ]: F' Z+ z| | ├──7.47 Python可视化（7）.mp4 34.34M
3 C. S# [! d7 b) I- n; I' L| | ├──7.48 Python可视化（8）.mp4 49.82M6 |9 k$ y" X" z3 I+ ^
| | ├──7.49 Python seaborn 01.mp4 7.44M
. h0 X5 f! d! z. v| | ├──7.5 列表进阶.mp4 11.49M
& l* T# G0 y2 ?& m| | ├──7.50 Python seaborn 02.mp4 10.27M6 @2 c `* g, Z
| | ├──7.51 Python seaborn 03.mp4 14.56M/ j& M& B! l/ [5 I6 P0 x( |
| | ├──7.52 Python seaborn 04.mp4 15.92M
% F) \( z W% Q! i& ^% I6 k| | ├──7.53 Python seaborn 05.mp4 11.87M" [, w/ m- S& `/ O. @2 i
| | ├──7.54 Python seaborn 06.mp4 9.89M. T' L! a8 Q- M/ P+ j C2 T- N
| | ├──7.55 Python superset 01.mp4 5.59M3 T. }! j- c( S/ a9 V; i( }
| | ├──7.56 Python superset 02.mp4 41.87M
' I N' O v- s( g| | ├──7.57 Python superset 03.mp4 4.29M ^/ d& f9 n3 ^" L/ p4 G/ L
| | ├──7.58 Python superset 04.mp4 14.72M; G7 w4 L h0 K; \ ]( D
| | ├──7.59 Python superset 05.mp4 70.54M
4 T8 q( Q! A' J0 s& h9 n# R" V| | ├──7.6 字典.mp4 21.92M+ r( `) l& E2 ?1 T
| | ├──7.7 集合.mp4 23.05M! X' w9 b; L/ y, z! D3 M; V
| | ├──7.8 控制流.mp4 19.28M' P5 F1 [3 B8 y/ Y- s
| | └──7.9 Python控制流循环.mp4 25.37M* G8 `& J+ K2 \" {
├──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）
& O; v6 M ^ @' f$ p| ├──第0章 开课典礼 & \% q4 g7 K% C5 ^
| | ├──0.1 开刊词：为什么有这门课以及你将收获什么.mp4 19.98M S5 O9 p6 J" H/ F$ n
| | └──0.2 开课典礼.mp4 30.81M
- f% B: k9 Z6 _1 c. `# N| ├──第1章 数据分析是什么 4 c/ C; U4 E2 M! p# G& e" Q
| | └──1.1 数据分析是什么.mp4 38.17M
: [1 P; V+ c3 ^% M7 l% z| ├──第2章 数据分析的流程 ' d9 `9 j* t# c7 s, a( k
| | ├──2.1 数据分析的流程.mp4 184.36M
. s5 F, |- E) q* |0 D- W( z| | ├──小测试.jpg 320.15kb
+ _' Q& E& \! C| | └──小作业.jpg 65.84kb
+ F0 \& J0 l: w| ├──第3章 如何做数据分析
) N* F8 m1 @( i| | ├──3.1 数据类型及数据收集和整理方法.mp4 38.95M2 n2 Q- E4 ]) X
| | ├──3.2 如何构建全面的数据分析体系.mp4 67.07M2 P- q& E" I! n! k4 B
| | ├──3.3 常用的数据分析框架.mp4 49.68M) n$ e% I4 p& q/ E2 H$ [3 D
| | ├──3.4 常用的数据分析方法.mp4 49.16M
3 o& c+ i- P9 w, a, `| | ├──答案1.jpg 97.52kb
! z2 K$ @2 h- C* M! I& H| | ├──答案2.jpg 116.26kb
" Z3 L9 p: m p4 B8 Z| | ├──答案3.jpg 83.05kb! A+ _! S7 X1 Q" |: A
| | ├──小测试1.jpg 76.18kb
$ f3 ^2 X. q# Y7 G6 i* j" M. g3 m; ~| | ├──小测试2.jpg 72.29kb U( b7 u) _( [
| | ├──小测试3.jpg 69.46kb/ W0 ?1 L1 q7 z
| | └──小作业.jpg 51.12kb4 y: c' J" ^% ^7 G" |$ T: E
| ├──第4章 如何通过EXCEL快速实现数据分析 ; f4 q4 B: Z) @5 ]: R7 D
| | ├──4.1 Excel 操作方法—数据处理.mp4 78.32M
; }$ J6 P9 _" [% B| | ├──4.2 Excel 操作方法—数据分析.mp4 61.23M2 r! u% N+ x/ x3 ~6 k; I2 f2 S
| | ├──4.3 Excel 操作方法—展示.mp4 83.08M! q. J; z" X8 m+ L( Z% X
| | ├──答案1.jpg 89.45kb4 Y4 z# t, W; F% c* b/ |
| | ├──答案2.jpg 53.94kb. X2 f w, M: _2 _6 u% |" F% W
| | ├──小测试1.jpg 71.24kb
9 L. _. y- u7 r. ]* u2 e| | ├──小测试2.jpg 44.06kb
0 O% @+ ~% `+ z. i| | └──小作业.jpg 62.10kb5 }4 r4 j& V& l' Y
| ├──第5章 数据驱动运营实例
) c& u; v F, }; ~ A8 N8 Z' B- O) j' }| | ├──5.1 渠道效果分析.mp4 32.48M3 x' E1 u M7 e' i0 }0 v: t1 s
| | ├──5.2 优惠券分析.mp4 28.77M2 z& S' }1 m2 n/ q8 k+ M
| | ├──5.3 用户留存分析.mp4 29.18M
1 [ A( Y. _7 a$ ^2 M. s| | ├──5.4 商品分析.mp4 20.59M% w, c( T8 ?* ]/ A' @4 l+ j
| | ├──答案1.jpg 119.87kb: t* }# ^' U6 k. S
| | ├──答案2.jpg 80.79kb
" {" _' `/ A9 K+ R! ]' e. D| | ├──答案3.jpg 48.94kb3 z" U% D! s3 E5 I1 e; W. B
| | ├──小测试1.jpg 119.54kb5 r2 i9 d% n, G6 A) O
| | ├──小测试2.jpg 92.83kb* }4 s+ A% ^6 X. E+ a, H. P& a
| | └──小作业.jpg 100.15kb
! |, h& `9 u+ J: J, L| ├──第6章 数据报告撰写
1 U n9 d8 T' u; V| | ├──6.1 类型、思路及展现.mp4 39.67M
. D2 {5 S+ D; P! s4 [| | ├──6.2 数据报告撰写案例.mp4 84.78M
; G% {: V; `' p7 b) L3 H) Z| | ├──答案1.jpg 62.78kb
0 I# I- h8 C, F$ p$ T| | ├──答案2.jpg 111.79kb2 D- B1 D( i" a, D5 [1 |
| | ├──大作业.jpg 137.39kb
* N- W, }- X: ~' _& M) B% O| | ├──小测试1.jpg 89.29kb# p! _/ B$ g7 Z, O' @
| | └──小测试2.jpg 62.72kb
$ [& T- g4 h8 y0 n/ X: E| └──第7章 结课典礼 Q( {3 j! ?9 p/ x9 {5 L
| | └──7.1 结课典礼.mp4 47.99M5 H" K* K4 v2 |+ w! }
├──C1105【勺子课堂】会员综合指标数据分析（12节） N$ h: y* a% l$ `4 T a5 M
| ├──1 会员综合指标与概况分析
. k9 r2 k' U" V0 P: S" b( q; B; V| | └──1 会员综合指标与概况分析.mp4 557.72M
" _ i! k8 u, L1 K' R| ├──2 会员忠诚度分析 C9 O# A5 o* R) M. ~6 Z' s
| | ├──2.1 RFM顾客价值模型.mp4 1.04G! A+ ~' |# {3 o8 R0 x- e
| | ├──2.2 不同会员类别的营销方案.mp4 100.31M
0 T- f* H; u, N% j4 [( M| | ├──2.3 案例星巴克如何玩转会员忠诚度.mp4 590.60M/ Y+ m/ t& G( o6 ?) E
| | └──2.4 唤醒营销.mp4 506.93M$ i7 [( p& z2 `0 O7 u- Z
| ├──3 会员精准营销
; H6 F& y8 E3 m" {| | ├──3.1 常态营销 - 会员生日营销.mp4 328.91M+ {2 W# O; U: ` M* P8 ?
| | ├──3.2 主题活动营销.mp4 109.51M, U9 t! F6 z! ~6 z3 [
| | └──3.3 会员关怀.mp4 61.54M
$ b) j: |2 O; A/ Y/ I4 s4 R" J| └──4 会员指标解读 # e& [9 G7 Q( l' q* g: }
| | ├──4.1 会员指标解读.mp4 137.64M
6 r6 w/ e+ ` f% Z| | ├──4.2 会员发展质量指标.mp4 121.24M
. X* y! L, t$ ?| | ├──4.3 会员活动效果指标.mp4 325.69M; K; U) v3 @( A, g0 R3 y# j
| | └──4.4 消费者就餐体验分析.mp4 95.75M3 y5 e! v) `& w
├──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）
" P# N$ k( x/ {( a) I) M| ├──01 数据分析的重要性.mp4 189.94M' g; }! N; }- u& h
| ├──02 为何收集数据，要收集哪些数据.mp4 228.29M _+ s2 Q1 q: E, r U
| ├──03 如何使用JS和ASASIN.mp4 161.10M9 R! K+ H% f6 f q) }# L
| ├──04 使用JS抓取数据以及如何分析.mp4 173.28M
" J% [) t5 K5 p V" ^2 D G3 K/ v8 x| ├──05 全局观分析问题思维.mp4 281.43M
) Y+ I- C2 [; P) x- R4 u| ├──06 竞争者的分析.mp4 393.09M
1 _# ]+ N: b- M| ├──07 如何分类.mp4 227.26M0 Q J/ S. D! u
| ├──08 如何写Title.mp4 229.10M' f1 f% h+ M2 f! m7 I% `+ ?
| ├──09 如何写BP&PD.mp4 252.70M% v& r$ C8 Q8 ?
| ├──10 如何找Search Term.mp4 261.38M
' E) ~$ _. G$ L- Q. z) ?, ^* ^% Q| └──11 给运营者的一些建议.mp4 116.94M' E8 g5 F6 d5 I d% i( w& v
└──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） - l3 T! F( k+ S! x$ u. c$ E) m1 [' d: r
| ├──第09章：店铺分析 4 a J! g3 F/ ~0 Y7 \/ u8 K
| | ├──9.1 用Power Pivot链接数据库.mp4 69.92M! o" k7 n7 q" B6 f5 m/ z
| | ├──9.2 用Excel中设计店铺数据分析报表.mp4 53.65M
% v" t; W7 \; X) d0 o/ {| | ├──9.3 Power BI连接数据库.mp4 16.05M: Z% w# A N% P2 V, v3 v! s9 n: F
| | ├──9.4 Power BI建立店铺数据分析的关系模型.mp4 12.55M1 C* m1 A# t7 P0 ^4 z$ N4 B3 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. K) u/ }2 Y5 e% N
| | ├──9.6 用Power BI计算同环比.mp4 30.63M
4 T& Y6 j5 W- k. o| | ├──9.7 用Power BI使用数据地图对象.mp4 18.41M
?$ l. {8 T' G Q1 G- t5 R4 r; S| | └──9.8 用Power BI设计手机报表页面.mp4 6.20M$ r9 C; l7 Q1 u9 \6 w- { H
| ├──第10章：店铺诊断
' B2 k+ I6 N- X6 V| | ├──10.1 杜邦分析法的作用.mp4 6.81M
- M c& \) M- j7 X O: l| | ├──10.2 用Power Pivot计算增幅.mp4 51.61M
. a4 r0 S( G/ X I/ [3 C| | ├──10.3 用Excel搭建杜邦分析模型.mp4 141.78M) N t5 x6 j- R7 z
| | └──10.4 用Power BI搭建杜邦分析模型.mp4 131.44M
1 v9 E0 J6 L+ T5 b9 A# t7 r6 || ├──第11章：相关性分析 - I/ C |! t* f" y8 f/ H
| | ├──11.1 相关性的概念.mp4 50.49M
! G1 M# U( j* e! Z' p| | ├──11.2 用Excel创建相关性矩阵.mp4 102.11M( K8 P x Y2 t- `$ H
| | ├──11.3 移动相关性的概念.mp4 11.52M
C! B6 p! f. o8 P' I5 S2 k; j| | └──11.4 用Excel分析指标间的相关性（与权重相关）.mp4 185.22M
$ _, O. ?) R- c! F0 J| ├──第12章：预测
" I# j' m7 _. |4 Z) K| | ├──12.1 用Excel计算移动平均.mp4 22.78M
X0 d) W/ Z, a! S0 r! z/ z| | ├──12.2 用Excel用移动平均做预测.mp4 59.82M5 X% m2 y1 P; m1 q/ R3 J# v F
| | ├──12.3 使用Excel的预测工作表预测.mp4 37.82M
/ _2 S5 T7 ?0 P o| | ├──12.4 实操：用Excel预测成交量.mp4 10.77M# b8 \6 u* v! j4 N- h4 [
| | ├──12.5 实操：用Excel预测双11规模.mp4 69.70M
, ~4 v+ U3 h/ j3 o3 f- k, g| | ├──12.6 用SmartMining构建回归预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 142.59M
0 b% b0 m9 q6 g2 Q. q! V| | └──12.7 用SmartMining构建分类预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 83.37M
# } b Z# l2 m! a! q; ~| ├──第13章：客户分析
5 n' X. G, c; Z" A+ s1 p N| | ├──13.1 RFM模型原理.mp4 27.51M- Z6 |( \ e' [1 z% W
| | ├──13.10 用Power Query分析客户评价词频.mp4 32.31M
3 s1 J# T( y |. @9 A5 p| | ├──13.2 用Power Query计算RFM指标.mp4 75.47M$ Q- n) r& t1 L! [' R* [0 d6 z
| | ├──13.3 用Excel分析客户分组.mp4 13.60M
% b, R. ~3 f2 t% o, z+ c+ U; E| | ├──13.4 用Power Pivot计算RFM指标（链接回表操作）.mp4 14.64M, k U P4 N+ ?7 Q2 X/ [6 K C
| | ├──13.5 通过商品给客户打标.mp4 38.53M
) Q# {: y7 c( {2 D, q| | ├──13.6 通过收货地址给客户打标.mp4 12.62M
( H% S6 a3 j* j! U, s% ]+ X0 A8 {| | ├──13.7 用SmartMining构建RFM模型.mp4 44.25M. ~2 Y& l4 m h' O/ i! Q1 D2 S
| | ├──13.8 用SmartMining对客户进行聚类（建模及调参）.mp4 40.11M, I* I. n0 k! p, R" ?/ X
| | └──13.9 分词原理及API调试.mp4 65.06M+ A0 ?: [4 ~7 r& C' C$ r* _
| ├──第14章：直通车与关键词分析 7 ?4 d! K/ R7 s( w% H: v2 Y$ d
| | ├──14.1 直通车基本原理.mp4 117.27M; _7 \2 y3 f8 r8 V7 F6 ?
| | ├──14.2 用Power Map可视化直通车地域投放数据.mp4 61.49M- W) ^* q% H. N2 `+ ]
| | ├──14.3 用Power BI构建直通车数据看板.mp4 35.78M
# H4 a7 F9 V: ?: ~2 _( J, ?| | ├──14.4 用Power Query合并文件夹表格.mp4 59.80M
1 g5 T5 ]3 C/ x- t| | ├──14.5 用Power Query实现关键词词根切割.mp4 24.29M
* J+ a. Y! N& ~ \5 q| | └──14.6 用Excel构建词根分析模型.mp4 82.57M
. }$ D. O9 g8 {2 ?| ├──第15章：基于Power BI的活动效果分析
0 k2 a; u% o% y| | ├──15.1 活动分析的维度.mp4 10.92M
/ Q, t B" o6 L1 R7 I| | ├──15.2 数据的准备工作.mp4 26.81M
7 O- D! G1 W# W# t) k| | ├──15.3 日销与活动对比.mp4 18.26M
* u; V, e& x. x2 S# ?| | ├──15.4 活动前中后走势分析.mp4 4.54M
: v' S3 p& O8 m3 C7 g5 ^| | ├──15.5 活动目标达成度分析.mp4 9.26M4 ^9 C8 b/ Y' C$ I1 w8 z5 e
| | └──15.6 爆发系数计算.mp4 28.15M8 i% Q' V0 v' j* m; n7 F2 J
| ├──第16章：产品分析
* S4 N9 K3 _% v* V| | ├──16.1 建立模型的流程.mp4 110.52M4 U& D4 j6 ?5 L; c
| | ├──16.2 数据的准备工作（导入数据、计算复购率等）.mp4 61.71M* u( Z% h4 Q c* m) [
| | └──16.3 用Excel建立产品分析模型.mp4 128.86M
1 _& q) |: _, w& D. e% q| ├──第17章：购物篮分析 9 B x! F/ \4 G
| | ├──17.1 数据的导入与处理.mp4 15.20M
; N0 F; [% `4 Y5 H g| | └──17.2 用SmartMining实现购物篮分析 应用Apriori模型，建模及调.mp4 99.31M' i& Y' [) \! p: j8 n* x5 P( i
| ├──第18章：库存预测 6 D9 n& l1 w4 F& Y0 S% o" J
| | ├──18.1 库存预测的维度.mp4 23.26M
6 X# }) Q% ~! v. Y# e| | ├──18.2 数据的准备工作.mp4 8.11M
l# K6 B5 [0 M# j x1 B0 Y5 D| | └──18.3 用Power BI搭建补货预测模型.mp4 117.45M6 a2 Z" g6 X9 n! t* c `
| ├──第19章：VBA提效 0 d+ j$ V2 |7 N( U: l6 C
| | ├──19.1 VBA的作用.mp4 6.13M
' B) p# a' H' R) p$ D6 @& E| | ├──19.2 Excel宏录制.mp4 28.87M
3 ? K- M: p! D; ?* O0 n| | ├──19.3 VBA的编程基础.mp4 177.18M
% V) V5 ?. Q2 a: l7 j| | ├──19.4 VBA的条件语句基础.mp4 106.06M
. c8 A. ~8 T H" f1 A| | ├──19.5 用VBA的条件结构实现报表的联动功能.mp4 111.09M
# ?, @8 o% n# e+ B! u| | ├──19.6 VBA的循环结构基础.mp4 87.33M7 ^) n1 f8 T+ w0 S5 j- ]
| | └──19.7 用VBA的循环结构实现自动识别关键词词性功能.mp4 84.50M6 M$ @8 }5 v5 q/ r9 [
| ├──第1章：Excel基础
! i; j \' ?% w: H8 E( q| | ├──1.1 工作簿与工作表.mp4 14.53M/ V, R" I- `# H' B
| | ├──1.10 数据透视表.mp4 125.13M
0 |3 }) o& H3 A7 Q3 l$ g| | ├──1.11 数据透视图.mp4 75.03M! N- Y4 i0 f$ [" d& V% J( B
| | ├──1.2 表格与区域.mp4 34.42M
3 E% S2 V. P2 ~4 _" C& ?5 \| | ├──1.3 查找和替换.mp4 11.52M. y! z4 r, U2 S# R) z
| | ├──1.4 排序和筛选.mp4 35.79M
3 {5 L3 e- I0 m% t+ N# D7 K' d| | ├──1.5 拆分列.mp4 28.01M
4 J, u4 |. G5 J% ~. z: s' Z| | ├──1.6 自动填充.mp4 32.28M8 ?6 T: n& A, f( J
| | ├──1.7 设置数据类型.mp4 36.93M5 A# v: u* f: E5 R* z1 ^ D
| | ├──1.8 冻结窗格.mp4 17.92M
4 I( k( h" X5 y# L$ w| | └──1.9 条件格式.mp4 42.14M
6 m6 e5 f) R( w5 }) \| ├──第20章：数据采集 3 b9 k# R; c! L
| | ├──20.1 了解HTML.mp4 11.27M- O( N0 O. C2 J- e0 G5 n
| | ├──20.2 写一个简单的HTML文件.mp4 32.69M
; v2 F5 m5 p5 Q6 K" C| | ├──20.3 HTML请求原理.mp4 45.64M) I) _; g5 O/ b" @# u
| | ├──20.4 实战解析淘宝HTML.mp4 108.44M
3 k A: U$ D/ w8 a/ ~) v) ]| | ├──20.5 使用Power Query采集淘宝PC端搜索下拉框推荐词.mp4 87.86M- K; e/ w9 _* f# V5 M+ L
| | ├──20.6 使用Power Query采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 103.48M
9 x, _3 o8 S, l( j9 X* || | ├──20.7 用VBA采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 124.38M
: E& I. Z& ^0 H7 b* W| | └──20.8 用VBA采集直通车数据.mp4 140.74M
1 w! f3 t0 X! }| ├──第2章：Power Query基础
o* M9 A( ?# e4 U, T| | ├──2.1 初识Power Query.mp4 34.39M- v; u- B4 J% c
| | ├──2.10 添加自定义列.mp4 18.49M; `! N. J$ A0 Y8 j& Q8 V- v: M
| | ├──2.11 M语言函数介绍.mp4 34.10M
' K& c( B; J( }| | ├──2.2 导入数据.mp4 27.40M
; {- R3 I `8 A4 F: w6 E3 h2 u. R| | ├──2.3 设置数据类型.mp4 30.92M* G! P! H! `4 Y
| | ├──2.4 排序和筛选.mp4 15.78M; o8 {, E& I) a
| | ├──2.5 拆分列.mp4 7.63M
) s5 B' w6 a, P+ B| | ├──2.6 分组汇总.mp4 11.58M( V1 a. J0 s! K2 G" N* |
| | ├──2.7 合并查询和追加查询.mp4 17.62M
) }/ H5 b, l! F+ a& C+ _" {| | ├──2.8 透视列和逆透视列.mp4 11.15M
' m, y. d( w5 u| | └──2.9 文本提取.mp4 14.16M, w. a5 W. F- X z, q7 F
| ├──第3章：数据库基础 2 s; g' T& t8 M+ h8 a% Q2 g: z/ L
| | ├──3.1 MySQL介绍.mp4 39.24M
3 e# m' I: N/ o3 T' w| | ├──3.2 使用Navicat管理电商数据.mp4 118.81M
. \! v4 l+ i# U2 a$ J| | ├──3.3 创建视图.mp4 43.65M
/ e- k2 \$ f- o: Q9 u5 [| | └──3.4 用Excel连接数据库.mp4 33.20M8 |! D0 Z7 F0 u. X( ?+ V; j0 N* t
| ├──第4章：Power Pivot基础 5 ~# {' V u( s: l& Z4 p4 k
| | ├──4.1 设置ODBC数据源.mp4 26.55M
7 c- D N2 j( l2 m) E" ^| | ├──4.2 导入MySQL数据.mp4 43.89M
" Y7 i8 M1 U# P/ X) ]| | ├──4.3 关系型建模.mp4 50.75M Q* w: P, M6 _4 g# S6 P" ]
| | └──4.4 Power Pivot建模分析.mp4 69.46M
0 M: K3 ?$ @9 o2 }' j0 Q| ├──第5章：Power BI基础
2 [9 a7 E: c0 g: w8 h& \| | ├──5.1 Power BI简介.mp4 6.88M6 x- ?6 y* w) ]6 M/ d" K6 [
| | ├──5.2 PBI数据库连接与数据获取.mp4 13.46M# w' D B& V! E& b7 Y* U. R. I
| | ├──5.3 PBI关系建模.mp4 8.09M" ~1 T% S4 y* H% [7 H, [7 \
| | ├──5.4.1 PBI数据看板制作.mp4 26.88M
G# B- Z& Z6 O$ g: Y| | ├──5.4.2 PBI数据看板制作.mp4 43.71M
3 Q* O" ~, q3 S, Y* H7 i| | ├──5.4.3 PBI数据看板制作.mp4 31.50M
) H# Q4 d; J; }* D' B$ |% z| | ├──5.4.4 PBI数据看板制作.mp4 37.58M- o8 b o! K: j- U" i2 Q1 n
| | ├──5.4.5 PBI数据看板制作.mp4 45.52M" O- d9 U7 G- `' Z4 w8 Z, g1 F' k( `' f
| | ├──5.4.6 PBI数据看板制作.mp4 44.82M
- s; Q3 C, _* M| | └──5.4.7 PBI数据看板制作.mp4 47.80M
: S6 p4 n6 E( }0 c4 W0 U) Q| ├──第6章：数据分析入门篇
: i* f) i4 g) x7 p7 w| | ├──6.1 用对照思维分析数据.mp4 50.38M- I4 p$ ~: X- k1 V0 X
| | ├──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
1 a; Z! V' R+ V, w| | ├──6.11 信息图的基本元素.mp4 9.20M8 t* i' h* ]5 ?$ u& A. {- t
| | ├──6.12 信息图的选用.mp4 15.73M
" [5 }! x- W* \( k| | ├──6.13 用Excel绘制折线图与饼图（趋势分析与占比分析）.mp4 42.02M
* M. Q# `; }# @. @3 || | ├──6.14 用Excel绘制柱形图和直方图（价格区间分析）.mp4 34.03M
6 g: r: A c/ y7 X* I# F7 X& s| | ├──6.15 用Excel绘制雷达图（客服人员表现分析）.mp4 30.33M' h: F: C- G7 ^8 W# _
| | ├──6.16 信息报表的设计排版.mp4 19.15M
\% D# M( I2 y2 P* Y; f| | ├──6.17 SWOT分析框架助你看清态势.mp4 78.49M2 H+ f( D5 n) B
| | ├──6.18 5W2H分析框架助你理清思绪.mp4 29.60M
- ~5 X" R% d3 Y( F+ G& h9 E| | ├──6.2 用拆分思维分析数据.mp4 55.02M
5 j9 P( z0 h5 _# r; i- u& u$ k| | ├──6.3 用降维思维分析数据.mp4 25.41M
4 E) {& k" d9 e& b' r; J5 m| | ├──6.4 用增维思维分析数据.mp4 16.29M
/ u" j9 h6 y. i7 n# Z- l0 B5 K$ y| | ├──6.5 用假说思维突破僵局.mp4 34.63M
2 b1 o$ X0 u# [) a2 L| | ├──6.6 对数据的基本认知与术语.mp4 20.01M: r5 ^9 H) v" K
| | ├──6.7 数据指标体系.mp4 48.87M) |/ J+ f H' F9 k0 _9 L% [6 v
| | ├──6.8 常用的描述性统计指标介绍.mp4 45.50M* ]) |2 ~4 q1 Z {$ Q4 H0 O
| | └──6.9 用Excel计算描述性统计指标.mp4 135.69M
2 Y: b( I" r: t$ s ^| ├──第7章：市场与规划
' N2 l$ R+ | |" V1 x| | ├──7.1 市场分析的作用.mp4 13.92M. G$ l3 h: {3 a2 b. E; q( I# x
| | ├──7.10 用Excel实操实操市场分割.mp4 40.33M
4 h3 j+ g1 h ?| | ├──7.11 用阿里（1688）指数分析细分市场.mp4 10.18M) A# U! |% L5 o! b# y
| | ├──7.12 用新阿里指数分析市场.mp4 10.93M9 Z9 l) G- l- R$ G
| | ├──7.13 判断是否要进入某个市场（综合课）.mp4 361.04M) X" w8 O* c9 T* D& \6 N/ V
| | ├──7.14 盈亏平衡点、固定成本和变动成本的概念.mp4 11.12M" |9 Z8 t. w$ q- O/ ^' \8 o
| | ├──7.15 确定业绩目标及目标拆解.mp4 18.97M- c4 A& \' m! ?6 {7 h
| | ├──7.16 用Excel设计盈亏预测模型.mp4 100.48M
# r$ B9 G0 x4 V7 X2 H. q/ t| | ├──7.17 用Excel拆解业绩目标.mp4 52.03M
. E X" D0 j% L| | ├──7.18 用Excel设计店铺运营数字规划模型.mp4 176.18M
4 z. B0 t9 G- c" @: \| | ├──7.19 选品渠道的特点.mp4 91.07M
" W ^' }: `+ b% ~| | ├──7.2 市场分析的思路.mp4 74.70M9 [# t' k8 C+ ^1 Z3 [
| | ├──7.20 选品建议.mp4 58.57M
A# }5 Y# ?' K% O8 V- F8 _| | ├──7.21 数据参考及产品矩阵.mp4 17.39M
, \# @2 o& X* `' Z/ h4 D| | ├──7.22 现金流概念.mp4 5.84M! w1 E" ~# n. ?4 n
| | ├──7.23 用Excel设计现金流表.mp4 185.42M' s- L6 E% N4 \2 j) w2 q
| | ├──7.24-25 资金周转率和周转天数的概念和计算.mp4 7.24M
/ ~9 [2 [5 b Z2 k( C k) y/ K+ ?; N| | ├──7.3 市场选择的方法.mp4 25.11M3 y$ L% S3 C* t& o* v) C/ ~- T
| | ├──7.4 判断趋势的指标：同比和环比.mp4 11.73M
( a& L; Y' E) i3 [( R| | ├──7.5 用Excel计算同环比.mp4 54.26M
$ \4 r1 W$ [# @1 ^8 f$ d9 M9 J| | ├──7.6 判断集中度的指标：饱和度、集中度和占有率.mp4 35.00M
" ?4 W, p, m# s0 B: q7 p8 S$ \| | ├──7.7 用Excel计算饱和度、集中度和占有率.mp4 40.86M, ?' b, T% |+ O1 F, u! y# _
| | ├──7.8 用Excel设计市场分析报告表格.mp4 46.62M
$ \( [; T6 X/ C$ k$ a. d! L| | └──7.9 关于市场分割（细分）.mp4 85.93M, y# E6 `. n0 K+ B: Y
| ├──第8章：订单财务核算 0 _& |- b/ f) J
| | ├──8.1 订单相关报表的逻辑关系.mp4 63.49M. ]( V- z2 `! _
| | ├──8.2 数据的准备工作.mp4 44.52M
: ~% g! w Y i1 i+ d( K; p| | └──8.3 用Power Query计算利润.mp4 75.29M) B9 U. a9 g! _- O
| └──附件：相关表格（仅供参考）.rar 2.70G
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3 U/ Q( r$ N: e1 `/ ?0 A& a
6 R. V: m C& Y) @; v5 k
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6 c M. R3 ^9 J) H4 @资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见8 I9 o0 R: X% Y2 s3 k
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5 A- u; e V2 [* p1 ^8 Z2 ]* h! D- G1 j8 C, A) M9 X
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发表于 2023-5-7 08:12:01
好好学习。。。666