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( C1 f# S( M7 s) }) x" J数据分析合集
+ f+ e% x5 m; D# b5 Q) K├──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 k' b7 S$ u# A" m0 r6 j% V0 Z
| ├──第01章 电商数据分析师的职业图谱
' I$ c, i3 p: C! V| | ├──1 什么是商业分析师 .mp4 57.27M' h3 B0 w' \+ ~. O' `
| | ├──2 商业分析师，解决什么业务问题 .mp4 27.48M: N- c/ i# ^' p
| | ├──3 成为商业分析师 .mp4 32.32M1 Z0 q! \- e& P( s
| | ├──4 商业分析师的进阶之路 .mp4 24.20M( |3 Y2 n7 o+ Y3 N' [6 n
| | └──5 透过岗位理解业务 .mp4 29.02M7 w: k1 _" s r6 p$ c
| ├──第02章 电商数据分析师的技法修炼
* y7 \6 p* J. Y6 k3 a6 f" Q| | ├──1 数据分析入门指南 ' e& G8 v. v% C/ B. E: o7 K
| | ├──2 一切分析之基础 4 [- Y$ {9 D. z0 C, t3 e& j# Z
| | ├──3 筱说图表：0基础到图表达人
6 ]6 V5 C4 L* C7 ~+ q: E| | ├──4 SQL技能 7 H" h1 ]0 w% _1 g$ M
| | └──5 Python新玩家的上手攻略 - _# a) b$ C8 e# R
| ├──第03章 实战（一）：数据分析师的宏观视野
( T9 \. m2 c5 s| | ├──1 格局：如何从外向内看业务的机会和风险？ ! I* ]8 b! v9 D% o2 ~, v
| | ├──2 框架：业务要如何自我审视？——电商指标体系 % ?2 _3 [8 x, m# Q9 @6 @
| | └──3 目标：业务要如何达成目标？——KPI管理 ; g% R0 g& n; ?
| ├──第04章 实战（二）：人 · 全链路用户分析 & |7 c2 h# u6 w! _1 |/ r1 J
| | ├──1 拉新——从渠道看如何获取用户
% ~' a' b5 U: b$ A% G# v I| | ├──2 电商用户数据分析的内功与招式 ( I7 ~8 U& q; H( c8 X2 F. ?' x
| | └──3 从数据到用户，探究现象背后的原因
0 T) G9 f( |1 x( M| ├──第05章 实战（三）：货 · 商品分析
* U7 N2 v `: F/ t; d7 k$ D, E" Y| | ├──1 玩转商品——从电商的核心要素说起 ; ~- ~' x1 s7 ]4 X
| | ├──2 品类管理 % {# B) O# n* C7 e6 U
| | └──3 打造爆品橱窗 N) T( R7 j' f) C
| ├──第06章 实战（四）：场 · 数据分析师的双11 ; `' M7 A) S; j' u
| | ├──1 活动分析的三个阶段 6 [1 R) M3 ]: o; W4 |0 ?/ R
| | ├──2 活动分析典型分析框架剖析——以双11“红包”项目为例 + z- x4 @; ]4 p; v
| | └──3 大型促销分析项目管理方略
# d& T- ? E! Z# P! j$ N| ├──第07章 实战（五）：不容忽视的品牌要素 I( d" D& i' }" ^2 F0 [# d) n
| | ├──1 理解业务——什么是品牌管理？
. S" J& n* d1 X2 S% q$ T* r1 P| | ├──2 心智占领——如何支持你业务的品牌定位？ 1 Q0 Q! j6 f+ }2 ~: |! I/ x8 p7 R/ R4 Y
| | └──3 如何建立监测机制，实现价值点管理？
* J5 h) ?) A$ _% D6 l' o| ├──第08章 复盘：0到1成为数据分析师 % Y, @) ^! A4 ?& g$ r, l' O
| | ├──1.1 你的数据分析知识图谱 .mp4 116.53M. P% C$ k( P4 l
| | ├──1.2 你的数据分析实战宝典 .mp4 18.27M
. J* w8 c4 f+ r2 o| | └──1.3 从1到2 .mp4 19.79M/ L7 c* l. q: r; e
| ├──第09章 延伸：职场秘籍 . k+ p# G' o) C0 Y4 ~
| | ├──1 如何给业务方讲一个好故事 .mp4 86.00M
& u2 j% E% T0 Z" z5 ^| | ├──2 知识的游牧民族 .mp4 25.16M
& w& h$ f( h( Y8 L| | └──3 数据分析师的终身学习规划 .mp4 19.24M
6 ~5 I. K3 @7 }7 E| └──第10章 直播课 - N- b, `* i* Q/ v, A: w6 H' T
| | ├──01 网易商业分析师面试都在面什么 .mp4 525.72M8 ]/ A4 B; l! V8 F* b: `
| | ├──02 从数据比赛入门到商业分析实践 .mp4 287.65M$ e/ F0 t& ?# ^7 D
| | ├──03 如何与业务方沟通协作，驱动业务提升工作价值 .mp4 352.08M5 ]6 a9 u, o1 A0 n( I! i$ F/ L% B
| | └──04 数据如何驱动用户增长：概念简述+关键环节剖析 .mp4 310.57M0 D8 _) i- j3 ^" m4 x- V- F- ~/ |
├──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）
/ D6 M7 I3 S$ l; X6 T+ ~| ├──01 为什么要学习商业数据分析.mp4 44.15M# n6 }7 k1 h! }8 W
| ├──02 数据分析行业的趋势.mp4 11.66M% _! w; A& p4 C6 B5 L+ C/ d6 P; N
| ├──03 学好数据分析后的职业发展.mp4 10.28M
5 W( J' V0 W) H+ a. }6 A| ├──04 什么是大数据.mp4 18.35M% h3 z+ m9 h: ~! s. \( Z2 X" A
| ├──05 数据分析的流程以及要求.mp4 35.29M
8 T- t, _* c0 @2 ~2 z2 R" j| ├──06 数据分析如何应用于商业领域.mp4 9.23M$ f( m3 ~6 D- s: S8 b
| ├──07 商业理解能力培养.mp4 36.10M2 K) f3 }0 U4 }& x4 C- l
| ├──08 流程案例分析.mp4 5.03M; c! w% P! O2 g6 M# b/ N4 @
| ├──09 SWOT战略分析模型.mp4 41.66M
r6 `3 z0 l/ J6 [| ├──10 波特五力战略分析模型.mp4 35.27M
M' D: O1 z; r| ├──11 数据分析能力.mp4 5.59M
- \* N) ?! G* N( S) [ z| ├──12 数据收集.mp4 17.31M
; ^0 X8 E6 J u5 Y/ W& h6 x| ├──13 数据清理.mp4 15.45M
6 l7 ]1 h+ k- u6 p8 z5 y, w9 q| ├──14 数据分析.mp4 41.56M( Q/ v$ Z% g% d, O5 n0 }4 P, {
| ├──15 数据报告.mp4 7.88M$ i+ Q2 C0 U/ o/ V
| ├──16 数据分析常用软件Excel,R,Python.mp4 21.60M
0 S; ?$ Y: f4 X4 || ├──17 如何利用R做好数据分析.mp4 34.37M# Y9 z9 ]+ c: z3 q3 X1 G
| ├──18 R语言入门.mp4 273.32kb+ B" f, U* W8 I9 N h
| ├──19 R语言入门2.mp4 616.55kb
* h- \, p- `: h @0 z7 P| ├──20 R语言入门3.mp4 277.37kb
+ I) h1 D, O% r5 x/ Y% J$ \8 P| ├──21 R中如何实现数据分析.mp4 33.00M
9 S4 o- T8 Y' o) h| ├──22 函数frame.mp4 1019.53kb
6 ~4 Z6 T: C/ B9 u| ├──23 函数duplicate.mp4 141.98kb
+ x$ Q' p; D8 C8 ]# b, X| ├──24 函数hist.mp4 4.09M
( O) H9 E+ j( ?- o| ├──25 函数plot.mp4 291.97kb
) r3 B8 J- F* Q* s| ├──26 函数pie.mp4 546.90kb
- | M3 \. n7 T| ├──27 如何将分类算法和聚类算法在R中实现.mp4 8.97M
. v# A3 w7 ]7 Z7 f| ├──28 决策树分类算法.mp4 7.70M4 u; |) C" ~+ G3 I6 [
| ├──29 kmeans算法.mp4 6.55M
. D4 {2 Z1 t! m x+ w! h| ├──附件1：SWOT案例 .pdf 238.45kb
6 X$ Y0 f! [1 z5 Q: b0 W# w$ l* r0 b7 ?| ├──附件2：沃尔玛案例——SWOT课后测试.pptx 320.39kb# p2 j! W% f/ W$ z4 E
| └──附件3：沃尔玛案例——SWOT课后测试（老师答案）.pptx 320.45kb
$ P1 q( }2 N6 q├──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 P9 }8 b/ s9 q6 [, m- ]
| ├──第0周 先导课
* b8 _6 P1 ]' j$ h. ^( P| | ├──0.1 为什么需要七周.mp4 30.08M
, E8 X- C O! ~, O| | └──0.2 应该怎么学.mp4 16.36M8 G* _3 T0 g0 p* N8 W) O, [' A
| ├──第1周 数据分析思维
; q s/ {+ V) w- `& Y; b6 C| | ├──1.1 为什么数据分析思维重要.mp4 3.45M
. T& O/ A% n) M$ x, V( P6 I| | ├──1.10 数据分析的思维技巧（六）：对比法.mp4 8.20M: F$ q o+ d; Z! z$ j' o3 E
| | ├──1.11 数据分析的思维技巧（七）：漏斗法.mp4 2.01M& z. y6 }7 Q0 }5 |* R; q) r
| | ├──1.12 如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4 17.33M! H# u" T" a& v+ J2 B, v) o0 x
| | ├──1.2 数据分析的三种核心思维（一）：结构化.mp4 45.06M. g- T8 S& F% J2 x9 g* P( Q |
| | ├──1.3 数据分析的三种核心思维（二）：公式化.mp4 33.62M
, }) H+ x0 {9 i: u| | ├──1.4 数据分析的三种核心思维（三）：业务化.mp4 24.50M
/ {6 G, L, H! p, C| | ├──1.5 数据分析的思维技巧（一）：象限法.mp4 7.12M. r" ?; a' L0 m) W+ k" b
| | ├──1.6 数据分析的思维技巧（二）：多维法.mp4 9.49M' p9 q5 B4 D- x4 I* P& V
| | ├──1.7 数据分析的思维技巧（三）：假设法.mp4 15.08M% m6 Y! b1 Q6 M
| | ├──1.8 数据分析的思维技巧（四）：指数法.mp4 37.29M6 J3 X! b% b2 E# q% E
| | └──1.9 数据分析的思维技巧（五）：二八法.mp4 5.69M: g. G9 G1 ?0 y6 K" D
| ├──第2周 业务知识 . E) t; `5 i3 S/ Z# j: t# c
| | ├──2.1 为什么业务重要.mp4 4.40M, m, G6 V/ d; T! a$ A7 Q. u' }
| | ├──2.10 市场营销模型.mp4 7.01M
" g( j) P6 D5 z, h: \) o| | ├──2.11 AARRR模型.mp4 9.36M
/ o2 l1 w/ |4 W2 G# E| | ├──2.12 用户行为模型（内容平台）.mp4 6.56M
+ v, W# k& g& J- A& D| | ├──2.13 电子商务模型.mp4 3.99M
( S! {# W) b( j4 q3 u| | ├──2.14 流量模型.mp4 5.32M, \; e$ T- Q4 ?" ~- ]+ K% J% g
| | ├──2.15 如何应对各种业务场景（上）.mp4 5.94M* r0 R- x L3 l; Q: c p
| | ├──2.16 如何应对各种业务场景（下）.mp4 47.23M2 v% O7 `1 x+ b
| | ├──2.17 数据管理.mp4 2.84M
; p- P0 ?8 w. R& F| | ├──2.2 经典的业务分析指标.mp4 18.83M
5 ~1 V( K' S; [6 I7 J| | ├──2.3 市场营销指标.mp4 14.17M
: f, V0 J8 s& p( N4 r+ _' K| | ├──2.4 产品运营指标.mp4 26.76M
1 ~+ o A6 w8 j" P| | ├──2.5 用户行为指标.mp4 9.88M5 B$ D4 i+ J1 Y; C6 v/ R4 A0 _9 q
| | ├──2.6 电子商务指标.mp4 6.20M7 Q0 \. Z9 _# Y
| | ├──2.7 流量指标.mp4 12.20M
) M' ~, V* w+ N4 ?1 W| | ├──2.8 怎么生成指标.mp4 6.40M
' }) j+ ~$ W2 [# q( w4 {7 c, || | └──2.9 如何建立业务分析框架.mp4 1.42M
: v7 p4 @: F k! b. y5 h* h% D| ├──第3周 EXCEL ) Z5 b _ C' O( s
| | ├──3.1 为什么要学习EXCEL.mp4 12.59M
% ]4 b& _3 v' m5 Z9 ^| | ├──3.10 Excel的常见技巧——数据引用.mp4 24.55M, l& V. P6 r9 w! a, u1 w" O
| | ├──3.11 用Excel进行数据分析——餐食数据（一）.mp4 62.64M# d7 c3 ]5 g1 w2 u+ e j$ v: K4 C: b1 U
| | ├──3.12 用Excel进行数据分析——餐食数据（二）.mp4 72.24M
) I3 r: |9 u% P* ]| | ├──3.2 文本清洗函数.mp4 12.70M" a3 U0 m. U/ l
| | ├──3.3 常见的文本清理函数.mp4 91.02M% b- z: r( {+ d
| | ├──3.4 关联匹配函数.mp4 53.27M
& D9 j8 t3 b* N) m. Q+ R| | ├──3.5 逻辑运算函数.mp4 35.99M
; y5 Q; w" w+ g2 e8 M7 n| | ├──3.6 计算统计函数.mp4 53.18M
4 P' F5 S; f9 r# w$ ^| | ├──3.7 时间序列函数.mp4 12.50M# ]3 K: F9 D/ j3 j8 |+ ~
| | ├──3.8 Excel的常见技巧——快捷键.mp4 81.13M
! `/ J9 C9 m' C ~5 D; `" b| | └──3.9 Excel的常见技巧——数据分析.mp4 20.65M
6 W6 b* f( P4 P0 S/ P$ u6 @: p3 y| ├──第4周 数据可视化 T' x) y8 U/ e" E2 z* K7 h3 W
| | ├──4.1 数据可视化之美.mp4 16.18M
: }# k9 n0 a+ N9 D| | ├──4.10 甘特图（二）.mp4 17.44M! a5 [6 P( D+ z4 w6 l* u
| | ├──4.11 标靶图（也称子弹图）.mp4 23.74M3 q3 m. F) b$ w$ ]# j
| | ├──4.12 杜邦分析法.mp4 49.43M
1 A: _5 x" c6 z0 @# f| | ├──4.13 Power BI入门.mp4 29.13M5 o( h X0 \; b' Q: k
| | ├──4.14 Power BI基础功能.mp4 52.92M/ f( P W/ Y3 {( J0 |; R
| | ├──4.15 Power BI操作技巧.mp4 36.51M
; ?( q2 }/ b0 D9 P* r. T6 F| | ├──4.16 用BI进行数据分析（一）.mp4 103.11M* W# {5 v0 _+ A! [
| | ├──4.17 用BI进行数据分析（二）.mp4 73.05M% L, `9 ^, e% h/ j& A M, a
| | ├──4.18 Dashboard.mp4 27.14M0 V. Q) E1 j6 I7 L
| | ├──4.2 常见的图表类型与应用.mp4 15.99M
1 o4 l. b T+ @- H$ U$ x, Z6 x. m| | ├──4.3 常见的高级图表.mp4 17.32M
5 O8 u; v, {9 W0 n: }4 {- S$ s) z| | ├──4.4 图表绘制.mp4 17.64M1 E. B8 c$ g; U( D4 H
| | ├──4.5 Excel绘图技巧.mp4 21.26M$ E2 ~( u5 m/ l' q& E4 O- A, T
| | ├──4.6 散点图.mp4 21.17M% r" ^( |/ M% \
| | ├──4.7 辅助列.mp4 27.62M6 ]: ~" w% d0 y' n+ y/ k
| | ├──4.8 图表组合.mp4 37.51M
9 q- M# l% ?: x. n. F| | └──4.9 甘特图（一）.mp4 31.12M
3 c1 n& a7 S# `! d2 D8 v& |6 j| ├──第5周 MySQL
- N0 w+ |* A- y5 S! y| | ├──5.1 MySQL安装.mp4 14.61M
/ P. b) O2 X k+ y| | ├──5.10 SQL join.mp4 65.72M
# v. s; u4 m( n( L( P1 O0 L3 C- U| | ├──5.11 SQL leetcode.mp4 41.87M- {% a" T8 e- g) M& |7 \
| | ├──5.12 SQL加载.mp4 14.69M
. ]$ f7 e! d _& Z. \ `0 }) b| | ├──5.13 SQL时间.mp4 12.75M2 C/ ?+ w& k0 W
| | ├──5.14 SQL练习（1）.mp4 46.85M
9 J1 z" |' j, ~% ~) r| | ├──5.15 SQL练习（2）.mp4 39.58M
: G( r H& f# G' F; f1 i! C| | ├──5.16 SQL连接Power BI.mp4 20.74M B; z; D4 x, q8 }* X7 R
| | ├──5.2 数据库.mp4 26.38M
) g, e% `9 S2 _ X2 U1 b0 f| | ├──5.3 数据库实操.mp4 55.04M
+ e5 f0 ~1 l% Z" Y| | ├──5.4 SQL select.mp4 50.00M
, d8 m& o9 t" f: ?7 o& l| | ├──5.5 SQL条件查找.mp4 21.49M4 x/ J& E0 N( b
| | ├──5.6 SQL group by.mp4 13.49M
0 S% N2 i+ o$ p$ ]% M| | ├──5.7 SQL group by高级.mp4 28.34M0 ]% G( Q& _" b& a
| | ├──5.8 SQL函数.mp4 25.31M
: r! z% X/ y6 o2 T2 t! t& r2 }/ n| | └──5.9 SQL子查询.mp4 28.68M
* Z9 T3 Z# t# K2 Q( X| ├──第6周 统计学
* b- F2 W0 R3 B' C| | ├──6.1 描述统计学.mp4 17.43M0 j- R8 I9 t' H$ E0 W# K' W( O* F
| | ├──6.2 分位数.mp4 16.05M
" Z/ p. z% q D5 P3 N+ l: F" E| | ├──6.3 标准差.mp4 38.99M: R, i& f1 b9 q: S
| | ├──6.4 权重统计.mp4 51.22M
) l5 C5 d- }" R" t5 Y7 u! e| | ├──6.5 切比雪夫定理.mp4 30.29M7 F! a' x: z1 L5 q t" U
| | ├──6.6 箱线图.mp4 41.85M
- |7 m. c3 r a| | ├──6.7 直方图.mp4 54.20M. K( n N1 i& T2 ~/ r
| | ├──6.8 概率.mp4 26.62M; W. p2 b |6 S1 P( d4 U" B
| | └──6.9 贝叶斯定理.mp4 39.12M
4 v$ i* B8 T$ ]" N| └──第7周 Python % B6 X/ |, J, @3 i# j# Z! O+ a
| | ├──7.1 Python入门.mp4 26.16M1 ^7 p0 l% C2 K" B; S" l& a& u
| | ├──7.10 Pvthon循环进阶.mp4 13.98M
5 N! r: D" j5 j| | ├──7.11 Python函数.mp4 29.91M3 a% {5 d% o, s; b: i; d
| | ├──7.12 高阶函数.mp4 16.77M; e3 P, i/ F; t6 q# u
| | ├──7.13 第三方包.mp4 14.29M! c/ M& P6 [3 T, t4 m& l- j' z( w) R
| | ├──7.14 numpy.mp4 15.44M# G' ~) g, h8 N) w. G, e" g0 {4 R3 h. l
| | ├──7.15 Python series.mp4 28.01M
/ u: |; A3 W# f; I$ D| | ├──7.16 dataframe.mp4 33.91M( C, w5 ?3 L* j0 A* R
| | ├──7.17 Python dataframe.mp4 47.39M
9 m T. R+ n% R( t" k6 e" u| | ├──7.18 read_csv.mp4 38.00M/ Z% b1 s0 t) ]+ B& K" C
| | ├──7.19 计算.mp4 62.31M
3 _7 ?4 a2 r# `6 @( o+ `) f| | ├──7.2 数据类型.mp4 29.20M
0 x; C& P8 P) T: M| | ├──7.20 Python groupby.mp4 32.20M+ I; M1 m5 N% N3 U
| | ├──7.21 Python Pandas关联.mp4 67.22M, @1 Q0 B: o$ K5 H
| | ├──7.22 Python Pandas多重索引.mp4 33.11M3 O- G$ c+ u9 H. ^! _3 |* E% D J
| | ├──7.23 Python Pandas文本函数.mp4 15.80M. [6 g4 X2 A# ~# x; V3 p! j
| | ├──7.24 Python Pandas去重.mp4 32.15M) t }! t' E) f/ |5 D3 A
| | ├──7.25 Python Pandas apply.mp4 28.26M
; d+ T. B: }3 R c. @0 g N+ D* O| | ├──7.26 Python Pandas聚合apply.mp4 39.41M" f/ t3 B* b! _3 j$ W- H
| | ├──7.27 Python Pandas数据透视.mp4 45.90M
4 \9 _2 t5 u* p. W* z| | ├──7.28 Python连接数据库1.mp4 55.41M
5 k8 N4 K y( n* ] _0 x; m| | ├──7.29 Python连接数据库2.mp4 26.58M& Q/ c6 r. c/ {9 w
| | ├──7.3 变量.mp4 12.47M
0 i( [+ G5 l% ^/ ^1 }7 z| | ├──7.30 Python连接数据库3.mp4 21.63M- u% Z1 C9 t( o% n7 _+ o
| | ├──7.31 Python练习markdown.mp4 10.15M' y# v- H4 ?+ r Y4 E
| | ├──7.32 Python练习（1）.mp4 32.74M6 v# V3 \: A* h/ _
| | ├──7.33 Python练习（2）.mp4 38.23M3 \/ U- E. D. c. Q5 t
| | ├──7.34 Python练习（3）.mp4 55.52M
- W8 ]7 `- B4 T# m| | ├──7.35 Python练习（4）.mp4 42.20M
w' w* T" t% F7 ?. T0 k+ Q% c4 J$ ^/ U| | ├──7.36 Python练习（5）.mp4 35.82M
7 i6 T% y3 D$ I! Q$ _1 Y| | ├──7.37 Python练习（6）.mp4 45.24M
6 L' q' J. b9 P% s5 W3 R$ e| | ├──7.38 Python练习（7）.mp4 44.01M' T; \# n1 b! U3 s; W
| | ├──7.39 Python练习（8）.mp4 26.83M
9 l8 h1 |* I, E- m" G| | ├──7.4 列表.mp4 27.12M
" d8 j5 s! k& B1 u! Z# _# k| | ├──7.40 Python练习（9）.mp4 24.87M
$ x6 _2 L# }0 e' T8 q| | ├──7.41 Python可视化（1）.mp4 15.04M7 E# q+ S; _& A& s4 y* q& G
| | ├──7.42 Python可视化（2）.mp4 21.92M
2 ~7 J" _3 X4 y( W# x; a| | ├──7.43 Python可视化（3）.mp4 14.07M
+ A, d3 B8 n3 i3 F3 X! m| | ├──7.44 Python可视化（4）.mp4 30.27M
- v* f1 {4 W: @- I+ ]' l| | ├──7.45 Python可视化（5）.mp4 12.99M, J8 t% N. v& R4 ^, a; Y! ]
| | ├──7.46 Python可视化（6）.mp4 16.39M1 g, b$ P: k/ \! G* A6 W. Z
| | ├──7.47 Python可视化（7）.mp4 34.34M
9 s* N5 J- X$ ^% ^- x1 n| | ├──7.48 Python可视化（8）.mp4 49.82M
W; S/ L- j, K! p. g| | ├──7.49 Python seaborn 01.mp4 7.44M0 k+ F6 t+ c1 J. W9 v- v
| | ├──7.5 列表进阶.mp4 11.49M
% m; N; a6 V9 g% U| | ├──7.50 Python seaborn 02.mp4 10.27M
4 Q V) \( C8 Z- Q| | ├──7.51 Python seaborn 03.mp4 14.56M3 o2 G" T6 V3 p+ P0 N4 A
| | ├──7.52 Python seaborn 04.mp4 15.92M. \4 V3 I9 \1 d: F3 J
| | ├──7.53 Python seaborn 05.mp4 11.87M+ a' G! y) ^5 o
| | ├──7.54 Python seaborn 06.mp4 9.89M- W- T" |' d& J" C6 p
| | ├──7.55 Python superset 01.mp4 5.59M4 u3 l v, M% d, z# x! u) {1 f: G
| | ├──7.56 Python superset 02.mp4 41.87M3 n- z3 C) Z' P, J. J0 h& F" C7 u
| | ├──7.57 Python superset 03.mp4 4.29M
$ R1 N$ X2 w8 M2 |$ x| | ├──7.58 Python superset 04.mp4 14.72M
* L% ?% E" p- ?| | ├──7.59 Python superset 05.mp4 70.54M: @, Q% C' V4 S
| | ├──7.6 字典.mp4 21.92M
- k" Q5 o: v0 c0 m| | ├──7.7 集合.mp4 23.05M
# \0 o3 u6 M! a" P9 L; y+ {9 N| | ├──7.8 控制流.mp4 19.28M# K8 k1 a% u/ Q: t, ^0 E" d
| | └──7.9 Python控制流循环.mp4 25.37M# K* [+ L3 H' @5 I+ c4 C$ t) D* ?
├──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 z! u2 w& I1 z7 b$ X
| ├──第0章 开课典礼
* C E* M5 r6 X! @7 || | ├──0.1 开刊词：为什么有这门课以及你将收获什么.mp4 19.98M/ v" m1 y% v" E
| | └──0.2 开课典礼.mp4 30.81M: a& @% h N' D, G, F+ y: O
| ├──第1章 数据分析是什么
4 v& L) h2 M/ Q+ i| | └──1.1 数据分析是什么.mp4 38.17M. E- C/ ^+ A; W6 p+ ?
| ├──第2章 数据分析的流程
/ S7 a; e+ E( W| | ├──2.1 数据分析的流程.mp4 184.36M
9 H5 A9 X/ E: y W+ p| | ├──小测试.jpg 320.15kb5 a5 b7 c3 m! o# T6 J
| | └──小作业.jpg 65.84kb8 L9 x' ]- V4 R- i" Y9 p0 S
| ├──第3章 如何做数据分析
- F# ] H) x6 \9 G/ M| | ├──3.1 数据类型及数据收集和整理方法.mp4 38.95M5 O7 V/ B9 k* \! E2 ^" _
| | ├──3.2 如何构建全面的数据分析体系.mp4 67.07M
; `3 W4 s" ^0 S# P. @9 F3 G* x; t| | ├──3.3 常用的数据分析框架.mp4 49.68M
/ b3 e, \( w4 n# W) p0 v& e! ?| | ├──3.4 常用的数据分析方法.mp4 49.16M$ A8 z2 `, \0 |/ h
| | ├──答案1.jpg 97.52kb
2 Y `; i0 O5 z| | ├──答案2.jpg 116.26kb7 u% {9 W6 l) G: y
| | ├──答案3.jpg 83.05kb" W/ @/ `" L+ x9 V
| | ├──小测试1.jpg 76.18kb
/ A8 |/ s, P0 g4 z, P| | ├──小测试2.jpg 72.29kb) ]' H3 F: _$ F
| | ├──小测试3.jpg 69.46kb
3 l2 f- y( c) n/ n! }1 e( j| | └──小作业.jpg 51.12kb
$ @1 f6 f. _3 f' |" o| ├──第4章 如何通过EXCEL快速实现数据分析
; F& ^2 j$ K/ D( Z5 c| | ├──4.1 Excel 操作方法—数据处理.mp4 78.32M
: O$ S( r* ]2 F) D+ \7 u! Q, P| | ├──4.2 Excel 操作方法—数据分析.mp4 61.23M
# I% C8 K& Z( {8 _7 r3 {| | ├──4.3 Excel 操作方法—展示.mp4 83.08M* _1 a9 l. u5 {0 O. ]0 X
| | ├──答案1.jpg 89.45kb8 K2 r9 N: ^; _" G
| | ├──答案2.jpg 53.94kb" q+ p) q4 }3 W$ F
| | ├──小测试1.jpg 71.24kb
- c1 [( _/ q2 M5 w| | ├──小测试2.jpg 44.06kb
; `, G! L0 G- P/ j0 ]| | └──小作业.jpg 62.10kb
! n6 A" w5 @. n6 S, h" u( f| ├──第5章 数据驱动运营实例
- ^/ J7 b# p4 d7 M, U| | ├──5.1 渠道效果分析.mp4 32.48M
( o: E4 s( P) P0 D: J# O| | ├──5.2 优惠券分析.mp4 28.77M- c- ]$ k3 l1 ~
| | ├──5.3 用户留存分析.mp4 29.18M
3 w0 ]9 |2 m! @8 \2 O/ P| | ├──5.4 商品分析.mp4 20.59M0 ~. {2 e0 z! P* [* w' e9 s* J4 Y
| | ├──答案1.jpg 119.87kb
8 T* m4 q. D; \5 m| | ├──答案2.jpg 80.79kb* _2 r/ l3 ]6 o# P
| | ├──答案3.jpg 48.94kb8 e9 J e6 r8 q& J" A
| | ├──小测试1.jpg 119.54kb
! H0 `( Q; ?$ i| | ├──小测试2.jpg 92.83kb: J2 p3 W. J+ a% H5 R; q/ d6 X v
| | └──小作业.jpg 100.15kb
$ z7 Y- L$ }$ X q| ├──第6章 数据报告撰写
! C& k: L4 K1 E8 k6 m7 B- E| | ├──6.1 类型、思路及展现.mp4 39.67M
4 l0 @3 Y% K0 |& l/ J+ p: j| | ├──6.2 数据报告撰写案例.mp4 84.78M1 }2 Q. K6 K- C# ?3 w8 F7 r! o
| | ├──答案1.jpg 62.78kb+ L, ^0 R: U, V+ T) |
| | ├──答案2.jpg 111.79kb
, s/ W# f1 Q- c9 y! W| | ├──大作业.jpg 137.39kb2 c$ v& b1 t/ \3 L9 ~7 P B+ B
| | ├──小测试1.jpg 89.29kb
4 |7 L. Y; w* K# \$ G| | └──小测试2.jpg 62.72kb H0 u. B% W( S6 E3 ^- N
| └──第7章 结课典礼 + e$ |! q S2 Y" s: a
| | └──7.1 结课典礼.mp4 47.99M' y7 f @4 |( ~, Q
├──C1105【勺子课堂】会员综合指标数据分析（12节）
: O6 s C- P) F% q/ O| ├──1 会员综合指标与概况分析 0 t7 r. r2 l6 J, i0 `% \- |
| | └──1 会员综合指标与概况分析.mp4 557.72M) e6 e2 J4 r W2 Y C% L
| ├──2 会员忠诚度分析
1 i$ j6 \ s0 ~3 j. b4 || | ├──2.1 RFM顾客价值模型.mp4 1.04G d5 F* w5 [# S! r4 f
| | ├──2.2 不同会员类别的营销方案.mp4 100.31M
* o2 [2 B% U" g1 J& A+ Q| | ├──2.3 案例星巴克如何玩转会员忠诚度.mp4 590.60M
, k, L7 q& }' ]7 }# Q; z| | └──2.4 唤醒营销.mp4 506.93M
* W. S! s9 `! K# O| ├──3 会员精准营销
: b* g7 a2 t" ? a- j* x) ^# f| | ├──3.1 常态营销 - 会员生日营销.mp4 328.91M( g3 R$ v$ N& `" z/ T
| | ├──3.2 主题活动营销.mp4 109.51M
1 A6 g X+ {1 P% c| | └──3.3 会员关怀.mp4 61.54M
7 Z+ T, z! `) `| └──4 会员指标解读
1 W5 p8 N9 e7 k" H| | ├──4.1 会员指标解读.mp4 137.64M( i# I" N( ]- o% b! \; M
| | ├──4.2 会员发展质量指标.mp4 121.24M) m; F+ J4 [' i
| | ├──4.3 会员活动效果指标.mp4 325.69M
8 B1 s0 t0 L. [| | └──4.4 消费者就餐体验分析.mp4 95.75M
2 Z9 {$ K& P2 J" X7 n4 J├──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; s6 }, l& z& H4 Z% X" ?9 b| ├──01 数据分析的重要性.mp4 189.94M1 h, Y2 l1 H8 E- \
| ├──02 为何收集数据，要收集哪些数据.mp4 228.29M9 E; c6 P1 w4 {) V' p" E H
| ├──03 如何使用JS和ASASIN.mp4 161.10M
: I# K) }5 c& F| ├──04 使用JS抓取数据以及如何分析.mp4 173.28M" J; Y5 [" ^/ Q* }/ s% N* I
| ├──05 全局观分析问题思维.mp4 281.43M
' u& n: Q5 y1 y; ^' A% || ├──06 竞争者的分析.mp4 393.09M
1 C& ?( {* f @9 ^) w( r| ├──07 如何分类.mp4 227.26M, G4 [" t: @9 }2 @/ [$ I
| ├──08 如何写Title.mp4 229.10M
& k3 I, B7 S5 @! {1 w1 || ├──09 如何写BP&PD.mp4 252.70M. {# K' k1 j, D% Y" w
| ├──10 如何找Search Term.mp4 261.38M4 E; {& t6 R2 ?/ P* p6 a
| └──11 给运营者的一些建议.mp4 116.94M4 ]8 N4 v3 D V5 V B
└──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） # S q! s2 p& m% ~3 w! O
| ├──第09章：店铺分析 , f" o1 y8 s3 s ^: z
| | ├──9.1 用Power Pivot链接数据库.mp4 69.92M
' q/ D$ [& g( I d) j; H; f2 p| | ├──9.2 用Excel中设计店铺数据分析报表.mp4 53.65M
2 t+ N: z6 u4 V| | ├──9.3 Power BI连接数据库.mp4 16.05M) C1 i' f& |% N2 |0 z$ F8 z
| | ├──9.4 Power BI建立店铺数据分析的关系模型.mp4 12.55M
$ {7 y7 @0 z3 i7 t6 x4 || | ├──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 129.39M0 Z* k# D! v, p @' m3 b8 V5 M
| | ├──9.6 用Power BI计算同环比.mp4 30.63M, F# w/ S* G+ R v/ O3 ^
| | ├──9.7 用Power BI使用数据地图对象.mp4 18.41M
3 s& c* Z$ ?" N0 [4 v| | └──9.8 用Power BI设计手机报表页面.mp4 6.20M
5 O1 ]. i" r' L! h/ W5 ~5 V- }| ├──第10章：店铺诊断 ( T" Z: n& Y, O) }
| | ├──10.1 杜邦分析法的作用.mp4 6.81M
0 Q# v( M( W' h. `2 O! d| | ├──10.2 用Power Pivot计算增幅.mp4 51.61M ]1 S4 [9 H7 o
| | ├──10.3 用Excel搭建杜邦分析模型.mp4 141.78M& k2 a' t$ [: I
| | └──10.4 用Power BI搭建杜邦分析模型.mp4 131.44M
& X3 u' I4 X% @" F" A$ E( ?; Z2 g3 S| ├──第11章：相关性分析 4 P: s0 F9 o$ z5 w
| | ├──11.1 相关性的概念.mp4 50.49M K6 `* f! u: V
| | ├──11.2 用Excel创建相关性矩阵.mp4 102.11M
: c$ Z H3 E1 t7 [| | ├──11.3 移动相关性的概念.mp4 11.52M
3 o) O2 p" @9 B8 h- m( H, k| | └──11.4 用Excel分析指标间的相关性（与权重相关）.mp4 185.22M& z% H; R9 a2 |% S' x
| ├──第12章：预测 5 q4 K7 |" Q; w0 ]
| | ├──12.1 用Excel计算移动平均.mp4 22.78M
3 z; V4 n' M$ {- [- u| | ├──12.2 用Excel用移动平均做预测.mp4 59.82M
7 W8 V+ `# o/ W6 G; {9 ], u| | ├──12.3 使用Excel的预测工作表预测.mp4 37.82M
$ [3 G; N5 d& R" k| | ├──12.4 实操：用Excel预测成交量.mp4 10.77M
- @0 m, T& z$ W: y# I3 L! D: _| | ├──12.5 实操：用Excel预测双11规模.mp4 69.70M! W; z8 j) Z. [2 T B1 X
| | ├──12.6 用SmartMining构建回归预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 142.59M2 H! q- c8 A& U! }
| | └──12.7 用SmartMining构建分类预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 83.37M, x2 E% U3 D4 M9 Q
| ├──第13章：客户分析
* {0 Y/ v1 s/ u8 {| | ├──13.1 RFM模型原理.mp4 27.51M
J* |' @2 | ~- w| | ├──13.10 用Power Query分析客户评价词频.mp4 32.31M
! H4 b: D( A/ g" I' v' J, A, c6 G$ n" z| | ├──13.2 用Power Query计算RFM指标.mp4 75.47M @' b1 [* f5 v5 d& y: S0 s4 j
| | ├──13.3 用Excel分析客户分组.mp4 13.60M
' H; I: G5 ~6 C| | ├──13.4 用Power Pivot计算RFM指标（链接回表操作）.mp4 14.64M, L1 {5 R. k9 b5 e; a+ C" [4 j
| | ├──13.5 通过商品给客户打标.mp4 38.53M
) D8 T8 {& f$ {8 N5 ^$ a4 Q- Q) M| | ├──13.6 通过收货地址给客户打标.mp4 12.62M
) G; R0 [5 S% f8 N+ d| | ├──13.7 用SmartMining构建RFM模型.mp4 44.25M6 Q$ E, n& s" [, {
| | ├──13.8 用SmartMining对客户进行聚类（建模及调参）.mp4 40.11M6 M3 ?' q9 F, X+ [( v# n' D
| | └──13.9 分词原理及API调试.mp4 65.06M
* f+ [' Q: q/ ^| ├──第14章：直通车与关键词分析 $ O, k3 h; E( U( m7 k# s* J5 z# }
| | ├──14.1 直通车基本原理.mp4 117.27M; u, c( S m; J. S
| | ├──14.2 用Power Map可视化直通车地域投放数据.mp4 61.49M9 @& r5 M* u* W* B9 \; K7 g: a
| | ├──14.3 用Power BI构建直通车数据看板.mp4 35.78M
% t! E j$ o$ [8 K| | ├──14.4 用Power Query合并文件夹表格.mp4 59.80M" D( j& Q2 y) Z" {& j: O
| | ├──14.5 用Power Query实现关键词词根切割.mp4 24.29M) j0 k2 n8 p# d4 R: s
| | └──14.6 用Excel构建词根分析模型.mp4 82.57M/ z, L% F0 d& t
| ├──第15章：基于Power BI的活动效果分析 / {! `# t7 h& K
| | ├──15.1 活动分析的维度.mp4 10.92M
" [. J+ d2 P) J( W$ \& d k| | ├──15.2 数据的准备工作.mp4 26.81M% z5 x0 p* F! s( d! S
| | ├──15.3 日销与活动对比.mp4 18.26M& _4 w+ T% \7 @1 d
| | ├──15.4 活动前中后走势分析.mp4 4.54M
( p+ @5 u; v( U" L) y9 N4 Z" L! p| | ├──15.5 活动目标达成度分析.mp4 9.26M
( E' g2 d5 A1 x" y6 C( L+ }| | └──15.6 爆发系数计算.mp4 28.15M
8 y7 J2 A v9 z' B| ├──第16章：产品分析 9 ]' B; o. _9 B$ E: C; l
| | ├──16.1 建立模型的流程.mp4 110.52M) p9 j/ ?5 k0 ^# y$ Y4 W
| | ├──16.2 数据的准备工作（导入数据、计算复购率等）.mp4 61.71M
' X) k0 Q( l! k8 o5 M| | └──16.3 用Excel建立产品分析模型.mp4 128.86M
0 V8 t" L8 e) O- D }| ├──第17章：购物篮分析 5 x9 T% {- W4 t
| | ├──17.1 数据的导入与处理.mp4 15.20M
+ g/ O i6 V6 ]9 m| | └──17.2 用SmartMining实现购物篮分析 应用Apriori模型，建模及调.mp4 99.31M
9 o& X2 j" _7 j! O% V' r/ b| ├──第18章：库存预测
7 ~* W7 s" ?" J& X. d| | ├──18.1 库存预测的维度.mp4 23.26M }; p }/ C( Z3 r4 R. }
| | ├──18.2 数据的准备工作.mp4 8.11M
' o& b/ u/ M$ ~/ f| | └──18.3 用Power BI搭建补货预测模型.mp4 117.45M
* S7 M x M& M# k| ├──第19章：VBA提效
8 G* M6 L k. ]+ l| | ├──19.1 VBA的作用.mp4 6.13M
9 B& J# F6 F6 S| | ├──19.2 Excel宏录制.mp4 28.87M
! n1 E+ k d: m" A- L2 E& t( Q" J6 g| | ├──19.3 VBA的编程基础.mp4 177.18M
8 ^* v( h; f6 Q2 P3 t' {| | ├──19.4 VBA的条件语句基础.mp4 106.06M
0 T, Q+ }) ?) J3 m% ^- m& D2 e| | ├──19.5 用VBA的条件结构实现报表的联动功能.mp4 111.09M
) u. S9 \9 D8 d6 {' u/ ?| | ├──19.6 VBA的循环结构基础.mp4 87.33M3 k5 k, R3 o! Z5 S8 a# f# J
| | └──19.7 用VBA的循环结构实现自动识别关键词词性功能.mp4 84.50M
+ z& k; }( S j| ├──第1章：Excel基础
! `- I0 J/ R- J6 l! n! H$ t" A3 g| | ├──1.1 工作簿与工作表.mp4 14.53M
- D6 x3 d6 `2 w- O& C5 I1 ~+ e4 Z| | ├──1.10 数据透视表.mp4 125.13M3 J/ @2 |4 V3 c5 F" f) f
| | ├──1.11 数据透视图.mp4 75.03M
' F$ }7 ^% c( ]* v8 l" }| | ├──1.2 表格与区域.mp4 34.42M
5 R' f/ T0 O5 Z* V- l1 j| | ├──1.3 查找和替换.mp4 11.52M
) F+ i9 B) t: R6 a2 \| | ├──1.4 排序和筛选.mp4 35.79M# j- Z, p: F" ?% ^- O
| | ├──1.5 拆分列.mp4 28.01M
r; Z7 M8 {6 U8 @$ F/ D: `- O| | ├──1.6 自动填充.mp4 32.28M
! @3 r/ m, q0 B: l& d| | ├──1.7 设置数据类型.mp4 36.93M
, N0 E1 ^5 W4 [7 r) K |* C| | ├──1.8 冻结窗格.mp4 17.92M/ K, C' E) D; g
| | └──1.9 条件格式.mp4 42.14M
, |# c Q" T/ e) s0 T4 ^9 l, a y| ├──第20章：数据采集
$ {. h/ I% \! W+ S, i| | ├──20.1 了解HTML.mp4 11.27M
8 L8 ?, D: k+ V0 W| | ├──20.2 写一个简单的HTML文件.mp4 32.69M( ?! T" U# \1 B5 G/ |
| | ├──20.3 HTML请求原理.mp4 45.64M2 `5 V! Q. S1 N9 A3 u
| | ├──20.4 实战解析淘宝HTML.mp4 108.44M& }" \" t7 B2 `+ Q( o4 ~# F4 s, q
| | ├──20.5 使用Power Query采集淘宝PC端搜索下拉框推荐词.mp4 87.86M
% V, [1 t9 T& l' ?( M' s4 k| | ├──20.6 使用Power Query采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 103.48M
8 Q& ^: n4 q$ L9 A: x| | ├──20.7 用VBA采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 124.38M, @$ D/ k; k$ U; | X: g
| | └──20.8 用VBA采集直通车数据.mp4 140.74M
{( D9 K, a6 g& z| ├──第2章：Power Query基础
+ R' j; m7 k0 a( } U| | ├──2.1 初识Power Query.mp4 34.39M# } s1 ~' U0 o2 X; I
| | ├──2.10 添加自定义列.mp4 18.49M
) Y G6 ~0 s% w* T2 K( K8 V! y| | ├──2.11 M语言函数介绍.mp4 34.10M
; U4 f: D/ d" W, l| | ├──2.2 导入数据.mp4 27.40M
6 X, X% X8 K( c+ F+ q! d1 p# _0 X| | ├──2.3 设置数据类型.mp4 30.92M3 [! {) H' w; F) |! r
| | ├──2.4 排序和筛选.mp4 15.78M
3 Y/ f5 g( `! }+ Z| | ├──2.5 拆分列.mp4 7.63M
6 D! A( I, s$ w| | ├──2.6 分组汇总.mp4 11.58M/ u- n# z% d8 }* ? n6 ~3 v
| | ├──2.7 合并查询和追加查询.mp4 17.62M
/ j1 o2 b6 b9 A| | ├──2.8 透视列和逆透视列.mp4 11.15M* Z4 [6 q' w+ @
| | └──2.9 文本提取.mp4 14.16M) f+ [: L, I; e! `$ m5 }7 {
| ├──第3章：数据库基础
% Y! R" Q: P* }: u% f, K/ ?0 _, b| | ├──3.1 MySQL介绍.mp4 39.24M
- Z* C5 B3 ^2 w! `' u| | ├──3.2 使用Navicat管理电商数据.mp4 118.81M3 t+ Z4 E2 [$ j; d7 h( @) g" v
| | ├──3.3 创建视图.mp4 43.65M8 z. x: x; e1 j! w5 z
| | └──3.4 用Excel连接数据库.mp4 33.20M7 y) I! B$ J3 g! v# }4 [6 y
| ├──第4章：Power Pivot基础
3 k- t5 C# `1 n% H- ~9 |4 k| | ├──4.1 设置ODBC数据源.mp4 26.55M
3 N3 G/ F2 g2 |, a1 u6 P| | ├──4.2 导入MySQL数据.mp4 43.89M3 v& T* s+ p5 r% E3 f/ B4 y S
| | ├──4.3 关系型建模.mp4 50.75M& O4 d1 o1 Y$ V( @
| | └──4.4 Power Pivot建模分析.mp4 69.46M
% V7 A& U7 G$ o9 w% ^% }| ├──第5章：Power BI基础 7 y2 N* }3 w0 F5 I
| | ├──5.1 Power BI简介.mp4 6.88M
% q; F/ p" B, Q, l4 v| | ├──5.2 PBI数据库连接与数据获取.mp4 13.46M
) e/ l; K9 H7 d/ ?| | ├──5.3 PBI关系建模.mp4 8.09M
6 k8 p) r9 Y# A: t. v' K| | ├──5.4.1 PBI数据看板制作.mp4 26.88M: c! P& {$ L2 s' h9 x; ^
| | ├──5.4.2 PBI数据看板制作.mp4 43.71M
, v' F# P; ~7 M- Q2 O$ p" K G6 Y| | ├──5.4.3 PBI数据看板制作.mp4 31.50M) N6 Y: J9 u. D/ Z, s
| | ├──5.4.4 PBI数据看板制作.mp4 37.58M
* |. }& I; |6 l6 M0 Q9 P| | ├──5.4.5 PBI数据看板制作.mp4 45.52M" k2 z$ s+ V9 W0 ^" x$ H8 C
| | ├──5.4.6 PBI数据看板制作.mp4 44.82M/ K# W9 |1 a9 M6 c3 C
| | └──5.4.7 PBI数据看板制作.mp4 47.80M
1 m4 C Y% w0 H4 V' f, {9 e+ ^5 W| ├──第6章：数据分析入门篇
" w" i3 X9 I9 X; a| | ├──6.1 用对照思维分析数据.mp4 50.38M0 M+ a! a# t4 z7 c5 I
| | ├──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
, e( s. z7 N+ F3 O4 `| | ├──6.11 信息图的基本元素.mp4 9.20M
+ y0 C6 ~2 J0 ~6 T, G| | ├──6.12 信息图的选用.mp4 15.73M& N, P9 e# e6 f# K8 U4 V" e3 I6 Q
| | ├──6.13 用Excel绘制折线图与饼图（趋势分析与占比分析）.mp4 42.02M
$ T3 E s: U+ U8 f| | ├──6.14 用Excel绘制柱形图和直方图（价格区间分析）.mp4 34.03M7 \. X2 @7 W. w
| | ├──6.15 用Excel绘制雷达图（客服人员表现分析）.mp4 30.33M
( o" b! Q6 R6 ^! C| | ├──6.16 信息报表的设计排版.mp4 19.15M& D( K/ O1 J" S X
| | ├──6.17 SWOT分析框架助你看清态势.mp4 78.49M
7 o9 ?2 m/ N, e| | ├──6.18 5W2H分析框架助你理清思绪.mp4 29.60M
& w6 g3 p, G$ t/ u| | ├──6.2 用拆分思维分析数据.mp4 55.02M- w- e+ T( a4 j; U, d' \+ ~
| | ├──6.3 用降维思维分析数据.mp4 25.41M& v6 H& P; N$ B1 f, J
| | ├──6.4 用增维思维分析数据.mp4 16.29M4 p/ W; V, p* e0 i
| | ├──6.5 用假说思维突破僵局.mp4 34.63M
D5 \9 p( @- T2 P) R4 {7 c6 C| | ├──6.6 对数据的基本认知与术语.mp4 20.01M
1 z2 B, ~- ]8 G% A| | ├──6.7 数据指标体系.mp4 48.87M
. P9 J8 r; a# G# i| | ├──6.8 常用的描述性统计指标介绍.mp4 45.50M
s H$ M) E8 x+ c; F0 W' S3 f| | └──6.9 用Excel计算描述性统计指标.mp4 135.69M
* }: Z+ G9 e7 R0 ?9 }7 X| ├──第7章：市场与规划
3 c+ q8 e, o) `6 Z| | ├──7.1 市场分析的作用.mp4 13.92M2 `& n! A, _# D( m) x
| | ├──7.10 用Excel实操实操市场分割.mp4 40.33M
; l! ?" c0 v( L+ O/ o' r( D| | ├──7.11 用阿里（1688）指数分析细分市场.mp4 10.18M
9 ? u0 B, T) \| | ├──7.12 用新阿里指数分析市场.mp4 10.93M
) G/ D7 E& T% T( Q7 X1 H| | ├──7.13 判断是否要进入某个市场（综合课）.mp4 361.04M# U2 x6 t0 I" T9 s2 d* [
| | ├──7.14 盈亏平衡点、固定成本和变动成本的概念.mp4 11.12M4 t3 }, O( `/ T5 l3 P( I8 o
| | ├──7.15 确定业绩目标及目标拆解.mp4 18.97M
* y5 b9 N( [+ o/ o1 t0 ~| | ├──7.16 用Excel设计盈亏预测模型.mp4 100.48M7 a) u- c( {" H) g$ K0 X7 r
| | ├──7.17 用Excel拆解业绩目标.mp4 52.03M
8 x# }/ o& g O% P) P) U3 E| | ├──7.18 用Excel设计店铺运营数字规划模型.mp4 176.18M
. f# Y7 C' {- {| | ├──7.19 选品渠道的特点.mp4 91.07M- K& e; ^0 W8 }+ w
| | ├──7.2 市场分析的思路.mp4 74.70M
% n. b3 E. c* D6 d| | ├──7.20 选品建议.mp4 58.57M. P# Y8 o4 ~5 ]3 d B* w
| | ├──7.21 数据参考及产品矩阵.mp4 17.39M
, l! e9 y, ~3 z; C3 W# ?| | ├──7.22 现金流概念.mp4 5.84M
' m0 H' y5 A; I/ J4 d| | ├──7.23 用Excel设计现金流表.mp4 185.42M
( g; N8 P0 z9 m( W| | ├──7.24-25 资金周转率和周转天数的概念和计算.mp4 7.24M+ I$ l% C8 s) @$ |! [
| | ├──7.3 市场选择的方法.mp4 25.11M. B* I2 I k- _. X% c4 ^4 a; Y
| | ├──7.4 判断趋势的指标：同比和环比.mp4 11.73M
6 `, Z. D- f9 G/ R8 M| | ├──7.5 用Excel计算同环比.mp4 54.26M
0 O: O m i c W" `, A( [| | ├──7.6 判断集中度的指标：饱和度、集中度和占有率.mp4 35.00M, X2 s3 l7 o, l
| | ├──7.7 用Excel计算饱和度、集中度和占有率.mp4 40.86M$ b4 L+ l! a& i* K9 R
| | ├──7.8 用Excel设计市场分析报告表格.mp4 46.62M- C* a5 }. y) B4 {
| | └──7.9 关于市场分割（细分）.mp4 85.93M9 N F# A! H+ e* x0 }
| ├──第8章：订单财务核算 / \; t9 T5 k2 y% A! i& I' E2 s# L! E
| | ├──8.1 订单相关报表的逻辑关系.mp4 63.49M+ w9 x0 o: n/ Z3 e! E
| | ├──8.2 数据的准备工作.mp4 44.52M: S+ G; \3 \6 K" `. V. O
| | └──8.3 用Power Query计算利润.mp4 75.29M
. P% z! j9 ~, m, P5 e| └──附件：相关表格（仅供参考）.rar 2.70G
' x( K' @) Z* k' t: H9 m8 _* I% p3 `5 n; @1 {& Z8 B
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发表于 2023-5-7 08:12:01
好好学习。。。666