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——/ 数据分析合集/
0 y/ p# w9 s0 E: B0 X7 C├──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 q7 S5 |4 O( k* _2 u* ~
| ├──第01章 电商数据分析师的职业图谱
; g X6 q3 S) M6 A& {0 H5 P| | ├──1 什么是商业分析师.mp4 57.27M3 N9 m6 I5 W! |* R
| | ├──2 商业分析师，解决什么业务问题.mp4 27.48M9 e: G( k3 ]: Y, [
| | ├──3 成为商业分析师.mp4 32.32M3 X. f8 T8 A& O* t- s
| | ├──4 商业分析师的进阶之路.mp4 24.20M# K, f) y$ ] i9 p
| | └──5 透过岗位理解业务.mp4 29.02M
" T8 }" f' u' A. {0 W| ├──第02章 电商数据分析师的技法修炼
0 z$ D# Z! ^: \8 j# x! i& L( W| | ├──1 数据分析入门指南
G5 V, ]/ v. G% F+ T0 H| | ├──2 一切分析之基础
0 G7 ]+ y# k3 K) @6 t9 q/ S2 F| | ├──3 筱说图表：0基础到图表达人 / v8 X: P* E# h
| | ├──4 SQL技能
2 P1 k* G5 y8 x9 Y/ ^1 R; V| | └──5 Python新玩家的上手攻略 % [- s3 b# x/ H3 ?, b) H- {, L& c
| ├──第03章 实战（一）：数据分析师的宏观视野
" d( `, ^" r3 o; z" E$ ]% F8 `1 _| | ├──1 格局：如何从外向内看业务的机会和风险？
( v. m: X! _* d; X+ a; E* Q3 K0 \| | ├──2 框架：业务要如何自我审视？——电商指标体系 & X4 N$ I4 T& s/ K& T( |) ]
| | └──3 目标：业务要如何达成目标？——KPI管理
g. I6 A, A y; @/ r/ B O* x0 Z7 _# z| ├──第04章 实战（二）：人 · 全链路用户分析 0 X/ n t _' U f: G
| | ├──1 拉新——从渠道看如何获取用户
0 D2 f5 |( Q o2 v J| | ├──2 电商用户数据分析的内功与招式
% s( r0 O: g) Q6 R) n| | └──3 从数据到用户，探究现象背后的原因
5 J4 x/ a8 S/ q| ├──第05章 实战（三）：货 · 商品分析 # o- p3 Y3 g( w& l& ?1 ?' ^- k
| | ├──1 玩转商品——从电商的核心要素说起 & M% P) [9 W5 D) G
| | ├──2 品类管理
" x( o! z7 e8 K* c; l| | └──3 打造爆品橱窗
) l# `- |! v% U3 F# N' g: W, R% d B| ├──第06章 实战（四）：场 · 数据分析师的双11
2 z: L/ M. ^9 M- k8 R| | ├──1 活动分析的三个阶段
A$ q& Y/ Y6 P# M. e7 t; c8 [7 P| | ├──2 活动分析典型分析框架剖析——以双11“红包”项目为例 0 t* y3 {& ^, X
| | └──3 大型促销分析项目管理方略
1 n V9 l V* r8 L4 z; [5 }| ├──第07章 实战（五）：不容忽视的品牌要素
2 |% U2 c# L$ c0 o, || | ├──1 理解业务——什么是品牌管理？
$ L1 z0 ~* y+ V, g6 y9 Z3 k| | ├──2 心智占领——如何支持你业务的品牌定位？
7 v$ b* l9 m0 \3 u8 H) @| | └──3 如何建立监测机制，实现价值点管理？ 4 `3 u9 p) P$ E
| ├──第08章 复盘：0到1成为数据分析师
: K1 a+ L( B! I8 a| | ├──1.1 你的数据分析知识图谱.mp4 116.53M' U1 r: e; b* F2 S9 e# N v) j
| | ├──1.2 你的数据分析实战宝典.mp4 18.27M. T' N- @$ {* \, u$ |
| | └──1.3 从1到2.mp4 19.79M, R0 g) H; R: R- m: {+ _# B
| ├──第09章 延伸：职场秘籍 5 P- \. Z4 R* I9 C2 }2 f
| | ├──1 如何给业务方讲一个好故事.mp4 86.00M$ u" ^0 j* \: i6 k' m
| | ├──2 知识的游牧民族.mp4 25.16M: T# A( p P3 y
| | └──3 数据分析师的终身学习规划.mp4 19.24M
, O- c2 U, j1 ]7 R| └──第10章 直播课
0 s! r) _. A: t) u| | ├──01 网易商业分析师面试都在面什么.mp4 525.72M0 H; T$ p, k; y: _; f
| | ├──02 从数据比赛入门到商业分析实践.mp4 287.65M( d* d+ `- J2 _9 W) p ]
| | ├──03 如何与业务方沟通协作，驱动业务提升工作价值.mp4 352.08M# m4 r& t& d) D) S
| | └──04 数据如何驱动用户增长：概念简述+关键环节剖析.mp4 310.57M
( O, |' ~ c* g! A5 O├──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）
: @1 r. Y' o+ ?& Y| ├──01 为什么要学习商业数据分析.mp4 44.15M
( P8 Y& R! o; _0 J7 `| ├──02 数据分析行业的趋势.mp4 11.66M6 t: ?9 D I/ A1 G3 T; O
| ├──03 学好数据分析后的职业发展.mp4 10.28M( t0 E. |+ {0 d3 j4 }" f0 b
| ├──04 什么是大数据.mp4 18.35M0 q. W- [! M# m& X& t8 u. p f
| ├──05 数据分析的流程以及要求.mp4 35.29M
1 M& d: i# {; W: @( K| ├──06 数据分析如何应用于商业领域.mp4 9.23M
0 H) |9 {, S$ o3 G% |1 f| ├──07 商业理解能力培养.mp4 36.10M+ U/ y4 h' U0 B2 M1 j1 ~) U, p
| ├──08 流程案例分析.mp4 5.03M
: {, \2 n' c( B( t; T; `+ A2 O| ├──09 SWOT战略分析模型.mp4 41.66M
5 d& _( }: H* {/ h| ├──10 波特五力战略分析模型.mp4 35.27M6 h* Y/ [$ \0 a* K4 `! d
| ├──11 数据分析能力.mp4 5.59M8 E2 d7 p6 d, M2 r! K/ i
| ├──12 数据收集.mp4 17.31M# W7 t8 b( g( Y5 D2 g* z
| ├──13 数据清理.mp4 15.45M
; u* E6 t: e5 b. Y| ├──14 数据分析.mp4 41.56M3 |- b- q9 r- K/ ^' n- o
| ├──15 数据报告.mp4 7.88M
/ D! U4 t& n5 u7 r| ├──16 数据分析常用软件Excel,R,Python.mp4 21.60M7 i& _( I0 ?" f- r" S1 P- I0 s
| ├──17 如何利用R做好数据分析.mp4 34.37M( B8 o9 Q3 L+ r+ Y
| ├──18 R语言入门.mp4 273.32kb3 z- f) L, s2 b2 i
| ├──19 R语言入门2.mp4 616.55kb7 d' Q- T- m$ v N. z; C
| ├──20 R语言入门3.mp4 277.37kb
6 y2 V& Q' |( u) O6 ~| ├──21 R中如何实现数据分析.mp4 33.00M/ e, j: b% c6 O% i! ]
| ├──22 函数frame.mp4 1019.53kb
) {2 K6 _7 Q$ X9 U% Y) F| ├──23 函数duplicate.mp4 141.98kb. a, L# W3 F" U! d7 ~; F7 L
| ├──24 函数hist.mp4 4.09M
8 U, Q/ X+ A; O8 X9 `$ y| ├──25 函数plot.mp4 291.97kb
0 e6 ~) C; [) E& \) k4 n+ || ├──26 函数pie.mp4 546.90kb
$ ~6 B9 F' A0 D- s7 p( B$ c| ├──27 如何将分类算法和聚类算法在R中实现.mp4 8.97M, X2 ^3 n( w+ I4 Y- d6 H
| ├──28 决策树分类算法.mp4 7.70M
* {+ t9 ]' a6 c G& }. S" W" W| ├──29 kmeans算法.mp4 6.55M3 {8 |3 Y3 ~9 M: L
| ├──附件1：SWOT案例 .pdf 238.45kb; `2 S. t5 G7 N; J
| ├──附件2：沃尔玛案例——SWOT课后测试.pptx 320.39kb9 K! N8 e, }$ ~/ |3 d/ W N
| └──附件3：沃尔玛案例——SWOT课后测试（老师答案）.pptx 320.45kb+ H0 m/ e9 t& E3 h2 k, J
├──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） 6 J3 L8 R! Z: q
| ├──第0周 先导课
/ K! n2 d2 _+ q) x+ k5 x| | ├──0.1 为什么需要七周.mp4 30.08M% z$ R' @+ u/ t# a
| | └──0.2 应该怎么学.mp4 16.36M1 r/ n0 z0 i; F# N: i
| ├──第1周 数据分析思维 . @0 z* b1 N9 s
| | ├──1.1 为什么数据分析思维重要.mp4 3.45M
# j2 g$ J- O( w' T| | ├──1.10 数据分析的思维技巧（六）：对比法.mp4 8.20M( @1 W) C7 E* T1 T/ U. @
| | ├──1.11 数据分析的思维技巧（七）：漏斗法.mp4 2.01M
# F; H* O z- \' Q' i| | ├──1.12 如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4 17.33M; M7 y' \8 t( w/ G
| | ├──1.2 数据分析的三种核心思维（一）：结构化.mp4 45.06M
+ ?$ B; t7 n6 p, {: o! f| | ├──1.3 数据分析的三种核心思维（二）：公式化.mp4 33.62M
' i0 b6 B# H" o| | ├──1.4 数据分析的三种核心思维（三）：业务化.mp4 24.50M
- a4 r0 Z w( B! }/ ?/ C| | ├──1.5 数据分析的思维技巧（一）：象限法.mp4 7.12M
6 E/ _5 O; I1 b, X+ W| | ├──1.6 数据分析的思维技巧（二）：多维法.mp4 9.49M" S% X+ ~- n1 D2 ^
| | ├──1.7 数据分析的思维技巧（三）：假设法.mp4 15.08M
$ q' e m7 r: R0 ~9 V| | ├──1.8 数据分析的思维技巧（四）：指数法.mp4 37.29M7 k& t3 N1 T$ X: D" Y
| | └──1.9 数据分析的思维技巧（五）：二八法.mp4 5.69M
5 \! Y& t' Z4 w. Q3 @% m| ├──第2周 业务知识
2 c% H8 _3 X* E& W& m8 L| | ├──2.1 为什么业务重要.mp4 4.40M
( C$ L- w! B3 [9 L# W% w6 m! K| | ├──2.10 市场营销模型.mp4 7.01M& o4 x3 [& R# [& D: a
| | ├──2.11 AARRR模型.mp4 9.36M" ^ G& j; D0 F r o+ B/ |
| | ├──2.12 用户行为模型（内容平台）.mp4 6.56M
# s3 S; b2 l8 u+ w% W8 \) ]" t) F: `| | ├──2.13 电子商务模型.mp4 3.99M- N% P/ p0 H$ D2 w! n E9 }$ m0 q
| | ├──2.14 流量模型.mp4 5.32M- s6 k/ L" W1 t1 d X# b
| | ├──2.15 如何应对各种业务场景（上）.mp4 5.94M
. y; e5 I; {3 L7 X| | ├──2.16 如何应对各种业务场景（下）.mp4 47.23M
; _/ _+ ]! s& e# W, M- j9 L| | ├──2.17 数据管理.mp4 2.84M0 ~: J& r5 w4 t0 c4 K$ r
| | ├──2.2 经典的业务分析指标.mp4 18.83M
; D9 i9 W% f8 X" ]( F0 X$ `| | ├──2.3 市场营销指标.mp4 14.17M1 m) l; `) d( q5 U/ G+ Y, v8 Q8 p
| | ├──2.4 产品运营指标.mp4 26.76M1 D) K3 h5 @. q. I8 P
| | ├──2.5 用户行为指标.mp4 9.88M
, C# }6 J0 {8 W: B5 i0 ?) \| | ├──2.6 电子商务指标.mp4 6.20M- W3 p* r8 b) S7 Q
| | ├──2.7 流量指标.mp4 12.20M9 h( v1 i4 W) @# \7 n& W
| | ├──2.8 怎么生成指标.mp4 6.40M5 @* |1 u6 }# ^5 S% ~
| | └──2.9 如何建立业务分析框架.mp4 1.42M
/ K" ^0 V3 R& K# A2 L| ├──第3周 EXCEL
) P9 g& r. W2 ^: p: A| | ├──3.1 为什么要学习EXCEL.mp4 12.59M
. v' G* ^4 b; P9 S| | ├──3.10 Excel的常见技巧——数据引用.mp4 24.55M$ z+ F: [0 |. f0 f. J
| | ├──3.11 用Excel进行数据分析——餐食数据（一）.mp4 62.64M, F" k T* j- o- @8 H9 p3 U
| | ├──3.12 用Excel进行数据分析——餐食数据（二）.mp4 72.24M5 p& [2 v& I( |
| | ├──3.2 文本清洗函数.mp4 12.70M
# G L5 h# i' Y9 c2 o+ M: d; A| | ├──3.3 常见的文本清理函数.mp4 91.02M5 N& B8 F' z: p; x- H2 [
| | ├──3.4 关联匹配函数.mp4 53.27M# K$ O1 t4 N% s1 d; r8 P0 x j
| | ├──3.5 逻辑运算函数.mp4 35.99M& V" A! q& w( K
| | ├──3.6 计算统计函数.mp4 53.18M1 @2 z: U+ O0 Z$ i
| | ├──3.7 时间序列函数.mp4 12.50M
1 B4 f {) _# n) ^1 n| | ├──3.8 Excel的常见技巧——快捷键.mp4 81.13M1 p+ z2 d6 T" |6 c( ~, Y
| | └──3.9 Excel的常见技巧——数据分析.mp4 20.65M
0 O2 W% z' A7 v, I7 ~ B8 P( s| ├──第4周 数据可视化
' L; K) H" D+ }. {' G3 ?8 [8 T| | ├──4.1 数据可视化之美.mp4 16.18M! A q: H0 b2 z, y
| | ├──4.10 甘特图（二）.mp4 17.44M
3 I* G' i2 q# q! f| | ├──4.11 标靶图（也称子弹图）.mp4 23.74M
. L( D2 L2 W( d h| | ├──4.12 杜邦分析法.mp4 49.43M
* @/ ^$ S ]# Q8 B2 K4 B+ o, `| | ├──4.13 Power BI入门.mp4 29.13M
! f/ |9 S2 g) p% W6 g0 t, B: E| | ├──4.14 Power BI基础功能.mp4 52.92M( k/ y2 p' C8 \7 A8 [* W
| | ├──4.15 Power BI操作技巧.mp4 36.51M9 Q. b. R2 l/ E' I/ S* u
| | ├──4.16 用BI进行数据分析（一）.mp4 103.11M
: X! d+ }. K7 l+ s3 N8 q* H| | ├──4.17 用BI进行数据分析（二）.mp4 73.05M
x; e" a9 S; z! t' [1 Q9 c| | ├──4.18 Dashboard.mp4 27.14M
9 j7 I* v4 W- J& W9 t2 h| | ├──4.2 常见的图表类型与应用.mp4 15.99M: e; c. Z; ?% E! X' t
| | ├──4.3 常见的高级图表.mp4 17.32M
% G6 |/ m( a$ Y, v/ I| | ├──4.4 图表绘制.mp4 17.64M
# G$ r, G" V2 J' C5 s) H| | ├──4.5 Excel绘图技巧.mp4 21.26M s Y y) h/ ]2 E
| | ├──4.6 散点图.mp4 21.17M# P1 [9 m: c' ~5 ^
| | ├──4.7 辅助列.mp4 27.62M h0 d/ l' ?) V, L% A! p
| | ├──4.8 图表组合.mp4 37.51M
: [7 n8 K0 K, Q( q8 v| | └──4.9 甘特图（一）.mp4 31.12M* H8 \2 F; y9 K
| ├──第5周 MySQL 1 h# ^1 o. c$ |& E& B P
| | ├──5.1 MySQL安装.mp4 14.61M
& w7 P4 Y! }. d4 S/ G2 L* u, S! ^: k| | ├──5.10 SQL join.mp4 65.72M9 j5 N4 c" U, r5 j# q4 X
| | ├──5.11 SQL leetcode.mp4 41.87M
6 S" M7 Y, J( @: e7 i| | ├──5.12 SQL加载.mp4 14.69M( _/ a: |. D& e/ D+ G
| | ├──5.13 SQL时间.mp4 12.75M
" G+ V+ S/ f8 n! e/ i/ t. C6 W1 [| | ├──5.14 SQL练习（1）.mp4 46.85M
0 n6 G# x; x/ q- U2 V, O6 f# O* w% U| | ├──5.15 SQL练习（2）.mp4 39.58M9 p9 ~ P3 Y% e& D V
| | ├──5.16 SQL连接Power BI.mp4 20.74M
! b+ j3 v' r$ J6 K6 ]/ }| | ├──5.2 数据库.mp4 26.38M
; G I/ N- R T3 T& a4 p5 J( x| | ├──5.3 数据库实操.mp4 55.04M
) a @; _8 G/ J% C| | ├──5.4 SQL select.mp4 50.00M
: ~/ r6 T$ B9 a0 y" M| | ├──5.5 SQL条件查找.mp4 21.49M& l8 [' T4 J, j- I! t. Y# n% h
| | ├──5.6 SQL group by.mp4 13.49M. G( f/ o5 P {; h+ G
| | ├──5.7 SQL group by高级.mp4 28.34M
$ A" |9 F% a6 e| | ├──5.8 SQL函数.mp4 25.31M
9 f$ p0 n8 c4 [4 H3 T& x$ {: r9 G| | └──5.9 SQL子查询.mp4 28.68M
2 g/ T. a W0 F1 L- k| ├──第6周 统计学
$ f: F; s* J0 u/ V4 Y0 e# ?| | ├──6.1 描述统计学.mp4 17.43M
/ B" ]# b" Q6 S- W. b& Y. f# n* u| | ├──6.2 分位数.mp4 16.05M6 Z0 {9 H% ^0 I6 b" b1 R+ g
| | ├──6.3 标准差.mp4 38.99M
, k8 j9 _8 ~" l6 @3 z! i+ `9 @+ ?| | ├──6.4 权重统计.mp4 51.22M
7 @" o/ w( ^1 }) I| | ├──6.5 切比雪夫定理.mp4 30.29M
# s! z1 Y# g4 S R1 Y7 B- V) w0 Z| | ├──6.6 箱线图.mp4 41.85M/ Q) N) X8 M* k3 O& a
| | ├──6.7 直方图.mp4 54.20M% j. q4 c! Y% T; i3 e( L2 x* t
| | ├──6.8 概率.mp4 26.62M+ Y3 Q4 P+ |0 Y5 z+ h
| | └──6.9 贝叶斯定理.mp4 39.12M! Y2 t" i1 _* \0 L% W& I9 @% Y
| └──第7周 Python Q# n5 p/ {' j( R# {$ R
| | ├──7.1 Python入门.mp4 26.16M
# p$ Y8 T7 w3 N| | ├──7.10 Pvthon循环进阶.mp4 13.98M* }0 F# U2 P9 u8 m2 j6 M5 `0 Y. j
| | ├──7.11 Python函数.mp4 29.91M6 ~8 N4 [9 v; C; e3 M+ l* r- Y l
| | ├──7.12 高阶函数.mp4 16.77M2 J3 N* r# o n0 B
| | ├──7.13 第三方包.mp4 14.29M& P. u7 I* _/ j
| | ├──7.14 numpy.mp4 15.44M% ]2 b$ g/ M! h. x! i9 W( X9 b
| | ├──7.15 Python series.mp4 28.01M
: P0 f% l. N% S+ |5 w: c3 a| | ├──7.16 dataframe.mp4 33.91M
3 k4 U3 I: s' d| | ├──7.17 Python dataframe.mp4 47.39M W$ h8 w3 O! `; Y7 Y
| | ├──7.18 read_csv.mp4 38.00M
" t8 h( o4 h) S6 F8 I8 p+ Q9 _| | ├──7.19 计算.mp4 62.31M% t2 l6 J) G9 G
| | ├──7.2 数据类型.mp4 29.20M
/ M4 M$ {: w( c' k| | ├──7.20 Python groupby.mp4 32.20M
' v# T, ]- B) O8 t$ W| | ├──7.21 Python Pandas关联.mp4 67.22M
+ ~; V) w5 x% T" x$ d| | ├──7.22 Python Pandas多重索引.mp4 33.11M0 T& L8 U' {) o! d1 w" `+ H9 V
| | ├──7.23 Python Pandas文本函数.mp4 15.80M
" Z K1 f# ]5 ~8 ?/ b8 a| | ├──7.24 Python Pandas去重.mp4 32.15M* [/ d. f- F# p( x1 Z
| | ├──7.25 Python Pandas apply.mp4 28.26M
3 _5 x/ K: [# k1 {6 m. B J4 U" Z8 s| | ├──7.26 Python Pandas聚合apply.mp4 39.41M
3 Q" w6 d# V% i! q8 v, J( O| | ├──7.27 Python Pandas数据透视.mp4 45.90M
5 c* }2 r3 m" h1 Y; f| | ├──7.28 Python连接数据库1.mp4 55.41M
; C% p- O$ B, \/ N' ~: M* e( z| | ├──7.29 Python连接数据库2.mp4 26.58M0 ^( W& s- x: q3 z
| | ├──7.3 变量.mp4 12.47M
2 ?# F+ A. L7 j/ n| | ├──7.30 Python连接数据库3.mp4 21.63M+ l# X! `4 m, O; C7 Q2 G, x8 W
| | ├──7.31 Python练习markdown.mp4 10.15M5 d4 H$ x+ k! E8 ?
| | ├──7.32 Python练习（1）.mp4 32.74M
( b/ E- y( E3 l. i, d1 `| | ├──7.33 Python练习（2）.mp4 38.23M
4 k7 ^/ E" {3 v; u; a k| | ├──7.34 Python练习（3）.mp4 55.52M, [+ y. E/ I- K
| | ├──7.35 Python练习（4）.mp4 42.20M/ S' o+ ]6 v2 J {2 P
| | ├──7.36 Python练习（5）.mp4 35.82M
8 s! j2 Y9 k h: `# n| | ├──7.37 Python练习（6）.mp4 45.24M% B& w+ _' p3 o$ m
| | ├──7.38 Python练习（7）.mp4 44.01M' ?2 k1 T8 O( _$ m
| | ├──7.39 Python练习（8）.mp4 26.83M( f4 L' g5 E% h+ N# k0 d) X
| | ├──7.4 列表.mp4 27.12M
2 v. L0 q& J$ A- [! c1 J| | ├──7.40 Python练习（9）.mp4 24.87M9 ?: x! Y3 b/ v# |" k
| | ├──7.41 Python可视化（1）.mp4 15.04M
7 i: o1 p; J1 W. x| | ├──7.42 Python可视化（2）.mp4 21.92M
7 z* O Z8 y1 P| | ├──7.43 Python可视化（3）.mp4 14.07M0 t5 g* O, z: a* V; D1 h B# a
| | ├──7.44 Python可视化（4）.mp4 30.27M/ ^! f5 l! @; g2 L# X" T% \
| | ├──7.45 Python可视化（5）.mp4 12.99M. b8 J! r i4 x" q
| | ├──7.46 Python可视化（6）.mp4 16.39M
' t# C, Z2 X+ B+ K6 m- L| | ├──7.47 Python可视化（7）.mp4 34.34M4 j/ h5 b# r5 @1 U9 t
| | ├──7.48 Python可视化（8）.mp4 49.82M2 p& R8 H9 I6 F0 ?
| | ├──7.49 Python seaborn 01.mp4 7.44M
5 Y$ \* b+ k) J- m) [| | ├──7.5 列表进阶.mp4 11.49M( n9 j0 Z/ C E8 n r3 }
| | ├──7.50 Python seaborn 02.mp4 10.27M
6 o# W5 E7 K0 |* i- j$ U2 j| | ├──7.51 Python seaborn 03.mp4 14.56M* Q7 B0 {" {9 @4 [" A, r
| | ├──7.52 Python seaborn 04.mp4 15.92M
3 U( q% I0 `' K2 N( g| | ├──7.53 Python seaborn 05.mp4 11.87M+ w+ O8 H1 Z3 Y3 @! z% A) e l
| | ├──7.54 Python seaborn 06.mp4 9.89M' ]& ~+ `6 Q8 y- V3 W D
| | ├──7.55 Python superset 01.mp4 5.59M
3 E% u% I% V6 b- ^9 t| | ├──7.56 Python superset 02.mp4 41.87M+ s0 x( Q* F O
| | ├──7.57 Python superset 03.mp4 4.29M
/ p5 S O) z* Y0 g+ w| | ├──7.58 Python superset 04.mp4 14.72M
. V; f2 x0 A1 D/ D| | ├──7.59 Python superset 05.mp4 70.54M
& K7 s7 |: `, a Y1 j9 w| | ├──7.6 字典.mp4 21.92M- |9 w' U' M- l* U
| | ├──7.7 集合.mp4 23.05M
* d8 G0 {. |+ W1 k| | ├──7.8 控制流.mp4 19.28M
6 d& O+ l9 z/ G| | └──7.9 Python控制流循环.mp4 25.37M
K- m% O4 T7 ?( Y, h( u├──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） / m9 p+ r$ E7 e$ n9 i
| ├──第0章 开课典礼
y3 v! O! x. \* }, o% Z& U| | ├──0.1 开刊词：为什么有这门课以及你将收获什么.mp4 19.98M6 R$ i0 M# ^ q) G) I+ u5 Z! M! D) X
| | └──0.2 开课典礼.mp4 30.81M
, P3 N! g+ ^8 f' v+ a& e| ├──第1章 数据分析是什么
, z/ C u; D/ v0 m. j1 F, k| | └──1.1 数据分析是什么.mp4 38.17M, e1 f4 \8 Y5 D1 O: R- s, E, m
| ├──第2章 数据分析的流程
7 r/ [$ z# I+ g| | ├──2.1 数据分析的流程.mp4 184.36M6 L/ t8 m: S% P, Z+ }, i8 r
| | ├──小测试.jpg 320.15kb
, M$ s l8 j, ]9 G: M& Z| | └──小作业.jpg 65.84kb
! X5 r9 I! t+ F( j| ├──第3章 如何做数据分析
5 F' j. V5 Q* `! K3 b3 Y0 p| | ├──3.1 数据类型及数据收集和整理方法.mp4 38.95M
5 r; c" w7 ?& D, z| | ├──3.2 如何构建全面的数据分析体系.mp4 67.07M% G3 e/ U# t' ~2 P/ K9 n
| | ├──3.3 常用的数据分析框架.mp4 49.68M" P0 Q0 E+ Y! k& p; o& o0 f) L
| | ├──3.4 常用的数据分析方法.mp4 49.16M
" X) \. M3 G+ S5 e2 L( U| | ├──答案1【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 97.52kb
5 [$ R0 ^/ i- z* J2 G- K| | ├──答案2【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 116.26kb
9 u8 Y: I& r; X; B- Z| | ├──答案3【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 83.05kb
W0 u* w4 N! L4 i0 U| | ├──小测试1【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 76.18kb
: Q9 D# o$ F6 \& T3 q! f+ r| | ├──小测试2【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 72.29kb
: s1 \2 O3 j! A/ ^| | ├──小测试3【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 69.46kb
6 Z& [, x, W; D5 V7 f( E7 _| | └──小作业【瑞客论坛：www.ruike1.com】.jpg 51.12kb
1 i3 i* Q4 J' p4 n! @/ v| ├──第4章 如何通过EXCEL快速实现数据分析
; f. k: E) X5 O$ n' |& i' T% M2 }| | ├──4.1 Excel 操作方法—数据处理.mp4 78.32M! i C) G; b4 b3 P
| | ├──4.2 Excel 操作方法—数据分析.mp4 61.23M
6 F( g! r+ o3 }| | ├──4.3 Excel 操作方法—展示.mp4 83.08M
d" m9 h* f* ]8 K| | ├──答案1.jpg 89.45kb
2 z( p. ?" k9 O4 {7 O| | ├──答案2.jpg 53.94kb
( Y$ @) J6 [. ]8 s# C/ T" L| | ├──小测试1.jpg 71.24kb! h0 l6 o6 o) L; C& J- p
| | ├──小测试2.jpg 44.06kb
& u2 i5 r3 J+ Z0 c/ o5 n| | └──小作业.jpg 62.10kb9 w: s0 b5 _, }' V B
| ├──第5章 数据驱动运营实例
8 v0 ]6 l2 a. D& w% y| | ├──5.1 渠道效果分析.mp4 32.48M1 }' n- q% x$ V1 `% m8 U
| | ├──5.2 优惠券分析.mp4 28.77M& }3 m t* d% ~1 t( `
| | ├──5.3 用户留存分析.mp4 29.18M6 @, K, L% s6 t
| | ├──5.4 商品分析.mp4 20.59M; U: R2 p# N8 Z+ e7 V
| | ├──答案1.jpg 119.87kb
! J, {% I( f/ D9 p2 Y| | ├──答案2.jpg 80.79kb
2 z) E( b" Q7 l$ d: c i| | ├──答案3.jpg 48.94kb
8 {, B5 F8 w1 V/ M j1 D| | ├──小测试1.jpg 119.54kb
1 d. t X F o$ ^; B/ z9 K| | ├──小测试2.jpg 92.83kb
1 D: S+ F7 {7 w- ?| | └──小作业.jpg 100.15kb
+ C5 N( a+ ?+ L( Y5 L6 T- H| ├──第6章 数据报告撰写
9 F9 R/ l7 b" u* s2 g| | ├──6.1 类型、思路及展现.mp4 39.67M
& V% ~1 y3 Q* F1 B7 g| | ├──6.2 数据报告撰写案例.mp4 84.78M
1 Z+ Q2 x% W4 Y: h* Q; Z _| | ├──答案1.jpg 62.78kb: @7 e9 Q( ^. `+ A
| | ├──答案2.jpg 111.79kb [" m+ k. a7 y! |
| | ├──大作业.jpg 137.39kb
0 c$ H" U7 R0 q8 f| | ├──小测试1.jpg 89.29kb y: A0 {3 @7 p# m! ]4 @) v
| | └──小测试2.jpg 62.72kb
7 z& [) s; `. \/ f( t2 Z' l| └──第7章 结课典礼 + y) X# c, X- s; b- d
| | └──7.1 结课典礼.mp4 47.99M
- t1 J- {. i1 N h J├──C1105【勺子课堂】会员综合指标数据分析（12节）
! U( A1 H0 q3 I+ D0 H| ├──1 会员综合指标与概况分析 * o1 f4 K% ~5 M3 G' V
| | └──1 会员综合指标与概况分析.mp4 557.72M
% v& R8 {) J& A( @| ├──2 会员忠诚度分析 0 T/ ?% K8 N0 j# E# y# c
| | ├──2.1 RFM顾客价值模型.mp4 1.04G
/ O$ E% O( }( z8 L3 f7 ~8 Q| | ├──2.2 不同会员类别的营销方案.mp4 100.31M
" A5 C9 a. I+ s| | ├──2.3 案例星巴克如何玩转会员忠诚度.mp4 590.60M
7 E4 r; J: k7 ~| | └──2.4 唤醒营销.mp4 506.93M5 a' ?. ^9 E* s0 G
| ├──3 会员精准营销 * f U4 }! P0 ?# X8 _
| | ├──3.1 常态营销 - 会员生日营销.mp4 328.91M
. x. x. p" y8 ^: P- e5 h! I| | ├──3.2 主题活动营销.mp4 109.51M: { f _; e- I9 v
| | └──3.3 会员关怀.mp4 61.54M
8 U v. J6 f: l- j1 f| └──4 会员指标解读 6 D* g) r& _' i/ ]* ]) [
| | ├──4.1 会员指标解读.mp4 137.64M
2 C+ k, \! G: L& y" k( W2 ?| | ├──4.2 会员发展质量指标.mp4 121.24M9 V. c$ S2 Z' \) S$ L
| | ├──4.3 会员活动效果指标.mp4 325.69M8 p# [9 Q; o" V7 w9 {
| | └──4.4 消费者就餐体验分析.mp4 95.75M! l& F3 }" P) i& u
├──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） 7 O$ S. ?) Q$ R0 l. q1 d9 X
| ├──01 数据分析的重要性.mp4 189.94M
5 ~ Z4 [; z$ N5 r| ├──02 为何收集数据，要收集哪些数据.mp4 228.29M5 e" l0 {3 Z- {* m! w. E
| ├──03 如何使用JS和ASASIN.mp4 161.10M
e/ m" q0 h9 P7 R* c8 E3 v0 x0 c3 ?| ├──04 使用JS抓取数据以及如何分析.mp4 173.28M& M$ ^% I- {5 F7 x2 Z, H: i3 M B
| ├──05 全局观分析问题思维.mp4 281.43M
8 U" k) o+ d6 w, N) V* X| ├──06 竞争者的分析.mp4 393.09M2 ]4 L' l* [/ V6 R) m' v- {
| ├──07 如何分类.mp4 227.26M- w5 p" X' j0 d
| ├──08 如何写Title.mp4 229.10M
* a* Z& D6 L7 p* j| ├──09 如何写BP&PD.mp4 252.70M
; j* i* s' y/ n! b7 O- P! G& J| ├──10 如何找Search Term.mp4 261.38M: y1 m* W( ^4 N" F9 A
| └──11 给运营者的一些建议.mp4 116.94M+ G6 F% v- ?; P8 p* c$ n
└──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）
, K/ v z1 H% B' Z; h! R8 f| ├──第09章：店铺分析 ' `, x: g" e# h' b
| | ├──9.1 用Power Pivot链接数据库.mp4 69.92M
9 \4 p7 K& ^4 E| | ├──9.2 用Excel中设计店铺数据分析报表.mp4 53.65M
0 s/ L5 U" a" g X+ T% @| | ├──9.3 Power BI连接数据库.mp4 16.05M
* \8 D7 }4 M% t4 |0 e| | ├──9.4 Power BI建立店铺数据分析的关系模型.mp4 12.55M0 \5 H* P2 R, _+ `5 B" 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
! w& _4 o, S6 S& c7 S| | ├──9.6 用Power BI计算同环比.mp4 30.63M# G7 j$ ]! {3 o5 }
| | ├──9.7 用Power BI使用数据地图对象.mp4 18.41M# f b/ ~" }* [5 R) W; [# |" ~
| | └──9.8 用Power BI设计手机报表页面.mp4 6.20M: L+ k) Q( d g5 s1 J8 A
| ├──第10章：店铺诊断 9 n% s, L. O, _' C
| | ├──10.1 杜邦分析法的作用.mp4 6.81M
6 G6 E: w$ }, K4 u7 Q: R, U( J% J| | ├──10.2 用Power Pivot计算增幅.mp4 51.61M* a4 w3 q2 H B% F+ f/ [
| | ├──10.3 用Excel搭建杜邦分析模型.mp4 141.78M
& H5 d6 u3 I* K; N) Y5 _| | └──10.4 用Power BI搭建杜邦分析模型.mp4 131.44M, u( \, r- w/ B! M4 `
| ├──第11章：相关性分析
7 b3 F* S6 q1 z| | ├──11.1 相关性的概念.mp4 50.49M
) g$ Y# A" v8 i9 E6 q# C| | ├──11.2 用Excel创建相关性矩阵.mp4 102.11M z S# l0 h8 ^9 b* P) z
| | ├──11.3 移动相关性的概念.mp4 11.52M
. J; J. j0 o3 V, O3 T| | └──11.4 用Excel分析指标间的相关性（与权重相关）.mp4 185.22M- b; K! Z2 x8 z a7 K
| ├──第12章：预测
; I' A# h* r M| | ├──12.1 用Excel计算移动平均.mp4 22.78M
1 `! [0 p$ k% z$ K" `; Y$ X! \| | ├──12.2 用Excel用移动平均做预测.mp4 59.82M
5 z7 w" l* p& Q1 Z( ?9 l }| | ├──12.3 使用Excel的预测工作表预测.mp4 37.82M; q9 r2 v; h5 n$ a( g# U7 R- w+ C
| | ├──12.4 实操：用Excel预测成交量.mp4 10.77M
K9 z2 x4 i2 M n$ B7 J6 f| | ├──12.5 实操：用Excel预测双11规模.mp4 69.70M
o5 T5 G; M/ x| | ├──12.6 用SmartMining构建回归预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 142.59M
# }! m' o0 }; y/ X* u& d/ _) [" Y# p| | └──12.7 用SmartMining构建分类预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 83.37M
: J3 j9 D6 y; P| ├──第13章：客户分析
9 ^! T, }+ Z M( @4 B8 X3 n: W% ?| | ├──13.1 RFM模型原理.mp4 27.51M& y' q1 w" W2 A( @/ ~' P" X
| | ├──13.10 用Power Query分析客户评价词频.mp4 32.31M8 v9 ]# p) e5 g0 G
| | ├──13.2 用Power Query计算RFM指标.mp4 75.47M
7 C& R2 l0 W- _4 u: S% k l| | ├──13.3 用Excel分析客户分组.mp4 13.60M
/ ]( U! {/ R2 d8 ^| | ├──13.4 用Power Pivot计算RFM指标（链接回表操作）.mp4 14.64M
) A' x6 l1 d3 A- q7 b| | ├──13.5 通过商品给客户打标.mp4 38.53M
3 n/ |% A& d: Q7 ~& Q0 I F& A| | ├──13.6 通过收货地址给客户打标.mp4 12.62M8 Y i; r I9 Y/ o& T, _+ Z
| | ├──13.7 用SmartMining构建RFM模型.mp4 44.25M
1 V$ ~3 N% r, P0 N ^% o+ H| | ├──13.8 用SmartMining对客户进行聚类（建模及调参）.mp4 40.11M( T/ C, y! B: k( F/ q
| | └──13.9 分词原理及API调试.mp4 65.06M
! d, z8 g( i; L$ ^- [1 || ├──第14章：直通车与关键词分析
( ?+ G1 [6 ], z) S; g. I| | ├──14.1 直通车基本原理.mp4 117.27M
/ Q4 _# g* c* q2 Q& i" M/ f| | ├──14.2 用Power Map可视化直通车地域投放数据.mp4 61.49M4 \8 e; ~( O4 Y n. _
| | ├──14.3 用Power BI构建直通车数据看板.mp4 35.78M
. }; `6 X" v/ d& ?1 h| | ├──14.4 用Power Query合并文件夹表格.mp4 59.80M
9 w1 u1 W4 U0 ]' W| | ├──14.5 用Power Query实现关键词词根切割.mp4 24.29M
; r8 }2 V- }3 h' ?| | └──14.6 用Excel构建词根分析模型.mp4 82.57M
! o, I$ q2 ~6 r| ├──第15章：基于Power BI的活动效果分析
6 M. V) t5 C1 [ a& b! S! a| | ├──15.1 活动分析的维度.mp4 10.92M6 o N- @0 ^3 m
| | ├──15.2 数据的准备工作.mp4 26.81M. ^' I' `9 r2 o7 Z
| | ├──15.3 日销与活动对比.mp4 18.26M r/ b( p# ^2 L( F$ E
| | ├──15.4 活动前中后走势分析.mp4 4.54M
' Y9 i! l V* X+ P" x| | ├──15.5 活动目标达成度分析.mp4 9.26M
; C9 q1 K8 V; ^) B/ S) O m| | └──15.6 爆发系数计算.mp4 28.15M
4 \- s2 Z1 f& v+ O- t| ├──第16章：产品分析 7 R+ B- e1 h( n1 d# e
| | ├──16.1 建立模型的流程.mp4 110.52M+ z' J4 |4 w% r7 U' T( {
| | ├──16.2 数据的准备工作（导入数据、计算复购率等）.mp4 61.71M
/ }1 @1 X2 F) r0 _| | └──16.3 用Excel建立产品分析模型.mp4 128.86M1 ~8 O( G! }2 t' @3 P
| ├──第17章：购物篮分析 ; Q) G8 s: K4 ?+ e1 x7 f8 E
| | ├──17.1 数据的导入与处理.mp4 15.20M
3 z3 x0 X* F$ c6 [| | └──17.2 用SmartMining实现购物篮分析 应用Apriori模型，建模及调.mp4 99.31M
% U }3 X) ^6 O; l1 ~$ A| ├──第18章：库存预测
/ A6 z! L e; H, E% v: Z| | ├──18.1 库存预测的维度.mp4 23.26M; P: J9 S& k1 e1 c( X9 n8 M! U1 {
| | ├──18.2 数据的准备工作.mp4 8.11M
3 I4 O# Z/ n2 w4 B# X% O" | n| | └──18.3 用Power BI搭建补货预测模型.mp4 117.45M
/ g0 @5 a7 o- o# D- g4 z s| ├──第19章：VBA提效
& L0 Z% S! |$ O; d| | ├──19.1 VBA的作用.mp4 6.13M6 e* ^( Y, o/ H& N& I
| | ├──19.2 Excel宏录制.mp4 28.87M
4 f; X# F) j& I/ ]| | ├──19.3 VBA的编程基础.mp4 177.18M
. Y. @# ?; ]$ P! x& P| | ├──19.4 VBA的条件语句基础.mp4 106.06M. ]% V3 n5 p& D
| | ├──19.5 用VBA的条件结构实现报表的联动功能.mp4 111.09M( Q% ]) \2 H% Y2 H- V
| | ├──19.6 VBA的循环结构基础.mp4 87.33M
* f- ]. a% G0 R| | └──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 d7 z: }7 V, m
| ├──第1章：Excel基础 + f7 X1 \8 v7 r( W: ]! E5 M
| | ├──1.1 工作簿与工作表.mp4 14.53M
% j0 ]0 J3 S) p# k! o| | ├──1.10 数据透视表.mp4 125.13M& t& w+ b; V% O7 x- @* ?
| | ├──1.11 数据透视图.mp4 75.03M, s" B" X* ?8 R% L( b( u
| | ├──1.2 表格与区域.mp4 34.42M: ^) v$ a) _# K2 e; M1 k
| | ├──1.3 查找和替换.mp4 11.52M# c6 j/ x9 C! p. r( g
| | ├──1.4 排序和筛选.mp4 35.79M" h) ?" n7 N; F. C
| | ├──1.5 拆分列.mp4 28.01M
- z. i0 R* U% m; t| | ├──1.6 自动填充.mp4 32.28M
- b3 L" }; y. {0 [, L9 o| | ├──1.7 设置数据类型.mp4 36.93M
2 _& o8 ?7 I8 i% i1 i| | ├──1.8 冻结窗格.mp4 17.92M) q0 o* f) I' y4 c: Y8 `
| | └──1.9 条件格式.mp4 42.14M7 h/ ?4 N1 x2 c `+ D9 e
| ├──第20章：数据采集 ; o, n% Q p+ e% ^. A; e
| | ├──20.1 了解HTML.mp4 11.27M
4 R: Z2 M2 e6 W. k. |/ r8 R| | ├──20.2 写一个简单的HTML文件.mp4 32.69M
+ h; r+ i' W$ b" G* i4 ]) E, {" U| | ├──20.3 HTML请求原理.mp4 45.64M
0 K z, P; T3 w! q| | ├──20.4 实战解析淘宝HTML.mp4 108.44M
7 o% D! X' K5 m9 x- g| | ├──20.5 使用Power Query采集淘宝PC端搜索下拉框推荐词.mp4 87.86M
3 F* k6 C/ T, j| | ├──20.6 使用Power Query采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 103.48M
. |/ n/ m- Z- ~+ G) `| | ├──20.7 用VBA采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 124.38M6 g' F( ~! ]+ T
| | └──20.8 用VBA采集直通车数据.mp4 140.74M2 X4 x8 O4 ^* o* v3 T0 Y G
| ├──第2章：Power Query基础 4 u0 L. c% q; [. e; l
| | ├──2.1 初识Power Query.mp4 34.39M
4 W9 C }6 x$ [5 ^| | ├──2.10 添加自定义列.mp4 18.49M
8 D( U4 {" F/ P/ ~7 o5 ]; S+ x. }! B% G| | ├──2.11 M语言函数介绍.mp4 34.10M- k$ c0 n, x# R+ o+ w9 Y
| | ├──2.2 导入数据.mp4 27.40M2 T N5 v: S0 {3 _/ `; z6 y2 C
| | ├──2.3 设置数据类型.mp4 30.92M
; Z# i/ w* _2 ] v3 a- E) y, P5 f| | ├──2.4 排序和筛选.mp4 15.78M: n1 h8 ?) i) S4 f/ y2 [ H
| | ├──2.5 拆分列.mp4 7.63M; F( u' D6 M7 o% T3 Z5 A! w
| | ├──2.6 分组汇总.mp4 11.58M+ J, z- ~, {6 Y: Q, m: p# n, F6 L& t
| | ├──2.7 合并查询和追加查询.mp4 17.62M& Q4 w) A% u6 \7 ~9 f3 y3 p
| | ├──2.8 透视列和逆透视列.mp4 11.15M$ _6 _0 j2 w$ k
| | └──2.9 文本提取.mp4 14.16M
S; I9 A) z* | || ├──第3章：数据库基础 * }" F9 D$ j, q6 V2 E
| | ├──3.1 MySQL介绍.mp4 39.24M2 h! @: y1 y9 ^5 O/ D0 e
| | ├──3.2 使用Navicat管理电商数据.mp4 118.81M
1 t; f5 O0 G b4 e- k( j! X| | ├──3.3 创建视图.mp4 43.65M
# V) d4 U: r1 X( }9 B9 \3 e4 g| | └──3.4 用Excel连接数据库.mp4 33.20M
0 |+ B3 t, ]" y' K ?0 X6 G, n| ├──第4章：Power Pivot基础 - o2 M, p" u) `2 {2 J7 A) s% e/ _
| | ├──4.1 设置ODBC数据源.mp4 26.55M
6 i, s) L- _4 d/ w* ^" z| | ├──4.2 导入MySQL数据.mp4 43.89M
7 k3 u" y9 ]( D0 [+ h" U. P| | ├──4.3 关系型建模.mp4 50.75M
& p+ N7 a- N. S| | └──4.4 Power Pivot建模分析.mp4 69.46M
" \" b" c- n/ t+ U4 P/ u2 j| ├──第5章：Power BI基础
8 N0 P8 c& I9 o| | ├──5.1 Power BI简介.mp4 6.88M
$ k t5 Q: d% X8 M- b2 Z) T& || | ├──5.2 PBI数据库连接与数据获取.mp4 13.46M, v8 E. m9 m* M0 ?3 R8 V
| | ├──5.3 PBI关系建模.mp4 8.09M% x7 ? c: s2 q9 A: Z* k
| | ├──5.4.1 PBI数据看板制作.mp4 26.88M" L( _2 c, V o8 I5 ]! {
| | ├──5.4.2 PBI数据看板制作.mp4 43.71M% _+ _( _8 I0 p3 A. E5 E" ^
| | ├──5.4.3 PBI数据看板制作.mp4 31.50M
4 r$ r, t- ~( B- m2 ^! J5 F2 j2 k. [| | ├──5.4.4 PBI数据看板制作.mp4 37.58M
* `) m+ e$ Q5 x5 m| | ├──5.4.5 PBI数据看板制作.mp4 45.52M J$ A& h* C }( b# M) ^2 F
| | ├──5.4.6 PBI数据看板制作.mp4 44.82M8 H: W+ ~5 o5 U$ ]7 T" ^" `$ T
| | └──5.4.7 PBI数据看板制作.mp4 47.80M' R2 M* l3 F* P
| ├──第6章：数据分析入门篇
5 ~7 M$ j; r, n3 ^" e| | ├──6.1 用对照思维分析数据.mp4 50.38M/ E) f: y- ]- c2 G' y. y7 @2 R
| | ├──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
. z4 h0 o0 a; N; t| | ├──6.11 信息图的基本元素.mp4 9.20M$ e1 K/ |8 K/ S* |* B% U! S
| | ├──6.12 信息图的选用.mp4 15.73M
0 x+ y: ?9 Q1 j9 x7 P- g( F R| | ├──6.13 用Excel绘制折线图与饼图（趋势分析与占比分析）.mp4 42.02M
+ F3 M7 W6 p1 p1 h7 U I6 W| | ├──6.14 用Excel绘制柱形图和直方图（价格区间分析）.mp4 34.03M) `* v# S6 l1 J1 S+ {7 p) q
| | ├──6.15 用Excel绘制雷达图（客服人员表现分析）.mp4 30.33M
, t: H/ Y! p$ s| | ├──6.16 信息报表的设计排版.mp4 19.15M1 p1 j$ x. z4 _4 Y& b
| | ├──6.17 SWOT分析框架助你看清态势.mp4 78.49M
5 ~+ W! W, l' Z| | ├──6.18 5W2H分析框架助你理清思绪.mp4 29.60M
$ C v! o7 k5 F: `# ~| | ├──6.2 用拆分思维分析数据.mp4 55.02M
- z' p3 a2 k7 w| | ├──6.3 用降维思维分析数据.mp4 25.41M
, R& r4 l3 m) H3 i! Z| | ├──6.4 用增维思维分析数据.mp4 16.29M' X& a4 O- N0 P& _0 Y
| | ├──6.5 用假说思维突破僵局.mp4 34.63M
; V6 b+ C# k" f* n) f| | ├──6.6 对数据的基本认知与术语.mp4 20.01M
0 ^) ~) K# O* ]2 \| | ├──6.7 数据指标体系.mp4 48.87M8 M$ L0 N% Z; t6 r7 c' a
| | ├──6.8 常用的描述性统计指标介绍.mp4 45.50M' ^( Q- V: m0 l: l. M; z
| | └──6.9 用Excel计算描述性统计指标.mp4 135.69M8 X0 v3 d. z' ~; p) M& H
| ├──第7章：市场与规划 8 a9 [1 d( m" j% }" {
| | ├──7.1 市场分析的作用.mp4 13.92M7 W; {8 z7 |5 n2 \ ?/ I) ?
| | ├──7.10 用Excel实操实操市场分割.mp4 40.33M5 U% X" C9 }& l& o! g2 |$ v
| | ├──7.11 用阿里（1688）指数分析细分市场.mp4 10.18M* ~5 V: _$ |( H' N7 ]$ X! U
| | ├──7.12 用新阿里指数分析市场.mp4 10.93M" _2 I0 j. P5 b/ n, I& l; Q, n
| | ├──7.13 判断是否要进入某个市场（综合课）.mp4 361.04M0 I7 ?" a/ I& \" F4 G, J( m
| | ├──7.14 盈亏平衡点、固定成本和变动成本的概念.mp4 11.12M
) h4 _( @$ l, q0 C6 {. Y' j| | ├──7.15 确定业绩目标及目标拆解.mp4 18.97M- V: }# Q8 i h, M
| | ├──7.16 用Excel设计盈亏预测模型.mp4 100.48M7 v" p) M7 t: x) ~
| | ├──7.17 用Excel拆解业绩目标.mp4 52.03M
' ~& K- P& x: @. z7 h| | ├──7.18 用Excel设计店铺运营数字规划模型.mp4 176.18M
$ m7 }0 Z/ x3 o9 Y" M: s: ^| | ├──7.19 选品渠道的特点.mp4 91.07M
8 x0 ?. e1 H5 H5 l' V' s| | ├──7.2 市场分析的思路.mp4 74.70M! @4 L9 y# s: ]6 y6 `5 a
| | ├──7.20 选品建议.mp4 58.57M$ N0 d1 i$ L" [7 }* n& h! K* j
| | ├──7.21 数据参考及产品矩阵.mp4 17.39M. d) s7 Z( G; A6 q6 G
| | ├──7.22 现金流概念.mp4 5.84M9 u6 ~ M! F" Y7 ]* }1 x* o9 L! N1 z
| | ├──7.23 用Excel设计现金流表.mp4 185.42M1 D! k+ I/ b& R1 J3 V
| | ├──7.24-25 资金周转率和周转天数的概念和计算.mp4 7.24M
1 I: f/ @7 t2 S( Y% E, C+ F( K| | ├──7.3 市场选择的方法.mp4 25.11M: W& l' B7 }$ v- V5 u
| | ├──7.4 判断趋势的指标：同比和环比.mp4 11.73M
; t$ Z5 O& C6 f& k# _' G% {7 n| | ├──7.5 用Excel计算同环比.mp4 54.26M
7 H) t& M8 f, w9 h| | ├──7.6 判断集中度的指标：饱和度、集中度和占有率.mp4 35.00M
9 |+ O5 v* H5 l, Q8 I| | ├──7.7 用Excel计算饱和度、集中度和占有率.mp4 40.86M1 P+ b, ~2 b2 \4 M3 N
| | ├──7.8 用Excel设计市场分析报告表格.mp4 46.62M
R; d4 O' r, b+ d Z% Q| | └──7.9 关于市场分割（细分）.mp4 85.93M
: W) u$ \8 i+ K& h0 P- O9 r2 C, u| ├──第8章：订单财务核算
/ f& K: s& A2 f' J| | ├──8.1 订单相关报表的逻辑关系.mp4 63.49M' ~1 k( d" [5 W, f
| | ├──8.2 数据的准备工作.mp4 44.52M
9 U, p! ]3 e+ N| | └──8.3 用Power Query计算利润.mp4 75.29M( \/ R$ J" Z. }3 d& ~& d( r
| └──附件：相关表格（仅供参考）.rar 2.70G
4 h8 M) e2 x5 ]4 v
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发表于 2025-3-15 23:33:53
