人人都能学会数据分析

星***

人人都能学会数据分析
　 第8周 初始互联网商业模式
　 第2周 Excel从入门到表格分析
　 第15周 使用AB实验迭代功能
　 第4周 数据可视化利器 Tableau
　 资料
　 第16周 撰写数据报告、面试指导
　 第13周 预售销售额、调整运营策略
　 第9周 解析数据指标体系
　 第6周 Python实现网络爬虫
　 第11周 用户引流与转化
　 第10周 构建用户画像
　 第3周 从0开始学SQL
　 第7周 更高效的数据处理与可视化绘图
　 第5周 Python基础语法
　 第14周 促进用户活跃度、提升用户留存
　 第1周 走进数据分析
　 第12周 分析消费行为
　　 2-4 数据透视表_.mp4
　　 2-7 大数据岗人才需求分析报告_.mp4
　　 1-1 Excel基本功能_.mp4
　　 2-6 制作可视化图表_.mp4
　　 2-5 认识图表_.mp4
　　 2-3 查找与引用函数_.mp4
　　 1-2 文本函数_.mp4
　　 2-1 逻辑函数_.mp4
　　 1-6 数据排序和筛选_.mp4
　　 1-4 处理重复数据_.mp4
　　 1-5 拆分列数据_.mp4
　　 2-8 本章小结_.mp4
　　 2-2 条件聚合函数_.mp4
　　 1-3 数学函数_.mp4
　　 1-9 本周小结_.mp4
　　 1-1 什么是Tableau_.mp4
　　 1-6 创建故事_.mp4
　　 1-2 安装Tableau_.mp4
　　 1-5 创建仪表板_.mp4
　　 1-3 准备数据_.mp4
　　 1-7 保存与发布_.mp4
　　 1-4 构建图表_.mp4
　　 1-8 可视化练习：美妆产品销售分析_.mp4
　　 1-9 案例3：直播电商行业分析报告_.mp4
　　 1-2 互联网行业简介_.mp4
　　 1-7 价值链：直播生态产业图谱_.mp4
　　 1-6 竞争分析：波特五力模型_.mp4
　　 2-1 互联网岗位解析_.mp4
　　 1-1 阶段引导：从数据分析工具，到商业分析思维_.mp4
　　 1-5 市场规模：直播电商成交额_.mp4
　　 2-3 本章小结_.mp4
　　 1-8 趋势预测：PEST分析法_.mp4
　　 1-3 如何做行业分析_.mp4
　　 1-4 市场规模：直播电商发展时间线_.mp4
　　 2-2 数据职能岗发展通道_.mp4
　　 1-3 统计学基础：假设检验_.mp4
　　 1-1 什么是AB测试_.mp4
　　 1-6 案例13：利用AB测试优化产品设计_.mp4
　　 2-2 练习：Python孤立森林异常检测_.mp4
　　 2-1 什么是异常监测_.mp4
　　 1-4 练习：Python计算点击率CTR_.mp4
　　 1-2 AB测试的基本流程_.mp4
　　 2-3 本章小结_ev(2)~1_.mp4
　　 1-5 练习：Python计算p值_.mp4
　　 第13周 预售销售额、调整运营策略
　　 1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享_.mp4
　　 2-2 18.4面试经验分享_.mp4
　　 1-1 18.1如何撰写数据分析报告_.mp4
　　 2-1 18.3如何撰写简历_.mp4
　　 2-1 互联网业务分析指标一览_.mp4
　　 2-7 案例4：搭建商业化指标体系_.mp4
　　 2-2 拉新（获客）指标_.mp4
　　 2-4 留存指标_.mp4
　　 2-6 传播指标：K因子_.mp4
　　 1-3 SWOT、PEST、波特五力_.mp4
　　 2-8 本章小结_.mp4
　　 1-2 5W2H、逻辑树、AB测试_.mp4
　　 2-3 活跃指标_.mp4
　　 2-5 转化（变现）指标_.mp4
　　 1-1 用户生命周期、AARRR、RFM_.mp4
　　 人人都能学会数据分析.exe
　　 数据包.exe
　　 辅助材料.exe
　　 2-2 连续获取多个页面信息_.mp4
　　 1-3 认识HTML网页结构_.mp4
　　 2-1 获取目标信息_.mp4
　　 1-1 什么是爬虫_.mp4
　　 2-4 数据存储与代码优化_.mp4
　　 1-2 Requests库入门_.mp4
　　 3-1 通过API接口获取数据_.mp4
　　 2-3 整合爬虫功能函数_.mp4
　　 3-4 本章小结_.mp4
　　 3-2 练习：爬取全部电影数据_.mp4
　　 资料文档.url
　　 3-3 练习：爬取全部电影数据_.mp4
　　 1-4 BeautifulSoup库入门_.mp4
　　 1-1 什么是用户画像_.mp4
　　 2-6 RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组_.mp4
　　 2-3 设置R、F、M评分标准_.mp4
　　 2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理_.mp4
　　 1-6 数据标签系统：构建商品画像_.mp4
　　 2-9 本章小结_.mp4
　　 2-7 模型展示与可视化_.mp4
　　 2-4 计算R、F、M得分_.mp4
　　 1-3 数据标签系统：数据采集、埋点_.mp4
　　 1-4 数据标签系统：构建用户画像_.mp4
　　 2-2 利用Excel计算R、F、M分值_.mp4
　　 1-2 数据标签系统：背景介绍_.mp4
　　 1-5 练习：使用SQL提取用户数据_.mp4
　　 2-5 给用户贴标签_.mp4
　　 2-1 什么是RFM模型_.mp4
　　 1-7 练习：使用SQL提取商品数据_.mp4
　　 1-4 安装Navicat_.mp4
　　 2-2 对数据进行分类汇总_.mp4
　　 1-6 数据排序与筛选_.mp4
　　 1-5 基础语法_.mp4
　　 2-3 联表查询_.mp4
　　 2-4 导出数据_.mp4
　　 2-5 本章小结_.mp4
　　 1-1 什么是SQL_.mp4
　　 1-3 MySQL安装及配置_.mp4
　　 1-2 认识数据表结构_.mp4
　　 3-1 什么是漏斗分析模型_.mp4
　　 3-2 漏斗分析有哪些应用场景_.mp4
　　 2-3 计算相关性指标_.mp4
　　 2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K_.mp4
　　 2-7 练习：最佳KMeans聚类模型_.mp4
　　 2-5 字符串分类：OneHot编码_.mp4
　　 2-8 聚类结果分析：样本量与占比_.mp4
　　 3-5 本章小结_.mp4
　　 2-9 聚类结果分析：特征均值、众数_.mp4
　　 1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测_.mp4
　　 2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001_.mp4
　　 2-4 数据标准化：Min-Max_.mp4
　　 2-1 案例：背景与目标_.mp4
　　 1-2 拓展：流量数据指标_.mp4
　　 3-4 案例7：利用Excel绘制转化漏斗图_.mp4
　　 1-1 什么是流量_.mp4
　　 2-2 利用Python预处理数据_.mp4
　　 3-3 用户下单流程分析_.mp4
　　 2-10 数值特征对比：雷达图_.mp4
　　 2-2 练习：使用Excel计算用户留存率_.mp4
　　 1-3 练习：使用Excel构建RFE模型_.mp4
　　 2-3 练习：使用Excel计算用户生命周期_.mp4
　　 资料1.url
　　 1-2 用户活跃度模型（RFE）_.mp4
　　 2-5 本章小结_.mp4
　　 1-1 如何提升产品活跃度？_.mp4
　　 2-1 什么是产品的 Aha Moment？_.mp4
　　 2-4 案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析_.mp4
　　 1-2 从互联网数据分析说起~1_.mp4
　　 2-5 统计指标：分布形态~1_.mp4
　　 2-3 统计指标：集中趋势~1_.mp4
　　 2-4 统计指标：离散趋势~1_.mp4
　　 2-6 识别异常值~1_.mp4
　　 2-7 处理异常值~1_.mp4
　　 2-1 什么是数据~1_.mp4
　　 2-9 本章小结~1_.mp4
　　 2-8 数据分析流程~1_.mp4
　　 1-1 互联网数据分析通用课程-导学~1_.mp4
　　 2-2 什么是统计指标~1_.mp4
　　 1-1 学习编程的几个建议_.mp4
　　 2-8 本章小结_ev(2)~1_.mp4
　　 2-2 数据容器_.mp4
　　 2-1 数据类型_.mp4
　　 1-4 开发环境_.mp4
　　 1-3 运行环境_.mp4
　　 1-5 运算符_.mp4
　　 2-5 循环中止：break,continue_.mp4
　　 2-3 条件判断语句：if、else、elif_.mp4
　　 1-2 什么是Python_.mp4
　　 2-7 练习：计算销售额_.mp4
　　 2-6 编写一个函数_.mp4
　　 2-4 循环语句：for、while_.mp4
　　 5-6 箱线图：每年电影评分变化_.mp4
　　 5-3 饼图：电影语种统计_.mp4
　　 5-1 直方图：电影年产量_.mp4
　　 3-2 练习3：电影语言频数统计_.mp4
　　 4-2 什么是画布_.mp4
　　 3-3 练习2：各国评分数据_.mp4
　　 2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分_.mp4
　　 1-3 案例介绍：电影数据分析_.mp4
　　 2-4 数据运：算多类型统计_.mp4
　　 2-6 排序与筛选_.mp4
　　 3-4 练习：TOP电影排行榜_.mp4
　　 3-5 本章小结_.mp4
　　 2-5 数据运算：评分统计_.mp4
　　 3-1 练习1：各国每年电影产量_.mp4
　　 5-5 热力图：电影类型、评分、数量_.mp4
　　 5-9 本章小结_.mp4
　　 1-2 什么是DataFrame_.mp4
　　 5-8 案例2：豆瓣电影数据分析报告_.mp4
　　 4-1 Matplotlib入门_.mp4
　　 1-1 Pandas库入门_.mp4
　　 2-1 读取数据_.mp4
　　 5-2 折线图：各国电影年产量_.mp4
　　 2-3 数据运算：按年统计、时间聚合_.mp4
　　 5-7 词云图：电影类型频数统计_.mp4
　　 4-3 调整视觉元素_.mp4
　　 5-4 散点图：评分分值与人数_.mp4
　　　 第13周 预售销售额、调整运营策略
　　 2-1 案例说明：某电商交易数据_.mp4
　　 3-1 使用SQL计算头部用户贡献额_.mp4
　　 3-2 使用SQL用户平均购买周期_.mp4
　　 2-5 个体分析：消费金额_.mp4
　　 2-9 使用SQL计算回购率_.mp4
　　 2-8 使用SQL计算复购率_.mp4
　　 1-2 消费行为模式的变迁_.mp4
　　 1-1 什么是消费行为_.mp4
　　 2-6 个体分析：消费频次、商品数_.mp4
　　 2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数_.mp4
　　 2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数_.mp4
　　 2-4 趋势分析：消费时间段偏好_.mp4
　　 2-7 商品分析：销售情况、价格分布_.mp4
　　 3-3 案例8：基于电商的用户消费行为分析_.mp4
　　　　 3-7 案例10：选择最优商品进行推广_.mp4
　　　　 2-6 案例9：预测2020天猫双11销售额_.mp4
　　　　 3-1 什么是商品分析？_.mp4
　　　　 4-2 15.17如何策划一场活动_.mp4
　　　　 1-1 为什么要预测销售额？_.mp4
　　　　 3-6 Excel层次分析法：总排序权重计算与决策_.mp4
　　　　 4-1 15.16什么是运营策略：摩拜红包车_.mp4
　　　　 3-4 Excel层次分析法：构造成对比较矩阵_.mp4
　　　　 3-5 Excel层次分析法：构造方案判断矩阵_.mp4
　　　　 4-3 15.18案例11：设计内容运营方案_.mp4
　　　　 2-1 测模型的定义与分类_.mp4
　　　　 2-2 练习：使用Excel预测销售额_.mp4
　　　　 3-3 Excel层次分析法：构建层次结构_.mp4
　　　　 2-4 Python回归分析：多项式回归模型_.mp4
　　　　 2-3 Python回归分析：数据预处理_.mp4
　　　　 3-2 什么是层次分析法AHP？_.mp4
　　　　 1-2 如何拆解GMV：流量、转化、客单价？_.mp4
　　　　 2-5 Python回归分析：绘图、预测_.mp4
　　　　 4-4 15.19本章小结_.mp4
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