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[数据分析] 数据分析四个月新手入门到高手课每人都能学会2020年12月

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  • TA的每日心情
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    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2021-2-25 11:08:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    Week 1: 走进数据分析 1-1 互联网数据分析通用课程-导学.mp4
    9 O  b0 J) \* X, o$ S* V. T6 DWeek 1: 走进数据分析 1-2 从互联网数据分析说起.mp4
    , A" f+ \8 e; EWeek 1: 走进数据分析 2-1 什么是数据.mp4) f! O: @( \# Q% s6 }+ k( Y
    Week 1: 走进数据分析 2-2 什么是统计指标.mp4+ O3 S2 y6 r( N) S0 z- u3 V
    Week 1: 走进数据分析 2-3 统计指标:集中趋势.mp4
    " F$ X0 t" `) ZWeek 1: 走进数据分析 2-4 统计指标:离散趋势.mp4
    % o8 u. V7 {+ G0 F/ [Week 1: 走进数据分析 2-5 统计指标:分布形态.mp47 S- A2 A3 a' T
    Week 1: 走进数据分析 2-6 识别异常值.mp4
    8 \: @+ M6 d3 k2 ~( p, aWeek 1: 走进数据分析 2-7 处理异常值.mp4
    ) ~9 S1 o# ]. OWeek 1: 走进数据分析 2-8 数据分析流程.mp43 h' S$ y4 _3 S' g: H
    Week 1: 走进数据分析 2-9 本章小结.mp4
    1 q* _5 g! r9 _Week 2: Excel从入门到表格分析 1-1 Excel基本功能.mp4
    7 v1 w# [0 j! q- DWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-2 文本函数.mp4
    7 @* F# v: R6 s- l% E, e- jWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-3 数学函数.mp4& A, f6 W, E- A9 G0 }
    Week 2: Excel从入门到表格分析 1-4 处理重复数据.mp4" E/ x! A0 i0 L$ D: ]
    Week 2: Excel从入门到表格分析 1-5 拆分列数据.mp41 a* q2 d( `% N: q+ x
    Week 2: Excel从入门到表格分析 1-6 数据排序和筛选.mp4: L% l' T; I6 E" M( L& c+ D  S
    Week 2: Excel从入门到表格分析 2-1 逻辑函数.mp4
    * i9 O! A6 i5 l, J% T: q3 u( P% ^Week 2: Excel从入门到表格分析 2-2 条件聚合函数.mp4
    6 j: A, J. k4 s9 i$ @$ m" C: BWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-3 查找与引用函数.mp4& u* a: S# K) y# x% i
    Week 2: Excel从入门到表格分析 2-4 数据透视表.mp4% |" I$ S+ f7 i. v. L2 T# g
    Week 2: Excel从入门到表格分析 2-5 认识图表.mp4
    6 [4 Q9 _* X0 i( i( oWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-6 制作可视化图表.mp4( W% {1 f9 O2 t+ {& N0 h; ]
    Week 2: Excel从入门到表格分析 2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp4
    * l2 o8 u2 L6 F% hWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-8 本章小结.mp4
    / h  C- j) i2 X  e4 g$ _1 ^Week 3: 从0开始学SQL 1-1 什么是SQL.mp4
    3 |; [' M2 A& s& d+ m' ZWeek 3: 从0开始学SQL 1-2 认识数据表结构.mp4
    4 b! v9 \& o& t8 [; m+ pWeek 3: 从0开始学SQL 1-3 MySQL安装及配置.mp4- v/ A6 Q1 r: B1 R' B0 u
    Week 3: 从0开始学SQL 1-4 安装Navicat.mp4" Q! S0 l* }) K! i
    Week 3: 从0开始学SQL 1-5 基础语法.mp4# }* @* q5 W5 T. \' a1 j
    Week 3: 从0开始学SQL 1-6 数据排序与筛选.mp4
    8 ?3 p/ D; U" A$ D8 SWeek 3: 从0开始学SQL 2-1 使用函数计算数据.mp4
    6 J. o, j  Y* X6 s. WWeek 3: 从0开始学SQL 2-2 对数据进行分类汇总.mp4% ?( ^0 }6 m  z, S- Y% O: [
    Week 3: 从0开始学SQL 2-3 联表查询.mp4
    8 J4 k  y" l, f# K$ v- gWeek 3: 从0开始学SQL 2-4 导出数据.mp4
    ' Z: x  I# d/ V! b; ~; F6 B; MWeek 3: 从0开始学SQL 2-5 本章小结.mp4
    3 i& {/ t5 Y$ t7 sWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-1 什么是Tableau.mp4
    % Q, o9 i' A9 d8 S* G* `1 X, m' PWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-2 安装Tableau.mp4
    - x' U* N3 i- @' T+ [; Y1 u$ WWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-3 准备数据.mp4# R7 Z/ z( ?9 F. u
    Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-4 构建图表.mp44 |" q& {4 I4 t7 m  `& w
    Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-5 创建仪表板.mp4& D6 H- v  a9 L/ P) e7 G
    Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-6 创建故事.mp46 u# Y4 W& [, C! z$ j& p$ P
    Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-7 保存与发布.mp4
    # E3 x1 S* A. @) q- X) ]8 Y& k# FWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-8 可视化练习:美妆产品销售分析.mp4- f7 F& q  \/ n) _( P
    Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-9 本周小结.mp4
    : m+ q+ v' [: j) c! K3 i  RWeek 5: Python基础语法 1-1 学习编程的几个建议.mp46 H& {5 Y9 i; s: m2 j" A) x8 }
    Week 5: Python基础语法 1-2 什么是Python.mp4
    , L$ E' X6 L& [* ~Week 5: Python基础语法 1-3 运行环境.mp4
    ( Y+ \* ~9 s' A0 J; m4 K& }! e2 \/ V: r: kWeek 5: Python基础语法 1-4 开发环境.mp4
    + }# {2 t9 h* J& L* n/ F1 e4 FWeek 5: Python基础语法 1-5 运算符.mp4
    , u( C3 t" I. [5 d5 L8 JWeek 5: Python基础语法 2-1 数据类型.mp4
    % X. s' B- K2 p3 X% J  B- @) f" y! oWeek 5: Python基础语法 2-2 数据容器.mp4  q/ U' e  @6 @8 `) ], c) B
    Week 5: Python基础语法 2-3 条件判断语句:if、else、elif.mp4
    + v. U' y: O) P9 c8 V6 K* NWeek 5: Python基础语法 2-4 循环语句:for、while.mp4
    6 t) z" g) K  I8 YWeek 5: Python基础语法 2-5 循环中止:break,continue.mp43 z7 j8 U: u' R( r: X
    Week 5: Python基础语法 2-6 编写一个函数.mp4
    ! Y- A" m3 \' H3 }  QWeek 5: Python基础语法 2-7 练习:计算销售额.mp48 W( b9 o5 D1 Z! q+ k7 H) \1 m
    Week 5: Python基础语法 2-8 本章小结.mp45 D; x2 g6 R6 i8 u+ t0 `0 Z. j
    Week 6: Python实现网络爬虫 1-1 什么是爬虫.mp4" e7 L- z6 O0 T; g5 V* ]5 P
    Week 6: Python实现网络爬虫 1-2 Requests库入门.mp4/ ~- f8 H0 I* ?- R" W  w, m3 V
    Week 6: Python实现网络爬虫 1-3 认识HTML网页结构.mp4
    , Y3 [" E( K4 h0 y% j: y# tWeek 6: Python实现网络爬虫 1-4 BeautifulSoup库入门.mp4
    * f  {1 y# q# lWeek 6: Python实现网络爬虫 2-1 获取目标信息.mp4
    - x6 X/ H8 u3 FWeek 6: Python实现网络爬虫 2-2 连续获取多个页面信息.mp41 i+ C* Y0 P0 J: y7 l! j0 O' `
    Week 6: Python实现网络爬虫 2-3 整合爬虫功能函数.mp4
    8 k, F: _% p" m* {$ q2 G6 nWeek 6: Python实现网络爬虫 2-4 数据存储与代码优化.mp4. T* C& ?. f& G, X) r5 |% k: U2 c. d; M
    Week 6: Python实现网络爬虫 3-1 通过API接口获取数据.mp4
    4 ~6 S( u2 h  {" |Week 6: Python实现网络爬虫 3-2 练习:爬取全部电影数据.mp4( I" E4 e0 ^; L: B& a5 n
    Week 6: Python实现网络爬虫 3-3 练习:爬取全部电影数据.mp4
    3 ?2 L% v% |: x4 dWeek 6: Python实现网络爬虫 3-4 本章小结.mp4
    " i4 P: Z' K3 B# f; u: pWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-1 Pandas库入门.mp42 s5 d0 L! a( I$ E  U( j
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-2 什么是DataFrame.mp4" u( a1 \/ q/ V& g# _+ [! F+ {
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-3 案例介绍:电影数据分析.mp4
    # x$ F- o& R9 P. a0 P" H& U1 hWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-1 读取数据.mp4
    5 ^* e: _) U4 Y) s; ^' ?9 J, KWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分.mp4; A  B% k; V5 a0 V8 o+ m
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-3 数据运算:按年统计、时间聚合.mp4
    ( @4 K, x, y7 y" m( ?$ F8 k8 {Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-4 数据运:算多类型统计.mp4
    / t$ a- L- r! Y: C& ~( gWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-5 数据运算:评分统计.mp4
    ' c* F# v4 o! @8 _" vWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-6 排序与筛选.mp4- O3 [& A3 ^! {) F( }
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-1 练习1:各国每年电影产量.mp4% G' `) U1 |$ i: R9 j8 k4 D: ?* {: b
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-2 练习3:电影语言频数统计.mp4  K' G+ q2 R9 |3 p3 j
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-3 练习2:各国评分数据.mp4
    % q+ V$ u! ]: vWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-4 练习:TOP电影排行榜.mp45 h# |  z! n+ j: N3 H
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-5 本章小结.mp4: j; C# F4 ^4 E, l
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 4-1 Matplotlib入门.mp4
    & D; `2 n! ~$ `Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 4-2 什么是画布.mp4
    # C& D& M( S6 Q8 KWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 4-3 调整视觉元素.mp4) Q( e* [9 `- w
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-1 直方图:电影年产量.mp4
    ; |. D  u2 d2 u0 cWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-2 折线图:各国电影年产量.mp4
    : R6 _) s- R2 x* U# w5 d- q$ YWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-3 饼图:电影语种统计.mp4+ ]9 s' A* Z6 s6 }  O7 h" K, p
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-4 散点图:评分分值与人数.mp4
    / Y: ?' J! P( m" M  l! XWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-5 热力图:电影类型、评分、数量.mp48 l% M( A+ n* E6 x
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-6 箱线图:每年电影评分变化.mp4' e/ k  v- S+ {
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-7 词云图:电影类型频数统计.mp4/ ]. t# {' H% g+ N- C$ I
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-8 案例2:豆瓣电影数据分析报告.mp4$ _6 ^  u4 S! e5 T- F2 N6 ]. g
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-9 本章小结.mp4
    2 ?" o9 l( N7 j) s( [3 U9 X/ SWeek 8: 初始互联网商业模式 1-1 阶段引导:从数据分析工具,到商业分析思维.mp4
    . e, ~, K8 k& t$ }Week 8: 初始互联网商业模式 1-2 互联网行业简介.mp4; L* S0 D* l6 y% [
    Week 8: 初始互联网商业模式 1-3 如何做行业分析.mp4
    % A6 E) t+ k& m/ }Week 8: 初始互联网商业模式 1-4 市场规模:直播电商发展时间线.mp4
    & l% D+ f& t: ^% ^0 aWeek 8: 初始互联网商业模式 1-5 市场规模:直播电商成交额.mp4
    # _0 Q/ [& e# {Week 8: 初始互联网商业模式 1-6 竞争分析:波特五力模型.mp4
    : [3 N( V" d8 s: q) j6 k9 R% VWeek 8: 初始互联网商业模式 1-7 价值链:直播生态产业图谱.mp4
    % ]. l1 m' i& S1 y1 ?Week 8: 初始互联网商业模式 1-8 趋势预测:PEST分析法.mp4
    . S6 p, G4 }# ]9 o7 jWeek 8: 初始互联网商业模式 1-9 案例3:直播电商行业分析报告.mp48 F& I# L  M1 r5 d3 X, G- f" E
    Week 8: 初始互联网商业模式 2-1 互联网岗位解析.mp4# e) a+ O- o# |) T' m% L: w& b( r
    Week 8: 初始互联网商业模式 2-2 数据职能岗发展通道.mp4& Z. ?( }) W* C* \1 |; x0 s
    Week 8: 初始互联网商业模式 2-3 本章小结.mp4
    6 y. p" q" C! RWeek 9: 解析数据指标体系 1-1 用户生命周期、AARRR、RFM.mp4
    ; }/ V5 b+ V6 D% }Week 9: 解析数据指标体系 1-2 5W2H、逻辑树、AB测试.mp4
    9 P: W) v7 \6 _& C$ }2 ?6 h# ^Week 9: 解析数据指标体系 1-3 SWOT、PEST、波特五力.mp4  r8 o8 o( {  E5 J# _- j
    Week 9: 解析数据指标体系 2-1 互联网业务分析指标一览.mp4% p* Q5 O! _6 P9 i
    Week 9: 解析数据指标体系 2-2 拉新(获客)指标.mp4
    1 b4 ]! Z, I; e8 ^% {# k" ZWeek 9: 解析数据指标体系 2-3 活跃指标.mp45 b5 p3 v1 b3 Y0 z
    Week 9: 解析数据指标体系 2-4 留存指标.mp44 c6 L3 \$ ?5 X" Z5 |
    Week 9: 解析数据指标体系 2-5 转化(变现)指标.mp4
    - u. X+ A2 f# n9 O4 m6 E4 [9 fWeek 9: 解析数据指标体系 2-6 传播指标:K因子.mp4( d7 K+ G1 }! m4 `
    Week 9: 解析数据指标体系 2-7 案例4:搭建商业化指标体系.mp4
    9 x# [$ c# q, O7 E! |2 UWeek 9: 解析数据指标体系 2-8 本章小结.mp4
    " p: m6 c3 i- q, tWeek 10: 构建用户画像 1-1 什么是流量.mp4: g' w+ Z9 D& X" C
    Week 10: 构建用户画像 1-2 拓展:流量数据指标.mp4
    ) l/ g0 v! A- A" q% nWeek 10: 构建用户画像 1-3 大流量分析模型:波动、特征、预测.mp49 F  y/ O% {0 y: J
    Week 10: 构建用户画像 2-1 案例:背景与目标.mp41 f; {: W/ |* C7 s" W: H- y
    Week 10: 构建用户画像 2-2 利用Python预处理数据.mp4
    " m0 ~6 n: d" h+ h9 q0 QWeek 10: 构建用户画像 2-3 计算相关性指标.mp4
    8 Y, e; H4 h( m% T2 Y; B1 PWeek 10: 构建用户画像 2-4 数据标准化:Min-Max.mp4) K0 Q+ m' G5 j7 e2 [
    Week 10: 构建用户画像 2-5 字符串分类:OneHot编码.mp4
    7 X0 O* P  f9 v/ xWeek 10: 构建用户画像 2-6 KMeans建模:利用轮廓系数确定K.mp4! V* ]" Y( V$ @* O1 A3 x" @
    Week 10: 构建用户画像 2-7 练习:最佳KMeans聚类模型.mp4
    ( r" _0 i# g! r- P0 a, q+ xWeek 10: 构建用户画像 2-8 聚类结果分析:样本量与占比.mp41 I0 T! x# `7 A* R- n
    Week 10: 构建用户画像 2-9 聚类结果分析:特征均值、众数.mp4" g; v- O6 D* x1 J
    Week 10: 构建用户画像 2-10 数值特征对比:雷达图.mp4
    ' H1 Z/ Y5 q" u2 _Week 10: 构建用户画像 2-11 案例6:基于Kmeans的广告效果聚类分析.mp4
    " `& x  J! k. h7 T2 n+ N# MWeek 10: 构建用户画像 3-1 什么是漏斗分析模型.mp40 x% R* {2 ^4 h- q0 {% w
    Week 10: 构建用户画像 3-2 漏斗分析有哪些应用场景.mp4
    / G/ I$ c. q+ w7 Z3 U' k: b) @Week 10: 构建用户画像 3-3 用户下单流程分析.mp4: j: N- Z, ]* g, _8 @
    Week 10: 构建用户画像 3-4 案例7:利用Excel绘制转化漏斗图.mp4
    - a1 Y( S4 I" ^8 [2 _" yWeek 10: 构建用户画像 3-5 本章小结.mp4
    3 I1 s) B7 C3 T1 {7 j, c  g: TWeek 11: 用户引流与转化 1-1 什么是用户画像.mp47 A. Z2 i# V! J" @2 I, d" W- [+ k
    Week 11: 用户引流与转化 1-2 数据标签系统:背景介绍.mp4
    # t/ E, _# P7 d! CWeek 11: 用户引流与转化 1-3 数据标签系统:数据采集、埋点.mp4
    " x& }8 @5 f, C4 M3 z9 g2 lWeek 11: 用户引流与转化 1-4 数据标签系统:构建用户画像.mp4! x3 P3 y$ m3 n" _
    Week 11: 用户引流与转化 1-5 练习:使用SQL提取用户数据.mp4
    # z9 p( L6 V* zWeek 11: 用户引流与转化 1-6 数据标签系统:构建商品画像.mp4
    * y* X+ v: A! F5 @Week 11: 用户引流与转化 1-7 练习:使用SQL提取商品数据.mp4
    8 x" ~2 `2 J; P9 _" e$ lWeek 11: 用户引流与转化 2-1 什么是RFM模型.mp4
    / ~+ V- C+ H' N: XWeek 11: 用户引流与转化 2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4
    6 k: a" \7 V# ~Week 11: 用户引流与转化 2-3 设置R、F、M评分标准.mp4- z. U& b/ X- n1 x3 O
    Week 11: 用户引流与转化 2-4 计算R、F、M得分.mp45 s2 N7 I& `4 k0 H, z
    Week 11: 用户引流与转化 2-5 给用户贴标签.mp4& J9 Q4 B& D+ s) i, r. ?2 \6 U
    Week 11: 用户引流与转化 2-6 RFM评分卡优化:使用K-Means进行数据分组.mp4% x2 r- Y0 D  Y3 E
    Week 11: 用户引流与转化 2-7 模型展示与可视化.mp4
    3 A4 d. \' U' P6 v: b' fWeek 11: 用户引流与转化 2-8 案例5:基于RFM的用户精细化管理.mp4
    - F/ g" _7 s+ w. @Week 11: 用户引流与转化 2-9 本章小结.mp45 G( ]& z4 Q4 a5 c/ ~& |5 J
    Week 12: 分析消费行为 1-1 什么是消费行为.mp4  F- r) T" ~6 A0 l1 M+ x+ x  J
    Week 12: 分析消费行为 1-2 消费行为模式的变迁.mp40 H9 i4 Y% a$ w4 G( q5 q! i& t# P- h, Q) i
    Week 12: 分析消费行为 2-1 案例说明:某电商交易数据.mp4
    . W& M, P& o3 o( \- S! o/ AWeek 12: 分析消费行为 2-2 趋势分析:金额、频次、人数、产品数.mp4
    ' d4 }/ i3 o& P; R- {8 h6 Z5 d" TWeek 12: 分析消费行为 2-3 趋势分析:销售额 vs 产品数.mp4
    1 q% u" q9 c. p; N  s: z: m( k) pWeek 12: 分析消费行为 2-4 趋势分析:消费时间段偏好.mp4
    8 D% S6 u8 H! T% y/ f1 g0 lWeek 12: 分析消费行为 2-5 个体分析:消费金额.mp4
    8 ?' }  F4 M' J& T% {2 |% h' X2 l3 GWeek 12: 分析消费行为 2-6 个体分析:消费频次、商品数.mp4
    / y) a/ b& e1 t  ^7 z. l. G7 q- pWeek 12: 分析消费行为 2-7 商品分析:销售情况、价格分布.mp4
    : C% o0 W' D* x7 I3 S) {Week 12: 分析消费行为 2-8 使用SQL计算复购率.mp4
    4 W* ]6 j% b. ?2 c0 X0 qWeek 12: 分析消费行为 2-9 使用SQL计算回购率.mp4
    " d# ~* N( T& n/ G$ \Week 12: 分析消费行为 3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp4
    0 V9 g9 r0 T1 K- \- YWeek 12: 分析消费行为 3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4* {1 I! `- _: H1 b, c. [
    Week 12: 分析消费行为 3-3 案例8:基于电商的用户消费行为分析.mp4
    ) p! U" d# V; J* ^2 d4 @Week 13: 预售销售额、调整运营策略 1-1 为什么要预测销售额?.mp4& B' D8 h( e* ]5 r7 |
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 1-2 如何拆解GMV:流量、转化、客单价?.mp4
    * ~' U$ l/ A. L/ e% D) JWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 2-1 测模型的定义与分类.mp4+ N1 t/ ~) h. n$ u
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 2-2 练习:使用Excel预测销售额.mp41 M, r4 D/ w  e! K- S
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 2-3 Python回归分析:数据预处理.mp4
    1 V1 c4 h2 I5 }$ |Week 13: 预售销售额、调整运营策略 2-4 Python回归分析:多项式回归模型.mp4
    7 T6 o$ L2 b' u5 L) S& jWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 2-5 Python回归分析:绘图、预测.mp4
    $ j  @# ~, h5 F/ p- G! {3 oWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 2-6 案例9:预测2020天猫双11销售额.mp4, `  g6 x5 L/ L
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 3-1 什么是商品分析?.mp4
    % z5 W' h$ S& o1 {4 N# KWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 3-2 什么是层次分析法AHP?.mp4* f4 a# M! u$ q. s
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 3-3 Excel层次分析法:构建层次结构.mp4: x0 Y. Q3 C* f
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 3-4 Excel层次分析法:构造成对比较矩阵.mp4
    9 \) R! z/ U, KWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 3-5 Excel层次分析法:构造方案判断矩阵.mp4; ~- d( Z  A2 k
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 3-6 Excel层次分析法:总排序权重计算与决策.mp4
    3 v8 R. w5 |  y7 L0 v% lWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 3-7 案例10:选择最优商品进行推广.mp43 V* w0 ]+ \: m5 M
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 4-1 15.16什么是运营策略:摩拜红包车.mp4
    1 q& Z. `- Z/ Y* i: u# B" e9 wWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 4-2 15.17如何策划一场活动.mp4
    " @6 b7 h$ Y; r! @' x5 _$ i  j: VWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 4-3 15.18案例11:设计内容运营方案.mp4: d1 c4 n% i6 K8 V
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 4-4 15.19本章小结.mp4; e7 u- A) E, b5 V3 i7 Z$ z5 P
    Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 1-1 如何提升产品活跃度?.mp46 A* _. ?' J+ l' k# @3 M
    Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 1-2 用户活跃度模型(RFE).mp4
    3 x/ _! I6 @  T# q8 UWeek 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 1-3 练习:使用Excel构建RFE模型.mp44 ^  Y% G0 Q! n4 {+ V1 y, U/ p
    Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-1 什么是产品的 Aha Moment?.mp4" e9 {5 c& P% `
    Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-2 练习:使用Excel计算用户留存率.mp4+ \$ n4 o6 y/ L: B0 K
    Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-3 练习:使用Excel计算用户生命周期.mp4+ O! K# W9 j8 j6 u- p
    Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-4 案例8补充:基于电商的用户留存与价值分析.mp45 e* G5 M% i9 K2 R  t' ~
    Week 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-5 本章小结.mp47 c) O5 j4 T2 q  \
    Week 15: 使用AB实验迭代功能 1-1 什么是AB测试.mp4
    + K( V% m: c5 q6 E# BWeek 15: 使用AB实验迭代功能 1-2 AB测试的基本流程.mp4
    7 Y, G2 l1 }6 E6 Q$ v3 c' q7 IWeek 15: 使用AB实验迭代功能 1-3 统计学基础:假设检验.mp4: W, o% ]& g6 f! _0 m1 S2 E8 {% b
    Week 15: 使用AB实验迭代功能 1-4 练习:Python计算点击率CTR.mp42 a5 G$ G$ |) i# N% q
    Week 15: 使用AB实验迭代功能 1-5 练习:Python计算p值.mp4
    % @2 F! \: j. I, oWeek 15: 使用AB实验迭代功能 1-6 案例13:利用AB测试优化产品设计.mp4! `" W  P! n# n# V5 n6 u
    Week 15: 使用AB实验迭代功能 2-1 什么是异常监测.mp4! a( t8 ~) T; p
    Week 15: 使用AB实验迭代功能 2-2 练习:Python孤立森林异常检测.mp4
    4 M0 n6 p# x0 B) I7 BWeek 15: 使用AB实验迭代功能 2-3 本章小结.mp4
    8 F4 H9 q* Q8 f  _6 jWeek 16: 撰写数据报告、面试指导 1-1 18.1如何撰写数据分析报告.mp4& ^* Q" D) q& I& g  K1 d
    Week 16: 撰写数据报告、面试指导 1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享.mp4
    - {2 V. `$ O8 x; ?Week 16: 撰写数据报告、面试指导 2-1 18.3如何撰写简历.mp4" K/ C; o* m" v0 J; ^9 h$ o- I. E
    Week 16: 撰写数据报告、面试指导 2-2 18.4面试经验分享.mp4- p0 K* |' F& E' |: b
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  • TA的每日心情
    开心
    昨天 22:14
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    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-2-25 11:24:00 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 13:30
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-2-25 11:37:15 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
    4 天前
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-2-26 11:00:20 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    前天 10:45
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    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-2-26 16:30:16 | 显示全部楼层
    数据分析四个月新手入门到高手课每人都能学会
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  • TA的每日心情
    开心
    昨天 17:57
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-2-27 14:31:02 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    擦汗
    5 天前
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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2021-2-27 23:29:41 | 显示全部楼层
    来学习看看9 S0 t* H7 O# K+ N4 f, v8 R
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  • TA的每日心情
    开心
    半小时前
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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2021-3-2 07:21:43 | 显示全部楼层
    数据分析四个月新手入门到高手课每人都能学会
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  • TA的每日心情
    开心
    前天 21:55
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-3-4 10:43:51 | 显示全部楼层
    数据分析四个月新手入门到高手课每人都能学会
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-9-15 22:51
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2021-3-14 21:28:23 | 显示全部楼层
    数据分析四个月新手入门到高手课每人都能学会2020年12月
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