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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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    [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, b, r5 J8 g# b0 \. g2 o
    Week 1: 走进数据分析 1-2 从互联网数据分析说起.mp4
    $ b/ y, U' w* z" PWeek 1: 走进数据分析 2-1 什么是数据.mp4
    , Q3 w. n( j8 ]  K! r8 j- u, O4 E; oWeek 1: 走进数据分析 2-2 什么是统计指标.mp49 v3 H: k# ?+ ^' y1 L
    Week 1: 走进数据分析 2-3 统计指标:集中趋势.mp4
    6 b; i) m2 x: f5 b3 H9 EWeek 1: 走进数据分析 2-4 统计指标:离散趋势.mp4" B# l, y/ U+ q9 q
    Week 1: 走进数据分析 2-5 统计指标:分布形态.mp4% w6 H/ {# D" q5 q9 X
    Week 1: 走进数据分析 2-6 识别异常值.mp4
    " M) _% ]4 p. K, `4 YWeek 1: 走进数据分析 2-7 处理异常值.mp4; f, ^# s, J8 b7 s, L4 @, H
    Week 1: 走进数据分析 2-8 数据分析流程.mp42 O: n( R5 @- E
    Week 1: 走进数据分析 2-9 本章小结.mp4
    ' ~# t" |  \3 k- k6 ^6 ZWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-1 Excel基本功能.mp4
    ! F' s: C* X# }* W6 oWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-2 文本函数.mp4; j: N0 N+ A: l# m/ k0 B+ s
    Week 2: Excel从入门到表格分析 1-3 数学函数.mp4
    8 D- F- w9 d4 @, t- pWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-4 处理重复数据.mp4
    & r' Q& C- I! rWeek 2: Excel从入门到表格分析 1-5 拆分列数据.mp48 N4 F0 k# D% V/ s
    Week 2: Excel从入门到表格分析 1-6 数据排序和筛选.mp48 d" W8 o$ v" F, L# s
    Week 2: Excel从入门到表格分析 2-1 逻辑函数.mp46 V6 @2 f- E* _. H/ H1 k  S: [2 S4 H
    Week 2: Excel从入门到表格分析 2-2 条件聚合函数.mp44 S0 c# s! d3 _: p
    Week 2: Excel从入门到表格分析 2-3 查找与引用函数.mp4
    & a" l  ]- j* w8 F+ lWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-4 数据透视表.mp4
    6 ]4 o9 A- g& a" v1 Y8 f: oWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-5 认识图表.mp4
    4 a% P- J4 p) {. y: p* [# [Week 2: Excel从入门到表格分析 2-6 制作可视化图表.mp4
    9 {. B& n" a3 B9 w6 |- UWeek 2: Excel从入门到表格分析 2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp42 a- n; @1 k  y3 L6 O" c
    Week 2: Excel从入门到表格分析 2-8 本章小结.mp4
    . p! y$ T% z  DWeek 3: 从0开始学SQL 1-1 什么是SQL.mp4- W  F: P; ]; c. }9 o4 j+ `# T
    Week 3: 从0开始学SQL 1-2 认识数据表结构.mp4) Y) M1 f+ ^4 g2 O+ u
    Week 3: 从0开始学SQL 1-3 MySQL安装及配置.mp46 O! j* A) Z2 u1 G
    Week 3: 从0开始学SQL 1-4 安装Navicat.mp4: q& ~9 |1 w9 B% V8 R/ b" H
    Week 3: 从0开始学SQL 1-5 基础语法.mp4
    , n) n1 B8 ~, H6 EWeek 3: 从0开始学SQL 1-6 数据排序与筛选.mp4, O. s; a( g: J4 x. h* c7 e! b
    Week 3: 从0开始学SQL 2-1 使用函数计算数据.mp4
    0 s  r" D9 }' m. A* q. UWeek 3: 从0开始学SQL 2-2 对数据进行分类汇总.mp4
    5 w8 [1 }/ b4 hWeek 3: 从0开始学SQL 2-3 联表查询.mp4
    % k9 o" l" J  I% h) x: DWeek 3: 从0开始学SQL 2-4 导出数据.mp4& \& Y$ `9 W" k3 w3 u/ s
    Week 3: 从0开始学SQL 2-5 本章小结.mp43 N( U0 [; S* T" ]
    Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-1 什么是Tableau.mp4
    . n+ x4 H2 L" \# lWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-2 安装Tableau.mp41 z4 V4 b: h6 ~; f' Z
    Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-3 准备数据.mp4: n3 I1 a! J1 f' ~! o' t2 Y
    Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-4 构建图表.mp44 J. Q7 U5 e& f# M7 Y+ m
    Week 4: 数据可视化利器 Tableau 1-5 创建仪表板.mp4
    8 M, a$ H5 n$ {; x+ @1 I4 xWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-6 创建故事.mp4
    + \& d5 o5 K+ N! S% s+ t2 w( TWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-7 保存与发布.mp4$ s( q9 C: ~, j5 ?) J
    Week 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
    ' N6 r  R  N0 V9 g% BWeek 4: 数据可视化利器 Tableau 1-9 本周小结.mp49 I7 W* O! b& `$ E& X' V: ]; Y
    Week 5: Python基础语法 1-1 学习编程的几个建议.mp4
    ( \4 n9 R- ~8 A' m( z& CWeek 5: Python基础语法 1-2 什么是Python.mp4: P  N: U2 \3 A& e
    Week 5: Python基础语法 1-3 运行环境.mp4
    1 p# n1 n6 a1 T- JWeek 5: Python基础语法 1-4 开发环境.mp4
    & T+ v" ^; \; d9 Y& Y* ?# M4 w  GWeek 5: Python基础语法 1-5 运算符.mp4
    9 k; Q4 Z8 w. W9 O2 MWeek 5: Python基础语法 2-1 数据类型.mp4
    " j( w! P! I, b9 Q5 z3 m, r- rWeek 5: Python基础语法 2-2 数据容器.mp4
    - Z; p+ _1 b/ F9 ^$ jWeek 5: Python基础语法 2-3 条件判断语句:if、else、elif.mp4
    % g. n: u5 F( F$ lWeek 5: Python基础语法 2-4 循环语句:for、while.mp41 @6 b' [6 X& F+ D' k! ~) U! J
    Week 5: Python基础语法 2-5 循环中止:break,continue.mp4
    5 F. c! U3 O* T/ E& G5 ZWeek 5: Python基础语法 2-6 编写一个函数.mp4) |0 v0 {9 z8 o
    Week 5: Python基础语法 2-7 练习:计算销售额.mp46 P) ~% P3 d7 Y. A& M
    Week 5: Python基础语法 2-8 本章小结.mp4
    . x6 Z1 r$ q7 U; VWeek 6: Python实现网络爬虫 1-1 什么是爬虫.mp4
      X* e4 \3 @2 E4 M" Q' @& hWeek 6: Python实现网络爬虫 1-2 Requests库入门.mp42 P) y) w3 r. F, v" h% A& a% x
    Week 6: Python实现网络爬虫 1-3 认识HTML网页结构.mp43 ^3 H. @3 h4 K/ y% c( [4 g
    Week 6: Python实现网络爬虫 1-4 BeautifulSoup库入门.mp4
    0 u4 F7 ]5 i, M! L5 [4 g8 AWeek 6: Python实现网络爬虫 2-1 获取目标信息.mp4% i: m, H6 w. m+ j
    Week 6: Python实现网络爬虫 2-2 连续获取多个页面信息.mp4
    . K- R) h1 ?) j, m3 W) mWeek 6: Python实现网络爬虫 2-3 整合爬虫功能函数.mp4
    2 L; |+ O  A, f9 YWeek 6: Python实现网络爬虫 2-4 数据存储与代码优化.mp4
    4 i: t! D& y! X0 N7 b- IWeek 6: Python实现网络爬虫 3-1 通过API接口获取数据.mp4  x& e% H4 x1 y  z) B
    Week 6: Python实现网络爬虫 3-2 练习:爬取全部电影数据.mp4
    1 _& {5 M  G: J1 z/ J2 `Week 6: Python实现网络爬虫 3-3 练习:爬取全部电影数据.mp45 i) b: B% m. A
    Week 6: Python实现网络爬虫 3-4 本章小结.mp4
    / I3 o2 s4 o; |. n/ g1 `! M/ q! MWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-1 Pandas库入门.mp4
    9 m0 C3 X. a4 e% @8 oWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-2 什么是DataFrame.mp4
    ' c+ ]: s# ]" D# x) k  m( yWeek 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.mp44 R; z; z) ^  y4 d+ }+ M2 A
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-1 读取数据.mp4
    + G, ?! i0 W) ^+ FWeek 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
    9 |# m" Q2 K% U7 e; [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
    5 |7 A: e' g! c, L0 z5 SWeek 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
    / r: p9 q6 D, o( y& ?. S, Q' {3 FWeek 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
    , }0 o# _0 N- _& E7 b$ P: r, SWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-6 排序与筛选.mp40 |' r" G5 x$ u9 P  Y. z; ?
    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.mp46 s" f# w: [- v# k. V
    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.mp44 r+ s  W4 R6 x  f
    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' h2 s' i7 f* Y  @" T
    Week 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# E/ q4 R) w- `( y
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-5 本章小结.mp4
    ' K, ?0 L  x- X; x3 A. X# a, ?2 q9 z5 `Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 4-1 Matplotlib入门.mp4
    ; R7 P/ J8 r+ O0 ?Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 4-2 什么是画布.mp4
    " f6 B3 ^) n! D+ nWeek 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 4-3 调整视觉元素.mp4! j: F& q5 {( ]6 K5 |, V( ]. L
    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
    4 h2 x* I8 s' ^& v4 w, l/ eWeek 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.mp43 D0 o* E# `( m4 H
    Week 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
    6 k& g. B. }3 g9 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.mp48 _9 I# p- m, R- W' a
    Week 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.mp4* U! y" q% T$ T, t& `8 j1 N2 V6 \
    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.mp46 R: B9 i$ t6 j' x; A
    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.mp42 J. m1 M$ ~% G4 C" g$ f
    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: d: f  p1 N) q4 L
    Week 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-9 本章小结.mp4
    & a% k- w8 O3 W( c" n$ QWeek 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.mp44 [8 b" D0 G: k
    Week 8: 初始互联网商业模式 1-2 互联网行业简介.mp4
    ' y" R; n2 R) E# @& V4 |Week 8: 初始互联网商业模式 1-3 如何做行业分析.mp41 p4 r* S1 r% v+ K+ j
    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& b( y, V# N% k2 M# ~- N% u+ ]
    Week 8: 初始互联网商业模式 1-5 市场规模:直播电商成交额.mp4
    5 Y0 j, l6 s# K3 n9 ]/ C) [Week 8: 初始互联网商业模式 1-6 竞争分析:波特五力模型.mp4
    # T; ?. B! q; s/ X; ]2 |' D7 OWeek 8: 初始互联网商业模式 1-7 价值链:直播生态产业图谱.mp4
    " A, u2 h* E9 G/ Z) \Week 8: 初始互联网商业模式 1-8 趋势预测:PEST分析法.mp4
    6 F2 k/ G- E  P/ P; {' wWeek 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.mp4
    . i2 s3 k% P$ A( q. w9 K$ Q3 KWeek 8: 初始互联网商业模式 2-1 互联网岗位解析.mp4  A) q9 R; X2 D* @4 F3 L& i
    Week 8: 初始互联网商业模式 2-2 数据职能岗发展通道.mp4
    & F$ V# k: K" z3 |. v9 vWeek 8: 初始互联网商业模式 2-3 本章小结.mp46 q, Y, L. D$ V* j6 M
    Week 9: 解析数据指标体系 1-1 用户生命周期、AARRR、RFM.mp4/ p9 [% I: `# c$ Q! C) r, F% }
    Week 9: 解析数据指标体系 1-2 5W2H、逻辑树、AB测试.mp47 ~! v  {$ W) p' ]$ @0 y
    Week 9: 解析数据指标体系 1-3 SWOT、PEST、波特五力.mp46 j, ?+ R- ]- p
    Week 9: 解析数据指标体系 2-1 互联网业务分析指标一览.mp4
    3 r5 L* X0 J6 ~" {, G2 |4 OWeek 9: 解析数据指标体系 2-2 拉新(获客)指标.mp4' F4 h. I5 O/ u/ s; n
    Week 9: 解析数据指标体系 2-3 活跃指标.mp4
    ; m. P1 k+ C: M6 aWeek 9: 解析数据指标体系 2-4 留存指标.mp44 {: o; P; Q9 |
    Week 9: 解析数据指标体系 2-5 转化(变现)指标.mp4! H2 P2 P+ M- k- e4 q% o
    Week 9: 解析数据指标体系 2-6 传播指标:K因子.mp4$ p9 D; |% Y+ ~  ~
    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
    # n" t. Y: n) D) IWeek 9: 解析数据指标体系 2-8 本章小结.mp4$ e. x6 s; K. \3 v) b
    Week 10: 构建用户画像 1-1 什么是流量.mp4) U$ ~' T3 A& P! P: o
    Week 10: 构建用户画像 1-2 拓展:流量数据指标.mp4
    9 F2 S, S6 I  d- Y9 }: N3 s. K  QWeek 10: 构建用户画像 1-3 大流量分析模型:波动、特征、预测.mp4& w. ^6 O( Q# `/ C8 [2 g% c
    Week 10: 构建用户画像 2-1 案例:背景与目标.mp45 E) [4 U- l6 p
    Week 10: 构建用户画像 2-2 利用Python预处理数据.mp4- q: p5 L- i' T/ c& b
    Week 10: 构建用户画像 2-3 计算相关性指标.mp4* R+ m* ~" U, D4 q5 w9 s6 R1 M
    Week 10: 构建用户画像 2-4 数据标准化:Min-Max.mp4
    . c, H, f. I7 l1 l  p+ o8 dWeek 10: 构建用户画像 2-5 字符串分类:OneHot编码.mp4
    & q4 N& @5 J2 ^+ q4 e! U4 AWeek 10: 构建用户画像 2-6 KMeans建模:利用轮廓系数确定K.mp45 p1 V/ u; j: r* _
    Week 10: 构建用户画像 2-7 练习:最佳KMeans聚类模型.mp4
    * Y0 K5 H9 |5 Y8 b! I4 h7 p( `Week 10: 构建用户画像 2-8 聚类结果分析:样本量与占比.mp40 X! J$ Q$ o5 ^% t: r
    Week 10: 构建用户画像 2-9 聚类结果分析:特征均值、众数.mp4
    $ [1 w$ y# y7 b* I2 \1 [Week 10: 构建用户画像 2-10 数值特征对比:雷达图.mp4
    % G! X6 h0 Q2 I* X1 m) qWeek 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" p% c$ k$ ^+ B3 F
    Week 10: 构建用户画像 3-1 什么是漏斗分析模型.mp4
    0 s7 A2 {. h# r4 w2 DWeek 10: 构建用户画像 3-2 漏斗分析有哪些应用场景.mp49 i2 s( H5 X/ P0 U2 v
    Week 10: 构建用户画像 3-3 用户下单流程分析.mp4
      V9 ^' M, l# l2 L- {4 |. yWeek 10: 构建用户画像 3-4 案例7:利用Excel绘制转化漏斗图.mp4* L* \7 B( T& e/ P. z
    Week 10: 构建用户画像 3-5 本章小结.mp4) n- Y# v, Y- f9 G" R( v0 _/ F
    Week 11: 用户引流与转化 1-1 什么是用户画像.mp40 ~5 J: h( [8 V) ]; D7 k: D
    Week 11: 用户引流与转化 1-2 数据标签系统:背景介绍.mp45 Z; m7 r3 b  C& _0 m$ ?+ O
    Week 11: 用户引流与转化 1-3 数据标签系统:数据采集、埋点.mp4
    3 p' p( O( C7 W# K- a; f3 SWeek 11: 用户引流与转化 1-4 数据标签系统:构建用户画像.mp4
    # O( ~+ \5 H' R. K3 sWeek 11: 用户引流与转化 1-5 练习:使用SQL提取用户数据.mp4
    : [1 `# e0 d2 z3 H5 n) V. p0 l9 X9 bWeek 11: 用户引流与转化 1-6 数据标签系统:构建商品画像.mp4; i0 m* k, ^2 r0 W
    Week 11: 用户引流与转化 1-7 练习:使用SQL提取商品数据.mp4- d8 ?1 S0 u. I& i, ]
    Week 11: 用户引流与转化 2-1 什么是RFM模型.mp4
    * A* e1 t' E+ Y' z! H3 uWeek 11: 用户引流与转化 2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4! l2 b0 u+ ?* i7 C. V$ Q( k
    Week 11: 用户引流与转化 2-3 设置R、F、M评分标准.mp4
    0 _$ O7 q# x. y4 rWeek 11: 用户引流与转化 2-4 计算R、F、M得分.mp4" h& X" ~- a8 f7 Q% C
    Week 11: 用户引流与转化 2-5 给用户贴标签.mp40 N" P- l+ Z! `9 j* w
    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.mp44 ]7 h1 `" y( P# v. A! |
    Week 11: 用户引流与转化 2-7 模型展示与可视化.mp4& q: U6 @0 v( c
    Week 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) i& Q' z1 U4 _8 w# n* D% `5 c4 Y
    Week 11: 用户引流与转化 2-9 本章小结.mp4
    + e# d$ s+ r+ B5 R8 h2 I( D% E- YWeek 12: 分析消费行为 1-1 什么是消费行为.mp4
      ]/ }2 b: m9 x) g) Y1 g7 I' RWeek 12: 分析消费行为 1-2 消费行为模式的变迁.mp4
    3 B/ n# \0 J# ], ~3 x; [Week 12: 分析消费行为 2-1 案例说明:某电商交易数据.mp4% T2 I" Z- N- V' v! D
    Week 12: 分析消费行为 2-2 趋势分析:金额、频次、人数、产品数.mp4
    / b5 F6 R1 {/ ?# d9 X' N% R, \Week 12: 分析消费行为 2-3 趋势分析:销售额 vs 产品数.mp4
    1 F. v; s; X* V: z( gWeek 12: 分析消费行为 2-4 趋势分析:消费时间段偏好.mp4  F* b+ Q' p' x& [) ^* A2 x# m
    Week 12: 分析消费行为 2-5 个体分析:消费金额.mp4
    2 }- C% @7 w' H# {& iWeek 12: 分析消费行为 2-6 个体分析:消费频次、商品数.mp4
    ) F2 ^( Y) k* QWeek 12: 分析消费行为 2-7 商品分析:销售情况、价格分布.mp4! ^  D% [/ u/ K9 E, Q( b# R
    Week 12: 分析消费行为 2-8 使用SQL计算复购率.mp45 e8 D. c; m  v, u0 e
    Week 12: 分析消费行为 2-9 使用SQL计算回购率.mp4
    ( q6 G) X* l- D: V! PWeek 12: 分析消费行为 3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp4
      k/ L) n. ~; b) {& j  vWeek 12: 分析消费行为 3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4
    + A$ W4 V5 Y0 o- C% X" rWeek 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
    2 z* `* C/ Y5 o7 i7 ?6 eWeek 13: 预售销售额、调整运营策略 1-1 为什么要预测销售额?.mp43 A$ O. S$ |+ K+ W; m$ d
    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" {- L: _# v8 S* u* j/ w7 c
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 2-1 测模型的定义与分类.mp46 g7 U  j7 c" u% P, X! G/ y& G& \
    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.mp43 e* y% T& B  A: z
    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
    ) Q/ Y! _+ k8 n& q1 p8 iWeek 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$ M# E8 v1 h# X7 p: d  F9 {
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 2-5 Python回归分析:绘图、预测.mp4
    - m# N2 W! L) gWeek 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.mp40 O; C; E& j' s# ?" y, z
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 3-1 什么是商品分析?.mp49 M& l7 [( n" \( k7 v# r
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 3-2 什么是层次分析法AHP?.mp4
    + k6 Q, m% }4 P$ X( _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
      S9 H6 }, d0 B) J0 o' k9 T3 ?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
    / X& o# o& t; P9 G3 ]Week 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
    - v/ C6 S% H; ?3 g2 WWeek 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
    8 W/ v2 o$ C, M$ A2 G6 ~# W: \- ]Week 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.mp4
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    Week 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* i6 G& p, ~, m1 w) ^. ]' v* r6 O
    Week 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.mp49 m0 _. h# X- f4 ?2 b
    Week 13: 预售销售额、调整运营策略 4-4 15.19本章小结.mp49 C) x7 p' [: k5 f9 Z
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    / |7 s3 V7 p, r# z- }Week 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.mp4
    ) t  m; ]* B+ S5 Q7 J. g  q& i. YWeek 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
    ' \0 ~5 ?4 u9 G1 M" S, }/ o) [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+ Q7 _0 X8 c$ d: h) ^
    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' V- q/ _, ?5 K9 T
    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.mp4
    7 i0 x! A' L, l9 mWeek 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-5 本章小结.mp40 d* T* `. i$ A4 y$ [" B
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    Week 15: 使用AB实验迭代功能 1-3 统计学基础:假设检验.mp4
    " D& l5 {. X3 y: F8 VWeek 15: 使用AB实验迭代功能 1-4 练习:Python计算点击率CTR.mp49 L+ o3 S1 N. j, G$ \: I+ Z
    Week 15: 使用AB实验迭代功能 1-5 练习:Python计算p值.mp4# b1 U" X, H1 {/ R2 F
    Week 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
    7 C/ N6 D5 t% DWeek 15: 使用AB实验迭代功能 2-1 什么是异常监测.mp4
    ; p; o" m5 `! e' |: g$ q& I& \0 XWeek 15: 使用AB实验迭代功能 2-2 练习:Python孤立森林异常检测.mp4
    3 H) i5 B2 l$ F1 E1 xWeek 15: 使用AB实验迭代功能 2-3 本章小结.mp4
    ( ^8 Y5 m" ^- V' V' @. ~Week 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, n% S; o3 v4 n8 v8 f' y1 J3 V
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  • TA的每日心情
    开心
    4 天前
  • 签到天数: 1030 天

    [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
    擦汗
    昨天 09:55
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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
    前天 15:12
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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2021-2-25 11:40:59 | 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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  • TA的每日心情
    奋斗
    3 天前
  • 签到天数: 327 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2021-2-25 11:41:32 | 显示全部楼层
    RE: 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
    * G2 f5 `; [9 U" Y0 E" i" {
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  • TA的每日心情
    开心
    昨天 11:23
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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
    昨天 13:02
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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 14:16
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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

    前天 09:45
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-2-27 23:29:41 | 显示全部楼层
    来学习看看
    + F$ o! V8 x- h7 J3 b
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  • TA的每日心情

    4 天前
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2021-3-2 03:14:16 | 显示全部楼层
    asdasdasdasd
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