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互联网业务数据分析实战价值1200+ 2019,IT资源网
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admin
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2022-5-29 12:41
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互联网业务数据分析实战价值1200+ 2019,IT资源网
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├─00.「关于课程」
│ 01.学习计划.doc
│
├─00.「恭喜,数据课即将开始」
│ 01.布棉老师有话说.doc
│ 02.学习不孤独!看看你的学长学姐怎么说!.doc
│
├─01.「课程导论」
│ 01.课程介绍.doc
│ 01.课程介绍.mp4
│ 02.如何运用数据指导业务?.doc
│ 02.如何运用数据指导业务?.mp4
│ 03.这门课能解决什么问题?.doc
│ 03.这门课能解决什么问题?.mp4
│
├─02.【模块一】(上)指标建模
│ 01.模块导读.doc
│ 02.概述:指标建模.doc
│ 02.概述:指标建模.mp4
│ 03.认识常见的数据指标.doc
│ 03.认识常见的数据指标.mp4
│ 04.1.1 DAU & MAU.doc
│ 04.1.1 DAU & MAU.mp4
│ 05.1.2 如何定义新增?.doc
│ 05.1.2 如何定义新增?.mp4
│ 06.1.3 如何理解留存?.doc
│ 06.1.3 如何理解留存?.mp4
│ 07.1.4 渠道来源怎么看?.doc
│ 08.2.1 PV、UV、转化率、访问深度.doc
│ 08.2.1 PV、UV、转化率、访问深度.mp4
│ 09.2.2 访问时长.doc
│ 09.2.2 访问时长.mp4
│ 10.2.3 弹出率(Bounce Rate).doc
│ 10.2.3 弹出率(Bounce Rate).mp4
│ 11.3 业务相关的数据指标.doc
│ 11.3 业务相关的数据指标.mp4
│ 12.小结:没有绝对的对错,只求彼此的认同.mp4
│ 13.「作业一」数据指标概念考察.doc
│
├─03.【模块一】(下)指标建模
│ 01.Step 1 拆解业务模块.doc
│ 01.Step 1 拆解业务模块.mp4
│ 02.Step 2 判断模块类型.doc
│ 02.Step 2 判断模块类型.mp4
│ 03.Step 3 根据模块类型,选取数据指标.doc
│ 03.Step 3 根据模块类型,选取数据指标.mp4
│ 04.案例:iMoney 数据指标选取.doc
│ 04.案例:iMoney 数据指标选取.mp4
│ 05.案例:闲鱼 数据指标选取.doc
│ 05.案例:闲鱼 数据指标选取.mp4
│ 06.案例:土巴兔(早期)数据指标选取.doc
│ 06.案例:土巴兔(早期)数据指标选取.mp4
│ 07.总结.mp4
│ 08.「作业二」产品的指标选取.doc
│
├─04.【模块二】(上)数据工具
│ 01.模块导读.doc
│ 02.概述:数据工具.mp4
│ 03.1 如何选择合适的数据工具.doc
│ 03.1 如何选择合适的数据工具.mp4
│ 04.1.1 根据业务核心划分.doc
│ 04.1.1 根据业务核心划分.mp4
│ 05.1.2 根据公司阶段划分.doc
│ 05.1.2 根据公司阶段划分.mp4
│ 06.小结:根据业务需求,选择数据工具.doc
│ 06.小结:根据业务需求,选择数据工具.mp4
│ 07.2 掌握常见的数据分析“套路”.doc
│ 07.2 掌握常见的数据分析“套路”.mp4
│ 08.2.1 计数统计:快速验证.doc
│ 08.2.1 计数统计:快速验证.mp4
│ 09.2.2 流量导向:渠道依赖.doc
│ 09.2.2 流量导向:渠道依赖.mp4
│ 10.2.3 内容导向:质量第一.doc
│ 10.2.3 内容导向:质量第一.mp4
│ 11.2.4 用户导向:用户为王.doc
│ 11.2.4 用户导向:用户为王.mp4
│ 12.2.5 业务导向:商业本质.doc
│ 12.2.5 业务导向:商业本质.mp4
│ 13.小结:成为数据工具的主人.doc
│ 13.小结:成为数据工具的主人.mp4
│ 14.总结.mp4
│ 15.「作业三」借助数据,多角度观察业务.doc
│
├─05.【模块二】(下)数据处理
│ 01.模块导读.doc
│ 02.导入文本文档.doc
│ 02.导入文本文档.mp4
│ 03.格式化―简单的分列.doc
│ 03.格式化―简单的分列.mp4
│ 04.格式化―复杂的分列.doc
│ 04.格式化―复杂的分列.mp4
│ 05.数据清洗(筛选、排序、去重).doc
│ 05.数据清洗(筛选、排序、去重).mp4
│ 06.数据的二次处理(以留存为例).doc
│ 06.数据的二次处理(以留存为例).mp4
│ 07.快速呈现:数据透视表.doc
│ 07.快速呈现:数据透视表.mp4
│ 08.表不如图:Excel 常见图表.doc
│ 08.表不如图:Excel 常见图表.mp4
│ 09.数据可视化(Circle Packing、Beeswarm).doc
│ 09.数据可视化(Circle Packing、Beeswarm).mp4
│ 10.数据可视化(借助高德地图进行地理位置可视化).doc
│ 10.数据可视化(借助高德地图进行地理位置可视化).mp4
│ 11.5 个数据工具特色功能展示.doc
│ 11.5 个数据工具特色功能展示.mp4
│ 12.「作业四」处理某社区电商流水数据.doc
│ 12.附件:「作业四」订单流水_txt.zip
│
├─06.【模块三】数据分析基础
│ 01.模块导读.doc
│ 02.概述:数据分析.doc
│ 02.概述:数据分析.mp4
│ 03.如何进行对比分析.doc
│ 03.如何进行对比分析.mp4
│ 04.如何进行多维度拆解.doc
│ 04.如何进行多维度拆解.mp4
│ 05.【案例】数据涨跌异动如何处理?.doc
│ 05.【案例】数据涨跌异动如何处理?.mp4
│ 06.漏斗观察的分析方法.doc
│ 06.漏斗观察的分析方法.mp4
│ 07.【案例】如何评估渠道质量,确定投放优先级?.doc
│ 07.【案例】如何评估渠道质量,确定投放优先级?.mp4
│ 08.分布分析的方法.doc
│ 08.分布分析的方法.mp4
│ 09. 用户留存的分析方法.doc
│ 09. 用户留存的分析方法.mp4
│ 10. 【案例】功能内容上线后,如何评估?.doc
│ 10. 【案例】功能内容上线后,如何评估?.mp4
│ 11.「作业五」分析某陌生人社交产品情况.doc
│ 11.附图1.png
│
├─07.【模块四】数据分析进阶
│ 01.模块导读.doc
│ 02.用户画像的分析方法.doc
│ 02.用户画像的分析方法.mp4
│ 03.【案例】如何高质量拉新?.doc
│ 03.【案例】如何高质量拉新?.mp4
│ 04.如何进行归因查找.doc
│ 04.如何进行归因查找.mp4
│ 05.【案例】如何精准运营推送?.doc
│ 05.【案例】如何精准运营推送?.mp4
│ 06.路径挖掘的分析方法.doc
│ 06.路径挖掘的分析方法.mp4
│ 07.行为序列的分析方法.doc
│ 07.行为序列的分析方法.mp4
│ 08.【案例】如何辅助产品设计?.doc
│ 08.【案例】如何辅助产品设计?.mp4
│ 09.【案例】羊毛党盛行,如何查出谁在薅?.doc
│ 09.【案例】羊毛党盛行,如何查出谁在薅?.mp4
│ 10.总结:回归业务的数据分析.doc
│ 10.总结:回归业务的数据分析.mp4
│ 11.「作业六」补贴活动异常,抓出羊毛党.doc
│
└─08.【模块五】数据采集
01.模块导读.doc
02.概述:数据采集.doc
02.概述:数据采集.mp4
03.数据埋点与数据需求文档.doc
03.数据埋点与数据需求文档.mp4
04.明确埋点需求(想清楚).doc
04.明确埋点需求(想清楚).mp4
05.形成需求文档(讲明白).doc
05.形成需求文档(讲明白).mp4
06.三节课_互联网数据分析实战课_DRD(模板).zip
06.数据采集实战.doc
06.数据采集实战.mp4
07.其他类型的数据采集方法.doc
07.其他类型的数据采集方法.mp4
08.总结:数据采集.doc
08.总结:数据采集.mp4
09.「作业七」豆瓣“书影音档案”功能埋点设计.doc
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