人人都能学会数据分析|完结无秘|百度云下载

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人人都能学会数据分析|完结无秘|百度云下载

〖课程介绍〗:

  • 为运营、产品、市场打造的”专业“课程
    为程序员转型产品经理打造的“破圈”课程
    从0到1,从工具到思维,系统掌握业务实操型数据分析知识体系
  • 〖课程目录〗:
    • 阶段一:快速掌握数据分析必备技能
    • 第1周   走进数据分析
    • 开课第一周先带大家对数据分析定义,行业需求及数据分析意图所在,基于这个出发,结合实际的业务应用场景,老师讲带着大家先从认识数据开始,进一步了解数据的不同特性如何为解决不同的问题而存在。
    • 课程安排:
    • 1、走进数据分析
      2、多种多样的的数据类型
      3、统计指标:集中趋势
      4、统计指标:离散趋势
      5、统计指标:分布形态
      6、异常值的识别与处理
      7、数据分析6大步骤
    • 第2周   Excel从入门到表格分析
    • Excel作为最常用的数据分析工具之一,本周我们将从Excel入手数据分析,会更容易被接受。用一个简单的业务场景,教会学员从0到1的使用数据,展如 示数据并讲解数据。
    • 课程安排:
    • 1、Excel功能介绍
      2、核心函数库:文本函数、数学函数、逻辑函数、条件聚合函数
      3、使用函数对数据进行预处理
      4、数据去重、拆分、排序与筛选
      5、查找与引用函数
      6、使用数据透视表快速汇总
      7、认识图表、创建图表
      8、实战:大数据人才需求分析报告
    • 第3周   从0开始学SQL
    • 实际业务场景中,企业大部分会使用数据库存储数据,因而SQL成为了主流的数据提取语言,本周通过讲解SQL基础概念和操作,教会学员如何快速提取并清理本地数据,以供后续业务分析
    • 课程安排:
    • 1、什么是SQL
      2、认识表、字段、记录
      3、MySQL、Navicat的安装与使用
      4、基础语法:增删改查
      5、数据筛选和排序:like、not、in、order by
      6、使用函数计算数据
      7、对数据进行分类汇总
      8、联表查询
      9、存储数据
    • 第4周   数据可视化利器 Tableau
    • Tableau 是最主流的数据可视化工具,通过托拉拽的方式,能将纷繁复杂的表与数据,快速整合为精美的可交互式图表。
    • 课程安排:
    • 1、什么是Tableau
      2、Tableau安装
      3、如何获取数据?常用网站介绍
      4、准备数据
      5、构建图表
      6、创建仪表板
      7、创建故事
      8、保存与发布
      9、可视化练习:美妆产品销售分析
    • 阶段二:Python实现数据分析
    • 第5周   Python基础语法
    • 以学习自然语言的方式,带你轻松运用Python,并成功编写你的第一个Python程序。
    • 课程安排:
    • 1、学习编程的几个建议
      2、什么是Python
      3、安装运行环境、开发环境
      4、运算符:算术运算、变量赋值
      5、数据类型:字符、数字
      6、数据容器:列表、集合、字典
      7、条件判断语句、循环语句
      8、编写一个函数
      9、练习:计算销售总额
    • 第6周   Python实现网络爬虫
    • 通过对Python网络库Request、爬虫库BeautifulSoup的讲解,快速掌握网页结构与爬虫原理,成功运行你的第一个网络爬虫脚本。
    • 课程安排:
    • 1、什么是爬虫
      2、Request库介绍
      3、BeautifulSoup简介
      4、尝试改写网页
      5、遍历单个页面
      6、登录问题
      7、爬取整个网站
      8、解析JSON
      9、存储数据到CSV
      10、练习:爬取销售数据
    • 第7周   更高效的数据处理与可视化绘图
    • 通过对Python数据分析库Pandas、可视化绘图库Matplotlib的讲解,实现对大数据的快速处理、统计分析与可视化,真正体验到编程带来的高效与便捷。
    • 课程安排:
    • 1、Pandas介绍
      2、读取数据
      3、清理数据:缺失、重复、异常、空值
      4、数据运算、排序与筛选
      5、练习:预处理销售数据
      6、Matplotlib介绍
      7、什么是画布
      8、绘制直方图、折线图、散点图
      9、调整视觉标签、设置多图并列
      10、练习:销售数据可视化
    • 阶段三:建立互联网数据分析框架
    • 第8周   初始互联网商业模式
    • 培养对互联网行业、商业模式、用户行为等基础认知,并以用户生命周期为线索,有针对性地搭建数据分析思维框架。
    • 课程安排:
    • 1、互联网行业简介
      2、行业研究方法
      3、企业研究方法
      4、B2C/C2C商业模式
      5、O2O/B2B商业模式
      6、B2B2C商业模式
    • 第9周   解析数据指标体系
    • 以用户生命周期为线索,解析各环节业务指标,帮助你快速定位与拆分数据分析目标。
    • 课程安排:
    • 1、什么是用户生命周期
      2、用户指标
      3、留存指标
      4、时长指标
      5、渠道指标
      6、功能指标
      7、销售指标
      8、直播类指标
    • 第10周   构建用户画像
    • 通过对用户属性、行为及群体标签的创建,洞察用户画像,并基于此深入理解用户需求,明确目标用户。
    • 课程安排:
    • 1、什么是用户画像
      2、创建用户标签
      3、构建用户画像
      4、什么是RFM模型
      5、使用Excel实现RFM模型
      6、实战:消费者用户画像分析
    • 阶段四:销售、市场与运营数据分析
    • 第11周   用户引流与转化
    • 对标用户生命周期「获客」环节,以电商网站流量分析为例,带你快速了解如何判断渠道推广有效性,并针对流失点完成优化,提高利润比。
    • 课程安排:
    • 1、什么是网站流量
      2、什么是漏斗分析
      3、AARRR用户增长模型
      4、用户下单基本流程
      5、分析下单路径中的关键优化点
      6、利用Excel绘制漏斗图
      7、实战:电商推广渠道分析
    • 第12周   分析消费行为
    • 基于对用户下单数据的统计分析,尝试挖掘用户消费行为与营销渠道、用户画像之间的相关性,进一步优化营销渠道与推荐系统。
    • 课程安排:
    • 1、计算复购率
      2、计算回购率
      3、分析男女用户消费频次是否有差异
      4、分析头部用户贡献了多少成交
      5、分析哪类商品最畅销
      6、相关性分析
      7、聚类分析
      8、实战:电商零售数据 vs 消费者偏好
    • 第13周   预售销售额、调整运营策略
    • 基于以往销售数据的表现,以及对销售因子的统计分析,预测并制定未来销售业绩目标。
    • 课程安排:
    • 1、认识销售数据
      2、什么是线性回归模型
      3、利用线性回归预测数据
      4、销售额影响因素
      5、确认销售额优化方向
      6、实战:预测电商双十一销售额?
      7、共享单车为什么要推广红包车
      8、红包策略引导用户再分布
      9.、成本优化解决方案
    • 阶段五:基于数据驱动迭代产品设计
    • 第14周   促进用户活跃度、提升用户留存
    • 通过产品策略或运营策略,实现全生命周期的用户管理,达成用户促活与留存的业务目标。
    • 课程安排:
    • 1、什么是用户活跃度
      2、影响活跃度的因素
      3、签到功能、积分体系
      4、实战:如何提升用户活跃度
      5、使用Excel计算留存率
      6、使用aha Moment提升留存
      7、如何寻找流失点
      8、实战:留存率下降原因分析
    • 第15周   使用AB实验迭代功能
    • 以分组测验的方式,对用户进行差异化引导,找到最佳设计模式或功能点,完成运营目标。并学会对异常数据进行监控、预警和解读
    • 课程安排:
    • 1、AB实验的基本概念、应用场景
      2、AB实验的统计学原理:假设检验
      3、AB实验的业务基础:流量分层
      4、AB实验的基本流程
      5、AB实验结果的分析与解读
      6、实战:AB实验真的有用吗?
      7、寻找异常下单行为
      8、什么是杜邦分析法
      9、实战:识别电商异常数据
    • 第16周   撰写数据报告、面试指导
    • 数据报告是必不可少的环节,从框架,构思,讲解思路到演讲技巧都会映射。此外,还将解析数据分析岗的面试要点。
    • 课程安排:
    • 1、数据分析报告结构
      2、数据报告的分析思路与框架
      3、图表展示
      4、ppt排版设计
      5、图文排版技巧
      6、数据报告演讲技巧
      7、常见面试题串讲
      8、面试经验分享

     

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