人人都能学会数据分析(全)

2023-01-31 大数据 735
程序猿1号
程序猿1号 VIP8 2023-01-31 20:46:010
所需:20积分

〖课程介绍〗:
/ i5 J2 [3 M* l3 S  C$ x        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
3 l6 x- v% E  p# P* N$ ~        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〗:
$ X3 U9 q4 @; P& M# [9 D0 x        阶段一:快速掌握数据分析必备技能 免费试看
5 F; U# O  [  l        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。
3 X/ t! m- m4 N        课程安排:
        1、走进数据分析
        2、多种多样的的数据类型
- a9 X" O& V* s3 ^5 N* k  u% j/ S9 o        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
  |% F2 o- b  I7 Z        6、异常值的识别与处理
        7、数据分析6大步骤
; x* q+ N3 t9 g: T1 Q% T' @        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
. A. q& S7 _) n( M) K1 `        3、使用函数对数据进行预处理
; c! [+ ?3 U/ }3 }4 d        4、数据去重、拆分、排序与筛选
2 w' \' p: b4 l& u        5、查找与引用函数
        6、使用数据透视表快速汇总
3 ~  T1 a" `) I* S- @9 m) j        7、认识图表、床架你图标
$ j$ z/ |! M; C) I7 g        8、实战:大数据人才需求分析报告
0 S, T# Q: f& A# o, T% U0 D        第3周   从0开始学SQL
4 ]9 O1 W' t1 e3 D/ l6 u        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
+ I: t8 K* |; c% H* f; I% x        课程安排:
        1、什么是SQL
8 J  Q, x; }8 i4 ^9 O5 u0 @9 E2 y        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
5 j' r% f4 Z* s* j" f) a6 I        7、对数据进行分类汇总
4 a& t$ A% s: F        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。
  K. A3 Q8 {6 I" g: F( G; [        课程安排:
. v& h. u7 \$ S3 Z- y! g* z9 G        1、什么是Tableau
        2、Tableau安装
        3、如何获取数据?常用网站介绍
+ \7 x/ A/ N8 w* o, B1 i* X        4、准备数据
        5、构建图表
% H2 T; b6 p4 ?9 X        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
( x( g' s8 l9 o: _, `2 T        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
+ i$ j' h1 u* c/ e0 p3 l8 t2 Z& s        5、数据类型:字符、数字
        6、数据容器:列表、集合、字典
0 U# u( c% t6 h- p        7、条件判断语句、循环语句
        8、编写一个函数
$ A5 X8 w0 @+ p0 f0 o        9、练习:计算销售总额
        第6周   Python实现网络爬虫
8 L, H0 K) i: h& M        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
5 d% x6 U3 I9 {" H7 E% l% @. {3 s; t        2、Request库介绍
        3、BeautifulSoup简介
, x& o/ W6 {5 I8 N: s9 y. n        4、尝试改写网页
        5、遍历单个页面
        6、登录问题
/ n$ U) z$ a- t2 V1 [6 U+ c$ b7 \: s) b        7、爬取整个网站
        8、解析JSON
        9、存储数据到CSV
- Q- |4 ~' J9 T8 n: p8 X; B6 J        10、练习:爬取销售数据
! {$ _1 u7 ~5 m2 [$ v) F. v        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:
9 [$ l& E2 N) J( a  A        1、Pandas介绍
, o0 Y- t" F3 I0 W9 j) R0 D        2、读取数据
) o3 L3 r4 |( K- x1 [: E        3、清理数据:缺失、重复、异常、空值
3 Y1 e7 }' g( O# R! B# B' r6 d        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
% Z& E! t6 V, A+ w        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
% q3 T* ~' k, j# i        10、练习:销售数据可视化
        阶段三:建立互联网数据分析框架
- q5 o; P$ T( ]4 \/ {        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。
$ T- i+ M8 ^- Q: N3 N; G$ F5 X; N        课程安排:
: \6 |) D9 O2 v) b        1、互联网行业简介
        2、行业研究方法
: u) ~  P' ?5 i0 ^0 z; P6 i6 k4 H7 w) }        3、企业研究方法
$ C! p8 ~1 P* Y% F) D        4、B2C/C2C商业模式
: d0 d6 q% Q9 d5 Q, t  {        5、O2O/B2B商业模式
        6、B2B2C商业模式
) {8 Q, A$ f* u2 ?0 `0 {/ E        第9周   解析数据指标体系
* Y# E) t8 q, v- d, S* g        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
% b3 [7 G1 w1 n- r        4、时长指标
        5、渠道指标
- s% T: I% y) G% H        6、功能指标
& p# T: v' A6 r  r        7、销售指标
) m2 Y5 K- p1 X9 ?        8、直播类指标
! ]( L5 i) a( F' w& v3 W        第10周   构建用户画像
$ R& A. E9 ]5 f/ I/ ~8 v        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
  _# F# W1 v) W0 d& |        2、创建用户标签
! {: ]! o. ^8 l        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
% c6 h/ |: d2 z% k        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:
( C( ?, l/ a  ]6 U        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
* c0 E8 L- p+ E, p4 J        5、分析下单路径中的关键优化点
3 \, c6 ^  ?1 @        6、利用Excel绘制漏斗图
& z! D) n0 v! i' S8 s( h) W        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。
0 J7 m# B, g) _: g  s        课程安排:
. n1 F7 R5 D6 t1 H1 T' S9 V, |. a7 C        1、计算复购率
        2、计算回购率
' X# j& e# u6 M  L6 }/ V$ x. C5 A        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
2 c2 V) q/ H' d        8、实战:直播带货数据 vs 消费者偏好
& l! `9 g4 [& s: q2 O( X% a        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
1 {% w8 D" a+ I- B        2、什么是线性回归模型
* o" ^  r  q% [0 _2 `& G! i& ?        3、利用线性回归预测数据
( m. S8 V& g1 {+ v: i& Z3 Z# M  i: C        4、销售额影响因素
4 T2 N$ j/ ~& m2 ]7 t3 s% [1 U; d        5、确认销售额优化方向
/ p/ c$ t2 q1 N# i6 Z! \2 k1 q        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
7 L$ ^- G+ K- G- B, U7 u        9.、成本优化解决方案
        阶段五:基于数据驱动迭代产品设计
, f* O3 n+ X5 P0 E        第14周   促进用户活跃度、提升用户留存
7 N8 ?6 a; ?1 X8 L4 S% N% T        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。
, s- Y8 h* L5 r4 [& \        课程安排:
; Q" E, F' N& J- M8 y" K3 L        1、什么是用户活跃度
        2、影响活跃度的因素
4 N3 H8 X6 |4 i) L& e        3、签到功能、积分体系
        4、实战:如何提升用户活跃度
        5、使用SQL计算留存率
        6、使用用aha Moment提升留存
5 V" I8 q; i7 m3 ^        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
9 T) b4 i. J& m9 m        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:
& x0 Z, A6 Y" l% a        1、AB实验的基本概念、应用场景
3 h$ ^2 `4 A/ q* w! A) p        2、AB实验的统计学原理:假设检验
9 W- w# N  m, y' t        3、AB实验的业务基础:流量分层
        4、AB实验的基本流程
4 J) j7 j( k, E- Y! N' _3 P        5、AB实验结果的分析与解读
  e# v6 ^2 i; b. V# A; F        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。
/ B; b# s1 _  M- k4 P% _        课程安排:
& q* g% Q) v  I# R        1、数据分析报告结构
: s6 p$ T7 C4 p4 t  e- Y, ~        2、数据报告的分析思路与框架
, @$ C5 Q( \4 K+ B        3、图表展示
        4、ppt排版设计
5 Q! z7 q! q& [  B        5、图文排版技巧
        6、数据报告演讲技巧
1 W+ j* n& g- V        7、常见面试题串讲
        8、面试经验分享
! g: H* O/ K9 z0 B1 {

〖视频截图〗:

评论
    热搜排行🔥
    用户体验设计实战课(PDF+MP3+HTML完结) 932
    Django快速开发实战(完结) 915
    企业级实战项目之股票系统视频教程 1050
    协程原理从入门到精通(完结) 1059
    Spring 5实战开发及新特性精讲(10章) 563
    产品经理训练营(完结) 771
    2021年最新 Vue3.x,Ts,Vuex,Ant Design UI技术从入门到实战教程 1109
    MongoDB高级进阶视频教程 1158
    (全)RabbitMQ理论+实战精讲,全面提升实际应用能力 968
    尚 Java线下班实体版全套视频课程从入门到精通 446
    相似资源🌱
    人人都能学会数据分析(全) 613
    实用密码学(PDF+MP3+HTML完结) 885
    人人都用得上的写作课(PDF+MP3+HTML完结) 355
    (全)Spark Streaming+Structured Streaming 实战大数据实时处理 881
    最新mybatis原理架构解析 992
    用 React.js+Egg.js 造轮子 全栈开发旅游电商应用(完结) 914
    给Java开发者的实操避坑指南(完结) 845
    产品经理训练营(完结) 684
    (全)RabbitMQ理论+实战精讲,全面提升实际应用能力 865
    SpringBoot 在线协同办公小程序开发 全栈式项目实战(完结) 889
    取消

    『FORFUTURE RESOURCES. JUST FOR YOU!』

    扫码支持
    ㊟:感谢您的支持🌹,我会继续努力的

    打开支付宝扫一扫,即可进行扫码打赏哦!!

    Powered by JavaCoderForFuture Group™💖

    ForFuture Group