人人都能学会数据分析 【16周完结】

人人都能学会数据分析 【16周完结】

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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,从工具到思惟,系统掌握业务实操型数据分析知识体系html

这个学完达到的阶段在面试时薪资大概范围
薪资范围:看我的工做经验、教育背景、项目经理,数据分析师入门8k起,项目能经过课程攒,正常10k朝上。实战项目:有招聘信息分析、电影数据分析、电商数据分析、产品优化分析等祝您学习愉快~程序员

学完以后可否去胜任跨进电商这块的数据分析的?
能够,课程有用户引流、转化,还有销售预测等业务介绍,以及数据分析,能直接套用。运营这一起也会涉及,因此本身再作点针对性的企业背调和竞对分析,没问题的。面试

学完能达到什么程度?
给你一个样本数据,你可以本身从0到1实现数据的处理、分析、描述以及展现。这门课程更注重培养你的实操能力,深刻浅出,触类旁通。markdown

目前为止课程是否已经更新完毕呢?框架

是的呢,完结了
章節目錄:
階段一:快速掌握數據分析必備技能
第1周 走進數據分析
開课第一周先帶你们對數據分析定義,行業需求及數據分析意圖所在,基於這個出發,結合實際的業務應用場景,老師講帶著你们先從認識數據開始,進一步了解數據的不一样特性如何爲解決不一样的問題而存在。
课程安排:
一、走進數據分析
二、多種多樣的的數據類型
三、統計指標:集中趨勢
四、統計指標:離散趨勢
五、統計指標:分佈形態
六、異常值的識別與處理
七、數據分析6大步骤
第2周 Excel從入門到表格分析
Excel做爲最经常使用的數據分析工具之一,本周我們將從Excel入手數據分析,會更容易被接受。用一個简單的業務場景,教會學員從0到1的使用數據,展如 示數據並講解數據。
课程安排:
一、Excel功能介紹
二、核心函數庫:文本函數、數學函數、逻輯函數、條件聚合函數
三、使用函數對數據進行預處理
四、數據去重、拆分、排序與筛選
五、查找與引用函數
六、使用數據透視表快速匯總
七、認識圖表、牀架妳圖標
八、實戰:大數據人才需求分析報告
第3周 從0開始學SQL
實際業務場景中,企業大部分會使用數據庫存儲數據,于是SQL成爲了主流的數據提取语言,本周通過講解SQL基礎概念和操做,教會學員如何快速提取並清理本地數據,以供後續業務分析
课程安排:
一、什麼是SQL
二、認識表、字段、記錄
三、MySQL、Navicat的安裝與使用
四、基礎语法:增删改查
五、數據筛選和排序:like、not、in、order by
六、使用函數計算數據
七、對數據進行分類匯總
八、聯表查询
九、存儲數據
第4周 數據可視化利器 Tableau
Tableau 是最主流的數據可視化工具,通過托拉拽的方式,能將紛繁復雜的表與數據,快速整合爲精美的可交互式圖表。
课程安排:
一、什麼是Tableau
二、Tableau安裝
三、如何獲取數據?经常使用網站介紹
四、準備數據
五、構建圖表
六、創建儀表板
七、創建故事
八、保存與發佈
九、可視化練習:美妝產品銷售分析
階段二:Python實現數據分析
第5周 Python基礎语法
以學習天然语言的方式,帶妳輕鬆運用Python,並成功編寫妳的第一個Python程序。
课程安排:
一、學習編程的幾個建議
二、什麼是Python
三、安裝運行環境、開發環境
四、運算符:算術運算、變量赋值
五、數據類型:字符、數字
六、數據容器:列表、集合、字典
七、條件判斷语句、循環语句
八、編寫一個函數
九、練習:計算銷售總額
第6周 Python實現網络爬蟲
通過對Python網络庫Request、爬蟲庫BeautifulSoup的講解,快速掌握網頁結構與爬蟲原理,成功運行妳的第一個網络爬蟲脚本。
课程安排:
一、什麼是爬蟲
二、Request庫介紹
三、BeautifulSoup简介
四、嘗試改寫網頁
五、遍歷單個頁面
六、登錄問題
七、爬取整個網站
八、解析JSON
九、存儲數據到CSV
十、練習:爬取銷售數據
第7周 更高效的數據處理與可視化绘圖
通過對Python數據分析庫Pandas、可視化绘圖庫Matplotlib的講解,實現對大數據的快速處理、統計分析與可視化,真正體驗到編程帶來的高效與便捷。
课程安排:
一、Pandas介紹
二、讀取數據
三、清理數據:缺失、重復、異常、空值
四、數據運算、排序與筛選
五、練習:預處理銷售數據
六、Matplotlib介紹
七、什麼是畫佈
八、绘製直方圖、摺線圖、散點圖
九、調整視覺標簽、設置多圖並列
十、練習:銷售數據可視化
階段三:创建互聯網數據分析框架
第8周 初始互聯網商業模式
培養對互聯網行業、商業模式、用戶行爲等基礎認知,並以用戶生命周期爲線索,有針對性地搭建數據分析思維框架。
课程安排:
一、互聯網行業简介
二、行業研究方法
三、企業研究方法
四、B2C/C2C商業模式
五、O2O/B2B商業模式
六、B2B2C商業模式
第9周 解析數據指標體係
以用戶生命周期爲線索,解析各環節業務指標,幫助妳快速定位與拆分數據分析目標。
课程安排:
一、什麼是用戶生命周期
二、用戶指標
三、留存指標
四、時長指標
五、渠道指標
六、功能指標
七、銷售指標
八、直播類指標
第10周 構建用戶畫像
通過對用戶屬性、行爲及群體標簽的創建,洞察用戶畫像,並基於此深刻理解用戶需求,明確目標用戶。
课程安排:
一、什麼是用戶畫像
二、創建用戶標簽
三、構建用戶畫像
四、什麼是RFM模型
五、使用Excel實現RFM模型
六、實戰:消费者用戶畫像分析
階段四:銷售、市場與運營數據分析
第11周 用戶引流與轉化
對標用戶生命周期「獲客」環節,以電商網站流量分析爲例,帶妳快速了解如何判斷渠道推廣有效性,並針對流失點完成優化,提升利润比。
课程安排:
一、什麼是網站流量
二、什麼是漏鬥分析
三、AARRR用戶增長模型
四、用戶下單基本流程
五、分析下單路径中的關键優化點
六、利用Excel绘製漏鬥圖
七、實戰:電商推廣渠道分析
第12周 分析消费行爲
基於對用戶下單數據的統計分析,嘗試挖掘用戶消费行爲與營銷渠道、用戶畫像之間的相關性,進一步優化營銷渠道與推薦係統。
课程安排:
一、計算復購率
二、計算回購率
三、分析男女用戶消费頻次是否有差異
四、分析頭部用戶贡獻了多少成交
五、分析哪類商品最暢銷
六、相關性分析
七、聚類分析
八、實戰:直播帶貨數據 vs 消费者偏好
第13周 預售銷售額、調整運營策略
基於以往銷售數據的表現,以及對銷售因子的統計分析,預測並製定未來銷售業績目標。
课程安排:
一、認識銷售數據
二、什麼是線性回歸模型
三、利用線性回歸預測數據
四、銷售額影響因素
五、確認銷售額優化方向
六、實戰:預測電商雙十一銷售額?
七、共享單車爲什麼要推廣红包車
八、红包策略引導用戶再分佈
9.、成本優化解決方案
階段五:基於數據驅動迭代產品設計
第14周 促進用戶活躍度、提高用戶留存
通過產品策略或運營策略,實現全生命周期的用戶管理,達成用戶促活與留存的業務目標。
课程安排:
一、什麼是用戶活躍度
二、影響活躍度的因素
三、簽到功能、積分體係
四、實戰:如何提高用戶活躍度
五、使用Excel計算留存率
六、使用aha Moment提高留存
七、如何尋找流失點
八、實戰:留存率降低缘由分析
第15周 使用AB實驗迭代功能
以分組測驗的方式,對用戶進行差異化引導,找到最佳設計模式或功能點,完成運營目標。並學會對異常數據進行監控、預警和解讀
课程安排:
一、AB實驗的基本概念、應用場景
二、AB實驗的統計學原理:假設檢驗
三、AB實驗的業務基礎:流量分層
四、AB實驗的基本流程
五、AB實驗結果的分析與解讀
六、實戰:AB實驗真的有用吗?
七、尋找異常下單行爲
八、什麼是杜邦分析法
九、實戰:識別電商異常數據
第16周 撰寫數據報告、面試指導
數據報告是必不可少的環節,從框架,構思,講解思路到演講技巧都會映射。此外,還將解析數據分析岗的面試要點。
课程安排:
一、數據分析報告結構
二、數據報告的分析思路與框架
三、圖表展现
四、ppt排版設計
五、圖文排版技巧
六、數據報告演講技巧
七、常見面試題串講
八、面試經驗分享ide

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