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】

资源获取：人人都能学会数据分析 【16周完结】
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

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~

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。

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。

目前为止课程是否已经更新完毕呢？

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