慕课体系课_人人都能学会数据分析[完结]

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├──第10周 构建用户画像
| ├──1-1 什么是流量.mp4 22.09M
| ├──1-2 拓展：流量数据指标.mp4 57.34M
| ├──1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测.mp4 12.88M
| ├──2-1 案例：背景与目标.mp4 14.06M
| ├──2-10 数值特征对比：雷达图.mp4 255.61M
| ├──2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001.mp4 55.07M
| ├──2-2 利用Python预处理数据.mp4 144.74M
| ├──2-3 计算相关性指标.mp4 94.61M
| ├──2-4 数据标准化：Min-Max.mp4 118.09M
| ├──2-5 字符串分类：OneHot编码.mp4 83.86M
| ├──2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K.mp4 25.52M
| ├──2-7 练习：最佳KMeans聚类模型.mp4 277.48M
| ├──2-8 聚类结果分析：样本量与占比.mp4 215.82M
| ├──2-9 聚类结果分析：特征均值、众数.mp4 243.44M
| ├──3-1 什么是漏斗分析模型.mp4 38.81M
| ├──3-2 漏斗分析有哪些应用场景.mp4 24.98M
| ├──3-3 用户下单流程分析.mp4 49.64M
| ├──3-4 案例7：利用Excel绘制转化漏斗图.mp4 130.46M
| └──3-5 本章小结.mp4 11.64M
├──第11周 用户引流与转化
| ├──1-1 什么是用户画像.mp4 30.63M
| ├──1-2 数据标签系统：背景介绍.mp4 138.92M
| ├──1-3 数据标签系统：数据采集、埋点.mp4 90.03M
| ├──1-4 数据标签系统：构建用户画像.mp4 151.48M
| ├──1-5 练习：使用SQL提取用户数据.mp4 94.67M
| ├──1-6 数据标签系统：构建商品画像.mp4 206.99M
| ├──1-7 练习：使用SQL提取商品数据.mp4 103.04M
| ├──2-1 什么是RFM模型.mp4 13.95M
| ├──2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4 117.61M
| ├──2-3 设置R、F、M评分标准.mp4 79.65M
| ├──2-4 计算R、F、M得分.mp4 125.27M
| ├──2-5 给用户贴标签.mp4 165.15M
| ├──2-6 RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组.mp4 210.61M
| ├──2-7 模型展示与可视化.mp4 120.90M
| ├──2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理.mp4 61.51M
| └──2-9 本章小结.mp4 10.14M
├──第12周 分析消费行为
| ├──1-1 什么是消费行为.mp4 25.66M
| ├──1-2 消费行为模式的变迁.mp4 43.00M
| ├──2-1 案例说明：某电商交易数据.mp4 126.53M
| ├──2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数.mp4 73.71M
| ├──2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数.mp4 103.23M
| ├──2-4 趋势分析：消费时间段偏好.mp4 175.07M
| ├──2-5 个体分析：消费金额.mp4 75.37M
| ├──2-6 个体分析：消费频次、商品数.mp4 84.48M
| ├──2-7 商品分析：销售情况、价格分布.mp4 140.14M
| ├──2-8 使用SQL计算复购率.mp4 183.74M
| ├──2-9 使用SQL计算回购率.mp4 203.60M
| ├──3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp4 211.65M
| ├──3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4 141.23M
| └──3-3 案例8：基于电商的用户消费行为分析.mp4 48.77M
├──第13周 预售销售额、调整运营策略
| ├──1-1 为什么要预测销售额？.mp4 28.48M
| ├──1-2 如何拆解GMV：流量、转化、客单价？.mp4 24.78M
| ├──2-1 测模型的定义与分类.mp4 14.53M
| ├──2-2 练习：使用Excel预测销售额.mp4 173.18M
| ├──2-3 Python回归分析：数据预处理.mp4 55.19M
| ├──2-4 Python回归分析：多项式回归模型.mp4 37.74M
| ├──2-5 Python回归分析：绘图、预测.mp4 123.00M
| ├──2-6 案例9：预测2020天猫双11销售额.mp4 26.52M
| ├──3-1 什么是商品分析？.mp4 30.31M
| ├──3-2 什么是层次分析法AHP？.mp4 12.63M
| ├──3-3 Excel层次分析法：构建层次结构.mp4 11.35M
| ├──3-4 Excel层次分析法：构造成对比较矩阵.mp4 72.56M
| ├──3-5 Excel层次分析法：构造方案判断矩阵.mp4 76.79M
| ├──3-6 Excel层次分析法：总排序权重计算与决策.mp4 48.53M
| ├──3-7 案例10：选择最优商品进行推广.mp4 14.15M
| ├──4-1 15.16什么是运营策略：摩拜红包车.mp4 15.92M
| ├──4-2 15.17如何策划一场活动.mp4 24.71M
| ├──4-3 15.18案例11：设计内容运营方案.mp4 19.80M
| └──4-4 15.19本章小结.mp4 8.33M
├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存
| ├──1-1 如何提升产品活跃度？.mp4 24.54M
| ├──1-2 用户活跃度模型（RFE）.mp4 13.60M
| ├──1-3 练习：使用Excel构建RFE模型.mp4 394.36M
| ├──2-1 什么是产品的 Aha Moment？.mp4 17.84M
| ├──2-2 练习：使用Excel计算用户留存率.mp4 391.83M
| ├──2-3 练习：使用Excel计算用户生命周期.mp4 216.25M
| ├──2-4 案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析.mp4 26.38M
| └──2-5 本章小结.mp4 11.37M
├──第15周 使用AB实验迭代功能
| ├──1-1 什么是AB测试.mp4 12.41M
| ├──1-2 AB测试的基本流程.mp4 22.47M
| ├──1-3 统计学基础：假设检验.mp4 21.60M
| ├──1-4 练习：Python计算点击率CTR.mp4 130.54M
| ├──1-5 练习：Python计算p值.mp4 161.81M
| ├──1-6 案例13：利用AB测试优化产品设计.mp4 33.52M
| ├──2-1 什么是异常监测.mp4 18.24M
| ├──2-2 练习：Python孤立森林异常检测.mp4 195.28M
| └──2-3 本章小结_ev(2)~1.mp4 4.23M
├──第16周 撰写数据报告、面试指导
| ├──1-1 18.1如何撰写数据分析报告.mp4 66.73M
| ├──1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享.mp4 43.33M
| ├──2-1 18.3如何撰写简历.mp4 98.74M
| └──2-2 18.4面试经验分享.mp4 66.00M
├──第1周 走进数据分析
| ├──1-1 互联网数据分析通用课程-导学~1.mp4 11.70M
| ├──1-2 从互联网数据分析说起~1.mp4 8.87M
| ├──2-1 什么是数据~1.mp4 24.84M
| ├──2-2 什么是统计指标~1.mp4 17.48M
| ├──2-3 统计指标：集中趋势~1.mp4 17.21M
| ├──2-4 统计指标：离散趋势~1.mp4 24.69M
| ├──2-5 统计指标：分布形态~1.mp4 16.17M
| ├──2-6 识别异常值~1.mp4 18.95M
| ├──2-7 处理异常值~1.mp4 13.76M
| ├──2-8 数据分析流程~1.mp4 30.44M
| └──2-9 本章小结~1.mp4 5.06M
├──第2周 Excel从入门到表格分析
| ├──1-1 Excel基本功能.mp4 58.66M
| ├──1-2 文本函数.mp4 136.56M
| ├──1-3 数学函数.mp4 75.62M
| ├──1-4 处理重复数据.mp4 144.07M
| ├──1-5 拆分列数据.mp4 79.33M
| ├──1-6 数据排序和筛选.mp4 175.23M
| ├──2-1 逻辑函数.mp4 46.00M
| ├──2-2 条件聚合函数.mp4 67.19M
| ├──2-3 查找与引用函数.mp4 44.36M
| ├──2-4 数据透视表.mp4 98.20M
| ├──2-5 认识图表.mp4 25.05M
| ├──2-6 制作可视化图表.mp4 171.97M
| ├──2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp4 177.61M
| └──2-8 本章小结.mp4 4.26M
├──第3周 从0开始学SQL
| ├──1-1 什么是SQL.mp4 7.84M
| ├──1-2 认识数据表结构.mp4 14.33M
| ├──1-3 MySQL安装及配置.mp4 55.69M
| ├──1-4 安装Navicat.mp4 82.82M
| ├──1-5 基础语法.mp4 52.55M
| ├──1-6 数据排序与筛选.mp4 130.45M
| ├──2-1 使用函数计算数据.mp4 64.55M
| ├──2-2 对数据进行分类汇总.mp4 30.23M
| ├──2-3 联表查询.mp4 65.37M
| ├──2-4 导出数据.mp4 40.06M
| └──2-5 本章小结.mp4 4.85M
├──第4周 数据可视化利器 Tableau
| ├──1-1 什么是Tableau.mp4 28.52M
| ├──1-2 安装Tableau.mp4 64.72M
| ├──1-3 准备数据.mp4 69.84M
| ├──1-4 构建图表.mp4 113.95M
| ├──1-5 创建仪表板.mp4 39.48M
| ├──1-6 创建故事.mp4 17.02M
| ├──1-7 保存与发布.mp4 17.28M
| ├──1-8 可视化练习：美妆产品销售分析.mp4 138.66M
| └──1-9 本周小结.mp4 4.78M
├──第5周 Python基础语法
| ├──1-1 学习编程的几个建议.mp4 15.42M
| ├──1-2 什么是Python.mp4 7.68M
| ├──1-3 运行环境.mp4 35.83M
| ├──1-4 开发环境.mp4 44.86M
| ├──1-5 运算符.mp4 27.53M
| ├──2-1 数据类型.mp4 40.64M
| ├──2-2 数据容器.mp4 97.38M
| ├──2-3 条件判断语句：if、else、elif.mp4 42.18M
| ├──2-4 循环语句：for、while.mp4 53.76M
| ├──2-5 循环中止：break,continue.mp4 62.12M
| ├──2-6 编写一个函数.mp4 75.33M
| ├──2-7 练习：计算销售额.mp4 66.18M
| └──2-8 本章小结_ev(2)~1.mp4 5.16M
├──第6周 Python实现网络爬虫
| ├──1-1 什么是爬虫.mp4 15.04M
| ├──1-2 Requests库入门.mp4 333.16M
| ├──1-3 认识HTML网页结构.mp4 314.62M
| ├──1-4 BeautifulSoup库入门.mp4 209.28M
| ├──2-1 获取目标信息.mp4 273.89M
| ├──2-2 连续获取多个页面信息.mp4 308.02M
| ├──2-3 整合爬虫功能函数.mp4 268.09M
| ├──2-4 数据存储与代码优化.mp4 366.26M
| ├──3-1 通过API接口获取数据.mp4 272.96M
| ├──3-2 练习：爬取全部电影数据.mp4 216.51M
| ├──3-3 练习：爬取全部电影数据.mp4 309.01M
| └──3-4 本章小结.mp4 5.99M
├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图
| ├──1-1 Pandas库入门.mp4 142.18M
| ├──1-2 什么是DataFrame.mp4 122.96M
| ├──1-3 案例介绍：电影数据分析.mp4 40.78M
| ├──2-1 读取数据.mp4 37.49M
| ├──2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分.mp4 287.91M
| ├──2-3 数据运算：按年统计、时间聚合.mp4 86.72M
| ├──2-4 数据运：算多类型统计.mp4 131.98M
| ├──2-5 数据运算：评分统计.mp4 88.87M
| ├──2-6 排序与筛选.mp4 74.05M
| ├──3-1 练习1：各国每年电影产量.mp4 340.96M
| ├──3-2 练习3：电影语言频数统计.mp4 120.38M
| ├──3-3 练习2：各国评分数据.mp4 130.78M
| ├──3-4 练习：TOP电影排行榜.mp4 102.24M
| ├──3-5 本章小结.mp4 4.39M
| ├──4-1 Matplotlib入门.mp4 131.42M
| ├──4-2 什么是画布.mp4 14.36M
| ├──4-3 调整视觉元素.mp4 67.49M
| ├──5-1 直方图：电影年产量.mp4 109.59M
| ├──5-2 折线图：各国电影年产量.mp4 196.28M
| ├──5-3 饼图：电影语种统计.mp4 126.43M
| ├──5-4 散点图：评分分值与人数.mp4 93.52M
| ├──5-5 热力图：电影类型、评分、数量.mp4 296.71M
| ├──5-6 箱线图：每年电影评分变化.mp4 80.21M
| ├──5-7 词云图：电影类型频数统计.mp4 213.67M
| ├──5-8 案例2：豆瓣电影数据分析报告.mp4 67.50M
| ├──5-9 本章小结.mp4 4.83M
| └──更多it资源免费获取.png 333.70kb
├──第8周 初始互联网商业模式
| ├──1-1 阶段引导：从数据分析工具，到商业分析思维.mp4 18.50M
| ├──1-2 互联网行业简介.mp4 59.81M
| ├──1-3 如何做行业分析.mp4 29.42M
| ├──1-4 市场规模：直播电商发展时间线.mp4 315.54M
| ├──1-5 市场规模：直播电商成交额.mp4 266.05M
| ├──1-6 竞争分析：波特五力模型.mp4 22.08M
| ├──1-7 价值链：直播生态产业图谱.mp4 143.24M
| ├──1-8 趋势预测：PEST分析法.mp4 14.72M
| ├──1-9 案例3：直播电商行业分析报告.mp4 160.64M
| ├──2-1 互联网岗位解析.mp4 100.67M
| ├──2-2 数据职能岗发展通道.mp4 47.09M
| └──2-3 本章小结.mp4 7.29M
├──第9周 解析数据指标体系
| ├──1-1 用户生命周期、AARRR、RFM.mp4 36.37M
| ├──1-2 5W2H、逻辑树、AB测试.mp4 25.49M
| ├──1-3 SWOT、PEST、波特五力.mp4 67.90M
| ├──2-1 互联网业务分析指标一览.mp4 86.03M
| ├──2-2 拉新（获客）指标.mp4 116.51M
| ├──2-3 活跃指标.mp4 59.46M
| ├──2-4 留存指标.mp4 282.07M
| ├──2-5 转化（变现）指标.mp4 90.07M
| ├──2-6 传播指标：K因子.mp4 81.47M
| ├──2-7 案例4：搭建商业化指标体系.mp4 118.90M
| └──2-8 本章小结.mp4 7.69M
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├──资料