人人都能学会数据分析-完结无秘-百度云下载，百度网盘(19.67G)

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第10周构建用户画像[1.88G]

1-1什么是流量~1(1).mp4[22.09M]

1-1什么是流量~1.mp4[22.09M]

1-2拓展：流量数据指标~1.mp4[57.34M]

1-3大流量分析模型：波动、特征、预测~1(1).mp4[12.88M]

1-3大流量分析模型：波动、特征、预测~1.mp4[12.88M]

2-1案例：背景与目标~1(1).mp4[14.06M]

2-1案例：背景与目标~1.mp4[14.06M]

2-10数值特征对比：雷达图~1.mp4[255.61M]

2-11案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001~1.mp4[55.07M]

2-2利用Python预处理数据~1.mp4[144.74M]

2-3计算相关性指标~1.mp4[94.61M]

2-4数据标准化：Min-Max~1.mp4[118.09M]

2-5字符串分类：OneHot编码~1.mp4[83.86M]

2-6KMeans建模：利用轮廓系数确定K~1.mp4[25.52M]

2-7练习：最佳KMeans聚类模型~1.mp4[277.48M]

2-8聚类结果分析：样本量与占比~1.mp4[215.82M]

2-9聚类结果分析：特征均值、众数~1.mp4[243.44M]

3-1什么是漏斗分析模型~1.mp4[38.81M]

3-2漏斗分析有哪些应用场景~1.mp4[24.98M]

3-3用户下单流程分析~1.mp4[49.64M]

3-4案例7：利用Excel绘制转化漏斗图~1.mp4[130.46M]

3-5本章小结~1.mp4[11.64M]

第11周用户引流与转化[1.68G]

1-1什么是用户画像~1.mp4[30.63M]

1-2数据标签系统：背景介绍~1.mp4[138.92M]

1-3数据标签系统：数据采集、埋点~1.mp4[90.03M]

1-4数据标签系统：构建用户画像~1.mp4[151.48M]

1-5练习：使用SQL提取用户数据~1.mp4[94.67M]

1-6数据标签系统：构建商品画像~1.mp4[206.99M]

1-7练习：使用SQL提取商品数据~1.mp4[103.04M]

2-1什么是RFM模型~1.mp4[13.95M]

2-2利用Excel计算R、F、M分值~1.mp4[117.61M]

2-3设置R、F、M评分标准~1.mp4[79.65M]

2-4计算R、F、M得分~1.mp4[125.27M]

2-5给用户贴标签~1.mp4[165.15M]

2-6RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组~1.mp4[210.61M]

2-7模型展示与可视化~1.mp4[120.90M]

2-8案例5：基于RFM的用户精细化管理~1.mp4[61.51M]

2-9本章小结~1.mp4[10.14M]

第12周分析消费行为[1.60G]

1-1什么是消费行为~1.mp4[25.66M]

1-2消费行为模式的变迁~1.mp4[43.00M]

2-1案例说明：某电商交易数据~1.mp4[126.53M]

2-2趋势分析：金额、频次、人数、产品数~1.mp4[73.71M]

2-3趋势分析：销售额vs产品数~1.mp4[103.23M]

2-4趋势分析：消费时间段偏好~1.mp4[175.07M]

2-5个体分析：消费金额~1.mp4[75.37M]

2-6个体分析：消费频次、商品数~1.mp4[84.48M]

2-7商品分析：销售情况、价格分布~1.mp4[140.14M]

2-8使用SQL计算复购率~1.mp4[183.74M]

2-9使用SQL计算回购率~1.mp4[203.60M]

3-1使用SQL计算头部用户贡献额~1.mp4[211.65M]

3-2使用SQL用户平均购买周期~1.mp4[141.23M]

3-3案例8：基于电商的用户消费行为分析~1.mp4[48.77M]

第13周预售销售额、调整运营策略[848.80M]

1-1为什么要预测销售额？~1.mp4[28.48M]

1-2如何拆解GMV：流量、转化、客单价？~1.mp4[24.78M]

2-1测模型的定义与分类~1.mp4[14.53M]

2-2练习：使用Excel预测销售额~1.mp4[173.18M]

2-3Python回归分析：数据预处理~1.mp4[55.19M]

2-4Python回归分析：多项式回归模型~1.mp4[37.74M]

2-5Python回归分析：绘图、预测~1.mp4[123.00M]

2-6案例9：预测2020天猫双11销售额~1.mp4[26.52M]

3-1什么是商品分析？~1(1).mp4[30.31M]

3-1什么是商品分析？~1.mp4[30.31M]

3-2什么是层次分析法AHP？~1.mp4[12.63M]

3-3Excel层次分析法：构建层次结构~1.mp4[11.35M]

3-4Excel层次分析法：构造成对比较矩阵~1.mp4[72.56M]

3-5Excel层次分析法：构造方案判断矩阵~1.mp4[76.79M]

3-6Excel层次分析法：总排序权重计算与决策~1.mp4[48.53M]

3-7案例10：选择最优商品进行推广~1.mp4[14.15M]

4-115.16什么是运营策略：摩拜红包车~1.mp4[15.92M]

4-215.17如何策划一场活动~1.mp4[24.71M]

4-315.18案例11：设计内容运营方案~1.mp4[19.80M]

4-415.19本章小结~1.mp4[8.33M]

第14周促进用户活跃度、提升用户留存[1.07G]

1-1如何提升产品活跃度？~1.mp4[24.54M]

1-2用户活跃度模型（RFE）~1.mp4[13.60M]

1-3练习：使用Excel构建RFE模型~1.mp4[394.36M]

2-1什么是产品的AhaMoment？~1.mp4[17.84M]

2-2练习：使用Excel计算用户留存率~1.mp4[391.83M]

2-3练习：使用Excel计算用户生命周期~1.mp4[216.25M]

2-4案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析~1.mp4[26.38M]

2-5本章小结~1.mp4[11.37M]

第15周使用AB实验迭代功能[600.10M]

1-1什么是AB测试~1.mp4[12.41M]

1-2AB测试的基本流程~1.mp4[22.47M]

1-3统计学基础：假设检验~1.mp4[21.60M]

1-4练习：Python计算点击率CTR~1.mp4[130.54M]

1-5练习：Python计算p值~1.mp4[161.81M]

1-6案例13：利用AB测试优化产品设计~1.mp4[33.52M]

2-1什么是异常监测~1.mp4[18.24M]

2-2练习：Python孤立森林异常检测~1.mp4[195.28M]

2-3本章小结(2)~1.mp4[4.23M]

第16周撰写数据报告、面试指导[274.80M]

1-118.1如何撰写数据分析报告~1.mp4[66.73M]

1-218.2演讲技巧与PPT模板~1.mp4[43.33M]

2-118.3如何撰写简历~1.mp4[98.74M]

2-218.4面试经验~1.mp4[66.00M]

第1周走进数据分析[292.76M]

1-1互联网数据分析通用课程-导学~1.mp4[90.60M]

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(1).mp4[24.69M]

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[1.27G]

1-1Excel基本功能~1.mp4[58.66M]

1-2文本函数~1.mp4[136.56M]

1-3数学函数~1.mp4[75.62M]

1-4处理重复数据~1.mp4[144.07M]

1-5拆分列数据~1.mp4[79.33M]

1-6数据排序和筛选~1.mp4[175.23M]

2-1逻辑函数~1.mp4[46.00M]

2-2条件聚合函数~1.mp4[67.19M]

2-3查找与引用函数~1.mp4[44.36M]

2-4数据透视表~1.mp4[98.20M]

2-5认识图表~1.mp4[25.05M]

2-6制作可视化图表~1.mp4[171.97M]

2-7大数据岗人才需求分析报告~1.mp4[177.61M]

2-8本章小结~1.mp4[4.26M]

第3周从0开始学SQL[548.75M]

1-1什么是SQL~1.mp4[7.84M]

1-2认识数据表结构~1.mp4[14.33M]

1-3MySQL安装及配置~1.mp4[55.69M]

1-4安装Navicat~1.mp4[82.82M]

1-5基础语法~1.mp4[52.55M]

1-6数据排序与筛选~1.mp4[130.45M]

2-1使用函数计算数据~1.mp4[64.55M]

2-2对数据进行分类汇总~1.mp4[30.23M]

2-3联表查询~1.mp4[65.37M]

2-4导出数据~1.mp4[40.06M]

2-5本章小结~1.mp4[4.85M]

第4周数据可视化利器Tableau[494.25M]

1-1什么是Tableau~1.mp4[28.52M]

1-2安装Tableau~1.mp4[64.72M]

1-3准备数据~1.mp4[69.84M]

1-4构建图表~1.mp4[113.95M]

1-5创建仪表板~1.mp4[39.48M]

1-6创建故事~1.mp4[17.02M]

1-7保存与发布~1.mp4[17.28M]

1-8可视化练习：美妆产品销售分析~1.mp4[138.66M]

1-9本周小结~1.mp4[4.78M]

第5周Python基础语法[574.07M]

1-1学习编程的几个建议~1.mp4[15.42M]

1-2什么是Python~1.mp4[7.68M]

1-3运行环境~1.mp4[35.83M]

1-4开发环境~1.mp4[44.86M]

1-5运算符~1.mp4[27.53M]

2-1数据类型~1.mp4[40.64M]

2-2数据容器~1.mp4[97.38M]

2-3条件判断语句：if、else、elif~1.mp4[42.18M]

2-4循环语句：for、while~1.mp4[53.76M]

2-5循环中止：break,continue~1.mp4[62.12M]

2-6编写一个函数~1.mp4[75.33M]

2-7练习：计算销售额~1.mp4[66.18M]

2-8本章小结(2)~1.mp4[5.16M]

第6周Python实现网络爬虫[3.39G]

1-1什么是爬虫~1.mp4[15.04M]

1-2Requests库入门~1.mp4[333.16M]

1-3认识HTML网页结构~1.mp4[314.62M]

1-4BeautifulSoup库入门~1.mp4[209.28M]

2-1获取目标信息~1.mp4[273.89M]

2-2连续获取多个页面信息~1(1).mp4[308.02M]

2-2连续获取多个页面信息~1.mp4[308.02M]

2-3整合爬虫功能函数~1(1).mp4[268.09M]

2-3整合爬虫功能函数~1.mp4[268.09M]

2-4数据存储与代码优化~1.mp4[366.26M]

3-1通过API接口获取数据~1.mp4[272.96M]

3-2练习：爬取全部电影数据~1.mp4[216.51M]

3-3练习：爬取全部电影数据~1.mp4[309.01M]

3-4本章小结~1(1).mp4[5.99M]

3-4本章小结~1.mp4[5.99M]

第7周更高效的数据处理与可视化绘图[3.08G]

1-1Pandas库入门~1.mp4[142.18M]

1-2什么是DataFrame~1.mp4[122.96M]

1-3案例介绍：电影数据分析~1.mp4[40.78M]

2-1读取数据~1(1).mp4[37.49M]

2-1读取数据~1.mp4[37.49M]

2-2清理数据重复值、缺失值、拆分~1.mp4[287.91M]

2-3数据运算：按年统计、时间聚合~1.mp4[86.72M]

2-4数据运：算多类型统计~1.mp4[131.98M]

2-5数据运算：评分统计~1.mp4[88.87M]

2-6排序与筛选~1.mp4[74.05M]

3-1练习1：各国每年电影产量~1.mp4[340.96M]

3-2练习3：电影语言频数统计~1.mp4[120.38M]

3-3练习2：各国评分数据~1.mp4[130.78M]

3-4练习：TOP电影排行榜~1.mp4[102.24M]

3-5本章小结~1.mp4[4.39M]

4-1Matplotlib入门~1.mp4[131.42M]

4-2什么是画布~1.mp4[14.36M]

4-3调整视觉元素~1.mp4[67.49M]

5-1直方图：电影年产量~1.mp4[109.59M]

5-2折线图：各国电影年产量~1.mp4[196.28M]

5-3饼图：电影语种统计~1.mp4[126.43M]

5-4散点图：评分分值与人数~1.mp4[93.52M]

5-5热力图：电影类型、评分、数量~1.mp4[296.71M]

5-6箱线图：每年电影评分变化~1.mp4[80.21M]

5-7词云图：电影类型频数统计~1.mp4[213.67M]

5-8案例2：豆瓣电影数据分析报告~1.mp4[67.50M]

5-9本章小结~1.mp4[4.83M]

第8周初始互联网商业模式[1.16G]

1-1阶段引导：从数据分析工具，到商业分析思维~1.mp4[18.50M]

1-2互联网行业简介~1.mp4[59.81M]

1-3如何做行业分析~1.mp4[29.42M]

1-4市场规模：直播电商发展时间线~1.mp4[315.54M]

1-5市场规模：直播电商成交额~1.mp4[266.05M]

1-6竞争分析：波特五力模型~1.mp4[22.08M]

1-7价值链：直播生态产业图谱~1.mp4[143.24M]

1-8趋势预测：PEST分析法~1.mp4[14.72M]

1-9案例3：直播电商行业分析报告~1.mp4[160.64M]

2-1互联网岗位解析~1.mp4[100.67M]

2-2数据职能岗发展通道~1.mp4[47.09M]

2-3本章小结~1.mp4[7.29M]

第9周解析数据指标体系[971.97M]

1-1用户生命周期、AARRR、RFM~1.mp4[36.37M]

1-25W2H、逻辑树、AB测试~1.mp4[25.49M]

1-3SWOT、PEST、波特五力~1.mp4[67.90M]

2-1互联网业务分析指标一览~1.mp4[86.03M]

2-2拉新（获客）指标~1.mp4[116.51M]

2-3活跃指标~1.mp4[59.46M]

2-4留存指标~1.mp4[282.07M]

2-5转化（变现）指标~1.mp4[90.07M]

2-6传播指标：K因子~1.mp4[81.47M]

2-7案例4：搭建商业化指标体系~1.mp4[118.90M]

2-8本章小结~1.mp4[7.69M]

核心资料[44.05M]

课程总结.mp4[14.73M]

课件2.zip[14.66M]

面试合集.txt[0.18K]

软件下载.txt[0.15K]

下载必看.txt[0.16K]

资料2.zip[14.66M]