2021年数据分析师一共四个系列：

系列一：2021电商数据分析师实战项目教程

第一部分：电商数据分析师的职业图谱
适用人群
零基础小白，对电商、数据分析有兴趣的人群
期次简介
本门课程作为电商数据分析师的开篇导论，将从数据分析师的岗位及透过岗位理解业务为切入点，讲解数据分析师的职业诉求，发展路径，及数据分析在业务中的存在价值，如何通过数据分析理解业务的价值和发现机会点。

课程核心关键词：

认识数据分析师

如何透过数据理解业务？
教学大纲
第一章：认识商业分析师
1.1：什么是商业分析师？
1.2：商业分析师，解决什么业务问题
1.3：成为商业分析师
1.4：商业分析师的进阶之路

第二章：透过岗位理解业务

第二部分：电商数据分析师的技法修炼
适用人群
零基础小白，对电商、数据分析有兴趣的人群。
期次简介
本门课程主要阐述作为一名分析师必备的技法和应用指南，从入门→理解分析需求→数据处理技能→数据可视化贯彻全线，帮助学员快速掌握数据分析所需的思路、方法论和工具。

课程核心关键词：

分析思路

需求分析

SQL/Python入门及技巧

数据可视化

教学大纲
第一章：数据分析入门指南
1.1：系统方法–数据分析的基本框架
1.2：业务实践–三大典型场景实践分析框架
1.3：能力升华–数据分析能力培养

第二章：一切分析之基础
2.1：需求理解&分析

第三章：筱说图表–0基础到图表达人
3.1：“说在前面”
3.2：图表思维
3.3：图表运用
3.4：玩转图表

第四章：SQL技能
4.1：SQL基本介绍
4.2：DDL、DML和DQL
4.3：SQL常用函数和操作实例
4.4：补充Hive简介

第五章：Python新玩家的上手攻略
5.1：Python基本介绍
5.2：Python数据分析核心工作包
5.3：Python入门策略规划

第三部分：实战(一)：数据分析师的宏观视野
适用人群
零基础小白，对电商、数据分析感兴趣的人群。
期次简介
本课程带你从外到内看业务机会和风险， 手把手带你搭建电商指标体系，并进行目标管理，助力业务自我审视，发掘突破点，达成目标。

课程核心关键词：

行业格局

电商指标体系

KPI管理

教学大纲
第一章：格局：如何从外向内看业务的机会和风险？
1.1：行业研究的意义与内涵
1.2：如何观察行业：估计规模&三种视角
1.3：如何观察行业：四种规模&三种视角
1.4：聚焦竞争者研究
1.5：本章回顾&进阶难点

第二章：框架：业务要如何自我审视？–电商指标体系
2.1：业务要如何自我审视？——电商指标体系
2.2：三大族谱：财务+经营+体验
2.3：聚焦生意本质：财务指标篇
2.4：助力业务增长：KPI+KSF
2.5：从满意到忠诚：NPS体系
2.6：指标体系要素&tips
2.7：指标体系监控闭环

第三章：目标：业务要如何达成目标？–KPI管理
3.1：目标的理解与设置原则
3.2：目标设置方法与思路（上）
3.3：目标设置方法与思路（下）
3.4：目标的联姻效益与动静相宜
3.5：有始有终的目标管理体系

第四部分：实战(二)：人·全链路用户分析
适用人群
零基础小白，对电商、数据分析有兴趣的人群。
期次简介
本门课程带你从数据、研究多维刻画用户。同时，让你知道如何基于“拉新-复购-价值提升”的全链路用户分析，助力精细化用户运营。

课程核心关键词：

渠道分析

用户刻画

拉新、复购

价值提升
教学大纲
第一章：拉新–从渠道看如何获取用户
1.1：渠道精准追踪实现原理
1.2：渠道归因方法及优缺点
1.3：推广目标制定及效果评估
1.4：渠道评级及组合最优化
1.5：数据化决策推广营销策略
1.6：作弊鉴别及预防

第二章：电商用户数据分析的内功与招式
2.1：结合业务场景理解什么是用户数据分析
2.2：用户数据分析武功秘籍
2.3：用户数据分析产品化实战–以CRM产品为例
2.4：用户研究赋能数据分析

第三章：从数据到用户，探究现象背后的原因
3.1：为什么要学习用户研究
3.2：全链路用户研究框架搭建
3.3：我们的用户是谁？–聊聊用户刻画
3.4：如何助力用户获取？–聊聊0→1，1→2单用户研究
3.5：如何助力用户终生价值提升？聊聊会员体系研究

第五部分：实战(三)：货·商品分析
适用人群
零基础小白，对电商、数据分析有兴趣的人群。
期次简介
本门课程让你知道：①怎么样进行品类管理，了解品类当前的发展状态和潜在的问题，②如何识别明星商品？③如何更好的辅助类目运营和商品销售？④怎么样构建一个完整的商品分析的框架体系。

学完本课程，您将能够从点到面，围绕商品而不是仅仅着眼于商品，注重人货场的结合，注重分析的体系化，让分析的结论更具实际的指导意义。

课程核心关键词：

品类管理

爆品橱窗

商品评级
教学大纲
第一章：玩转商品–从电商的核心要素说起
1.1：商品：贯穿电商全流程

第二章：品类管理
2.1：品类定位和诊断
2.2：多品类联动–打组合拳

第三章：打造“爆品橱窗”
3.1：新品上新–如何一炮而红
3.2：推广运营–如何打造持续爆品
3.3：商品分类管理

第六部分：实战(四)：场·数据分析师的双11
适用人群
零基础小白，对电商、数据分析有兴趣的人员。
期次简介
本门课程带你看：别人都在买买买的双11，数据分析师都在做什么？他们的分析与你看到的商品、促销活动有什么关系？当然，通过本门课程的学习，你也可以以数据分析师的角度去洞察双11，去看别人眼中看不到的双11。

课程核心关键词：

活动数据

分析框架

实例剖析
教学大纲
第一章：活动分析的三个阶段
1.1：场·活动数据分析理论和实践-成片
1.2：活动分析的三个阶段

第二章：活动分析典型分析框架剖析–以双11“红包”项目为例
2.1：活动分析典型分析框架剖析

第三章：大型促销分析项目管理方略
3.1：大型促销分析项目管理方略

第七部分：实战(五)：不容忽视的品牌要素
适用人群
零基础小白，对电商、数据分析有兴趣的人群。
期次简介
品牌的意义和价值何在？为什么企业愿意大手笔投品牌广告呢？你的购买行为和品牌有关系吗？本课程将带你探寻品牌的意义和价值，紧密结合业务，搭建一套品牌资产管理的研究支撑体系，助力业务占领用户心智。

课程核心关键词：

品牌价值

定位理论

感知监测
教学大纲
第一章：理解业务–什么是品牌管理？
1.1：思考–什么是品牌？
1.2：研究赋能–品牌研究的模块和闭环

第二章：心智占领–如何支持你业务的品牌定位？
2.1：定位理论&定位的产生
2.2：情感属性：帮助你的品牌建立人设

第三章：如何建立监测机制，实现价值点管理？
3.1：建立监测机制，实现价值点管理

第八部分：复盘：0到1成为数据分析师
适用人群
零基础小白，对电扇、数据分析有兴趣的人群。
期次简介
本课程总结数据分析图谱，归纳实用宝典技能，助力你成为优秀的电商数据分析师。
教学大纲
第一章：复盘–0—1成为数据分析师
1.1：你的数据分析知识图谱
1.2：你的数据分析实战宝典
1.3：从1到2

第九部分：延伸：职场秘籍
适用人群
零基础小白，对电商、数据分析有兴趣的人群。
期次简介
严选一线老师教你如何给你的业务方讲一个好故事，作为一个数据分析师在日常生活中如何学习，并且如何保持终身学习，不断提高自己的核心能力与知识体系。
教学大纲
第一章：如何给你的业务方讲一个好故事
1.1：如何给你的业务方讲一个好故事

第二章：保持终身学习
2.1：知识的游牧民族
2.2：数据分析师的终身学习规划

 

系列二：202年最新电商大数据平台教程视频 电商大数据分析教程：

| ├──笔记
| | ├──NewShop.pptx 1.04M
| | ├──笔记.docx 11.95kb
| | └──笔记.md 20.06kb
| ├──代码
| | ├──dep.zip 0.35kb
| | ├──dwd.zip 1.03kb
| | ├──hdfs.zip 0.21kb
| | ├──mb.zip 0.55kb
| | └──sqoop.zip 0.45kb
| └──资料
| | └──电商V2.zip 1.12G
└──2020最新 新电商大数据平台（配全套学习资料）视频
| ├──01.电商项目之项目背景介绍.mp4 76.13M
| ├──02.电商项目之数仓概念分析.mp4 36.23M
| ├──03.电商项目之数仓开发规范.mp4 27.25M
| ├──04.电商项目之数仓的数据来源.mp4 28.42M
| ├──05.电商项目之数仓的环境准备.mp4 14.08M
| ├──06.电商项目之项目架构讲解.mp4 43.74M
| ├──07.电商项目之建模分析（8个问题）.mp4 19.55M
| ├──08.电商项目之层级调用原则讲解.mp4 19.02M
| ├──09.电商项目之数仓的外围建设讲解.mp4 11.81M
| ├──10.电商项目之数仓的元数据管理讲解.mp4 17.30M
| ├──11.电商项目之数仓的数据质量监控讲解.mp4 18.10M
| ├──12.电商项目之数仓的数据产品服务化讲解.mp4 15.56M
| ├──13.电商项目之数据库文件导入，ODS业务表创建.mp4 95.86M
| ├──14.电商项目之Sqoop安装配置.mp4 74.35M
| ├──15.电商项目之Sqoop脚本编写数据导入.mp4 62.72M
| ├──16.电商项目之Sqoop的Shell脚本编写.mp4 105.86M
| ├──17.电商项目之Azkaban简介.mp4 115.94M
| ├──18.电商项目之Azkaban安装（Exec参数配置）.mp4 46.48M
| ├──19.电商项目之Azkaban安装（Web参数配置）.mp4 40.49M
| ├──20.电商项目之Azkaban案例（2.X任务）.mp4 41.11M
| ├──21.电商项目之Azkaban案例（2.x案例2）.mp4 37.74M
| ├──22.电商项目之Azkaban案例（2.X案例3）.mp4 53.46M
| ├──23.电商项目之Azkaban案例（3.X任务）.mp4 30.97M
| ├──24.电商项目之Flume安装配置参数讲解.mp4 48.77M
| ├──25.电商项目之Flume数据同步操作.mp4 95.91M
| ├──26.电商项目之Flume数据同步总结.mp4 47.53M
| ├──27.电商项目之用户行为数据映射Hive表.mp4 62.52M
| ├──28.电商项目之数据同步采集总结.mp4 22.72M
| ├──29.电商项目之用户行为日志字段分析.mp4 66.33M
| ├──30.电商项目之用户产生字段详解.mp4 30.95M
| ├──31.电商项目之数据治理流程分析.mp4 26.73M
| ├──32.电商项目之数据清洗详解.mp4 24.36M
| ├──33.电商项目之DW层分析讲解.mp4 33.05M
| ├──34.电商项目之DWD层建模分析.mp4 18.24M
| ├──35.电商项目之DWD用户启动日志表SQL实现（上）.mp4 58.12M
| ├──36.电商项目之DWD用户启动日志表SQL实现（下）.mp4 42.76M
| ├──37.电商项目之DWD用户启动日志表Shell脚本编写.mp4 47.19M
| ├──38.电商项目之DWD用户启动日志表脚本调度实现.mp4 55.23M
| ├──39.电商项目之DWD用户产品浏览表SQL实现.mp4 47.88M
| ├──40.电商项目之DWD用户产品查询表SQL分析.mp4 25.01M
| ├──41.电商项目之DWD用户产品查询表SQL实现.mp4 46.80M
| ├──42.电商项目之DWD用户产品关注表SQL分析.mp4 19.39M
| ├──43.电商项目之DWD用户产品关注表SQL实现.mp4 27.95M
| ├──44.电商项目之交易订单明细流水表分析.mp4 51.26M
| ├──45.电商项目之交易订单明细流水表SQL实现（上）.mp4 74.51M
| ├──46.电商项目之交易订单明细流水表SQL实现（下）.mp4 69.98M
| ├──47.电商项目之交易订单明细流水表执行测试.mp4 33.19M
| ├──48.电商项目之广告投放数据表分析.mp4 53.27M
| ├──49.电商项目之广告投放数据表SQL实现（上）.mp4 54.87M
| ├──50.电商项目之广告投放数据表SQL实现（下）.mp4 43.91M
| ├──51.电商项目之广告投放数据表执行测试.mp4 43.70M
| ├──52.电商项目之用户启动DWS表SQL实现.mp4 38.67M
| ├──53.电商项目之用户启动7dayDWS表SQL实现.mp4 25.10M
| ├──54.电商项目之用户浏览DWS表SQL实现.mp4 28.56M
| ├──55.电商项目之用户查询DWS表SQL实现.mp4 26.60M
| ├──56.电商项目之用户关注DWS表SQL实现.mp4 32.46M
| ├──57.电商项目之用户交易宽表分析.mp4 37.14M
| ├──58.电商项目之用户交易宽表SQL实现.mp4 53.60M
| ├──59.电商项目之商家用户交互记录宽表分析.mp4 88.59M
| ├──60.电商项目之商家用户交互记录宽表SQL实现.mp4 53.90M
| ├──61.电商项目之商家用户交互记录宽表总结.mp4 23.55M
| ├──62.电商项目之商家日流水宽表分析.mp4 35.51M
| ├──63.电商项目之商家日流水宽表SQL实现.mp4 70.86M
| ├──64.电商项目之广告投放数据宽表SQL实现.mp4 35.90M
| ├──65.电商项目之DWD.DWS层总结汇总.mp4 28.90M
| ├──66.电商项目之总体运营指标流量指标分析.mp4 59.40M
| ├──67.电商项目之总体运营指标其他指标分析.mp4 49.05M
| ├──68.电商项目之用户分析.主题活动.风控模块.销售模块讲解.mp4 27.27M
| ├──69.电商项目之流量类指标平台统计表SQL实现.mp4 54.58M
| ├──70.电商项目之流量类指标平台统计PUV表SQL实现.mp4 22.89M
| ├──71.电商项目之平台搜索热词统计SQL实现（上）.mp4 38.19M
| ├──72.电商项目之平台搜索热刺统计SQL实现（下）.mp4 33.95M
| ├──73.电商项目之用户指标类统计表SQL实现.mp4 51.61M
| ├──74.电商项目之总体运营指标统计表分析.mp4 32.32M
| ├──75.电商项目之总体运营指标统计表SQL实现.mp4 81.34M
| ├──76.电商项目之总体运营指标统计表执行Log讲解.mp4 46.17M
| ├──77.电商项目之风控类指标统计表SQL实现.mp4 43.47M
| ├──78.电商项目之支付类指标统计表分析.mp4 26.51M
| ├──79.电商项目之支付类指标统计表SQL实现.mp4 117.53M
| ├──80.电商项目之交易类指标统计表分析.mp4 25.32M
| ├──81.电商项目之交易类指标统计表SQL实现.mp4 56.76M
| ├──82.电商项目之广告投放类统计表SQL实现.mp4 41.57M
| ├──83.电商项目之DataX案例参数讲解.mp4 35.05M
| ├──84.电商项目之项目总结之企业招聘要求总结（上）.mp4 15.05M
| └──85.电商项目之项目总结之企业招聘要求总结（下）.mp4 14.26M

 

系列三：2021年助你从0开始学成电商数据分析高手

├──课件
| ├──零一表格
| | ├──课程必装软件！
| | | ├──MySQL
| | | | ├──mysql-5.7.17.msi 386.64M
| | | | └──Mysql安装教程.txt 0.06kb
| | | ├──NavicatForMySQL10.0.11.0简体中文完美破解版
| | | | ├──NavicatForMySQL10.0.11.0简体中文完美破解版.zip 20.01M
| | | | └──navicat安装教程.docx 329.02kb
| | | └──Office2016
| | | | ├──cn_office_professional_plus_2016_x86_x64_dvd_6969182.iso 2.41G
| | | | └──microKMS_v19.04.03.exe 401.50kb
| | ├──2020课程练习数据.rar 4.79M
| | ├──smartmining试用申请方法.docx 339.74kb
| | └──软件安装步骤.docx 368.30kb
| ├──零一社群会员
| | ├──免费流量上：1、如何引爆手淘搜索流量？.mp4 102.52M
| | ├──免费流量上：2、如何引爆手淘搜索流量？.mp4 123.48M
| | ├──免费流量上：3、如何引爆手淘搜索流量？.mp4 140.87M
| | ├──免费流量上：4、如何引爆手淘搜索流量.mp4 140.47M
| | ├──免费流量上：5、如何引爆手淘搜索流量.mp4 141.51M
| | ├──免费流量上：6、如何引爆手淘搜索流量.mp4 124.44M
| | └──免费流量上：7、如何引爆手淘搜索流量.mp4 150.35M
| └──课程目录表.jpg 1016.24kb
├──Excel基础应用 1.工作簿与工作表.mp4 19.74M
├──Excel基础应用 10.数据透视表.mp4 125.13M
├──Excel基础应用 11.数据透视图.mp4 75.03M
├──Excel基础应用 2.表格与区域.mp4 34.42M
├──Excel基础应用 3.查找和替换.mp4 15.04M
├──Excel基础应用 4.排序和筛选.mp4 35.79M
├──Excel基础应用 5.拆分列.mp4 28.01M
├──Excel基础应用 6.自动填充.mp4 32.28M
├──Excel基础应用 7.设置数据类型.mp4 36.93M
├──Excel基础应用 8.冻结窗格.mp4 17.92M
├──Excel基础应用 9.条件格式.mp4 42.14M
├──Power BI基础 1.Power BI简介.mp4 6.88M
├──Power BI基础 2.PBI数据库连接与数据获取.mp4 21.34M
├──Power BI基础 3.PBI关系建模.mp4 8.09M
├──Power BI基础 4.1PBI数据看板制作.mp4 26.88M
├──Power BI基础 4.2PBI数据看板制作.mp4 43.71M
├──Power BI基础 4.3PBI数据看板制作.mp4 31.50M
├──Power BI基础 4.4PBI数据看板制作.mp4 37.58M
├──Power BI基础 4.5PBI数据看板制作.mp4 45.52M
├──Power BI基础 4.6PBI数据看板制作.mp4 44.82M
├──Power BI基础 4.7PBI数据看板制作.mp4 47.80M
├──Power Pivot基础 1.设置ODBC数据源.mp4 26.55M
├──Power Pivot基础 2.导入MySQL数据.mp4 43.89M
├──Power Pivot基础 3.关系型建模.mp4 50.75M
├──Power Pivot基础 4.Power Pivot建模分析.mp4 69.46M
├──Power Query基础 1.初识Power Query.mp4 34.39M
├──Power Query基础 10.添加自定义列.mp4 18.49M
├──Power Query基础 11.M语言函数介绍.mp4 34.10M
├──Power Query基础 2.导入数据.mp4 27.40M
├──Power Query基础 3.设置数据类型.mp4 30.92M
├──Power Query基础 4.排序和筛选.mp4 15.78M
├──Power Query基础 5.拆分列.mp4 7.63M
├──Power Query基础 6.分组汇总.mp4 11.58M
├──Power Query基础 7.合并查询和追加查询.mp4 17.62M
├──Power Query基础 8.透视列和逆透视列.mp4 11.15M
├──Power Query基础 9.文本提取.mp4 14.16M
├──VBA提效 1.VBA的作用.mp4 6.13M
├──VBA提效 2.Excel宏录制.mp4 28.87M
├──VBA提效 3.VBA的编程基础.mp4 177.18M
├──VBA提效 4.VBA的条件语句基础.mp4 106.06M
├──VBA提效 5.用VBA的条件结构实现报表的联动功能.mp4 111.09M
├──VBA提效 6.VBA的循环结构基础.mp4 87.33M
├──VBA提效 7.用VBA的循环结构实现自动识别关键词词性功能.mp4 84.50M
├──产品分析 1.建立模型的流程.mp4 110.52M
├──产品分析 2.数据的准备工作（导入数据、计算复购率等）.mp4 61.71M
├──产品分析 3.用Excel建立产品分析模型.mp4 128.86M
├──店铺分析 1.用Power Pivot链接数据库.mp4 69.92M
├──店铺分析 10.用Power BI设计手机报表页面.mp4 6.20M
├──店铺分析 4.用Excel中设计店铺数据分析报表.mp4 53.65M
├──店铺分析 5.Power BI连接数据库.mp4 16.05M
├──店铺分析 6.Power BI建立店铺数据分析的关系模型.mp4 12.55M
├──店铺分析 7.用Power BI设计店铺数据仪表板（访客趋势，渠道来源，来源趋势等）.mp4 129.39M
├──店铺分析 8.用Power BI计算同环比.mp4 30.63M
├──店铺分析 9.用Power BI使用数据地图对象.mp4 18.41M
├──店铺诊断 1.杜邦分析法的作用.mp4 6.81M
├──店铺诊断 2.用Power Pivot计算增幅.mp4 51.61M
├──店铺诊断 3.用Excel搭建杜邦分析模型.mp4 141.78M
├──店铺诊断 4.用Power BI搭建杜邦分析模型.mp4 131.44M
├──订单财务核算 1.订单相关报表的逻辑关系.mp4 63.49M
├──订单财务核算 2.数据的准备工作.mp4 44.52M
├──订单财务核算 3.用Power Query计算利润.mp4 75.29M
├──购物篮分析 1.数据的导入与处理.mp4 15.20M
├──购物篮分析 2.用SmartMining实现购物篮分析 应用Apriori模型，建模及调.mp4 99.31M
├──基于Power BI的活动效果分析 1.活动分析的维度.mp4 10.92M
├──基于Power BI的活动效果分析 2.数据的准备工作.mp4 26.81M
├──基于Power BI的活动效果分析 3.日销与活动对比.mp4 18.26M
├──基于Power BI的活动效果分析 4.活动前中后走势分析.mp4 4.54M
├──基于Power BI的活动效果分析 5.活动目标达成度分析.mp4 9.26M
├──基于Power BI的活动效果分析 6.爆发系数计算.mp4 28.15M
├──客户分析 1.RFM模型原理.mp4 27.51M
├──客户分析 10.用Power Query分析客户评价词频.mp4 32.31M
├──客户分析 2.用Power Query计算RFM指标.mp4 75.47M
├──客户分析 3.用Excel分析客户分组.mp4 13.60M
├──客户分析 4.用Power Pivot计算RFM指标（链接回表操作）.mp4 14.64M
├──客户分析 5.通过商品给客户打标.mp4 38.53M
├──客户分析 6.通过收货地址给客户打标.mp4 12.62M
├──客户分析 7.用SmartMining构建RFM模型.mp4 44.25M
├──客户分析 8.用SmartMining对客户进行聚类（建模及调参）.mp4 40.11M
├──客户分析 9.分词原理及API调试.mp4 65.06M
├──库存预测 1.库存预测的维度.mp4 23.26M
├──库存预测 2.数据的准备工作.mp4 8.11M
├──库存预测 3.用Power BI搭建补货预测模型.mp4 117.45M
├──市场与规划 1.市场分析的作用.mp4 13.92M
├──市场与规划 10.用Excel实操实操市场分割.mp4 40.33M
├──市场与规划 11.用阿里（1688）指数分析细分市场.mp4 10.18M
├──市场与规划 12.用新阿里指数分析市场.mp4 10.93M
├──市场与规划 13.判断是否要进入某个市场（综合课）.mp4 361.04M
├──市场与规划 14.盈亏平衡点、固定成本和变动成本的概念.mp4 11.12M
├──市场与规划 15.确定业绩目标及目标拆解.mp4 18.97M
├──市场与规划 16.用Excel设计盈亏预测模型.mp4 100.48M
├──市场与规划 17.用Excel拆解业绩目标.mp4 52.03M
├──市场与规划 18.用Excel设计店铺运营数字规划模型.mp4 176.18M
├──市场与规划 19.选品渠道的特点.mp4 91.07M
├──市场与规划 2.市场分析的思路.mp4 74.70M
├──市场与规划 20.选品建议.mp4 58.57M
├──市场与规划 21.数据参考及产品矩阵.mp4 17.39M
├──市场与规划 22.现金流概念.mp4 5.84M
├──市场与规划 23.用Excel设计现金流表.mp4 185.42M
├──市场与规划 24.资金周转率和周转天数的概念和计算25.用Excel计算.mp4 7.24M
├──市场与规划 3.市场选择的方法.mp4 25.11M
├──市场与规划 4.判断趋势的指标：同比和环比.mp4 11.73M
├──市场与规划 5.用Excel计算同环比.mp4 54.26M
├──市场与规划 6.判断集中度的指标：饱和度、集中度和占有率.mp4 35.00M
├──市场与规划 7.用Excel计算饱和度、集中度和占有率.mp4 40.86M
├──市场与规划 8.用Excel设计市场分析报告表格.mp4 46.62M
├──市场与规划 9.关于市场分割（细分）.mp4 85.93M
├──数据采集 1.了解HTML.mp4 11.27M
├──数据采集 2.写一个简单的HTML文件.mp4 32.69M
├──数据采集 3.HTML请求原理.mp4 45.64M
├──数据采集 4.实战解析淘宝HTML.mp4 108.44M
├──数据采集 5.使用Power Query采集淘宝PC端搜索下拉框推荐词.mp4 87.86M
├──数据采集 6.使用Power Query采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 103.48M
├──数据采集 8.用VBA采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4 124.38M
├──数据采集 9.用VBA采集直通车数据.mp4 140.74M
├──数据分析入门篇 1.用对照思维分析数据.mp4 50.38M
├──数据分析入门篇 10.数据归一化（解决指标量纲不同而导致无法一起绘图的问题）.mp4 40.71M
├──数据分析入门篇 11.信息图的基本元素.mp4 9.20M
├──数据分析入门篇 12.信息图的选用.mp4 15.73M
├──数据分析入门篇 13.用Excel绘制折线图与饼图（趋势分析与占比分析）.mp4 42.02M
├──数据分析入门篇 14.用Excel绘制柱形图和直方图（价格区间分析）.mp4 34.03M
├──数据分析入门篇 15.用Excel绘制雷达图（客服人员表现分析）.mp4 30.33M
├──数据分析入门篇 16.信息报表的设计排版.mp4 19.15M
├──数据分析入门篇 17.SWOT分析框架助你看清态势.mp4 78.49M
├──数据分析入门篇 18.5W2H分析框架助你理清思绪.mp4 29.60M
├──数据分析入门篇 2.用拆分思维分析数据.mp4 55.02M
├──数据分析入门篇 3.用降维思维分析数据.mp4 25.41M
├──数据分析入门篇 4.用增维思维分析数据.mp4 16.29M
├──数据分析入门篇 5.用假说思维突破僵局.mp4 34.63M
├──数据分析入门篇 6.对数据的基本认知与术语.mp4 20.01M
├──数据分析入门篇 7.数据指标体系.mp4 48.87M
├──数据分析入门篇 8.常用的描述性统计指标介绍.mp4 45.50M
├──数据分析入门篇 9.用Excel计算描述性统计指标.mp4 135.69M
├──数据库基础 1.MySQL介绍.mp4 39.24M
├──数据库基础 2.使用Navicat管理电商数据.mp4 118.81M
├──数据库基础 3.创建视图.mp4 43.65M
├──数据库基础 4.用Excel连接数据库.mp4 33.20M
├──相关性分析 1.相关性的概念.mp4 50.49M
├──相关性分析 2.用Excel创建相关性矩阵.mp4 102.11M
├──相关性分析 3.移动相关性的概念.mp4 11.52M
├──相关性分析 4.用Excel分析指标间的相关性（与权重相关）.mp4 185.22M
├──预测 1.用Excel计算移动平均.mp4 22.78M
├──预测 2.用Excel用移动平均做预测.mp4 59.82M
├──预测 3.使用Excel的预测工作表预测.mp4 37.82M
├──预测 4.实操：用Excel预测成交量.mp4 10.77M
├──预测 5.实操：用Excel预测双十一规模.mp4 69.70M
├──预测 6.用SmartMining构建回归预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 142.59M
├──预测 7.用SmartMining构建分类预测模型（综合课，建模及调参）.mp4 83.37M
├──直通车与关键词分析 1.直通车基本原理.mp4 117.27M
├──直通车与关键词分析 2.用Power Map可视化直通车地域投放数据.mp4 61.49M
├──直通车与关键词分析 3.用Power BI构建直通车数据看板.mp4 35.78M
├──直通车与关键词分析 4.用Power Query合并文件夹表格.mp4 59.80M
├──直通车与关键词分析 5.用Power Query实现关键词词根切割.mp4 24.29M
└──直通车与关键词分析 6.用Excel构建词根分析模型.mp4 82.57M

系列四：2021互联网业务数据分析实战教程 互联网行业数据分析教程 互联网产品数据分析教程

┣━━00.「恭喜，数据课即将开始」 [51K]
┃ ┣━━01.布棉老师有话说.doc [31K]
┃ ┗━━02.学习不孤独！看看你的学长学姐怎么说！.doc [20K]
┣━━01.「课程导论」 [57.4M]
┃ ┣━━01.课程介绍.doc [19K]
┃ ┣━━01.课程介绍.mp4 [34M]
┃ ┣━━02.如何运用数据指导业务？.doc [18K]
┃ ┣━━02.如何运用数据指导业务？.mp4 [15.3M]
┃ ┣━━03.这门课能解决什么问题？.doc [18K]
┃ ┗━━03.这门课能解决什么问题？.mp4 [8.1M]
┣━━02【模块一】（上）指标建模 [551.3M]
┃ ┣━━00 模块导读.pdf [107K]
┃ ┣━━01 概述：指标建模.mp4 [46.2M]
┃ ┣━━02 认识常见的数据指标.mp4 [99.7M]
┃ ┣━━02 认识常见的数据指标.pdf [80.5K]
┃ ┣━━03 1.1 DAU & MAU.mp4 [116.3M]
┃ ┣━━03 1.1 DAU & MAU.pdf [87.8K]
┃ ┣━━04 1.2 如何定义新增？.mp4 [14.2M]
┃ ┣━━04 1.2 如何定义新增？.pdf [303.1K]
┃ ┣━━05 1.3 如何理解留存？.mp4 [151.5M]
┃ ┣━━05 1.3 如何理解留存？.pdf [233.7K]
┃ ┣━━06 1.4 渠道来源怎么看？.pdf [368.9K]
┃ ┣━━07 2.1 PV、UV、转化率、访问深度.mp4 [47.6M]
┃ ┣━━07 2.1 PV、UV、转化率、访问深度.pdf [233.7K]
┃ ┣━━08 2.2 访问时长.mp4 [8.5M]
┃ ┣━━08 2.2 访问时长.pdf [150.6K]
┃ ┣━━09 2.3 弹出率（Bounce Rate）.mp4 [18.7M]
┃ ┣━━09 2.3 弹出率（Bounce Rate）.pdf [236.5K]
┃ ┣━━10 3 业务相关的数据指标.mp4 [44.3M]
┃ ┣━━10 3 业务相关的数据指标.pdf [255.7K]
┃ ┣━━11 小结：没有绝对的对错，只求彼此的认同.mp4 [1.9M]
┃ ┗━━12 「作业一」数据指标概念考察.pdf [242.6K]
┣━━03【模块一】（下）指标建模 [150.8M]
┃ ┣━━01 Step 1 拆解业务模块.pdf [232.3K]
┃ ┣━━01 Step 1 拆解业务模块.mp4 [26.2M]
┃ ┣━━02 Step 2 判断模块类型.pdf [205.2K]
┃ ┣━━02 收起 Step 2 判断模块类型.mp4 [8.1M]
┃ ┣━━03 收起 Step 3 根据模块类型.pdf [437.5K]
┃ ┣━━03.Step 3 根据模块类型，选取数据指标.mp4 [59M]
┃ ┣━━04 案例：iMoney 数据指标选取.mp4 [3.4M]
┃ ┣━━04 案例：iMoney 数据指标选取.pdf [114.4K]
┃ ┣━━05.案例：闲鱼 数据指标选取.mp4 [5.3M]
┃ ┣━━05.案例：闲鱼 数据指标选取.pdf [74.7K]
┃ ┣━━06.案例：土巴兔（早期）数据指标选取.mp4 [41.6M]
┃ ┣━━06.案例：土巴兔（早期）数据指标选取.pdf [164K]
┃ ┣━━07.总结.mp4 [5.7M]
┃ ┗━━08.「作业二」产品的指标选取.pdf [353.3K]
┣━━04.【模块二】（上）数据工具 [389M]
┃ ┣━━01.模块导读.pdf [429.7K]
┃ ┣━━02.概述：数据工具.mp4 [13.2M]
┃ ┣━━02.概述：数据工具.pdf [219.5K]
┃ ┣━━03.1 如何选择合适的数据工具.mp4 [27.2M]
┃ ┣━━03.1 如何选择合适的数据工具.pdf [66.5K]
┃ ┣━━04.1.1 根据业务核心划分.mp4 [43.2M]
┃ ┣━━04.1.1 根据业务核心划分.pdf [96.6K]
┃ ┣━━05.1.2 根据公司阶段划分.mp4 [28.7M]
┃ ┣━━05.1.2 根据公司阶段划分.pdf [324.8K]
┃ ┣━━06.小结：根据业务需求，选择数据工具.mp4 [2.3M]
┃ ┣━━06.小结：根据业务需求，选择数据工具.pdf [244.5K]
┃ ┣━━07.2 掌握常见的数据分析“套路”.mp4 [3.6M]
┃ ┣━━07.2 掌握常见的数据分析“套路”.pdf [91.6K]
┃ ┣━━08.2.1 计数统计：快速验证.mp4 [30.2M]
┃ ┣━━08.2.1 计数统计：快速验证.pdf [240.5K]
┃ ┣━━09.2.2 流量导向：渠道依赖.mp4 [58.2M]
┃ ┣━━09.2.2 流量导向：渠道依赖.pdf [171.5K]
┃ ┣━━10.2.3 内容导向：质量第一.mp4 [10.3M]
┃ ┣━━10.2.3 内容导向：质量第一.pdf [107.6K]
┃ ┣━━11.2.4 用户导向：用户为王.mp4 [26.2M]
┃ ┣━━11.2.4 用户导向：用户为王.pdf [99.7K]
┃ ┣━━12.2.5 业务导向：商业本质.mp4 [129.8M]
┃ ┣━━12.2.5 业务导向：商业本质.pdf [113.2K]
┃ ┣━━13.小结：成为数据工具的主人.mp4 [9.2M]
┃ ┣━━13.小结：成为数据工具的主人.pdf [266.7K]
┃ ┣━━14.总结.mp4 [4.3M]
┃ ┗━━15.「作业三」借助数据，多角度观察业务.pdf [283.5K]
┣━━05.【模块二】（下）数据处理 [363.8M]
┃ ┣━━01.模块导读.pdf [292.3K]
┃ ┣━━02.导入文本文档.mp4 [7.5M]
┃ ┣━━02.导入文本文档.pdf [132.5K]
┃ ┣━━03.格式化—简单的分列.mp4 [27.6M]
┃ ┣━━03.格式化—简单的分列.pdf [96.8K]
┃ ┣━━04.格式化—复杂的分列.mp4 [104.4M]
┃ ┣━━04.格式化—复杂的分列.pdf [116.4K]
┃ ┣━━05.数据清洗（筛选、排序、去重）.mp4 [42.7M]
┃ ┣━━05.数据清洗（筛选、排序、去重）.pdf [94.2K]
┃ ┣━━06.数据的二次处理（以留存为例）.mp4 [35.5M]
┃ ┣━━06.数据的二次处理（以留存为例）.pdf [91.4K]
┃ ┣━━07.快速呈现：数据透视表.mp4 [40.9M]
┃ ┣━━07.快速呈现：数据透视表.pdf [84.7K]
┃ ┣━━08.表不如图：Excel 常见图表.mp4 [23.3M]
┃ ┣━━08.表不如图：Excel 常见图表.pdf [97K]
┃ ┣━━09.数据可视化（Circle Packing、Beeswarm）.mp4 [17.5M]
┃ ┣━━09.数据可视化（Circle Packing、Beeswarm）.pdf [148.5K]
┃ ┣━━10.数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化).mp4 [21.5M]
┃ ┣━━10.数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化).pdf [118.5K]
┃ ┣━━11.5 个数据工具特色功能展示.mp4 [41.5M]
┃ ┣━━11.5 个数据工具特色功能展示.pdf [72.5K]
┃ ┗━━12.「作业四」处理某社区电商流水数据.pdf [117.7K]
┣━━06【模块三】数据分析 [363.1M]
┃ ┣━━01 模块导读.pdf [362.3K]
┃ ┣━━02 概述：数据分析.mp4 [50.7M]
┃ ┣━━02 概述：数据分析.pdf [114.9K]
┃ ┣━━03 如何进行对比分析？.mp4 [105M]
┃ ┣━━03 如何进行对比分析？.pdf [144K]
┃ ┣━━04 如何进行多维度拆解？.mp4 [28.7M]
┃ ┣━━04 如何进行多维度拆解？.pdf [196.4K]
┃ ┣━━05 【案例】数据涨跌异动如何处理？.mp4 [55.4M]
┃ ┣━━05 【案例】数据涨跌异动如何处理？.pdf [225.6K]
┃ ┣━━06 漏斗观察的分析方法.mp4 [38.7M]
┃ ┣━━06 漏斗观察的分析方法.pdf [206.4K]
┃ ┣━━07 【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？.mp4 [19.2M]
┃ ┣━━07 【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？.pdf [213.4K]
┃ ┣━━08 分布分析的方法.mp4 [13.4M]
┃ ┣━━08 分布分析的方法.pdf [195.4K]
┃ ┣━━09 用户留存的分析方法.mp4 [13.8M]
┃ ┣━━09 用户留存的分析方法.pdf [212.2K]
┃ ┣━━10 【案例】功能内容上线后，如何评估？.mp4 [36M]
┃ ┣━━10 【案例】功能内容上线后，如何评估？.pdf [198.7K]
┃ ┗━━11 「作业五」分析某陌生人社交产品情况.pdf [232.8K]
┣━━07【模块四】数据分析进阶 [445.1M]
┃ ┣━━01用户画像的分析方法.mp4 [79.4M]
┃ ┣━━01用户画像的分析方法.pdf [180.1K]
┃ ┣━━02【案例】如何高质量拉新？.mp4 [45.1M]
┃ ┣━━02【案例】如何高质量拉新？.pdf [292.6K]
┃ ┣━━03 如何进行归因查找.mp4 [82.3M]
┃ ┣━━03 如何进行归因查找.pdf [311.3K]
┃ ┣━━04 【案例】如何精准运营推送？.mp4 [88.7M]
┃ ┣━━04 【案例】如何精准运营推送？.pdf [182.8K]
┃ ┣━━05 路径挖掘的分析方法.mp4 [33.7M]
┃ ┣━━05 路径挖掘的分析方法.pdf [185.7K]
┃ ┣━━06 行为序列的分析方法.mp4 [17.3M]
┃ ┣━━06 行为序列的分析方法.pdf [189K]
┃ ┣━━07 【案例】如何辅助产品设计？.mp4 [17.1M]
┃ ┣━━07 【案例】如何辅助产品设计？.pdf [184.9K]
┃ ┣━━08 【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？.mp4 [55.2M]
┃ ┣━━08 【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？.pdf [219.2K]
┃ ┣━━09总结：回归业务的数据分析.mp4 [24.1M]
┃ ┣━━09总结：回归业务的数据分析.pdf [320.9K]
┃ ┗━━10 收起 「作业六」补贴活动异常.pdf [274.6K]
┣━━08【模块五】数据采集 [405.2M]
┃ ┣━━00模块导读.pdf [422.7K]
┃ ┣━━1概述：数据采集.mp4 [33M]
┃ ┣━━1概述：数据采集.pdf [160.1K]
┃ ┣━━2数据埋点与数据需求文档.mp4 [20M]
┃ ┣━━2数据埋点与数据需求文档.pdf [139.9K]
┃ ┣━━3 明确埋点需求（想清楚）.mp4 [133.4M]
┃ ┣━━3 明确埋点需求（想清楚）.pdf [221.3K]
┃ ┣━━4 形成需求文档（讲明白）.mp4 [29.8M]
┃ ┣━━4形成需求文档（讲明白）.pdf [268.1K]
┃ ┣━━5 数据采集实战.pdf [226.3K]
┃ ┣━━5数据采集实战.mp4 [116.6M]
┃ ┣━━6其他类型的数据采集方法.mp4 [34.6M]
┃ ┣━━6其他类型的数据采集方法.pdf [207.5K]
┃ ┣━━7总结：数据采集.mp4 [35.4M]
┃ ┣━━7总结：数据采集.pdf [143.8K]
┃ ┗━━8 「作业七」豆瓣“书影音档案”功能埋点设计.pdf [618.7K]
┗━━09【模块六】毕业设计 [310.5K]
┣━━「毕业设计」搭建数据驱动的三节课学习服务体系.doc [48.5K]
┣━━附件一.doc [35K]
┗━━附件二.doc [227K]