2021数据分析从基础到实战视频教程系列

作者: admin 分类: Python教程合集 发布时间: 2021-07-19 03:14

├──第10周 构建用户画像
| ├──1-1 什么是流量_ev~1_.mp4 12.73M
| ├──1-2 拓展:流量数据指标_ev~1_.mp4 35.43M
| ├──1-3 大流量分析模型:波动、特征、预测_ev~1_.mp4 8.44M
| ├──2-1 案例:背景与目标_ev~1_.mp4 7.81M
| ├──2-10 数值特征对比:雷达图_ev~1_.mp4 121.63M
| ├──2-11 案例6:基于Kmeans的广告效果聚类分析_001_ev~1_.mp4 25.06M
| ├──2-2 利用Python预处理数据_ev~1_.mp4 55.89M
| ├──2-3 计算相关性指标_ev~1_.mp4 42.49M
| ├──2-4 数据标准化:Min-Max_ev~1_.mp4 48.66M
| ├──2-5 字符串分类:OneHot编码_ev~1_.mp4 40.25M
| ├──2-6 KMeans建模:利用轮廓系数确定K_ev~1_.mp4 14.90M
| ├──2-7 练习:最佳KMeans聚类模型_ev~1_.mp4 111.18M
| ├──2-8 聚类结果分析:样本量与占比_ev~1_.mp4 82.08M
| ├──2-9 聚类结果分析:特征均值、众数_ev~1_.mp4 96.73M
| ├──3-1 什么是漏斗分析模型_ev~1_.mp4 23.03M
| ├──3-2 漏斗分析有哪些应用场景_ev~1_.mp4 15.61M
| ├──3-3 用户下单流程分析_ev~1_.mp4 33.99M
| ├──3-4 案例7:利用Excel绘制转化漏斗图_ev~1_.mp4 59.14M
| └──3-5 本章小结_ev~1_.mp4 6.15M
├──第11周 用户引流与转化
| ├──1-1 什么是用户画像_ev~1_.mp4 17.16M
| ├──1-2 数据标签系统:背景介绍_ev~1_.mp4 66.17M
| ├──1-3 数据标签系统:数据采集、埋点_ev~1_.mp4 42.18M
| ├──1-4 数据标签系统:构建用户画像_ev~1_.mp4 59.91M
| ├──1-5 练习:使用SQL提取用户数据_ev~1_.mp4 44.02M
| ├──1-6 数据标签系统:构建商品画像_ev~1_.mp4 80.96M
| ├──1-7 练习:使用SQL提取商品数据_ev~1_.mp4 44.40M
| ├──2-1 什么是RFM模型_ev~1_.mp4 8.28M
| ├──2-2 利用Excel计算R、F、M分值_ev~1_.mp4 47.05M
| ├──2-3 设置R、F、M评分标准_ev~1_.mp4 38.03M
| ├──2-4 计算R、F、M得分_ev~1_.mp4 49.37M
| ├──2-5 给用户贴标签_ev~1_.mp4 66.74M
| ├──2-6 RFM评分卡优化:使用K-Means进行数据分组_ev~1_.mp4 89.22M
| ├──2-7 模型展示与可视化_ev~1_.mp4 52.70M
| ├──2-8 案例5:基于RFM的用户精细化管理_ev~1_.mp4 32.56M
| └──2-9 本章小结_ev~1_.mp4 5.75M
├──第12周 分析消费行为
| ├──1-1 什么是消费行为_ev~1_.mp4 17.12M
| ├──1-2 消费行为模式的变迁_ev~1_.mp4 30.45M
| ├──2-1 案例说明:某电商交易数据_ev~1_.mp4 59.83M
| ├──2-2 趋势分析:金额、频次、人数、产品数_ev~1_.mp4 41.77M
| ├──2-3 趋势分析:销售额 vs 产品数_ev~1_.mp4 53.74M
| ├──2-4 趋势分析:消费时间段偏好_ev~1_.mp4 74.94M
| ├──2-5 个体分析:消费金额_ev~1_.mp4 38.16M
| ├──2-6 个体分析:消费频次、商品数_ev~1_.mp4 41.37M
| ├──2-7 商品分析:销售情况、价格分布_ev~1_.mp4 59.76M
| ├──2-8 使用SQL计算复购率_ev~1_.mp4 71.32M
| ├──2-9 使用SQL计算回购率_ev~1_.mp4 75.86M
| ├──3-1 使用SQL计算头部用户贡献额_ev~1_.mp4 81.57M
| ├──3-2 使用SQL用户平均购买周期_ev~1_.mp4 55.96M
| └──3-3 案例8:基于电商的用户消费行为分析_ev~1_.mp4 20.04M
├──第13周 预售销售额、调整运营策略
| └──第13周 预售销售额、调整运营策略
| | └──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?_ev~1_.mp4 21.29M
| | | ├──1-2 如何拆解GMV:流量、转化、客单价?_ev~1_.mp4 16.47M
| | | ├──2-1 测模型的定义与分类_ev~1_.mp4 10.39M
| | | ├──2-2 练习:使用Excel预测销售额_ev~1_.mp4 84.32M
| | | ├──2-3 Python回归分析:数据预处理_ev~1_.mp4 33.55M
| | | ├──2-4 Python回归分析:多项式回归模型_ev~1_.mp4 19.62M
| | | ├──2-5 Python回归分析:绘图、预测_ev~1_.mp4 60.57M
| | | ├──2-6 案例9:预测2020天猫双11销售额_ev~1_.mp4 11.03M
| | | ├──3-1 什么是商品分析?_ev~1_.mp4 19.15M
| | | ├──3-2 什么是层次分析法AHP?_ev~1_.mp4 10.16M
| | | ├──3-3 Excel层次分析法:构建层次结构_ev~1_.mp4 9.38M
| | | ├──3-4 Excel层次分析法:构造成对比较矩阵_ev~1_.mp4 43.81M
| | | ├──3-5 Excel层次分析法:构造方案判断矩阵_ev~1_.mp4 42.09M
| | | ├──3-6 Excel层次分析法:总排序权重计算与决策_ev~1_.mp4 25.26M
| | | ├──3-7 案例10:选择最优商品进行推广_ev~1_.mp4 8.83M
| | | ├──4-1 15.16什么是运营策略:摩拜红包车_ev~1_.mp4 13.76M
| | | ├──4-2 15.17如何策划一场活动_ev~1_.mp4 18.22M
| | | ├──4-3 15.18案例11:设计内容运营方案_ev~1_.mp4 10.91M
| | | └──4-4 15.19本章小结_ev~1_.mp4 7.01M
├──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?_ev~1_.mp4 18.95M
| ├──1-2 用户活跃度模型(RFE)_ev~1_.mp4 8.95M
| ├──1-3 练习:使用Excel构建RFE模型_ev~1_.mp4 165.33M
| ├──2-1 什么是产品的 Aha Moment?_ev~1_.mp4 13.66M
| ├──2-2 练习:使用Excel计算用户留存率_ev~1_.mp4 141.81M
| ├──2-3 练习:使用Excel计算用户生命周期_ev~1_.mp4 82.10M
| ├──2-4 案例8补充:基于电商的用户留存与价值分析_ev~1_.mp4 10.62M
| ├──2-5 本章小结_ev~1_.mp4 4.58M

├──第15周 使用AB实验迭代功能
| ├──1-1 什么是AB测试_ev~1_.mp4 9.05M
| ├──1-2 AB测试的基本流程_ev~1_.mp4 13.81M
| ├──1-3 统计学基础:假设检验_ev~1_.mp4 12.84M
| ├──1-4 练习:Python计算点击率CTR_ev~1_.mp4 57.74M
| ├──1-5 练习:Python计算p值_ev~1_.mp4 71.92M
| ├──1-6 案例13:利用AB测试优化产品设计_ev~1_.mp4 15.56M
| ├──2-1 什么是异常监测_ev~1_.mp4 11.70M
| ├──2-2 练习:Python孤立森林异常检测_ev~1_.mp4 88.49M
| └──2-3 本章小结_ev(2)~1_.mp4 2.47M
├──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_ev~1_.mp4 29.23M
| ├──1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享_ev~1_.mp4 21.63M
| ├──2-1 18.3如何撰写简历_ev~1_.mp4 39.61M
| └──2-2 18.4面试经验分享_ev~1_.mp4 29.28M
├──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 10.19M
| ├──1-2 从互联网数据分析说起~1_.mp4 6.17M
| ├──2-1 什么是数据~1_.mp4 17.03M
| ├──2-2 什么是统计指标~1_.mp4 13.20M
| ├──2-3 统计指标:集中趋势~1_.mp4 13.10M
| ├──2-4 统计指标:离散趋势~1_.mp4 17.95M
| ├──2-5 统计指标:分布形态~1_.mp4 14.46M
| ├──2-6 识别异常值~1_.mp4 11.77M
| ├──2-7 处理异常值~1_.mp4 10.49M
| ├──2-8 数据分析流程~1_.mp4 20.98M
| ├──2-9 本章小结~1_.mp4 4.19M

├──第2周 Excel从入门到表格分析
| ├──1-1 Excel基本功能_ev~1_.mp4 25.26M
| ├──1-2 文本函数_ev~1_.mp4 43.70M
| ├──1-3 数学函数_ev~1_.mp4 30.93M
| ├──1-4 处理重复数据_ev~1_.mp4 47.50M
| ├──1-5 拆分列数据_ev~1_.mp4 33.83M
| ├──1-6 数据排序和筛选_ev~1_.mp4 62.05M
| ├──2-1 逻辑函数_ev~1_.mp4 22.11M
| ├──2-2 条件聚合函数_ev~1_.mp4 34.58M
| ├──2-3 查找与引用函数_ev~1_.mp4 24.35M
| ├──2-4 数据透视表_ev~1_.mp4 36.95M
| ├──2-5 认识图表_ev~1_.mp4 14.30M
| ├──2-6 制作可视化图表_ev~1_.mp4 93.93M
| ├──2-7 大数据岗人才需求分析报告_ev~1_.mp4 101.40M
| └──2-8 本章小结_ev~1_.mp4 3.79M
├──第3周 从0开始学SQL
| ├──1-1 什么是SQL_ev~1_.mp4 6.68M
| ├──1-2 认识数据表结构_ev~1_.mp4 9.00M
| ├──1-3 MySQL安装及配置_ev~1_.mp4 24.85M
| ├──1-4 安装Navicat_ev~1_.mp4 37.05M
| ├──1-5 基础语法_ev~1_.mp4 31.70M
| ├──1-6 数据排序与筛选_ev~1_.mp4 43.64M
| ├──2-2 对数据进行分类汇总_ev~1_.mp4 19.10M
| ├──2-3 联表查询_ev~1_.mp4 28.70M
| ├──2-4 导出数据_ev~1_.mp4 13.90M
| └──2-5 本章小结_ev~1_.mp4 3.62M
├──第4周 数据可视化利器 Tableau
| ├──1-1 什么是Tableau_ev~1_.mp4 18.27M
| ├──1-2 安装Tableau_ev~1_.mp4 31.34M
| ├──1-3 准备数据_ev~1_.mp4 33.11M
| ├──1-4 构建图表_ev~1_.mp4 66.95M
| ├──1-5 创建仪表板_ev~1_.mp4 16.59M
| ├──1-6 创建故事_ev~1_.mp4 9.74M
| ├──1-7 保存与发布_ev~1_.mp4 9.14M
| ├──1-8 可视化练习:美妆产品销售分析_ev~1_.mp4 67.32M
| └──1-9 本周小结_ev~1_.mp4 3.81M
├──第5周 Python基础语法
| ├──1-1 学习编程的几个建议_ev~1_.mp4 12.17M
| ├──1-2 什么是Python_ev~1_.mp4 5.22M
| ├──1-3 运行环境_ev~1_.mp4 22.08M
| ├──1-4 开发环境_ev~1_.mp4 22.98M
| ├──1-5 运算符_ev~1_.mp4 18.33M
| ├──2-1 数据类型_ev~1_.mp4 25.92M
| ├──2-2 数据容器_ev~1_.mp4 62.65M
| ├──2-3 条件判断语句:if、else、elif_ev~1_.mp4 26.30M
| ├──2-4 循环语句:for、while_ev~1_.mp4 34.70M
| ├──2-5 循环中止:break,continue_ev~1_.mp4 34.09M
| ├──2-6 编写一个函数_ev~1_.mp4 49.90M
| ├──2-7 练习:计算销售额_ev~1_.mp4 36.65M
| └──2-8 本章小结_ev(2)~1_.mp4 4.29M
├──第6周 Python实现网络爬虫
| ├──1-1 什么是爬虫_ev~1_.mp4 13.29M
| ├──1-2 Requests库入门_ev~1_.mp4 131.41M
| ├──1-3 认识HTML网页结构_ev~1_.mp4 137.44M
| ├──1-4 BeautifulSoup库入门_ev~1_.mp4 86.06M
| ├──2-1 获取目标信息_ev~1_.mp4 108.95M
| ├──2-2 连续获取多个页面信息_ev~1_.mp4 119.69M
| ├──2-3 整合爬虫功能函数_ev~1_.mp4 111.55M
| ├──2-4 数据存储与代码优化_ev~1_.mp4 144.94M
| ├──3-1 通过API接口获取数据_ev~1_.mp4 104.12M
| ├──3-2 练习:爬取全部电影数据_ev~1_.mp4 76.82M
| ├──3-3 练习:爬取全部电影数据_ev~1_.mp4 122.28M
| ├──3-4 本章小结_ev~1_.mp4 5.49M

├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图
| ├──1-1 Pandas库入门_ev~1_.mp4 63.02M
| ├──1-2 什么是DataFrame_ev~1_.mp4 64.92M
| ├──1-3 案例介绍:电影数据分析_ev~1_.mp4 25.48M
| ├──2-1 读取数据_ev~1_.mp4 21.07M
| ├──2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分_ev~1_.mp4 116.00M
| ├──2-3 数据运算:按年统计、时间聚合_ev~1_.mp4 37.20M
| ├──2-4 数据运:算多类型统计_ev~1_.mp4 57.51M
| ├──2-5 数据运算:评分统计_ev~1_.mp4 39.58M
| ├──2-6 排序与筛选_ev~1_.mp4 31.07M
| ├──3-1 练习1:各国每年电影产量_ev~1_.mp4 145.60M
| ├──3-2 练习3:电影语言频数统计_ev~1_.mp4 45.26M
| ├──3-3 练习2:各国评分数据_ev~1_.mp4 55.55M
| ├──3-4 练习:TOP电影排行榜_ev~1_.mp4 38.73M
| ├──3-5 本章小结_ev~1_.mp4 3.32M
| ├──4-1 Matplotlib入门_ev~1_.mp4 57.53M
| ├──4-2 什么是画布_ev~1_.mp4 8.77M
| ├──4-3 调整视觉元素_ev~1_.mp4 39.69M
| ├──5-1 直方图:电影年产量_ev~1_.mp4 49.94M
| ├──5-2 折线图:各国电影年产量_ev~1_.mp4 77.17M
| ├──5-3 饼图:电影语种统计_ev~1_.mp4 51.33M
| ├──5-4 散点图:评分分值与人数_ev~1_.mp4 41.47M
| ├──5-5 热力图:电影类型、评分、数量_ev~1_.mp4 117.44M
| ├──5-6 箱线图:每年电影评分变化_ev~1_.mp4 46.26M
| ├──5-7 词云图:电影类型频数统计_ev~1_.mp4 85.73M
| ├──5-8 案例2:豆瓣电影数据分析报告_ev~1_.mp4 33.33M
| └──5-9 本章小结_ev~1_.mp4 4.45M
├──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_ev~1_.mp4 12.20M
| ├──1-2 互联网行业简介_ev~1_.mp4 33.86M
| ├──1-3 如何做行业分析_ev~1_.mp4 18.40M
| ├──1-4 市场规模:直播电商发展时间线_ev~1_.mp4 128.59M
| ├──1-5 市场规模:直播电商成交额_ev~1_.mp4 115.99M
| ├──1-6 竞争分析:波特五力模型_ev~1_.mp4 19.43M
| ├──1-7 价值链:直播生态产业图谱_ev~1_.mp4 65.39M
| ├──1-8 趋势预测:PEST分析法_ev~1_.mp4 13.15M
| ├──1-9 案例3:直播电商行业分析报告_ev~1_.mp4 61.24M
| ├──2-1 互联网岗位解析_ev~1_.mp4 42.04M
| ├──2-2 数据职能岗发展通道_ev~1_.mp4 21.15M
| └──2-3 本章小结_ev~1_.mp4 4.52M
├──第9周 解析数据指标体系
| ├──1-1 用户生命周期、AARRR、RFM_ev~1_.mp4 24.78M
| ├──1-2 5W2H、逻辑树、AB测试_ev~1_.mp4 15.77M
| ├──1-3 SWOT、PEST、波特五力_ev~1_.mp4 31.96M
| ├──2-1 互联网业务分析指标一览_ev~1_.mp4 38.31M
| ├──2-2 拉新(获客)指标_ev~1_.mp4 53.67M
| ├──2-3 活跃指标_ev~1_.mp4 29.72M
| ├──2-4 留存指标_ev~1_.mp4 120.20M
| ├──2-5 转化(变现)指标_ev~1_.mp4 45.44M
| ├──2-6 传播指标:K因子_ev~1_.mp4 39.98M
| ├──2-7 案例4:搭建商业化指标体系_ev~1_.mp4 50.45M
| └──2-8 本章小结_ev~1_.mp4 3.63M
└──资料
| ├──辅助材料.zip 47.76M
| ├──人人都能学会数据分析.zip 17.52M
| └──数据包.zip 626.15M

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