人人都能学会数据分析
第1周 走进数据分析
--1-1 互联网数据分析通用课程-导学--1-2 从互联网数据分析说起--2-1 什么是数据--2-2 什么是统计指标--2-3 统计指标：集中趋势--2-4 统计指标：离散趋势--2-5 统计指标：分布形态--2-6 识别异常值--2-7 处理异常值--2-8 数据分析流程--2-9 本章小结第2周 Excel从入门到表格分析
--1-1 Excel基本功能_--1-2 文本函数_--1-3 数学函数_--1-4 处理重复数据_--1-5 拆分列数据_--1-6 数据排序和筛选_--2-1 逻辑函数_--2-2 条件聚合函数_--2-3 查找与引用函数_--2-4 数据透视表_--2-5 认识图表_--2-6 制作可视化图表_--2-7 大数据岗人才需求分析报告_--2-8 本章小结_第3周 从0开始学SQL
--1-1 什么是SQL_--1-2 认识数据表结构_--1-3 MySQL安装及配置_--1-4 安装Navicat_--1-5 基础语法_--1-6 数据排序与筛选_--2-2 对数据进行分类汇总_--2-3 联表查询_--2-4 导出数据_--2-5 本章小结_第4周 数据可视化利器 Tableau
--1-1 什么是Tableau_--1-2 安装Tableau_--1-3 准备数据_--1-4 构建图表_--1-5 创建仪表板_--1-6 创建故事_--1-7 保存与发布_--1-8 可视化练习：美妆产品销售分析_--1-9 本周小结_第5周 Python基础语法
--1-1 学习编程的几个建议_--1-2 什么是Python_--1-3 运行环境_--1-4 开发环境_--1-5 运算符_--2-1 数据类型_--2-2 数据容器_--2-3 条件判断语句：if、else、elif_--2-4 循环语句：for、while_--2-5 循环中止：break,continue_--2-6 编写一个函数_--2-7 练习：计算销售额_--2-8 本章小结第6周 Python实现网络爬虫
--1-1 什么是爬虫_--1-2 Requests库入门_--1-3 认识HTML网页结构_--1-4 BeautifulSoup库入门_--2-1 获取目标信息_--2-2 连续获取多个页面信息_--2-3 整合爬虫功能函数_--2-4 数据存储与代码优化_--3-1 通过API接口获取数据_--3-2 练习：爬取全部电影数据_--3-3 练习：爬取全部电影数据_--3-4 本章小结_第7周 更高效的数据处理与可视化绘图
--1-1 Pandas库入门_--1-2 什么是DataFrame_--1-3 案例介绍：电影数据分析_--2-1 读取数据_--2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分_--2-3 数据运算：按年统计、时间聚合_--2-4 数据运：算多类型统计_--2-5 数据运算：评分统计_--2-6 排序与筛选_--3-1 练习1：各国每年电影产量_--3-2 练习3：电影语言频数统计_--3-3 练习2：各国评分数据_--3-4 练习：TOP电影排行榜_--3-5 本章小结_--4-1 Matplotlib入门_--4-2 什么是画布_--4-3 调整视觉元素_--5-1 直方图：电影年产量_--5-2 折线图：各国电影年产量_--5-3 饼图：电影语种统计_--5-4 散点图：评分分值与人数_--5-5 热力图：电影类型、评分、数量_--5-6 箱线图：每年电影评分变化_--5-7 词云图：电影类型频数统计_--5-8 案例2：豆瓣电影数据分析报告_--5-9 本章小结_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_--1-2 互联网行业简介_--1-3 如何做行业分析_--1-4 市场规模：直播电商发展时间线_--1-5 市场规模：直播电商成交额_--1-6 竞争分析：波特五力模型_--1-7 价值链：直播生态产业图谱_--1-8 趋势预测：PEST分析法_--1-9 案例3：直播电商行业分析报告_--2-1 互联网岗位解析_--2-2 数据职能岗发展通道_--2-3 本章小结_第9周 解析数据指标体系
--1-1 用户生命周期、AARRR、RFM_--1-2 5W2H、逻辑树、AB测试_--1-3 SWOT、PEST、波特五力_--2-1 互联网业务分析指标一览_--2-2 拉新（获客）指标_--2-3 活跃指标_--2-4 留存指标_--2-5 转化（变现）指标_--2-6 传播指标：K因子_--2-7 案例4：搭建商业化指标体系_--2-8 本章小结_第10周 构建用户画像
--1-1 什么是流量_--1-2 拓展：流量数据指标_--1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测_--2-1 案例：背景与目标_--2-2 利用Python预处理数据_--2-3 计算相关性指标_--2-4 数据标准化：Min-Max_--2-5 字符串分类：OneHot编码_--2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K_--2-7 练习：最佳KMeans聚类模型_--2-8 聚类结果分析：样本量与占比_--2-9 聚类结果分析：特征均值、众数_--2-10 数值特征对比：雷达图_--2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001_--3-1 什么是漏斗分析模型_--3-2 漏斗分析有哪些应用场景_--3-3 用户下单流程分析_--3-4 案例7：利用Excel绘制转化漏斗图_--3-5 本章小结_第11周 用户引流与转化
--1-1 什么是用户画像_--1-2 数据标签系统：背景介绍_--1-3 数据标签系统：数据采集、埋点_--1-4 数据标签系统：构建用户画像_--1-5 练习：使用SQL提取用户数据_--1-6 数据标签系统：构建商品画像_--1-7 练习：使用SQL提取商品数据_--2-1 什么是RFM模型_--2-2 利用Excel计算R、F、M分值_--2-3 设置R、F、M评分标准_--2-4 计算R、F、M得分_--2-5 给用户贴标签_--2-6 RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组_--2-7 模型展示与可视化_--2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理_--2-9 本章小结_第12周 分析消费行为
--1-1 什么是消费行为_--1-2 消费行为模式的变迁_--2-1 案例说明：某电商交易数据_--2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数_--2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数_--2-4 趋势分析：消费时间段偏好_--2-5 个体分析：消费金额_--2-6 个体分析：消费频次、商品数_--2-7 商品分析：销售情况、价格分布_--2-8 使用SQL计算复购率_--2-9 使用SQL计算回购率_--3-1 使用SQL计算头部用户贡献额_--3-2 使用SQL用户平均购买周期_--3-3 案例8：基于电商的用户消费行为分析_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？--1-2 如何拆解GMV：流量、转化、客单价？--2-1 测模型的定义与分类--2-2 练习：使用Excel预测销售额--2-3 Python回归分析：数据预处理--2-4 Python回归分析：多项式回归模型--2-5 Python回归分析：绘图、预测--2-6 案例9：预测2020天猫双11销售额--3-1 什么是商品分析？--3-2 什么是层次分析法AHP？--3-3 Excel层次分析法：构建层次结构--3-4 Excel层次分析法：构造成对比较矩阵--3-5 Excel层次分析法：构造方案判断矩阵--3-6 Excel层次分析法：总排序权重计算与决策--3-7 案例10：选择最优商品进行推广--4-1 15.16什么是运营策略：摩拜红包车--4-2 15.17如何策划一场活动--4-3 15.18案例11：设计内容运营方案--4-4 15.19本章小结第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？_--1-2 用户活跃度模型（RFE）_--1-3 练习：使用Excel构建RFE模型_--2-1 什么是产品的 Aha Moment？_--2-2 练习：使用Excel计算用户留存率_--2-3 练习：使用Excel计算用户生命周期_--2-4 案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析_--2-5 本章小结_第15周 使用AB实验迭代功能
--1-1 什么是AB测试_--1-2 AB测试的基本流程_--1-3 统计学基础：假设检验_--1-4 练习：Python计算点击率CTR_--1-5 练习：Python计算p值_--1-6 案例13：利用AB测试优化产品设计_--2-1 什么是异常监测_--2-2 练习：Python孤立森林异常检测_--2-3 本章小结第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_--1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享_--2-1 18.3如何撰写简历_--2-2 18.4面试经验分享_
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