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互联网数据架构师:数据分析实战

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【课程详情】

  • 01.课程导论

    • 01.课程介绍

    • 02.如何运用数据指导业务?

    • 03.这门课能解决什么问题?


  • 02.模块一-上 指标建模

    • 02.概述:指标建模

    • 03.认识常见的数据指标

    • 04.1.1 DAU & MAU

    • 05.1.2 如何定义新增?

    • 06.1.3 如何理解留存?

    • 08.2.1 PV、UV、转化率、访问深度

    • 09.2.2 访问时长

    • 10.2.3 弹出率(Bounce Rate)

    • 11.3 业务相关的数据指标

    • 12.小结:没有绝对的对错,只求彼此的认同


  • 03.模块一-下 指标建模

    • 01.Step 1 拆解业务模块

    • 02.Step 2 判断模块类型

    • 03.Step 3 根据模块类型,选取数据指标

    • 04.案例:iMoney 数据指标选取

    • 05.案例:闲鱼 数据指标选取

    • 06.案例:土巴兔(早期)数据指标选取

    • 07.总结


  • 04.模块二-上 数据工具

    • 02.概述:数据工具

    • 03.1 如何选择合适的数据工具

    • 04.1.1 根据业务核心划分

    • 05.1.2 根据公司阶段划分

    • 06.小结:根据业务需求,选择数据工具

    • 07.2 掌握常见的数据分析“套路”

    • 08.2.1 计数统计:快速验证

    • 09.2.2 流量导向:渠道依赖

    • 10.2.3 内容导向:质量第一

    • 11.2.4 用户导向:用户为王

    • 12.2.5 业务导向:商业本质

    • 13.小结:成为数据工具的主人

    • 14.总结


  • 05.模块二-下 数据处理

    • 02.导入文本文档

    • 03.格式化―简单的分列

    • 04.格式化―复杂的分列

    • 05.数据清洗(筛选、排序、去重)

    • 06.数据的二次处理(以留存为例)

    • 07.快速呈现:数据透视表

    • 08.表不如图:Excel 常见图表

    • 09.数据可视化(Circle Packing、Beeswarm)

    • 10.数据可视化(借助高德地图进行地理位置可视化)

    • 11.5 个数据工具特色功能展示


  • 06.模块三-数据分析基础

    • 02.概述:数据分析

    • 03.如何进行对比分析

    • 04.如何进行多维度拆解

    • 05.【案例】数据涨跌异动如何处理?

    • 06.漏斗观察的分析方法

    • 07.【案例】如何评估渠道质量,确定投放优先级?

    • 08.分布分析的方法

    • 09.用户留存的分析方法

    • 10.【案例】功能内容上线后,如何评估?


  • 07.模块四-数据分析进阶

    • 02.用户画像的分析方法

    • 03.【案例】如何高质量拉新?

    • 04.如何进行归因查找

    • 05.【案例】如何精准运营推送?

    • 06.路径挖掘的分析方法

    • 07.行为序列的分析方法

    • 08.【案例】如何辅助产品设计?

    • 09.【案例】羊毛党盛行,如何查出谁在薅?

    • 10.总结:回归业务的数据分析


  • 08.模块五-数据采集

    • 02.概述:数据采集

    • 03.数据埋点与数据需求文档

    • 04.明确埋点需求(想清楚)

    • 05.形成需求文档(讲明白)

    • 06.数据采集实战

    • 07.其他类型的数据采集方法

    • 08.总结:数据采集


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