互联网业务数据分析实战课程

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📁 互联网业务数据分析实战（完结）

  📁 06【模块六】毕业设计

  📁 00「课程导论」

  📁 01【模块一】（下）指标建模

  📁 05【模块五】数据采集

  📁 02【模块二】（上）数据工具

  📁 01【模块一】（上）指标建模

  📁 02【模块二】（下）数据处理

  📁 04【模块四】数据分析进阶

  📁 03【模块三】数据分析

    📄 课程介绍.mp4

    📄 收起 这门课能解决什么问题？.mp4

    📄 总结.mp4

    📄 如何运用数据指导业务？.mp4

    📄 01  Step 1 拆解业务模块.doc

    📄 01 Step 1 拆解业务模块.mp4

    📄 03   收起 Step 3 根据模块类型.doc

    📄 04 案例：iMoney 数据指标选取.doc

    📄 02  收起 Step 2 判断模块类型.mp4

    📄 02  Step 2 判断模块类型.doc

    📄 04 案例：iMoney 数据指标选取.mp4

    📄 03  收起 Step 3 根据模块类型，选取数据指标.mp4

    📄 「毕业设计」搭建数据驱动的三节课学习服务体系.doc

    📄 附件一.doc

    📄 附件二.doc

    📄 5 的课件.zip

    📄 2数据埋点与数据需求文档.mp4

    📄 5数据采集实战.mp4

    📄 1概述：数据采集.doc

    📄 6其他类型的数据采集方法.mp4

    📄 00模块导读.doc

    📄 7总结：数据采集.doc

    📄 2数据埋点与数据需求文档.doc

    📄 8 「作业七」豆瓣“书影音档案”功能埋点设计.doc

    📄 4 形成需求文档（讲明白）.mp4

    📄 1概述：数据采集.mp4

    📄 6其他类型的数据采集方法.doc

    📄 5 数据采集实战.doc

    📄 7总结：数据采集.mp4

    📄 3 明确埋点需求（想清楚）.doc

    📄 4形成需求文档（讲明白）.doc

    📄 3 明确埋点需求（想清楚）.mp4

    📄 12 「作业一」数据指标概念考察.doc

    📄 05  1.3 如何理解留存？.doc

    📄 06 1.4 渠道来源怎么看？.doc

    📄 08 2.2 访问时长.mp4

    📄 11 小结：没有绝对的对错，只求彼此的认同.mp4

    📄 03 1.1 DAU & MAU.mp4

    📄 10 3 业务相关的数据指标.doc

    📄 00 模块导读.pdf

    📄 01 概述：指标建模.mp4

    📄 07 2.1 PV、UV、转化率、访问深度.doc

    📄 04 1.2 如何定义新增？.mp4

    📄 02 认识常见的数据指标.pdf

    📄 04 1.2 如何定义新增？.doc

    📄 02 认识常见的数据指标.mp4

    📄 09 2.3 弹出率（Bounce Rate）.doc

    📄 09  2.3 弹出率（Bounce Rate）.mp4

    📄 10 3 业务相关的数据指标.mp4

    📄 07 2.1 PV、UV、转化率、访问深度.mp4

    📄 08 2.2 访问时长.doc

    📄 05  1.3 如何理解留存？.mp4

    📄 03 1.1 DAU & MAU.pdf

    📄 01用户画像的分析方法.doc

    📄 04 【案例】如何精准运营推送？.mp4

    📄 07 【案例】如何辅助产品设计？.mp4

    📄 05 路径挖掘的分析方法.doc

    📄 09总结：回归业务的数据分析.doc

    📄 06 行为序列的分析方法.mp4

    📄 08 【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？.doc

    📄 08 【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？.mp4

    📄 02【案例】如何高质量拉新？.doc

    📄 03 如何进行归因查找.mp4

    📄 04 【案例】如何精准运营推送？.doc

    📄 03 如何进行归因查找.doc

    📄 05 路径挖掘的分析方法.mp4

    📄 01用户画像的分析方法.mp4

    📄 07 【案例】如何辅助产品设计？.doc

    📄 10  收起 「作业六」补贴活动异常.doc

    📄 09总结：回归业务的数据分析.mp4

    📄 06 行为序列的分析方法.doc

    📄 02【案例】如何高质量拉新？.mp4

    📄 10 数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化）.doc

    📄 02 导入文本文档.mp4

    📄 03 格式化—简单的分列.doc

    📄 12 「作业四」处理某社区电商流水数据.doc

    📄 04 格式化—复杂的分列.mp4

    📄 07 快速呈现：数据透视表.doc

    📄 11 5 个数据工具特色功能展示.doc

    📄 04 格式化—复杂的分列.doc

    📄 08 表不如图：Excel 常见图表.doc

    📄 11 5 个数据工具特色功能展示.mp4

    📄 06 数据的二次处理（以留存为例）.doc

    📄 08 表不如图：Excel 常见图表.mp4

    📄 06 数据的二次处理（以留存为例）.mp4

    📄 10 数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化）.mp4

    📄 05 数据清洗（筛选、排序、去重）.doc

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

    📄 09 数据可视化（Circle Packing、Beeswarm）.mp4

    📄 03 格式化—简单的分列.mp4

    📄 01 模块导读.doc

    📄 05 数据清洗（筛选、排序、去重）.mp4

    📄 07 快速呈现：数据透视表.mp4

    📄 02 导入文本文档.doc

    📄 10 2.3 内容导向：质量第一.mp4

    📄 03 1 如何选择合适的数据工具.mp4

    📄 02 概述：数据工具.mp4

    📄 09 2.2 流量导向：渠道依赖.mp4

    📄 10 2.3 内容导向：质量第一.doc

    📄 01 模块导读.doc

    📄 06 小结：根据业务需求，选择数据工具.doc

    📄 13 小结：成为数据工具的主人.mp4

    📄 08 2.1 计数统计：快速验证.doc

    📄 11 2.4 用户导向：用户为王.mp4

    📄 06 小结：根据业务需求，选择数据工具.mp4

    📄 07 2 掌握常见的数据分析“套路”.doc

    📄 12 2.5 业务导向：商业本质.mp4

    📄 12 2.5 业务导向：商业本质.doc

    📄 031 如何选择合适的数据工具.doc

    📄 04 1.1 根据业务核心划分.doc

    📄 05 1.2 根据公司阶段划分.mp4

    📄 08 2.1 计数统计：快速验证.mp4

    📄 14 总结.mp4

    📄 15「作业三」借助数据，多角度观察业务.doc

    📄 02 概述：数据工具.doc

    📄 04 1.1 根据业务核心划分.mp4

    📄 11 2.4 用户导向：用户为王.doc

    📄 05 1.2 根据公司阶段划分.doc

    📄 09 2.2 流量导向：渠道依赖.doc

    📄 13 小结：成为数据工具的主人.doc

    📄 07 2 掌握常见的数据分析“套路”.mp4

    📄 04 如何进行多维度拆解？.mp4

    📄 07 【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？.mp4

    📄 05 【案例】数据涨跌异动如何处理？.mp4

    📄 06 漏斗观察的分析方法.mp4

    📄 08  分布分析的方法.doc

    📄 08  分布分析的方法.mp4

    📄 05 【案例】数据涨跌异动如何处理？.doc

    📄 01 模块导读.doc

    📄 03 如何进行对比分析？.doc

    📄 09 用户留存的分析方法.doc

    📄 03 如何进行对比分析？.mp4

    📄 09 用户留存的分析方法.mp4

    📄 02 概述：数据分析.doc

    📄 10 【案例】功能内容上线后，如何评估？.doc

    📄 10 【案例】功能内容上线后，如何评估？.mp4

    📄 04 如何进行多维度拆解？.doc

    📄 06 漏斗观察的分析方法.doc

    📄 11 「作业五」分析某陌生人社交产品情况.doc

    📄 02 概述：数据分析.mp4

    📄 07 【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？.doc