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商业数据分析特训班

  • 视频资源大小:27.7 GB 更新时间:2020-02-29
  • 类型:数据分析 观看方式:百度网盘
  • 类别:>电脑教程 > 数据库教程 Tags:
  • 提醒:开通VIP会员全站免费学 推荐星级:

资源简介:

商业数据分析特训班——更多资源,课程更新在 优选视频教程资源整合网www.youxuan68.com

  讲师简介:

Joshua

北美Data Bootcamp核心团队讲师

前华为高级工程师,数据应用学院联合创始人

拥有10年技术开发管理经验

Nick

曾就读普渡大学 PhD和MBA专业、哈佛MPH专业

曾任职于罗氏诊断Roche的数据分析顾问,现任AT&T大数据组的资深商业数据分析经理

拥有10年商业数据分析和多年招聘经验

课程简介:

本课程分为56讲,内容涵盖Excel数据分析、Python基础、基础统计学、 常见的数据分析方法、SQL等商业数据知识点介绍。本着循序渐进的原则,均从基础知识开始讲起,逐步深入,带你实现从入门到精通的转变。本着实用性原则,从实际业务理解开始讲起,告诉你如何基于业务数据,通过分析手段挖掘其背后的问题或隐含的商业价值,从而解决实际商业问题!

课程亮点:

1、内容体系完备

从python基础到SQL全面渗透,全程干货+实战,让你在求职过程中轻松应对

2、授课方式新颖

授课风格深入浅出便于理解消化,专业专项讲解,逐级击破重难点助你快速提升

适合人群:

1、希望进入商业数据分析领域的学员

2、想要学习更多商业数据知识的职场人士

3、对商业数据分析感兴趣的学员

您将获得:

1、搭建商业数据分析知识框架结构,突破原有的学习瓶颈

2、通过对数据的分析解读,能够解决一些简单的商业问题

商业数据分析特训班视频讲座课程目录如下:

视频  

第01讲 商业数据分析综述(上)  

1.10数据粒度(四)  

1.11答疑(二)  

1.12答疑(三)  

1.13答疑(四)  

1.1商业数据分析引入  

1.2什么是商业数据分析?  

1.3所需技能  

1.4基本分析流程及供应链各个环节  

1.5商业理解  

1.6答疑(一)  

1.7数据粒度(一)  

1.8数据粒度(二)  

1.9数据粒度(三)  

第02讲 商业数据分析综述(下)  

2.1数据质量与形式  

2.2数据隐性  

2.3案例分析  

2.4不同类型的分析  

2.5数据可视化  

2.6典型数据驱动开发团队的人员  

2.7答疑  

第03讲 Excel Basic(上)  

3.10查找和替换(一)  

3.11查找和替换(二)  

3.12答疑  

3.1Excel简介  

3.2Excel基本操作(一)  

3.3Excel基本操作(二)  

3.4Excel基本操作(三)  

3.5行列及区域(一)  

3.6行列及区域(二)  

3.7数据及数据类型(一)  

3.8数据及数据类型(二)  

3.9数据及数据类型(三)  

第04讲 Excel Basic(下)  

4.1答疑回顾  

4.2排序  

4.3排序插入  

4.4筛选(一)  

4.5筛选(二)  

4.6答疑  

第05讲 Excel分类汇总、公式与函数  

5.10报名统计  

5.11SUMIF  

5.12SUMIF练习  

5.1分类汇总(一)  

5.2分类汇总(二)  

5.3公式与函数(一)  

5.4公式与函数(二)  

5.5公式与函数(三)  

5.6逻辑判断IF(一)  

5.7逻辑判断IF(二)  

5.8COUNTIF  

5.9重复  

第06讲 Excel—VLOOKUP  

6.1VLOOKUP  

6.2菜单、Join Two Tables  

6.3记录多匹配、跨表  

6.4跨表、跨文件薄  

6.5示例:王者荣耀、打标签  

6.6文本vlookup、Hlookup  

6.7Match&Index  

6.8返回多列  

6.9认识数组、记录多匹配  

第07讲 商务智能  

7.1商务智能含义(一)  

7.2商务智能含义(二)  

7.3数据仓库系统  

7.4常见BI  

7.5Power BI(一)  

7.6Power BI(二)  

7.7答疑  

第08讲 Python基础(上)  

8.10Python for basic data type(一)  

8.11Python for basic data type(二)  

8.12Python for basic data type(三)  

8.13Python for basic data type(四)  

8.14Python for basic data type(五)  

8.15Python for basic data type(六)  

8.16Python for basic data type(七)  

8.17Python for basic data type(八)  

8.1Python基础课程  

8.2Python能做什么  

8.3Python20载  

8.4Python简单介绍  

8.5工具安装及环境配置(一)  

8.6工具安装及环境配置(二)  

8.7计算机与程序思维  

8.8Jupyter notebook(一)  

8.9Jupyter notebook(二)  

第09讲 Python基础(中)  

9.10王者荣耀case function(三)  

9.11Quiz—基本语法及变量  

9.12Way to Function(一)  

9.13Way to Function(二)  

9.14Quiz—Code Structure(一)  

9.15Quiz—Code Structure(二)  

9.16Python basic data structure(一)  

9.17Python basic data structure(二)  

9.18Python basic data structure(三)  

9.1答疑  

9.2Python for basic data type(一)  

9.3Python for basic data type(二)  

9.4Quiz—字符串  

9.5Python Code Structure  

9.6While Loop  

9.7For Loop  

9.8王者荣耀case function(一)  

9.9王者荣耀case function(二)  

第10讲 Python基础(下)  

10.10Zip  

10.11Mutable,Immutable  

10.12Traversal Sequence Data Structure  

10.13函数进阶(一)  

10.14函数进阶(二)  

10.15函数也可以传递、Lambda  

10.16修饰  

10.17List Comprehensions(一)  

10.18List Comprehensions(二)  

10.1答疑—strip的功能  

10.2List(一)  

10.3List(二)  

10.4List(三)  

10.5Tuple  

10.6Dictionary(一)  

10.7答疑回顾  

10.8Dictionary(二)  

10.9Set  

第11讲 Python进阶和面向对象  

11.10Advanced Python(三)  

11.11Advanced Python(四)  

11.1Modules,Packages,and Programs(一)  

11.2Modules,Packages,and Programs(二)  

11.3Python Standard Library  

11.4Python System(一)  

11.5Python System(二)  

11.6Python System(三)  

11.7Python System(四)  

11.8Advanced Python(一)  

11.9Advanced Python(二)  

第12讲 网络数据获取  

12.10Crawl—BOSS直聘(四)  

12.11Crawl—BOSS直聘(五)  

12.12Crawl—BOSS直聘(六)  

12.13作业:英雄列表整合(一)  

12.14作业:英雄列表整合(二)  

12.15作业:英雄列表整合(三)  

12.1计算机网络基础  

12.2网站  

12.3示例分析  

12.4知识回顾及预习  

12.5HTML,CSS,Browser(一)  

12.6HTML,CSS,Browser(二)  

12.7Crawl—BOSS直聘(一)  

12.8Crawl—BOSS直聘(二)  

12.9Crawl—BOSS直聘(三)  

第13讲 概率论基本概念  

13.1课程简述及小测试  

13.2自然科学vs数学  

13.3随机试验  

13.4古典概型(一)  

13.5古典概型(二)  

13.6条件概率  

13.7贝叶斯公式(一)  

13.8贝叶斯公式(二)  

13.9独立性  

第14讲 随机变量及其分布(上)  

14.1随机变量  

14.20-1分布和伯努利实验(一)  

14.3伯努利实验例题讲解(一)  

14.4伯努利实验例题讲解(二)  

14.5随机变量分布函数(一)  

14.6随机变量分布函数(二)  

14.7随机变量分布函数(三)  

14.8随机变量分布函数(四)  

14.9随机变量分布函数(五)  

第15讲 随机变量及其分布(下)  

15.10正态分布例题讲解(三)  

15.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾  

15.2贝叶斯公式例题(一)  

15.3贝叶斯公式例题(二)  

15.4贝叶斯定理思想归纳  

15.5贝叶斯定理应用总结及分布函数  

15.6正态分布例题讲解(一)  

15.7正态分布例题讲解(二)  

15.8离散型分布函数  

15.9连续型分布函数  

第16讲 随机变量的数字特征  

16.1离散型分布函数的数学期望  

16.2连续型分布函数的数学期望  

16.3例题讲解(一)  

16.4例题讲解(二)  

16.5例题讲解(三)  

16.6正态分布的标准差定义  

16.7数学期望及例题讲解  

16.8方差及例题讲解  

第17讲 多维随机变量  

17.1二维随机变量(一)  

17.2二维随机变量(二)  

17.3二维随机变量(三)  

17.4N维随机变量(一)  

17.5N维随机变量(二)  

17.6中心极限定理(一)  

17.7中心极限定理(二)  

17.8随机样本与箱线图  

17.9SPSS数据分析  

第18讲 数理统计及SPSS应用  

18.10单因素方差分析(二)  

18.11两因素方差分析  

18.12卡方检验(一)  

18.13卡方检验(二)  

18.14卡方检验(三)  

18.15简单线性回归(一)  

18.16简单线性回归(二)  

18.1T检验理论推导和前提  

18.2单样本t检验(一)  

18.3单样本t检验(二)  

18.4独立样本t检验(一)  

18.5独立样本t检验(二)  

18.6配对样本t检验(一)  

18.7配对样本t检验(二)  

18.8方差分析  

18.9单因素方差分析(一)  

第19讲 Python NumPy,Pandas  

19.10统计、排序和存储array  

19.11Pandas简单介绍和Series  

19.12Series  

19.13DataFrame  

19.14Titanic example  

19.15Index object、Reindex  

19.16Drop Data、Slice Data  

19.17Data Alignment、Rank and Sort  

19.1NumPy简单介绍  

19.2创建矩阵(一)  

19.3创建矩阵(二)  

19.4算术操作和矩阵计算  

19.5Several Useful Operations  

19.6一维矩阵  

19.7多维矩阵(一)  

19.8多维矩阵(二)  

19.9Generate Grid、NumPy where function  

第20讲 Matplotlib, Seaborn  

20.10Data-ink ratio举例(一)  

20.11Data-ink ratio举例(二)  

20.12Seaborn:Regression plot  

20.13Bar plot、FacetGrid  

20.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot  

20.15Plotly(一)  

20.16Plotly(二)  

20.1数据可视化引入(一)  

20.2数据可视化引入(二)  

20.3什么是Data Visualization  

20.4Matplotlib简单介绍  

20.5Data-ink ratio  

20.6一次性画图和重复性画图的关系  

20.7Matplotlib及其元素  

20.8Mode  

20.9Basic elements及画图介绍  

第21讲 Excel数据透视表  

21.10切片器连接多个数据透视表  

21.11分组  

21.12设置数值计算方式与自定义计算项  

21.13例题练习  

21.1数据透视表课程引入  

21.2观察数据及创建数据透视表  

21.3透视表简单练习  

21.4如何设置数据透视表的格式、风格  

21.5报表布局、分类汇总、总计  

21.6排序与筛选(一)  

21.7排序与筛选(二)  

21.8刷新、更改数据源  

21.9切片器操作及简单练习  

第22讲 数据可视化  

22.10饼状图答疑  

22.11练习(一)  

22.12练习(二)  

22.13练习(三)  

22.14练习(四)  

22.15练习(五)  

22.1课前回顾  

22.2柱状图(一)  

22.3柱状图(二)  

22.4柱状图(三)  

22.5柱状图(四)  

22.6饼状图、线状图  

22.7图表结合  

22.8数据透视图(一)  

22.9数据透视图(二)  

第23讲 数据仪表盘Excel Dashboard  

23.10创建Dashboard(一)  

23.11创建Dashboard(二)  

23.12创建Dashboard(三)  

23.13课程内容回顾(一)  

23.14课程内容回顾(二)  

23.1课前回顾  

23.2mini图和时间轴  

23.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤  

23.4创建仪表盘的注意事项与演示  

23.5创建数据仪表盘:观察整理数据  

23.6建立数据透视表和图表(一)  

23.7建立数据透视表和图表(二)  

23.8建立数据透视表和图表(三)  

23.9建立数据透视表和图表(四)  

第24讲 商业流程综述Business Process Overview  

24.10金融数据分析与人力资源数据分析  

24.11医疗健康数据分析  

24.12供应链数据分析与体育数据分析  

24.13互联网数据分析  

24.14数据清理—数据分析前必不可少的步骤  

24.15Case 1:数据质量控制(一)  

24.16Case 1:数据质量控制(二)  

24.17数据分析流程及分类  

24.18描述性、预测性、指导性数据分析  

24.19Case 2:如何使用数据解答商业问题  

24.1商业数据分析的驱动力  

24.20答疑及大数据简述  

24.2什么是商业数据分析(一)  

24.3什么是商业数据分析(二)  

24.4不同部门的应用场景及流程综述  

24.5市场推广数据分析(一)  

24.6市场推广数据分析(二)  

24.7新业务开发  

24.8销售管理和其他应用场景  

24.9不同行业的应用场景及答疑  

第25讲 Marketing Analytics  

25.10Marketing Analytics Landscape及答疑  

25.11Marketing Mix Model  

25.12MMM模型例题分析  

25.13市场反应度、线性模型及指数模型  

25.14Contribution与Optimization  

25.15Digital Marketing  

25.16Attribution及举例  

25.17Linear Attribution及两-模型-较分析  

25.1市场漏斗模型Marketing Funnel(一)  

25.2市场漏斗模型Marketing Funnel(二)  

25.3Samples  

25.4Marketing vs Marketing Analytics(一)  

25.5Marketing vs Marketing Analytics(二)  

25.6Marketing Analytics(一)  

25.7Marketing Analytics(二)  

25.8Segmentation及举例  

25.9Acquisition Model与Analytics Cycle  

第26讲 市场推广分析Marketing Analytics  

26.1ROI—投资回报率  

26.2MER—推广成本营收-  

26.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标  

26.4STP框架  

26.5STP举例:地毯纤维  

26.6市场细分需要收集的数据  

26.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例  

26.8Case Study:应当选择-个细分市场?  

26.9目标市场、市场定位及行业前瞻  

第27讲 Best Practice in Data Processing  

27.10Missing Data与Transformation  

27.11Web Data Preparation  

27.12Data Cleaning:Airbnb Listings(一)  

27.13Data Cleaning:Airbnb Listings(二)  

27.14Data Cleaning:Airbnb Listings(三)  

27.1数据处理方法引入  

27.2Data Source:Excel  

27.3Data Source:Delimited format与Fixed length  

27.4Data File与Web Data  

27.5Data Source:RDBMS  

27.6Data Types(一)  

27.7Data Types(二)  

27.8Missing Data与Data Quality Issues  

27.9Data Preparation与Data Cleansing  

第28讲 Machine Learning  

28.10Feature Extraction(一)  

28.11Feature Extraction(二)  

28.12答疑:Sklearn安装  

28.13Feature selection  

28.14Learning algorithm(一)  

28.15Learning algorithm(二)  

28.16Extreme Example  

28.17Model evaluation&selection及回顾  

28.1Sklearn介绍  

28.2什么是机器学习  

28.3General Learning Models-Supervised(一)  

28.4General Learning Models-Supervised(二)  

28.5General Learning Models-Unsupervised  

28.6Part1.Feature Extraction  

28.7Part2.Learning Algorithms  

28.8Sklearn安装  

28.9Dataset  

第29讲 Linear Regression  

29.10模型的诊断(二)  

29.11线性回归分析步骤  

29.12Python实例:利用数据点建立模型  

29.13如何求线性方程斜率与截距  

29.14如何评价模型的好坏  

29.15Linear Regression on Boston housing dataset  

29.16Method 1:sklearn package  

29.17Method 2:statsmodels package  

29.1课程引入  

29.2什么是模型?  

29.3什么是回归分析及其分类  

29.4什么是线性回归?  

29.5自变量与因变量  

29.6线性回归模型及所需满足的条件  

29.7线性回归前提假设  

29.8残差Residual及系数的估计  

29.9模型的诊断(一)  

第30讲 Logistic Regression  

30.10过拟合vs欠拟合与交叉验证  

30.11逻辑回归分析流程  

30.12数据导入  

30.13Data Exploratory  

30.14Create dummy variables & Feature Selection  

30.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting  

30.16Cross Validation & Confusion Matrix  

30.1课程引入  

30.2监督式vs非监督式机器学习  

30.3分类vs聚类  

30.4分类算法vs回归分析  

30.5为什么线性模型不适用?  

30.6逻辑回归的前提假设  

30.7逻辑回归的公式及问题  

30.8混淆矩阵与ROC曲线  

30.9模型永远都不是完美的  

第31讲 分类算法&聚类算法  

31.10Modeling与Evaluation  

31.11答疑与Similarity Measure  

31.12层次聚类、K均值聚类与DBSCAN  

31.13Kmeans  

31.14Kmeans对数据分析的敏感度及圆形分布的数据  

31.1个人简介及课程引入  

31.2分类算法与聚类算法  

31.3决策树及其优点  

31.4决策树的属性划分、流程及缺点  

31.5随机森林及其优点、答疑  

31.6Decision Tree-Titianic Sample  

31.7Data preprocessing  

31.8Data Exploration(一)  

31.9Data Exploration(二)  

第32讲 顾客体验Customer Experience  

32.10NPS及提高NPS动机  

32.11NPS种类  

32.12如何分析NPS  

32.13如何应用NPS结果及Case分享  

32.14如何提高调查回复率  

32.1以顾客为中心的目的  

32.2顾客体验可以成为差异性因素(一)  

32.3顾客体验可以成为差异性因素(二)  

32.4什么是顾客体验及顾客周期  

32.5提高顾客体验的步骤  

32.6用户体验地图、顾客愿望与需求及顾客接触点  

32.7用户体验地图及顾客心声  

32.8CX管理常用指标  

32.9如何测量顾客体验—NPS  

第33讲 定价Pricing  

33.10Case介绍  

33.11价格和数量之间的关系  

33.12估计成本(一)  

33.13估计成本(二)  

33.14估计成本(三)  

33.1定价的定义  

33.2定价的战略目标  

33.3估算需求  

33.4估算成本  

33.5了解市场竞争  

33.6选择定价策略(一)  

33.7选择定价策略(二)  

33.8收支平衡分析、成功的定价策略  

33.9其他常用的定价策略  

第34讲 SPSS与问卷数据分析  

34.10变量级数据整理—个案等级排序  

34.11文件级数据整理(一)  

34.12文件级数据整理(二)  

34.13描述统计  

34.14如何用SPSS分析出数据报告  

34.15练习  

34.1SPSS简单介绍及基本过程  

34.2SPSS运行方式和窗口类型  

34.3SPSS获取数据的方式  

34.4变量的测量尺度及属性  

34.5变量类型及输入调查问卷  

34.6数据录入、文件导出  

34.7变量级数据整理—compute&automatic recode  

34.8变量级数据整理—recode  

34.9变量级数据整理—可视化箱  

第35讲 市场研究的基础知识  

35.10定量研究:CLT和CATI  

35.11定量研究:邮寄调查和在线调查  

35.12定量研究的执行流程  

35.13问卷设计流程及案例讲解  

35.14两种定性调查方式对比及定性研究核心目标  

35.15定性研究要解决的问题  

35.16定性研究执行流程、大纲设计原则及课后作业  

35.1市场研究的定义与角色  

35.2市场研究在营销中的价值  

35.3市场研究的使用者  

35.4市场研究的内容及公司构成  

35.5市场研究的主要项目类型及方案核心内容  

35.6市场调查的基本流程  

35.7了解需求及两个案例  

35.8市场研究的两种调查方式  

35.9定量研究:入户访问与街头拦截  

第36讲 市场研究的营销应用  

36.10品牌满足消费者不同诉求及量化品牌形象因素  

36.11品牌沟通及创造长期品牌建设效果  

36.12广告测试的市场研究体系及具体评估指标  

36.13广告评估的关键指标、诊断模型及投放效果评估  

36.14广告知晓、信息传递、品牌态度及行为影响  

36.15诊断广告投放问题及媒体投放评估  

36.1市场研究的方向及内容  

36.2案例引入、了解市场与观察痛点  

36.3全面评估需求程度与描述市场机会  

36.4从机会到洞察  

36.5消费者洞察及需求挖掘  

36.6获取洞察、产生工作坊及输出洞察  

36.7产生创意的工作坊及产品创意到产品概念  

36.8概念优化、筛选指标及测试结果对比  

36.9品牌力的作用及衡量品牌力的指标  

第37讲 客户关系与数据分析(上)  

37.10数据的筛选和分析  

37.11如何进行数据可视化  

37.12制作RFM评分标准模型  

37.13RFM打分  

37.14如何进行客户分类  

37.1概述及客户关系管理介绍  

37.2客户关系与CRM数据  

37.3CRM与RFM模型  

37.4RFM模型8个分类  

37.5方法与问题  

37.6模型的使用  

37.7使用与扩展  

37.8RFM应用:零售案例介绍  

37.9引用数据和数据表示  

第38讲 客户关系与数据分析(下)  

38.10答疑:肘部原理  

38.11考虑更多的feature(一)  

38.12考虑更多的feature(二)  

38.13交叉销售,消费升级、降级,阶段分析  

38.14答疑:学习建议及用户画像简述  

38.1基于统计模型来分类RFM指标  

38.2K-means  

38.3Silhouette analysis on K-Means clustering  

38.4图像中不同簇的讲解分析  

38.5不同簇和中心点数据分析  

38.6对比RFMScore分类  

38.7Decision Tree on RFM  

38.8Decision Tree Classifier  

38.9Decision Tree与Logistics Regression的区别  

第39讲 新业务开发及销售运营管理  

39.10名单分组分配、转化及销售运营管理  

39.11销售预测类型及方法(一)  

39.12销售预测类型及方法(二)  

39.1书籍推荐  

39.2BD与潜在顾客  

39.3需求与潜在顾客、目标顾客画像  

39.4收集目标顾客信息渠道及确定数据来源  

39.5收集数据、集客营销、内容营销及指标  

39.6Case 1:Web Scraping using Power BI(一)  

39.7Case 1:Web Scraping using Power BI(二)  

39.8Case 2:Lead Scoring(一)  

39.9Case 2:Lead Scoring(二)  

第40讲 Growth Hacking  

40.10Growth Hacking Tactics(一)  

40.11LOPA与Airbnb  

40.12Growth Hacking Tactics(二)  

40.13Content marketing to grow your business  

40.14Growth Technology(一)  

40.15Growth Technology(二)  

40.16Growth Hacking Case Study  

40.1课程引入与Hotmail  

40.2Growth Hacking的四个步骤与含义  

40.3Marketing Funnel与Growth Hacking Focus  

40.4Metrics  

40.5KPI介绍(一)  

40.6KPI介绍(二)  

40.7应关注的有效渠道与目标用户  

40.8Free&Paid Marketing Channels  

40.9Product Features  

第41讲 MySQL(上)  

41.10创建表单  

41.11案例讲解(一)  

41.12案例讲解(二)  

41.13案例讲解(三)  

41.14案例讲解(四)  

41.15Products aggreation(一)  

41.16Products aggreation(二)  

41.1MySQL下载及安装  

41.2MySQL几个原则及覆盖范围  

41.3数据文件、分析流程及存储格式  

41.4数据库应用场景及存储、访问问题  

41.5数据库的特点及关系型数据库  

41.6数据表单  

41.7怎么使用数据库及SQL  

41.8KFC订单及语句介绍  

41.9Schema与Create database  

第42讲 MySQL(下)  

42.10举例:HR subquery(一)  

42.11举例:HR subquery(二)  

42.12举例:HR subquery(三)  

42.13窗函数(一)  

42.14窗函数(二)  

42.15窗函数(三)  

42.16窗函数及课程总结  

42.1课程回顾  

42.2Aggregate Functions、约束及多张表  

42.3创建表单的代码实现  

42.4JOIN与Concat  

42.5JOIN:员工信息及部门编码  

42.6多张表单JOIN:查询员工信息  

42.7基于工资分类工资等级  

42.8Write a query  

42.9On与Using  

第43讲 NoSQL database与Power BI  

43.10大数据的分析  

43.11云计算与大数据(一)  

43.12云计算与大数据(二)  

43.13SQL over Big Data  

43.14案例分析  

43.15Power BI 案例分析(一)  

43.16Power BI 案例分析(二)  

43.17Power BI 简单介绍  

43.18Power BI 案例分析(三)  

43.1课程回顾  

43.2Common table expression(一)  

43.3Common table expression(二)  

43.4Common table expression(三)  

43.5递归(一)  

43.6递归(二)  

43.7递归(三)  

43.8大数据背景引入  

43.9大数据的特点与业务起源  

第44讲 E-commerce(上)  

44.10描述products、orders、order_product table  

44.11data exploring analytics & insite  

44.12描述产品—订单  

44.13产品再订购  

44.14产品中的相关性(一)  

44.15产品中的相关性(二)  

44.1List of Contents  

44.2Questions  

44.3什么是Ecommerce(电子商务)及发展历史  

44.4电子商务的法律条文及类型  

44.5如何使用及运作电子商务  

44.6供应链管理、网站及市场战略  

44.7设计用户体验地图  

44.8Marketing Tactics及SQL实现  

44.9描述department tables  

45.10Data Analytics Ecommerce  

第45讲 E-Commerce(下)  

45.11Important Metrics & KPIs(一)  

45.12Important Metrics & KPIs(二)  

45.13Digital Marketing Analytics Full Cycle  

45.14Build Customer Profile  

45.15Business Analytics举例回顾  

45.1课程回顾与dropshipping  

45.2Dropshipping Model  

45.3Dropshipping business  

45.4Ecommerce Technology  

45.5Ecommerce Site SEO(一)  

45.6Ecommerce Site SEO(二)  

45.7Ecommerce Site SEO(三)  

45.8CRM客户关系管理  

45.9Benefits of Ecommerce CRM  

第46讲 Gaming Analytics(上)  

46.10游戏产业变现方式  

46.11Gaming Demo Case 1(一)  

46.12Gaming Demo Case 1(二)  

46.13Gaming Demo Case 1(三)  

46.1Introduction to Gaming Industry(一)  

46.2Introduction to Gaming Industry(二)  

46.3游戏客户市场相关数据  

46.4按游戏过程的市场划分(一)  

46.5按游戏过程的市场划分(二)  

46.6Game Release Operation cycle(一)  

46.7Game Release Operation cycle(二)  

46.8游戏产业与其他产业区别及其特点(一)  

46.9游戏产业与其他产业区别及其特点(二)  

第47讲 Gaming Analytics(下)  

47.10Referral Coupon Analytics及模拟面试问题  

47.11Experience-Metrics及Understand Chum  

47.12Game Experience及Funnel、Cohort Analysis  

47.13Job&Career in Gaming Industry  

47.14Gaming Demo Case 1(一)  

47.15Gaming Demo Case 1(二)  

47.1课程回顾  

47.2DS-BA work by Function Areas(一)  

47.3DS-BA work by Function Areas(二)  

47.4DS-BA work by Function Areas(三)  

47.5DS-BA work by Period(一)  

47.6DS-BA work by Period(二)  

47.7Common Framework与Growth-Metrics  

47.8Growth-Metrics  

47.9Growth-Ads Optimization  

第48讲 食品感官评定及感觉现象概述  

48.10感觉的基本规律(二)  

48.11感觉的认知与表达  

48.12总结  

48.1食品感官科学现状及大纲  

48.2食品感官理论的背景  

48.3理化分析的辅助(一)  

48.4理化分析的辅助(二)  

48.5感觉的定义和分类(一)  

48.6感觉的定义和分类(二)  

48.7联觉现象  

48.8感觉的阈值及基本规律  

48.9感觉的基本规律(一)  

第49讲 感官感觉基本类型(上)  

49.10嗅觉的生理特点  

49.11嗅觉生理涉及的概念  

49.12嗅觉的心理特点(一)  

49.13嗅觉的心理特点(二)  

49.1视觉的生理特点(一)  

49.2视觉的生理特点(二)  

49.3视觉的生理特点(三)  

49.4视觉的心理特点(一)  

49.5视觉的心理特点(二)  

49.6食品的视觉特性  

49.7听觉的生理特点(一)  

49.8听觉的生理特点(二)  

49.9听觉的心理特点  

第50讲 感官感觉基本类型(下)  

50.1味觉的生理特点(一)  

50.2味觉的生理特点(二)  

50.3基本味(一)  

50.4基本味(二)  

50.5影响味觉的因素  

50.6味觉的心理特点  

50.7触觉的生理特点(一)  

50.8触觉的生理特点(二)  

50.9触觉的心理特点  

第51讲 食品感官评定条件  

51.1食品感官及鉴评人员类型(一)  

51.2食品感官及鉴评人员类型(二)  

51.3食品感官及鉴评人员类型(三)  

51.4感官鉴评人员的筛选  

51.5感官鉴评人员的训练  

51.6食品感官鉴评室设置及试验区环境条件  

51.7样本制备的要求  

51.8影响样本制备和呈送的外部因素及食品感官鉴评的组织和管理  

第52讲 食品感官评定常规统计方法  

52.10Friedman检定法、Page法及方差分析法(二)  

52.11分类试验法  

52.12描述分析法:简单描述法与定量描述法  

52.1差异识别法概述  

52.2两点试验法  

52.3一-二点试验法  

52.4“A”与“非A”试验法  

52.5五中取二试验法  

52.6选择试验法  

52.7差异标度法:顺位试验法  

52.8顺位试验法与Kramer检定法  

52.9Friedman检定法、Page法及方差分析法(一)  

第53讲 AB Testing(上)  

53.10应该如何选择指标  

53.11Experiment Design与Quiz  

53.12Quiz解答  

53.13确定样本数量  

53.14Quiz(二)  

53.15如何确定A-B Testing运行周期  

53.16确定目标群体  

53.1什么是A-B Testing  

53.2A-B Testing案例  

53.3A-B Testing应用与局限  

53.4Quiz(一)  

53.5A-B Testing、Multivariate Testing与A-A Testing  

53.6伯努利分布、零假设与显著性  

53.7A-B Testing流程  

53.8回顾商业漏斗模型  

53.9常见的互联网分析指标  

第54讲 AB Testing(下)  

54.10Create Variation(二)  

54.11Create Variation(三)  

54.12Run Experiment  

54.13Sample Size Sanity Check  

54.14Quiz 1:A-B Testing Calculator  

54.15Quiz 2  

54.16Sanity Check  

54.17Master A-B Testing Interviews  

54.1课程回顾及如何分配目标人群  

54.2实验运行  

54.3分析实验结果  

54.4Case study:DA-SHU-JU.com  

54.5Review Business Funnel  

54.6Review Business Funnel及Define Metrics  

54.7Design Experiment(一)  

54.8Design Experiment(二)  

54.9Create Variation(一)  

第55讲 Capstone(上)  

55.10从订单角度分析数据  

55.11从产品与用户角度分析数据  

55.12基于产品的数据探索(一)  

55.13基于产品的数据探索(二)  

55.14基于用户的数据探索(一)  

55.15基于用户的数据探索(二)  

55.1课程总回顾—商业数据分析流程  

55.2课程总回顾—所需技能、类型方法及工具  

55.3零售“大作业”:时尚电商  

55.4零售机器模式与cohort分析  

55.5数据导入与数据脱敏介绍  

55.6查看并了解数据信息  

55.7SPU与SKU概念解释  

55.8分析订单及支付流程  

55.9多角度分析数据  

第56讲 Capstone(下)  

56.10评分矩阵、数据收集与答疑:留存  

56.11推荐介绍:基于距离  

56.12推荐系统与Co-Current Matrix  

56.13聚类推荐KNN、协同过滤与关联分析  

56.14Apriori algorithm  

56.15课程答疑与图书推荐  

56.16推荐网站:kaggle  

56.1基于顾客的数据探索  

56.2Place,Web Traffic,DAU与数据埋点  

56.3LTV,CAC及CLV  

56.4如何计算lifetime value及用户留存  

56.5Cohort Analysis、群体分析或分组分析(一)  

56.6Cohort Analysis、群体分析或分组分析(二)  

56.7Cohort Analysis、群体分析或分组分析(三)  

56.8Product Performance与RFM  

56.9推荐系统、场景与协同过滤  

课件  

1-3讲 商业数据分析综述及Excel Basic  

12讲 网络数据获取  

13-15讲 概率论基本概念;随机变量及其分布(上+下)  

16-17讲 随机变量的数字特征;多维随机变量  

18讲 数理统计及SPSS应用  

19讲 Python Numpy,Pandas  

20讲 Matplotlib, Seaborn   

21讲 Excel数据透视表  

22讲 数据可视化  

23讲 数据仪表盘Excel Dashboard  

24讲 商业流程综述Business Process Overview  

25讲 Marketing Analytics  

26讲 市场推广分析Marketing Analytics  

27讲 Best practice in data processing  

28讲 Machine Learning   

29讲 Linear Regression  

30讲 Logistics Regression  

31讲 分类算法&聚类算法  

32讲 顾客体验 Customer Experience  

33讲 定价Pricing  

34讲 SPSS与问卷分析  

35讲 市场研究的基础知识  

36讲 市场营销的研究应用  

37讲 客户关系与数据分析(上)  

38讲 客户关系与数据分析(下)  

39讲 新业务开发及销售运营管理  

4-7讲 Excel Basic;分类汇总、函数与公式;Vlookup;商务智能  

40讲 Growth hacking  

41讲 MySQL(上)  

42讲 MySQL(下)  

43讲 NoSQL Database与Power BI  

44讲 E-commerce(上)  

45讲 E-commerce(下)  

46讲 Gaming Analytics(上)  

47讲 Gaming Analytics(下)  

48讲 食品感官评定及感觉现象概述  

49讲 感官感觉基本类型(上)  

50讲 感官感觉基本类型(下)  

51讲 食品感官评定条件  

52讲 食品感官评定常规统计方法  

53讲 A_B Testing(上)  

54讲 A_B Testing(下)  

55讲 Capstone(上)  

56讲 Capstone(下)  

8-11讲 Python基础上+中+下及进阶和面向对象  

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