└─ 人人都能学的数据分析 - 带源码课件 ->
├─ 第11周 用户引流与转化 ->
├─ 1-5 练习：使用SQL提取用户数据_ev~1_.mp4 - 44M
├─ 2-3 设置R、F、M评分标准_ev~1_.mp4 - 38M
├─ 2-7 模型展示与可视化_ev~1_.mp4 - 52.7M
├─ 2-9 本章小结_ev~1_.mp4 - 5.7M
├─ 1-2 数据标签系统：背景介绍_ev~1_.mp4 - 66.2M
├─ 2-2 利用Excel计算R、F、M分值_ev~1_.mp4 - 47.1M
├─ 1-4 数据标签系统：构建用户画像_ev~1_.mp4 - 59.9M
├─ 1-1 什么是用户画像_ev~1_.mp4 - 17.2M
├─ 1-6 数据标签系统：构建商品画像_ev~1_.mp4 - 81M
├─ 1-7 练习：使用SQL提取商品数据_ev~1_.mp4 - 44.4M
├─ 2-1 什么是RFM模型_ev~1_.mp4 - 8.3M
├─ 2-5 给用户贴标签_ev~1_.mp4 - 66.7M
├─ 1-3 数据标签系统：数据采集、埋点_ev~1_.mp4 - 42.2M
├─ 2-4 计算R、F、M得分_ev~1_.mp4 - 49.4M
├─ 2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理_ev~1_.mp4 - 32.6M
└─ 2-6 RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组_ev~1_.mp4 - 89.2M
├─ 第1周 走进数据分析 ->
├─ 2-1 什么是数据~1_.mp4 - 17M
├─ 2-6 识别异常值~1_.mp4 - 11.8M
├─ 2-4 统计指标：离散趋势~1_.mp4 - 18M
├─ 1-1 互联网数据分析通用课程-导学~1_.mp4 - 10.2M
├─ 2-7 处理异常值~1_.mp4 - 10.5M
├─ 2-2 什么是统计指标~1_.mp4 - 13.2M
├─ 1-2 从互联网数据分析说起~1_.mp4 - 6.2M
├─ 2-8 数据分析流程~1_.mp4 - 21M
├─ 2-5 统计指标：分布形态~1_.mp4 - 14.5M
├─ 2-3 统计指标：集中趋势~1_.mp4 - 13.1M
└─ 2-9 本章小结~1_.mp4 - 4.2M
├─ 第8周 初始互联网商业模式 ->
├─ 2-1 互联网岗位解析_ev~1_.mp4 - 42M
├─ 1-5 市场规模：直播电商成交额_ev~1_.mp4 - 116M
├─ 2-2 数据职能岗发展通道_ev~1_.mp4 - 21.2M
├─ 1-3 如何做行业分析_ev~1_.mp4 - 18.4M
├─ 1-6 竞争分析：波特五力模型_ev~1_.mp4 - 19.4M
├─ 1-4 市场规模：直播电商发展时间线_ev~1_.mp4 - 128.6M
├─ 1-9 案例3：直播电商行业分析报告_ev~1_.mp4 - 61.2M
├─ 1-7 价值链：直播生态产业图谱_ev~1_.mp4 - 65.4M
├─ 1-8 趋势预测：PEST分析法_ev~1_.mp4 - 13.2M
├─ 2-3 本章小结_ev~1_.mp4 - 4.5M
├─ 1-2 互联网行业简介_ev~1_.mp4 - 33.9M
└─ 1-1 阶段引导：从数据分析工具，到商业分析思维_ev~1_.mp4 - 12.2M
├─ 第15周 使用AB实验迭代功能 ->
├─ 2-1 什么是异常监测_ev~1_.mp4 - 11.7M
├─ 1-5 练习：Python计算p值_ev~1_.mp4 - 71.9M
├─ 1-4 练习：Python计算点击率CTR_ev~1_.mp4 - 57.7M
├─ 1-3 统计学基础：假设检验_ev~1_.mp4 - 12.8M
├─ 2-2 练习：Python孤立森林异常检测_ev~1_.mp4 - 88.5M
├─ 1-1 什么是AB测试_ev~1_.mp4 - 9M
├─ 1-6 案例13：利用AB测试优化产品设计_ev~1_.mp4 - 15.6M
├─ 2-3 本章小结_ev(2)~1_.mp4 - 2.5M
└─ 1-2 AB测试的基本流程_ev~1_.mp4 - 13.8M
├─ 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 ->
├─ 2-5 Python回归分析：绘图、预测_ev~1_.mp4 - 60.6M
├─ 3-2 什么是层次分析法AHP？_ev~1_.mp4 - 10.2M
├─ 4-3 15.18案例11：设计内容运营方案_ev~1_.mp4 - 10.9M
├─ 3-4 Excel层次分析法：构造成对比较矩阵_ev~1_.mp4 - 43.8M
├─ 3-7 案例10：选择最优商品进行推广_ev~1_.mp4 - 8.8M
├─ 2-1 测模型的定义与分类_ev~1_.mp4 - 10.4M
├─ 4-4 15.19本章小结_ev~1_.mp4 - 7M
├─ 4-2 15.17如何策划一场活动_ev~1_.mp4 - 18.2M
├─ 3-5 Excel层次分析法：构造方案判断矩阵_ev~1_.mp4 - 42.1M
├─ 3-1 什么是商品分析？_ev~1_.mp4 - 19.1M
├─ 1-2 如何拆解GMV：流量、转化、客单价？_ev~1_.mp4 - 16.5M
├─ 2-3 Python回归分析：数据预处理_ev~1_.mp4 - 33.6M
├─ 3-6 Excel层次分析法：总排序权重计算与决策_ev~1_.mp4 - 25.3M
├─ 1-1 为什么要预测销售额？_ev~1_.mp4 - 21.3M
├─ 4-1 15.16什么是运营策略：摩拜红包车_ev~1_.mp4 - 13.8M
├─ 3-3 Excel层次分析法：构建层次结构_ev~1_.mp4 - 9.4M
├─ 2-2 练习：使用Excel预测销售额_ev~1_.mp4 - 84.3M
├─ 2-6 案例9：预测2020天猫双11销售额_ev~1_.mp4 - 11M
└─ 2-4 Python回归分析：多项式回归模型_ev~1_.mp4 - 19.6M
├─ 第6周 Python实现网络爬虫 ->
├─ 3-4 本章小结_ev~1_.mp4 - 5.5M
├─ 2-2 连续获取多个页面信息_ev~1_.mp4 - 119.7M
├─ 1-3 认识HTML网页结构_ev~1_.mp4 - 137.4M
├─ 3-3 练习：爬取全部电影数据_ev~1_.mp4 - 122.3M
├─ 2-4 数据存储与代码优化_ev~1_.mp4 - 144.9M
├─ 1-4 BeautifulSoup库入门_ev~1_.mp4 - 86.1M
├─ 1-2 Requests库入门_ev~1_.mp4 - 131.4M
├─ 3-2 练习：爬取全部电影数据_ev~1_.mp4 - 76.8M
├─ 3-1 通过API接口获取数据_ev~1_.mp4 - 104.1M
├─ 2-1 获取目标信息_ev~1_.mp4 - 109M
├─ 2-3 整合爬虫功能函数_ev~1_.mp4 - 111.6M
└─ 1-1 什么是爬虫_ev~1_.mp4 - 13.3M
├─ 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 - 29.2M
├─ 2-2 18.4面试经验分享_ev~1_.mp4 - 29.3M
├─ 1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享_ev~1_.mp4 - 21.6M
└─ 2-1 18.3如何撰写简历_ev~1_.mp4 - 39.6M
├─ 第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 ->
├─ 2-3 练习：使用Excel计算用户生命周期_ev~1_.mp4 - 82.1M
├─ 1-3 练习：使用Excel构建RFE模型_ev~1_.mp4 - 165.3M
├─ 1-2 用户活跃度模型（RFE）_ev~1_.mp4 - 8.9M
├─ 1-1 如何提升产品活跃度？_ev~1_.mp4 - 19M
├─ 2-5 本章小结_ev~1_.mp4 - 4.6M
├─ 2-1 什么是产品的 Aha Moment？_ev~1_.mp4 - 13.7M
├─ 2-2 练习：使用Excel计算用户留存率_ev~1_.mp4 - 141.8M
└─ 2-4 案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析_ev~1_.mp4 - 10.6M
├─ 第9周 解析数据指标体系 ->
├─ 2-1 互联网业务分析指标一览_ev~1_.mp4 - 38.3M
├─ 1-1 用户生命周期、AARRR、RFM_ev~1_.mp4 - 24.8M
├─ 2-6 传播指标：K因子_ev~1_.mp4 - 40M
├─ 1-2 5W2H、逻辑树、AB测试_ev~1_.mp4 - 15.8M
├─ 2-5 转化（变现）指标_ev~1_.mp4 - 45.4M
├─ 2-8 本章小结_ev~1_.mp4 - 3.6M
├─ 2-3 活跃指标_ev~1_.mp4 - 29.7M
├─ 2-2 拉新（获客）指标_ev~1_.mp4 - 53.7M
├─ 1-3 SWOT、PEST、波特五力_ev~1_.mp4 - 32M
├─ 2-7 案例4：搭建商业化指标体系_ev~1_.mp4 - 50.5M
└─ 2-4 留存指标_ev~1_.mp4 - 120.2M
├─ 第4周 数据可视化利器 Tableau ->
├─ 1-1 什么是Tableau_ev~1_.mp4 - 18.3M
├─ 1-8 可视化练习：美妆产品销售分析_ev~1_.mp4 - 67.3M
├─ 1-5 创建仪表板_ev~1_.mp4 - 16.6M
├─ 1-4 构建图表_ev~1_.mp4 - 67M
├─ 1-6 创建故事_ev~1_.mp4 - 9.7M
├─ 1-2 安装Tableau_ev~1_.mp4 - 31.3M
├─ 1-3 准备数据_ev~1_.mp4 - 33.1M
├─ 1-7 保存与发布_ev~1_.mp4 - 9.1M
└─ 1-9 本周小结_ev~1_.mp4 - 3.8M
├─ 第10周 构建用户画像 ->
├─ 1-1 什么是流量_ev~1_.mp4 - 12.7M
├─ 3-3 用户下单流程分析_ev~1_.mp4 - 34M
├─ 3-4 案例7：利用Excel绘制转化漏斗图_ev~1_.mp4 - 59.1M
├─ 1-2 拓展：流量数据指标_ev~1_.mp4 - 35.4M
├─ 2-3 计算相关性指标_ev~1_.mp4 - 42.5M
├─ 2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001_ev~1_.mp4 - 25.1M
├─ 3-2 漏斗分析有哪些应用场景_ev~1_.mp4 - 15.6M
├─ 2-2 利用Python预处理数据_ev~1_.mp4 - 55.9M
├─ 3-5 本章小结_ev~1_.mp4 - 6.2M
├─ 2-10 数值特征对比：雷达图_ev~1_.mp4 - 121.6M
├─ 2-1 案例：背景与目标_ev~1_.mp4 - 7.8M
├─ 2-5 字符串分类：OneHot编码_ev~1_.mp4 - 40.3M
├─ 2-9 聚类结果分析：特征均值、众数_ev~1_.mp4 - 96.7M
├─ 1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测_ev~1_.mp4 - 8.4M
├─ 2-4 数据标准化：Min-Max_ev~1_.mp4 - 48.7M
├─ 2-8 聚类结果分析：样本量与占比_ev~1_.mp4 - 82.1M
├─ 2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K_ev~1_.mp4 - 14.9M
├─ 3-1 什么是漏斗分析模型_ev~1_.mp4 - 23M
└─ 2-7 练习：最佳KMeans聚类模型_ev~1_.mp4 - 111.2M
├─ 第3周 从0开始学SQL ->
├─ 1-3 MySQL安装及配置_ev~1_.mp4 - 24.9M
├─ 2-2 对数据进行分类汇总_ev~1_.mp4 - 19.1M
├─ 2-5 本章小结_ev~1_.mp4 - 3.6M
├─ 1-4 安装Navicat_ev~1_.mp4 - 37M
├─ 2-4 导出数据_ev~1_.mp4 - 13.9M
├─ 1-5 基础语法_ev~1_.mp4 - 31.7M
├─ 1-2 认识数据表结构_ev~1_.mp4 - 9M
├─ 2-3 联表查询_ev~1_.mp4 - 28.7M
├─ 1-6 数据排序与筛选_ev~1_.mp4 - 43.6M
└─ 1-1 什么是SQL_ev~1_.mp4 - 6.7M
├─ 第2周 Excel从入门到表格分析 ->
├─ 2-8 本章小结_ev~1_.mp4 - 3.8M
├─ 1-4 处理重复数据_ev~1_.mp4 - 47.5M
├─ 1-1 Excel基本功能_ev~1_.mp4 - 25.3M
├─ 2-4 数据透视表_ev~1_.mp4 - 36.9M
├─ 2-5 认识图表_ev~1_.mp4 - 14.3M
├─ 1-3 数学函数_ev~1_.mp4 - 30.9M
├─ 2-7 大数据岗人才需求分析报告_ev~1_.mp4 - 101.4M
├─ 2-6 制作可视化图表_ev~1_.mp4 - 93.9M
├─ 1-2 文本函数_ev~1_.mp4 - 43.7M
├─ 2-1 逻辑函数_ev~1_.mp4 - 22.1M
├─ 2-3 查找与引用函数_ev~1_.mp4 - 24.4M
├─ 2-2 条件聚合函数_ev~1_.mp4 - 34.6M
├─ 1-5 拆分列数据_ev~1_.mp4 - 33.8M
└─ 1-6 数据排序和筛选_ev~1_.mp4 - 62M
├─ 第12周 分析消费行为 ->
├─ 1-2 消费行为模式的变迁_ev~1_.mp4 - 30.5M
├─ 2-1 案例说明：某电商交易数据_ev~1_.mp4 - 59.8M
├─ 2-9 使用SQL计算回购率_ev~1_.mp4 - 75.9M
├─ 2-6 个体分析：消费频次、商品数_ev~1_.mp4 - 41.4M
├─ 2-5 个体分析：消费金额_ev~1_.mp4 - 38.2M
├─ 2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数_ev~1_.mp4 - 41.8M
├─ 3-3 案例8：基于电商的用户消费行为分析_ev~1_.mp4 - 20M
├─ 3-1 使用SQL计算头部用户贡献额_ev~1_.mp4 - 81.6M
├─ 1-1 什么是消费行为_ev~1_.mp4 - 17.1M
├─ 2-7 商品分析：销售情况、价格分布_ev~1_.mp4 - 59.8M
├─ 2-8 使用SQL计算复购率_ev~1_.mp4 - 71.3M
├─ 3-2 使用SQL用户平均购买周期_ev~1_.mp4 - 56M
├─ 2-4 趋势分析：消费时间段偏好_ev~1_.mp4 - 74.9M
└─ 2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数_ev~1_.mp4 - 53.7M
├─ 第5周 Python基础语法 ->
├─ 1-3 运行环境_ev~1_.mp4 - 22.1M
├─ 2-5 循环中止：break,continue_ev~1_.mp4 - 34.1M
├─ 2-8 本章小结_ev(2)~1_.mp4 - 4.3M
├─ 2-6 编写一个函数_ev~1_.mp4 - 49.9M
├─ 2-1 数据类型_ev~1_.mp4 - 25.9M
├─ 2-7 练习：计算销售额_ev~1_.mp4 - 36.7M
├─ 1-5 运算符_ev~1_.mp4 - 18.3M
├─ 1-1 学习编程的几个建议_ev~1_.mp4 - 12.2M
├─ 1-4 开发环境_ev~1_.mp4 - 23M
├─ 1-2 什么是Python_ev~1_.mp4 - 5.2M
├─ 2-2 数据容器_ev~1_.mp4 - 62.6M
├─ 2-3 条件判断语句：if、else、elif_ev~1_.mp4 - 26.3M
└─ 2-4 循环语句：for、while_ev~1_.mp4 - 34.7M
├─ 第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 ->
├─ 2-4 数据运：算多类型统计_ev~1_.mp4 - 57.5M
├─ 2-3 数据运算：按年统计、时间聚合_ev~1_.mp4 - 37.2M
├─ 3-5 本章小结_ev~1_.mp4 - 3.3M
├─ 1-2 什么是DataFrame_ev~1_.mp4 - 64.9M
├─ 1-1 Pandas库入门_ev~1_.mp4 - 63M
├─ 5-4 散点图：评分分值与人数_ev~1_.mp4 - 41.5M
├─ 5-3 饼图：电影语种统计_ev~1_.mp4 - 51.3M
├─ 2-1 读取数据_ev~1_.mp4 - 21.1M
├─ 1-3 案例介绍：电影数据分析_ev~1_.mp4 - 25.5M
├─ 2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分_ev~1_.mp4 - 116M
├─ 2-6 排序与筛选_ev~1_.mp4 - 31.1M
├─ 5-5 热力图：电影类型、评分、数量_ev~1_.mp4 - 117.4M
├─ 4-3 调整视觉元素_ev~1_.mp4 - 39.7M
├─ 5-2 折线图：各国电影年产量_ev~1_.mp4 - 77.2M
├─ 3-4 练习：TOP电影排行榜_ev~1_.mp4 - 38.7M
├─ 4-1 Matplotlib入门_ev~1_.mp4 - 57.5M
├─ 5-9 本章小结_ev~1_.mp4 - 4.5M
├─ 5-1 直方图：电影年产量_ev~1_.mp4 - 49.9M
├─ 3-1 练习1：各国每年电影产量_ev~1_.mp4 - 145.6M
├─ 3-2 练习3：电影语言频数统计_ev~1_.mp4 - 45.3M
├─ 3-3 练习2：各国评分数据_ev~1_.mp4 - 55.5M
├─ 5-8 案例2：豆瓣电影数据分析报告_ev~1_.mp4 - 33.3M
├─ 5-6 箱线图：每年电影评分变化_ev~1_.mp4 - 46.3M
├─ 5-7 词云图：电影类型频数统计_ev~1_.mp4 - 85.7M
├─ 2-5 数据运算：评分统计_ev~1_.mp4 - 39.6M
└─ 4-2 什么是画布_ev~1_.mp4 - 8.8M
└─ 资料.zip - 979.8M
微信视频投屏：
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