内容介绍：
周数 1: 走进数据分析 1-1 互联网数据分析通用课程-导学.mp4
周数 1: 走进数据分析 1-2 从互联网数据分析说起.mp4
周数 1: 走进数据分析 2-1 什么是数据.mp4
周数 1: 走进数据分析 2-2 什么是统计指标.mp4
周数 1: 走进数据分析 2-3 统计指标：集中趋势.mp4
周数 1: 走进数据分析 2-4 统计指标：离散趋势.mp4
周数 1: 走进数据分析 2-5 统计指标：分布形态.mp4
周数 1: 走进数据分析 2-6 识别异常值.mp4
周数 1: 走进数据分析 2-7 处理异常值.mp4
周数 1: 走进数据分析 2-8 数据分析流程.mp4
周数 1: 走进数据分析 2-9 本章小结.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 1-1 Excel基本功能.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 1-2 文本函数.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 1-3 数学函数.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 1-4 处理重复数据.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 1-5 拆分列数据.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 1-6 数据排序和筛选.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 2-1 逻辑函数.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 2-2 条件聚合函数.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 2-3 查找与引用函数.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 2-4 数据透视表.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 2-5 认识图表.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 2-6 制作可视化图表.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp4
周数 2: Excel从入门到表格分析 2-8 本章小结.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 1-1 什么是SQL.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 1-2 认识数据表结构.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 1-3 MySQL安装及配置.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 1-4 安装Navicat.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 1-5 基础语法.mp4#
周数 3: 从0开始学SQL 1-6 数据排序与筛选.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 2-1 使用函数计算数据.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 2-2 对数据进行分类汇总.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 2-3 联表查询.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 2-4 导出数据.mp4
周数 3: 从0开始学SQL 2-5 本章小结.mp4
周数 4: 数据可视化利器 Tableau 1-1 什么是Tableau.mp4
周数 4: 数据可视化利器 Tableau 1-2 安装Tableau.mp4
周数 4: 数据可视化利器 Tableau 1-3 准备数据.mp4
周数 4: 数据可视化利器 Tableau 1-4 构建图表.mp4
周数 4: 数据可视化利器 Tableau 1-5 创建仪表板.mp4
周数 4: 数据可视化利器 Tableau 1-6 创建故事.mp4
周数 4: 数据可视化利器 Tableau 1-7 保存与发布.mp4
周数 4: 数据可视化利器 Tableau 1-8 可视化练习：美妆产品销售分析.mp4
周数 4: 数据可视化利器 Tableau 1-9 本周小结.mp4
周数 5: python基础语法 1-1 学习编程的几个建议.mp4
周数 5: Python基础语法 1-2 什么是Python.mp4
周数 5: Python基础语法 1-3 运行环境.mp4
周数 5: Python基础语法 1-4 开发环境.mp4
周数 5: Python基础语法 1-5 运算符.mp4
周数 5: Python基础语法 2-1 数据类型.mp4
周数 5: Python基础语法 2-2 数据容器.mp4
周数 5: Python基础语法 2-3 条件判断语句：if、else、elif.mp4
周数 5: Python基础语法 2-4 循环语句：for、while.mp4
周数 5: Python基础语法 2-5 循环中止：break,continue.mp4
周数 5: Python基础语法 2-6 编写一个函数.mp4
周数 5: Python基础语法 2-7 练习：计算销售额.mp4
周数 5: Python基础语法 2-8 本章小结.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 1-1 什么是爬虫.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 1-2 Requests库入门.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 1-3 认识HTML网页结构.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 1-4 BeautifulSoup库入门.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 2-1 获取目标信息.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 2-2 连续获取多个页面信息.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 2-3 整合爬虫功能函数.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 2-4 数据存储与代码优化.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 3-1 通过API接口获取数据.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 3-2 练习：爬取全部电影数据.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 3-3 练习：爬取全部电影数据.mp4
周数 6: Python实现网络爬虫 3-4 本章小结.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-1 Pandas库入门.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-2 什么是DataFrame.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 1-3 案例介绍：电影数据分析.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-1 读取数据.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-3 数据运算：按年统计、时间聚合.mp4
周数 7: 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.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-5 数据运算：评分统计.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 2-6 排序与筛选.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-1 练习1：各国每年电影产量.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-2 练习3：电影语言频数统计.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-3 练习2：各国评分数据.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-4 练习：TOP电影排行榜.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 3-5 本章小结.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 4-1 Matplotlib入门.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 4-2 什么是画布.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 4-3 调整视觉元素.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-1 直方图：电影年产量.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-2 折线图：各国电影年产量.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-3 饼图：电影语种统计.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-4 散点图：评分分值与人数.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-5 热力图：电影类型、评分、数量.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-6 箱线图：每年电影评分变化.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-7 词云图：电影类型频数统计.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-8 案例2：豆瓣电影数据分析报告.mp4
周数 7: 更高效的数据处理与可视化绘图 5-9 本章小结.mp4
周数 8: 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.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 1-2 互联网行业简介.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 1-3 如何做行业分析.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 1-4 市场规模：直播电商发展时间线.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 1-5 市场规模：直播电商成交额.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 1-6 竞争分析：波特五力模型.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 1-7 价值链：直播生态产业图谱.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 1-8 趋势预测：PEST分析法.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 1-9 案例3：直播电商行业分析报告.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 2-1 互联网岗位解析.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 2-2 数据职能岗发展通道.mp4
周数 8: 初始互联网商业模式 2-3 本章小结.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 1-1 用户生命周期、AARRR、RFM.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 1-2 5W2H、逻辑树、AB测试.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 1-3 SWOT、PEST、波特五力.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 2-1 互联网业务分析指标一览.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 2-2 拉新（获客）指标.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 2-3 活跃指标.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 2-4 留存指标.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 2-5 转化（变现）指标.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 2-6 传播指标：K因子.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 2-7 案例4：搭建商业化指标体系.mp4
周数 9: 解析数据指标体系 2-8 本章小结.mp4
周数 10: 构建用户画像 1-1 什么是流量.mp4
周数 10: 构建用户画像 1-2 拓展：流量数据指标.mp4
周数 10: 构建用户画像 1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-1 案例：背景与目标.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-2 利用Python预处理数据.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-3 计算相关性指标.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-4 数据标准化：Min-Max.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-5 字符串分类：OneHot编码.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-7 练习：最佳KMeans聚类模型.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-8 聚类结果分析：样本量与占比.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-9 聚类结果分析：特征均值、众数.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-10 数值特征对比：雷达图.mp4
周数 10: 构建用户画像 2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析.mp4
周数 10: 构建用户画像 3-1 什么是漏斗分析模型.mp4
周数 10: 构建用户画像 3-2 漏斗分析有哪些应用场景.mp4
周数 10: 构建用户画像 3-3 用户下单流程分析.mp4
周数 10: 构建用户画像 3-4 案例7：利用Excel绘制转化漏斗图.mp4
周数 10: 构建用户画像 3-5 本章小结.mp4
周数 11: 用户引流与转化 1-1 什么是用户画像.mp4
周数 11: 用户引流与转化 1-2 数据标签系统：背景介绍.mp4
周数 11: 用户引流与转化 1-3 数据标签系统：数据采集、埋点.mp4
周数 11: 用户引流与转化 1-4 数据标签系统：构建用户画像.mp4
周数 11: 用户引流与转化 1-5 练习：使用SQL提取用户数据.mp4
周数 11: 用户引流与转化 1-6 数据标签系统：构建商品画像.mp4
周数 11: 用户引流与转化 1-7 练习：使用SQL提取商品数据.mp4
周数 11: 用户引流与转化 2-1 什么是RFM模型.mp4
周数 11: 用户引流与转化 2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4
周数 11: 用户引流与转化 2-3 设置R、F、M评分标准.mp4
周数 11: 用户引流与转化 2-4 计算R、F、M得分.mp4
周数 11: 用户引流与转化 2-5 给用户贴标签.mp4
周数 11: 用户引流与转化 2-6 RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组.mp4
周数 11: 用户引流与转化 2-7 模型展示与可视化.mp4
周数 11: 用户引流与转化 2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理.mp4
周数 11: 用户引流与转化 2-9 本章小结.mp4~
周数 12: 分析消费行为 1-1 什么是消费行为.mp4
周数 12: 分析消费行为 1-2 消费行为模式的变迁.mp4
周数 12: 分析消费行为 2-1 案例说明：某电商交易数据.mp4
周数 12: 分析消费行为 2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数.mp4
周数 12: 分析消费行为 2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数.mp4
周数 12: 分析消费行为 2-4 趋势分析：消费时间段偏好.mp4
周数 12: 分析消费行为 2-5 个体分析：消费金额.mp4
周数 12: 分析消费行为 2-6 个体分析：消费频次、商品数.mp4
周数 12: 分析消费行为 2-7 商品分析：销售情况、价格分布.mp4
周数 12: 分析消费行为 2-8 使用SQL计算复购率.mp4
周数 12: 分析消费行为 2-9 使用SQL计算回购率.mp4
周数 12: 分析消费行为 3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp4
周数 12: 分析消费行为 3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4
周数 12: 分析消费行为 3-3 案例8：基于电商的用户消费行为分析.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 1-1 为什么要预测销售额？.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 1-2 如何拆解GMV：流量、转化、客单价？.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 2-1 测模型的定义与分类.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 2-2 练习：使用Excel预测销售额.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 2-3 Python回归分析：数据预处理.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 2-4 Python回归分析：多项式回归模型.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 2-5 Python回归分析：绘图、预测.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 2-6 案例9：预测2020天猫双11销售额.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 3-1 什么是商品分析？.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 3-2 什么是层次分析法AHP？.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 3-3 Excel层次分析法：构建层次结构.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 3-4 Excel层次分析法：构造成对比较矩阵.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 3-5 Excel层次分析法：构造方案判断矩阵.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 3-6 Excel层次分析法：总排序权重计算与决策.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 3-7 案例10：选择最优商品进行推广.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 4-1 15.16什么是运营策略：摩拜红包车.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 4-2 15.17如何策划一场活动.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 4-3 15.18案例11：设计内容运营方案.mp4
周数 13: 预售销售额、调整运营策略 4-4 15.19本章小结.mp4
周数 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 1-1 如何提升产品活跃度？.mp4
周数 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 1-2 用户活跃度模型（RFE）.mp4
周数 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 1-3 练习：使用Excel构建RFE模型.mp4
周数 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-1 什么是产品的 Aha Moment？.mp4
周数 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-2 练习：使用Excel计算用户留存率.mp4
周数 14: 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.mp4
周数 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-4 案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析.mp4
周数 14: 促进用户活跃度、提升用户留存 2-5 本章小结.mp4
周数 15: 使用AB实验迭代功能 1-1 什么是AB测试.mp4
周数 15: 使用AB实验迭代功能 1-2 AB测试的基本流程.mp4
周数 15: 使用AB实验迭代功能 1-3 统计学基础：假设检验.mp4
周数 15: 使用AB实验迭代功能 1-4 练习：Python计算点击率CTR.mp4
周数 15: 使用AB实验迭代功能 1-5 练习：Python计算p值.mp4
周数 15: 使用AB实验迭代功能 1-6 案例13：利用AB测试优化产品设计.mp4
周数 15: 使用AB实验迭代功能 2-1 什么是异常监测.mp4
周数 15: 使用AB实验迭代功能 2-2 练习：Python孤立森林异常检测.mp4
周数 15: 使用AB实验迭代功能 2-3 本章小结.mp4
周数 16: 撰写数据报告、面试指导 1-1 18.1如何撰写数据分析报告.mp4
周数 16: 撰写数据报告、面试指导 1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享.mp4
周数 16: 撰写数据报告、面试指导 2-1 18.3如何撰写简历.mp4
周数 16: 撰写数据报告、面试指导 2-2 18.4面试经验分享.mp4
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