业务数据分析基础入门课 - CDA数据分析师 - 直播 - Peixun.net

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第一章：数据分析基本概述: 第一章：数据分析基本概述（视频）; • 1.概述 | 日常工作中，数据分析具有指导价值; • 2.本质 | 业务的本质，就是指标量化与分析; • 3.流程 | 常见数据分析方法与模型（附案例）; • 4.思维 | 9种数据分析思维，帮你提升业务成果; • 5.求职 | 数据分析师应具备的5种能力与5个素养

第二章：数据分析的起点，是获得真正有效的数据: 第二章：数据分析的起点，是获得真正有效的数据（视频）; • 1.深入业务 | 6个维度，快速了解企业的业务模式; • 2.拆解业务 | 3种方法，拆解业务模块，找准核心指标; • 3.核心指标 | 产品生命周期是核心业务指标的参考线; • 4.搭建体系 | 人人都可以做出自己的数据指标体系; • 5.Tips | 49个网络公开数据源大揭秘

第三章：易被忽视、但却好用的分析工具——Excel: 第三章：易被忽视、但却好用的分析工具——Excel（视频）; • 1.初识表格 | 数据分析的理论基础：维度与度量; • 2.基本操作 | 学会最基础的Excel操作，轻松提高工作效率; • 3.常用函数 | 绝大部分数据分析工作都可以用Excel函数来解决（附6组函数）; • 4.实操案例 | 利用Excel对数据进行简要清洗数据; • 5.数据处理 | 人人都要应学会的数据透视表

第四章：图表及图表的使用场景: 第四章：图表及图表的使用场景（视频）; • 1.初始图表 | 你真的明白图表想要传递给我们的本质吗; • 2.构成场景 | 饼图、玫瑰图、仪表盘、矩形树图、瀑布图...; • 3.对比场景 | 柱状图、折线图、雷达图、子弹图、漏斗图...; • 4.分布场景 | 散点图、象限图、地图、热力图、箱线图...; • 5.关系场景 | 关系树图、桑基图、关系图…

第五章：数据分析方法: 第五章：数据分析方法（视频）; • 1.统计学法 | 平均数、众数、中位数、最值、比率分析法...; • 2.对比分析 | 时间空间对比、与经验值对比、计划与实际对比法…; • 3.流程分析 | 漏斗分析法、产品留存分析法; • 4.运营分析 | 用户分组分析法、用户分群分析法; • 5.复杂分析 | 矩阵分析法、产品综合评价分析法; • 6.实验分析 | A/B 测试分析法

第六章：详解常见业务数据分析模型: 第六章：详解常见业务数据分析模型（视频）; • 1.定义 | 如何区分数据分析方法与数据分析方法论; • 2.5W2H | 企业营销、活动管理、用户行为分析中最好记的数据分析模型; • 3.逻辑树 | 业务问题专题分析中让你理清思路，避免重复不二方法; • 4.AARRR | 企业业务增长中最常用的数据分析模型; • 5.RFM | 电商、社区等不同形态业务均可使用的用户分组模型; • 6.其他 | PEST、4P、波士顿矩阵、麦肯锡矩阵模型

第七章：数据可视化工具: 第七章：数据可视化工具（视频）; • 1.价值 | 借助有效工具，发现影响业务成败的被忽略的因素; • 2.工具 | 数据可视化工具的价值，解放时间，聚焦业务分析; • 3.使用 | 数据可视化工具的探索式分析和使用; • 4.演示 | 数据可视化工具的操作演示

第八章：数据分析实战（一）: 第八章：数据分析实战（一）（视频）; • 1.运营人员 | 如何对电商平台进行产品运营数据分析; • 2.产品经理 | 如何协助工具型产品做用户行为数据分析; • 3.市场人员 | App产品的市场营销推广如何提升ROI

第九章：数据分析实战（二）: 第九章：数据分析实战（二）（视频）; • 1.零售业 | 以零售业的人、货、场为核心，进行全方位数据分析; • 2.快消品 | 如何分析消费速度快、库存周期短、消费频率高的快消品; • 3.网站 | 做网站数据分析，提升产品转化率; • 4.调查 | 用抽样调查方法，分析用户画像

第十章：数据分析报告: 第十章：数据分析报告（视频）; • 1.意义 | 整个数据分析过程的最后总结与呈现; • 2.作用 | 本质是一种沟通与交流的形式，也是后续决策的起点; • 3.类型 | 数据分析报告的种类：专题分析、综合分析、日常数据报告; • 4.模板 | 案例：手把手教你如何撰写数据分析报告; • 5.技巧 | 故事技巧与图表配色，让数据分析报告更胜一筹

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