走進(jìn)數(shù)據(jù)分析：

走進(jìn)數(shù)據(jù)分析、多種多樣的的數(shù)據(jù)類型、統(tǒng)計指標(biāo)——集中趨勢、統(tǒng)計指標(biāo)，離散趨勢、統(tǒng)計指標(biāo)——分布形態(tài)、異常值的識別與處理、數(shù)據(jù)分析6大步驟

Excel從入門到表格分析：

Exce1功能介紹、核心建故庫，文本函數(shù)、數(shù)學(xué)函數(shù)、邏輯函數(shù)、條件聚合函數(shù)、使用函做對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、數(shù)據(jù)去重。拆分、排序與篩選、查找與引用函數(shù)、使用數(shù)據(jù)透視表快速匯總、認(rèn)識圖表、創(chuàng)建圖表、實戰(zhàn):大數(shù)據(jù)人才需求分析報告

從0開始學(xué)SQL：

什么是SQL、認(rèn)識表、字段、記錄、 HysSL. Naricat的安裝與使用、基礎(chǔ)語法,增刪改查、數(shù)據(jù)篩選和排序: 1ike. not. in~order by、使用函數(shù)計算數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總、聯(lián)表查詢、存儲數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)可視化利器Tableau：

什么是Tableau、Tableau安裝、如何獲取數(shù)據(jù)? 常用網(wǎng)站介紹、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、構(gòu)建圖表、創(chuàng)建儀表板、創(chuàng)建故事、保存與發(fā)布、 可視化練習(xí),美妝產(chǎn)品銷售分析

Python基礎(chǔ)語法：

學(xué)習(xí)編程的幾個建議、什么是Python、安裝運行環(huán)境、開發(fā)環(huán)境、運算符，算術(shù)運算、變量賦值、數(shù)據(jù)類型:字符、數(shù)字、數(shù)據(jù)容器：列表、集合、字典、條件判斷語句、循環(huán)語句、編寫一個函數(shù)、練習(xí)：計算銷售總額

Prthon實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲：

什么是爬蟲、Request庫介紹、Beauti fulSoup簡介、嘗試改寫網(wǎng)頁、遍歷單個頁面、登錄問題、爬取整個網(wǎng)站、解析JSON、存儲數(shù)據(jù)到CSV、練習(xí):爬取銷售數(shù)據(jù)
更高效的數(shù)據(jù)處理與可視化繪圖：

Pandas介紹、讀取數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù):缺失、重復(fù)、異常、空值、數(shù)據(jù)運算、排序與篩選、練習(xí)：預(yù)處理銷售數(shù)據(jù)、Hatplotlib介紹、什么是畫布、繪制直方圖、折線圖、散點圖、調(diào)整視覺標(biāo)簽、設(shè)置多圖并列、練習(xí)：銷售數(shù)據(jù)可視化

初始互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模：

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)簡介、行業(yè)研究方法、企業(yè)研究方法、B2C/C2C商業(yè)模式、020/B2B商業(yè)模式、B2B2C商業(yè)橫式

解析數(shù)據(jù)指標(biāo)體系：

什么是用戶生命周期、用戶指標(biāo)、留存指標(biāo)、時長指標(biāo)、渠道指標(biāo)、功能指標(biāo)、銷售指標(biāo)、直播類指標(biāo)

構(gòu)建用戶畫像：

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用戶引流與轉(zhuǎn)化:

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分析消費行為：

計算復(fù)購率、計算回購率、分析男女用戶消費頻次是否有差異、分析頭部用戶貢獻(xiàn)了多少成交、分析哪類商品最暢鋪、相關(guān)性分析、聚類分析、實戰(zhàn)、電商零售數(shù)據(jù)vg消費者偏好
預(yù)售銷售額、調(diào)整運營策略：

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促進(jìn)用戶活躍度、提升用戶留存：

什么是用戶活躍度、影響活躍度的因素、簽到功能、積分體系、實戰(zhàn):如何提升用戶活躍度、使用Exce1計算留存率、使用aha Moment提升留存、如何尋找流失點、實戰(zhàn)：留存率下降原因分析
使用AB實驗迭代功能：

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撰寫數(shù)據(jù)報告、面試指導(dǎo)：

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