数据分析学习笔记
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07 | 懂用户：数据分析 用户思维=精细化运营
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2023-11-23 19:40:04
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数据分析思维提升（公号：三元方差）
0 | 技能决定下限，思维决定上限
模块一 懂：数据分析思维基本功
01 | 目标导向：如何走出取数的怪圈？
02 | 客观严谨：事实 论证过程 观点，打造高水准分析
03 | 指标思维：如何搞清楚各种不同的指标类型
04 | 逻辑推理：招聘要求里的逻辑思维能力到底指什么？
05 | 系统结构：跳出问题看问题，让你的分析直击关键
06 | 懂业务：让你的分析结果与业务方、领导同频
07 | 懂用户：数据分析 用户思维=精细化运营
模块二 做：万能的业务问题分析框架
08 | 分析流程：业务数据分析的通用流程
09 | 定义问题：怎么定义问题，打通分析思路？
10 | 拆解问题：为什么总是拆解出一堆没用的数据？
11 | 找出原因：问题原因那么多，哪条才是最关键
12 | 提出建议：什么才是有价值的建议？
13 | 报告撰写：怎样高效地写一份数据分析报告？
彩蛋1 | 数据运营：如何搭建数据运营体系？
数据分析师入职新公司后，该做点啥？
秦路数据分析课
第一周：数据分析思维
1.1 数据分析的三种核心思维（结构化）
1.2 数据分析的三种核心思维（公式化）
1.3 数据分析的三种核心思维（业务化）
1.4 数据分析的思维技巧（象限法）
1.5 数据分析的思维技巧（多维法）
1.6 数据分析的思维技巧（假设法）
1.7 数据分析的思维技巧（指数法）
1.8 数据分析的思维技巧（二八法）
1.9 数据分析的思维技巧（对比法）
1.10 数据分析的思维技巧（漏斗法）
1.11 如何在业余时间锻炼数据分析思维
第一周总结（思维导图）
第二周：业务
2.1 为什么业务重要
2.2 经典的业务分析指标
2.3 市场营销指标
2.4 产品运营指标
2.5 用户行为指标
2.6 电子商务指标
2.7 流量指标
2.8 怎么生成指标
2.9 如何建立业务分析框架
2.10 市场营销模型
2.11 AARRR模型
2.12 用户行为模型（内容平台）
2.13 电子商务模型
2.14 流量模型
2.15 如何应对各类业务场景
2.16 如何应对各类业务场景（小练习）
2.17 数据化管理业务
第三周：Excel
3.1 为什么要学习Excel
3.2 文本清洗函数
3.3 常见的文本清洗函数练习
3.4 关联匹配函数
3.5 逻辑运算函数
3.6 计算统计函数
3.7 时间序列函数
3.8 Excel的常见技巧
3.9 Excel工具（1）
3.10 Excel工具（2）
3.11 用Excel进行数据分析（1）
3.12 用Excel进行数据分析（2）
第四周：数据可视化
4.1 数据可视化之美
4.2 常见的图表类型与应用
4.3 高级图表类型与应用
4.4 图表绘制
4.5 Excel绘图技巧
4.6 散点图
4.7 辅助列
4.8 复合图表
4.9 甘特图（1）
4.10 甘特图（2）
4.11 标靶图
4.12 杜邦分析法
4.13 Power BI入门
4.14 Power BI基础功能
4.15 Power BI操作技巧
4.16 用BI进行数据分析（1）
4.17 用BI进行数据分析（2）
4.18 Dashboard
第五周：MySQL
5.1 MySQL安装
5.2 数据库
5.3 数据库实操
5.4 SQL select
5.5 SQL 条件查找
5.6 SQL group by
5.7 SQL group by 高级
5.8 SQL 函数
5.9 SQL 子查询
5.10 SQL join
5.11 SQL leetcode
5.12 SQL 加载
5.13 SQL 时间
5.14 SQL 练习（1）
5.15 SQL 练习（2）
5.16 SQL 连接 power bi
第六周：统计学
6.1 描述统计学
6.2 分位数
6.3 标准差
6.4 权重统计
6.5 切比雪夫
6.6 箱线图
6.7 直方图
6.8 概率
6.9 贝叶斯
6.10 二项分布1
6.11 二项分布2
6.12 泊松分布
6.13 正态分布
6.14 假设检验
第七周：Python
7.1 入门
7.2 数据类型
7.3 变量
7.4 列表
7.5 列表进阶
7.6 元组和字典
7.7 集合
7.8 控制流
7.9 Python控制流循环
7.10 Python循环进阶
7.11 Python函数
7.12 高阶函数
7.13 第三方包
7.14 numpy
7.15 Python series
7.16 dataframe
7.17 Python dataframe查找
7.18 read_csv
7.19 计算
7.20 Python groupby
7.21 Python Pandas关联
7.22 Python Pandas 多重索引
7.23 Python Pandas 文本函数
7.24 Python Pandas 去重
7.25 Python Pandas apply
7.26 Python Pandas 聚合 apply
7.27 Python Pandas 数据透视
7.28 Python 连接数据库
7.29 Python连接数据库2
7.30 Python 连接数据库3
7.31 Python 练习 markdown
7.32 Python练习
练习1
练习2
练习3
练习4
练习5
练习6
练习7
练习8
练习9
7.33 Python 可视化
折线图、柱形图
直方图
箱线图、密度图
面积图、散点图、散点图矩阵、饼图
解决不显示中文和负号的问题
matplotlib.pyplot绘图的元素
matplotlib一张画布上叠加图层
绘制子图subplot：一张画布上绘制多个图表
7.34 Python seaborn
seaborn1
seaborn2
seaborn3
seaborn4
seaborn5
seaborn6
7.35 python superset
superset1
superset2
superset3
superset4
superset5
李启方数据分析课（公号：数据分析不是个事）
0. 序篇
0.1 初识数据分析
0.2 如何做一次完整的数据分析？
0.3 为什么你的分析没有价值？
0.4 一个案例快速上手数据分析
1. 必备基础：统计学的那些事
1.1 有趣的统计学
1.2 描述型统计
1.3 推理型统计
2.1 统计学模型—回归模型
2.2 统计学模型—聚类模型
2.3 统计学模型—贝叶斯模型
第一章作业练习
2. 入门前提：SQL与数据提取
第二章作业
3. 进阶法门：BI工具分析技巧
3.1 PowerBI、FineBI和Tableau对比简介
3.2 半小时掌握finebi
第三章练习作业
4. 探究本质：被忽略的数据思维
4.1 三大基础思维
4.2 八大必备思维
4.3 指标与业务思维
5.分析捷径：快速套用的数据模型
5.1 电商商品模型
5.2 用户分析模型
5.3 市场分析模型
7.业务数据分析
7.1 业务数据分析
能力提升：数据可视化入门须知
实践出真知：业务场景分析实战
Excel入门：透视表与函数的应用
职业规划：数据分析何去何从
统计学
第六章 样本、总体、均值的抽样分布与置信区间
第七章 检验
7.1 假设检验
7.2 一组样本怎么做假设检验？
7.3 单样本t检验
7.4 非独立均值t检验
7.5 独立均值t检验
7.6 比例的差异检验
7.7 单尾检验
7.8~7.10 SPSS看T检验
第八章 方差
8.1 方差分析的思路
8.2 方差分析的案例
8.3 事后检验
8.4 交互效应
8.5 方差分析的spss操作
8.6 用spss看交互效应
第九章 卡方
9.1 理解单因素卡方分析
9.2 单因素卡方分析之spss操作
9.3 双因素卡方分析
9.4 双因素卡方分析之spss操作
第十章 相关
10.1 理解相关
10.2 相关分析的spss操作
10.3 偏相关的理解与spss操作
第十一章 回归
11.1 对一元回归模型的理解
11.2 一元回归的spss操作
11.3 标准化回归系数
11.4 误差消减比例
11.5 判断模型的解释力是否显著
11.6 R平方与调整后的R平方
项目案例
基于Python的AB测试案例
业务相关的商业工具
Google Ads
2. 从战略角度思考目标
3. 效果衡量和归因简介
4. 搜索的基本概念
5. Google Ads搜索广告的竞价原理
GA(Google Analytics)高级课程学习笔记
Facebook广告投放基础知识
面试考试知识点
笔试真题
10个经典Hive-SQL面试题
腾讯面试题
给用户打标签
常见的数据分析师面试问题
窗口函数
数据埋点
A/B测试
风险预警中指标阈值确定的方法
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