課程簡介
講述大數(shù)據(jù)思維與數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)分析的基本流程、常用數(shù)據(jù)分析方法,分享電商、互聯(lián)網(wǎng)金融、SaaS等方向的運營分析實踐。
目標收益
1. 理解大數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)驅(qū)動;
2. 掌握數(shù)據(jù)分析處理的流程;
3. 學習如何做數(shù)據(jù)分析。
培訓對象
產(chǎn)品、市場、運營等非技術(shù)崗位、數(shù)據(jù)分析師,及其他對數(shù)據(jù)分析感興趣的同學。
課程大綱
一、大數(shù)據(jù)思維與數(shù)據(jù)驅(qū)動 |
1、分為幾組,討論輸入法和地圖兩個案例,分析數(shù)據(jù)帶來的價值。 2、數(shù)據(jù)驅(qū)動的理念,數(shù)據(jù)意識。 3、數(shù)據(jù)相關(guān)的幾種角色。 |
二、數(shù)據(jù)處理流程 |
1、數(shù)據(jù)采集 ? 數(shù)據(jù)采集與埋點 2、數(shù)據(jù)建模 3、數(shù)據(jù)分析 |
三、數(shù)據(jù)分析平臺概念與技術(shù) |
1、Hadoop/SQL等基本知識 2、數(shù)據(jù)平臺架構(gòu) |
四、數(shù)據(jù)分析方法:從指標統(tǒng)計到多維分析 |
1、多維事件分析 2、漏斗分析 3、留存分析 4、回訪分析 5、用戶行為序列分析 6、用戶分群 |
五、電商/互金等某客戶的的數(shù)據(jù)驅(qū)動實踐 | 案例 |
六、互聯(lián)網(wǎng)公司的常用數(shù)據(jù)分析手段 |
1、日志統(tǒng)計 2、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫寫SQL 3、使用第三方統(tǒng)計工具 |
七、數(shù)據(jù)分析工具介紹 |
1、網(wǎng)站分析類:Google Analytics、百度統(tǒng)計、CNZZ 2、APP分析類:友盟、TalkingData、百度移動統(tǒng)計 3、用戶行為分析類:神策分析、諸葛IO、GrowingIO |
八、數(shù)據(jù)指標體系構(gòu)建 |
1、第一關(guān)鍵指標法 2、海盜指標法 |
九、Growth Hacking |
1、AARRR模型 2、PayPal早期的實踐 |
十、用戶激活與用戶留存 | 用戶激活與用戶留存 |
十一、淺談用戶智能與機器學習 | 淺談用戶智能與機器學習 |
十二、帶你實踐行業(yè)數(shù)據(jù)分析全過程 | 案例 |
一、大數(shù)據(jù)思維與數(shù)據(jù)驅(qū)動 1、分為幾組,討論輸入法和地圖兩個案例,分析數(shù)據(jù)帶來的價值。 2、數(shù)據(jù)驅(qū)動的理念,數(shù)據(jù)意識。 3、數(shù)據(jù)相關(guān)的幾種角色。 |
二、數(shù)據(jù)處理流程 1、數(shù)據(jù)采集 ? 數(shù)據(jù)采集與埋點 2、數(shù)據(jù)建模 3、數(shù)據(jù)分析 |
三、數(shù)據(jù)分析平臺概念與技術(shù) 1、Hadoop/SQL等基本知識 2、數(shù)據(jù)平臺架構(gòu) |
四、數(shù)據(jù)分析方法:從指標統(tǒng)計到多維分析 1、多維事件分析 2、漏斗分析 3、留存分析 4、回訪分析 5、用戶行為序列分析 6、用戶分群 |
五、電商/互金等某客戶的的數(shù)據(jù)驅(qū)動實踐 案例 |
六、互聯(lián)網(wǎng)公司的常用數(shù)據(jù)分析手段 1、日志統(tǒng)計 2、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫寫SQL 3、使用第三方統(tǒng)計工具 |
七、數(shù)據(jù)分析工具介紹 1、網(wǎng)站分析類:Google Analytics、百度統(tǒng)計、CNZZ 2、APP分析類:友盟、TalkingData、百度移動統(tǒng)計 3、用戶行為分析類:神策分析、諸葛IO、GrowingIO |
八、數(shù)據(jù)指標體系構(gòu)建 1、第一關(guān)鍵指標法 2、海盜指標法 |
九、Growth Hacking 1、AARRR模型 2、PayPal早期的實踐 |
十、用戶激活與用戶留存 用戶激活與用戶留存 |
十一、淺談用戶智能與機器學習 淺談用戶智能與機器學習 |
十二、帶你實踐行業(yè)數(shù)據(jù)分析全過程 案例 |