商业数据分析特训班
Joshua
北美Data Bootcamp核心团队讲师
前华为高级工程师,数据应用学院联合创始人
拥有10年技术开发管理经验
Nick
曾就读普渡大学 PhD和MBA专业、哈佛MPH专业
曾任职于罗氏诊断Roche的数据分析顾问，现任AT&T大数据组的资深商业数据分析经理
拥有10年商业数据分析和多年招聘经验
课程简介：
本课程分为56讲，内容涵盖Excel数据分析、Python基础、基础统计学、 常见的数据分析方法、SQL等商业数据知识点介绍。本着循序渐进的原则，均从基础知识开始讲起，逐步深入，带你实现从入门到精通的转变。本着实用性原则，从实际业务理解开始讲起，告诉你如何基于业务数据，通过分析手段挖掘其背后的问题或隐含的商业价值，从而解决实际商业问题！
课程亮点：
1、内容体系完备
从python基础到SQL全面渗透，全程干货+实战，让你在求职过程中轻松应对
2、授课方式新颖
授课风格深入浅出便于理解消化，专业专项讲解，逐级击破重难点助你快速提升
适合人群：
1、希望进入商业数据分析领域的学员
2、想要学习更多商业数据知识的职场人士
3、对商业数据分析感兴趣的学员
您将获得：
1、搭建商业数据分析知识框架结构，突破原有的学习瓶颈
2、通过对数据的分析解读，能够解决一些简单的商业问题
商业数据分析特训班视频讲座课程目录如下：
视频
第01讲 商业数据分析综述（上）
1.10数据粒度（四）
1.11答疑（二）
1.12答疑（三）
1.13答疑（四）
1.1商业数据分析引入
1.2什么是商业数据分析？
1.3所需技能
1.4基本分析流程及供应链各个环节
1.5商业理解
1.6答疑（一）
1.7数据粒度（一）
1.8数据粒度（二）
1.9数据粒度（三）
第02讲 商业数据分析综述（下）
2.1数据质量与形式
2.2数据隐性
2.3案例分析
2.4不同类型的分析
2.5数据可视化
2.6典型数据驱动开发团队的人员
2.7答疑
第03讲 Excel Basic（上）
3.10查找和替换（一）
3.11查找和替换（二）
3.12答疑
3.1Excel简介
3.2Excel基本操作（一）
3.3Excel基本操作（二）
3.4Excel基本操作（三）
3.5行列及区域（一）
3.6行列及区域（二）
3.7数据及数据类型（一）
3.8数据及数据类型（二）
3.9数据及数据类型（三）
第04讲 Excel Basic（下）
4.1答疑回顾
4.2排序
4.3排序插入
4.4筛选（一）
4.5筛选（二）
4.6答疑
第05讲 Excel分类汇总、公式与函数
5.10报名统计
5.11SUMIF
5.12SUMIF练习
5.1分类汇总（一）
5.2分类汇总（二）
5.3公式与函数（一）
5.4公式与函数（二）
5.5公式与函数（三）
5.6逻辑判断IF（一）
5.7逻辑判断IF（二）
5.8COUNTIF
5.9重复
第06讲 Excel—VLOOKUP
6.1VLOOKUP
6.2菜单、Join Two Tables
6.3记录多匹配、跨表
6.4跨表、跨文件薄
6.5示例：王者荣耀、打标签
6.6文本vlookup、Hlookup
6.7Match&Index
6.8返回多列
6.9认识数组、记录多匹配
第07讲 商务智能
7.1商务智能含义（一）
7.2商务智能含义（二）
7.3数据仓库系统
7.4常见BI
7.5Power BI（一）
7.6Power BI（二）
7.7答疑
第08讲 Python基础（上）
8.10Python for basic data type（一）
8.11Python for basic data type（二）
8.12Python for basic data type（三）
8.13Python for basic data type（四）
8.14Python for basic data type（五）
8.15Python for basic data type（六）
8.16Python for basic data type（七）
8.17Python for basic data type（八）
8.1Python基础课程
8.2Python能做什么
8.3Python20载
8.4Python简单介绍
8.5工具安装及环境配置（一）
8.6工具安装及环境配置（二）
8.7计算机与程序思维
8.8Jupyter notebook（一）
8.9Jupyter notebook（二）
第09讲 Python基础（中）
9.10王者荣耀case function（三）
9.11Quiz—基本语法及变量
9.12Way to Function（一）
9.13Way to Function（二）
9.14Quiz—Code Structure（一）
9.15Quiz—Code Structure（二）
9.16Python basic data structure（一）
9.17Python basic data structure（二）
9.18Python basic data structure（三）
9.1答疑
9.2Python for basic data type（一）
9.3Python for basic data type（二）
9.4Quiz—字符串
9.5Python Code Structure
9.6While Loop
9.7For Loop
9.8王者荣耀case function（一）
9.9王者荣耀case function（二）
第10讲 Python基础（下）
10.10Zip
10.11Mutable，Immutable
10.12Traversal Sequence Data Structure
10.13函数进阶（一）
10.14函数进阶（二）
10.15函数也可以传递、Lambda
10.16修饰
10.17List Comprehensions（一）
10.18List Comprehensions（二）
10.1答疑—strip的功能
10.2List（一）
10.3List（二）
10.4List（三）
10.5Tuple
10.6Dictionary（一）
10.7答疑回顾
10.8Dictionary（二）
10.9Set
第11讲 Python进阶和面向对象
11.10Advanced Python（三）
11.11Advanced Python（四）
11.1Modules，Packages，and Programs（一）
11.2Modules，Packages，and Programs（二）
11.3Python Standard Library
11.4Python System（一）
11.5Python System（二）
11.6Python System（三）
11.7Python System（四）
11.8Advanced Python（一）
11.9Advanced Python（二）
第12讲 网络数据获取
12.10Crawl—BOSS直聘（四）
12.11Crawl—BOSS直聘（五）
12.12Crawl—BOSS直聘（六）
12.13作业：英雄列表整合（一）
12.14作业：英雄列表整合（二）
12.15作业：英雄列表整合（三）
12.1计算机网络基础
12.2网站
12.3示例分析
12.4知识回顾及预习
12.5HTML，CSS，Browser（一）
12.6HTML，CSS，Browser（二）
12.7Crawl—BOSS直聘（一）
12.8Crawl—BOSS直聘（二）
12.9Crawl—BOSS直聘（三）
第13讲 概率论基本概念
13.1课程简述及小测试
13.2自然科学vs数学
13.3随机试验
13.4古典概型（一）
13.5古典概型（二）
13.6条件概率
13.7贝叶斯公式（一）
13.8贝叶斯公式（二）
13.9独立性
第14讲 随机变量及其分布（上）
14.1随机变量
14.20-1分布和伯努利实验（一）
14.3伯努利实验例题讲解（一）
14.4伯努利实验例题讲解（二）
14.5随机变量分布函数（一）
14.6随机变量分布函数（二）
14.7随机变量分布函数（三）
14.8随机变量分布函数（四）
14.9随机变量分布函数（五）
第15讲 随机变量及其分布（下）
15.10正态分布例题讲解（三）
15.1分布函数例题及贝叶斯公式回顾
15.2贝叶斯公式例题（一）
15.3贝叶斯公式例题（二）
15.4贝叶斯定理思想归纳
15.5贝叶斯定理应用总结及分布函数
15.6正态分布例题讲解（一）
15.7正态分布例题讲解（二）
15.8离散型分布函数
15.9连续型分布函数
第16讲 随机变量的数字特征
16.1离散型分布函数的数学期望
16.2连续型分布函数的数学期望
16.3例题讲解（一）
16.4例题讲解（二）
16.5例题讲解（三）
16.6正态分布的标准差定义
16.7数学期望及例题讲解
16.8方差及例题讲解
第17讲 多维随机变量
17.1二维随机变量（一）
17.2二维随机变量（二）
17.3二维随机变量（三）
17.4N维随机变量（一）
17.5N维随机变量（二）
17.6中心极限定理（一）
17.7中心极限定理（二）
17.8随机样本与箱线图
17.9SPSS数据分析
第18讲 数理统计及SPSS应用
18.10单因素方差分析（二）
18.11两因素方差分析
18.12卡方检验（一）
18.13卡方检验（二）
18.14卡方检验（三）
18.15简单线性回归（一）
18.16简单线性回归（二）
18.1T检验理论推导和前提
18.2单样本t检验（一）
18.3单样本t检验（二）
18.4独立样本t检验（一）
18.5独立样本t检验（二）
18.6配对样本t检验（一）
18.7配对样本t检验（二）
18.8方差分析
18.9单因素方差分析（一）
第19讲 Python NumPy，Pandas
19.10统计、排序和存储array
19.11Pandas简单介绍和Series
19.12Series
19.13DataFrame
19.14Titanic example
19.15Index object、Reindex
19.16Drop Data、Slice Data
19.17Data Alignment、Rank and Sort
19.1NumPy简单介绍
19.2创建矩阵（一）
19.3创建矩阵（二）
19.4算术操作和矩阵计算
19.5Several Useful Operations
19.6一维矩阵
19.7多维矩阵（一）
19.8多维矩阵（二）
19.9Generate Grid、NumPy where function
第20讲 Matplotlib, Seaborn
20.10Data-ink ratio举例（一）
20.11Data-ink ratio举例（二）
20.12Seaborn：Regression plot
20.13Bar plot、FacetGrid
20.14Pair Plot、Joint Plot与Line Plot
20.15Plotly（一）
20.16Plotly（二）
20.1数据可视化引入（一）
20.2数据可视化引入（二）
20.3什么是Data Visualization
20.4Matplotlib简单介绍
20.5Data-ink ratio
20.6一次性画图和重复性画图的关系
20.7Matplotlib及其元素
20.8Mode
20.9Basic elements及画图介绍
第21讲 Excel数据透视表
21.10切片器连接多个数据透视表
21.11分组
21.12设置数值计算方式与自定义计算项
21.13例题练习
21.1数据透视表课程引入
21.2观察数据及创建数据透视表
21.3透视表简单练习
21.4如何设置数据透视表的格式、风格
21.5报表布局、分类汇总、总计
21.6排序与筛选（一）
21.7排序与筛选（二）
21.8刷新、更改数据源
21.9切片器操作及简单练习
第22讲 数据可视化
22.10饼状图答疑
22.11练习（一）
22.12练习（二）
22.13练习（三）
22.14练习（四）
22.15练习（五）
22.1课前回顾
22.2柱状图（一）
22.3柱状图（二）
22.4柱状图（三）
22.5柱状图（四）
22.6饼状图、线状图
22.7图表结合
22.8数据透视图（一）
22.9数据透视图（二）
第23讲 数据仪表盘Excel Dashboard
23.10创建Dashboard（一）
23.11创建Dashboard（二）
23.12创建Dashboard（三）
23.13课程内容回顾（一）
23.14课程内容回顾（二）
23.1课前回顾
23.2mini图和时间轴
23.3数据仪表盘示例及创建仪表盘的步骤
23.4创建仪表盘的注意事项与演示
23.5创建数据仪表盘：观察整理数据
23.6建立数据透视表和图表（一）
23.7建立数据透视表和图表（二）
23.8建立数据透视表和图表（三）
23.9建立数据透视表和图表（四）
第24讲 商业流程综述Business Process Overview
24.10金融数据分析与人力资源数据分析
24.11医疗健康数据分析
24.12供应链数据分析与体育数据分析
24.13互联网数据分析
24.14数据清理—数据分析前必不可少的步骤
24.15Case 1：数据质量控制（一）
24.16Case 1：数据质量控制（二）
24.17数据分析流程及分类
24.18描述性、预测性、指导性数据分析
24.19Case 2：如何使用数据解答商业问题
24.1商业数据分析的驱动力
24.20答疑及大数据简述
24.2什么是商业数据分析（一）
24.3什么是商业数据分析（二）
24.4不同部门的应用场景及流程综述
24.5市场推广数据分析（一）
24.6市场推广数据分析（二）
24.7新业务开发
24.8销售管理和其他应用场景
24.9不同行业的应用场景及答疑
第25讲 Marketing Analytics
25.10Marketing Analytics Landscape及答疑
25.11Marketing Mix Model
25.12MMM模型例题分析
25.13市场反应度、线性模型及指数模型
25.14Contribution与Optimization
25.15Digital Marketing
25.16Attribution及举例
25.17Linear Attribution及两-模型-较分析
25.1市场漏斗模型Marketing Funnel（一）
25.2市场漏斗模型Marketing Funnel（二）
25.3Samples
25.4Marketing vs Marketing Analytics（一）
25.5Marketing vs Marketing Analytics（二）
25.6Marketing Analytics（一）
25.7Marketing Analytics（二）
25.8Segmentation及举例
25.9Acquisition Model与Analytics Cycle
第26讲 市场推广分析Marketing Analytics
26.1ROI—投资回报率
26.2MER—推广成本营收-
26.3CAC—顾客获取成本及其他重要指标
26.4STP框架
26.5STP举例：地毯纤维
26.6市场细分需要收集的数据
26.7市场细分的主要步骤及聚类分析举例
26.8Case Study：应当选择-个细分市场？
26.9目标市场、市场定位及行业前瞻
第27讲 Best Practice in Data Processing
27.10Missing Data与Transformation
27.11Web Data Preparation
27.12Data Cleaning：Airbnb Listings（一）
27.13Data Cleaning：Airbnb Listings（二）
27.14Data Cleaning：Airbnb Listings（三）
27.1数据处理方法引入
27.2Data Source：Excel
27.3Data Source：Delimited format与Fixed length
27.4Data File与Web Data
27.5Data Source：RDBMS
27.6Data Types（一）
27.7Data Types（二）
27.8Missing Data与Data Quality Issues
27.9Data Preparation与Data Cleansing
第28讲 Machine Learning
28.10Feature Extraction（一）
28.11Feature Extraction（二）
28.12答疑：Sklearn安装
28.13Feature selection
28.14Learning algorithm（一）
28.15Learning algorithm（二）
28.16Extreme Example
28.17Model evaluation&selection及回顾
28.1Sklearn介绍
28.2什么是机器学习
28.3General Learning Models-Supervised（一）
28.4General Learning Models-Supervised（二）
28.5General Learning Models-Unsupervised
28.6Part1.Feature Extraction
28.7Part2.Learning Algorithms
28.8Sklearn安装
28.9Dataset
第29讲 Linear Regression
29.10模型的诊断（二）
29.11线性回归分析步骤
29.12Python实例：利用数据点建立模型
29.13如何求线性方程斜率与截距
29.14如何评价模型的好坏
29.15Linear Regression on Boston housing dataset
29.16Method 1：sklearn package
29.17Method 2：stat**odels package
29.1课程引入
29.2什么是模型？
29.3什么是回归分析及其分类
29.4什么是线性回归？
29.5自变量与因变量
29.6线性回归模型及所需满足的条件
29.7线性回归前提假设
29.8残差Residual及系数的估计
29.9模型的诊断（一）
第30讲 Logistic Regression
30.10过拟合vs欠拟合与交叉验证
30.11逻辑回归分析流程
30.12数据导入
30.13Data Exploratory
30.14Create dummy variables & Feature Selection
30.15Implementing the model & Logistic Regression Model Fitting
30.16Cross Validation & Confusion Matrix
30.1课程引入
30.2监督式vs非监督式机器学习
30.3分类vs聚类
30.4分类算法vs回归分析
30.5为什么线性模型不适用？
30.6逻辑回归的前提假设
30.7逻辑回归的公式及问题
30.8混淆矩阵与ROC曲线
30.9模型永远都不是完美的
第31讲 分类算法&聚类算法
31.10Modeling与Evaluation
31.11答疑与Similarity Measure
31.12层次聚类、K均值聚类与DBSCAN
31.13Kmeans
31.14Kmeans对数据分析的敏感度及圆形分布的数据
31.1个人简介及课程引入
31.2分类算法与聚类算法
31.3决策树及其优点
31.4决策树的属性划分、流程及缺点
31.5随机森林及其优点、答疑
31.6Decision Tree-Titianic Sample
31.7Data preprocessing
31.8Data Exploration（一）
31.9Data Exploration（二）
第32讲 顾客体验Customer Experience
32.10NPS及提高NPS动机
32.11NPS种类
32.12如何分析NPS
32.13如何应用NPS结果及Case分享
32.14如何提高调查回复率
32.1以顾客为中心的目的
32.2顾客体验可以成为差异性因素（一）
32.3顾客体验可以成为差异性因素（二）
32.4什么是顾客体验及顾客周期
32.5提高顾客体验的步骤
32.6用户体验地图、顾客愿望与需求及顾客接触点
32.7用户体验地图及顾客心声
32.8CX管理常用指标
32.9如何测量顾客体验—NPS
第33讲 定价Pricing
33.10Case介绍
33.11价格和数量之间的关系
33.12估计成本（一）
33.13估计成本（二）
33.14估计成本（三）
33.1定价的定义
33.2定价的战略目标
33.3估算需求
33.4估算成本
33.5了解市场竞争
33.6选择定价策略（一）
33.7选择定价策略（二）
33.8收支平衡分析、成功的定价策略
33.9其他常用的定价策略
第34讲 SPSS与问卷数据分析
34.10变量级数据整理—个案等级排序
34.11文件级数据整理（一）
34.12文件级数据整理（二）
34.13描述统计
34.14如何用SPSS分析出数据报告
34.15练习
34.1SPSS简单介绍及基本过程
34.2SPSS运行方式和窗口类型
34.3SPSS获取数据的方式
34.4变量的测量尺度及属性
34.5变量类型及输入调查问卷
34.6数据录入、文件导出
34.7变量级数据整理—compute&automatic recode
34.8变量级数据整理—recode
34.9变量级数据整理—可视化箱
第35讲 市场研究的基础知识
35.10定量研究：CLT和CATI
35.11定量研究：邮寄调查和在线调查
35.12定量研究的执行流程
35.13问卷设计流程及案例讲解
35.14两种定性调查方式对比及定性研究核心目标
35.15定性研究要解决的问题
35.16定性研究执行流程、大纲设计原则及课后作业
35.1市场研究的定义与角色
35.2市场研究在营销中的价值
35.3市场研究的使用者
35.4市场研究的内容及公司构成
35.5市场研究的主要项目类型及方案核心内容
35.6市场调查的基本流程
35.7了解需求及两个案例
35.8市场研究的两种调查方式
35.9定量研究：入户访问与街头拦截
第36讲 市场研究的营销应用
36.10品牌满足消费者不同诉求及量化品牌形象因素
36.11品牌沟通及创造长期品牌建设效果
36.12广告测试的市场研究体系及具体评估指标
36.13广告评估的关键指标、诊断模型及投放效果评估
36.14广告知晓、信息传递、品牌态度及行为影响
36.15诊断广告投放问题及媒体投放评估
36.1市场研究的方向及内容
36.2案例引入、了解市场与观察痛点
36.3全面评估需求程度与描述市场机会
36.4从机会到洞察
36.5消费者洞察及需求挖掘
36.6获取洞察、产生工作坊及输出洞察
36.7产生创意的工作坊及产品创意到产品概念
36.8概念优化、筛选指标及测试结果对比
36.9品牌力的作用及衡量品牌力的指标
第37讲 客户关系与数据分析（上）
37.10数据的筛选和分析
37.11如何进行数据可视化
37.12制作RFM评分标准模型
37.13RFM打分
37.14如何进行客户分类
37.1概述及客户关系管理介绍
37.2客户关系与CRM数据
37.3CRM与RFM模型
37.4RFM模型8个分类
37.5方法与问题
37.6模型的使用
37.7使用与扩展
37.8RFM应用：零售案例介绍
37.9引用数据和数据表示
第38讲 客户关系与数据分析（下）
38.10答疑：肘部原理
38.11考虑更多的feature（一）
38.12考虑更多的feature（二）
38.13交叉销售，消费升级、降级，阶段分析
38.14答疑：学习建议及用户画像简述
38.1基于统计模型来分类RFM指标
38.2K-means
38.3Silhouette ****ysis on K-Means clustering
38.4图像中不同簇的讲解分析
38.5不同簇和中心点数据分析
38.6对比RFMScore分类
38.7Decision Tree on RFM
38.8Decision Tree Classifier
38.9Decision Tree与Logistics Regression的区别
第39讲 新业务开发及销售运营管理
39.10名单分组分配、转化及销售运营管理
39.11销售预测类型及方法（一）
39.12销售预测类型及方法（二）
39.1书籍推荐
39.2BD与潜在顾客
39.3需求与潜在顾客、目标顾客画像
39.4收集目标顾客信息渠道及确定数据来源
39.5收集数据、集客营销、内容营销及指标
39.6Case 1：Web Scraping using Power BI（一）
39.7Case 1：Web Scraping using Power BI（二）
39.8Case 2：Lead Scoring（一）
39.9Case 2：Lead Scoring（二）
第40讲 Growth Hacking
40.10Growth Hacking Tactics（一）
40.11LOPA与Airbnb
40.12Growth Hacking Tactics（二）
40.13Content marketing to grow your business
40.14Growth Technology（一）
40.15Growth Technology（二）
40.16Growth Hacking Case Study
40.1课程引入与Hotmail
40.2Growth Hacking的四个步骤与含义
40.3Marketing Funnel与Growth Hacking Focus
40.4Metrics
40.5KPI介绍（一）
40.6KPI介绍（二）
40.7应关注的有效渠道与目标用户
40.8Free&Paid Marketing Channels
40.9Product Features
第41讲 MySQL（上）
41.10创建表单
41.11案例讲解（一）
41.12案例讲解（二）
41.13案例讲解（三）
41.14案例讲解（四）
41.15Products aggreation（一）
41.16Products aggreation（二）
41.1MySQL下载及安装
41.2MySQL几个原则及覆盖范围
41.3数据文件、分析流程及存储格式
41.4数据库应用场景及存储、访问问题
41.5数据库的特点及关系型数据库
41.6数据表单
41.7怎么使用数据库及SQL
41.8KFC订单及语句介绍
41.9Schema与Create database
第42讲 MySQL（下）
42.10举例：HR subquery（一）
42.11举例：HR subquery（二）
42.12举例：HR subquery（三）
42.13窗函数（一）
42.14窗函数（二）
42.15窗函数（三）
42.16窗函数及课程总结
42.1课程回顾
42.2Aggregate Functions、约束及多张表
42.3创建表单的代码实现
42.4JOIN与Concat
42.5JOIN：员工信息及部门编码
42.6多张表单JOIN：查询员工信息
42.7基于工资分类工资等级
42.8Write a query
42.9On与Using
第43讲 NoSQL database与Power BI
43.10大数据的分析
43.11云计算与大数据（一）
43.12云计算与大数据（二）
43.13SQL over Big Data
43.14案例分析
43.15Power BI 案例分析（一）
43.16Power BI 案例分析（二）
43.17Power BI 简单介绍
43.18Power BI 案例分析（三）
43.1课程回顾
43.2Common table expression（一）
43.3Common table expression（二）
43.4Common table expression（三）
43.5递归（一）
43.6递归（二）
43.7递归（三）
43.8大数据背景引入
43.9大数据的特点与业务起源
第44讲 E-commerce（上）
44.10描述products、orders、order_product table
44.11data exploring ****ytics & insite
44.12描述产品—订单
44.13产品再订购
44.14产品中的相关性（一）
44.15产品中的相关性（二）
44.1List of Contents
44.2Questions
44.3什么是Ecommerce（电子商务）及发展历史
44.4电子商务的法律条文及类型
44.5如何使用及运作电子商务
44.6供应链管理、网站及市场战略
44.7设计用户体验地图
44.8Marketing Tactics及SQL实现
44.9描述department tables
45.10Data Analytics Ecommerce
第45讲 E-Commerce（下）
45.11Important Metrics & KPIs（一）
45.12Important Metrics & KPIs（二）
45.13Digital Marketing Analytics Full Cycle
45.14Build Customer Profile
45.15Business Analytics举例回顾
45.1课程回顾与dropshipping
45.2Dropshipping Model
45.3Dropshipping business
45.4Ecommerce Technology
45.5Ecommerce Site SEO（一）
45.6Ecommerce Site SEO（二）
45.7Ecommerce Site SEO（三）
45.8CRM客户关系管理
45.9Benefits of Ecommerce CRM
第46讲 Gaming Analytics（上）
46.10游戏产业变现方式
46.11Gaming Demo Case 1（一）
46.12Gaming Demo Case 1（二）
46.13Gaming Demo Case 1（三）
46.1Introduction to Gaming Industry（一）
46.2Introduction to Gaming Industry（二）
46.3游戏客户市场相关数据
46.4按游戏过程的市场划分（一）
46.5按游戏过程的市场划分（二）
46.6Game Release Operation cycle（一）
46.7Game Release Operation cycle（二）
46.8游戏产业与其他产业区别及其特点（一）
46.9游戏产业与其他产业区别及其特点（二）
第47讲 Gaming Analytics（下）
47.10Referral Coupon Analytics及模拟面试问题
47.11Experience-Metrics及Understand Chum
47.12Game Experience及Funnel、Cohort Analysis
47.13Job&Career in Gaming Industry
47.14Gaming Demo Case 1（一）
47.15Gaming Demo Case 1（二）
47.1课程回顾
47.2DS-BA work by Function Areas（一）
47.3DS-BA work by Function Areas（二）
47.4DS-BA work by Function Areas（三）
47.5DS-BA work by Period（一）
47.6DS-BA work by Period（二）
47.7Common Framework与Growth-Metrics
47.8Growth-Metrics
47.9Growth-Ads Optimization
第48讲 食品感官评定及感觉现象概述
48.10感觉的基本规律（二）
48.11感觉的认知与表达
48.12总结
48.1食品感官科学现状及大纲
48.2食品感官理论的背景
48.3理化分析的辅助（一）
48.4理化分析的辅助（二）
48.5感觉的定义和分类（一）
48.6感觉的定义和分类（二）
48.7联觉现象
48.8感觉的阈值及基本规律
48.9感觉的基本规律（一）
第49讲 感官感觉基本类型（上）
49.10嗅觉的生理特点
49.11嗅觉生理涉及的概念
49.12嗅觉的心理特点（一）
49.13嗅觉的心理特点（二）
49.1视觉的生理特点（一）
49.2视觉的生理特点（二）
49.3视觉的生理特点（三）
49.4视觉的心理特点（一）
49.5视觉的心理特点（二）
49.6食品的视觉特性
49.7听觉的生理特点（一）
49.8听觉的生理特点（二）
49.9听觉的心理特点
第50讲 感官感觉基本类型（下）
50.1味觉的生理特点（一）
50.2味觉的生理特点（二）
50.3基本味（一）
50.4基本味（二）
50.5影响味觉的因素
50.6味觉的心理特点
50.7触觉的生理特点（一）
50.8触觉的生理特点（二）
50.9触觉的心理特点
第51讲 食品感官评定条件
51.1食品感官及鉴评人员类型（一）
51.2食品感官及鉴评人员类型（二）
51.3食品感官及鉴评人员类型（三）
51.4感官鉴评人员的筛选
51.5感官鉴评人员的训练
51.6食品感官鉴评室设置及试验区环境条件
51.7样本制备的要求
51.8影响样本制备和呈送的外部因素及食品感官鉴评的组织和管理
第52讲 食品感官评定常规统计方法
52.10Friedman检定法、Page法及方差分析法（二）
52.11分类试验法
52.12描述分析法：简单描述法与定量描述法
52.1差异识别法概述
52.2两点试验法
52.3一-二点试验法
52.4“A”与“非A”试验法
52.5五中取二试验法
52.6选择试验法
52.7差异标度法：顺位试验法
52.8顺位试验法与Kramer检定法
52.9Friedman检定法、Page法及方差分析法（一）
第53讲 AB Testing（上）
53.10应该如何选择指标
53.11Experiment Design与Quiz
53.12Quiz解答
53.13确定样本数量
53.14Quiz（二）
53.15如何确定A-B Testing运行周期
53.16确定目标群体
53.1什么是A-B Testing
53.2A-B Testing案例
53.3A-B Testing应用与局限
53.4Quiz（一）
53.5A-B Testing、Multivariate Testing与A-A Testing
53.6伯努利分布、零假设与显著性
53.7A-B Testing流程
53.8回顾商业漏斗模型
53.9常见的互联网分析指标
第54讲 AB Testing（下）
54.10Create Variation（二）
54.11Create Variation（三）
54.12Run Experiment
54.13Sample Size Sanity Check
54.14Quiz 1：A-B Testing Calculator
54.15Quiz 2
54.16Sanity Check
54.17Master A-B Testing Interviews
54.1课程回顾及如何分配目标人群
54.2实验运行
54.3分析实验结果
54.4Case study：DA-SHU-JU.com
54.5Review Business Funnel
54.6Review Business Funnel及Define Metrics
54.7Design Experiment（一）
54.8Design Experiment（二）
54.9Create Variation（一）
第55讲 Capstone（上）
55.10从订单角度分析数据
55.11从产品与用户角度分析数据
55.12基于产品的数据探索（一）
55.13基于产品的数据探索（二）
55.14基于用户的数据探索（一）
55.15基于用户的数据探索（二）
55.1课程总回顾—商业数据分析流程
55.2课程总回顾—所需技能、类型方法及工具
55.3零售“大作业”：时尚电商
55.4零售机器模式与cohort分析
55.5数据导入与数据脱敏介绍
55.6查看并了解数据信息
55.7SPU与SKU概念解释
55.8分析订单及支付流程
55.9多角度分析数据
第56讲 Capstone（下）
56.10评分矩阵、数据收集与答疑：留存
56.11推荐介绍：基于距离
56.12推荐系统与Co-Current Matrix
56.13聚类推荐KNN、协同过滤与关联分析
56.14Apriori algorithm
56.15课程答疑与图书推荐
56.16推荐网站：kaggle
56.1基于顾客的数据探索
56.2Place，Web Traffic，DAU与数据埋点
56.3LTV，CAC及CLV
56.4如何计算lifetime value及用户留存
56.5Cohort Analysis、群体分析或分组分析（一）
56.6Cohort Analysis、群体分析或分组分析（二）
56.7Cohort Analysis、群体分析或分组分析（三）
56.8Product Performance与RFM
56.9推荐系统、场景与协同过滤
课件
1-3讲 商业数据分析综述及Excel Basic
12讲 网络数据获取
13-15讲 概率论基本概念；随机变量及其分布（上+下）
16-17讲 随机变量的数字特征；多维随机变量
18讲 数理统计及SPSS应用
19讲 Python Numpy，Pandas
20讲 Matplotlib, Seaborn
21讲 Excel数据透视表
22讲 数据可视化
23讲 数据仪表盘Excel Dashboard
24讲 商业流程综述Business Process Overview
25讲 Marketing Analytics
26讲 市场推广分析Marketing Analytics
27讲 Best practice in data processing
28讲 Machine Learning
29讲 Linear Regression
30讲 Logistics Regression
31讲 分类算法&聚类算法
32讲 顾客体验 Customer Experience
33讲 定价Pricing
34讲 SPSS与问卷分析
35讲 市场研究的基础知识
36讲 市场营销的研究应用
37讲 客户关系与数据分析（上）
38讲 客户关系与数据分析（下）
39讲 新业务开发及销售运营管理
4-7讲 Excel Basic；分类汇总、函数与公式；Vlookup；商务智能
40讲 Growth hacking
41讲 MySQL（上）
42讲 MySQL（下）
43讲 NoSQL Database与Power BI
44讲 E-commerce（上）
45讲 E-commerce（下）
46讲 Gaming Analytics（上）
47讲 Gaming Analytics（下）
48讲 食品感官评定及感觉现象概述
49讲 感官感觉基本类型（上）
50讲 感官感觉基本类型（下）
51讲 食品感官评定条件
52讲 食品感官评定常规统计方法
53讲 A_B Testing（上）
54讲 A_B Testing（下）
55讲 Capstone（上）
56讲 Capstone（下）
8-11讲 Python基础上+中+下及进阶和面向对象
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