班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。 |
上课时间和地点 |
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
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质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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第一章「指标建模」基础篇——重新认识常见的业务数据指标
1、详解「用户数据指标」:DAU、MAU、新增、留存、渠道来源等
2、详解「行为数据指标」:PV、UV、转化率、访问时长、访问深度、弹出率等
3、详解「业务数据指标」:GMV、ARPU、付费人数、付费率、付费频次等
第二章「指标建模」进阶篇——结合实际业务搭建数据指标体系
1. 「工具类业务」的数据指标体系搭建(案例:App Store)
2. 「内容浏览类业务」的数据指标体系搭建(案例:微信看一看)
3. 「交易类业务」的数据指标体系搭建(案例:知乎 Live)
4. 「社区类业务」的数据指标体系搭建(案例:脉脉职言)
第三章「观测数据」工具篇——带你快速上手常见的 5 类数据工具
1. 「计数统计型工具」:初创期产品,快速验证模式(案例:脚本代码)
2. 「流量导向型工具」:强流量依赖型产品,细分流量分析(案例:GA)
3. 「内容导向型工具」:媒体/ 视频网站等产品,展现内容质量(案例:百度统计)
4. 「用户导向型工具」:大体量用户的产品,观测用户行为轨迹(案例:Mixpanel)
5. 「业务导向型工具」:复杂业务,衡量业务健康度(案例:神策数据)
第四章「观测数据」技巧篇——快速掌握数据处理的 6 个实用技巧
1. 用「Excel 清洗数据」进行分析前,高效处理 “脏数据”
2. 用「Excel 函数」批量查询、匹配数据
3. 用「Excel 数据透视表」按业务需求筛选、展示数据
4. 用「Excel 常见图表」直观呈现数据趋势、对比和组成
5. 用「Rawgragh」实现 Circle Packing/ Beeswarm 等可视化效果
6. 用「高德地图API」实现地理位置可视化
第五章「数据分析」基础篇——应对 3 种常见业务问题的数据分析方法
1. 数据涨跌异动怎么办?
2. 如何评估渠道质量,确定投放的优先级?
3. 一个功能/内容上线后,如何评估其长短期价值?
第六章「数据分析」进阶篇——应对 4 种复杂业务问题的数据分析方法
1. 如何通过典型用户挖掘,实现高质量拉新?
2. 如何通过用户标签,实现精准运营推送?
3. 如何通过用户画像,辅助产品决策?
4. 如何通过用户特征筛选,揪出羊毛党?
第七章「数据实战」采集篇——4 类常见业务场景下的数据采集方法
1. 自有平台数据埋点:适合大部分主流业务场景(案例:Feed 流产品埋点)
2. 全埋点/ 无埋点技术:适合分析需求简单的业务场景(案例:神策数据)
3. 线下数据的采集:适合线上线下结合的业务场景(案例:无人货架)
4. 竞品数据的采集:适合竞品调研、跟踪的场景(案例:Bilibili)
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