数据分析实战训练营

课程系统讲解数据与业务融合通过分析解决效率问题,通过数据化思维要点、分析方法结合多个真实案例各种产品进行针对性分析,对于精细化数据运营中必须掌握的分析工具和构建场景化增长模型及精细化运营分析等方式。

目标

1、学员可以用数据化思维来全面的、整体的评估

2、梳理清楚四大思维的核心逻辑

3、通过七种方式结合案例进行数据分析

4、对于精细化数据运营有哪些分析工具

5、增长模型的理解与运营

课程时长

2天(12H)

一、数据化思维的4大要点

1.用上帝视角来思考

1.1你是否也有这几种感觉:

v为什么知乎用户都是年薪百万?

v为什么我的朋友都是高学历高收入?

v为什么总是那些人参加我的营销活动?

1.2小心你犯了两个错误!

v维度偏差

v幸存者偏差

1.3数据化思维第1点:全面的、整体的评估

1.4全面意味着多样性多维度

v打破数据孤岛

v全面分析业务

v线上线下打通

2.窥一斑而知全豹

2.1数据越大,样本越重要

2.2数据化思维第2点:快速掌握样本分析,为什么样本可以反映总体

2.3如何选择样本?

3.万事均有可能

3.1大数据看来,你即是男生,同时也是女生

3.2数据化思维第3点:精确的衡量可能性(可信范围和误差)

3.3增长的魔法数字就是三个字母的概率公式

4.未来就在眼前:趋势预测

4.1又是一年规划时,还能继续拍脑袋?

4.22020年KPI怎么做的?趋势线、平均值、YoY、趋势一致

4.3数据化思维第4点:准确预测未来

5.四大思维的核心逻辑

二、数据分析方法:七武器

1.数据分析七武器的整体框架和逻辑

2.七武器1:整体分析/描述性统计

案例:渠道获客对比分析

3.七武器2:从变化中寻找突破口/评估变化

案例:注册用户增长分析

4.七武器3:全面考察,下钻分析/多维分析

案例:某产品APP的指标体系和维度体系

案例:哪个版本的用户对DAU贡献最大?

案例:哪些功能板块对DAU贡献较大?

6.七武器5:避免偏颇/交叉分析

案例:某产品用户画像分析

案例:如何进行KPI的预测

三、数据分析”七武器“的应用场景

1.指标运营分析

1.1典型场景:老板问你DAU涨了5%是否正常?你如何回答

1.2典型场景:老板问你10月经营情况相比9月如何?你如何回答

1.3典型场景:老板问你2019年双11效果如何?你如何回答

1.4典型场景:老板问你淘宝上买东西的人多还是看直播的人多?你如何回答

2.问题归因

2.1典型场景:老板问你这次营销活动做的好,原因是什么?你如何回答

2.2典型场景:老板问你用户流失有点快,原因是什么?你如何回答

3.趋势预测

3.1典型场景:老板问你2020年我们的KPI可以做到多少?你如何回答

3.2典型场景:老板问你2020年双11的预计规模?你如何回答

1.用户画像

1.1用户画像的应用场景

1.2用户画像分群的核心逻辑

1.3用户画像落地的形态

1.4常用的用户画像分群方法

案例:某产品用户画像演进以及应用模式

2.A/B测试

2.1A/B测试快速回顾

2.2如何确定样本量的大小?

2.3如何让A/B的样本保持一致和均匀?

案例:某信息流产品推荐策略的A/B全流程

3.漏斗分析

3.1漏斗分析的核心概念

3.2漏斗分析的初阶和高阶玩法

3.3作为营销工具,应该如何玩转漏斗分析

3.4如何建设站内和站外的全流程漏斗分析

案例:某产品如何深度应用漏斗分析来挖掘营销机会点的?

五、增长和分析

1.场景化增长模型

1.1增长背后的核心概念和逻辑

v魔法数字

v经营,不是运营

1.2两个增长模型详解(3A3R模型、场景化增长模型)

1.3每个指标后面都是商业模式和经营策略

案例:某APP从1.0到4.0的增长体系

2.如何构建场景化增长模型

2.1如何发现场景

–常见:用户画像、获客渠道、

–高级:流量入口、合并相似业务、服务脱落点

2.1场景化模型的两个重要概念

–场景是相互连接的

–场景是跨界连接服务

–场景是闭环的

3.精细化运营

3.1什么是精细化运营?(用户精细化、业务精细化、营销精细化)

THE END
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19.Python数据分析入门实战Python本训练营中,我们将学习怎么样使用 Python 进行数据分析。课程将从数据分析基础开始,一步步深入讲解。从 Python 的基础用法到数据分析的各种算法,并结合各种实例,讲解数据分析过程中的方方面面。 课程内容将分为以下四个部分: 第一部分:介绍了 Python 基本用法以及几个重要的数据分析包如 NumPy 和 Pandas。 第二部分https://www.shiyanlou.com/courses/764/
20.学习数据分析之SPSS数据分组案例腾讯云开发者社区今天继续分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据。 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图: https://cloud.tencent.com/developer/article/1101887
21.?一场为期1天半的校企联合训练营!专业打造深刻的数据洞见与在这场为期一天半的训练营中,学生们由企业导师带领,直接接触企业专家和实际工作环境,现场与企业老师共同研究课题,深入了解了数据科学的前沿技术和应用,在实践中锻炼自己的数据分析和处理能力、团队协作能力,为今后的职业发展迈出坚实的一步。11月15日至16日,西安欧亚学院数据科学学院携手多家企业在西安欧亚学院北A120共https://jrxy.eurasia.edu/info/1062/6268.htm
22.PowerBI数据分析与可视化实战此训练营课程主要培训数据分析与数据呈现的Power BI软件应用技能,培养满足企业岗位需要的数据分析与可视化思维,为后续培养良好的数据处理、数据建模分析、数据可视化能力打下坚实的基础。 课程目的: 掌握Power BI多工作表、工作簿数据动态汇总。 掌握Power BI数据清洗、分析、建模的方法,常用函数应用。 http://www.zqlpx.com/pxCourse/qypx157067-k231219205933.html
23.数据分析Tableau进行可视化数据分析-Tableau进行可视化 在当前的数据可视化市场中,软件大体可分为两大类:首先是“拖拉拽”式菜单软件,如Excel、Tableau和PowerBI等;其次是编程类软件,例如R语言、Python、SAS以及Echarts等。今天,我们将重点探讨Tableau这一可视化工具。 Tableau已成为众多企业除Excel外的首选可视化工具,这得益于其诸多优势。其一,https://www.yoojia.com/ask/17-14341485643670470041.html
24.景点数据爬取,实现数据可视化51CTO博客③ 项目源码(四五十个有趣且经典的练手项目及源码) ④ Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频(适合小白学习) ⑤ Python学习路线图(告别不入流的学习) ⑥ Python为期两天的爬虫训练营直播权限 All done~完整源代码+干货详见个人简介或者私信获取相关文件。。https://blog.51cto.com/u_15127579/3260593