【三节课】互联网业务数据分析实战!

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【三节课】互联网业务数据分析实战!【三节课】互联网业务数据分析实战!

课程大纲:

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「Rawgraph」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)

5.【学员福利】一份 30+ 事件和 200+ 属性的金融领域 DRD 模板

数据分析能力——晋升高阶岗位的秘密武器

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