数据分析理论+实战（产品、运营必修课）-网易公开课

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数据分析理论+实战（产品、运营必修课）(6)（上）

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[1] 01.课程介绍（上）

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07:22

01.课程介绍（上）

[2] 01.课程介绍（下）

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07:23

01.课程介绍（下）

[3] 02.如何运用数据指导业务？（上）

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06:43

02.如何运用数据指导业务？（上）

[4] 02.如何运用数据指导业务？（下）

823播放

06:49

02.如何运用数据指导业务？（下）

[5] 03.这门课能解决什么问题？

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06:54

03.这门课能解决什么问题？

[6] 01 概述：指标建模

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09:33

01 概述：指标建模

[7] 02 认识常见的数据指标（上）

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06:47

02 认识常见的数据指标（上）

[8] 02 认识常见的数据指标（下）

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06:45

02 认识常见的数据指标（下）

[9] 数据分析理论+实战（产品、运营必修...

1149播放

待播放

数据分析理论+实战（产品、运营必修课）(6)（上）

[10] 数据分析理论+实战（产品、运营必修...

713播放

13:38

数据分析理论+实战（产品、运营必修课）(6)（下）

[11] 04 1.2 如何定义新增？（上）

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05:08

04 1.2 如何定义新增？（上）

[12] 04 1.2 如何定义新增？（下）

982播放

05:09

04 1.2 如何定义新增？（下）

[13] 05 1.3 如何理解留存？（上...

913播放

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05 1.3 如何理解留存？（上）

[14] 05 1.3 如何理解留存？（下...

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05 1.3 如何理解留存？（下）

[15] 07 2.1 PV、UV、转化率、...

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05:52

07 2.1 PV、UV、转化率、访问深度（上）

[16] 07 2.1 PV、UV、转化率、...

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05:52

07 2.1 PV、UV、转化率、访问深度（下）

[17] 08 2.2 访问时长

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06:19

08 2.2 访问时长

[18] 09 2.3 弹出率（Bounc...

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06:13

09 2.3 弹出率（Bounce Rate）

[19] 10 3 业务相关的数据指标

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10 3 业务相关的数据指标

[20] 11 小结：没有绝对的对错，只求彼...

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01:35

11 小结：没有绝对的对错，只求彼此的认同

[21] 01 Step 1 拆解业务模块

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08:29

01 Step 1 拆解业务模块

[22] 02 收起 Step 2 判断模...

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06:10

02 收起 Step 2 判断模块类型

[23] 03.Step 3 根据模块类型，...

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03.Step 3 根据模块类型，选取数据指标（上）

[24] 03.Step 3 根据模块类型，...

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03.Step 3 根据模块类型，选取数据指标（下）

[25] 04 案例：iMoney 数据指标...

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02:25

04 案例：iMoney 数据指标选取

[26] 05.案例：闲鱼数据指标选取

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03:43

05.案例：闲鱼数据指标选取

[27] 06.案例：土巴兔（早期）数据指标...

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09:52

06.案例：土巴兔（早期）数据指标选取

[28] 数据分析理论+实战（产品、运营必修...

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04:15

数据分析理论+实战（产品、运营必修课）(07.总结)

[29] 02.概述：数据工具

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06:26

02.概述：数据工具

[30] 03.1 如何选择合适的数据工具

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03.1 如何选择合适的数据工具

[31] 04.1.1 根据业务核心划分

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08:10

04.1.1 根据业务核心划分

[32] 05.1.2 根据公司阶段划分（上...

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05.1.2 根据公司阶段划分（上）

[33] 05.1.2 根据公司阶段划分（下...

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06:57

05.1.2 根据公司阶段划分（下）

[34] 06.小结：根据业务需求，选择数据...

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01:41

06.小结：根据业务需求，选择数据工具

[35] 07.2 掌握常见的数据分析“套路...

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02:40

07.2 掌握常见的数据分析“套路”

[36] 08.2.1 计数统计：快速验证（...

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06:02

08.2.1 计数统计：快速验证（上）

[37] 08.2.1 计数统计：快速验证（...

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08.2.1 计数统计：快速验证（下）

[38] 09.2.2 流量导向：渠道依赖（...

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09.2.2 流量导向：渠道依赖（上）

[39] 09.2.2 流量导向：渠道依赖（...

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09.2.2 流量导向：渠道依赖（下）

[40] 10.2.3 内容导向：质量第一

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10.2.3 内容导向：质量第一

[41] 11.2.4 用户导向：用户为王

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11.2.4 用户导向：用户为王

[42] 12.2.5 业务导向：商业本质（...

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08:14

12.2.5 业务导向：商业本质（上）

[43] 12.2.5 业务导向：商业本质（...

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12.2.5 业务导向：商业本质（下）

[44] 13.小结：成为数据工具的主人

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03:35

13.小结：成为数据工具的主人

[45] 数据分析理论+实战（产品、运营必修...

617播放

03:14

数据分析理论+实战（产品、运营必修课）(14.总结)

[46] 02.导入文本文档

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01:41

02.导入文本文档

[47] 03.格式化—简单的分列

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03:13

03.格式化—简单的分列

[48] 04.格式化—复杂的分列（上）

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06:25

04.格式化—复杂的分列（上）

[49] 04.格式化—复杂的分列（下）

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04.格式化—复杂的分列（下）

[50] 05.数据清洗（筛选、排序、去重）

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05.数据清洗（筛选、排序、去重）

[51] 06.数据的二次处理（以留存为例）

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06.数据的二次处理（以留存为例）

[52] 07.快速呈现：数据透视表

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07.快速呈现：数据透视表

[53] 08.表不如图：Excel 常见图...

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08.表不如图：Excel 常见图表

[54] 09.数据可视化（Circle P...

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09.数据可视化（Circle Packing、Beeswarm）

[55] 10.数据可视化（借助高德地图进行...

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07:39

10.数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化)

[56] 11.5 个数据工具特色功能展示（...

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11.5 个数据工具特色功能展示（上）

[57] 11.5 个数据工具特色功能展示（...

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07:16

11.5 个数据工具特色功能展示（下）

[58] 02 概述：数据分析（上）

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05:11

02 概述：数据分析（上）

[59] 02 概述：数据分析（下）

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05:16

02 概述：数据分析（下）

[60] 03 如何进行对比分析？（上）

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03 如何进行对比分析？（上）

[61] 03 如何进行对比分析？（下）

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03 如何进行对比分析？（下）

[62] 04 如何进行多维度拆解？（上）

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04 如何进行多维度拆解？（上）

[63] 04 如何进行多维度拆解？（下）

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04 如何进行多维度拆解？（下）

[64] 05 【案例】数据涨跌异动如何处理...

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14:17

05 【案例】数据涨跌异动如何处理？（上）

[65] 05 【案例】数据涨跌异动如何处理...

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05 【案例】数据涨跌异动如何处理？（下）

[66] 06 漏斗观察的分析方法（上）

864播放

10:46

06 漏斗观察的分析方法（上）

[67] 06 漏斗观察的分析方法（下）

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06 漏斗观察的分析方法（下）

[68] 07 【案例】如何评估渠道质量，确...

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05:53

07 【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？（上）

[69] 07 【案例】如何评估渠道质量，确...

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05:57

07 【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？（下）

[70] 08 分布分析的方法

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06:42

08 分布分析的方法

[71] 09 用户留存的分析方法

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09:04

09 用户留存的分析方法

[72] 10 【案例】功能内容上线后，如何...

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09:38

10 【案例】功能内容上线后，如何评估？（上）

[73] 10 【案例】功能内容上线后，如何...

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09:35

10 【案例】功能内容上线后，如何评估？（下）

[74] 01用户画像的分析方法（上）

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01用户画像的分析方法（上）

[75] 01用户画像的分析方法（下）

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12:51

01用户画像的分析方法（下）

[76] 02【案例】如何高质量拉新？（上）

942播放

06:44

02【案例】如何高质量拉新？（上）

[77] 02【案例】如何高质量拉新？（下）

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06:47

02【案例】如何高质量拉新？（下）

[78] 03 如何进行归因查找（上）

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09:11

03 如何进行归因查找（上）

[79] 03 如何进行归因查找（下）

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09:08

03 如何进行归因查找（下）

[80] 04 【案例】如何精准运营推送？（...

895播放

11:00

04 【案例】如何精准运营推送？（上）

[81] 04 【案例】如何精准运营推送？（...

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11:05

04 【案例】如何精准运营推送？（下）

[82] 05 路径挖掘的分析方法

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08:31

05 路径挖掘的分析方法

[83] 06 行为序列的分析方法

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06:12

06 行为序列的分析方法

[84] 07 【案例】如何辅助产品设计？

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08:27

07 【案例】如何辅助产品设计？

[85] 08 【案例】羊毛党盛行，如何查出...

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11:55

08 【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？（上）

[86] 08 【案例】羊毛党盛行，如何查出...

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11:58

08 【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？（下）

[87] 09总结：回归业务的数据分析（上）

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05:27

09总结：回归业务的数据分析（上）

[88] 09总结：回归业务的数据分析（下）

893播放

05:28

09总结：回归业务的数据分析（下）

[89] 1概述：数据采集

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08:40

1概述：数据采集

[90] 2数据埋点与数据需求文档

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09:22

2数据埋点与数据需求文档

[91] 3 明确埋点需求（想清楚）（上）

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11:53

3 明确埋点需求（想清楚）（上）

[92] 3 明确埋点需求（想清楚）（中）

967播放

11:55

3 明确埋点需求（想清楚）（中）

[93] 3 明确埋点需求（想清楚）（下）

1149播放

11:52

3 明确埋点需求（想清楚）（下）

[94] 4 形成需求文档（讲明白）（上）

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06:53

4 形成需求文档（讲明白）（上）

[95] 4 形成需求文档（讲明白）（下）

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06:54

4 形成需求文档（讲明白）（下）

[96] 5数据采集实战（上）

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14:08

5数据采集实战（上）

[97] 5数据采集实战（下）

645播放

14:06

5数据采集实战（下）

[98] 6其他类型的数据采集方法（上）

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07:41

6其他类型的数据采集方法（上）

[99] 6其他类型的数据采集方法（下）

760播放

07:43

6其他类型的数据采集方法（下）

[100] 7总结：数据采集

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05:16

7总结：数据采集