1、掌握数据分析的基本原理和核心流程，能够独立设计并实施数据分析方案

2、理解行业常用的数据分析指标和模型，具备利用数据分析驱动业务发展的能力

3、培养数据敏感度，能够有效利用数据指导产品设计和优化

4、提升数据处理与分析的实操技能，为面向数据的岗位做好职业准备

• 中小企业的决策常态

• 中小企业的的数据困顿

• 数据分析的目的

• 是什么支撑产品设计

• 是什么在支撑产品运营

• 是什么在支撑产品迭代

• 企业想要的数据分析师

• 什么是数据

• 什么是分析

• 思维方式的更迭

• 数据服务于产品

• 数据驱动产品优化

• 解决方案的梯度

• DMAIC的概念

• DMAIC的流程展开

• 数据分析的场景

• 数据分析师的能力模型

• 依据时间维度

• 依据综合维度

• 对比分析法

• 分类分析法

• 相关分析法

• 分布分析法

• 产品运营类指标

• 产品会员类指标

• 本类控制指标

• 收益控制类指标

• 用户行为分析

• 产品分析

• 需求分析

• 用户画像分析

• 垂直行业指标解析

• 常用分析方法落地

• 需求分析案例说明

• 分析思路参考

• 垂直行业指标解析

• 常用分析方法落地

• 需求分析案例说明

• 分析思路参考

• 垂直行业指标解析

• 常用分析方法落地

• 需求分析案例说明

• 分析思路参考

• 垂直行业指标解析

• 常用分析方法落地

• 需求分析案例说明

• 分析思路参考

• 垂直行业指标解析

• 常用分析方法落地

• 需求分析案例说明

• 分析思路参考

• App 功能留存分析（AB Test）：分析App更新功能对用户留存的影响。

• 用户留存率下降分析：用户流失分析，细分新老用户的不同流失原因。

• 抖音活跃时长分析：分析抖音用户活跃时长下降的原因。

• 新老用户流失分析：新老用户流失的原因及防止流失的措施。

• 游戏销售额分析：分析游戏月销售额下降的原因。

• 网站销售额下降考量：分析网站销售额下降的原因。

• 如何提高收益？：通过单价和销售量优化收益。

• 如何获得最大收益：通过广告数量优化收益。

• GMV 升了 20%怎么分析？：分析GMV提升的具体原因。

• 网易云日推指标分析：设计指标衡量网易云音乐日推功能的效果。

• APP 收入分析：分析App充值收入短期内大幅波动的原因。

• APP 渠道预警：对App激活量来源渠道的异常波动进行预警。

• APP 专题分析：分析新用户选择兴趣标签的功能。

• 维度分析：从用户角度分析《庆余年》的弹幕数据。

• 如何根据游戏测试数据制作一份 PPT？：分析游戏用户行为并制作PPT。

• 促销活动评估分析：设计分析框架评估促销活动。

• 分析采购策略：分析不同采购策略的优缺点。

• 促销活动评估分析：从商业模式的角度分析卖房中介业

1、深入了解数据分析行业的就业形势和岗位需求

2、掌握数据分析岗位的简历编写和优化技巧

3、熟悉面试流程和高频问题的应对策略

4、理解数据分析在不同行业的实际应用

5、制定明确的职业发展规划,提升长期竞争力

• 1.1.1 数据分析的定义和价值

• 1.1.2 行业发展趋势与前景

• 1.1.3 国内外就业市场分析

• 1.2.1 数据分析师、数据科学家、数据工程师等岗位职责

• 1.2.2 岗位技能要求与能力模型

• 1.2.3 职业发展路径与晋升空间

• 7.1.1 了解公司文化与团队

• 7.1.2 学习企业使用的工具与流程

• 7.1.3 心态调整与角色转变

• 7.2.1 工作习惯与效率提升

• 7.2.2 团队协作与沟通技巧

• 7.2.3 持续学习与自我提升

1、熟练掌握淘宝天猫、京东、抖音等主流电商平台的数据分析工具的使用方法

2、理解并应用电商行业的关键数据指标和分析方法

3、能够独立完成电商平台的数据采集、分析、解读和报告撰写

4、提升业务洞察力，为电商运营提供数据驱动的决策支持

5、为电商数据分析岗位做好全面准备，加速职业发展

• 1.1.1 电商行业的发展历程

• 1.1.2 新零售与电商生态

• 1.1.3 电商数据分析的价值与意义

• 1.2.1 岗位职责与技能要求

• 1.2.2 职业发展路径

• 1.2.3 行业前景与机会

• 2.1.1 生意参谋的功能模块介绍

• 2.1.2 关键数据指标解读与应用

• 2.1.3 市场洞察与竞品分析

• 2.2.1 千牛的基础操作与界面介绍

• 2.2.2 订单管理与客户服务

• 2.2.3 数据实时监控与预警设置

• 3.1.1 京东商智的核心功能

• 3.1.2 商品与店铺数据分析

• 3.1.3 用户行为与偏好洞察

• 3.2.1 市场趋势与竞品监测

• 3.2.2 精准营销与推广策略

• 3.2.3 数据报告的生成与解读

• 4.1.1 抖音罗盘的数据指标体系

• 4.1.2 内容效果与用户互动分析

• 4.1.3 提升视频推荐与曝光策略

• 4.2.1 直播数据监控与分析

• 4.2.2 直播间用户画像与消费行为

• 4.2.3 直播运营优化与转化提升

• 5.1.1 项目背景与目标设定

• 5.1.2 数据分析全过程实践

• 5.1.3 结果汇报与建议落地

• 5.2.1 案例一：某品牌销量提升策略

• 5.2.2 案例二：用户留存与活跃度提升

• 5.2.3 案例三：多平台数据融合分析

1、掌握ETL基础知识：理解ETL的核心流程与工具的实际应用，能够独立完成数据抽取、清洗、转换与加载。

2、熟悉数据仓库设计与建模：了解数据仓库的基本架构与设计方法，熟悉多维数据建模（星型与雪花模型）。

3、提升数据查询与处理能力：掌握复杂SQL编写及优化技巧，提高数据提取与分析的效率。

4、应对实际工作场景：通过实战案例练习，学会在多源数据整合和仓库环境中完成数据分析任务。

5、增强职业竞争力：通过本课程的学习，全面掌握数据分析链条的关键技术，满足企业对复合型数据人才的需求。

• 1.1 什么是ETL：ETL的作用与数据链条中的位置

• 1.2 数据抽取：常见数据源（数据库、API、文件）的采集方法

• 1.3 数据清洗：处理缺失值、去重、格式标准化等

• 1.4 数据转换与加载：数据格式转换、数据整合与入仓方法

• 实战案例：模拟多数据源（CSV、MySQL、API）ETL流程

1、掌握深度学习基础知识：了解深度学习的核心原理和常用算法，为后续应用打下坚实基础。

2、理解深度学习与数据分析的结合点：掌握如何将深度学习技术融入数据分析流程，解决复杂预测任务。

3、拓展数据处理场景：学习处理文本、图像等非结构化数据的基本方法，为分析提供更广的视角。

4、熟悉深度学习框架与工具：掌握如TensorFlow、PyTorch等主流框架的基本使用，快速构建简单模型。

5、应用于真实业务场景：通过案例分析和项目实战，解决如用户行为预测、个性化推荐、情感分析等实际问题。

6、提升职业竞争力：具备AI时代必备的智能分析能力，拓宽职业发展路径。

• 1.1 人工智能的发展与趋势

• 1.2 深度学习在数据分析中的应用场景

• 1.3 深度学习基础概念：神经网络、激活函数、损失函数

• 1.4 深度学习的核心技术：监督学习与无监督学习

• 实战案例：深度学习模型如何改进销售预测

• 2.1 常见深度学习算法：回归、分类、聚类

• 2.2 深度学习框架概述：TensorFlow与PyTorch对比

• 2.3 深度学习模型构建流程：数据准备、模型训练与评估

• 2.4 模型优化技巧：学习率调整、过拟合处理

• 实战案例：构建基于深度学习的客户流失预测模型

• 3.1.1 自然语言处理（NLP）基础：词向量与文本分类

• 3.1.2 情感分析模型构建：基于BERT的情感识别

• 实战案例：客户评论的情感分析与满意度预测

• 3.2.1 图像分类基础：卷积神经网络（CNN）原理

• 3.2.2 数据增强与迁移学习：提高模型表现

• 实战案例：商品图像分类模型的设计与优化

• 4.1 时间序列分析：基于LSTM的销售预测

• 4.2 个性化推荐系统：协同过滤与深度学习结合

• 4.3 数据分析驱动的智能决策支持

• 实战案例：多平台数据整合后的智能推荐系统

• 数据采集与清洗

• 构建基于深度学习的预测模型

• 数据可视化与业务洞察总结

• 最终成果：生成完整的智能化数据分析报告，指导业务决策。

1、掌握行业数据分析技能：通过十大行业的真实数据分析案例，学员将学会如何在不同业务场景中运用数据分析方法，理解行业数据的结构与特点，提升行业数据解读与分析能力。

2、提升数据驱动决策的能力：学员将深入学习如何通过数据支持商业决策，提升行业洞察力和业务决策的精准性，帮助企业在复杂的市场环境中做出更合理的战略调整。

3、培养跨行业数据分析思维：课程将帮助学员跨行业整合数据分析知识，理解各行业中的共性和差异，提升解决跨行业问题的综合能力，满足企业对复合型数据分析人才的需求。

4、实际问题解决与业务优化：通过十大行业的实战项目，学员将学会如何从数据中提取有价值的信息，解决实际业务中的问题，并提出切实可行的优化方案，提升工作中的实践操作能力。

5、提升工具应用能力：学员将熟练掌握数据分析工具（如Excel、Python、Tableau等）在不同业务场景中的应用，能够高效地进行数据整理、分析与可视化展示。

本项目通过对健康食品销售数据的深度分析，结合生活方式教育对消费行为的影响，探索健康食品行业的市场趋势与销售策略。学员将学习如何利用数据分析工具，如Excel和Python，提取销售数据、分析消费者购买习惯及偏好，并进一步优化销售策略，提升市场竞争力。项目涵盖了数据挖掘、消费者行为分析和市场趋势预测等关键环节，帮助学员更好地理解健康食品行业的动态与前景。

本项目旨在通过影刀RPA技术，实时监控淘宝电商平台的各项关键数据，帮助学员理解如何运用自动化数据抓取技术实时追踪市场变化。学员将学习如何设置RPA流程，收集销售数据、库存数据、用户行为数据等，通过数据分析揭示影响销售业绩的潜在因素。项目还将介绍如何根据数据分析结果优化电商运营策略，提升销量和用户体验。

本项目分析借贷平台的用户行为和借贷数据，探索数据如何帮助金融行业优化业务流程和决策策略。学员将运用数据分析技术，识别出影响借贷平台业务的关键因素，如用户信用评分、借款金额、还款周期等。通过数据建模与预测，学员将学会如何制定更具针对性的营销策略和风险控制措施，提升金融平台的运营效率和盈利能力。

在这个项目中，学员将分析天猫平台的订单成交数据，研究消费者的购买模式与行为特征。通过数据挖掘技术，学员能够揭示潜在的市场趋势，分析促销活动的效果，制定精准的市场策略。项目内容包括商品销售趋势分析、客户群体划分和市场需求预测等，帮助学员掌握如何通过数据分析制定零售行业的成功策略，提升销售业绩。

本项目通过大数据分析技术，研究电商平台用户的行为模式，学员将学习如何挖掘用户数据中的潜在规律。利用机器学习与人工智能技术，学员将能够对用户行为进行预测，为个性化推荐、广告投放等业务提供数据支持。项目将涵盖大数据处理、用户行为分析及模型构建等内容，帮助学员提升在大数据与人工智能领域的应用能力，为电商行业的精细化运营提供数据支持。

本项目将深入分析度假酒店的客户体验数据，研究客户的预订行为与偏好，帮助旅游行业优化营销策略。学员将通过数据分析工具，揭示影响客户选择度假酒店的关键因素，如价格、地点、服务质量等。项目还将探讨如何通过数据分析提升客户满意度，制定个性化的营销方案，提升酒店预订转化率，帮助学员掌握旅游行业中的数据分析技巧。

本项目通过分析全球跨境电商平台上的孕妇服装市场数据，研究市场趋势和销售策略。学员将学习如何利用数据分析工具，评估不同地区的消费需求、流行趋势以及竞争态势，制定针对性的销售策略。项目内容包括产品定位、市场细分、物流与定价策略等，帮助学员更好地理解跨境电商的运营模式，并能运用数据优化销售策略，提升市场占有率。

本项目通过分析IBM公司员工的离职数据与绩效数据，研究如何通过数据分析优化人力资源管理策略。学员将学习如何利用数据预测员工离职风险，识别员工流失的潜在原因，并设计留存策略。项目将重点讨论如何构建员工留存预测模型、制定员工关怀与培训计划，从而提高员工满意度和企业的长期稳定性，提升人力资源管理的科学性与效率。

本项目将分析电子游戏行业的市场销量数据，重点研究不同地域市场的销量差异及其背后的原因。学员将通过数据分析，识别出不同地域的消费习惯、游戏类型偏好以及市场趋势，帮助游戏公司制定精准的区域性市场策略。项目内容包括销售数据分析、市场细分、用户画像等，学员将学会如何通过数据分析优化游戏产品的推广策略，提高市场渗透率。

本项目将分析社交媒体平台上的用户行为数据，重点研究用户的时间消耗模式与互动行为。学员将学习如何通过数据分析，揭示影响用户参与度的因素，如内容类型、发布时段、互动频率等。通过数据洞察，学员将能够帮助社交媒体平台优化内容策略、提高用户粘性，进而实现平台的活跃度提升与商业化变现。

1、提前准备面试：通过模拟面试问题，学员能够在课程学习过程中提前积累面试经验，做到面试准备早于正式求职，提升应聘成功率。

2、强化实战能力：学员将在每周作业与周测中接触到常见的面试题，提升自己的分析思维与问题解决能力，能够在面试中展示实际的操作能力。

3、熟练掌握数据分析核心技能：通过实际案例和常见面试问题，学员将深入掌握数据分析工具（如Excel、Python、SQL等）和分析方法，提高工作中的实际应用能力。

4、应对高难度面试情境：通过课程的练习，学员能够有效应对面试中的复杂情境，提升逻辑思维与沟通能力，培养良好的应变能力。

• 介绍常见的数据分析面试问题，包括但不限于数据清洗、数据建模、统计分析等领域的经典题目。

• 分析面试问题背后的业务场景，帮助学员理解面试题的出题目的和考察重点。

•将面试题目分散到每周的作业和周测中，逐步加深难度，让学员在平时的学习中不断积累面试经验。

• 通过作业批改与周测反馈，确保学员能够及时发现自己的薄弱环节并加以改进。

• 强调在面试中应用Excel、Python、SQL等工具进行数据分析，提升学员对工具的熟练度。

• 通过实际案例解析，让学员在面试中能快速准确地使用数据分析工具解决问题。

• 分析行业内常见的数据分析面试案例，学员将在课程结束时进行模拟面试，通过实际操作与面试官的互动，巩固所学技能。

•通过模拟面试训练，学员能够调整心态，提升面试技巧，在实际面试中表现更好。

• 对学员的表现进行分析，针对学员的优缺点提供个性化的反馈与提升建议，帮助学员在后续的面试中不断进步。