課程簡介
講述大數據思維與數據驅動、數據分析的基本流程、常用數據分析方法，分享電商、互聯網金融、SaaS等方向的運營分析實踐。
目標收益
1. 理解大數據思維和數據驅動；
2. 掌握數據分析處理的流程；
3. 學習如何做數據分析。
培訓對象
產品、市場、運營等非技術崗位、數據分析師，及其他對數據分析感興趣的同學。
課程大綱
| 一、大數據思維與數據驅動 |
1、分為幾組，討論輸入法和地圖兩個案例，分析數據帶來的價值。 2、數據驅動的理念，數據意識。 3、數據相關的幾種角色。 |
| 二、數據處理流程 |
1、數據采集 ? 數據采集與埋點 2、數據建模 3、數據分析 |
| 三、數據分析平臺概念與技術 |
1、Hadoop/SQL等基本知識 2、數據平臺架構 |
| 四、數據分析方法：從指標統(tǒng)計到多維分析 |
1、多維事件分析 2、漏斗分析 3、留存分析 4、回訪分析 5、用戶行為序列分析 6、用戶分群 |
| 五、電商/互金等某客戶的的數據驅動實踐 | 案例 |
| 六、互聯網公司的常用數據分析手段 |
1、日志統(tǒng)計 2、業(yè)務數據庫寫SQL 3、使用第三方統(tǒng)計工具 |
| 七、數據分析工具介紹 |
1、網站分析類：Google Analytics、百度統(tǒng)計、CNZZ 2、APP分析類：友盟、TalkingData、百度移動統(tǒng)計 3、用戶行為分析類：神策分析、諸葛IO、GrowingIO |
| 八、數據指標體系構建 |
1、第一關鍵指標法 2、海盜指標法 |
| 九、Growth Hacking |
1、AARRR模型 2、PayPal早期的實踐 |
| 十、用戶激活與用戶留存 | 用戶激活與用戶留存 |
| 十一、淺談用戶智能與機器學習 | 淺談用戶智能與機器學習 |
| 十二、帶你實踐行業(yè)數據分析全過程 | 案例 |
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一、大數據思維與數據驅動 1、分為幾組，討論輸入法和地圖兩個案例，分析數據帶來的價值。 2、數據驅動的理念，數據意識。 3、數據相關的幾種角色。 |
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二、數據處理流程 1、數據采集 ? 數據采集與埋點 2、數據建模 3、數據分析 |
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三、數據分析平臺概念與技術 1、Hadoop/SQL等基本知識 2、數據平臺架構 |
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四、數據分析方法：從指標統(tǒng)計到多維分析 1、多維事件分析 2、漏斗分析 3、留存分析 4、回訪分析 5、用戶行為序列分析 6、用戶分群 |
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五、電商/互金等某客戶的的數據驅動實踐 案例 |
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六、互聯網公司的常用數據分析手段 1、日志統(tǒng)計 2、業(yè)務數據庫寫SQL 3、使用第三方統(tǒng)計工具 |
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七、數據分析工具介紹 1、網站分析類：Google Analytics、百度統(tǒng)計、CNZZ 2、APP分析類：友盟、TalkingData、百度移動統(tǒng)計 3、用戶行為分析類：神策分析、諸葛IO、GrowingIO |
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八、數據指標體系構建 1、第一關鍵指標法 2、海盜指標法 |
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九、Growth Hacking 1、AARRR模型 2、PayPal早期的實踐 |
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十、用戶激活與用戶留存 用戶激活與用戶留存 |
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十一、淺談用戶智能與機器學習 淺談用戶智能與機器學習 |
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十二、帶你實踐行業(yè)數據分析全過程 案例 |
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