互联网业务数据分析

「课程导论」 - 课程介绍 - 推荐序——布棉老师 - 如何运用数据指导业务？ - 这门课能解决什么问题？ - 总结 - 相关「书籍/工具」推荐 【模块一】（上）指标建模 - 模块导读 - 概述：指标建模 - 认识常见的数据指标 - 1.1 DAU & MAU - 1.2 如何定义新增？ - 1.3 如何理解留存？ - 1.4 渠道来源怎么看？ - 2.1 PV、UV、转化率、访问深度 - 2.2 访问时长 - 2.3 弹出率（Bounce Rate） - 3 业务相关的数据指标 - 小结：没有绝对的对错，只求彼此的认同 - 「作业」数据指标概念考察 - 「本周作业」帮助文档 【模块一】（下）指标建模 - Step 1 拆解业务模块 - Step 2 判断模块类型 - Step 3 根据模块类型，选取数据指标 - 【案例】iMoney 数据指标选取 - 【案例】闲鱼 数据指标选取 - 【案例】土巴兔（早期）数据指标选取 - 小结 - 「作业」产品的指标选取 【模块二】（上）数据工具 - 模块导读 - 概述：数据工具 - 1 如何选择合适的数据工具 - 1.1 根据业务核心划分 - 1.2 根据公司阶段划分 - 小结：根据业务需求，选择数据工具 - 2 掌握常见的数据分析“套路” - 2.1 计数统计：快速验证 - 2.2 流量导向：渠道依赖 - 2.3 内容导向：质量第一 - 2.4 用户导向：用户为王 - 2.5 业务导向：商业本质 - 小结：成为数据工具的主人 - 本章总结 【模块二】（下）数据处理 - 模块导读 - 导入文本文档 - 格式化—简单的分列 - 格式化—复杂的分列 - 数据清洗（筛选、排序、去重） - 数据的二次处理（以留存为例） - 快速呈现：数据透视表 - 表不如图：Excel 常见图表 - 数据可视化（Circle Packing、Beeswarm） - 数据可视化（借助高德地图进行地理位置可视化） - 5 个数据工具特色功能展示 - 「作业」处理某社区电商流水数据 - 「本周作业」帮助文档 【模块三】数据分析基础 - 模块导读 - 概述：数据分析 - 如何进行对比分析 - 如何进行多维度拆解 - 【案例】数据涨跌异动如何处理？ - 漏斗观察的分析方法 - 【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级？ - 分布分析的方法 - 用户留存的分析方法 - 【案例】功能/内容上线后，如何评估？ 【模块四】数据分析进阶 - 模块导读 - 用户画像的分析方法 - 【案例】如何高质量拉新？ - 如何进行归因查找 - 【案例】如何精准运营推送？ - 路径挖掘的分析方法 - 行为序列的分析方法 - 【案例】如何辅助产品设计？ - 【案例】羊毛党盛行，如何查出谁在薅？ - 总结：回归业务的数据分析 【模块五】数据采集 - 模块导读 - 概述：数据采集 - 数据埋点与数据需求文档 - 明确埋点需求（想清楚） - 形成需求文档（讲明白） - 数据采集实战 - 其他类型的数据采集方法 - 总结：数据采集 - 「作业」豆瓣“书影音档案”功能埋点设计 - 「本周作业」帮助文档