课程简介
讲述大数据思维与数据驱动、数据分析的基本流程、常用数据分析方法，分享电商、互联网金融、SaaS等方向的运营分析实践。
目标收益
1. 理解大数据思维和数据驱动；
2. 掌握数据分析处理的流程；
3. 学习如何做数据分析。
培训对象
产品、市场、运营等非技术岗位、数据分析师，及其他对数据分析感兴趣的同学。
课程大纲
| 一、大数据思维与数据驱动 |
1、分为几组，讨论输入法和地图两个案例，分析数据带来的价值。 2、数据驱动的理念，数据意识。 3、数据相关的几种角色。 |
| 二、数据处理流程 |
1、数据采集 • 数据采集与埋点 2、数据建模 3、数据分析 |
| 三、数据分析平台概念与技术 |
1、Hadoop/SQL等基本知识 2、数据平台架构 |
| 四、数据分析方法：从指标统计到多维分析 |
1、多维事件分析 2、漏斗分析 3、留存分析 4、回访分析 5、用户行为序列分析 6、用户分群 |
| 五、电商/互金等某客户的的数据驱动实践 | 案例 |
| 六、互联网公司的常用数据分析手段 |
1、日志统计 2、业务数据库写SQL 3、使用第三方统计工具 |
| 七、数据分析工具介绍 |
1、网站分析类：Google Analytics、百度统计、CNZZ 2、APP分析类：友盟、TalkingData、百度移动统计 3、用户行为分析类：神策分析、诸葛IO、GrowingIO |
| 八、数据指标体系构建 |
1、第一关键指标法 2、海盗指标法 |
| 九、Growth Hacking |
1、AARRR模型 2、PayPal早期的实践 |
| 十、用户激活与用户留存 | 用户激活与用户留存 |
| 十一、浅谈用户智能与机器学习 | 浅谈用户智能与机器学习 |
| 十二、带你实践行业数据分析全过程 | 案例 |
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一、大数据思维与数据驱动 1、分为几组，讨论输入法和地图两个案例，分析数据带来的价值。 2、数据驱动的理念，数据意识。 3、数据相关的几种角色。 |
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二、数据处理流程 1、数据采集 • 数据采集与埋点 2、数据建模 3、数据分析 |
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三、数据分析平台概念与技术 1、Hadoop/SQL等基本知识 2、数据平台架构 |
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四、数据分析方法：从指标统计到多维分析 1、多维事件分析 2、漏斗分析 3、留存分析 4、回访分析 5、用户行为序列分析 6、用户分群 |
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五、电商/互金等某客户的的数据驱动实践 案例 |
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六、互联网公司的常用数据分析手段 1、日志统计 2、业务数据库写SQL 3、使用第三方统计工具 |
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七、数据分析工具介绍 1、网站分析类：Google Analytics、百度统计、CNZZ 2、APP分析类：友盟、TalkingData、百度移动统计 3、用户行为分析类：神策分析、诸葛IO、GrowingIO |
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八、数据指标体系构建 1、第一关键指标法 2、海盗指标法 |
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九、Growth Hacking 1、AARRR模型 2、PayPal早期的实践 |
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十、用户激活与用户留存 用户激活与用户留存 |
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十一、浅谈用户智能与机器学习 浅谈用户智能与机器学习 |
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十二、带你实践行业数据分析全过程 案例 |
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