菜单 学习猿地 - LMONKEY

VIP

开通学习猿地VIP

尊享10项VIP特权 持续新增

知识通关挑战

打卡带练!告别无效练习

接私单赚外块

VIP优先接,累计金额超百万

学习猿地私房课免费学

大厂实战课仅对VIP开放

你的一对一导师

每月可免费咨询大牛30次

领取更多软件工程师实用特权

入驻

Python数据分析2.0-零售版 收藏

399人加入学习
更新时间
2024-05-2
课程价格
¥6980 ¥3980会员免费
课程任务
19 个
课程节数
120 个
课程时长
24课时

关于此线上训练营

数据分析训练营,从企业的一个个具象化的需求场景出发,将复杂的数据分析知

识体系,以业务的角度串成有机的整体。课程旨在从数据分析的底层逻辑、到业

务场景分析实操、再到分析成果的可视化呈现,帮助需要利用数据进行管理决策

的管理者(或相关业务人员)识别机会、规避风险,让数据分析在企业各环节发

挥价值。

面向对象

Python 零基础,希望对数据分析有较高的理解,并可以运用于所在公司业务决

策上,从而提高整体公司运营效率的管理人员或相关业务人员,如:销售经理、

运营经理、产品经理、市场经理、运营人员等。

学习周期

此线上训练营将由三个部分组成:①在线课件;②学习运营服务;③运用实战。

其中,在线课件内容时长约为16小时;

学习运营服务将由班主任、助教、讲师组队支撑,班主任负责日常的学习运营及管理,助教为学员在每日的固定时段提供答疑服务,讲师为学员提供每周一次的串讲和答疑服务;

在线课件的内容学习完成后,将对学员进行针对性的分组,遴选来自学员的实际工作场景,由专业的实战教练在线指导企业学员将其所学运用到实际工作场景,学以致用,让学习效果可视化,为企业创造价值。

此线上训练营建议的学习周期为8周:6周线上学习+2周运用实战。

业务价值

1) 帮助企业实现统一的数据分析思维语言,促使数据驱动业务增长

2) 帮助企业充分利用业务数据,发掘数据价值,帮助决策者科学决策

3) 帮助企业选拔潜在的优秀“数据分析师”并提供能力地图

4) 多个全套可复用模板,方便二次开发

课程师资

许东锋

2010年德国奥格斯堡大学,理论物理与数学双专业研究生。师从德国慕尼黑工

业大学托马斯. 哈马赫教授(Thomas Hamacher)。

先后在巴伐利亚州奥格斯堡环境科学研究中心和慕尼黑加兴 Max-Planck 研究院

从事与能源战略和新能源开发工作。

擅长数据分析与数据挖掘,精通 Python、VBA、R 语言等统计挖掘工具。

擅长领域: 数据分析、数据挖掘

部分服务案例:

中国银行、民生银行、北京银行、安踏等

伊川

10年+互联网从业经验,擅长从技术的角度看待企业数字化转型与数字化人才培养。

负责多个从 0 到 1、从 1 到 N 的全产品线管理。多年的产品历程一路走来,

在无数的产品战役中积攒了足够丰厚的产品经验,也逐渐成长为企业数字化产品业务转型、数字化应用落地的实战专家。

关于此线上训练营中的在线课件

阶段一:数据分析基本认知

1. 数据分析概述

2.数据分析基本流程

3.数据分析工具简介

4.基础商业数据分析模型

5.简单的统计学概念

阶段二: 数据分析核心技能- Python

1. 初识Python

2. 用Python函数解决基本问题

3. 常见的Python数据类型

4. 可复用的Python内置模块

5. 用Python高效处理数据

阶段三:基于零售电商行业的 12 大场景应用

基于“人”的因素分析

1. 第1节准超级用户分析

2. 第2节新增客户分析

3. 第3节客户价值分析

4. 第4节零售终端员工收入水平分析

5. 第5节用户产品价格偏好分析

基于“货”因素分析

6. 第1节用户产品偏好分析

7. 第2节用户反馈分析

8. 第3节产品销售分析

9. 第4节销售预测分析

10.第5节产品优化分析

基于“场”因素分析

11. 第1节各渠道下各品类达成率分析

12. 第2节产品节假日销售分析

主讲老师

许东峰

课程数: 3门
学生数: 732人
2011年德国奥格斯堡大学,理论物理与数学双专业研究生 后在巴伐利亚州奥格斯堡环境科学研究中心和慕尼黑加兴Max-Planck研究院从事与能源战略和新能源开发工作。 擅长数据分析与数据挖掘,精通Python、VBA、R语言等
最新成员

张野

川哥

linlin01

徐_ElNw19

伟仔

caoruister

aoteman

gycco

Kevin-qs

qszp

zhaoxia1204

JasonMingHao

Smile0753

luotao

56494565

xiaopanlaile

为你推荐 换一批