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七周成为数据分析师——第二周（业务篇）作业
课程回顾首先，回顾一下，第二周主要讲述了业务的重要性，分为两方面：指标+模型。指标扎根于模型之中，指标间的内在联系通过模型表现。具体可以分为：市场营销指标、产品运营指标、用户行为指标、电子商务指标。与之相对的则为：市场营销模型、AARRR模型、用户行为模型、流量模型。（1）市场营销模型：以市场营销的用户...
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七周成为数据分析师——第三周excel的使用
理解Excel的重要性（应用场景）excel学习路径excel的必知必会保证新版本培养好的数据表格习惯主动性搜索多联系什么是函数官方出品：函数的定义：给定一个数集A，假设其中的元素为x。现对A中的元素x施加对应法则f，记作f（x），得到另一数集B。假设B中的元素为y。则y与x之间的等量关系可以用y=f（x）表示。我们把这个关系...
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七周成为数据分析师——第二周（下）业务模型篇
一 市场营销模型以“产品/用户生命周期”为依据，按照（获取）途径/渠道逐渐发散具体理解（看图找关系）：以“机会用户”为例，存在：潜在用户转化率机会用户转化率新客付费转化率不同渠道在机会客户中的占比不同渠道在新客中的付费转化率结构化：二 AARRR模型依据：AARRR流程依旧，看图说话：以“二次激活”为例：注：此处“二...
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七周成为数据分析师——第二周指标
第二周：业务的重要性唯有理解业务，才能建立业务数据模型。经典业务分析指标：模型未动，指标先行。如果你不能衡量他，你就无法增长它。——彼得 · 德鲁克。指标的来源？分析的需求可能来源于销售、运营、市场等。 设立好的指标（如何衡量指标好坏？） 核心指标，符合公司的（阶段性）发展战略 比率表现 带来显著效...
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七周成为数据分析师——第一周课程作业
写在前头：工科生、学院派的思考方式，最近在写毕业论文，所以写着写着就跑偏了。课程算是二刷，之前听的时候由于某些原因未曾做笔记，因此二刷课程时，笔记写得相对简略。（绝不是因为我懒。）最后，欢迎在评论区交流哈，感觉自己的思考很难落地。(哭唧唧～～～)================手动分割线================结构化：公...
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七周成为数据分析师——第一周
思维的重要性：what why howwhat：结构化 公式化 业务化结构化：抽丝剥茧 金字塔思维 论点 论据 MECE原则公式化：数据量化 （+ - * /）业务化：可操作性 业务方角度 究其原因 结果落地（现象 = 原因）举例：获取用户 = 主动流量 + 被动流量主动流量（营销 活动 推广）= 曝光量 * 转化率被动流量 （邀请 应用商店搜索）= ...
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我总是要越来越好的。
文章的开头总是难写的，不知从何下笔，一如生活不知从何绘画。庆幸，在洋洋洒洒的“胡言乱语”中，渐渐摸出了生活的门道。 2017年，研一上学期+暑假+研二上学期。学习：沉迷于学习，无法自拔，GPA刷到了3.78，算是一种认可吧！在完成各科作业的同时，恶补了营销学、经济学等方面的知识，毕竟总被导师吐槽“见识短、书...