三节课业务数据专家培养计划,晋升高阶岗位的秘密武器
为什么要做业务数据专家?
在竞争日益激烈的今天,懂得“数据赋能业务”的价值,
具备高段位的数据分析和应用能力的工作者,才能加薪升职。
如果你是 1-5 年经验的运营、产品、营销、新媒体等从业者,
且想成为靠谱的“增长黑客”或“业务操盘手”,具备相当于
阿里 P6 或 P7 级别业务专家的数据分析和应用能力
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30+ 案例和 3 个实战项目,教你如何用数据赋能业务,6 周学习阿里 P6/P7 级别业务专家的数据分析和应用能力
在课程中你能收获
攻破三大业务数据分析场景,掌握实用数据知识体系
指标建模、数据观测、数据分析,构建完整数据分析思维框架
高含金量真实数据应用案例,切实提升数据应用能力
产品指标体系搭建,数据涨跌异常分析,社群销售效果评估,用户分层应用等超高价值案例
课程文件目录
├──00.「恭喜,数据课即将开始」
| ├──01.布棉老师有话说.doc 31.00kb
| └──02.学习不孤独!看看你的学长学姐怎么说!.doc 20.00kb
├──00.「关于课程」
| └──01.学习计划.doc 27.00kb
├──01.「课程导论」
| ├──01.课程介绍.doc 19.00kb
| ├──01.课程介绍.mp4 34.41M
| ├──02.如何运用数据指导业务?.doc 18.00kb
| ├──02.如何运用数据指导业务?.mp4 15.60M
| ├──03.这门课能解决什么问题?.doc 18.00kb
| ├──03.这门课能解决什么问题?.mp4 8.30M
| └──04.总结.mp4 1.68M
├──02.第一章:「指标建模」基础篇
| ├──01.模块导读.doc 22.50kb
| ├──02.概述:指标建模.doc 19.00kb
| ├──02.概述:指标建模.mp4 13.07M
| ├──03.认识常见的数据指标.doc 153.00kb
| ├──03.认识常见的数据指标.mp4 20.93M
| ├──04.1.1 DAU & MAU.doc 20.00kb
| ├──04.1.1 DAU & MAU.mp4 54.81M
| ├──05.1.2 如何定义新增?.doc 67.00kb
| ├──05.1.2 如何定义新增?.mp4 14.51M
| ├──06.1.3 如何理解留存?.doc 77.00kb
| ├──06.1.3 如何理解留存?.mp4 54.48M
| ├──07.1.4 渠道来源怎么看?.doc 28.50kb
| ├──08.2.1 PV、UV、转化率、访问深度.doc 29.50kb
| ├──08.2.1 PV、UV、转化率、访问深度.mp4 14.41M
| ├──09.2.2 访问时长.doc 20.50kb
| ├──09.2.2 访问时长.mp4 8.95M
| ├──10.2.3 弹出率(Bounce Rate).doc 25.00kb
| ├──10.2.3 弹出率(Bounce Rate).mp4 6.98M
| ├──11.3 业务相关的数据指标.doc 94.50kb
| ├──11.3 业务相关的数据指标.mp4 10.05M
| ├──12.小结:没有绝对的对错,只求彼此的认同.mp4 1.72M
| ├──13.「作业一」数据指标概念考察.doc 23.00kb
| └──13.附件:三节课第一章作业用数据.zip 308.82kb
├──03.第一章:「指标建模」进阶篇
| ├──01.Step 1 拆解业务模块.doc 82.00kb
| ├──01.Step 1 拆解业务模块.mp4 18.71M
| ├──02.Step 2 判断模块类型.doc 81.50kb
| ├──02.Step 2 判断模块类型.mp4 8.24M
| ├──03.Step 3 根据模块类型,选取数据指标.doc 104.50kb
| ├──03.Step 3 根据模块类型,选取数据指标.mp4 59.99M
| ├──04.案例:iMoney 数据指标选取.doc 19.50kb
| ├──04.案例:iMoney 数据指标选取.mp4 3.30M
| ├──05.案例:闲鱼 数据指标选取.doc 19.00kb
| ├──05.案例:闲鱼 数据指标选取.mp4 5.74M
| ├──06.案例:土巴兔(早期)数据指标选取.doc 89.50kb
| ├──06.案例:土巴兔(早期)数据指标选取.mp4 14.59M
| ├──07.总结.mp4 5.86M
| └──08.「作业二」产品的指标选取.doc 37.00kb
├──04.第二章:常见数据分析方法(基础篇)
| ├──01.模块导读.doc 100.00kb
| ├──02.概述:数据工具.doc 138.50kb
| ├──02.概述:数据工具.mp4 13.31M
| ├──03.1 如何选择合适的数据工具.doc 18.50kb
| ├──03.1 如何选择合适的数据工具.mp4 7.13M
| ├──04.1.1 根据业务核心划分.doc 20.00kb
| ├──04.1.1 根据业务核心划分.mp4 16.39M
| ├──05.1.2 根据公司阶段划分.doc 236.50kb
| ├──05.1.2 根据公司阶段划分.mp4 29.23M
| ├──06.小结:根据业务需求,选择数据工具.doc 145.00kb
| ├──06.小结:根据业务需求,选择数据工具.mp4 2.13M
| ├──07.2 掌握常见的数据分析“套路”.doc 20.00kb
| ├──07.2 掌握常见的数据分析“套路”.mp4 3.25M
| ├──08.2.1 计数统计:快速验证.doc 25.50kb
| ├──08.2.1 计数统计:快速验证.mp4 30.05M
| ├──09.2.2 流量导向:渠道依赖.doc 133.00kb
| ├──09.2.2 流量导向:渠道依赖.mp4 61.68M
| ├──10.2.3 内容导向:质量第一.doc 20.00kb
| ├──10.2.3 内容导向:质量第一.mp4 11.29M
| ├──11.2.4 用户导向:用户为王.doc 38.50kb
| ├──11.2.4 用户导向:用户为王.mp4 26.26M
| ├──12.2.5 业务导向:商业本质.doc 23.00kb
| ├──12.2.5 业务导向:商业本质.mp4 46.68M
| ├──13.小结:成为数据工具的主人.doc 288.50kb
| ├──13.小结:成为数据工具的主人.mp4 9.12M
| ├──14.总结.mp4 4.31M
| └──15.「作业三」借助数据,多角度观察业务.doc 31.50kb
├──05.第三章:常见数据分析方法(进阶篇)
| ├──01.模块导读.doc 53.50kb
| ├──02.导入文本文档.doc 24.50kb
| ├──02.导入文本文档.mp4 7.71M
| ├──03.格式化—简单的分列.doc 20.00kb
| ├──03.格式化—简单的分列.mp4 27.60M
| ├──04.格式化—复杂的分列.doc 21.50kb
| ├──04.格式化—复杂的分列.mp4 39.89M
| ├──05.数据清洗(筛选、排序、去重).doc 20.00kb
| ├──05.数据清洗(筛选、排序、去重).mp4 35.88M
| ├──06.数据的二次处理(以留存为例).doc 20.00kb
| ├──06.数据的二次处理(以留存为例).mp4 32.98M
| ├──07.快速呈现:数据透视表.doc 19.50kb
| ├──07.快速呈现:数据透视表.mp4 36.03M
| ├──08.表不如图:Excel 常见图表.doc 20.50kb
| ├──08.表不如图:Excel 常见图表.mp4 23.65M
| ├──09.数据可视化(Circle Packing、Beeswarm).doc 31.00kb
| ├──09.数据可视化(Circle Packing、Beeswarm).mp4 17.63M
| ├──10.数据可视化(借助高德地图进行地理位置可视化).doc 26.00kb
| ├──10.数据可视化(借助高德地图进行地理位置可视化).mp4 21.70M
| ├──11.5 个数据工具特色功能展示.doc 19.00kb
| ├──11.5 个数据工具特色功能展示.mp4 42.17M
| ├──12.「作业四」处理某社区电商流水数据.doc 16.50kb
| └──12.附件:「作业四」订单流水_txt.zip 75.60kb
├──06.第四章:常用的数据处理技巧(必修)
| ├──01.模块导读.doc 187.00kb
| ├──02.概述:数据分析.doc 19.50kb
| ├──02.概述:数据分析.mp4 21.65M
| ├──03.如何进行对比分析.doc 295.00kb
| ├──03.如何进行对比分析.mp4 57.70M
| ├──04.如何进行多维度拆解.doc 98.50kb
| ├──04.如何进行多维度拆解.mp4 32.49M
| ├──05.【案例】数据涨跌异动如何处理?.doc 147.00kb
| ├──05.【案例】数据涨跌异动如何处理?.mp4 61.71M
| ├──06.漏斗观察的分析方法.doc 166.00kb
| ├──06.漏斗观察的分析方法.mp4 44.12M
| ├──07.【案例】如何评估渠道质量,确定投放优先级?.doc 208.00kb
| ├──07.【案例】如何评估渠道质量,确定投放优先级?.mp4 22.03M
| ├──08.分布分析的方法.doc 154.00kb
| ├──08.分布分析的方法.mp4 15.88M
| ├──09. 用户留存的分析方法.doc 192.00kb
| ├──09. 用户留存的分析方法.mp4 16.77M
| ├──10. 【案例】功能内容上线后,如何评估?.doc 138.00kb
| ├──10. 【案例】功能内容上线后,如何评估?.mp4 41.97M
| ├──11.「作业五」分析某陌生人社交产品情况.doc 184.50kb
| └──11.附图1.png 110.39kb
├──07.第四章:常用的数据工具选取(选修)
| ├──01.模块导读.doc 75.50kb
| ├──02.用户画像的分析方法.doc 100.50kb
| ├──02.用户画像的分析方法.mp4 57.89M
| ├──03.【案例】如何高质量拉新?.doc 1.01M
| ├──03.【案例】如何高质量拉新?.mp4 30.06M
| ├──04.如何进行归因查找.doc 123.50kb
| ├──04.如何进行归因查找.mp4 39.94M
| ├──05.【案例】如何精准运营推送?.doc 116.50kb
| ├──05.【案例】如何精准运营推送?.mp4 51.10M
| ├──06.路径挖掘的分析方法.doc 102.50kb
| ├──06.路径挖掘的分析方法.mp4 19.52M
| ├──07.行为序列的分析方法.doc 122.00kb
| ├──07.行为序列的分析方法.mp4 17.37M
| ├──08.【案例】如何辅助产品设计?.doc 81.50kb
| ├──08.【案例】如何辅助产品设计?.mp4 17.18M
| ├──09.【案例】羊毛党盛行,如何查出谁在薅?.doc 123.00kb
| ├──09.【案例】羊毛党盛行,如何查出谁在薅?.mp4 53.50M
| ├──10.总结:回归业务的数据分析.doc 149.50kb
| ├──10.总结:回归业务的数据分析.mp4 24.82M
| └──11.「作业六」补贴活动异常,抓出羊毛党.doc 33.50kb
├──08.【模块五】数据采集
| ├──01.模块导读.doc 55.50kb
| ├──02.概述:数据采集.doc 21.50kb
| ├──02.概述:数据采集.mp4 19.66M
| ├──03.数据埋点与数据需求文档.doc 101.50kb
| ├──03.数据埋点与数据需求文档.mp4 20.02M
| ├──04.明确埋点需求(想清楚).doc 130.50kb
| ├──04.明确埋点需求(想清楚).mp4 78.73M
| ├──05.形成需求文档(讲明白).doc 247.50kb
| ├──05.形成需求文档(讲明白).mp4 30.21M
| ├──06.三节课_互联网数据分析实战课_DRD(模板).zip 39.43kb
| ├──06.数据采集实战.doc 29.50kb
| ├──06.数据采集实战.mp4 67.98M
| ├──07.其他类型的数据采集方法.doc 28.00kb
| ├──07.其他类型的数据采集方法.mp4 34.94M
| ├──08.总结:数据采集.doc 21.50kb
| ├──08.总结:数据采集.mp4 11.69M
| └──09.「作业七」豆瓣“书影音档案”功能埋点设计.doc 1.05M
└──09.【模块六】毕业设计
| ├──01.「毕业设计」搭建数据驱动的三节课学习服务体系.doc 43.50kb
| ├──02.附件一.doc 41.50kb
| └──03.附件二.doc 1.41M
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内容简介与核心价值
在竞争激烈的商业环境中,数据赋能已成为核心驱动力。本课程旨在培养具备阿里P6/P7级别能力的业务专家,帮助从业者掌握高段位的数据分析与应用能力。课程通过30+真实案例和3个实战项目,带你攻破三大关键场景:指标建模、数据分析方法与工具选取、数据处理技巧及数据采集规范。你将学会搭建产品指标体系、进行数据涨跌异常分析、评估社群销售效果及应用用户分层策略。无论是构建完整思维框架还是提升实操能力,本课程都能切实解决业务痛点,助力你在运营、产品及营销领域实现从执行者到操盘手的华丽转身,用专业数据驱动业务增长。
本文重点内容
- 如何从零建立系统化的数据分析思维框架?
- 怎样准确拆解复杂业务模块并选取核心指标?
- 面对数据涨跌异动与异常现象该如何快速定位原因?
- 如何利用Excel等工具高效清洗、可视化及处理海量流水数据?
- 如何进行高质量的数据埋点设计与需求文档撰写?
适合什么人
- 拥有1-5年经验的运营专员或产品经理
- 希望转型为“增长黑客”的营销与新媒体从业者
- 需要提升数据分析能力的销售与市场人员
- 寻求晋升至高阶岗位的业务骨干
- 渴望掌握阿里P6/P7级别实战技能的职场人
哪些情况暂时不适合
- 完全没有数据基础且不愿投入时间学习的初学者
- 仅满足于表面概念、拒绝动手实操的听众
- 需要立即获取网盘下载链接或提取码的用户
建议阅读、学习或使用路线
- 第一步:完成课程导论学习,明确学习目标与整体规划。
- 第二步:系统掌握指标建模基础,理解DAU/MAU等核心概念并拆解业务模块。
- 第三步:深入学习常见数据分析方法,包括计数统计、流量导向及漏斗分析技巧。
- 第四步:进阶处理数据清洗、可视化呈现及多维度拆解等高阶技能。
- 第五步:学习数据采集规范与埋点设计,完成从需求文档到实战落地的闭环。
内容结构与重点解析
课程内容结构严谨且循序渐进,分为六大核心模块:课程导论奠定认知基础;第一章聚焦指标建模,从认识常见指标到拆解业务模块选取指标;第二章与第三章深入讲解数据分析方法,涵盖计数统计、用户导向及数据清洗可视化等进阶技巧;第四章必修数据处理技巧,重点解决对比分析、多维度拆解及异常处理问题;同时设有工具选取选修章节辅助产品设计;第五章规范数据采集流程,指导埋点设计与文档撰写;最后通过毕业设计搭建数据驱动的学习服务体系。整体内容兼顾基础理论与实战案例,覆盖业务数据分析的全生命周期。
阅读后可以重点获得什么
- 构建包含指标建模、观测与分析的完整数据分析思维框架。
- 掌握产品指标体系搭建及数据涨跌异常分析的核心方法论。
- 能够独立处理社区电商流水等复杂数据集并生成可视化报告。
- 具备设计高质量数据埋点方案及撰写需求文档的专业能力。
- 积累闲鱼、土巴兔等高含金量真实案例的实战经验。
实用提示与注意事项
- 区别于纯理论教学,课程强调“业务导向”,所有分析均回归商业本质。
- 提供大量高价值真实案例(如iMoney、闲鱼),拒绝空洞的概念堆砌。
- 不仅教授工具使用,更注重培养成为数据工具的主人而非奴隶的思维。
阅读与使用建议
本课程适合希望系统提升数据能力的职场人,建议按模块顺序学习并同步完成配套作业以巩固技能。课程包含视频与文档资料,需配合思考与实践才能掌握精髓。对于急需下载链接或寻找网盘资源的用户请注意甄别信息真伪。学习过程中应重点关注业务场景与实际案例的结合,避免脱离实际空谈理论,将所学方法灵活应用于日常工作中解决问题。
原文发布日期:2021年05月23日 原文分类:智圣商学
常见问题
课程是否包含具体的软件工具安装包?
课程内容主要讲解数据分析思维与方法论,部分章节会演示Excel等常用工具的特定功能操作,但不提供软件下载链接或安装教程,建议学员自行准备基础办公软件。
学习完课程能否直接获得阿里P6/P7的职位?
不能保证直接换岗,但课程能赋予你达到该级别岗位所需的数据分析能力与实战经验,这是晋升的高阶秘密武器,具体职业发展还需结合个人背景与企业需求。
课程中的案例数据是否真实可用?
是的,课程包含30+高含金量真实业务案例(如闲鱼、土巴兔等),旨在通过模拟实战场景切实提升学员的数据应用能力与解决实际问题能力。
导读最近更新时间:2026年08月10日
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