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互聯網數據分析能力的養成需一份七周的提綱(15頁)
互聯網數據分析能力的養成需一份七周的提綱(15頁).pdf
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上傳人:大寶 編號:57249 2021-02-18 15頁 514.38KB
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1、互聯網數據分析能力的養成,需一份七周的提綱互聯網數據分析能力的養成,需一份七周的提綱 寫這個系列,是希望在當初知乎某一個回答的基礎上,單獨完善出針 對互聯網產品和運營們的教程。不論對數據分析或數據運營,我都希 望它是一篇足夠好的教材。更準確地說,這是一份七周的互聯網數據 分析能力養成提綱。 我會按照提綱針對性的增加互聯網側的內容,比如網站分析,用戶行 為序列等。我也不想留于表面,而是系統性講述。比如什么是產品埋 點?在獲得埋點數據后,怎么利用 Python / Pandas 的 shift ( )函數 將其清洗為用戶行為 session,進而計算出用戶在各頁面的停留時間, 后續如何轉換成統計寬2、表,如何以此建立用戶標簽等。 下面是各周的學習概述。 第一周:第一周:ExcelExcel 學習掌握學習掌握 如果 Excel 玩的順溜,你可以略過這一周。不過介于我入行時也不會 vlookup,所以有必要講下。 重點是了解各種函數,包括但不限于 sum,count,sumif,countif, find,if,left/right,時間轉換等。 Excel 函數不需要學全,重要的是學會搜索重要的是學會搜索。即如何將遇到的問題在 搜索引擎上描述清楚。 我認為掌握 vlookup 和數據透視表足夠,是最具性價比的兩個技巧。 學會 vlookup,SQL 中的 join,Python 中的 mer3、ge 很容易理解。 學會數據透視表,SQL 中的 group,Python 中的 pivot_table 也是同 理。 這兩個搞定,基本 10 萬條以內的數據統計沒啥難度,80%的辦公室白 領都能秒殺。 Excel 是熟能生巧,多找練習題。還有需要養成好習慣,不要合并單元 格,不要過于花哨。表格按照原始數據(sheet1)、加工數據 (sheet2),圖表(sheet3)的類型管理。 下面是為了以后更好的基礎而附加的學習任務: 了解單元格格式,后期的數據類型包括各類 timestamp, date,string,int,bigint,char,factor,float 等。 了解數組,以及怎么用(excel 的數組挺難用) ,Python 和 R 也會涉及到 list。 了解函數和參數,當進階為編程型的數據分析師時,會讓你 更快的掌握。 了解中文編碼,UTF8 和 ASCII,包括 CSV
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