课程介绍

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课程目标
通过学习课程能够完善数据分析师的知识体系和底层能力
深刻理解数据分析师在核心业务场景下的应用方法、工具和技能
掌握业务中常用的数据分析思路和方法模型，注重统计学方法和数据建模

课程介绍
教学模式，多师教学
授课扭方式，直播+录播+训练营
教程周期，10周
教学服务期限，2年
薪选定级，T6

课程服务
名师授课
高配数据专家讲师团专业授课
助教跟学
全程助教跟学答疑保证学习质量
实战训练
1亿+真实数据库模拟实战场景
7天包退
学习效果与预期不符7天无理由退款

课程适用对象
0基础人群零
大三、大四、应届生求职想要入行数据分析相关岗位
转行求职者
突破工作瓶颈，转行数据领域收获更好的发展和薪资
相关从业者
对数据感兴趣对自我提升有要求人员
跳槽升值者
运营、开发、商业分析等突破岗位瓶颈，升职加薪

课程特色
4个全面x3个具体
专业 X专注数据领域，名师讲师团，资源
课程 X从0到1进阶体系，数据实战训练，直播录播结合
服务 X班级社群，助教答疑，班主任督学
增值 X成长路径规划
 

课程大纲

01
认识篇·走进数据分析的数据对于企业的商业价值

1.0 引言(27分钟)       暂无试看

1.1 认识数据(17分钟)

1.2 企业数据价值金字塔(14分钟)

1.3 数据对于业务价值的体现(15分钟)

1.4数据分析·腾讯官方认证(3分钟)
02
认识篇·走进数据分析的世界·第2章·如何成为一名数据分析师

2.1 什么是数据分析与数据分析师的价值(15分钟)

2.2 数据分析师的能力要求(12分钟)

2.3 数据分析的工作流程(17分钟)

2.4 数据分析师主要工作内容(11分钟)

2.5 如何成为一名优秀的数据分析师(20分钟)
03
认识篇·走进数据分析的世界·第3章·数据岗位与数据结构

3.1 不同阶段企业数据应?场景(18分钟)

3.2 数据部?在公司的组织架构类型(12分钟)

3.3 企业数据的相关岗位(17分钟)
04
认识篇·走进数据分析的世界·第4章·数据分析课程学习要点

4.1 学习的正确打开姿势(23分钟)
05
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第1章·零基础必学

1.0 SQL语言与数据分析课程概述(23分钟)

1.1 为什么学习数据库(9分钟)

1.2 什么是数据库(17分钟)

1.3 什么是SQL(11分钟)

1.4 MySQL下载与安装(33分钟)

1.5 MySQL 命令?(19分钟)

1.6 认识DBevear(25分钟)

1.7 如何?DBeaver连接数据库(12分钟)

1.8 如何在DBeaver中写SQL代码(16分钟)

1.9 如何导出结果数据(10分钟)
06
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第2章·SQL基础知识（1）

2.1 前?： SQL语?的构成(4分钟)

2.1.1 数据库的删除与创建(14分钟)

2.1.2 创建与删除表(6分钟)

2.1.3 数据类型(5分钟)

2.1.4 创建与删除表案例(11分钟)

2.1.5 查看数据库与表(6分钟)

2.1.6 ALTER TABLE语句(13分钟)

2.1.7 练习及经验分享(6分钟)

【习题】2.1.7练习及经验分享(1道)
07
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第2章·SQL基础知识（2）

2.2 前?：数据操作语?(4分钟)

2.2.1 Insert 向表中插?数据(20分钟)

2.2.2 Updata 更新表中相关数据(7分钟)

2.2.3 Delete 删除表中的记录(5分钟)
08
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第3章·SQL核心语句（1）

3.1 基本查询语法：select&from(14分钟)

3.2 查询结果不重复：distinct(13分钟)

3.3 Where：查询条件(25分钟)

3.4 Where查询条件之模糊查询like(9分钟)

【习题】3.4 Where查询条件之模糊查询like(1道)

3.5相关字段统计group by&统计汇总函数(23分钟)

3.6 对汇总结果进?过滤：having(13分钟)

【习题】3.6对汇总结果进行过滤：having(1道)
09
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第3章·SQL核心语句（2）

3.7 前?：SQL函数介绍(4分钟)

3.8 数据格式函数(16分钟)

3.9 常?时间函数(25分钟)

【习题】3.9常用时间函数(1道)

3.10 字符函数(15分钟)

3.11 数学函数(16分钟)

3.12 控制函数(23分钟)

【习题】3.12控制函数(1道)
10
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第4章·远程实战数据库介绍

4.1 实战案例业务知识介绍(23分钟)

4.2. 连接远程服务器的数据库(14分钟)
11
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第5章·SQL进阶用法（上）

5.1.1 ?查询-select(21分钟)

5.1.2 ?查询-from(10分钟)

5.1.3 ?查询-where(12分钟)

5.2.1?合并· 一个实战案例(8分钟)

5.2.2 多表操作之?合并(19分钟)

5.3.1 内关联：多表操作之多表关联（列）(28分钟)

5.3.2 多表关联原理介绍(57分钟)

5.3.3 外连接(29分钟)

5.4 本章?结(16分钟)
12
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第5章·SQL进阶用法（下）

【习题】5.1.1子查询(1道)

【习题】5.1.2子查询(1道)

【习题】5.1.3子查询(1道)

【习题】5.2.2多表操作之合并(1道)
13
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第6章·SQL高阶用法

6.1.1 MySQL变量·定义与赋值(20分钟)

6.1.2 MySQL变量·使?案例（1）(17分钟)

6.1.3 MySQL变量·使?案例（2）(48分钟)

6.2.1 分析函数介绍(14分钟)

6.2.2 排序函数(29分钟)

6.2.3 分布函数(11分钟)

6.2.4 前后窗?函数(15分钟)

6.2.5 头尾，汇总及其他函数(44分钟)

6.3 SQL代码规范(29分钟)
14
核心能力篇一·SQL数据处理与分析·第7章·零售数据案例实战

7.1 经营分析周报案例(36分钟)

7.2 TOP20商品销售分析(27分钟)

7.3 单品促销分析(34分钟)

7.4 会员消费特征分析(44分钟)

7.5 会员RFM价值分层(28分钟)

【习题】7.5 SQL实现商品ABC分析实战作业(1道)
15
核心能力篇二·如何利用Excel玩转数据·前言：课程导学

前? 课程导学(10分钟)
16
核心能力篇二·如何利用Excel玩转数据·第1章·数据获取

1.1 数据获取(10分钟)
17
核心能力篇二·如何利用Excel玩转数据·第2章·数据清洗与处理

2.1 数据类型简介(17分钟)

2.2 数据?的操作(19分钟)

2.3 数据列的操作（1）(22分钟)

2.3 数据列的操作（2）_查找引?函数(24分钟)

2.3 数据列的操作（3）_?本函数(12分钟)

2.3 数据列的操作（4）_逻辑函数(15分钟)

2.3 数据列的操作（5）_?期时间函数(9分钟)
18
核心能力篇二·如何利用Excel玩转数据·第3章·玩转?作簿?作表

3.1 数据整理(19分钟)
19
核心能力篇二·如何利用Excel玩转数据·第4章·?Excel数据分析

4.1 利?统计函数进?数据统计(22分钟)

4.2 数据透视表统计数据(1)(38分钟)

4.3 数据表统计数据(2)(32分钟)
20
核心能力篇二·如何利用Excel玩转数据·第5章·让数据更直观

5.1 数据表进?数据展示(22分钟)

5.2 利?数据图进?数据展示(30分钟)
21
核心能力篇二·如何利用Excel玩转数据·第6章·实战案例

6.1 ?案例：Excel实现?动化?报制作(37分钟)

【习题】6.1 Excel进行销售分析和商品分析实战作业(1道)
22
核心能力篇三·Tableau可视化分析·前言：课程介绍

前?：课程介绍(9分钟)
23
核心能力篇三·Tableau可视化分析·第1章·Tableau分析概述

1.1 数据可视化概述(25分钟)

1.2 为什么要Tabeau(9分钟)

1.3 Tableau社区介绍(8分钟)

1.4 Tableau安装及界?介绍(9分钟)
24
核心能力篇三·Tableau可视化分析·第2章·基本图形与案例分析

2.1 基本图形介绍(13分钟)

2.2 Netflix发展案例分析介绍(9分钟)

2.3 Netflix发展案例分析实操(50分钟)
25
核心能力篇三·Tableau可视化分析·第3章·地图及词云制作

3.1 地图、词云适?场景(14分钟)

3.2 地图处理（可识别和不可识别）(7分钟)

3.3 案例背景介绍(4分钟)

3.4 各地区数据分析师薪资案例分析(28分钟)
26
核心能力篇三·Tableau可视化分析·第4章散点图标靶图漏?图制作

4.1 散点图、靶向图、漏?图适?场景(11分钟)

4.2 如何改变散点图的散点形状(3分钟)

4.3.1 全球Top10体育明星薪资排?分析介绍(4分钟)

4.3.2 全球Top10体育明星薪资排?分析实操(20分钟)

4.3.3 全球Top10体育明星薪资排?分析实操(17分钟)
27
核心能力篇三·Tableau可视化分析·第5章热?图瀑布图联动图制作

5.1 Tableau热?图瀑布图联动图基本介绍(13分钟)

5.2 全球各地红酒产量案例分析介绍与实操(33分钟)

【习题】6.0课程总结与作业(1道)
28
核心能力篇四·数据指标体系·第1章·数据指标与指标体系

1.1 什么是指标与指标体系(24分钟)

1.2 指标定义规范和指标体系意义(30分钟)

1.3 案例1：樊登读书指标体系解读(23分钟)

1.4 案例2：拼多多如何通过数据指标盈利(23分钟)
29
核心能力篇四·数据指标体系·第2章·指标类型分类常?业务指标

2.0 指标类型和分类(18分钟)

2.1 ?户?为&渠道分析指标(24分钟)

2.2 归因分析指标(13分钟)

2.3 活动效果与订单收?指标(23分钟)

2.4 ?户画像与社群裂变指标(19分钟)

2.5 会员价值指标(15分钟)
30
核心能力篇四·数据指标体系·第3章·构建与管理业务指标体系

3.1 快速成为?业务更懂业务的领域专家(33分钟)

3.2 如何找到公司内部隐藏的数据秘密(27分钟)

3.3 指标体系才是你的核?竞争?(26分钟)

3.4 搭建业务指标体系的??模型(20分钟)

3.5 ?效管理指标体系实现?作?由(24分钟)
31
核心能力篇四·数据指标体系·第4章·落地指标体系实现数据驱动

4.1 什么是数据驱动与企业关系(23分钟)

4.2 指标体系驱动业务的经典场景(16分钟)

4.3 助你事半功倍的数据产品(27分钟)

4.4 本章?结(8分钟)
32
核心能力篇四·数据指标体系·第5章·?把?教你搭建指标体系

5.1 本章知识概览(5分钟)

5.2 企业战略对于指标制定的意义(32分钟)

5.3 基于制定的策略建?指标体系(10分钟)

5.4 CRM?户指标管理体系落地(36分钟)

5.5 项?管理基础知识与?具(18分钟)

5.6 分析师需要的沟通技巧(13分钟)

【习题】5.6 实战《为学而思搭建一套业务指标体系》(1道)
33
核心能力篇五·数据分析报告·第1章·数据分析报告的诞?记

1.1 数据分析报告课程介绍和说明(14分钟)

1.2 一份价值超过百万数据分析报告诞?记(28分钟)

1.3 数据报告解析(11分钟)

1.4 课程思考及总结(8分钟)
34
核心能力篇五·数据分析报告·第2章·数据报告的三?核?

2.1 什么是数据分析报告(14分钟)

2.2 数据报告的价值(12分钟)

2.3 数据报告类型(5分钟)

2.4 数据分析报告结构(16分钟)
35
核心能力篇五·数据分析报告·第3章·如何界定问题

3.1 利?数据界定问题知识点(12分钟)

3.2 ?婴品类搜索转化率提升问题分析案例(27分钟)

3.3 解决问题的“七步成诗”(11分钟)

3.4 逻辑树和5W2H(25分钟)
36
核心能力篇五·数据分析报告·第4章·数据分析方法

4.1 数据分析报告时间分配(21分钟)

4.2 数据质量是?命线(15分钟)

4.3 业务数据分析的：“九字箴?”(31分钟)

4.4 技术类之统计学?法(12分钟)

4.5 技术类之机器学习?法及案例说明(25分钟)

4.6 技术派vs业务派对?(23分钟)
37
核心能力篇五·数据分析报告·第5章·数据分析报告撰写

5.1 数据分析报告撰写知识点介绍(11分钟)

5.2 ?字塔原理简介(29分钟)

5.3 数据分析报告三?原则(27分钟)

5.4 图表制作及常?图表介绍(40分钟)

5.5 数据报告PPT制作原则(21分钟)
38
进阶一·Python数据分析从0到1·第1章 关于Python的一切

1.1很高兴认识你(16分钟)

1.2.1为什么数据分析要用Python(上）(14分钟)

1.2.1为什么数据分析要用Python(上）(19分钟)

1.3从用户到程序员(19分钟)

1.4认识Python这门编程语言(21分钟)

1.5下载和安装编程环境(20分钟)

1.6.1 熟悉Python编程环境（上）(26分钟)

1.6.2 熟悉Python编程环境（下）(19分钟)
39
进阶一·Python数据分析从0到1·第2章 Python编程基础实战（1）

2.1.1 Python的词语1：变量和运算符(上）(32分钟)

2.1.2 Python的词语1：变量和运算符(下)(12分钟)

2.2.1 Python的词语2:数据类型和运算符(上)(23分钟)

2.2.2 Python的词语2:数据类型和运算符(中)(19分钟)

2.2.3 Python的词语2:数据类型和运算符(下)(20分钟)

2.3 Python的句?1：流程控制中的if语句(37分钟)

2.4.1回顾与进阶1:表达式/语句和字符串(上)(29分钟)

2.4.2回顾与进阶1:表达式/语句和字符串(下)(22分钟)

2.5 Python的句?2：流程控制中的循环(31分钟)

2.6.1 Python的词语3：函数（上）(22分钟)
40
进阶一·Python数据分析从0到1·第2章 Python编程基础实战（2）

2.6.2 Python的词语3：函数（中）(29分钟)

2.6.3 Python的词语3：函数（下）(16分钟)

2.7.1回顾与进阶2:str的函数与异常处理(上)(25分钟)

2.7.2回顾与进阶2:str的函数与异常处理(下)(39分钟)

2.8 Python的词语3：数据结构list(44分钟)

2.9 Python的词语4：数据结构tuple和set(26分钟)

2.10 Python的词语5：数据结构dict(27分钟)

2.11 回顾与进阶3：数据结构和算法(35分钟)
41
进阶一·Python数据分析从0到1·第2章 Python编程基础实战（3）

【习题】2.1 Python的词语1：变量和运算符(1道)

【习题】2.3 Python的句子：流程控制中的if语句(1道)

【习题】2.5 Python的句子2：流程控制中的循环(1道)

【习题】2.6 Python的词语3：函数(2道)

【习题】2.7 回顾与进阶2：str的函数与异常处理(1道)

【习题】2.9 Pthon的词语4：数据结构tuple和set(1道)
42
进阶一·Python数据分析从0到1·第3章 用Python分析的干净利落

3.0 欢迎进?第三章的学习(1分钟)

3.1.1Python进阶:?向对象编程和模块化(上)(19分钟)

3.1.2Python进阶:?向对象编程和模块化(下)(26分钟)

3.2.1 分析案例1：?告投放（上）(30分钟)

3.2.2 分析案例1：?告投放（下）(24分钟)

3.3.1 分析案例2：职位分析（上）(35分钟)

3.3.2 分析案例2：职位分析（下）(32分钟)
43
进阶一·Python数据分析从0到1·第4章 在实战中磨炼你的技能

4.1 Python数据分析结课项?：零售?数据！(28分钟)

【习题】4.1 零售领域的多元化数据分析(1道)
44
进阶二·统计学与Python实现·导学篇 统计学习概述

0.1 什么是统计学(16分钟)

0.2 怎么学习统计学(7分钟)

0.3 为什么?Python实现?不是其他编程语?(8分钟)

0.4 如何配置专属的虚拟环境(18分钟)
45
进阶二·统计学与Python实现·第1章 描述性统计分析

1.1.1 统计学中的数据（上）(12分钟)

1.1.2 统计学中的数据（下）(12分钟)

1.2.1 集中趋势（上）(16分钟)

1.2.2 集中趋势（下）(13分钟)

1.3 离散程度(21分钟)

1.4.1 描述性统计实验课（上）(5分钟)

1.4.2 如何?Python从数据库中获取数据(11分钟)

1.4.3 描述性统计实验课（下）(18分钟)

1.5 描述性统计课后作业(2分钟)
46
进阶二·统计学与Python实现·第2章 概率论

2.1 概率的基本原理(28分钟)

2.2 期望值与?数定律(19分钟)

2.3 条件概率(12分钟)

2.4 ?叶斯定理及其应?(29分钟)

2.5 概率论课后作业(2分钟)

【习题】2.5概率论课后作业(1道)
47
进阶二·统计学与Python实现·第3章 随机变量及其分布（1）

3.1.1 什么是随机变量？（上）(11分钟)

3.1.2 什么是随机变量？（下）(7分钟)

3.2 随机变量中的相关计算函数(21分钟)

3.3.1 离散型随机变量的分布及其应?（一）(10分钟)

3.3.2 离散型随机变量的分布及其应?（二）(21分钟)

3.3.3 离散型随机变量的分布及其应?（三）(17分钟)

3.3.4 离散型随机变量的分布及其应?（四）(8分钟)

3.4.1 连续型随机变量的分布及其应?（一）(9分钟)

3.4.2 连续型随机变量的分布及其应?（?）(10分钟)

3.4.3 连续型随机变量的分布及其应?（三）(12分钟)
48
进阶二·统计学与Python实现·第3章 随机变量及其分布（2）

3.4.4 连续型随机变量的分布及其应?（四）(2分钟)

3.5.1 随机变量实验课（上）(12分钟)

3.5.2 随机变量实验课（下）(22分钟)

3.6 随机变量课后作业(1分钟)

【习题】3.6 随机变量与分布课后作业(1道)
49
进阶二·统计学与Python实现·第4章 总体与样本

4.1 总体与样本(16分钟)

4.2.1 抽样分布（上）(20分钟)

4.2.2 抽样分布（下）(21分钟)

4.3 中?极限定理(30分钟)

4.4.1 总体与样本实验课（上）(16分钟)

4.4.2 总体与样本实验课（下）(16分钟)

4.5 总体与样本课后作业(1分钟)

【习题】4.5 总体与样本课后作业(1道)
50
进阶二·统计学与Python实现·第5章 参数估计

5.1 参数估计概述(23分钟)

5.2.1 区间估计（一）(26分钟)

5.2.2 区间估计（?）(19分钟)

5.2.3 区间估计（三）(25分钟)

5.2.4 区间估计（四）与参数估计?结(16分钟)

5.3 参数估计实验课(24分钟)

5.4 参数估计课后作业(1分钟)

【习题】5.4 参数估计课后作业(1道)
51
进阶二·统计学与Python实现·第6章 假设检验（1）

6.1.1 假设检验的概念（上）(21分钟)

6.1.2 假设检验的概念（下）(20分钟)

6.2.1 AB测试（上）(21分钟)

6.2.2 AB测试（下）(11分钟)

6.3 统计功效(20分钟)

6.4.1 多重检验（上）(10分钟)

6.4.2 多重检验（下）(8分钟)

6.5.1 假设检验实验课（上）(14分钟)

6.5.2 假设检验实验课（下）(17分钟)

6.6 假设检验课后作业(1分钟)
52
进阶二·统计学与Python实现·第6章 假设检验（2）

【习题】第6章假设检验课后作业(1道)
53
进阶二·统计学与Python实现·第7章 线性回归（1）

7.1.1 线性相关性（上）(18分钟)

7.1.2 线性相关性（下）(12分钟)

7.2 线性回归模型(17分钟)

7.3.1 显著性检验（上）(11分钟)

7.3.2 显著性检验（下）(9分钟)

7.4.1 模型检验（上）(17分钟)

7.4.2 模型检验（中）(6分钟)

7.4.3 模型检验（下）(12分钟)

7.5 线性回归实验课(26分钟)

7.6 线性回归课后作业(1分钟)
54
进阶二·统计学与Python实现·第7章 线性回归（2）

【习题】第7章线性回归课后作业(1道)
55
进阶三·机器学习与Python实战·第1章 机器学习概述

1.1 为什么要学习机器学习(7分钟)

1.2 机器学习在数据科学性中的位置何在(9分钟)

1.3.1 初步认识机器学习（上）(16分钟)

1.3.2 初步认识机器学习（下）(15分钟)

1.4 如何更好的使?这?课(17分钟)
56
进阶三·机器学习与Python实战·第2章 模型建?流程与数据处理

2.1 机器学习建模的基本流程(16分钟)

2.2 数据处理的重要性(5分钟)

2.3.1缺失值(22分钟)

2.3.2异常值(6分钟)

2.4 变量的处理(20分钟)

2.5.1 数据处理实验课（上）(25分钟)

2.5.2 数据处理实验课（中）(7分钟)

2.5.3 数据处理实验课（下）(27分钟)

2.6 课后作业(5分钟)
57
进阶三·机器学习与Python实战·第3章 ?监督学习??

3.1 ?监督学习之客户细分(16分钟)

3.2.1 K-均值算法（上）(19分钟)

3.2.2 K-均值算法（下）(10分钟)

3.3.1 层次聚类算法（上）(12分钟)

3.3.2 层次聚类算法（下）(8分钟)

3.4 ?监督学习调试与评估(31分钟)

3.5.1 ?监督学习实验课（上）(35分钟)

3.5.2 ?监督学习实验课（下）(8分钟)

3.6 课后作业(5分钟)
58
进阶三·机器学习与Python实战·第4章 分类模型（1）

4.1 过度拟合(18分钟)

4.2 逻辑回归(14分钟)

4.3.1 决策树与随机森林（上）(17分钟)

4.3.2 决策树与随机森林（中）(8分钟)

4.3.3 决策树与随机森林（下）(14分钟)

4.4 朴素?叶斯(23分钟)

4.5.1 分类模型评估（上）(16分钟)

4.5.2 分类模型评估（中）(20分钟)

4.5.3 分类模型评估（下）(24分钟)

4.6不平衡数据的处理(10分钟)
59
进阶三·机器学习与Python实战·第4章 分类模型（2）

4.7.1 分类模型实验课（上）(54分钟)

4.7.2 分类模型实验课（中）(17分钟)

4.7.3 分类模型实验课（下）(42分钟)

4.8 课后作业(4分钟)

【习题】4.8 机器学习作业(1道)
60
面试篇一·项?经验与?试准备·第1章·项目构建的意义

1.0 课程前?(6分钟)

1.1 项?的价值(13分钟)

1.2 数据指标体系构建(13分钟)
61
面试篇一·项?经验与?试准备·第2章·数据分析&运营?试

2.1 数据分析&运营?试解决?案(9分钟)
62
面试篇一·项?经验与?试准备·第3章·数据产品面试解决方案

3.1 数据产品?试解决?案(7分钟)
63
面试篇一·项?经验与?试准备·第4章·?户增??试解决?案

4.1 ?户增??试解决?案(11分钟)
64
面试篇二·系统?试·社招篇·第1章·课前必读

1.1 职场?试介绍(15分钟)

1.2 备战?试期间如何做好时间管理(16分钟)

1.3 备战?试期间如何做好情绪管理(18分钟)
65
面试篇二·系统?试·社招篇·第2章·目标确认

2.1 如何规划职业?涯(18分钟)

2.2.1 岗位解析-数据运营(23分钟)

2.2.2 岗位解析-数据分析(22分钟)

2.2.3 岗位解析-数据产品(10分钟)

2.2.4 岗位解析-商业分析(12分钟)

2.2.5 岗位解析-?户增?(8分钟)

2.2.6 岗位解析-策略产品(11分钟)

2.2.7 岗位解析-解决?案(19分钟)

2.3作业：?标确认(4分钟)
66
面试篇二·系统?试·社招篇·第3章·简历撰写

3.1 如何撰写出一份合格的简历（扬?避短）(61分钟)

3.2 作业要求：简历撰写(3分钟)
67
面试篇二·系统?试·社招篇·第4章·系统面试

4.1.1结构化?试·如何?我介绍及项?介绍(14分钟)

4.1.2 常规?试题(8分钟)

4.1.3 压??试和开放?试(9分钟)

4.1.4 如何应对?试中消极提问(7分钟)

4.2.1 业务面·如何快速逻辑表达(18分钟)

4.2.2 业务面·如何快速分析问题(19分钟)
68
面试篇二·系统?试·社招篇·第5章·?试前准备&?试后复盘

5.1 如何提离职？(17分钟)

5.2 投递策略(4分钟)

5.3 如何调研公司(28分钟)

5.4 ?试后复盘说明(7分钟)

5.5 offer选择(16分钟)
69
面试篇二·系统?试·社招篇·第6章·入职说明

6.1 ?职注意事项说明(23分钟)
70
面试篇二·系统?试·社招篇·第7章·职场综合技能提升

7.1高效工作法(8分钟)

7.2.1 职场穿搭·女生篇(16分钟)

7.2.2 职场穿搭·男生篇(26分钟)
71
面试篇二·系统?试·校招篇·第1章·课前必读

1.1 职场?试介绍(15分钟)

1.2 备战?试期间如何做好时间管理(16分钟)

1.3 备战?试期间如何做好情绪管理(18分钟)
72
面试篇二·系统?试·校招篇·第2章·目标确认

2.1 如何规划职业?涯(18分钟)

2.2.1 岗位解析-数据运营(23分钟)

2.2.2 岗位解析-数据分析(22分钟)

2.2.3 岗位解析-数据产品(10分钟)

2.2.4 岗位解析-商业分析(12分钟)

2.2.5 岗位解析-?户增?(8分钟)

2.2.6 岗位解析-策略产品(11分钟)

2.2.7 岗位解析-解决?案(19分钟)

2.3作业：?标确认(4分钟)
73
面试篇二·系统?试·校招篇·第3章·简历撰写

3.1 如何撰写出一份合格的简历（扬?避短）(61分钟)

3.2 作业要求：简历撰写(3分钟)
74
面试篇二·系统?试·校招篇·第4章·系统面试

4.1.1 单面篇·秋招全流程介绍(13分钟)

4.1.2 如何做好?我介绍(14分钟)

4.1.3 常规?试题-校招版(28分钟)

4.1.4 压??试和开放?试(9分钟)

4.1.5 如何应对?试中消极提问(7分钟)

4.2.1 业务面·如何快速逻辑表达(18分钟)

4.2.2 业务面· 如何快速分析问题(19分钟)

4.3.1 群面篇·如何突破互联?公司群?(41分钟)
75
面试篇二·系统?试·校招篇·第5章·?试前准备&?试后复盘

5.1 如何调研公司(28分钟)

5.2.1 职场穿搭·女生篇(16分钟)

5.2.2 职场穿搭·男生篇(26分钟)

5.3 ?试后复盘说明(7分钟)

5.4 如何选择一份offer(16分钟)
76
面试篇二·系统?试·校招篇·第6章·入职说明

6.1?职注意事项说明(23分钟)
77
面试篇二·系统?试·校招篇·第7章·职场综合技能提升

7.1?效?作法(8分钟)
78
加餐选修一·逻辑思维与专题报告解析·第1章·结构化思维

1.1 结构化思维(24分钟)
79
加餐选修一·逻辑思维与专题报告解析·第2章·结构化面试

2.1 ?试攻略·结构化?试（1）(30分钟)

2.2 ?试攻略·结构化?试（2）(34分钟)
80
加餐选修一·逻辑思维与专题报告解析·第3章·结构化业务

3.1 数据报告案例(23分钟)
81
加餐选修一·逻辑思维与专题报告解析·第4章·专题数据报告解析

4.1 挖掘??户的需求场景(31分钟)

4.2 品类发展管理（偏业务）(30分钟)

4.3 周年庆?客增?分析&单均价下降的原因(21分钟)

4.4 FMCG 6?营销点分析(10分钟)

4.5 精细化运营(19分钟)

4.6 ?试?标+数据报告(20分钟)
82
加餐选修二·商业化实战应?·第1章·?法和思维应?

1.1 数据分析常??法(43分钟)

1.2 数据分析的一般“套路”(37分钟)

1.3 如何搭建数据化运营体系？(54分钟)

1.4 如何设计有价值的数据产品(57分钟)
83
加餐选修二·商业化实战应?·第2章·?业案例应?

2.1 O2O外卖平台数据化管理(52分钟)

2.2 零售?业数据解决?案(58分钟)

2.3 信息流产品指标体系与业务案例(31分钟)

2.4 服装零售公司销售追踪案例(61分钟)
84
加餐选修二·商业化实战应?·第3章·数据经营分析与报告

3.1 数据经营分析报告(57分钟)

3.2 数据分析报告要点(57分钟)
85
加餐选修三·语?沟通与表达·第1章·语?表达基础与运?

1.1 ?部表情管理(15分钟)

1.2 呼吸练习(15分钟)

1.3 丹?练习(19分钟)

1.4 ?型的联系(24分钟)

1.5 声调的练习(24分钟)
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加餐选修三·语言沟通与表达·第2章·高情商讲话的必备训练

2.1 讲话六要素(26分钟)

2.2 情景再现画面感(22分钟)

2.3 内在语与对象感(27分钟)

2.4 朗读节奏(27分钟)

2.5 气氛渲染(19分钟)
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加餐选修三·语言沟通与表达·第3章·不同场合讲话的思维逻辑

3.1 反应力想象力与即兴发挥力(15分钟)

3.2 故事复述(15分钟)

3.3 结构框架(15分钟)

3.4 话题讲述(14分钟)

3.5 综合运用(15分钟)