万能的数据分析法则

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大数据时代，数据分析是越来越被重视的技能。不同行业、不同业务场景下，如何进行有效分析？考察的是从业者的数据分析思维，即如何使用数据分析技能的能力。具备正确的数据分析思维，既能让你对各类型分析需求游刃有余，也能让工作事半功倍。

这个专栏的学习，没有任何专业或工具门槛，为了让你更好地具备数据分析思维，会从以下三大模块为你讲解：

模块一 数据分析思维基本功：如何根据业务树立正确的分析目标、如何从海量数据中确定指标、如何更具逻辑思维地进行分析……这些思维准备都是基础，学完这一模块，会让你的数据分析更客观严谨，对业务更有效。模块二 各行业通用的业务数据分析框架：这一模块会带你走完业务分析全流程，定义问题、拆解问题、分析原因、做出报告、提出建议，你会了解用数据分析解决业务问题的正确方法，将其活学活用于你自己的分析工作中。模块三 互联网行业主流分析案例解析：这一模块选取了互联网行业最常用的分析案例，比如产品分析、转化分析、活动分析、用户增长，通过这些行业热门需求的分析案例解析，弥补你的实战经验不足。

三元方差（Jason） 同花顺高级数据分析师他专注于用数据驱动业务增长，擅长产品数据分析、运营数据分析、用户增长等领域。在同花顺带领 10 人分析团队，从 0 到 1 搭建千万级用户产品的用户精细化运营体系，并沉淀了一套面向用户运营的数据化运营方法论。作为多年的数据分析面试官，有丰富的面试候选人经验。

├──01  目标导向：如何走出取数的怪圈？.mp4  99.55M

├──02  客观严谨：事实+论证过程+观点，打造高水准分析.mp4  190.54M

├──03  指标思维：如何搞清楚各种不同的指标类型.mp4  152.90M

├──04  逻辑推理：招聘要求里的逻辑思维能力到底指什么？.mp4  165.39M

├──05  系统结构：跳出问题看问题，让你的分析直击关键.mp4  191.72M

├──06  懂业务：让你的分析结果与业务方、领导同频.mp4  145.05M

├──07  懂用户：数据分析+用户思维=精细化运营.mp4  186.26M

├──08  分析流程：业务数据分析的通用流程.mp4  176.05M

├──09  定义问题：怎么定义问题，打通分析思路？.mp4  124.65M

├──10  拆解问题：为什么总是拆解出一堆没用的数据？.mp4  187.25M

├──11  找出原因：问题原因那么多，哪条才是最关键.mp4  150.75M

├──12  提出建议：什么才是有价值的建议？.mp4  141.30M

├──13  报告撰写：怎样高效地写一份数据分析报告？.mp4  137.76M

├──14  分析框架进阶：其他常见的分析流程（预测竞品用户数学建模）.mp4  206.76M

├──15  产品分析：如何将某功能的次日留存率提升 10%？.mp4  203.51M

├──16  转化分析：如何提升产品的购买转化率？.mp4  161.00M

├──17  活动分析：如何分析活动效果并给出有效建议？.mp4  166.33M

├──18  用户增长：找出快速提升用户数的关键行为.mp4  152.95M

├──19  AB 测试： AB 测试的效果评估和优化.mp4  185.29M

├──彩蛋1  数据运营：如何搭建数据运营体系？.mp4  165.23M

├──彩蛋2  面试：业务数据分析师的面试指南.mp4  221.73M

├──结束语   深入业务，持续学习.mp4  62.27M

└──开篇词  技能决定下限，思维决定上限.mp4  162.60M

├──文档 

|   ├──[5870] 开篇词  技能决定下限，思维决定上限.md  22.34kb

|   ├──[5871] 01  目标导向：如何走出取数的怪圈？.md  23.90kb

|   ├──[5872] 02  客观严谨：事实+论证过程+观点，打造高水准分析.md  18.74kb

|   ├──[5873] 03  指标思维：如何搞清楚各种不同的指标类型.md  25.88kb

|   ├──[5874] 04  逻辑推理：招聘要求里的逻辑思维能力到底指什么？.md  25.36kb

|   ├──[5875] 05  系统结构：跳出问题看问题，让你的分析直击关键.md  20.14kb

|   ├──[5876] 06  懂业务：让你的分析结果与业务方、领导同频.md  17.32kb

|   ├──[5877] 07  懂用户：数据分析+用户思维=精细化运营.md  20.70kb

|   ├──[5878] 08  分析流程：业务数据分析的通用流程.md  21.52kb

|   ├──[5879] 09  定义问题：怎么定义问题，打通分析思路？.md  19.05kb

|   ├──[5880] 10  拆解问题：为什么总是拆解出一堆没用的数据？.md  16.82kb

|   ├──[5881] 11  找出原因：问题原因那么多，哪条才是最关键.md  15.10kb

|   ├──[5882] 12  提出建议：什么才是有价值的建议？.md  13.47kb

|   ├──[5883] 13  报告撰写：怎样高效地写一份数据分析报告？.md  15.15kb

|   ├──[5884] 14  分析框架进阶：其他常见的分析流程（预测竞品用户数学建模）.md  17.42kb

|   ├──[5885] 15  产品分析：如何将某功能的次日留存率提升 10%？.md  19.14kb

|   ├──[5886] 16  转化分析：如何提升产品的购买转化率？.md  16.71kb

|   ├──[5887] 17  活动分析：如何分析活动效果并给出有效建议？.md  16.04kb

|   ├──[5888] 18  用户增长：找出快速提升用户数的关键行为.md  14.89kb

|   ├──[5889] 19  AB 测试： AB 测试的效果评估和优化.md  16.06kb

|   ├──[5890] 彩蛋1  数据运营：如何搭建数据运营体系？.md  16.05kb

|   ├──[5891] 彩蛋2  面试：业务数据分析师的面试指南.md  18.40kb

|   └──[5892] 结束语   深入业务，持续学习.md  6.73kb