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北京（总部）
课程介绍
COURSE INTRODUCTION
电商数据分析课程是为熟悉电商数据分析的流程及操作，掌握数据分析技巧，成为数字化时代的数字化人才而设置的课程内容。
数据分析是一个交叉学科领域下的新型技能，它是利用数据分析、IT技术与业务场景联系起来，再加以科学的思维方法、指标体系、工具模型等等方法论来支持市场的分析产品的优化，客户的洞察，从数据中精准发现问题，并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润。
课程安排预览
第一章 电商数据分析师的基本功-Excel入门

重点难点

知识点名称

重点：
    1.掌握Excel基本操作方法
    2.掌握Excel进行数据分析的相关技能
难点：
    应用Excel制作商业报告方法

1.数据分析概述
2.分析工具Excel概述
3.Excel基本数据类型
4.Excel数据加工 - 基本加工操作
5. Excel数据计算   - 公式功能
6.Excel数据透视功能
7.数据可视化 -   Excel基本图表功能
8.数据可视化 - Excel条件格式


第二章 电商工具之表结构数据入门
重点难点知识点名称

重点：
    1.理解表结构数据特征

    2.理解表与表横向与纵向合并的逻辑

难点：

    1.理解并掌握多表连接汇总计算的逻辑方法		表结构基础知识


第三章 分析师的第一道面试题-SQL数据库

重点难点

知识点名称

重点：
    1.掌握基本DDL语法应用
    2.掌握基本DML语法应用

难点：

    熟练掌握单表、多表、+C17:C38子查询以及复杂业务场景下的查询方法		1.Windows系统下MySQL 5.7安装教程
2.序章
3.数据库操作
4.数据表操作
5.数据类型
6.约束条件
7.填充数据
8.修改数据表
9.SQL查询
10.操作符与子查询
11.函数
12.查询练习
第四章 Power BI基础

重点难点

知识点名称

重点：
    1.掌握Power Query数据处理方法
    2.掌握Power Pivot多维数据透视分析方法
难点：
    1.理解及掌握M函数应用方法
    2.理解及掌握DAX表达式应用方法
    3.理解及掌握多维数据模型创建方法

1.Power Pivot概述及导入数据
2.Power   Pivot搭建多维数据模型
3.Power Pivot创建层次结构
4.Power Pivot   Dax表达式
5.Power Pivot使用KPI
6.Power   Query概述及导入多源数据方法
7.Power Query合并数据
8.Power   Query基本功能
9.Power Query M函数精讲
10.Power   Query数据处理案例
第五章 Power BI Desktop

重点难点

知识点名称

重点：
    1.掌握Power BI Desktop使用方法
难点：
    1.理解及掌握筛选器类函数
    2.理解及掌握时间智能函数		1.power bi desktop 概述
2.Power   Query与非关系型表结构数据
3.Power Query使用非关系型表结构数据
4.筛选器类函数创建复杂汇总规则
5.爬取并处理网络数据
6.时间智能函数
第六章 Power BI案例

重点难点

知识点名称

重点：
    1.掌握商业智能报表设计及制作全流程工作能力
难点：
    1.结合业务需求设计商业智能报表
    2.制作商业智能报表

1.销售管理分析仪业务背景说明
2.销售管理分析仪制作方法说明
3.创建驾驶舱业务介绍
4.创建驾驶舱方法介绍
5.财务杜邦分析仪
6.分析仪制作过程
7.快消行业进销存管理分析仪
第七章 Tableau商业智能分析实战——Tableau 基础部分

重点难点

知识点名称

重点：
    1.计算字段；
    2.连续和离散型数据的区别；

    3.筛选器+集的应用。

难点：

    1.用户函数，表计算；
    2.筛选器+集的应用。		1.数据可视化tableau介绍
2.tableau主要产品及安装
3.连接数据 字段操作   文件保存
4.数据类型 合并 分层   分组
5.筛选器和集的应用
6.Tableau页面及功能区介绍
7.自定义形状和仪表盘操作应用
8.计算函数：数字 字符串   日期
9.计算函数：类型转化 逻辑 详细级别表达式
10.计算函数：用户函数   表计算
第八章 Tableau商业智能分析实战—— Tableau 可视化部分

重点难点

知识点名称

重点：
    仪表盘和故事的应用。

难点：

    使用参数创建交互式图表。		1.条形图 折线图
2.饼图 散点图 直方图
3.文本表 盒须图 热图
4.气泡图 树形图 词云图   甘特图
5.环形图 嵌套饼图 帕累托图
6.漏斗图 哑铃图
7.雷达图 标靶图
8.地图
9.趋势线 预测线 预测区间
10.参数
11.补充内容：自定义坐标轴   排序
12.仪表盘介绍
13.故事
第九章 Tableau商业智能分析实战—— Tableau 综合案例部分

重点难点

知识点名称

重点：

    按照业务需求使用Tableau对数据进行深层分析和展示，探索数据的价值。

难点：

    理解业务背景，梳理业务需求，掌握业务指标的定义方法及计算规则。

1.金融投资分析
2.某购物中心销售仪表盘
3.案例一：RFM客户价值模型
4.案例二：销售报表分析
第十章 数据指标体系

重点难点

知识点名称

重点：                         
    1.掌握电商常用的数据指标；
    2.数据异常后，通过指标拆解归因定位核心问题。

难点：

    1.熟练掌握指标拆解；
    2.使用ExcelBI搭建模型。		1.课程介绍
2.数据指标体系概念
3.数据逻辑梳理和建库建表
4.数据存储、建立关系
5.度量值书写
6.度量值书写、视图美化
7.竞品监控案例、店铺大促爆发力度案例
第十一章 运营日报制作

重点难点

知识点名称

重点：                         
    1.制作运营日报的思路；

难点：

    1.数据存储；
    2.使用Power BI制作复杂报表。		1.运营日报Excel制作
2.数据处理、统一数据指标、存库
3.数据存库、度量值书写
4.首页可视化搭建
5.京东pop店报表可视化搭建
第十二章 自动化流程搭建

重点难点

知识点名称

重点：                         
    1.养成提升工作效率的思维；
    2.思考如何将自动化运营到工作中。

难点：

    1.RPA的使用；
    2.自动化报表流程搭建。		1.RPA软件功能介绍
2.不会爬虫如何获取网页数据？拉勾网数据和京东用户评论数据获取
3.空气质量数据获取及处理
4.Power BI可视化
5.自动化流程搭建
第十三章 电商行业的用户画像行业分析及竞争分析

重点难点

知识点名称

重点：                         
    1.了解基本的用户画像应用；
    2.如何制作行业分析和竞品分析报告 。
难点：
    1.从零到一搭建类目评分体系；
    2.分析报告的制作。

1.电商行业的用户画像
2.行业分析和竞品分析流程
3.行业分析报告解读
4.竞店分析报告解读
5.类目评分规则介绍
6.数据入库和切片器制作
7.市场洞察可视化展现
8.类目评分实现
9.市场洞察看板
第十四章 电商数据库案例

重点难点

知识点名称

重点：                         
    1.掌握常用的分析方法。
难点：
    1.熟练掌握分析方法的思维和实现方式
    2.SQL的熟练使用

1.案例说明和数据处理
2.基本指标统计
3.用户留存分析
4.复购分析
5.RF模型
第十五章 电商商品评论分析

重点难点

知识点名称

重点：                         
    1.掌握文本分析的思路；
    2.掌握文本分析的流程和方法。
难点：
    1.通过Python实现分词和词云。

1.jieba和wordcloud介绍
2.京东洗面奶评论爬取
3.评论分词处理
4.词云展示
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