课程简介

本课程名称是“互联网人的数据运营实践培训”，是EBizcamp为互联网和O2O企业中的运营、产品、数据分析和营销人员（初入职和预备转行入职的人士）专门开发的2天线下集训课，重点传授数据在互联网和O2O企业中的流量渠道获取、产品运营、产品设计及分析平台搭建方面的实战技能知识和经验。

线下面授课程的核心价值：

1）从数据分析、产品运营、UED、渠道产品和数据挖掘的互联网公司等方面在全部集中研究授课

2）对数据在互联网公司内部涉及分析、产品、运营、渠道优化和数据挖掘的各种场景都有丰富的实战经验，可以当场给学员提供基于实际案例的教学和指导

主要的学习需求：

1）掌握运营数据处理、分析的方法，提高数据分析及数据挖掘能力，了解数据驱动下进行运营的思维。

2）互联网流量、营销的理论联系实际的技能

3）移动端营销的理论联系实际的技能

4）网站日志方面的分析挖掘方法及经验

5）手机APP用户生命周期相关运营；APP数据分析技巧、经验知识；APP内容个性化推荐、用户标签推荐知识。

6）基础数据分析工具及产品运营思路

7）移动SEO，移动建站和优化，内容运营、内容库建设知识。

8）数据分析及数据挖掘

9）移动站＋PC站+APP数据整合分析

10）交互设计中的数据分析要点

为什么要做

从2014年我开始以联合创办人的身份参与运作网站分析星期三WAW这个活动，我发现越来越多的企业开始进入数据运营的阶段，这应该是标准流量渠道的成本越来越高的信号，比如百度SEM。

我们几乎每周都会收到微信和邮件询问有关在当下的中国互联网流量环境下，如何具备数据分析，如何通过数据挖掘发现产品营销上可以提升业绩的方法，如何正确地选择渠道并购买有效流量、如何正确实施技术型SEO项目，如何在企业内部搭建有效的数据分析平台等等，不一而足。EBizcamp课程的目标和愿景是帮助学员增长数据和互联网方面的学识、技能和视野，学成回去工作时可以直接用于互联网企业日常的产品设计、运营、用户增长和流量渠道管理等具体工作。

课程名称：互联网数据分析师的成长之路 － 3小时

纪杨

技术型网站数据分析及优化高手，程序员出身，数据平台搭建经验丰富，曾获Tableau VIZ 上海赛冠军。 从业10余年，有多年的互联网产品数据分析经验，擅长网站数据分析、用户体验分析、数据平台搭建，个人网站数据分析博客：jiyang.me。也是Tableau线下活动、网站分析星期三WAW 2016上海大会、SegmenFault D-Day苏州2015大会，PMCAFF 演讲嘉宾。

纪杨老师在2015年加入Teambition，是Tableau上海用户小组核心成员，拥有10年以上的B2C电商、大型在线教育网站和SAAS在线业务的数据分析和数据技术经验。他目前负责Teambition 整体业务、流量分析。

纪杨老师曾负责华住酒店集团产品基础流量系统的搭建及数据分析（网站，H5，Wifi Portal，微信，App)，提供对各部门（电商、会员和品牌部）的数据支持、跟踪及优化。2009至2014年期间，他负责Google Analytics，Piwik在沪江网全站的技术部署、数据整合和业务分析，并带领团队开发沪江网内部流量统计系统，页面内点击分析，AB测试工具。参与BI平台，广告平台的建设，为市场部门的SEM投放提供分析和数据上的支持，并同时参与了沪江教育类产品的开发。

课程模块：

1. 分析师的角色

1） 数据分析的目的

2） 分析师的角色与定位

3） 分析师的必备技能

2. 数据收集与处理

1） 数据来源

2） 用户行为数据

3） 业务数据

4） 日志数据

5） 数据收集、处理、汇总

6） 如何做好打点这件事

7） 不同类型数据分析时的关注点

3. 不同平台跟踪的注意点

1） 网站

2） App

3） 跨平台追踪

4. 数据分析的主要指标

1） 业务指标：用户增长，内容产生，订单，收入

2） 流量指标：网站App，访问量，不同来源的转化率

3） 市场活动指标：社交媒体的分享与贡献，专题活动页的转化率

4） 产品优化指标：AB测试转化率，用户使用习惯。

5. 选择合适的数据分析工具

1） Google Analytics / Piwik

2） Mixpanel / Sensorsdata

6. 数据展现

1） Tableau

2） Excel

3） Sqlserver Report Service

7、从课程会获得的知识：

1. 定义数据分析师角色

2. 数据如何收集、如何处理

3. 跨平台（设备）数据追踪的注意点

4. 如何选择适合自己业务的数据分析工具

5. 如何有效展现数据

课程名称：产品运营的数据事件跟踪实务 － 3小时

黄捷，

运营型数据分析专家，10+年电商平台产品运营经验，擅长在数据基础薄弱、观念模糊的环境下，带领团队进行数据运营的拓荒和普及工作。精通电子商务前端产品运营、数据分析，曾受邀在2015年WAW网站分析星期三上海站做电商数据运营的演讲。

黄捷老师从2014年起负责携程国际多语言网站和APP的日常运营管理工作，他从业十余年，曾任职于麦考林、HRS以及2家初创电商团队，担任PC站、移动站及APP产品运营工作，专注于数据驱动运营和产品优化。

黄捷老师对主流的网站数据统计分析工具如cnzz、99click、Google Analytics、SiteCatalyst有丰富的业务/市场/产品/运营端实操经验。

内容模块：

1. 数据运营在不同类型企业的内容

1） 传统软件行业

2） 早期互联网创业企业 － Startup

3） 传统行业转型互联网

4） 纯技术特色团队

5） 营销方式特色团队（特卖）

6） 外资互联网

2. 数据运营不同发展水平的外在表现

1） 纯粹抽样

2） 强调总体

3） 概率反推

3. 数据运营的核心：分类对比

1） 网站转化率－时序

2） 网站转化率－截面

3） App转化率

4. 案例分析

1） 短期转化率波动的一般分析

2） 中期留存率变化的量化考量

3） 数据在活动风控中的作用

5、从课程会获得的知识：

1. 如何识别出产品运营中数据“坑”。

2. 认识隐性数据陷阱会对业务造成的风险

3. 如何有效使用数据去驱动产品的方向

4. 产品测试经常碰到的问题

课程名称：数据驱动设计优化 － 3小时

陈抒，

15＋年互联网产品设计专家，擅长大中型电子商务平台、OTA、移动互联网的产品设计，长期致力于研究数据与设计关联性及应用，多年潜心研究国内外大型商务网站的交易流程。 她曾在2015年携程主办的数据驱动产品和设计峰会以及网站分析星期三2016大会上作数据驱动设计的主题演讲。

陈抒老师目前担任上汽集团旗下电商平台UED总监，她对细节异常敏感，同时也关注整体，总能在约束条件下不断找到创新设计方案，有丰富的设计团队管理和大型产品项目管理实践经验。

从2014年起，陈抒老师为洋码头组建了全公司首个UED团队，并全面管理用研、视觉、交互、前端团队的工作，带领团队开展用户研究及调研、可用性验证、竞品分析、UE/UI 评审等相关工作，并实施洋码头的设计标准GuideLine 与Spec，以及支持前端代码模块化开发并保证前端页面性能；她亲自带队参与洋码头重点项目的原型设计和产品流程设计，以提高转化率及销售为目标规划用户体验策略，并与产品经理共同跟踪优化结果并沉淀设计方法。其中产生重要商业价值的项目包括：洋码头PC及移动站，商家后台，首页改版和频道页改版，单品页及洋码头APP设计，并组织完成公司色彩定位调研。

陈抒老师从2010年起担任携程网机票业务的UED负责人，带领团队获得了多个机票产品设计类大奖，无论从用户研究、眼动实验、AB测试、改版数据分析、交互设计整体技术水平等方面均作出非常大的贡献，同时对携程公共平台、火车票、邮轮等其他项目提供过专业的设计支持。她在加入携程网之前，是EBay易趣团队的UED设计主管，负责过很多重点项目的产品设计，如导航，易趣ZONE规划设计，易趣Landing page整合优化设计。

内容模块：

1. 亚马逊经典案例分析

2. 网站数据分析简述

a) 概要

b) 能解决的问题

3. 网站数据分析来源

a) 埋点数据挖掘（Srdid，Fromid，Adid）

b) 眼动实验

c) 第三方数据平台

4. KPI

a) 数据简称和含义

b) 模拟百货解析KPI

5. 实例分析

a) 多达8个经典实例分析和总结

b) 从场景、度、聚焦点、主体、改版对比、分析角度等不同维度进行论证

c) 通过数据收集得出用户和偏好的相关性分析

6. 网站数据分析的关键点

a) 累积

b) 跟踪

c) 测试

d) 客观性

7、网站数据分析的3个误区

8、从课程会获得的知识：

1. 通过视觉设计、交互设计、用户研究、产品设计去学习数据分析的思维与方法。

2. 如何利用数据分析去指导设计和进行指导产品优化和迭代。

3. 避免数据分析的误区。

安琦老师，携程无线营销产品负责人

课程名称：数据驱动渠道优化 － 3小时

安琦 （Seven An)，

全栈技术营销高手（Full Stack Technical Marketer)，Growth Hacker。 从业8年，被列入知乎的“国内SEO英雄榜”，目前带领的小组负责携程站外营销渠道产品支持，擅长各种站外渠道的搭建、实施、评估及优化。他曾负责携程全站的H5营销产品支持并完成流量20余倍的成长，涵盖整个H5网站的包括分销、SEO、SEM等各个渠道部署支持，完成了典型的growth hacking案例。百度和搜狗站长平台的邀约撰稿人。网站分析星期三WAW 2016上海大会、百度站长大会嘉宾。

安琦老师从2012年起加入携程，完成携程PC多个频道和整个移动端html5网站全站搜索引擎优化、搜索引擎投放，app营销，app预装，跨屏营销，全栈再营销，各类线下活动的技术和产品支持。他早年曾负责婚纱外贸站群XXXlande的流量项目，操作近百个站点占据了澳大利亚、葡语、西班牙语Google的婚纱关键词搜索页面，帮助公司完成了质的飞跃。

安琦老师参与和管理过各种大型技术营销项目，包括：无线及online渠道投放产品支持；BAT系下产品及国内外hero APP与携程的独立合作实施；所有种类通用渠道的对接和实施；社会化营销产品实施；携程渠道追踪产品的优化更新；地推体系产品的研发和上线。

内容模块：

1. 流量的本质

1） 流量的本质是需求

2） 真流量里没有低质量

2. 渠道的本质

1） 工具

2） 本质和传统行业渠道无异

3. 投放的本质

1） 投，有的放矢

2） 放，有张有弛

4. PC & HTML5常见渠道

5. 移动端常见渠道

6. 渠道的测量

1） 常见的关键指标

2） 关键点：带来流量的质量

3） 关键点：流量衍生的额外成本（开发、潜在危害）

7. 行动

1） 发现需求find

2） 瞄准人群target

3） 触达客户touch

4） 评估结果monitor

5） 修正方案adjust

8. 与渠道相处

1） 免费的世界里并不是纯粹的钱钱交换

2） 以产品的方式

3） 以社会工程的方式

9. 效率

1） 是否还记得站群？

2） 模式的横向和纵向的复用

10、从课程会获得的知识：

1. 如何有效选择真正能获取用户的渠道（包括APP、HTML5、PC）。

2. 如何测量每个渠道的质量和有效性，并通过使用什么指标。

3. 获取用户是否一定是要通过付费渠道。

课程名称：抽象化数据处理和挖掘方法 － 3小时

黄一能（Jimmy Huang), 

6＋年技术型互联网数据产品及分析专家，微软MCSE，擅长网站分析、数据库及服务器技术、网站开发、产品及渠道管理，目前担任VIPABC的BI及数据产品负责人，专心于数据驱动的业务创新优化及大数据平台的搭建。

黄一能老师从2014年进入互联网金融行业，加入某股份制银行集团下属互联网金融公司负责PC站、移动站及APP的渠道管理，包括全站SEO、产品管理及数据整合分析等核心工作。他负责基于数据驱动的产品优化为公司节省每年500万以上的市场成本，并完成超过30亿的纯线上交易量。

黄一能老师曾在2011年为eBay中国设计并开发卖家系列数据工具，包括买家体验周报和卖家BI Tools（该工具已被官方收入全球站)。他同时负责eBay中国网站数据分析技术实施和分析支持。之后分别参与阿迪达斯和丝芙兰等官方电商网站技术支持，积累了大量的全品类电商产品管理经验。

内容模块：

一、从规则到统计（机器翻译为例）

人工智能；机器学习；大数据技术；数据驱动等误区以及概念更正

二、自然语言处理（搜索引擎为例）

1、收录

1.1、图论指导下的爬虫技术

1.2、基于爬虫特性的网站结构原则

1.3、基于爬虫特性的前段技术原则

2、索引

2.1、布尔代数

2.2、DFS&BFS

2.3、页面分析及URL列表

2.4、索引的瓶颈

3、排序

3.1、PageRank算法

3.2、权威内容等多因素影响

三、传统业务模式下的数据挖掘方法举例（客服数据为例）

1、数字化采集

2、分词及多维向量建立

3、余弦函数的运用

四、互联网教育行业RFM模型实战解析

1、数据观察

2、数据模型的选择

3、模型改造原则

4、数据推论（分清相关性与因果的关系）

5、数据验证（实践验证；贝叶斯网络）

6、数据驱动下的产品优化与业务规划

五、从课程会获得的知识：

1. 对于现今大数据、机器学习、互联网数据分析及挖掘的正确认知和基础做法

2. 对于搜索引擎技术的完整认识

3. 根源的SEO做法

4. 简单的自然语言处理方法

5. RFM模型的认识以及实例解析

6. 数据驱动的完整案例

一、互联网数据分析师的成长之路 （纪杨老师）

二、 产品运营的数据事件跟踪实务（黄捷老师）

三、抽象化数据处理和挖掘方法第一部分 （黄一能老师）

四、数据驱动渠道优化 （安琦老师）

五、数据驱动设计优化（陈抒老师）

六、抽象化数据处理和挖掘方法第二部分 （黄一能老师）

其中问到了一些互联网数据分析的基本知识，比如：

1）数据是如何收集的

2）JS和SDK

3）Cookie和IDFA

4）如何识别用户（网站和APP）

5）常用的分析工具 （如GA）

6）搜索引擎技术（包括开源和商用）

7）日志分析工具

8）数据挖掘方法和常用工具

顾青老师

曾在加拿大Sitesell和携程旅行网负责搜索及产品相关的管理工作，对互联网流量获取、搜索引擎、网站和APP产品、数据分析和数据技术有深入研究。顾青老师同时还担任网站分析星期三WAW的联合创办人。在进入互联网行业之前，他是中国最早的数字付费互动电视系统技术专家，也是中国最早一批在思科网络技术学院授课的老师之一。

课程名称：互联网数据整合分析基础 － 3小时

内容模块介绍：

Part 1. 大型网站数据和分析基础

1.1 网站数据的来源

1.2 流量数据、渠道数据和业务数据

1.3 网站用户行为数据

1.4 PC站和移动站的数据差异性

2）APP数据和分析基础

2.1 APP数据的来源

2.2 流量数据、渠道数据和业务数据

2.3 APP用户行为数据

2.4 APP和网站数据分析的差异性

2.5 以谷歌为例说明数据收集对产品的重要性

3）移动互联网流量生态下的数据整合分析

3.1 搜索引擎移动化对网站产品的影响

3.2 搜索引擎如何可以判断网站的好坏

3.3 移动端广告渠道对网站和APP数据分析的影响

3.4 Deeplink对数据分析的影响

3.5 数据整合分析的案例

从课程会获得的知识：

1、系统化认识数据分析系统和数据整合，

2、了解数据挖掘和数据分析如何支持网站和APP拥有者有效获取流量、获得产品优化的数据支持、

3、大型互联网企业如何利用大数据来提升业务回报。

王晔老师

曾在Google美国总部负责广告产品的创新和研发，对A/B测试系统、大规模复杂系统、数据挖掘和分析、互联网基础架构有深入研究。历任IEEE移动计算、GLOBECOM互联网协议与车辆技术专家、ACM外部审核专家、2009对等网络国际研讨会、超现代化的通讯和控制系统2010、2011国际会议TPC。在IEEE、ACM等全球有影响力的学术期刊发表多篇学术论文，主要研究领域为计算机网络系统设计及优化。

课程名称：数据驱动的产品、运营优化及决策 － 3小时

内容模块介绍：

Part 1.产品与运营决策优化的最佳实践

1.1 互联网产品思维：优化迭代

1.2 互联网运营思维：增长黑客模型

1.3 数据驱动的优化方法：运营分析与A/B测试

1.4 顶尖互联网产品团队的优化实践

Part 2.数据驱动优化的深层理论

2.1 互联网产品/运营优化的数学模型

2.2 运营分析原理：统计学相关

2.3 A/B测试原理：统计学因果与假设检验

2.4 试验设计的案例分析

2.5 试验数据解读的案例分析

Part 3.数据驱动的企业决策管理

3.1 什么是企业决策管理

3.2 数据驱动的决策管理对比传统的决策管理

3.3 在企业决策中树立数据驱动的文化

3.4 产品/运营以外的决策场景

从课程会获得的知识：

1. AB测试的原理

2. 互联网企业的产品和业务优化迭代实际案例和方法

3. 数据驱动企业决策的流程和方法

4. 如何组建数据化的团队

5. 如何利用数据解决企业的决策问题

研究方向：

＊数据仓库搭建的从0-1

＊tables的例子

＊网站转化率波动性分析顺序：

1、流量是否增加

2、哪个步骤的转化率变化明显

3、产品价格是不是变化

＊分析数据对于数据全面性的要求：外部数据、移动端数据？

＊用户体验分析法：

1、多做a/b测试

2、优化网页网站

3、提升网站转化率

4、提升用户满意度

＊数据挖掘方面：

1、客户流失分析的rfm模型

2、分析过程中的数据发觉的技巧

学院总结

李存艳 （负责产品运营工作）

最喜欢安琦老师讲的数据驱动渠道优化，从选择渠道，到内容准备，再到触达用户的效果监测进行实际讲解。渠道的合作方式并不只是钱钱交换，而是可以以产品的方式、社会工程的方式进行合作，达到触达用户的效果。对于纪杨老师的互联网分析师的个人成长之路也很喜欢，对于入行不久的人，职业发展道路是很重要的，有了基础的框架，就知道自己下一步怎么走，怎么去不断充实自己，完善自己的知识体系。纪杨老师就做到了我的引路人。

朱汝胜 （互联网旅游创业企业VP）

课程内容详实，干货多。作为一个创业者，尽管我也意识到数据分析的重要性，但是在实操上还是有很多模糊的地方，有走一步看一步的感觉。参加此培训让我从一个更高的全局性角度看待流量，转化率，用户体验，A/B测试，并了解了很多之前没听说过的外部工具。几位老师都是在成功的互联网企业的资深数据运营专家，可谓是实战型导师，培训内容结合企业实际，实操性很强，尤其是陈抒老师，通过在亚马逊、EBAY，携程，车享网的工作总结出来的经验和案例让人非常深刻。更重要的是，通过此次培训让我认识了一批同样希望通过数据分析和运营提高访问量和转化率的朋友，进入了一个数据专家云集的圈子，可谓收获良多！

李想（从事产品方面工作 ）

课程内容充实丰富，讲师的业务知识过硬且对，对互联网数据运营都有其独到的见解，通过两天学习个人收货不少。印象最深的尤其是黄捷老师关于转化率及漏斗图的运用知识，以及陈抒老师关于数据驱动设计优化的实践案例及分析。

余伟兴（从事技术方面工作）

第一，在数据可视化方面，觉得数据图表会说话，更有故事性，更具视觉冲击效果，引人入胜。第二，在网站转化率波动性分析方面，学到了分析的顺序：流量是否有增加，哪个步骤转化率变化明显，有无产品价格变化。第三，在分析数据的时候，要尽可能拿到全面的数据，如外部数据，移动端数据等等。第四，在做用户体验分析时，多做A/B测试，优化网页网站，提升网站转化率，提升用户满意度。第五，数据挖掘方面，用户流失分析的RFM模型中提到了数据挖掘的各环节，感觉收益良多。

朱峰（负责制造行业外贸B2B推广工作）

《互联网数据分析师的个人成长之路》纪杨老师让我进一步了解了数据分析师的角色，工具的选择，数据可视化等方面，因为自身工作涉及到的只是其中的一小块，所以很多专业性的操作，若和实际结合，会更容易理解使用。

黄捷老师的《数据事件跟踪实务》从实际工作中对数据运营认识的不同阶段，介绍了数据分析，通俗易通，由浅入深，非常棒。

安琦老师的《Data drive the channels》系统介绍了pc和移动端的不同渠道，对不同产品的推广引流，有更深一步的认识。

陈抒老师的《数据驱动设计优化》分享了从设计角度数据分析的关注点，包括数据采集渠道和关注的量化指标，因为和自身工作结合也通俗易懂。

黄一能老师的抽象化数据处理和挖掘方法,则是打开一扇门，了解数据挖掘的基础背景。

Ellen Yu（负责营销方面工作）

讲了数据分析师涉及到的职责和入门的一些方法及注意的地方，讲了一些实例以及和其他团队的配合方式也很受用。

张珂（从事产品方面工作）

课程内容完整、丰富，从课程中获得了很多之前没有了解过的知识（我还是产品一年级生）。整体内容感觉更适合创业的人，或需要各方面都兼顾的数据分析师、产品、团队负责人等。讲师都很nice，互动也比较多，很好。

刘伟庆（从事运营方面工作）

讲师的高度都比较高，能够站在行业的高度拓宽去看。个人喜欢安琦、黄捷老师的讲解风格，结合实例、比较循循善诱。

曹梦（从事运营方面工作）

课程内容比较系统、内容完整，对于数据分析入门者有很大的帮助。 讲师干货较多，能够深入浅出的讲解。

李冲（从事运营方面工作）

课程内容较为丰富、系统，五门课程详细的介绍了数据分析的完整流程，开拓了视野。

其他部分第二及第三期学员的评价：

“对于互联网数据分析框架认知方面有了很多收获，全面了解了数据来源，用途，分析方向，对于数据驱动决策理解更全，对于数据获取收获很多。同时了解了很多工具以及基本的工作流程，将自己平常在用的东西穿成一条线做了梳理，以后会更有体系。老师们提供了有用的观点和工具，我比较清晰地理解了数据驱动背后的思维。”

“全面了解了数据整合平台，市场活动数据追踪以及电商平台的反作弊是如何运作的，数据驱动的整体框架及数据分析、测试的方法对我的启发很大。”

“增加了对互联网环境下市场产品运营的了解，重新系统性梳理了对互联网数据分析的认识，熟悉了一些方法和工具，更清楚未来工作调整方向。”

“我们对互联网数据分析框架认知方面很有收获，清楚地了解了数据来源，用途和分析方向，系统地学习到互联网数据化运营的内容，老师可以用详细的案例解释方法论对于方法的理解更加清晰，四位老师都是实战派，厉害，牛！”