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本课程属于：032-另类数据、NLP与事件驱动研究 智能金融与金融工程 · 共 15 门相关课程，组合学习更完整。
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网页流量与APP活跃度因子实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=网页流量与APP活跃度因子的学… · 核心概念 · 整体框架与实战价值
课程导入APP
02
数据基础认知
目标=PV · UV · DAU
数据基础认知PV
03
流量与活跃度数据采集
目标=埋点方案 · 日志采集 · SDK上报
流量活跃度数据采集
04
数据预处理与清洗
目标=缺失值 · 异常值 · 重复数据
数据预处理清洗
05
因子体系设计入门
目标=什么是因子 · 因子分类 · 因子与指标的区别
因子体系设计入门目标=什么是因子
06
网页流量因子构建
目标=来源渠道 · 访问深度 · 停留时长
网页流量因子构建目标=来源渠道
07
APP活跃度因子构建
目标=启动次数 · 使用时长 · 功能点击
APP活跃度因子构建
08
用户行为路径分析
目标=漏斗模型 · 路径分析 · 桑基图
用户行为路径分析目标=漏斗模型
09
时间维度因子实战
目标=小时 · 日 · 周
时间维度因子实战目标=小时
10
渠道与来源因子实战
目标=自然流量 · 付费投放 · 社交裂变
渠道来源因子实战
11
用户分层与标签因子
目标=RFM模型 · 活跃度分层 · 生命周期阶段
用户分层标签因子
12
留存与流失因子分析
目标=次日留存 · 7日留存 · 30日留存
留存流失因子分析
13
转化率因子实战
目标=注册转化 · 下单转化 · 付费转化
转化率因子实战目标=注册转化
14
相关性分析与因子筛选
目标=皮尔逊相关 · 斯皮尔曼相关 · 互信息
相关性分析因子筛选
15
特征工程与因子衍生
目标=归一化 · 标准化 · 离散化
特征工程因子衍生
16
机器学习建模入门
目标=逻辑回归 · 决策树 · 随机森林在流量与活跃度预测中的应用
机器学习建模入门目标=逻辑回归
17
活跃度预测模型实战
目标=基于历史行为因子预测用户未来活…
活跃度预测模型实…目标=基于历史行…
18
流量预测模型实战
目标=时间序列 · 回归模型 · Prophet
流量预测模型实战目标=时间序列
19
A/B测试与因果推断
目标=实验设计 · 分流策略 · 显著性检验
A/B测试
20
可视化与报表体系
目标=仪表盘设计 · 趋势图 · 热力图
可视化报表体系
21
SQL与Python实战
目标=用SQL提取流量与活跃度数据 · 用Python完成因子计算与建模
SQLPython
22
电商场景案例
目标=网页流量因子与APP活跃度因子…
电商场景案例APP
23
内容社区场景案例
目标=内容消费 · 互动 · 分享等因子在社区活跃度提升中的实战
内容社区场景案例目标=内容消费
24
工具与平台实战
目标=Google Analytic… · 神策 · GrowingIO
工具平台实战
25
常见问题与避坑指南
目标=数据口径不一致 · 埋点缺失 · 样本偏差
常见问题避坑指南
26
因子监控与迭代
目标=因子稳定性监控 · 效果衰减 · 版本迭代与自动化预警机制
因子监控迭代
27
增长策略与因子应用
目标=拉新 · 促活 · 留存
增长策略因子应用
28
综合项目实战一
目标=从0到1搭建网页流量因子分析体…
综合项目实战一目标=从0到1搭…
29
综合项目实战二
目标=从0到1搭建APP活跃度因子模…
综合项目实战二APP
30
课程总结与进阶
目标=知识体系回顾 · 能力自评 · 进阶学习路径与实战项目规划
课程总结进阶