第 1 讲
描述性统计与数据概览
本讲以真实 App 用户画像数据为基础，训练学生使用频数表、描述统计表、柱状图、箱线图和散点图理解变量分布、品类差异与用户结构特征，并学会把统计结果转化为清晰的业务描述与管理判断。
Data Thinking and Marketing Data Analysis
数据思维和营销数据分析
课程围绕营销场景中的真实数据问题展开，帮助 MBA 学生从描述性统计、用户画像、 广告流量到 AI 客服设计，逐步建立数据思维、分析能力与管理表达能力。
Course Lens
4教学模块
6案例数据
持续更新更多内容
Course Modules
四讲课程内容
第 2 讲
绝对用户画像与相对用户画像
本讲围绕商品特征、竞品识别与商品生态构建展开，帮助学生区分绝对用户画像与相对用户画像，理解某一商品用户是谁、与竞品相比有何差异，以及这些差异如何支持定位、竞品分析和生态预测。
第 3 讲
广告流量与主播投放选择
本讲使用直播流量数据分析不同主播之间的受众重合度与流量结构，帮助学生在扩大曝光范围与提高重复刺激之间做权衡，进而判断该如何组合主播、安排投放节奏并提升广告触达效率。
第 4 讲
广告转化与留存外溢
本讲结合在线电商广告与销售数据，研究 AI 客服设计对用户后续购买与留存行为的影响，分析用户在广告商品及相关商品上的购买深度，从而理解客服体验、转化效率与长期留存之间的关系。
Datasets
本课程使用的教学数据集
移动应用用户画像数据
数据覆盖 App 基础信息、活跃规模、性别比例、年龄结构、省份结构、兴趣偏好和品类排名，适合用于描述性统计、品类比较和用户画像分析。
跨年晚会收视率时序数据
数据包含频道、节目、地区、时间和收视率指标，适合做时间趋势、地区比较、节目比较和基础描述统计。
骨朵节目热度数据
数据覆盖节目基本属性、内容类型、平台点击、平台热度、搜索指数、社交讨论与新闻曝光等多类指标，适合做内容热度分布、类型差异、平台比较和热度关系分析。
直播平台粉丝行为数据
数据覆盖粉丝基础信息、观看天数、牌子等级、送礼与弹幕行为，以及主播直播间的热度、观众规模和品类信息，适合做粉丝行为分布、品类比较和直播间表现分析。
众筹网站项目数据
数据覆盖项目基本信息、类别、地区、目标金额、筹资金额、支持人数、评论数、更新次数、视频时长和起始时间等信息，适合做筹资分布、类别差异、项目成长走势和互动表现分析。
艾格吃饱了销量数据
数据覆盖 98 个商品在 2025-01-01 至 2025-06-01 的 70,684 笔购买记录，包含交易时间、买家归属地、商品标题与副标题、三类价格、累计销量、好评数、首页人气/爆款位标记与排名，以及同日商品聚合的去重单量、销量和买家数，适合做销量分布、品类差异、价格结构、首页曝光位效果和地区结构的描述性分析。