借助数据，多角度观察业务

账号可查数据均来自本班期的学员（抽取约 80%），具体可查的数据、权限已作处理，但仍包括一定程度的敏感内容。希望你切勿将账号扩散给他人。

学习了几种利用数据观察业务的套路后，我们希望你能从不同角度观察同一批数据，借此体会不同分析套路的特点与适用场景，并能从多个思考角度客观理解和思考业务。

任务清单

观察事件「浏览课程内容」，按「班期名称」查看，看看你的同班同学们还在学习哪些其他课程。你能从中找到本班的学霸么？（“学霸”可以自己定义，找出一个即可）

通过观察用户属性中的「首次广告系列来源」，看看本班同学一般都是从哪些渠道注册来到三节课的。

找到 12 月 6 日凌晨 4 点还在学习的这位勤劳的同学，通过数据了解这位同学，反推他日常的学习行为与特征，并描述。

描述本班期同学日常的每天学习时间分布，并（仅从单日耗时最长的角度）找出最“刻苦”的那位学员。

完成上述任务后，可从如下角度与大家分享你在完成作业的过程中的体会与心得：

（注：此部分无关对错，只需如实交流你的真实体会即可）

观察数据的过程之中，哪些洞察符合你的预期？哪些发现初看令你意外、细想又确有道理？

你能在这些数据中，找到你自己么？你是通过什么方法找到的？

借助这批数据，你还发现了什么“有意思”的事情，愿意与我们分享？

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基本任务

1.按照要求输入条件之后，将本班同学正在学习的课程导出，进行分列、排序和排重处理之后得到本班期同学还在学习的课程列表：

寻找本班的学霸：

①先通过系统筛选12月每天都在学习的用户ID；

②再将这20人的ID录入系统查看他们每天学习的时长，6个小时以上的有两位，126627、1329627；

③再观察这两位同学的学习相关行为——浏览课程内容、笔记模式点击、在线课程-章完成、笔记保存、完成思考题，126627的整体数据表现更好一些，所以评定ta为本班学霸。

2.点击用户ID进入用户属性列表，将数据导出并用透视表分析，253人里有162个未显示注册来源，剩下的91人主要注册来源是订阅号和百度搜索，分别占了22%和8%。

3.查找过程：

①按照浏览课程内容的触发用户数，按班期名称查看，时间选择为12月6日这天，按小时显示；

②拉到下方明细表里可看到12月6日凌晨4点还在学习的课程是互联网业务数据分析实战，点击用户数量下划线进入该用户详情页查看，用户ID12324043；

学习行为与特征：

①11月15日首次注册，目前只能查到互联网业务数据分析实战课程在学，推测只报了这一门课程；

②查看用户浏览课程所使用的浏览器来看，该同学偏好使用三节课服务号听课，在使用PC端学习时未使用过笔记模式，推测该同学可能喜欢线下记笔记；

③12月6日之后学习频次明显下降，只有12月9日（周日）提交了一次作业，推测该同学可能因为工作繁忙而影响了课程学习；

④按学习时间来看，该同学最早开始学习的时间是8点到9点之间，但当日0点到1点之间也有学习记录，可以推测该同学有早起的习惯。

4.学习时间分布：37%左右的同学每天学习时间小于2h，26%的同学每天学习时间在2-3h，16%的同学每天学习时间在3-4h，9%的同学每天学习时间在4-5h，6%的同学每天学习时间在5-6h，3%的同学每天学习时间在6-7h，2%的同学每天学习时间在7-8h，1%的同学每天学习时间在8h以上。

最“刻苦”的同学为图中红框标记处，ID为2562707

体会与心得

我找到自己的方法比较直接--我发现了distinct ID就是学号，所以直接按照我的学号去筛选了自己的数据。

这次观测数据我发现有意思的事情是，周末学习人数没有我预想的那样比工作日高很多，反而周末是最低点，推测大家多为互联网从业者，平时工作都比较忙，周末会想多休息。