FIG_000 · 课程 v1.0 · 2026 开源 · CC BY-NC 4.0 协议

PostHog
用户行为数据分析

34 节课程 · 5 个阶段 · 一套完整的 PostHog 行为分析方法论。把「埋点 → 行为分析 → 用户画像 → 大模型」一次打通。

由 PostHog 课程团队 和贡献者们共同维护,可在你自己的机器上运行。

它如何运作

独立站想用数据说话,关键不在于工具多,而在于是否能把「用户行为」这条主线从头到尾打通。本课程以 PostHog 为主线,把「埋点 → 行为分析 → 用户画像 → 电商实战 → LLM / RAG 智能分析」五大主题串成一条主轴。

34 节课程分 5 个阶段:认知篇帮你建立对行为数据与 PostHog 能力地图的整体认知;基础篇讲埋点体系、PostHog 基础与 GA4 / 神策 / Matomo 的对比;进阶篇深入用户画像、LTV、RFM、留存与电商实战;运营篇覆盖渠道、活跃、转化与指标体系;智能篇讲聚类、归因、大模型、RAG、可视化与代码智能体。

每节课程都遵循同一套流程:先讲清楚要解决什么问题,再拆解 PostHog 的对应能力或代码示例,最后给出可运行的小结。没有花哨演示、没有 5 分钟视频、没有任何手把手牵着走的环节——你读完一节,就能照着在自己的 PostHog 项目里复现一次。

当前进度
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课程总览 · 5 个阶段 · 34 节课程
点击任一阶段展开其课程列表。只有当数学、代码和测试都写完后,一节课程才算发布。
已完成 进行中 计划中
版权信息

整套课程全部托管在 GitHub 上。可以克隆、派生,按自己的节奏学习。没有付费墙,没有注册流程。每节课程都附带可运行的代码,使用 Python、TypeScript、Rust 或 Julia 中最适合该概念的那一种。

git clone https://github.com/yourname/posthog-course.git