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深度之眼 数据分析项目课 业务场景实战
作者:财汇控   分类:其他课程   评论(0)   浏览(139)   关键词: 深度之眼

数据分析项目实战课---零售、跨境电商、电商。 每周1、4、6晚8点到10点直播上课,(若临时有调整会在群内通知)。 每个行业第7个项目是自主实操项目,会留一周的时间给大家自行完成汇报PPT,然后统一时间

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项目实战课·大纲
精讲真实业务场景+实战项目
深度理解业务逻辑、构建分析能力
硬技能40%
软技能60%
·掌握15+算法模型
熟悉真实数据分析工作流程
·构建业务分析方法
·掌握80%常用业务场景知识
·培养数据分析思维及能力
·娴熟运用日常工具
具备代码编写能力
·提升分析报告撰写能力
跨境电商
亚马逊
amazon.cn
01跨境电商之选品数据分析
落地场景:在第三方采购的跨境电商销售模式下,选出合
适的精品,帮助平台提高收益
高频考点:主观赋权法、CRITIC客观赋权法
数据实操:亚马逊家具类目数据化选品支持
02日常销售日报设计、实现
落地场景:周期性销售报表,包括日报、周报与月报,能
够提高整个团队的运作效率,能够让一线运营人员、运营
负责和老板都能够做到心中有数
高频考点:漏斗模型、人-货-场模型、指标体系建立原则
数据实操:跨境电商销售日报建立体系
03运营决策中的盈亏平衡分析
落地场景:市场大小怎么预估,营销预算是否合适,定价
是否符合决策预期

高频考点:费米分解法,蒙特卡洛模拟,条件概率,盈亏
平衡点
数据实操:新品市场定价策略研究
04贝叶斯视角下的策略复盘
落地场景:针对营销策略有效性判断,活动、节假日等情
况对销售情况的监控和效果追踪
高频考点:条件概率、贝叶斯公式、Possion分布、参数
估计
数据实操:通过产品活动前后销量变化,复盘活动的效果
05竞品分析数据支持
落地场景:通过竞品监控体系,对自身运营产品的市场情
况监控,为持续保持产品的盈利能力和竟争力而采取价格
调整、是否进行促销活动等策略手段
高频考点:RFM模型、DBSCAN聚类分析
数据实操:某运营产品的竟品分析项目
06广告精准分析
落地场景:通过对平台内部各个广告位各项数据的监控和
追踪,提供广告投入和页面优化的可行性方案
高频考点:细分分析、漏斗分析(AARRR)、敏感性分析
数据实操:某产品的广告数据分析策略报告
07在线汇报项目
01电商数据分析师薪资预测
·落地场景:通过各行业营销活动的目标、月度、年度的规
划、公司层级战略规划等信息,预测未来自己行业内自己
能拿到多少薪醑
高频考点:线性回归(Linear Regression)模型
案例实操:预测你未来的薪资
02用户行为的漏斗分析
落地场景:通过用户进入网站内的操作行为来分析这些用
户的活跃时间、跳失率、复购率以及用户点击、加购、购
买之间的转化率
高频考点:AARR模型、漏斗分析
案例实操:用户行为数据分析
03用户价值模型建立及分析
落地场景:在电商行业中,我们需要知道哪些是我们的重
点客户,哪些是非重点用户,哪些是我们的流失用户
高频考点:RFM模型
案例实操:搭建RFM模型以及用户分层体系
04用户画像体系搭建及分析
落地场景:对不同群体,不同种类的用户进行标签分类,
提供个性化服务
高频考点:用户画像的建立、标签体系的建立
·案例实操:画像整体标签搭建、用户生命周期标签开发
05销售预测
落地场景:预测出未来的销售量,那就可以提前有计划的
进行备货而不必等到货快要没有的时候进行紧急调货
高频考点:ARIMA模型
案例实操:预测商品未来的销售量及智能补货流程的搭建
06协同过滤
落地场景:根据用户进入电商平台查看商品的种类,智能
筛选出用户喜欢的商品种类进行推荐
高频考点:协同过滤
案例实操:基于用户相似度的推荐,实现干人干面。
07在线汇报项目
01会员打标实例
·落地场景:基于现有的用户数据,刻画和描绘用户在各方
面的特征。建立一个丰富的用户标签系统
高频考点:自动脚本、用户标签体系的MECE原则
数据实操:用户标签体系的建立
02AB测试效果分析
落地场景:在营销活动,管理策略,定价策略制定实施之后
进行效果监控
高频考点:A/B实验,核心业务指标的制定
数据实操:优惠券兵器库测试项目
03会员流失风险分析
落地场景:收集大量的用户交易和行为数据,通过干人干
面的定制化服务加深用户黏度,提高品牌效益
高频考点:RFM模型、防流失模型、GB/NBG模型
数据实操:餐饮品牌会员流失预测告警项目
04会员线下偏好分析
落地场景:首页弹屏的个性化,推荐产品点位的个性化,
客户挽回时的个性化
高频考点:用户画像的建立、用户标签的建立、标签任务
的自动化
数据实操:餐饮品牌会员口味、场景偏好标签体系项目
05聚类分析
落地场景:当一家公司刚刚建立起会员系统还未曾了解自
己用户时,如何将用户快速聚类并找到特征
高频考点:聚类算法、无监督学习,scaling
数据实操:用户人群和特征聚类分析
06批量数据推演
落地场景:通过用户点餐信息,判定每笔交易的就餐人数
高频考点:数据推演、case when函数
数据实操:快餐页就餐人数推演项目
07在线汇报项目
第一步:剖析业务场景
业务场景是具有可迁移性的,在做一个具体的业务场景实操
前,老师会先告诉大家这个场景的落地应用范围,让大家能
具备举一反三的能力。
国度之原
购物篮分析:猜你还想买什么
第二步:拆解、分析业务需求
数据分析师接到任务以后,需要先明确任务背后的需求,并
且准确翻译需求,通过对问题的拆解和分析,找到最佳切入
点,明确分析思路。
第三步:分析方法论精讲
针对具体的项目,老师会先用一个小案例,总结出分析的方
法论或者应用的算法模型,教大家掌握业务场景的分析路径,
培养解决问题的思维。
第四步:项目实操演示
明确分析路径之后,老师会演示一遍项目实操流程,所有涉
及到的工具都会进行逐步操作,方便让大家能跟着老师做,
完成数据分析师实际分析工作的实操过程。
第五步:模拟企业汇报
最后的在线汇报项目,是大家自主完成分析过程及分析报告,
模拟数据分析师向BOSS汇报的场景,由导师1对1点评。全
方位锻炼你的数据分析能力、汇报能力。








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