深度之眼数据分析项目课业务场景实战

日期：2023-7-10 投资基友其他课程浏览：334次评论：0条

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

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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