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深度之眼-数据分析业务实战视频课程资源(价值5880)

深度之眼数据分析业务实战课程简介:

本课程是深度之眼机构推出的数据分析业务实战视频教程,以实战为导向,该课程根据数据分析师必须具备的业务逻辑和分析能力进行实战教学,针对真实的业务场景将课程划分为3大热门行业、细分成21个业务场景。项目实战五步走,剖析业务场景、拆解业务需求、精讲分析模型、复线项目实操、模拟企业汇报、让你搞懂数据分析业务、精通技术。

通过学习,你将能够:

●深刻掌握15+算法模型、

●构建业务分析方法

●娴熟运用日常工具

●具备代码编写能力

●熟悉真实数据分析流程

●掌握80%常用业务场景知识

●培养数据分析思维及能力

●提升分析报告撰写能力

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深度之眼-数据分析业务实战视频课程资源(价值5880)(图1)

深度之眼数据分析业务实战课程大纲:

跨境电商

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-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竞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:某运营产品的竞品分析项目

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

深度之眼-数据分析业务实战视频课程资源(价值5880)(图2)

电商行业

01电商数据分析师薪资预测

●落地场景:通过各行业喜销活动的目标、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酬

●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, 实现千人干面。

07在线汇报项目

深度之眼-数据分析业务实战视频课程资源(价值5880)(图3)

零售行业

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

02 AB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,通过千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

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