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【全网首发】腾讯商业数据分析师培养计划
本文来自公众号:Python之禅   2020.10.27 20:17:46



核心知识点覆盖


Excel、Python、SQL、Pandas、Numpy、Matplotlib、PyEcharts可视化、数据指标、波士顿矩阵、数据建模、AARRR模型、漏斗模型、RFM模型、A\BTest、逻辑回归、线性回归、预测分析、K近邻算法、网络爬虫、数据化运营、用户画像体系构建


9大真实项目实战

全程直播教学


每个项目均由专业数据分析师 精心挑选 ,从数据到课程知识点设计, 涵盖 0-8年 数据分析师必备专业技能 和真实工作中的业务场景和所可能遇到的问题。


【项目1】 哔哩哔哩主站广告优化数据分析

【项目2】 哔哩哔哩会员购平台订单报表分析项目

【项目3】 亚马逊电商入驻商数据化运营项目

【项目4】 亚马逊电商入驻商用户画像分析

【项目5】 Kindle电子书多渠道发售商业分析项目

【项目6】 淘宝用户行为的用户价值分析

【项目7】 员工薪水探索性分析

【项目8】 门户网站的广告效果聚类分析

【项目9】 健身房会员体系消费行为分析


以《亚马逊电商入驻商用户画像分析项目》为例,下面是该项目涉及的内容。

项目教学大纲:
  • 互联网电商平台入驻商数据分析思路

  • 什么是用户画像体系(用户属性数据+行为数据)

  • 为什么要搭建用户画像体系(获知自身的品牌定位和产品定位,梳理用户的搜索行为习惯)

  • 用户画像的应用场景和业务价值

  • 获客:如何进行拉新,通过更精准的营销获取客户

  • 粘客:个性化推荐,搜索排序,场景运营等

  • 留客:流失率预测,分析关键节点降低流失率

  • 用户基本属性:性别、年龄、受教育程度、地域等

  • 用户行为属性:下单时间、促销敏感度、评论敏感度

  • 用户偏好属性:用户的加购数据

  • Python知识点讲解(文件读取,地图可视化,数据可视化技术,爬虫抓取技术)

  • 如何搭建亚马逊美国市场用户画像体系

  • 用户地区分布分析(帕累托图,找到头部市场)

  • 用户购买习惯分析(折线图,找到不同地区用户的购物高峰时间帮助品牌商进行价格实时调整实现利润最大化,电商价格歧视概念及技术介绍)

  • 价格地区分布分析(地图可视化,与用户地区分布分析结合进行交叉分析,找到长尾市场中的高客单价潜在市场)

  • 用户画像对于多品牌矩阵运营的帮助(多电商入驻商店铺定位分析+市场分析)

  • 用户画像对于用户搜索习惯的分析(review数据进行词频分析,同时将review数据的词频分析与产品链接标题的词频分析相匹配,最终找到潜力市场)

  • 用户画像对于电商团队管理的帮助(量化运营人员运营成果,避免纯KPI考虑的弊端)


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