開(kāi)始裁員了？

疫情，就像是我們心中的夢(mèng)魘，讓人心生恐懼而又揮之不去。

Omicron挾持了大多數(shù)人的正常生活，我們每個(gè)人都被迫生活在這“灰蒙蒙”的年代。在這個(gè)如此特殊的時(shí)期，疫情早日結(jié)束似乎已經(jīng)成為了我們內(nèi)心最大的期盼。

疫情期間，絕大多數(shù)行業(yè)的發(fā)展都不景氣，有的人遭遇了裁員與失業(yè)，有的人選擇了躺平與迷失。我選擇了對(duì)自己來(lái)講更有意義的事。

最近，我學(xué)習(xí)了貪心學(xué)院特別打造的《名企商業(yè)實(shí)戰(zhàn)分析課程》，學(xué)習(xí)體驗(yàn)非常不錯(cuò)。借此機(jī)會(huì)，真誠(chéng)為大家推薦這一門(mén)寶藏課程。

該課程是專(zhuān)為在校學(xué)生、0~3年職場(chǎng)新人量身定制的，主打名企項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的體系化課程。專(zhuān)注于提升大家的商業(yè)分析能力、數(shù)據(jù)分析能力，培養(yǎng)大家成為成為大廠迫切需要的、真正專(zhuān)業(yè)的高價(jià)值的數(shù)據(jù)化人才。

5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客戶(hù)價(jià)值模型、A/B 測(cè)試模型、用戶(hù)分層模型、SWOT分析模型、購(gòu)物籃分析模型、波士頓矩陣分析模型、PEST分析模型、企業(yè)戰(zhàn)略管理模型、用戶(hù)行為分析模型、價(jià)值鏈分析模型

每個(gè)項(xiàng)目均由多位專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析師及業(yè)內(nèi)大咖精心挑選設(shè)計(jì)，內(nèi)容涵蓋0-5年數(shù)據(jù)分析從業(yè)者必備專(zhuān)業(yè)技能、真實(shí)工作中的業(yè)務(wù)場(chǎng)景以及可能會(huì)面臨的困難與挑戰(zhàn)

項(xiàng)目描述：針對(duì)b站會(huì)員購(gòu)電商平臺(tái)，分析該電商平臺(tái)用戶(hù)的定位特點(diǎn)與行為特征，通過(guò)真實(shí)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與應(yīng)用。該項(xiàng)目涉及到b站會(huì)員購(gòu)真實(shí)訂單數(shù)據(jù)，包括但不限于地區(qū)、客單價(jià)、下單及支付時(shí)間、訂單號(hào)、支付號(hào)、貨號(hào)、商品名稱(chēng)等，與此同時(shí)會(huì)講解b戰(zhàn)會(huì)員購(gòu)平臺(tái)的商業(yè)模式與邏輯，幫助學(xué)員理解IP衍生品電商交易平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析思路

分析方法：RFM/聚類(lèi)分析等

業(yè)務(wù)應(yīng)用：CRM系統(tǒng)、精準(zhǔn)推薦等

項(xiàng)目描述：針對(duì)淘寶平臺(tái)，分析該電商平臺(tái)具體品牌的商品數(shù)據(jù)，并使用以回歸、聚類(lèi)為代表的分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。該項(xiàng)目設(shè)計(jì)到淘寶平臺(tái)真實(shí)商品數(shù)據(jù)，包括但不限于價(jià)格、商品名稱(chēng)、銷(xiāo)量、評(píng)價(jià)數(shù)量等，與此同時(shí)會(huì)講解淘寶平臺(tái)的商業(yè)模式與邏輯，幫助學(xué)員理解C2C電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析思路

分析方法：回歸分析/數(shù)學(xué)仿真等

業(yè)務(wù)應(yīng)用：供應(yīng)鏈管理等

項(xiàng)目描述：針對(duì)亞馬遜平臺(tái)，分析該渠道內(nèi)部（平臺(tái)數(shù)據(jù)）+外部（平臺(tái)外網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)）進(jìn)行分析，幫助從業(yè)者對(duì)該渠道的運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)有更深的理解。該項(xiàng)目涉及到亞馬遜平臺(tái)以及相關(guān)流量渠道的真實(shí)數(shù)據(jù)，包括但不限于廣告數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、站內(nèi)+站外流量數(shù)據(jù)、商品鏈接數(shù)據(jù)等，與此同時(shí)會(huì)講解亞馬遜跨境電商平臺(tái)的商業(yè)模式與邏輯，幫助學(xué)員理解B2C跨境電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析思路

分析方法：AB test等分析方法

業(yè)務(wù)應(yīng)用：多渠道精細(xì)化運(yùn)營(yíng)等

項(xiàng)目背景：Olist是拉丁美洲一家快速增長(zhǎng)的B2C平臺(tái)，面對(duì)2018年產(chǎn)生的增長(zhǎng)瓶頸，公司希望找出影響用戶(hù)復(fù)購(gòu)及評(píng)價(jià)最大的因素，以便進(jìn)行下一步的策略調(diào)整。作為一線運(yùn)營(yíng)，如何判斷用戶(hù)是否屬于核心用戶(hù)群體，針對(duì)不同的用戶(hù)群體如何投入運(yùn)營(yíng)資源進(jìn)行解決？

分析方法：RFM模型

預(yù)期目標(biāo)：了解用戶(hù)分層指標(biāo)，根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果產(chǎn)出數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)方案

項(xiàng)目背景：FinMan是一家線上金融服務(wù)公司，為擴(kuò)大業(yè)務(wù)提升營(yíng)收，計(jì)劃針對(duì)現(xiàn)有用戶(hù)群體推出新的保險(xiǎn)方案。作為本次活動(dòng)推廣的負(fù)責(zé)人，應(yīng)該如何判斷現(xiàn)有用戶(hù)是否為新業(yè)務(wù)的潛在用戶(hù)？針對(duì)不同的用戶(hù)群體，應(yīng)該設(shè)計(jì)怎樣的推廣方案有效觸達(dá)用戶(hù)，最終提升業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)營(yíng)收。

分析方法：Fogg行為模型

預(yù)期目標(biāo)：掌握用戶(hù)觸達(dá)的常見(jiàn)方式，學(xué)會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)判斷運(yùn)營(yíng)手段的有效性

項(xiàng)目背景：Cookie Cats是一款由丹麥游戲廠商Tactile Entertainment 開(kāi)發(fā)的消消樂(lè)手游，策劃在新版本中設(shè)置了高難度關(guān)卡，誘導(dǎo)玩家購(gòu)買(mǎi)付費(fèi)道具，以此提升游戲營(yíng)收。其中首個(gè)高難度關(guān)卡的位置尤其重要。作為產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，如何在維護(hù)用戶(hù)活躍度的同時(shí)合理設(shè)置高難度關(guān)卡位置，在盡量少影響用戶(hù)體驗(yàn)的前提下促進(jìn)內(nèi)購(gòu)？

分析方法：A/B test、用戶(hù)行為分析

預(yù)期目標(biāo)：了解A/B testing基本流程，針對(duì)項(xiàng)目提出優(yōu)化方案和驗(yàn)證手段

項(xiàng)目背景：截至2020年8月，抖音日活躍用戶(hù)超過(guò)6億，并繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)。作為新加入公司的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，如何快速了解直播行業(yè)整體情況，拓展產(chǎn)品使用規(guī)模，協(xié)同各業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo)。

包含知識(shí)點(diǎn)：SWOT分析

預(yù)期目標(biāo)：理解研報(bào)撰寫(xiě)思路，可以快速了解某個(gè)行業(yè)基本情況，更加科學(xué)的制定產(chǎn)品策略、規(guī)劃商業(yè)模式

項(xiàng)目背景：本用戶(hù)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目將以知乎為分析對(duì)象，將分別從創(chuàng)作者和平臺(tái)兩個(gè)業(yè)務(wù)角度拆分用戶(hù)增長(zhǎng)模型，讓學(xué)員全面理解如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)用戶(hù)增長(zhǎng)。在創(chuàng)作者部分，將以知乎“旭鵬”為例，通過(guò)自媒體從0到1的增長(zhǎng)過(guò)程，分析如何基于數(shù)據(jù)對(duì)創(chuàng)作內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化；在平臺(tái)部分，將以知乎為例，拆解內(nèi)容類(lèi)社區(qū)平臺(tái)產(chǎn)品的增長(zhǎng)模型，了解數(shù)據(jù)分析在創(chuàng)作者激勵(lì)方向的應(yīng)用。

預(yù)期目標(biāo)：通過(guò)平臺(tái)及創(chuàng)作者在面對(duì)增長(zhǎng)目標(biāo)時(shí)產(chǎn)生的不同落地方案，理解用戶(hù)運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的具體工作內(nèi)容，并形成對(duì)用戶(hù)增長(zhǎng)整體性的理解。

項(xiàng)目背景：VGChartz 是一家電子游戲行業(yè)研究網(wǎng)站，為游戲愛(ài)好者、廠商提供專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析。需要幫助 VGChartz 對(duì)年度TOP電子游戲進(jìn)行可視化分析，在保持?jǐn)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性的同時(shí)，增加可讀性、趣味性

項(xiàng)目目標(biāo)：掌握Tableau 數(shù)據(jù)處理流程，包括緯度和度量、連續(xù)和離散；熟練掌握Tableau可視化分析（條形圖、直方圖、折線圖、氣泡圖…），并利用Tableau 制作數(shù)據(jù)分析儀表盤(pán)

項(xiàng)目背景：對(duì)于NIKE連鎖商店來(lái)說(shuō)，如何從歷史的“雙十一”大促的交易數(shù)據(jù)中找到高凈值消費(fèi)者，從而為下一次“雙十一”提前準(zhǔn)備？如何根據(jù)訂單數(shù)據(jù)提前精準(zhǔn)預(yù)測(cè)顧客需求，從而進(jìn)行不同城市備貨、調(diào)貨等供應(yīng)鏈儲(chǔ)備？

項(xiàng)目目標(biāo)：理解查詢(xún)需求，用SQL精確表達(dá)，包含所有的基礎(chǔ)用法（增、刪、改、查）和部分高級(jí)用法，快速積累經(jīng)驗(yàn)，擴(kuò)寬查詢(xún)思路。在應(yīng)對(duì)多數(shù)據(jù)表場(chǎng)景時(shí)，學(xué)會(huì)繪制多表關(guān)系圖，熟練使用SQL多表連表查詢(xún)。

項(xiàng)目背景：Airbnb每天都有海量的入住預(yù)定數(shù)據(jù)、取消預(yù)定數(shù)據(jù)，如何將紛繁的靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可交互的視覺(jué)對(duì)象，并快速的產(chǎn)生見(jiàn)解？如何進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，以保證高效的監(jiān)控市場(chǎng)機(jī)會(huì)的變化？

項(xiàng)目目標(biāo)：了解業(yè)務(wù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模（涉及運(yùn)籌模型，包括目標(biāo)、決策變量、約束變量）；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)名稱(chēng)修改；再次進(jìn)行Power BI數(shù)據(jù)可視化操作，熟練使用Power BI多種圖表（柱狀圖、折線、餅圖、唯恩圖、漏斗圖、地圖等）、核心DAX函數(shù)等

項(xiàng)目背景：Square是美國(guó)一家支付公司（第三方支付是指具備一定實(shí)力和信譽(yù)保障的公司，通過(guò)與銀行對(duì)接而促成交易雙方進(jìn)行交易的網(wǎng)絡(luò)支付模式）。公司前期處于野蠻生長(zhǎng)階段，目前公司急需建立完善的數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，并形成看版，每日監(jiān)控從而發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和異動(dòng)。

項(xiàng)目目標(biāo)：快速學(xué)習(xí)第三方支付公司的商業(yè)模式，包括獲客方式、盈利模式、業(yè)務(wù)流程等，建立業(yè)務(wù)模型，并且定義指標(biāo)體系。使用SQL/Mysql獲取數(shù)據(jù)，并完成數(shù)據(jù)清洗。使用 Tableau 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，在數(shù)據(jù)中找到洞見(jiàn)。使用Power Bi 建立可視化監(jiān)控看版，方便日常數(shù)據(jù)監(jiān)控。

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