疫情，就像是我們心中的夢魘，讓人心生恐懼而又揮之不去。

Omicron挾持了大多數人的正常生活，我們每個人都被迫生活在這“灰蒙蒙”的年代。在這個如此特殊的時期，疫情早日結束似乎已經成為了我們內心最大的期盼。

疫情期間，絕大多數行業的發展都不景氣，有的人遭遇了裁員與失業，有的人選擇了躺平與迷失。我選擇了對自己來講更有意義的事。

最近，我學習了貪心學院特別打造的《名企商業實戰分析課程》，學習體驗非常不錯。借此機會，真誠為大家推薦這一門寶藏課程。

該課程是專為在校學生、0~3年職場新人量身定制的，主打名企項目實戰的體系化課程。專注于提升大家的商業分析能力、數據分析能力，培養大家成為成為大廠迫切需要的、真正專業的高價值的數據化人才。

12種商業模型

面對不同的場景，應用不同分析模型解決問題

5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客戶價值模型、A/B 測試模型、用戶分層模型、SWOT分析模型、購物籃分析模型、波士頓矩陣分析模型、PEST分析模型、企業戰略管理模型、用戶行為分析模型、價值鏈分析模型

完整、體系化的數據分析工作思路

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十二大企業級項目實戰

每個項目均由多位專業數據分析師及業內大咖精心挑選設計，內容涵蓋0-5年數據分析從業者必備專業技能、真實工作中的業務場景以及可能會面臨的困難與挑戰

實戰項目一：

Bilibili會員購平臺訂單報表

項目描述：針對b站會員購電商平臺，分析該電商平臺用戶的定位特點與行為特征，通過真實用戶數據進行分析與應用。該項目涉及到b站會員購真實訂單數據，包括但不限于地區、客單價、下單及支付時間、訂單號、支付號、貨號、商品名稱等，與此同時會講解b戰會員購平臺的商業模式與邏輯，幫助學員理解IP衍生品電商交易平臺的數據分析思路

分析方法：RFM/聚類分析等

業務應用：CRM系統、精準推薦等

實戰項目二：

淘寶平臺商品畫像

項目描述：針對淘寶平臺，分析該電商平臺具體品牌的商品數據，并使用以回歸、聚類為代表的分析方法對數據進行處理。該項目設計到淘寶平臺真實商品數據，包括但不限于價格、商品名稱、銷量、評價數量等，與此同時會講解淘寶平臺的商業模式與邏輯，幫助學員理解C2C電商平臺的數據分析思路

分析方法：回歸分析/數學仿真等

業務應用：供應鏈管理等

實戰項目三：

亞馬遜平臺站內站外全渠道

項目描述：針對亞馬遜平臺，分析該渠道內部（平臺數據）+外部（平臺外網絡數據）進行分析，幫助從業者對該渠道的運營特點有更深的理解。該項目涉及到亞馬遜平臺以及相關流量渠道的真實數據，包括但不限于廣告數據、訂單數據、站內+站外流量數據、商品鏈接數據等，與此同時會講解亞馬遜跨境電商平臺的商業模式與邏輯，幫助學員理解B2C跨境電商平臺的數據分析思路

分析方法：AB test等分析方法

業務應用：多渠道精細化運營等

實戰項目四：

Olist平臺用戶分層分析

項目背景：Olist是拉丁美洲一家快速增長的B2C平臺，面對2018年產生的增長瓶頸，公司希望找出影響用戶復購及評價最大的因素，以便進行下一步的策略調整。作為一線運營，如何判斷用戶是否屬于核心用戶群體，針對不同的用戶群體如何投入運營資源進行解決？

分析方法：RFM模型

預期目標：了解用戶分層指標，根據數據結果產出數據化運營方案

實戰項目五：

FinMan潛在客戶預測分析

項目背景：FinMan是一家線上金融服務公司，為擴大業務提升營收，計劃針對現有用戶群體推出新的保險方案。作為本次活動推廣的負責人，應該如何判斷現有用戶是否為新業務的潛在用戶？針對不同的用戶群體，應該設計怎樣的推廣方案有效觸達用戶，最終提升業務轉化實現營收。

分析方法：Fogg行為模型

預期目標：掌握用戶觸達的常見方式，學會通過數據判斷運營手段的有效性

實戰項目六：

C端手游公司產品運營分析

項目背景：Cookie Cats是一款由丹麥游戲廠商Tactile Entertainment 開發的消消樂手游，策劃在新版本中設置了高難度關卡，誘導玩家購買付費道具，以此提升游戲營收。其中首個高難度關卡的位置尤其重要。作為產品運營，如何在維護用戶活躍度的同時合理設置高難度關卡位置，在盡量少影響用戶體驗的前提下促進內購？

分析方法：A/B test、用戶行為分析

預期目標：了解A/B testing基本流程，針對項目提出優化方案和驗證手段

實戰項目七：

直播行業調研及短視頻平臺分析-以抖音為例

項目背景：截至2020年8月，抖音日活躍用戶超過6億，并繼續保持高速增長。作為新加入公司的產品運營，如何快速了解直播行業整體情況，拓展產品使用規模，協同各業務團隊達成業務目標。

包含知識點：SWOT分析

預期目標：理解研報撰寫思路，可以快速了解某個行業基本情況，更加科學的制定產品策略、規劃商業模式

實戰項目八：

用戶增長數據分析實戰項目-以知乎為例

項目背景：本用戶增長數據分析實戰項目將以知乎為分析對象，將分別從創作者和平臺兩個業務角度拆分用戶增長模型，讓學員全面理解如何通過數據分析驅動用戶增長。在創作者部分，將以知乎“旭鵬”為例，通過自媒體從0到1的增長過程，分析如何基于數據對創作內容進行優化；在平臺部分，將以知乎為例，拆解內容類社區平臺產品的增長模型，了解數據分析在創作者激勵方向的應用。

預期目標：通過平臺及創作者在面對增長目標時產生的不同落地方案，理解用戶運營和產品運營的具體工作內容，并形成對用戶增長整體性的理解。

實戰項目九：

VGChartz 電子游戲銷量排行可視化分析

項目背景：VGChartz 是一家電子游戲行業研究網站，為游戲愛好者、廠商提供專業的數據分析。需要幫助 VGChartz 對年度TOP電子游戲進行可視化分析，在保持數據的準確性的同時，增加可讀性、趣味性

項目目標：掌握Tableau 數據處理流程，包括緯度和度量、連續和離散；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 制作數據分析儀表盤

實戰項目十：

NIKE連鎖商店雙十一的交易數據分析

項目背景：對于NIKE連鎖商店來說，如何從歷史的“雙十一”大促的交易數據中找到高凈值消費者，從而為下一次“雙十一”提前準備？如何根據訂單數據提前精準預測顧客需求，從而進行不同城市備貨、調貨等供應鏈儲備？

項目目標：理解查詢需求，用SQL精確表達，包含所有的基礎用法（增、刪、改、查）和部分高級用法，快速積累經驗，擴寬查詢思路。在應對多數據表場景時，學會繪制多表關系圖，熟練使用SQL多表連表查詢。

實戰項目十一：

Airbnb訂房經營數據分析

項目背景：Airbnb每天都有海量的入住預定數據、取消預定數據，如何將紛繁的靜態數據轉化為可交互的視覺對象，并快速的產生見解？如何進行數據整合，以保證高效的監控市場機會的變化？

項目目標：了解業務，對數據進行建模（涉及運籌模型，包括目標、決策變量、約束變量）；對數據進行清洗，包括數據類型轉換、數據名稱修改；再次進行Power BI數據可視化操作，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函數等

實戰項目十二：

金融行業數據分析實戰-以Square為例

項目背景：Square是美國一家支付公司（第三方支付是指具備一定實力和信譽保障的公司，通過與銀行對接而促成交易雙方進行交易的網絡支付模式）。公司前期處于野蠻生長階段，目前公司急需建立完善的數據監控體系，并形成看版，每日監控從而發現趨勢和異動。

項目目標：快速學習第三方支付公司的商業模式，包括獲客方式、盈利模式、業務流程等，建立業務模型，并且定義指標體系。使用SQL/Mysql獲取數據，并完成數據清洗。使用 Tableau 進行數據分析，在數據中找到洞見。使用Power Bi 建立可視化監控看版，方便日常數據監控。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的开始裁员了？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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