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10种商业模型

5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客户价值模型、A/B 测试模型、用户分成模型、SWOT分析模型、购物篮分析模型、波士顿矩阵分析、生命周期模型、企业战略模型

练手的数据集类型

  • 会员平台订单数据
  • 用户画像、用户行为价值分析、消费行为分析
  • 广告效果聚类

真实工作中的业务场景可能遇到的问题汇总：

数据分析概述

  • 数据是什么？用途？
  • 数据的变异性、规律性和客观性使之有助于驱动决策
  • 数据分析师三要素：业务理解、工具、沟通
  • 数据分析四步骤：数据抓取（埋点、爬虫、API），数据清洗（完整性、唯一性、准确性、一致性），数据分析（不同类型），业务决策（可视化及分析报告）
  • 数据分析工具：EXCEL、Python

数据分析师思考模式

  • 互联网营销活动数据分析的基本模型：找出、分析、解决问题
  • EXCEL分析描述性指标、数据之间的关系、预测
  • 不同类型数据分析
    描述性分析：数据的集中性波动性特征
    诊断性分析：深入挖掘问题根源。识别依赖关系，找出影响因子
    仿真模拟：数学仿真模拟各种条件下产生的结果
  • 数据可视化：图表类型、坐标轴、数据细节、颜色、维度

技术人如何加入业务？

  • 思考数据分析师与一线业务运营者的区别？
  • 广告系统、CPC广告投放系统、CPC广告业务场景与优化问题、优化思路和数据分析、复杂业务环境下的考虑

1. 电商平台订单报表分析

  • 例子：哔哩哔哩会员购平台订单报表分析
  • 搜索互联网电商平台数据分析的一般思路
  • 会员平台数业务背景、数据概况
  • 订单数据分析的思路和可视化报表
  • 订单数据的宏观分类与分析思路、微观分类与分析思路、多表格数据的汇总分析、针对用户属性判别的分析、针对地区品牌渗透度判别的分析
  • 订单可视化报表与用户画像的关系

2. 用户画像（电商运营的杀手锏）

  • 例子：亚马逊美国市场的用户画像
  • 互联网电商平台入驻商的分析思路
  • 用户画像体系的搭建：是什么？为什么？涉及的python知识？
  • 应用场景和商务价值：多品牌矩阵运营、分析用户搜索习惯、管理电商团队
  • 获客：如何拉新、精准营销获取客户？
  • 粘客：个性化推荐、搜索排序、场景运营
  • 留客：客户流失预测、分析关键节点降低流失率
  • 用户的基本属性：性别、年龄、受教育程度、地域分布
  • 用户的行为属性：下单时间、促销敏感度、评论敏感度
  • 用户的偏好属性：加购数据

3. 数字化运营

流量运营

  • 电商广告业务的传统分析链路数据分析
  • 漏斗模型：是什么？如何建立？
  • 如何运用漏斗模型优化广告投放？
  • 多广告组分析时如何进行决策优化？

电商仓储运营

  • 仓储体系
  • 市场体系
  • 运营体系

产品迭代运营

  • 结合用户生命周期与使用习惯的精细化运营
  • 结合用户使用习惯的增长黑客法则

4. 数据化商业分析

  • 例子：亚马逊kindle电子书
  • 商业分析和行业分析的区别？业务分析偏向战术，商业分析偏战略
  • Python：二分类变量、时间序列、多变量线性回归、聚类分析
  • 电子书对实体书销量的影响因素和判定、结论

5. 常见的互联网业务数据分析报告、用户分层模型

  • 数据报表-用户画像-数据化运营-商业分析-分析报告
  • 常用统计指标、指标拆解（电商网站、互联网产品）
  • 用户数据指标：DAU、MAU、新增、留存、渠道来源……
  • 行为数据指标：PV、UV、转化率、访问时长、访问深度、弹出率
  • 业务数据指标：GMV、ARPU、付费人数、付费率、付费频次
  • RFM模型

6. 产品画像

  • 产品关联度分析
  • 商品画像体系
  • 购物篮分析
  • 产品定位分析

参考来源：
百度、知乎、CSDN