腾讯商业数据分析师培养计划

数据分析之实战项目——电商用户行为分析【python】 电商用户行为分析1、项目背景和目的2、数据集简介3、数据处理3.1 加载数据 1、项目背景和目的 \quad \quad随着互联网和电商的发展,人们习惯于网上购物。在国内,电商平台深受欢迎,每年的双11,双12活动,大量的用户在淘宝平台浏览商品,或收藏或加入购物车或直接购买。通过对用户的行为分析,探索用户购买的规律,了解商品的受欢迎程度,结合店铺的营销策略,实现更加精细和精准的运营,让业务获得更好的增长。 2、数据集简介 \quad \quad本数据集来源:阿里天池数据集 \quad \quad本数据集包含 阅读详情

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)

《商业数据分析师实战训练营》

专注于培养行业TOP10%的数据分析师

对课程有意向的同学

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报名、课程咨询

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终生学习辅导

主课程《10周成为数据分析师》全程直播授课,另外还附赠数据分析师高阶教学录播,覆盖0-8年数据分析师必备专业技能。每期的直播课都会为学员开通学习权限。课程会不断更新市场上新的技术或业务模型,且所有更新内容可以免费学习。

更多高阶课程不断更新中......

完备的教学服务

1.学习全程私教辅导

(主讲导师+班主任+职业规划师)

2.腾讯权威认证证书

(学业结束考核获得腾讯认证证书)

3.就业辅导定向内推

(一对一就业辅导简历优化、推荐就业)

4.高端社区、线下交流大会

(免费参加线下分享交流论坛、同学聚会)

5.个人IP打造书籍出版指导

(入学开始即为学员规划打造个人影响力)

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