为什么选择数据分析

随着互联网的发展,数据成为最有价值的宝藏

数据分析渗透在各行各业,广泛应用于银行、电商、快消、能源、政府、医疗、保险、制造和药品等行业

主要工作: 数据搜集、分析、预测和评估

行业状况:全球新增5000万个与大数据相关的工作岗位,25%的组织设立首席数据官职位

国内发展:我国数据分析师从业者仅50万,年薪30~70万

未来,中国大数据将会出现约1500~2000万的人才缺口,需要社会、高校和企业共同努力去培养和挖掘

哪些人适合学习数据分析

为什么选择京东数据分析企业项目实战训练营?

四大课程亮点

企业真实数据项目

你可以获得什么?

毕业学员四大专属福利

真 · AI科学家、博导级科研教学团队

真 · 实训环境助力高速成长

课程大纲介绍

理论课程
Week1:开幕式
  • 课程安排与京东项目介绍
  • 京东平台的使用介绍
  • Excel 介绍
  • Power BI 介绍
  • Python 介绍
  • SQL 介绍
Week2:导论课
  • 数据是什么?数据能做什么?
  • 优秀的数据分析师的三个特点(业务理解+工具使用+沟通表达)
  • 数据分析的四大步骤是什么(数据抓取、数据清洗、数据分析、业务决策)
  • 数据分析技能在互联网业务中的应用(电子商务+互联网产品)
  • Power BI的下载和安装
  • Power BI的界面介绍和使用简介
Week3: 如何像数据分析师一样思考
  • 数据分析师的思维模型案例:找出问题→分析问题→解决问题
  • 描述性统计指标的Excel处理
  • 用Excel分析数据之间的相关关系
  • 用Excel进行预测性分析
  • 电商广告业务问题的数据化处理
  • 电商广告业务简介 及传统分析链路数据分析
  • 什么是漏斗模型
  • 怎么运用漏斗模型优化广告投放
  • 漏斗模型的的Power BI可视化处理
  • 产品定位业务问题的数据化处理
  • 传统产品定位
  • 什么是矩阵模型?有哪些经典矩阵模型?
  • 怎样运用矩阵模型进行产品定位和产品分析
  • 矩阵模型的Power BI可视化处理
  • 推荐算法业务问题的数据化处理
Week4: 如何搭建数据导向的业务工作流
  • 京东平台业务背景介绍
  • 京东平台相关数据介绍
  • 订单数据的数据分析基本思路——制作可视化报表
  • 使用Power BI构建可视化报表的知识要点
  • 京东订单数据的宏观分类与分析思路及Power BI可视化
  • 京东订单数据的微观分类与分析思路及Power BI可视化
  • 京东订单数据多表格数据的汇总与分析及Power BI可视化
  • 京东订单数据针对用户属性判别的分析
  • 京东订单数据针对地区品牌渗透度判别的分析
Week5: 数据分析师的业务+数据立体化思维,别成为只懂技术不懂业务的“工具人”
  • 互联网产品的数据导向业务工作流
  • 数据埋点→数据分析→AB测试→产品迭代
  • 电商运营的数据导向业务工作流
  • 数据抓取→搭建画像→分析需求→精细运营
  • 在应对不同业务问题的数据分析工具
  • Excel, Power BI和Python的不同使用场景
  • 在应对不同业务场景的数据分析技术
  • 为什么不推荐使用Excel来处理复杂性数据问题?
  • Python对比Excel的优势
实战项目
Week6: 京东平台相关项目入门实战——订单报表分析
  • 为什么数据分析师不能只懂技术?
  • 数据分析师与一线业务运营者的区别是什么?(宏观区别与微观区别)
  • 不止数据分析——数据分析技能在互联网运营/电子商务运营中的作用
  • 数据分析项目入门课——B站内CPC广告优化
  • B站广告系统相关背景及数据介绍(feeds广告、banner广告、卡片广告)
  • CPC广告投放系统的要素介绍(关键词、单次点击竞价、单日预算等)
  • B站内CPC广告业务场景与优化问题介绍(广告ROI较低,投放不精准)
  • PC广告优化在复杂业务环境下需要考虑的要素(恶意点击、由图片加载失败导致的曝光失败、广告主品牌权重、广告主与流量主的品牌匹配度等)
  • 后续四大项目介绍(京东平台相关项目入门、京东入驻商分析、京东商业分析、京东电商平台分析)
Week7: 京东入驻商电商运营相关项目实战——用户画像体系
  • 京东入驻商相关数据介绍(订单数据)
  • 电商运营的杀手锏——用户画像体系
  • 什么是用户画像体系(用户属性数据+用户行为数据)
  • 为什么要搭建用户画像体系(帮助电商平台入驻方获知自身的品牌定位和产品定位)
  • 用户画像涉及到的Python知识点讲解(文件读取,地图可视化,数据可视化技术)
  • 如何搭建京东用户画像体系(数据可视化)
  • 用户地区分布分析(帕累托图,找到二八分布的头部市场)
  • 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,电商价格歧视相关概念及技术介绍)
  • 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
Week8: 京东入驻商电商运营相关实战项目(二)——数据化运营
  • 京东入驻商相关数据介绍(前台数据+后台数据)
  • 什么是数据化运营?数据化运营与经验化运营的区别是什么?
  • 数据化运营的体系介绍(运营体系、仓储体系、市场体系、产品体系、营销体系等)
  • 数据化运营涉及到的Python知识点讲解(爬虫技术,数值计算、建模分析、数学仿真)
  • 运营体系数据化(从需求角度/竞争角度优化关键词,如何量化关键词评分,转化率分析+用户访问深度分析,PV/UV的概念介绍及计算)
  • 仓储体系数据化(简易计算法、计量计算法、数学仿真法)
  • 市场体系数据化(微观:销量同比/环比,销量权重对比,日/周/月销量对比;宏观:市场占有率计算,宏观市场分析,平台数据抓取与分析)
  • 产品体系数据化(线性回归概念介绍,线性回归在产品生命周期判断中的作用,产品多属性比较与定位,矩阵模型在产品定位中的作用,竞品分析中产品价格数值定位)
Week9: 京东电子书与实体书相关实战项目——数据化商业分析
  • 京东电子书相关数据介绍(实体书与电子书两种渠道书籍销售数据、价格数据、评价数据)
  • 什么是商业分析?数据化商业分析与传统的行业研究区别是什么?(京东商业分析与腾讯行业分析相关经验分享)
  • 数据化商业分析涉及到的Python知识点讲解(多变量回归、聚类分析、非线性回归)
  • 京东多渠道商业分析项目背景介绍(电子书发售时间对书籍整体销量的影响、电子书发售时间对电子书的影响、电子书发售时间对实体书销量的影响)
  • 京东多渠道商业分析数据处理思路讲解
  • 不同书籍分类分析方法讲解
  • 电子书对实体书销量影响程度判断与影响因素确定(价格、发售时间、review评分等)
Week10: 京东电商平台相关进阶实战项目(一)——电商平台方宏观数据分析思路
  • 京东电商平台相关数据介绍
  • 电商平台数据分析与电商入驻商数据分析的区别(数据来源的不同、分析要求的不同、业务导向的不同)
  • 常见的业务数据指标介绍(增长导向指标、活跃导向指标、转化导向指标)
  • 「用户数据指标」:DAU、MAU、新增、留存、渠道来源等
  • 「行为数据指标」:PV、UV、转化率、访问时长、访问深度、弹出率等
  • 「业务数据指标」:GMV、ARPU、付费人数、付费率、付费频次等
  • 电商平台业务的“人货场”思维模式(人:用户,货:产品,场:渠道)
  • 如何运用运营手段提升数据分析的精准度(运营手段获取数据的方法,运营+数据分析提升用户价格敏感度评估精准度的案例讲解/用户被动行为数据的获取与分析
Week11: 数据分析进阶项目实战(一)
  • 京东用户相关数据介绍
  • 京东电商平台用户画像体系与电商入驻商用户画像体系的区别(业务方向的区别,分析技术与深度的区别)
  • 如何搭建京东电商平台用户画像体系(微观维度参照入驻商用户画像体系,宏观维度参照平台用户画像体系)
  • 用户性别/年龄预估识别(为什么要识别用户的性别/年龄,为什么无法直接通过用户填写的信息判断用户性别/年龄,如何通过用户行为数据分析用户性别/年龄)
  • 用户品牌品类倾向/偏好判断 (经济学中“偏好”一词的含义及案例讲解,互联网业务中“偏好”一词的含义及案例讲解,如何通过用户行为数据分析用户品牌品类倾向/偏好)
  • 用户消费等级消费能力划分(RFM模型,优质用户与劣质用户的划分,黑名单与白名单的建立,聚类法)
  • 用户购买预测(为什么要进行用户购买预测,用户购买预测对于电商推荐算法的重要性,数学概率模型的解释与使用)
Week12: 数据分析进阶项目实战(二)
  • 京东商品相关数据介绍
  • 什么是商品画像体系(电商平台类目的划分是怎样的,以腾讯微店的案例讲解子类目与母类目的从属关系,如何通过电商类目划分与商品数据梳理出电商平台商品画像体系)
  • 为什么要搭建商品画像体系(平台定位,供应商定位,KA商家与长尾商家的划分)
  • 如何搭建京东电商商品画像体系
  • 购物篮分析(什么是购物篮分析,啤酒与尿布的案例引导,关联分析与购物篮分析的关系,关联分析中的支持度、可信度、提升度分析,购物篮分析对于电商平台的运营决策辅助)
  • 产品定位分析(波士顿矩阵概念介绍,金牛型/明星型/瘦狗型/问题型产品及类目的划分)
  • 精准营销算法及技术的应用(千人千面技术导论,如何将产品画像与用户画像相结合)
Week13: 项目经验总结与数据分析进阶技能导论
  • 广告营销项目经验总结(京东PC广告项目)
  • 电商运营项目经验总结(京东商入驻商运营项目)
  • 商业分析项目经验总结(京东籍商业分析项目)
  • 平台产品项目经验总结(京东电商平台产品项目)
  • 现阶段互联网领域对于数据分析师职业的定位及需求
  • 数据分析中图像识别技术在电商选品及运营中的应用(AI→选品,CV→运营)
  • 数据分析中机器学习技术在互联网策略产品中的应用(广告推荐算法,电商推荐算法)
面试指导
Week14: AI工程师面试准备
  • 如何撰写一份有吸引力的简历
  • 数据分析师的职业发展规划
  • 自测:面试中那些常见的问题, 你会几道?
  • 面试中你应该如何展现自己?
week15: 闭幕式
  • 课程总结
  • 项目答辩
  • 毕业典礼

常见问题

Q1: 参加本次课程有什么要求吗?
本次课程适合所有背景基础的人群,对数据分析和人工智能有兴趣的践行者
Q2: 项目式课程是如何学习的呢?
课程设计以理论+实践的方式教学,从基础开始讲解每个核心知识点,掌握之后老师会带着大家一步步实战京东企业级项目,从而正式的去掌握每个核心知识点的应用,为职业道路夯实基础
Q3: 本课程怎么答疑?
1、直接在线问导师
2、学习社群有专业的助教导师,随时提问及时答疑
3、记录到共享文档中,每周固定时间直播答疑
4、共同的问题会在Review Session里面做讲解
Q4: 上课时间和课程安排是怎么样的?
课程周期为15周,一周2-3次的直播教学;2次的main lectures;1-2次的discussion session ;1次的paper reading session
Q5: 上开课后不满意可以退款嘛?
开课七天内支持无理由退款,只需提供账户信息,3-5个工作日内即可完成退款
Q6: 如何开具发票?
待实训营开班后,您可以在京东AI平台申请纸质或电子发票
本课程为京东人工智能打造推出,所有项目案例及数据均来自京东内部,联合贪心学院的专业教师团队为每一位学员全情服务!推动技术革新共创美好未来!
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