对商业分析、数据分析感兴趣?不如先来实践一下!
通过精心设计的项目,可以了解并体验到业界常规的作业模式和需要掌握的技能,真实的实践场景更能让你提前感知是否是自己的兴趣所在。这对你发现职业兴趣、提升相关技能、积累实操经历都非常有益。
指南者的商业分析项目实战,就以数据分析方法为核心,引用热门项目实战,由指导老师带领学员,进行明确分析目标,获取分析数据,清洗和变换数据,描述统计分析和深入挖掘建模,切实体验商业分析的实际应用。
我们一起来看看在《基于大众点评的北京餐饮市场调查分析》项目中,同学们都做了什么。
PROGRAM
民以食为天,餐饮行业作为满足居民“衣食住行”四大基本生活需求之一的行业,规模极为庞大,据统计2019年全国餐饮收入约为4.8万亿。庞大的市场催生出很多提供餐饮相关服务的公司,其中大众点评是全球最早建立的独立第三方消费点评网站,为用户提供商户信息、消费点评及消费优惠等信息服务,这家成立了17年的互联网公司至今依然深受大众喜爱。
本项目汇集了北京地区餐饮商家的详细数据,综合分析店铺热度、顾客印象、评分、评论等大量信息,经过数据清洗和抽取特征之后,研究热门店铺类型、位置、顾客口碑及关注点,使用对比分析、构成分析以及文本挖掘建模等方法,为新店开设、服务品质升级提供指导意见。
优秀学员报告展示(左右滑动,放大查看)
Y同学是会计学专业的学生,想申请会计和商业分析类的留学项目,为了提升自己的量化背景与商业分析相匹配,Y同学选择了商业数据分析实战项目。该同学所选的项目是当今国内最大的本地生活消费信息平台,研究对象是首都北京的餐饮消费市场,同时项目中也用到了python和量化分析的方法,因此是一个高含金量的研究项目。从最后呈现的项目报告,我们可以看到Y同学对数据分析有了较好的知识与技能储备:
- 数据分析的思维框架非常清晰,明确目标-收集数据-数据清洗-描述性分析-数据挖掘建模;
- 熟练的使用Python语言的能力,整个项目的数据清洗到挖掘建模都是使用python完成的,包括numpy、pandas、matplotlib、seaborn、sklearn等重要库文件;
- 掌握了常见的数据挖掘方法,Y同学在项目中尝试了KMeans、逻辑回归、PCA、多元线性回归等不同的机器学习方法 ,最终筛选出符合分析主题的模型结果整理到项目报告中;
- 整篇报告具备浓厚的科研气息,排版清晰明了,内容充分完整,体现了Y同学对整个商业数据分析流程的熟悉程度,有了真实的实战经历之后,后续文书写作的兴趣起源、科研经历、职业规划也会手到擒来。
项目背书
学习过程(点击放大)
报名信息
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12月14日开课
仅限12个名额
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关键词
数据分析
项目实战
实战
方法
商业分析
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