1. 数据收集与清洗:
收集过去一年的销售数据,包括销售额、销售量、产品类别、销售日期等信息。对数据进行清洗,处理缺失值和异常值,确保数据的准确性。
2. 数据探索性分析(EDA):
对数据进行基本统计分析,如平均销售额、最畅销的产品类别、销售额分布等。通过可视化工具绘制柱状图、折线图、散点图等,发现数据中的趋势和模式。
3. 关联分析:
使用关联规则挖掘工具,分析不同产品之间的关联关系,找出常一起购买的产品组合。例如,发现购买洗发水的顾客也经常购买护发素,从而可以进行交叉销售策略。
4. 时间序列分析:
对销售数据按照时间进行分析,检测季节性、周期性和趋势性。找出销售高峰和低谷,为合理调配库存和促销活动提供依据。
5. 用户分析:
根据客户购买历史和消费行为,对客户进行分群,识别忠实客户、潜在客户以及流失客户。针对不同群体制定个性化营销策略。
6. 预测建模:
基于历史销售数据,建立销售预测模型,预测未来几个月的销售趋势。可以尝试使用回归分析、时间序列模型或机器学习算法进行预测。
7. 业绩优化策略:
根据分析结果,制定针对不同问题的优化策略,例如调整库存管理、推出新产品、调整价格策略、加强特定产品的宣传等。
8. 监测与反馈:
实施优化策略后,持续监测销售数据,评估策略的效果。根据反馈结果,及时调整策略,保持持续的数据驱动优化。
通过这个案例,数据分析师可以学习如何从现实业务问题中提取数据,运用不同的分析方法探索数据中的模式和趋势,并根据分析结果制定实际可行的业务策略,从而优化企业的业绩。
课程截图:
〖课程目录〗: 章节1课程介绍(免费) └──课时1课程介绍(免费)~1 .mp4 4.16M 章节2各类企业的数据分析工作 ├──课时02 国企数据分析工作~1 .mp4 46.20M ├──课时03BAT企业数据分析工作~1 .mp4 112.36M ├──课时04中小型企业数据分析工作~1 .mp4 72.44M └──课时05数据分析工具介绍~1 .mp4 70.31M 章节3广度:拓展宏观视野 ├──课时06数据分析多元思维模型~1 .mp4 67.04M ├──课时07电商数据分析——以京东APP为例~1 .mp4 64.37M ├──课时08互联网金融行业toC授信模型——以芝麻信用为例~1 .mp4 69.20M ├──课时09游戏付费数据分析——以欢乐斗地主为例~1 .mp4 65.84M ├──课时10传统销售行业数据分析案例讲解~1 .mp4 60.32M └──下载必看 .txt 1.84kb 章节4深度:聚焦微观方法论 ├──课时11指标体系搭建~1 .mp4 64.51M ├──课时12流量分析~1 .mp4 72.69M ├──课时13路径分析~1 .mp4 64.75M ├──课时14竞品分析~1 .mp4 73.34M ├──课时15营销活动分析~1 .mp4 61.10M ├──课时16用户增长分析~1 .mp4 57.60M └──下载必看 .txt 1.84kb 章节5专题分析标准化流程 ├──课时17问题定义和拆解~1 .mp4 50.69M ├──课时18数据获取及分析~1 .mp4 46.73M ├──课时19报告撰写~1 .mp4 49.96M └──课时20AB测试~1 .mp4 56.64M 章节6数据分析师的自我修养 ├──课时21行业分析~1 .mp4 61.71M ├──课时22数据仓库研究~1 .mp4 40.92M ├──课时23用户研究~1 .mp4 37.92M └──课时24时间管理~1 .mp4 39.36M
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