很多同学经常感到迷茫,对申请目标,甚至未来职业发展方向拿不定主意,不知道要如何选择。想提前通过实习来进行全方位的了解,但无奈实习门槛高、试错机会少,而项目实战,却是个高性价比的选择。
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。
商业分析专业,融合商科、数据分析、优化算法、机器学习等内容,对数据进行深度分析和挖掘,以实现大数据应用在电商、金融、科技、传媒、健康等重要领域的商业价值。
指南者的商业分析项目实战,就以数据分析方法为核心,通过实战项目,针对商业热点进行分析,由指导老师带领学员明确分析目标,获取相关数据,清洗和变换数据,进行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《淘宝电商兴农扶贫大数据研究》项目中,同学们都做了什么。
PROGRAM:
2009年以来,许多农村人群在淘宝网上开设店铺,催化了中国‘淘宝村’的诞生。2020年全国共发现5425个淘宝村,1756个淘宝镇,这些淘宝村和淘宝镇的网店实现交易额1万亿元,创造了828万个就业机会,数字经济正在振兴乡村。
淘宝村的特色一直都是典型的乡村产品,包括粮油干货、瓜果蔬菜、畜禽蛋奶和零食茶饮等,本项目收集了各类淘宝村的店铺数据以及商品的价格、销量和人气等数据,以可视化和挖掘建模的方式解读农村淘宝的经济特征,从商品特色、品质和口碑等方面,探究淘宝村如何实现兴农扶贫的目标。
优秀学员报告展示:
该项目是以淘宝的电商兴农扶贫为研究主题,一方面淘宝有很高的国际知名度,另一方面扶贫也是具有独特性的研究主题,是一个很有含金量的研究项目,从最后呈现的项目报告,我们可以看到Z同学最后对商业分析有了较好的知识与技能储备:
1、商业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;
2、熟练使用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;
3、掌握了常见的数据挖掘方法,Z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;
4、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Z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:
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6月15日开营
仅限12个名额