学会用数据讲故事将成为你的核心竞争力

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【文末领取免费福利】


2004年,在加入WTO后的第三年,中国政府履行承诺:零售行业全面对外资开放


消息一出,日资便利店巨头全家(FamilyMart第一时间登陆上海,而他们的对手是拥有8500名职工、1000多家店面的本土豪强——好德


双方以上海为战场,展开了一场不见硝烟的地盘争夺战。这场战斗并不出名,但影响深远,因为它决定了未来中国零售行业走向。


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第一轮:小区攻防战


俗话说“强龙不压地头蛇“,然而初来乍到的全家却在好德店面旁边连开40多家店,抢走了好德大部分客源,某小区好德店面的日流水由一万多直接下降到不到一千


为了挽回客源,好德决定用新鲜鸡蛋和大米来占据附近居民的餐桌。


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而全家采取了和好德截然相反的策略:他们制作大量便当来吸引附近的上班族。


同样的区域,同样的商业模式,为什么两家公司却得出两种截然不同的经营策略?


原来全家在进入上海市场前,曾倾全公司之力,调查了全上海4000余家便利店的地理位置、销售情况、用户画像、消费水平。而根据数据显示,这片住宅区70%是各类公司办公室,繁忙的上班族哪有时间专程来买大米呢?


最终凭借更精准的数据分析,全家成功将好德赶出这片小区,初战告捷。


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第二轮:医院地块争夺战


同样的事情还发生在静安区某医院。医院一直是便利店的“兵家必争之地“,短短几百米的路上拥挤着全家、罗森、好德等5、6家便利店。


罗森率先发难,炒高附近店面租金,希望用高昂的租金赶走其他竞争对手。好德第一反应是租金太高,这种店开不下长久,暂时退出是最好的决策。


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而全家在分析了该区域居民的购买力后决定:不惜一切代价在此地扎根


十余年后,这家医院附近只剩下了全家和罗森,好德退出后再也没能回来。


第二轮超市地盘争夺战全家完胜。


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连续误判让好德的市场占有率进一步被压缩。而全家却凭借数据及策略上的全面领先进入到飞速扩张的时期,店铺规模迅速由40家攀升至1000多家。


得数据者得天下


其实不单是这场超市之争,呈现在我们眼前所有精彩的商业案例分析,如果溯其论点的来源,都脱离不了底层数据支撑。


细数现在市场上的所有互联网产品,淘宝电商老大地位不可动摇;腾讯则牢牢占据社交、游戏大部分份额;抖音、快手引领短视频风潮……


这些公司除了占据行业先发优势之外,完备的数据也是它们成功的重要原因,甚至有人笑称,比你更了解你自己的不是你妈,而是这些公司。



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现在所有的公司都意识到了数据的重要性,然而目前的问题是:


“我知道客流量在最近一个月减少了30%,所以该怎么办呢?”

“模型预计本月销售额增长30%,我只要维持现状就能稳定增长吗?”

“我有过去一年几万条的销售记录,这些记录能发挥什么作用呢?”


这些数据说明了什么,到底我要怎么做,通过这些数据得到结论是企业最迫切的事情。


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然而数据易得,结论难求


会“分析“的人很多,但能从繁杂的数据中得到具体结论的商业数据分析人才却是凤毛麟角。


现在用人市场上每一个数据分析的人才都能引起各大公司争夺,甚至有公司开出了令人瞠目结舌的“天价“。


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数据收集是所有公司都在做的事情,而数据分析也已经成为了 IT 互联网、咨询、广告等行业从业者必备的职业技能。


如果你想成为一名优秀的商业数据分析师或者想学习数据分析的能力,你需要具备:数据获取、数据处理、数据解释与呈现、验证以及优化等能力。


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商业数据分析所需技能表


商业数据分析入门简单,精通却很难,基础知识、数据分析工具、各种软技能缺一不可。为了帮助你更好入门商业数据分析,万门大学开设了《商业数据分析特训班》,相比于其他平台几节课就动辄收费4、5000元,我们此次分享课程完全免费。


决定一门课程的好坏,老师水平是最重要的部分,而万门从来只邀请行业内的顶尖高手。



导师简介


赵烁:前华为高级工程师,数据应用学院专家讲师,南加州大学电子工程硕士,十年海外工作及创业经历。


Nick:普渡大学 Ph·D和MBA专业,哈佛MPH专业,现任AT&T大数据组的资深商业数据分析经理,曾任职于罗氏诊断Roche的数据分析顾问,10年商业数据分析从业经验。


在学习这门课程后,很多学员成功转行商业数据分析行业。其中一位更是跳槽至某知名广告公司,一份数据报告就卖到数千美金。如果你在这个行业多磨砺几年,一份数据报告卖到十几万美金也不是不可能。


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119节专业讲述



第 1 讲商业数据分析综述(上)

1.1商业数据分析引入

1.2什么是商业数据分析?

1.3所需技能

1.4基本分析流程及供应链各个环节

1.5商业理解

1.6答疑(一)

1.7数据粒度(一)

1.8数据粒度(二)

1.9数据粒度(三)

1.10数据粒度(四)

1.11答疑(二)

1.12答疑(三)

1.13答疑(四)

第 2 讲商业数据分析综述(下)

2.1数据质量与形式

2.2数据隐性

2.3案例分析

2.4不同类型的分析

2.5数据可视化

2.6典型数据驱动开发团队的人员

2.7答疑

第 3 讲Excel Basic(上)

3.1Excel简介

3.2Excel基本操作(一)

3.3Excel基本操作(二)

3.4Excel基本操作(三)

3.5行列及区域(一)

3.6行列及区域(二)

3.7数据及数据类型(一)

3.8数据及数据类型(二)

3.9数据及数据类型(三)

3.10查找和替换(一)

3.11查找和替换(二)

3.12答疑

第 4 讲Excel Basic(下)

4.1答疑回顾

4.2排序

4.3排序插入

4.4筛选(一)

4.5筛选(二)

4.6答疑

第 5 讲Excel分类汇总、公式与函数

5.1分类汇总(一)

5.2分类汇总(二)

5.3公式与函数(一)

5.4公式与函数(二)

5.5公式与函数(三)

5.6逻辑判断IF(一)

5.7逻辑判断IF(二)

5.8COUNTIF

5.9重复

5.10报名统计

5.11SUMIF

5.12SUMIF练习

第 6 讲Excel—VLOOKUP

6.1VLOOKUP

6.2菜单、Join Two Tables

6.3记录多匹配、跨表

6.4跨表、跨文件薄

6.5示例:王者荣耀、打标签

6.6文本vlookup、Hlookup

6.7Match&Index

6.8返回多列

6.9认识数组、记录多匹配

第 7 讲商务智能

7.1商务智能含义(一)

7.2商务智能含义(二)

7.3数据仓库系统

7.4常见BI

7.5Power BI(一)

7.6Power BI(二)

7.7答疑

第 8 讲Python基础(上)

8.1Python基础课程

8.2Python能做什么

8.3Python20载

8.4Python简单介绍

8.5工具安装及环境配置(一)

8.6工具安装及环境配置(二)

8.7计算机与程序思维

8.8Jupyter notebook(一)

8.9Jupyter notebook(二)

8.10Python for basic data type(一)

8.11Python for basic data type(二)

8.12Python for basic data type(三)

8.13Python for basic data type(四)

8.14Python for basic data type(五)

8.15Python for basic data type(六)

8.16Python for basic data type(七)

8.17Python for basic data type(八)

第 9 讲Python基础(中)

9.1答疑

9.2Python for basic data type(一)

9.3Python for basic data type(二)

9.4Quiz—字符串

9.5Python Code Structure

9.6While Loop

9.7For Loop

9.8王者荣耀case function(一)

9.9王者荣耀case function(二)

9.10王者荣耀case function(三)

9.11Quiz—基本语法及变量

9.12Way to Function(一)

9.13Way to Function(二)

9.14Quiz—Code Structure(一)

9.15Quiz—Code Structure(二)

9.16Python basic data structure(一)

9.17Python basic data structure(二)

9.18Python basic data structure(三)

第 10 讲Python基础(下)

10.1答疑—strip的功能

10.2List(一)

10.3List(二)

10.4List(三)

10.5Tuple

10.6Dictionary(一)

10.7答疑回顾

10.8Dictionary(二)

10.9Set

10.10Zip

10.11Mutable,Immutable

10.12Traversal Sequence Data Structure

10.13函数进阶(一)

10.14函数进阶(二)

10.15函数也可以传递、Lambda

10.16修饰

10.17List Comprehensions(一)

10.18List Comprehensions(二)

终于被你滚到底了


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即便不从事商业数据分析行业,掌握一定的数据分析能力也能更好的指导自己的工作。


当其他人还在用经验主义教条主义指导业务的时候,你却能通过洞察数据,观察规律,进而做出非凡的商业决策,驱动企业业务高效的增长,这就是商业数据分析之所以成为企业“新能源”的根本原因。



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