对商业分析感兴趣？不如先来实践一下！｜《基于服装大数据的拼多多低价套路研究》
通过精心设计的项目，可以了解业界常规的作业模式，进行类似实践，这对发现职业兴趣、提升相关技能、积累实操经历都非常有益。
商业分析专业，以数理统计和机器学习为核心，以编程为手段的辅助商业决策，其主要应用领域包括市场营销、风险分析、客户分析、供应链分析、人力资源分析，web分析等等。
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《基于服装大数据的拼多多低价套路研究》项目中，同学们都做了什么。
PROGRAM
根据拼多多今年3月公布的最新财报显示，拼多多用户规模已达8亿，超过了的淘宝和京东，单从用户规模角度来说，它已经是国内最大电商平台。拼多多以价格为自己的竞争优势，低价一直都是拼多多的准入门槛，很多用户一边吐槽拼多多东西差，一边再重复验证真香定律。
衣食住行是人们的基本需求，本项目收集了拼多多平台上的服装类商品数据，旨在研究低价策略对服装商品销量上的推动作用。通过Python完成数据预处理，进而分析商品销量、价格、介绍、店铺总销量等数据，使用多元回归分析模型和基于百度智能云的情感分析模型，挖掘服装热销影响因素。
优秀学员报告展示（左右滑动，放大查看）
X同学本科专业为财务管理专业，决定申请BA专业的海外研究生。为了贴近转专业要求，X同学在校期间主动参与了一些商业分析、市场营销项目，但是感觉在BA方面的理论和技术基础还是有待补充，为了能够得到一份与专业要求匹配的简历，方便之后更好地申研，X同学在想要锻炼技能的同时还想增加高含金量的商业分析相关的项目经历，因此，X同学选择了指南者的商业数据分析实战项目。该同学所选的项目是中国用户规模最高的拼多多平台，研究对象是拼多多平台上的服装类商品数据，旨在研究低价策略对服装商品销量的推动作用。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X同学对数据分析有较好的知识与技能储备：
1. 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
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（点击放大）
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