对商业分析感兴趣？不如先来实践一下！｜《三只松鼠品牌特征及口碑营销研究》
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《三只松鼠品牌特征及口碑营销研究》项目中，同学们都做了什么。
PROGRAM
三只松鼠作为初代顶流，越折腾越过气。一边是初代网红品牌们越发激烈的竞争，另⼀边是跃跃欲试的长江后浪。没有品牌永远火爆，可永远有品牌火爆。强敌环伺下，三只松鼠，又还能再折腾多久？营业数据拿不出手，资本市场表现不佳，休闲零食一哥的宝座也要保不住。人们不免疑惑，三只松鼠，是不是真的不行了？
本项目收集了三只松鼠的商品销售数据以及黑猫投诉平台上的客诉数据，并对比竞品零食如良品铺子、洽洽等品牌的商品与客诉数据，挖掘三只松鼠的核心商品及其重点产品问题，并进一步分析造成食品安全问题频发的原因，从而给出合理的商业改善建议。
优秀学员报告展示（左右滑动，放大查看）
Z同学是一位大三行政管理专业的学生，有打算申请BA专业，同时也想增加商业分析相关的知识和技能，增加BA的项目经历，为以后申请做铺垫，因此Z同学选择了商业数据分析实战项目。由于学校学习未涉及过相关专业知识，Z同学对于定量分析和编程工具的了解一开始较为有限，因此他花费了大量的时间学习Python和数据挖掘算法，并以竞争激烈的零食消费市场为研究对象，开始了这个项目课题的研究。从最后呈现的项目报告，我们可以看到Z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）
报名信息
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