对商业分析感兴趣？不如先来实践一下！｜《小米物联网生态链体系构成研究》
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《小米物联网生态链体系构成研究》项目中，同学们都做了什么。
PROGRAM
通过“渠道/供应链/生态+PE”的模式构建生态系统，小米获得了硬件端的入口和完整的流量闭环，已经越过了BAT盘踞的互联网。目前小米生态系统已拥有3.5亿用户，在全球市场居于第一名。早在2014年的时候，小米做到国产手机第一、全球手机市场第三名之后就开启了物联网战略。
本项目获取了小米旗下各类商品的销量、价格、收藏量、用户评价等数据，分析其产品的销售特征，并将小米生态链中的核心产品，与非小米品牌的商品做对比，解读小米生态系统的本质。
优秀学员报告展示（左右滑动，放大查看）
G同学是一位传播学专业大三的学生，她对自己的研究生申请方向有着明确的规划，即商业分析和市场营销方向的硕士。考虑到python和数据分析技能方面的掌握尚有欠缺，她决定抓紧大三课余时间学习相关专业知识，为之后的申请做冲刺。因此，G同学选择了商业数据分析实战项目来拓充自己对BA知识以及数据挖掘算法的认知和运用。该项目选择全球领先手机品牌-小米为探索目标，收集了小米旗下各类商品的销量、价格、收藏量、用户评价等数据，旨在分析小米产品的销售特征和销售表现，从而解读小米物联网生态系统的本质，是一个高含金量的研究课题。从最后呈现的项目报告，我们可以看到G同学对数据分析有了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，G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G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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