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  • 北京数据分析师行业数据分析

    北京数据分析师行业数据分析

    数据来源

    本项目所使用的数据集全部来自猎聘网,通过网络爬虫工具来爬取相关数据。

    项目目的

    了解北京地区数据分析师的工资待遇,职位要求,上班地点,职位的需求量,招聘公司信息等相关信息

    技术与工具

    利用Python中的numpy,pandas库进行数据处理,,matlibplot,wordcloud,jieba,scipy, skleran库进行分词,文本矩阵化和词云的制作。



    由箱型图可知,北京地区数据分析师的平均年薪在20万/年,是一个收入相对较高的职业。










    学历要求

    由图可知数据分析师的最低学历要求,大专加本科的需求量超过了90%,学历要求的门槛并不是很高,结合之前较高的年薪收入,让数据分析师这个职业,具有很强的吸引力。


    工作经验要求


    数据分析师的工作经验要求需求量最高的是三年以上工作经验,主要集中在一年至五年,所以数据分析师这个职位是需要工作熟手才能胜任的。

    数据分析师对年龄并没有什么要求,是一个对年龄包容性很高的职业。


    职位描述




    根据词云,我们可以知道数据分析师对经验,能力,数据分析思维,有较高的要求。


    公司福利

    五险一金,带薪年假,绩效奖金,发展空间,弹性工作,是企业认为吸引人才的最大诱惑。


    行业分布



    数据分析师的需求主要集中在互联网,金融,O2O,计算机软件等天天和数字打交道的行业。


    融资阶段分布

    数据分析师需求主要集中在A轮到C轮的公司,这种公司处在高速发展的阶段,对人才的需求自然也相对较高。


    公司规模

    100以上500人以下的公司对数据分析师的需求量最高,其次是50-99人的小规模公司,也和之前融资阶段的需求量相互对应。


    学历,经验对工资的影响

    随着经验的提升,数据的薪酬也在不断提高。学历越高,平均年薪也相对高。另外,从现有数据来看,在 12年内大概不会因为年龄的增长导致收入下降。

    技能需求


    对需求频率最高的前 17 个技能进行统计计算,得出每一个技能对应的平均薪酬水平,如上图。点的大小代表该技能需求量的多少。
    掌握对CASSANDRA,MONOGODB等技能对于求职者工资的提升最有帮助, 但是相应的需求量并不是很大。会使用Office,R,Python,SQL等语言是数据分析岗位的基本技能。


    工作地点分布

    有热点图可知,数据分析师的上班地点主要集中在北京各个高新技术开发区和CBD,这些互联网企业和金融企业集中的地段。

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  • 淘宝行业数据分析

    2015-08-07 14:49:12
    淘宝行业数据中的一个大模块,全行业数据分析,非常全面的数据分析,感谢!
  • 保险行业数据分析案例

    千次阅读 2019-10-13 14:25:19
  • 国家电网招标项目分析1.  通过多线程抓取招标数据2.  精准提取需求目标数据3....分析标的数据,招标发布日期频率,标的物金额,标的物类型6.  数据可视化展示7.  撰写分析报告
  • 从传统的线下零售(百货商店-连锁...本文将介绍新零售模式下零售行业数据分析的指标体系和方法论。 无论商业模式如何变化,无论是传统零售还是新零售,都离不开“人、货、场”这三个核心要素,新旧模式的变化,本质上

    从传统的线下零售(百货商店-连锁商店-超级市场),到前几年火热的线上电商零售(综合、垂直电商-社交电商),再到这几年线上线下结合的新零售模式,零售行业的运营模式发生了巨大的变化。

    大数据时代下的零售行业,面对众多的顾客和复杂多变的市场需求,想要及时适应市场变化,掌握市场动态,就需要对零售各个环节的数据进行分析,得到科学有效的结论来指导决策。本文将介绍新零售模式下零售行业数据分析的指标体系和方法论。

    在这里插入图片描述

    无论商业模式如何变化,无论是传统零售还是新零售,都离不开“人、货、场”这三个核心要素,新旧模式的变化,本质上其实就是“人、货、场”三要素的进化,从原来商品为王的“货、场、人”时代,变成了如今用户为王的“人、货、场”时代。

    围绕“人、货、场”这三个核心要素,新零售数据分析指标体系可以分成线上、线下两个部分:

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    线下的“人、货、场”


    1. 数据分析提升“人”效

    这里的人效有两个方面,一是指企业员工,二指消费者。在这个消费者掌握主动权的时代,想做好零售,除了加强员工管理,提升人员效率之外,更重要的是提高消费者忠诚度、充分挖掘客户终身价值。

    企业员工管理中的数据分析一般分为两个方面,一是员工效能分析,一是员工结构分析,员工效能分析主要关注的就是员工的销售指标和服务效能指标,员工结构分析主要关注企业员工的流失率、人力结构、薪资结构等等,防止出现人力分布不均匀、薪资不合理的情况。

    在这里插入图片描述

    顾客管理是零售行业数据分析中相当重要的一部分,尤其是其中的会员顾客的管理。会员顾客的分析,可以从客户群体的消费行为特点、等级划分、活动管理等方面入手,越丰富越好,越细致地了解到会员群体的特征,越有利于客户关系的维护和发展,这里简单地列一些可参考的分析指标,实际的分析过程中还可能会衍生出更多的指标

    在这里插入图片描述


    2. “货”——商品分析

    货就是指商品,商品数据分析的核心就是围绕“进销存”展开,重点就是商品结构的分析和商品消化跟进分析,结构分析常用指标有各类结构占比指标,商品消化跟分析常用指标有售罄率、存销比等,详细的指标结构如下:

    img


    3. 数据分析提升“场”效

    场指的是消费场景,所有连接消费者和商品的终端,都是“场”,比如线下门店、线上的购物网站、APP、小程序等。“场”效的分析,核心是业绩与各项运营指标的监控,店铺的销售指标、销售追踪指标、效率指标等等

    对线下门店来说,有一个关键的指标叫做“坪效”,指的是每平方米面积创造的年收入

    坪效=销售额/店铺面积, 销售额=流量x转化率x客单价x复购率

    流量是制约坪效率的重要因素,当流量新增缓慢时,企业的坪效就会难以增长,此时企业就会增加线上销售额,增大线上流量

    img


    线上电商数据分析指标


    线上零售和线下零售的核心都是“人货场”,**围绕商品运营、用户运营和产品运营展开**。**传统的线下零售侧重于商品分析,线上电商则侧更重于对用户和流量的分析。**

    从用户注册、浏览商品、加购商品、到最后的下单、确认收货,这中间有五个关键的数据分析指标:活跃用户量、转化、留存、复购、GMV。

    线上电商的商品品类众多,首页商品更新速度快,因此在电商的商品分析中,要重点关注商品的转化率,根据根据转化率,结合业务经验,调整运营策略,来提高我们的转化率和GMV

    另一个重要部分就是用户数据的分析,通过对用户数据的分析实现精细化运营

    做好用户精细化运营关键有两点:一是关注用户留存,二是通过对用户分群,实现针对性的运营策略。

    除此之外,线上电商经常会有各种各样的线上促销活动,通过营销活动过程中的数据,分析监控某次营销活动给带来的效果、以及广告的投放效率


    线下(门店类)数据分析指标

    线下(门店类)指标分为3大部分:
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    1、人

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    指标说明:

    工资占比:工资/总支出,有的时候也会只用工资/总营收。


    2、货

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    3、场

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    零售行业常用数据分析方法

    理清楚了零售行业的数据指标体系,接下来介绍几个在零售数据分析中常用的数据分析方法

    1. ABC分析法

    ABC分析法又称帕累托分析法,是商品管理中常用的数据分析方法。通过一段时间内商品销售情况的分析,把商品分为A、B、C类,调整不同类别商品的管理策略。
    在这里插入图片描述

    举个常见的ABC法则在商品库存管理中的应用,假如我们打算对库存商品进行年销售额分析,第一步要先收集各品类商品的年销售量、商品单价数据,然后对数据进行处理,计算出销售额、累计销售额、累计销售额百分数等,将商品按照销售额的大小降序排列,将累计销售额占比累计占比0至50%为A类商品,50%-90%为B类商品,90%-100%为C类商品,然后根据分析结果,对ABC三类商品采取不同的管理策略。


    2. RFM分析模型

    RFM模型在会员价值分析中经常用到,把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个等级,判断客户价值。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    据RFM的分析结果,调整运营策略,维护好重要价值的客户,关注流失的客户,分析客户流失的原因,减少流失率。


    3. 关联分析法

    关联分析是分析两组随机变量间关联关系的方法,在零售行业中最典型的应用就是商品关联分析,商品关联分析又叫做“购物篮分析”,通过分析用户消费数据,将不同的商品之间进行关联,并挖掘两者之间的联系,制定商品打包促销策略。

    除此以外,关联分析还可以用在分析商品数量与销售额的关系、员工数量于企业销售额之间的关系等等


    4. 漏斗分析法

    漏斗分析法在数据分析中的应用场景有很多,典型有的营销漏斗、AARRR模型等等。它的核心思想是分解和量化,比如下面的营销漏斗,包含了用户从选购商品到最终购买的整个流程,然后通过计算各个流程之间的转化率来衡量每一个流程的表现,通过对每个环节之间的用户转化情况的检测,寻找电商各个环节可以优化的点,从而提升购买转化率

    在这里插入图片描述

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    千次阅读 2019-12-29 16:54:14
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    http://b2b.tjkx.com/act/top10/
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空空如也

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