01：互联网电商群组数据分析项目
1.电商行业关注要点
用户、渠道、产品、营销、营收
2.商业模式和架构
1）平台类：类似淘宝、京东；只是单纯提供平台服务来赚取费用
2）B2C类：当当网、唯品会，直接面向用户销售产品、淘宝店铺
3.用户指标
1）用户指标
用户登录次数、感兴趣的商品、收藏的商品、比较过的商品
基于行为记录，判断是否为活跃用户，为用户打标签
2）渠道推广指标
站外渠道→展示页→落地页→转化页
浏览量、注册量、购买量、转化率、访问时间、跳出率
访问用户量、广告投入、获客成本（cpc/注册人数，cpa）
3）产品指标
进销存：产品宽度、深度，销售数量（畅销、滞销），库存量、周转率
产品留言、产品评分、产品浏览行为
用户关注度、好评/差评、产品功能卖点
4）营销指标
推送的渠道更丰富，比如可以推小广告
营销内容更丰富：可以对主题打标签、打情怀、价格、实用性...
营销时机更好把握：猜你想看、关联推荐、即时优惠、大数据杀熟
更进一步，还可以做基于用户画像的推荐系统，更加个性化的推荐
4.分析思路
1）客户留存以自然月为单位区间，从原数据中抽出包含月份的字段筛选后，新增一列月份标签；
2）查看每个月总订单数按月排序；
3）由部分到整体，分析一个月在下一个月的客户留存：
分别记录存储当月与下月客户，用成员运算符判断留存客户数；
预想最终要得到的二维客户留存表的字段，用数组分别构建每条结果集(预设值默认0或null)和结果字段(月份)。
4）for循环遍历，外层控制每月新增客户(需排除前面所有月留存客户)，内层控制该月后的每一月留存客户；
5）对统计结果汇总，拼接，展示，分析留存率值的变化对当前销售情况的影响。
02：人力资源分析
1.数据类岗位整体需求
分别对不同学历，不同工作经验，岗位分布，公司融资情况，公司类别，薪水选择合适的图形绘制展示，结合经验分析总结每张图能挖掘出来的信息。
2.城市，学历，工作经验对薪水的影响
1）对城市和薪资分布区间分组统计绘制堆积柱状图，进行各城市之间薪资区间对比分析；
2）对不同学历对应的平均薪资绘制箱线图，分析对比各学历薪资上下限；
3）对不同工作年限对应的平均薪资绘制箱线图，分析对比工作年限与薪资上下限总体成正比关系。
3.不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况
1）绘制不同岗位需求情况的饼图，统计各个岗位数量；
2）对薪资区间分布分组统计各岗位数量占比，绘制折线图观察需求趋势；
3）对学历分组，绘制每种学历对应的岗位需求的横向簇型柱状图，分析不同岗位在不同学历中占比。
4.公司的福利待遇
清洗数据提炼出公司的福利关键字，对关键字分组统计绘制词云图。
5.不同岗位要求的关键技能点
将不同岗位对应的技能标签合并处理，绘制各岗位技能标签词云图。
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