很多同学经常感到迷茫，对申请目标，甚至未来职业发展方向拿不定主意，不知道要如何选择。想提前通过实习来进行全方位的了解，但无奈实习门槛高、试错机会少，而项目实战，却是个高性价比的选择。

通过精心设计的项目，可以了解并体验到业界常规的作业模式和需要掌握的技能，真实的实践场景更能让你提前感知是否是自己的兴趣所在。这对你发现职业兴趣、提升相关技能、积累实操经历都非常有益。

商业分析专业，融合商科、数据分析、优化算法、机器学习等内容，对数据进行深度分析和挖掘，以实现大数据应用在电商、金融、科技、传媒、健康等重要领域的商业价值。

指南者的商业分析项目实战，就以数据分析方法为核心，通过实战项目，针对商业热点进行分析，由指导老师带领学员明确分析目标，获取相关数据，清洗和变换数据，进行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《淘宝电商兴农扶贫大数据研究》项目中，同学们都做了什么。

PROGRAM：

2009年以来，许多农村人群在淘宝网上开设店铺，催化了中国‘淘宝村’的诞生。2020年全国共发现5425个淘宝村，1756个淘宝镇，这些淘宝村和淘宝镇的网店实现交易额1万亿元，创造了828万个就业机会，数字经济正在振兴乡村。

淘宝村的特色一直都是典型的乡村产品，包括粮油干货、瓜果蔬菜、畜禽蛋奶和零食茶饮等，本项目收集了各类淘宝村的店铺数据以及商品的价格、销量和人气等数据，以可视化和挖掘建模的方式解读农村淘宝的经济特征，从商品特色、品质和口碑等方面，探究淘宝村如何实现兴农扶贫的目标。

优秀学员报告展示：

该项目是以淘宝的电商兴农扶贫为研究主题，一方面淘宝有很高的国际知名度，另一方面扶贫也是具有独特性的研究主题，是一个很有含金量的研究项目，从最后呈现的项目报告，我们可以看到Z同学最后对商业分析有了较好的知识与技能储备：

1、商业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：

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6月15日开营
仅限12个名额