有很多想转行数据分析的或者是刚入数据行业的朋友会问,除了Kaggle、天池之类的比赛项目,有没有一些案例可以让我快速的练习学到的分析体系和工具,并且可以基于这些项目搭建一套完整的分析系统,比如SQL取数脚本的优化编写、分析思路的应用、图表可视化的展示和结论的呈现。
今天,授人以渔,我会分享一个真实的业务案例给大家,给大家提出一个完整的分析系统目的,大家可以尝试去解决这个问题(或参考解决方案),我相信做完这个完整的数据分析系统项目,你会有很大收获。
当然我也已经打包好完整的解决方案,会包括入门的一些统计分析方法讲解,这套分析系统的完整视频讲解、相关数据集文档、相关ER实体模型设计、SQL脚本、组合图、漏斗图、复合饼图、柱状图等等图表的业务应用。
篇幅限制,方案的内容会截图展示,文末自由获取即可。
目的是设计一套车车智能营销数据分析系统,定位于通过车车业务驱动或者车车数据导向,具有针对性的进行特定车车智能营销的策略,系统包含以下的业务分析模块。
综合上面得到的用户最终进行推送订阅,达到智能营销的目的。以上分析数据为离线数据,实际企业中为T-1数据。
车车智能营销数据分析系统的数据来源于企业真实脱敏的数据,对业务的发展起到了正相关的作用,使得这套系统的设计非常贴合真实环境,为智能营销起到指导性作用。
比如用车消费能力,这里脚本太长只展示一部分:
use ccdb;
-- 创建临时表
DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS d_type_user_tmp;
CREATE TEMPORARY TABLE user_layer_tmp
select * from
(
select 'A类用户' as user_type, '大于等于3单用户' as details, one_user_cnt as user_cnt from c_type_user_tmp
union all
select 'B类用户' as user_type, '等于2单用户' as details, two_user_cnt as user_cnt from b_type_user_tmp
union all
select 'C类用户' as user_type , '等于1单用户' as details, thr_user_cnt as user_cnt from a_type_user_tmp
union all
select 'D类用户' as user_type, '历史有完单,最近90天无完单用户' as details, 90_user_cnt as user_cnt from d_type_user_tmp
)t ;
包含柱形图、条形图、饼图、组合图、漏斗图等等的应用。
当然考虑到有的兄弟更喜欢看文档,不喜欢看视频讲解,这套数据分析系统的解决方案也已经让朋友撰写了一份使用文档。