金三银四的招聘季如期而至。在这个众多职场人寻求新机遇的关键时刻，如何在众多求职者中脱颖而出，成为每位求职者关注的焦点。在众多技能中，数据分析能力成为现代职场不可或缺的竞争力。本文将为你揭秘如何在简历上书写那些令人眼前一亮的数据分析项目，让你的职业道路在这个招聘季焕发新的光彩。

不管你是经济、金融、市场营销、管理还是电子商务、供应链、旅游管理专业，亦或是其他专业背景，Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，正逐渐成为各个行业人员在数据处理和分析方面的首选工具，在数据驱动的商业环境中，拥有Python技能将为经管人员带来更多的机会和竞争优势。

和鲸社区近期上线了系列经管Python训练营，帮助各位经管师生习得相关技能！

 · 活动亮点 · 

• 经管语境：本系列训练营所有例子均使用经管案例
• 内容扎实：关关有讲解，讲完有跟练，练完写闯关作业
• 即时回馈：闯关作业即时出分，达标即可解锁下一关内容

 · 特邀导师 · 

大话数据分析（EM2&3）

知乎、公众号【大话数据分析】主理人，5年数据分析经验，前蚂蚁金服数据运营，现京东经营分析师，深入了解业务运营与数据需求

 · 面向人群 · 

不管是经管大专业下的经济、管理、金融、财务、物流等专业的同学或者从业人员，还是其他领域的同学和从业人员，只要是想学习python知识，欢迎报名本次训练营。

 · 课程主题 · 

★★★ EM2 数据处理 ★★★

关卡 1：Numpy引入与Pandas增删改

✍跟练题：

• 创建包含公司利润数据的数组
• 随机正态分布数组模拟用户购买金额的分布等
• 切片找出电商的销售额数据
• 生成用户信息的数据集，删除城市列数据

⛳️闯关题：

• 使用numpy和pandas处理销售数据

<教案截图>

关卡 2：Pandas数据概览与清洗

✍跟练题：

• 对电商销售数据做预清洗
• 处理用户信息的脏数据文件
• 填充用户信息数据缺失值和重复值数据
• 筛选客户的交易数据

⛳️闯关题：

• 处理和分析电商销售数据，数据包含日期、销售额和销售数量

<教案截图>

关卡 3：Pands数值操作与计算

✍跟练题：

• 对商品品类的价格降序排序
• 将两个数据集横向拼接
• 对于商品价格做描述统计分析及对价格、购买数量做相关分析
• 研究不同商品品类的商品购买数和销售额情况

⛳️闯关题：

• 销售数据合并与分组统计

<教案截图>

关卡 4：电商综合分析案例

📚案例分析：二八模型

• Pandas数据处理

• Pandas数值计算

• 用户识别

📚案例分析：RFM模型

• Pandas数据处理
  

• Pandas数值计算
  

• 客户分层

⛳️闯关题：

• 二八分析用户识别，准识别用户特征

<教案截图>

★★★ EM3 可视化探索 ★★★

关卡 1：Matplotlib基础图表

✍跟练题：

• 根据业务量达成情况添加图表标题、坐标轴标题、图例
• 根据销售业务量达成数据设计一个折线图
• 将折线图转换为柱形图

⛳️闯关题：

• 根据最近一个月的销售数据制作一个折线图来展示销售量的趋势

<教案截图>

关卡 2：Matplotlib高级图表与组合图表

✍跟练题：

• 研究各个商品的销售额占比情况
• 深入研究销售数与销售额之间的关系
• 制作一个九宫格图来展示销售额情况

⛳️闯关题：

• 电商销售额数据波动分析，绘图分析哪一周的销售额波动最大

<教案截图>

关卡 3：Seaborn数据可视化

✍跟练题：

• 制作一个折线图跟踪电商的销售数据
• 制作一个热力图展示各个商品品类的订单数据
• 创建回归图对销售量进行回归分析

⛳️闯关题：

• 制作回归图对电商销售量和销售额进行回归分析

<教案截图>

关卡 4：电商数据可视化案例

📚案例分析：用户画像

• Pandas数据处理
  

• Matplotlib可视化
  

• 用户画像仪表盘

📚案例分析：销售数据分析

• Pandas数据处理
  

• Matplotlib可视化
  

• 销售分析仪表盘

⛳️闯关题：

• 使用matplotlib制作箱线图分析各区域的利润数据

<教案截图>

 · 报名 · 

EM2 数据处理

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EM3 可视化探索

>>网页入口：https://www.heywhale.com/u/c44011

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以上将数据分析项目巧妙地融入简历中，不仅是对求职者专业能力的有力证明，更是对未来雇主发出的一个明确信号：你是一位能够用数据说话，具备解决实际问题能力的优秀人才，相信通过将数据分析项目结合到简历中，你一定能找到那个与你才华相匹配的舞台，实现自己的职业梦想！