杜邦分析法、 RFM模型、商业分析、数据分析常用理论与分析方法、中小企业数字化、面试经验分享···

杜邦分析法、 RFM模型、商业分析、数据分析常用理论与分析方法、中小企业数字化、面试经验分享··· | 本周精华...

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数据分析-领地：一周星球内参

2022年7月21日星期五

发布 | 木木自由·数据领地·小飞象

本周看点：

1、#数据分析常用术&语# 第32期：杜邦分析法

2、#数据分析常用术&语# 第33期：RFM模型

3、小飞象交流会# 第26期中小企业数字化：相信IT力量，走可持续发展之路

4、#小飞象交流会# 第27期面试经验分享| 打造优秀的个人简历

5、#数据分析相关课程# 微软Power BI教程_商业数据可视化

6、#数据分析入门级别资料# 数据分析常用理论与分析方法介绍-方法篇（PPT版）

7、#数据分析相关书籍# 《原则（实践版）》/华为增长法/# 穿越数据的迷宫：数据管理执行指南/《滑动解锁：解锁技术基因揭秘数字世界》

8、#AI# 人工智能行业：AI大模型赋能千行百业-国泰君安-2023.7.16-117页

9、商业分析# 商业分析工具：100种营销分析工具（PPT）

10、#ChatGPT# ChatGPT技术分析华为 2023-2-16

11、AIGC# 2023中国AIGC商业潜力研究报告-亿欧智库-2023.7-62页.pdf/HCR慧辰：2023生成式AI认知及使用调研报告

12、#数据管理# 数据管理能力成熟度评估报告 --DCMM评估

13、数据分析进阶级别资料# 企业级数据治理体系建设指南（中文）

14、#数据分析思维# 百度：数据分析之道

15、#产品、运营相关资料# 100套运营方法工具

16、数据分析进阶级别资料# 大数据湖总体规划及大数据湖一体化运营管理建设方案（49页 PPT）

17、#产品、运营相关资料# 2023年最新版小红书运营知识地图

18、#产品思维#【全栈产品经理分享】包含：方法论、基本系统实操、商品中心、会员中心、订单中心、支付中心

19、#企业架构# 企业架构及典型设计（71页 PPT）

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知识星球精选内容

1、 #数据分析常用术&语# RFM模型/杜邦分析法

RFM模型

RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。通过分析三个可量化指标对客户价值进行分类。3个特征指标分别是最近一次消费时间（R）、消费频率（F）和消费金额（M）。分别表示为：最近一次消费距离现在的时间 (Recency)：这个值越小对我们来说价值越大；某段时间内消费频率次数 (Frequency)：这个值越大越好某段时间内消费金额 (Monetary)：这个值越大越好

杜邦分析法

杜邦分析法是一种最经典的财务指标分析方法，具体来说，它是一种用来评价企业盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业杜邦分析公式：ROE（净资产收益率）=销售净利率*资产周转率*权益乘数 ROE是杜邦分析系统的顶层，也是我们分析的最终目的，它用来反映投入资本的盈利能力。

往期合集

2、小飞象交流会

第26期中小企业数字化：相信IT力量，走可持续发展之路分享嘉宾徐静江，中国智慧城市智慧政务、智慧金融专家库成员，数字化转型实战派专家。现任华云数创（北京）科技有限公司创始人兼CEO。30年以上研发和企业经营管理经验，围绕企业“智改数转”，帮助企业低成本、高效率实现柔性化生产、科学化和远程化管理、数字化运营等，为企业提供量身专属、快速落地的解决方案。

第27期面试经验分享| 打造优秀的个人简历分享嘉宾夏宇老师，十年互联网从业经验，有丰富的产品、运营实操经验，面试过200余人，现任某互联网B端产品业务线产品负责人暑假将至，毕业季来临，有准备实习却不知怎样写简历？想要找工作或者换工作的，发了简历却石沉大海？工作经历少，没有项目经历，简历上要写啥？打造优秀简历有哪些技巧？等等问题一份好的简历，是成功求职的关键。无论你是否有着优秀的技能和经历，如果简历无法吸引雇主的眼球，你的机会就会大打折扣。尤其对于数据分析师这样的职位，雇主在阅读简历时通常只会花费短短的几秒钟。

往期合集

3、#数据分析入门级别资料# 数据分析常用理论与分析方法介绍-方法篇（31页PPT）

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4、#商业分析# 商业分析工具：100种营销分析工具

#商业分析# 商业分析常用思维方法

##商业分析# 商业分析模型

5、#数据分析相关课程# 微软Power BI教程_商业数据可视化

数据可视化是将原始数据或者简单计算的统计量转化为图表、图形、地图或其他视觉元素的过程，目的是将复杂的数据呈现为易于理解和分析的形式，以帮助人们更好地理解和分析数据。相对于数字，人们更容易通过图表发现数据中的模式、趋势和异常，从而更好地预测趋势和做出更好的决策。可视化图表也更适合人们相互间进行交流，使数据变得易于理解和更具说服力。数据可视化已经成为了一种重要的工具，被广泛应用于各个领域，例如零售、金融、政府政务等，是应用最广泛的数据分析工具。在商业领域，数据可视化帮助企业更好地了解他们的业务和客户，从而制定更好的市场策略。在医疗领域，数据可视化可以帮助医生更好地分析和理解病人的数据，从而做出更好的治疗决策。在科学领域，数据可视化可以帮助科学家更好地理解他们的研究数据，从而推进科学研究。