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SQL营销前沿信息_sql市场营销(2024年12月实时热点)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

SQL营销

专科移动商务专业就业方向与课程设置详解 𐟎“ 专科移动商务专业的课程设置移动商务专业的主要课程包括：宏微观经济学 𐟓ˆ 运筹学 𐟓Š 电子商务概论 𐟓š 电子商务技术基础 𐟒𛊧”𕥭商务系统分析与设计 𐟖寸电子商务运作和管理 𐟓ˆ 网络营销学 𐟓Š 计算机基础 𐟒𛊥Š觔𛨮𞨮ᠰŸŽ劥›𞥽⥤„理和网页美工 𐟖𜯸 市场调查与预测 𐟓Š 移动电子商务案例分析 𐟓‹ SQL数据库管理 𐟓Š 前端UI(HTML5) 𐟖寸移动电子商务实务 𐟓‹ 推销与谈判 𐟒슄IV+CSS网页设计 𐟓„ 电子商务网站建设与设计 𐟌 现代物流管理 𐟚š 移动网站开发 𐟓𑊥ˆ𗥅𓧳𛧮᧐† 𐟓‹ 虽然不同学校开设的课程可能有所不同，但这些课程都是可以学习的。 𐟒𜠤𘓧瑧绥Š襕†务专业的就业方向互联网营销和策划 𐟓ˆ 外贸公司 𐟌 移动商务主管 𐟓‹ 移动商务应用推广 𐟓𒊧𝑧𛜦Š€术 𐟒𛊦–𐥪’体运营 𐟓Š 自媒体运营主管 𐟓‹ 这些方向涵盖了从互联网营销到移动商务应用推广的多个领域，为学生提供了广泛的就业选择。 𐟓š 通俗易懂的学习内容比较通俗易懂的主要学习内容是新媒体营销，类似于淘宝、拼多多等平台上的营销活动。如果你对专科移动商务专业有任何疑问，欢迎提问，我们会为你解答。

新手数据分析师如何快速提升业务理解力作为一个准备转行做数据分析师的新手，你可能已经掌握了SQL和Python这些工具，但面对业务时却感到无从下手。其实，业务理解需要时间和经验，但也有一些捷径可以走。业务理解的重要性 𐟌𑊊举个例子吧。假设你在分析一个商品的不同SKU（规格）转化情况。如果你完全不理解业务，你可能会简单地报告三个不同规格的转化率和最终转化结果。但如果你对业务有一些初步的理解，你会知道太多的选项会让用户感到困惑，同时也会增加管理成本。因此，当你发现某个SKU的购买用户比例不到总体的5%时，你会建议精简SKU，去掉这个比例非常低的SKU。这样做不仅可以降低管理成本，还能让用户更容易做决策。业务理解的误区 𐟚늊然而，这种初步的业务理解并不一定是正确的。有一个营销心理学现象叫做诱饵效应。简单来说，当人们在比较两个相似的选项时，如果引入了第三个选项，会使其中一个选项变得更有吸引力。举个例子：帽子售价59元，帽子+大衣的组合售价是299元。如果我增加一个单独购买大衣也是299元的选项，购买帽子+大衣的人就会增加。虽然几乎没有人会单独购买大衣，但是这个选项让更多的人选择了售价为299元的帽子+大衣组合，从而提高了销售收入。因此，如果精简了SKU，虽然用户的决策变得更简单了，但也会损失销售收入。如何提升业务理解力 𐟒ኦ‡‚业务，从业务场景开始 𐟌 不同场景下，业务有自己本身的运行规律，强行违反规律办事会引发各种问题。不同场景下，能采集的数据、能使用的运营手段也不同，因此必须细致考虑。懂业务，要懂业务基本玩法 𐟎𝓦𖉥Š价格促销的时候，优先问清楚：是什么商品，多大价格力度的促销。商品的价格促销能力，和商品的利润和用户需求刚性两方面有关。如果促销的商品本身利润空间薄，则大幅度的价格促销只会是为了铺货（新品扩大知名度）或者甩货（减少库存成本）；如果促销的商品用户没有刚需，则价格促销也注定不能起到效果。懂业务，要懂业务目标与现状 𐟎‡‚业务的第三步就是懂业务目标。数据分析要输出结论，就一定得了解判断标准是啥。判断标准是根据业务需要得出的，如果不利于当前业务发展，那再合理的标准也不好使。懂业务，懂业务流程与业务套路 𐟛 ️ 很有可能目标一样，做法一样，但具体操作流程不同，导致的效果完全不同。总之，作为新手数据分析师，提升业务理解力是一个不断学习和实践的过程。通过了解业务场景、基本玩法、目标与现状以及业务流程和套路，你可以逐步提高自己的业务理解能力，从而更好地利用数据支持业务决策。

数据分析岗位面试必备问题与解答技巧今天我们来深入探讨一下数据分析岗位面试中的那些高频问题，以及如何巧妙应对。无论是水滴、某团还是滴滴，这些问题都能帮你在面试中脱颖而出！𐟌Ÿ 𐟔【某团（数据分析）】介绍最熟悉的项目及痛点解决方案突出项目的独特性和你的贡献，以及如何解决问题。异动分析流程数据收集、异常检测、原因分析、结果报告。多维指标异动判断利用相关性分析、时间序列分析等方法，确定影响因素。 SQL：rank, dense_rank, row_number区别 rank()在并列时会跳过后续排名。 dense_rank()不会跳过排名。 row_number()为每行分配唯一的连续排名。 𐟔【滴滴（数据运营）】某天营业额下降分析分析当天的用户行为、市场活动、竞争对手动态等。搭建指标体系确定关键业务指标，如用户活跃度、留存率等。 having和where区别 where用于过滤行，having用于过滤分组后的结果。 𐟔【水滴（商业分析）】 GMV下降20%如何分析？首先，确认数据准确性，排除技术或统计错误。分析时间段、用户行为、市场趋势等，找出可能的原因。对比同期数据，识别异常点。给你一部分费用怎么提高GMV？根据历史数据和市场分析，确定最有效的营销渠道。优化产品组合，提高转化率。增加用户粘性，提升复购率。 SQL取最小值和最大值的两种方法使用LIMIT和ORDER BY。使用SUBQUERY和IN。 rank() over() 窗口函数用于对数据进行排名，rank()在并列排名时会跳过后续的排名。 𐟔【某手（数据分析）】手撕SQL半小时准备充分，保持冷静，展示你的逻辑思维和问题解决能力。异动分析识别异常，分析原因，提出解决方案。 𐟔【某团（商家营销运营）】提高DAU 增加用户粘性，优化用户体验，提高内容质量。华电北京校区和保定校区的区别从教育资源、地理位置等方面进行比较。 𐟔【某团（商业分析）】 SQL笔试和口试熟悉SQL语法，了解窗口函数的使用。指标体系搭建根据业务需求，确定关键指标，构建合理的指标体系。希望这些面试攻略能帮助你在数据分析岗位的求职中脱颖而出！𐟚€

数据分析转行必看：从零到一的成长之路 𐟓Š 年底了，工作饱和度直接飙升，每天都有做不完的数据分析需求。每周一例会开始到日报结束，活动、营销各种数据需求层出不穷。这些数据散落在各个表格上，需要把它们汇总整理好，再提供给运营团队。虽然年底忙一点是正常的，但运营和活动那边都需要数据来做复盘和新年的业务规划，希望大家都能在来年有个更好的开始！ ✨个人经历分享我学的市场营销专业，本科毕业，手里没啥好牌。幸运的是，有个好朋友告诉我，找工作一定要找有门槛的，于是我决定转行做数据分析。主要学习方向𐟎ˆ 数据分析工具 Excel：可以快速处理一些数据，快速出图。 SQL：主要工具，大厂现在用的基本都是Hive SQL，但语法基本差不多，牛客网刷题用MySQL即可。 Python：偶尔会用上，但个人觉得基础只需要会用Pandas调用一些算法模型即可。 Tableau：数据分析产品化的必备技能，选择主流的学习即可。数理统计基础数理统计原理学习，小破站有很多推荐课程，建议看国外（有翻译）教授的课程，更加深入浅出。数据思维和业务知识这两部分我觉得可以一起学习，数据分析是以业务为导向的，SQL和Python都只是解决业务问题的工具，所以核心还是要理解业务。重点学习常用的数据分析方法，拆解思路等等。机器学习算法这个算是进阶版，可以重点了解各类算法适用场景，基础原理。不过难度很大，前期转行不要死磕，面试不考，工作里也用得少。思维能力提升这点可能是你转行的敲门砖，因为业务方向和专业都不对口的情况下，需要从以往的学习和工作中提炼出一些通用能力，比如学习能力、问题总结能力、沟通协调能力等等，这些都是很多行业通用的能力，很可能就能打动面试官。转行小贴士想转行又很害怕的朋友们，不要盲目，首先要明确你自己的需求。你是只需要学技能，还是需求就是求职？不同需求你的策略是不一样的。像我当时没啥背景，所以保障不了就业的培训班我是不会考虑的。技能提升 vs 就业服务如果你的需求是技能提升，那更多的就是课程，其他的服务等不用太纠结，课程质量不错就可以。如果是就业的话，就关注就业的服务，怎么做，协议有没有体现，有疑问就要问。我当时也关注了这方面，如果上来就给你画大饼，而且不结合你的实际情况和就业环境，我会直接pass。希望这些分享能帮到正在努力转行的你们！加油！𐟒ꀀ

如何通过自学成为数据分析师？ 𐟌Ÿ我是一名市场营销专业的学生，之前与互联网毫不相关。通过自学数据分析，我成功毕业并入职了一家电商公司，担任数据分析师。以下是我总结的自学数据分析的路径和方法，希望能帮助到正在努力的你。 𐟓ˆ第一周：Excel基础学习资源：小破站上的Papaya电脑教程，由一位台湾小哥哥讲解，风格幽默，内容实用。推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐ Excel的重要性被低估了，它足以应对大部分数据分析工作。掌握VLOOKUP函数和透视表等工具，需要通过实践练习来巩固。无论基础如何，都建议观看这个教程，查缺补漏。 𐟓𚧬줺Œ周至第三周：SQL入门学习资源：Mosh的10小时入门MySQL教程，小破站上有翻译版本。推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐ SQL入门一两周即可，但要精通需要更多时间。掌握基本概念后，可以在Leetcode和牛客网上刷题练习。真正精通需要一个月到几个月的时间。 𐟓Š第四周：产品分析思路学习资源：关注其他专家的分析角度。推荐指数：⭐⭐⭐⭐ Excel和SQL只是工具，真正的内核是对产品的理解和分析思路。这一部分需要持续学习，任何从事互联网行业的人都建议关注行业动态和其它大佬的分析角度。 ⚠️温馨提醒：好记性不如烂笔头，在学习数据分析的过程中，记住两个一定：一定要动手敲代码，一定要多做笔记，这样才能事半功倍❗️❗️ ✔️希望每一个正在努力学习数据分析的同学都能早日上岸，找到自己满意的工作，早日成为自己想要的样子~

高考后闲得慌？学数据分析，未来可期！高考终于结束了，是不是感觉整个人都松了一口气？但别急着放松，高考后的日子可是充实自己的好时机！看电影、旅行固然不错，但我觉得学点新东西会更有意义。今天，我就来给大家科普一下数据分析的魅力吧！什么是数据分析？𐟤” 简单来说，数据分析就是通过收集、处理和分析数据，得出一些有价值的结论和信息。现在这个信息爆炸的时代，数据量越来越大，数据分析的重要性也日益凸显。数据分析的用处有多大？𐟎‰ 学术研究：无论你是要保研还是申请奖学金，数据分析都能为你提供强有力的支撑。比如，你可以用数据分析来支持你的研究项目，让你的研究更有说服力。职业发展：在职业发展方面，数据分析也是一把利器。掌握数据收集、清洗、处理和可视化的技能，再加上各种数据分析工具和编程语言（比如Python、R、SQL等），这些技能在未来的工作和研究中都非常有用。增加就业竞争力：如今，数据驱动的决策和业务已经成为许多行业的主流趋势。学习数据分析能让你拥有强大的数据处理和解读能力，特别是在市场营销、金融、咨询、供应链管理等领域，你的竞争力会大大提升。科研助力：无论你是什么专业，只要你想走科研这条路，数据分析是必不可少的。它能让你更好地处理和分析实验数据、调查数据或观察数据，为你的研究提供有力支持。总结一下𐟓 总之，无论你是要进入职场还是继续深造，掌握数据分析技能都是非常有价值的。高考后要是觉得没事儿干，真的可以考虑学学数据分析，未来的路会更宽广哦！加油吧，我们在高处见！𐟚€

如何从零开始成为数据分析师？𐟓š 嘿，想成为数据分析师的小伙伴们！别担心，我这就给你们分享一下如何从零开始，一步步走向数据分析师的宝座。准备好了吗？Let's go！第一步：培养数据分析思维𐟧 首先，你得搞清楚什么是数据分析，它到底能怎么创造价值。别急着上手操作，先花点时间了解行业知识，比如市场营销、图像识别、自动驾驶、金融量化等等。这些领域里，数据是怎么应用的。你可以从项目入手，边做边学，总结经验。其实，很多大学课程里基本不教具体的项目和编程语言，比如Python和SQL，它们更注重的是数据思维和数据理念。但如果你够聪明，啃几本书也能无师自通哦！第二步：从Excel开始𐟓Š 很多人都是从Excel开始的。学习Excel的函数（比如Find、Left、Vlookup）和数据透视表，还有各种图表（雷达图、甘特图、漏斗图、散点图等等）。当然，你也可以直接从Python开始，但Excel对小白来说更友好，更容易理解。如果你能把Excel玩得溜，大部分工作都能搞定，比如那些顶级投行和Equity Research部门，基本都在玩Excel。第三步：学Power BI𐟓ˆ 接下来，学一下Power BI，主要是可视化。搞清楚如何表达指标的关系，让数据更直观。可视化的项目有很多种，很多职位也偏重可视化。理解清楚后，可以直接上MySQL，处理大量数据。你需要掌握Select、Where、GroupBy、If、Count/Sum、Having、Order By、子查询以及各种常用函数，还有Partition By。总之，基本功能要清楚，也要知道MySQL能干什么，擅长干什么。第四步：学习统计学和Python𐟓š 最后，学习统计学，包括高数和概率论。如果你大学学过，可以复习一下。然后学习Python，包括numpy、pandas、matplotlib，掌握基本的数据清洗和可视化。同样的基本功能要熟悉。如果你对机器学习有兴趣，可以从machine learning开始玩，理解深度原理加工具操作。好了，这就是我的自学之路。希望对你们有帮助！加油吧！𐟒ꀀ

数据分析技能，自学全攻略！ 𐟔𔦕𐦍†析在哪些领域应用广泛？金融行业：包括银行、保险、证券等。通讯行业：电信、移动网络等。互联网和科技公司：如谷歌、Facebook、亚马逊等。政府部门：公共管理、政策制定等。咨询公司：市场研究、数据分析等。快消和零售业：如超市、便利店、电商平台等。 𐟟㥦‚何自学数据分析技能？推荐的学习路径是什么？基础技能： Excel和VBA：银行岗位必备。初级学图表，中级学函数和透视表，高级学VBA。推荐网站：Myexcelonline，虽然价格较高，但内容全面。 SQL：用于数据提取和分析。需要掌握增删查改和查询语句。推荐网站：Data Camp，提供入门和进阶课程。中文教程可选【SQL 必知必会】和【SQL进阶教程】。 Tableau或Power BI：数据可视化工具，适合快消和市场营销岗位。推荐网站：Tableau官网和Udemy上的课程。进阶技能： SAS：统计分析必备，广泛应用于银行和医疗机构。推荐网站：Coursera，提供从零开始的详细课程。 Python：自动化办公、数据提取、清洗、分析和可视化的全能工具。推荐网站：菜鸟教程Python3，以及Coursera和Data Camp上的教程。学好这些技能，大部分初级分析师的岗位都可以胜任啦！

LTC流程详解：从线索到客户的转化指南在B2B企业中，线索转化是一个关键过程，从潜在线索到最终客户。下面是一个详细的LTC流程，包括每个阶段的分工和职责，帮助你更好地理解如何将潜在线索转化为忠实客户。 𐟔 寻找线索部门：市场团队、增长团队等制定获客渠道的投放方案，寻找潜在线索的渠道。设计吸引潜在线索留下目标信息的物料或形式。通过线上/线下交互形式促使潜在线索留下目标信息。 𐟓‹ Lead → MQL 部门：市场团队等将获取的潜在线索及其信息存放到客户管理系统（CRM）中。根据目标客户画像，对现有线索进行分层管理，筛选出可培育的线索，剔除无效线索。根据潜在线索认知层级，分营销策略与触发渠道进行线索培育，获取更多用户行为、意向信息。筛选出符合目标客户画像且有产品痛点或对产品感兴趣的线索。 𐟓ž MQL → SAL 部门：销售团队、SDR 团队等将MQL分配给销售/SDR团队。通过电话、邮件等方式与MQL取得联系，了解潜在线索所在企业的业务信息与真实需求，剔除无效线索。筛选出符合目标客户画像且想与我们销售代表进一步沟通的线索。销售代表判断用户信息、SDR 提供的跟进信息等，筛选出符合销售跟进标准的线索。 𐟓ˆ SAL → SQL 部门：销售团队等通过电话、邮件等方式与SAL取得联系并预约需求沟通会议。通过该会议了解潜客的业务场景、目前企业痛点、需求、预算等详细信息。通过销售资格界定策略（如BANT模型），筛选出拥有潜在商机且对的人，进入到下个阶段。 𐟓œ SQL → Customer 部门：销售团队、解决方案架构师、法务、财务等销售代表创建商机 (Opportunity)，根据销售策略与跟进流程推进商机与潜客购买流程：识别需求 → 谈单报价 → 合同签署 → 客户付费等。解决方案架构师根据潜在客户的需求，与销售代表配合设计和开发出产品解决方案，更好满足潜客需求。法务、财务在报价、合同拟定、签署等环节中有对应的工作职责与内容。 𐟏† 客户成功之后团队：客户成功团队、客服团队等建立并维护客户关系，了解客户需求和目标。提供培训和支持，帮助客户充分利用所购买的产品或服务。参与客户反馈收集和产品改进过程，以满足客户需求。监测客户的成功度和满意度，协助客户实现其业务目标，提供解决方案和建议。与销售团队合作，促进客户续约和升级。以上流程仅供参考，不同企业可能有不同的业务场景和自定义线索转化流程。希望这些信息对你有所帮助！

市场营销中的关键名词解析，你了解几个？在市场营销的世界里，有一些名词你可能会经常听到，但它们到底是什么意思呢？让我们一起来看看这些术语的背后含义吧！ Leads：销售线索的起点 𐟓𑊩斥…ˆ，我们来说说Leads。简单来说，Leads就是那些通过线上推广、市场活动、电话咨询等方式获得的潜在客户信息。这些信息通常包括客户的姓名、职位、公司名称和联系电话等。可以说，Leads是销售机会的最前端。 MQL：市场认可的线索 𐟎Ž夸‹来是MQL，也就是Marketing-Qualified Leads。这些线索经过了市场的筛选，质量度相对较高。不同的团队对MQL的判定标准可能有所不同，但通常MQL是那些可以转给销售团队的线索，也被称为画像客户。 SQL：销售认可的线索 𐟒𜊥†来说说SQL，也就是Sales-Qualified Leads。这些线索不仅经过了市场的筛选，还通过了销售的评估，成单的可能性更大。与MQL相比，SQL多了预算、项目周期和预计汇款金额等判断标准，通常代表销售可归结到自己的pipeline，也叫意向客户。线索打分：判断用户成熟度 𐟓Š 线索打分是根据用户与品牌接触的过程来进行的。比如，下载资料得30分，阅读文章得1分。通过这些分数，可以粗浅判断用户对品牌的了解程度，也称为线索成熟度。SDR（销售发展代表）会根据线索热度排序用户联络优先级。 SDR：售前顾问的化身 𐟤𕢀♂️ SDR，全称Sales Development Rep，直译为销售开发代表，但在B2B软件公司中，他们通常等同于售前顾问。他们的任务是跟进和孵化销售线索，在最早期为潜在客户解决问题。 CRM：客户关系管理 𐟓‹ CRM，即客户关系管理，通常也代表客户关系管理系统。企业通过CRM来管理与客户之间的关系。 CDP：线索数据库 𐟒𞊃DP，全称Customer Data Platform，是线索数据库的缩写。它用来存放全公司（主要是市场部）获得的线索。功能完备的CDP需要具备承上启下的能力，上可以追溯线索来源及线索需求，平台自身可以对线索打标签、打分、分群、以及结合MA策略实现多种模式触达，后可以自动对接CRM，通过数据一体化打通实现营销闭环。 UTM：流量来源追踪 𐟌 UTM参数是Urchin Tracking Module的简称，是Urchin公司开发的一个功能模块，用来统一跟踪流量来源。工作中的应用 𐟏⊧𚿧𔢥ˆ𐤻€么阶段给到销售？当线索满足条件成为MQL时。线索如何给到销售？通过CRM系统，线索会附带两方面的信息：一是线索的来源，例如从活动、SEM、公主号、网站等；二是如何记录线索来源？可以通过UTM或埋点、加短链的方式来记录。如果是从活动或网站注册，可以在活动报名时及网站注册项目里加上来源选项即可。希望这些解释能帮你更好地理解市场营销中的这些术语！

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