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SWOT模型网站制作下载_免费swot在线能力测试(2024年12月最新版)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：新闻更新日期：2024-12-03

SWOT模型网站制作

英国商科论文写作指南：避免挂科的关键步骤在英国写商科或经济类的论文时，有几个关键点需要注意，尤其是写essay的时候。首先，你的论文需要涵盖以下几个方面的内容：课堂知识点：包括理论或概念。实际问题：结合实际案例进行分析。辩证分析：对问题进行多角度的分析。提出建议：根据分析结果提出具体的建议。 𐟌Ÿ 在写作过程中，你可能会用到一些分析模型。例如，如果你被要求写一篇关于某个组织未来五年内市场营销策略的论文，你可能需要用到PESTEL、Porter's five forces model和SWOT等模型。这些模型可以帮助你从宏观环境和行业环境等多个方面进行分析。 𐟌Ÿ 首先，你可以用PESTEL模型来分析外部的宏观环境。然后，用Porter's five forces模型来分析产业环境。最后，用SWOT模型来总结前两个模型的分析结果。根据这些分析结果，你可以向该组织提出具体的建议。这就是一篇典型的商科essay的写作过程。记住，清晰的结构和深入的分析是关键，这样你的论文才能得到高分。

VRIO模型：揭秘竞争优势在竞争激烈的市场环境中，企业需要更深入地了解自身的优势和劣势。VRIO模型，作为SWOT模型的延伸，专注于企业竞争战略的精细分析。𐟔 VRIO模型是一种内部分析工具，专注于识别和评估企业内部的资源和能力。它帮助企业发现哪些资源或能力具有成为可持续竞争优势的潜力。𐟒ኊ通过VRIO模型，企业可以明确整合或升级资源的方向，从而为企业赋予长期的核心竞争力。𐟒ꊊ这个模型与外部环境因素无关，专注于企业内部的分析，帮助企业在竞争战略布局中占据优势。𐟌Ÿ

ACCA SBL备考全攻略：从网课到刷题 𐟌𘠧𝑨ﾩ€‰择：少女Sdanvi 在备考SBL的过程中，我尝试过两种网课风格。起初，我听了Sean的课程，他的讲解全面且精细，但听了一段时间后，我感到思路有些混乱，于是决定换回少女Sdanvi的课程。少女Sdanvi的讲解风格简洁易懂，更适合我的学习风格。虽然Sean的课程内容丰富，但对我来说实在太长，难以坚持听完。 𐟌ˆ 看网课的小技巧 𐟌Ÿ 第一遍听网课时，要专注于记住知识点。比如，每个模型中的各个因素都在讲什么内容。建议边听边整理，否则听完网课后大脑可能会一片空白。整理时可以按照模型的使用场景来分类，比如internal analysis的相关模型有value chain、value system and value networks、SWOT、SFA等；external analysis的相关模型有PESTEL、porter’s diamond（national）、porter’s 5 forces等。这样在大框架下理解具体因素的意思，写题时才能灵活应用。 𐟌𘠦ˆ‘的整理方法我使用MarginNote，将PPT导入后直接框选相关内容制作思维导图。这种方法既全面又高效，不需要手写或打字。通过点击思维导图中的内容，可以直接跳转到对应的PPT查看例题。相比只看PPT，这种方法更有助于理解知识点，也不会遗漏任何内容。大致做出来的思维导图长度在P2-4之间，图文并茂，利于理解。 𐟌ˆ 刷题思路 𐟌Ÿ 了解每个知识点的考察方式。看看考官在这个点上如何出题，学习考官的表达思路和逻辑。 𐟌Ÿ 珍惜每一套真题！SBL的真题非常稀少，一定要认真对待。备考期间，我可能一天只能完整做完一套题，包括“自己写题+对答案+整理答题逻辑和考察知识点”。刷题时要静心。 𐟌ˆ 答题技巧 𐟌Ÿ 使用简单句，把事情说清楚说明白，不必太华丽。平时多看考官的文章和答案，里面的单词足够应付考试，也能提高阅读能力。 𐟌Ÿ 如果观点不够，需要平时的练习来积累。其次要确保每个观点都Link case。SBL的答案不仅要提出观点，而且要对观点展开回答。多问自己为什么，给出理论依据，体现答案的层次感。如果观点并没有展开，只是提到这个观点并不直接得分。 ‼️ 阅读exhibits最好是40分钟内完成，最慢也要在1小时内完成，平均大概2分钟拿下1分，确保能答完题目是通过的关键。希望看到这里的你SBL首考通过！𐟒갟’갟’ꀀ

𐟚€产品经理必备！全套产品方法论大揭秘！作为产品经理，掌握一套高效的工作方法论至关重要！以下是一些关键的方法论，帮助你更好地理解和应对产品开发的各个阶段： 𐟓Š 市场分析：通过PEST、STP、波特五力、SWOT等模型，深入了解市场环境和竞争态势。 𐟓‹ 需求分析：运用马斯洛需求理论和KANO模型，精准把握用户需求，确保产品满足用户期望。 𐟎蠤𚧥“设计：借助用户体验要素、商业模式画布和MVP（最小化可行产品）等方法，打造用户友好的产品体验。 𐟓ˆ 运营推广：利用AARRR模型，优化产品运营和推广策略，提升用户活跃度和留存率。这些方法论并不是要全部掌握，而是要找到最适合自己的那一套。如何将这些方法论应用到实际工作中，以及如何在面试中巧妙运用它们来提升自己的竞争力，我们将在后续的分享中详细讲解。𐟒ᢜ芊敬请期待下一期，我们将深入探讨如何结合用户体验要素方法论撰写一篇优秀的产品文档！𐟓„𐟒쀀

数据分析技能，如何拿offer？ 𐟛 ️ 基础技能必须过硬 SQL：这是数据分析的基石，建议在菜鸟教程和w3school上学习，然后通过牛客网刷题来检验自己的水平。SQL是必须掌握的技能，不能含糊。可视化工具：掌握Tableau或Power BI等可视化工具，至少能够搭建看板。这是数据分析师必备的技能。 Excel和Python：Excel因为简单强大，只需掌握常用功能。Python则是很多公司要求的技能，基础学习是必要的。 𐟓ˆ 实践项目必不可少选择与之前工作经验相关的项目，或者在Github、kaggle、和鲸社区、CSDN等网站上挑选适合自己的项目。推荐的项目对新手友好，能够提升技能。项目要有实际价值，不能只是简单地模仿别人。选择自己能够消化和理解的项目，完全看不懂的就算啦。 𐟓Š 掌握常用分析方法了解常用的分析方法和模型，如对比、分层、多维度拆解、关联分析等。这些是面试时可能会被问到的问题，提前了解可以增加面试成功率。常用的分析方法和模型包括：对比、多维度分析、相关性分析、漏斗、分层、SWOT、海盗模型、RFM、帕累托、4P等。 𐟏 尽早开始找工作在基础技能达标、项目完成、数据分析方法了解以及简历准备好的基础上，尽早开始找工作。早点开始找工作，就能早日上岸，不用承担太大的压力。

商业分析和数据分析的区别，你真的了解吗？大家好，我是小O泡，今天我们来聊聊商业分析和数据分析的区别。很多人对这两个概念还是有点模糊，别担心，我会尽量解释清楚。首先，商业分析和数据分析都是新兴的数据类热门专业。商业分析师（Business Analyst）通常在投行、咨询公司和外企的战略部门工作，而数据分析师（Data Analyst）则更多见于互联网和传统企业。那么，它们到底有什么区别呢？让我来告诉你！定义商业分析（BA）：利用数据分析和统计方法，研究企业过去的商业表现，预测未来的商业战略。数据分析（DA）：通过适当的统计分析方法，处理大量数据，提取有用信息，帮助企业做出决策。分析内容商业分析：解决企业内部的挑战和复杂问题，提出具体解决方案。数据分析：专注于资料与统计分析，预测未来的可能性并帮助企业做决策。求职方向商业分析：商业分析师、战略分析师、业务分析优化/顾问。数据分析：数据分析师、数据运营、其他需要数据分析能力的岗位。可考证书商业分析：CPBA商业分析师证书。数据分析：BDA数据分析师证书。工具商业分析：分析工具如3C模型、五力分析模型、SWOT、7S模型、PEST、GE矩阵、价值链分析法；数据工具如Excel、SQL等。数据分析：基础软件如Excel、SQL；高级工具如Tableau、Power BI、FineBI；编程语言如Python、R语言；大数据分析框架。需要能力商业分析：创新、沟通、管理、逻辑思维能力以及研究分析能力。需要了解如何搜集分析需求，制作需求文档、报告，运用搜集到的资料提出解决方案。数据分析：对数字敏感，同时拥有编程技能，将研究出的数据视觉化。总结数据分析的重点在于Python、Excel、SQL、R等工具的学习和使用，数分需要学员更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。商业分析的重点在于学习结构化逻辑思考的方法。商业分析需要学员培养对市场、价值链上下游、商业竞争等强烈的洞察力，并学习系统的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力。希望这篇文章能帮你更好地理解商业分析和数据分析的区别。如果你对这两个领域感兴趣，欢迎关注我的宝藏公主号【探潜数据分析】，回复“商业分析”或“数据分析”获取更多相关信息！𐟌ˆ

UAL案例：绿路设计最近在准备作品集，发现了一些非常棒的学生作品，忍不住要和大家分享一下。今天要介绍的是UAL的MA服务设计项目，作者是Fianda van Kuler。这个项目真的非常值得参考，设计思路和视觉效果都很棒。 𐟌𓩡𙧛‹绍：「Green Pavement」是一个公共参与服务项目，旨在促进当地社区的绿色空间。通过社区行动支持绿色倡议，从而减少气候变化带来的负面影响。这个项目鼓励居民在现有绿地上种植，加强居民之间的关系，共同为社区做出贡献。这种体验让居民对社区产生了归属感和参与感。 𐟌ˆ方法论：思辨设计双钻模型和时间轴 𐟌ˆ设计流程：回顾过去项目二手调研：了解当前的环境危机、对绿色的需求以及生物环境一手调研：专家访谈、参与式调研、网络地图问题定义：通过HMW、利益相关者和用户画像来定义问题协同工作坊原型设计与制作服务交付：物理数字触点、服务旅程图、服务生态图、价值主张地图、服务商业模式画布、服务蓝图、SWOT分析

SWOT分析法：转行逆袭的秘密武器𐟒እ˜🯼Œ大家好！今天我想和大家分享一个超级实用但入门门槛不高的分析模型——SWOT分析法。这个模型特别适合用于产品分析和职业规划，特别是帮助你制定发展方向和把控产品路线。简单来说，就是通过分析你的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats），来制定一个清晰的战略计划。说到这里，很多人可能会问，ST怎么结合呢？其实这就是差异化竞争的关键。用你的优势去弥补外在的劣势，或者说是把劣势转化为优势。举个例子吧，我的职业标签是“最会讲外语的鼓手”和“最会玩乐队的交互设计师”。虽然每个标签都不够突出，但至少能给大家留下点印象，这就达到了我的目的啦！希望这些基础的知识能对你们有所帮助，在转行的路上能顺风顺水。

数据分析和商业分析的区别，你真的了解吗？嘿，大家好！我是茶茶，一个热衷于商业分析和数据分析的就业小能手。最近有不少小伙伴问我，数据分析和商业分析到底有什么区别？今天我就来给大家聊聊这个话题。 𐟔…大致框架𐟔… 1⃣基本介绍简单来说，商业分析其实包含了数据分析的方法，主要是为了解决企业实际问题。而数据分析呢，主要是通过数据来判断未来的可能性，为企业决策提供依据。 2⃣使用工具 𐟓Š数据分析：基础软件：Excel、SQL 数据可视化工具：Tableau、Power BI、Fine BI 数据分析编程语言：Python、R语言大数据分析框架：这个技术路线建议大家掌握 𐟗’商业分析：分析工具：3C模型、五力分析模型、SWOT、7S模型、PEST、GE矩阵、价值链分析法数据工具：Excel、SQL（重要的是看数据，看报告，运用数据找出问题所在与方案） 3⃣需要能力 𐟓Š数据分析：统计相关的数据分析能力对数字的敏感度学会写程序数据可视化能力：趋势图、回归图等报告和简报技巧 𐟗’商业分析：对于产业领域的专业知识以及产品与服务开发的知识和流程（专业性❗️）搜集分析需求，制作需求报告、文档运用搜集的资料提出有效方案软技能：沟通、创新、管理、逻辑思维和研究分析能力等 4⃣培训重点 𐟓Š数据分析：重点聚焦于数据分析工具的使用漏斗分析、回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长 𐟗’商业分析：重点在于培养结构化逻辑思考的方法金字塔原理、MECE法则、3C1P、波士顿矩阵、价值链分析、市场规模测算等商业思考模型更偏向于培养对市场、价值链上下游、商业竞争等强烈的洞察力 5⃣适用人群 𐟓Š数据分析：适用于任何专业任何背景想要提升职场竞争力的小白 𐟗’商业分析：适用于一切职业，想要变成复合型人才的职场人士以上就是数据分析和商业分析区别的基本内容啦！如果你对这两个领域感兴趣，欢迎关注我的公主号【探潜数据分析】，回复“BDA”就可以获取更多相关内容哦！𐟑ˆ

求职季必备：数据分析的核心技能数据分析的胜任力模型𐟒 ✨理论基础：统计学 ✨分析工具：Excel、SQL、SPSS、Python ✨可视化工具：BI ✨业务知识：常用指标、业务流程 ✨分析思维：常用的分析方法 ✨通用能力：PPT、沟通能力 1、可视化工具𐟑‡ 常用的可视化BI工具包括Tableau和Power BI。一般可视化图表可以使用Excel图表功能或SPSS中的可视化工具来实现，使用起来非常方便。如果需要经常制作报表并实现报表自动化，商业智能（BI）工具是不错的选择。 2、业务知识𐟑‡ 业务知识包括某个行业的常用指标和业务流程。不同行业的指标和业务流程有所不同，因此需要根据目标行业进行学习准备。 3、数据分析工具𐟑‡ 很多人看到Python很火，就一头扎进学习Python的大潮，最后发现学不会或者学完用不上。如果你是零基础，不建议一上来就学Python，建议先从SPSS开始学习，里面包含了大量统计学的经典模型，可以很好地结合。这样你学会了常用的分析工具，然后再学Python才是加分项。 4、数据分析思维𐟑‡ 常用的分析方法有：PEAT、4P、4C、SWOT、漏斗模型、RFM、5W2H、AARRR、逻辑树等。 5、理论基础：统计学𐟑‡ 数据分析背后的理论基础是统计学，掌握了统计学以后我们才能去看懂数据表达的意义是什么。统计学的内容比较多，常见的有：线性回归、聚类、预测、对比分析、分组分析、热力图、ABtest、相关分析、假设检验等等。 6、通用能力𐟑‡ 在工作中，经常需要将分析结果做成数据分析报告，然后展示给业务部门、上级领导、客户等。这种展示数据分析报告的场景常用的工具就是PPT，所以就要求你会用PPT制作数据分析报告，有较好的文字和书面总结能力。