最近，奢侈品大牌的日子是越來越難過了
先有Prada中國門店關門大吉
後有Chanel停產
據計算LV老闆每天要損失4億美元
以為這就是全部了？
就在這個月
又有一個奢侈品牌翻水水了
這次居然是輪到了愛馬仕……
愛馬仕翻車，絕不止是因為價格……
還記得5年前，愛馬仕剛宣佈口紅企劃時，女生們的反應麼？
- 這下再也沒有“口紅屆的愛馬仕”這種說法了！
- 本貧民窟女孩終於要擁有第一個愛馬仕了！
- 男朋友的錢包要不保了！
前期預熱了這麼久，大家自然是非常期待！發售當天，全世界的代購們都瘋了，捲簾門還沒完全升起就在沖沖衝
本以為愛馬仕出品，必屬精品，雖然殼子醜了點，至少顏色和質地能夠承受得起67刀的價位吧？沒想到打開口紅的一瞬間，媽呀直接勸退……
來，小編找了某紅書上的博主試色，一起來感受一下白皮塗了都災難的顏色 ↓
這令人窒息的熒光橘、珊瑚粉，還有塗了像生病的裸粉色……幾乎每一個都
精準踩在了黃皮膚女孩的雷區愛馬仕到底有沒有考慮過中國女生的需求啦！就連白皮的李佳琦，也是帶不動這些令人窒息的色號，直接在直播間勸姐妹們不！要！買！
愛馬仕同款橙、死亡芭比粉
直播途中，小助手問“為什麼籌備了5年還能這麼難看”，李佳琦直接回答“所以這都是5年前的流行色啊”。回想起曾經流行的“星你色”“範爺同款”，好像還真是這麼回事……
好看的前提是你有同款臉和同款白皮
在幾十個試色結束後，佳琦gg總結了一句話：就這樣吧，別買了。
可能愛馬仕還是沒想明白，失去中國購買者≈失去了大半個消費市場 ，女生真要“好色”起來，直接all in都不是沒可能的。說白了，愛馬仕這次的口紅，確實有點不太討好。
愛馬仕如此頭鐵，就連第一財經也看不下去了。這不，這份關於“口紅色號”的報告就來了……
中國女性，最偏愛哪種顏色的口紅？
先給不瞭解口紅色號的同學科普一下，口紅不一定是紅色，它還可以細分為粉紅、玫紅、橙紅、酒紅、楓葉紅、車釐子紅等等等等顏色。
⚠劃重點！一個合適的口紅色號，不僅能讓你看起來更精神，更能協調你的整個妝容。並且大多數中國女生買口紅，其實是為了顯白！顯白！顯白！
這也就是為什麼在小紅書上，最受歡迎的顏色永遠是那麼幾種：正紅、橘紅、深紅。
明白這幾點後，我們再來看這份報告。CBNData數據分析師統計了YSL、香奈兒、完美日記的
色號分佈圖，在色譜表的分佈如下 ↓
數據顯示，在李佳琦直播間最容易被推薦的顏色，集中分佈在正紅色和橘紅色之間。這正是大多數小姐姐都愛的色號，提升氣色又顯白。
而一些歐美大牌像楊樹林、香奶奶的口紅色號，有一半以上都落在了玫紅色的區域，這個顏色，白皮塗就是女團C位芭比娃娃，黃皮塗則是一秒變土味……
所以在座的直男，再也不要送熒光芭比粉了好嗎！老老實實買某紅書熱門色不好嗎！
報告還整理分析了中國女生最愛的口紅色號，跟國內外品牌的色調分佈，繪製了一張數據曲線圖。不如來對比一下，看看真正瞭解女生的品牌是怎麼選顏色的？
紫色曲線是國外品牌的口紅色號曲線圖，紅色代表國內，黃色則是最受中國女生喜愛的顏色。大數據顯示，國貨美妝品牌的口紅色號，有98.4%都是大家最種草的顏色，兩者同步率非常高，幾乎是貼著一起走的！
即使中國顧客已經成為了美妝消費的主力軍，但海外品牌確實會更注重當地女性們的需求。所以CBNData也表示，歐美市場最受歡迎的裸色系，和日韓市場的粉色系，都是“最不受中國消費者待見”的顏色。
這也就是為什麼愛馬仕會在中國市場翻車、國貨卻越來越受大家追捧的原因了。只有品牌數據分析做得好了，大家才會盲買都不出錯。
試問哪個行業離得開數據分析？
如今Data行業受疫情影響，人才需求進一步擴大。有數據顯示，傳統的Marketing行業超越金融、諮詢，成為了最需要Data人才的第一位。並且圖上顯示，當下最缺Data人才的反而是Financial，Consulting這類傳統行業 ↓
那麼各個公司都有具體哪些Data崗位呢？
融合了數學、CS和數據發現/挖掘的Data，常見的崗位有：Data Analyst，Business Analyst，Scientist，Statistation，Data Engineer等。
- Data Analyst 和 BA幾乎是所有公司都有的職位，主要負責數據的收集、清理和呈現。它需要的基本技能有Excel，Stats，SAP，R，SQL，數據的可視化等等。而BA更側重於和客戶交流，對硬技能的要求沒那麼高，所以幾乎沒有專業限制，商科、文科都是可以申請的。
- Data Scientist有將近四成集中在科技領域，它已經連續4年蟬聯了Glassdoor 50 best jobs in America，職缺多薪資高，職業滿意度超棒。
- Data Engineer則一般是CS黨去申請了，主要就是通過Programming架構，去分析你得到的數據。
關於Data面試
Data面試時候對於使用哪種語言沒有要求，只要能把題答出來，哪怕用Java來處理數據也可以。而對SQL的要求更是驚人的低，都是很基本的語法，大概二十多個小時就能從入門到基本掌握，根本不需要像Leetcode那樣要刷個大半年。
實際工作中對數學、概率、統計的要求同樣也不高，基本上大學任意一門統計入門課的程度就夠了。如果有良好的溝通能力還能加分哦！
Data要學編程，但比碼農簡單多了！在面試的時候，Data崗位的面試，編程面試的輪數不如程序員多，且面試更重視對編程基本題的掌握，極少出現難題和偏題。
舉個栗子：一線公司Data Scientist的編程面試，相當於二線公司軟件工程師編程面試難度，即降低一個難度level。
而不同的Data崗位在不同公司的工作內容、所需技能也是不同的，有些崗位更看重SQL的運用，有些崗位則更強調Python的能力。
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