一句话个人增长分析作品集，展示用 SQL、Python、Tableau/Power BI 将客户与营销数据转化为增长决策的案例。
适合谁招聘方、增长/营销/商业/数据/CRM/生命周期分析相关岗位团队
核心功能增长分析案例展示营销渠道归因与预算分析客户流失预警与留存行动队列生命周期分群与实验分析Power BI/Tableau 仪表盘与执行手册KPI 治理与测量方案
功能与用途该网站是 Jeffrey Greene 的增长分析个人作品集，主要用于展示其在客户与营销数据分析、仪表盘建设、实验设计、生命周期/CRM、ROI 与盈利能力分析、KPI 治理等方面的能力。文本中展示了 Channel Truth Dashboard 和 Churn Early Warning System 等案例，强调把分析结果转化为周度运营节奏、执行手册和管理层可用的决策材料。
数据来源与规模正文未披露具体真实业务数据来源、客户数量、事件规模或数据量。Channel Truth Dashboard 提到将统一付费与自然渠道的 UTM/source 映射、花费到收入、7 天 last non-direct attribution、60–90 天客户质量；Churn Early Warning 提到使用 recency、frequency、monetary、折扣行为等客户特征，但未给出样本规模。
支持渠道/平台展示的技术栈包括 SQL、Python、Tableau、Power BI、部分 R、DAX；产出形式包括 Dashboard、Notebook、SQL snippets、Exec summary PDF、Playbook、Decision brief。未说明提供正式客户支持渠道。
集成文本提到会进行 UTM/source 映射、渠道分类、花费到收入统一、Power BI 报告、SQL 数据基础、Python/R 分析，但未列出具体可用 API、第三方营销平台或数据仓库集成。
适用团队规模未明确说明。根据内容，更适合需要增长分析、营销分析、CRM/生命周期分析和管理层汇报的团队或招聘相关岗位的组织。
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适用场景营销渠道效果评估、预算分配、客户流失预警、CRM/生命周期分群、增长实验设计、管理层 KPI 仪表盘建设
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