最近几天，电商圈出了一件大事情，拼多多再次吸引了大家的眼球。2019年1月20日，拼多多出现了数额巨大的羊毛Bug，起因在于一张无门槛的优惠券，券面价值100元，可以全场通用（特殊商品除外），有效期一年。如果仅仅从业务角度分析，定义这样的优惠券自身并没有任何问题。当然，也有人说像这样的无门槛券本身就不该用于花费充值、Q币充值等几乎等于现金业务的商品，这是从促销层面去考虑的问题。还有人提到风控问题，为何等到损失达200亿（事后拼多多说明这些优惠券涉及到千万）才发现问题？更有人质疑这是一次别出心裁的炒作。
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
问题：费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动，可是零售商家如何知道活动办得好不好？
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析： 1、公司要打造新产品，该产品的市场容量有多少？预期年销售量有多少？ 2、用户对于产品的关注点在哪里？最满意和最不满意的点都分别是哪些？ 3、新产品要上线，售价应该定在多少会比较合适？ 4、产品C的市场竞争对手是谁？他们
这里用脑图的形式总结了产品分析、品牌分析、渠道分析、市场分析、市场机会分析、广告分析的分析方法和相关指标拆解。 也分析了零售业促销活动以及促销活动评估方法，也总结影响市场连带率、成交因素的维度和指标。
以笔者比较了解的加点、3C产品厂商为例，企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析，例如销售、生产、库存等，这对企业了解自身整体运营情况非常有用，但是这些信息对把握市场动态、了解客户需求来说作用十分有限，而对外部数据的分析工作可以帮我们很好的弥补这些不足。
https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
定义一系列算法，将每个算法封装到具有公共接口的一系列策略类中，从而使它们可以相互替换，并让算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。
小刘，服务器这会好卡，是不是出了什么问题啊，你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况？
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译 | 钱天培 寒小阳 作者：Scott Kirsner MIT热衷于数字，所以就让我用几个数字来描绘一下一门叫6.036的MIT课程的火热程度吧。 这门课由4位讲师以及15助教执教。 讲课地点在26-100教室——MIT最大的讲堂，可容纳566人。 然而据创办这门课的计算机科学教授TommiJaakkola描述，这学期大约有700名学生报名了这门也被称为“机器学习入门”的课程。所以上第一节课的时候，有100多个学生是在一个备用教室观看直播的。 由于主动退出这门课的
在消费升级的助推下，电子零售渠道变得成熟稳定，而且还在不断增强，多渠道竞争不断变化，和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便，电商会经常采用价格策略以吸引消费者，这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战，实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，对于品牌方或者渠道运营方，怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量（IP UV PV）、平均浏览时长（浏览量）、新UV比例、跳出率、转化率（注册、订单、支付）、流量来源（搜索、直接、连接、地区、推广）、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
之前分享了ABtest的基本原理，有小伙伴问：那如果我不止AB两个版本，而是有ABC三个版本做测试，还能用ABtest方法吗？当然能用！只是使用的统计学方法换成了：方差分析，今天简单跟大家分享一下。
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据，该网站主要用户是办公室女性，销售额主要集中在5款产品上，如果你是分析师：
数据分析写的运营分析报告，和运营写的数据分析报告，到底有啥区别？这不是个绕口令，而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“数据思维”“科学管理”的公司里。大老板喜欢看报告，下边的人人奋笔疾书，好不壮观。
原创作者：武桐辛 本文长度为4500字 ，建议阅读15分钟。 今天iCDO原创团队志愿者武桐辛将为我们深入剖析，如何在实战中评估和衡量渠道的价值。 多触点营销及归因概念 无线时代到来之后，一切都发生了变化，通过数据还原用户行为的方式也发生了改变。加之，由于我们生活在一个“全线的”营销世界中，很多App为了推广自己的内容，或是为了吸引用户参与某个活动，再或是电商App为了提高交易量等，都会在各种渠道投放广告，这些渠道不仅限于线上渠道，用户还可能来自电视广告，地铁广告牌，楼宇广告等线下渠道。在用户生成转化
因为我们的项目的需求是永远在变的，为了应对这种变化，使得我们的代码能够轻易的实现解耦和拓展。如果能够保证代码一次写好以后都不会再改变了，那可以想怎么写怎么写了。
在业务的早期时代，也许使用硬编码或者逻辑判断就可以满足要求。但随着业务的发展，越来越多的问题会暴露出来：
作为数据分析师最怕什么？莫过于下午5:55分，自己正准备收拾包包走人，一个电话飞进来：“歪！帮忙跑个数，我们总监要，今天无论多晚都得给！”听完这通话，心情直接跌入谷底。 如果有比这还可怕的，就是晚上11:00，你累死累活跑出来数了，对方一句：“哦，好像不是这个数，你换另一个跑法试试，还是今天无论多晚都得给哦……” 如何避免这种问题呢？ 数据分析的需求沟通 这个问题显然是出在需求沟通上。没有沟通清楚需求就动手，自然会来来回回返工。不但自己做得辛苦，业务部门也不满意。所以沟通需求很重要。而数据分析是有标准的需求
小程序体验师：杨景云 高考结束、暑假即将来临，虽说天气越来越热了，但还是按耐不住一颗想要出去的心呐。
目前在企业中使用人工智能还比较少，一场关于人工智能的革命才刚刚开始；中有部分大企业正在尝试人工智能，比如百度的全自动驾驶汽车，对于人工智能有的人是利用它完成一些手动和重复性任务,有的人用它来实现自动化
和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便，电商会经常采用价格策略以吸引消费者，这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战，实时监测电商的价格变动对于品牌商和电商平台是非常重要的环节。而促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，品牌方或者电商平台运营方怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。
年初各种盘点、总结、回顾类的报告很多，有一类“不带脑子”的队友纷纷上线，搞得做数据分析的同学们非常蛋疼。具体表现吗，看下图：
二、商机不足，应该怎么办？ 上节我们说到，如果商机不足，应该怎么办？ 上世纪90年代有一句话“不找市长找市场”，我们这里套用一下也是找市场，有高人总结市场和销售关系，很经典“没有市场的销售会累死，没有
近年来，实体零售低迷成为趋势，客流下降、渠道管理混乱、高库存、反应慢、以及落后的供应链问题暴露的更加明显。而随着互联网人口红利逐渐消失，电商步入成熟期，许多企业电子商务的发展也逐渐遇到瓶颈。价格战、关店潮、倒闭潮、裁员潮、资金链断裂、股价暴跌等故事在零售业舞台不断上演。
在零售行业中，会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润，同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员，并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流失，给零售运营商带来了严重损失。此时，运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如，商家针对会员采取一系列的促销活动，以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高，事实上，发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘，加强对现有会员的精细化管理，定期向其推送产品和服务，与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为，作为如今最火爆的新兴市场，越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长，预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3maacqaaapaaftbzpc5rfaygdfbqaakaa.f10002.mp4?dis_k=a4cf0c5e31d017ce0d6840c
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销
有位卖煎饼的大妈，与顾客争执时说了一句：“我月入 3 万，怎么会少你一个鸡蛋？！”
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
光知道怎么看数据，还是不成，你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它，怎么让数据显示出来它本身的威力来。最后总结下来有这么几个部分。 第一个部分，是看历史数据，发现规律。 以社区中的活动和电商中的促销为例，这些都是常见的活动，活动做得好的话有意想不到的效果。在做这样的活动，最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说，从这里面要去分析各个品类的销售情况，那个品类销量最大，那个品类销量最小，每月或者每周的平均增长率和符合增长率是多少。通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后，就可以看到哪些品类是优势品类，
之前陈老师分享了：汽车的速度表，可能是最好用的数据产品了。实际上，日常生活中还有一款数据产品非常普遍、非常好用，那就是——体温计。现在的电子体温计，只要在额头滴一下就知道体温，真方便！谁用谁知道。特别是有宝宝的同学，每家必备。
有同学问：老师，我们领导总说，要做有用的数据分析。可我废了很大力气，做出来的却被嫌弃：“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢？这个问题很常见，我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题：业绩下滑了，分析下怎么做才能达标？来举个例子：
对于一个电商来讲，购物车是整个购买流程最重要的一步。因为电商发展到今天购物车不仅仅只是为了完成打包下单的功能；也是收藏、对比、促销提醒、相关推荐的重要展示窗口。如此多的能力我们该如何设计保证购物车的高性能、以及良好的扩展能力来满足未来的发展呢？
本文是一篇阅读RapidMiner手册，结合当下目标产品做出的文字概述总结。RapidMiner与本产品需求非常贴切，对其进行理解与整理，贴出作为记录与项目书素材。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
今年环境不好，很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析，该如何实现降本增效？今天系统讲解下。
随着互联网技术的飞速发展，网络安全和性能优化已成为各行各业关注的焦点。EdgeOne，作为一种先进的技术解决方案，正在游戏、视频、电商零售、金融等多个领域发挥着重要作用。本文将深入探讨EdgeOne在这些领域的应用场景，并分析其在解决安全问题、完成防护等方面的实践效果。
光知道怎么看数据，还是不成，你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它，怎么让数据显示出来它本身的威力来。最后总结下来有这么几个部分。 第一个部分，是看历史数据，发现规律。 以社区中的活动和电商中的促销为例，这些都是常见的活动，活动做得好的话有意想不到的效果。在做这样的活动，最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说，从这里面要去分析各个品类的销售情况，哪个品类销量最大，哪个品类销量最小，每月或者每周的平均增长率和复合增长率是多少。通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后，就可以看到哪些品类是优势品类，
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