从研发、生产,再到运营、销售,制造企业所涉及的经营管理内容十分广泛。在过去的几年中,制造业的数字化转型快速发展,逐渐实现了全链路的数字化。
本基于SSM的网上商城管理系统,系统采用多层MVC软件架构,采用Java SpringMVC Mybatis Mysql框架实现互联网电商商品数据的爬虫采集,商品销售数据分析以及商品在线销售电商程序。系统爬虫端主要采用JSOUP+HttpClient实时采集分析互联网电商平台网站数据,
今天就单独用一篇实操文章来讲解一下如何做一次完整的数据可视化分析,全部过程大约耗时30分钟。
基于SpringSSM的电商平台及后台系统,系统采用多层MVC软件架构,采用Java SpringMVC Mybatis Mysql框架实现互联网电商商品数据的爬虫采集,商品销售数据分析以及商品在线销售电商程序。系统爬虫端主要采用JSOUP+HttpClient实时采集分析互联网电商平台网站数据,
面对日益艰难的市场环境,数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力,并成为保证其持续盈利的坚固基石。但对于广大的连锁零售服务商而言,要想成功落地“数据驱动”却并非易事,商品管理、门店管理、顾客关系......因素庞杂,难以掌握,又该如何入手呢?别担心,「观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案」来为您细细讲解。
随着大数据时代的到来,数据分析已经成为了零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础。零售业数据分析包括:
基于Python+echarts的宠物驿站管理及分析系统,系统采用多层MVC软件架构,采用Python Django框架实现宠物驿站的前后台。系统前台主要包含宠物驿站内部所有商品的上线售卖,用户可以在线购买下单,查看自己的购物车。以及查看自己所管理宠物的健康情况,系统后台主要包含用户管理,商品管理,订单管理,宠物管理,销售情况数据可视化功能等。
在BI界广泛流传着一个观点,不懂商业别做数据分析,可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中,数据分析切合业务往往四处碰钉子,那么如何解决这个业界难题呢?数据分析人往往是用经典案例套业务的需求,或者
基于Struts2+hibernate+Mysql实现电子商城网站前后台系统,系统采用多层B/S软件架构,采用Java 编程语言开发技术实现针对网络商城网站前后端,前端实现商品在线展示,商品销售,用户注册登录,添加商品至购物车,购买下单,查看用户订单。系统后台提供管理员用户使用,提供商品管理,用户管理,订单管理等功能。
55.4亿的0.001%,是笔大生意。 讲述人 / 肖 杰 作者 / 郭鸿云 客流变现对于中国景区来说,既是一个老话题,也是一个新挑战。 根据文化和旅游部公布的统计公报数据显示,2018年国内旅游人数达到55.4亿人次,与2017年相比增长10.8%;而在消费能力上,根据2017年的一项中国旅游景区游客消费情况调查显示,在游览过程中有96.3%的游客会产生额外消费。 我国国内旅游市场保持着快速增长,游客消费习惯也已经形成,但在景区二消方面取得的成绩并不令人满意,对大部分国内景区来说,门票收
数据虽然客观,有时也是会骗人的。在与数据打交道的过程中,我们可能经常会犯一些错误,导致分析的结论出现较大的偏颇。因此,在做数据分析时,我们需要警惕这5个常见误区。 产品数据是产品经理量化产品的重要方面
考虑商品在制造,国际航运,海关清关,商品入仓的供应链过程,实际的产品准备时长不同。这里将问题简化,统一在45天内完成,供应链预测目标市场为沙特阿拉伯。运用平台积累最近1年多的商品数据预测45天后5周每周(week1~week5)的销量。
下面的Excel记录了某款电商产品在1月1日发布,1个月后的新增及留存数据、商品销售数据、商品详情页浏览数据、及商品信息表:
今年经济形势不好,很多公司又开始打起“经营分析”的大旗,要求“考核财务效益”“推动降本增效”。这一下把很多同学干懵了:财务部门本来不就有财务分析吗?经营分析又和数据分析有啥差异?今天系统的跟大家讲解一下。
大家在工作中是不是经常要做各种分析,但又常常遇到无从下手,抓不住重点,搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事,必先利其器。”一个好用的数据分析模型,能给我们提供一种视角和思维框架,从而帮我们理清分析逻辑,提高分析准确性。
前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话,“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益,这种现象就是卖场中商品之间的关联性,研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析,购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器,购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品,并以此获得销售收益的增长! 商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分,购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA,当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分
一个经典的笑话让你理解数据分析之关联分析。 一东北人养了一只鸡和一头猪。一天鸡问猪:"主人呢?"猪说:"出去买蘑菇了。"鸡听了撒丫子就跑。猪说:"你跑什么?"鸡叫道:“有本事主人买粉条的时候你小子别跑
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。(简单理解就是:提取相关数据,运用相应算法,得出实用结论)
数据分析的过程是不断的提出假设、验证假设的过程,通常我们遇到的不知道如何下手的数据分析,可以通过假设法来破局。
本文作者在找工作之前自己调研求职公司,并对目标公司的产品,使用常用的分析方法进行分析,最终成功入职该公司。
在产品发展过程中,我们通常会把销售额和用户量作为衡量这个产品成功与否的数据指标。不可否认这些指标固然重要,但是它们并不能用来衡量产品是否取得成功,并且极有可能会掩盖一些急需我们关注的问题,如用户参与度持续走低、用户新增在逐渐变缓等。
今天继续跟大家分享:分层分析法。这个方法也非常简单实用,即可以弥补矩阵分析法的缺陷,又是用户分群,商品ABC分析的基础,很实用哦。
在企业数据建设过程中,都离不开大数据平台建设,大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建、数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。
在信息时代,数据已经成为了最重要的资产之一。随着数据采集和存储技术的不断发展,数据分析和挖掘也变得越来越重要。而对于数据分析人员而言,一款强大且易用的数据分析工具是非常关键的。Minitab软件作为一款常用的数据分析软件,被广泛地应用于企业和学术研究中。本文将从软件的基本功能和使用方法入手,详细介绍Minitab软件在数据分析中的应用。
如果数据分析脱离业务,那么数据分析无任何意义,数据分析师或者数据分析部门于企业而言没有任何存在的价值。
互联网购物现在已经是非常普遍的购物方式,在互联网上购买商品并且使用之后,很多人都会回过头来对自己购买的商品进行一些评价,以此来表达自己对于该商品使用后的看法。商品评价的好坏对于一个商品的重要性显而易见,大部分消费者都以此作为快速评判该商品质量优劣的方式。所以,与此同时,有些商家为了获得好评,还会做一些 "好评优惠" 或者 "返点" 活动来刺激消费者评价商品。 既然商品评价对于消费者选购商品而言至关重要,那么我想试试可以从这些评价信息中获取到怎样的价值,来帮助消费者快速获取到关于该商品的一些重要信息,给他们的
对于刷卡消费类的数据分析,如果能够拿到所有人的信用卡消费数据(一个人可能有多张信用卡),那么拿到这些信用卡消费数据应该如何展开分析。 对于用户消费行为分析谈的比较多的思路仍然是需要首先搞清楚分析的目标
提到大数据搜索,作为全球最大的搜索引擎google,同时也是我们公认的大数据的鼻祖。储着全球万亿网页数据,发明了GFS分布式文件系统,也是因为他抓取几乎所有能访问的网页 以及采用pageRank做网页排名发明了MapReduce分布式计算框架,有了谷歌的探索才有了后来大数据搜索应用的百花齐放。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
或许是故事剧情实在够好莱坞、够戏剧化,才能让这个故事传唱多年历久不衰。不过如果认真检视,会发现流传的版本每一个环节都似是而非。这个传奇的故事,本身其实平淡无奇。
导读:今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人,免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
以前的 “原理+代码” 系列,侧重的是以通俗易懂的方式来讲解一个模型/算法(比如随机森林,不平衡采样),然后再配上注释详细的代码,方便读者学习基本原理和代码实现,最终实现快速上手并为深入学习打下一些基础。
两年之前,那时我刚开始做产品,当需要做数据分析时,我总是一头雾水,完全不知道该如何下手。我想做好,我真的非常想做好,可我却真的不知道该怎么做。经过这两年大大小小项目的不断锤炼,摸索、尝试、碰壁、复盘、再尝试,终于能够根据数据分析的结果,做出成功的产品设计,最终呈现出良好的结果。现在呢,每天到公司第一件事就是看数据,对昨天各平台的流量、各页面的转化、各品类各入口各目的地的销量,心中有数。从数据中发现问题,进行进一步的分析,及时调整优化。 我在网上曾不断的找有关的文章,一直没有找到有含金量的东西,所以,我决定自
今天分享的是商品分析。在过去,商品分析曾经是最重要的分析内容,但现在已经让位给推广分析了,一起来看下吧。
Pandas一直被称为数据分析的利器,强大的数据处理、分析能力让我们感叹其牛X,效果杠杠的。可是,在这个看脸的时代我们更需要将数据可视化, 那咋办呢?
近期本来打算系统的写一下App数据分析的套路,但忽然“微信小程序”发布了。作为一名信仰互联网和做数据分析多年的“老司机”,看到新事物我也是很兴奋的。不过我还没看到有关于微信小程序里,如何进行数据收集和分析的讨论,所以还是抛砖引玉,自己先写几篇文章吧。 以往的统计方案很可能不灵了 小程序里不支持普通的HTML,JS也是有限制的,所以无法执行CNZZ、百度统计等传统的网页版统计代码。同时,更不可能通过集成友盟那种方式去用App端的分析系统。其实,就算它们能运行,对我做分析来说也远远不够用。因为在我看来它们只能
要建立数学模型要解决三个问题,首先是数据的量要达到一定的规模和质量;其次是用什么样的算法,如用时间序列还是回归或是人工智能算法;第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场景,建立什么样的模型及参数。
商品分析曾经是数据分析的最早形态。现代数据分析以及数据模型的大部分思路,都是从这里演化出来的。可能是因为它太过传统,可能是因为互联网公司不需要挣钱养自己,总之,现在介绍商品分析的文章非常少。今天我们就先开个头,简单介绍一下商品分析的基本概念。
随着零售业持续加速扩张,商户们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。 根据财经网站Kiplinger报道,2017年,光是零售业销售额就有望增长3.5%,电子商务则持续大幅迈进,预期增幅15%。从日志文档、交易信息,到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇,助其在一个日益扩张的行业领域内,实现空前的价值与竞争优势。 零售商要在内部提供有利条件,使人们可以“快准狠”地做出决策。要达到这一目标,唯一的途径就是将大数据利用起来,制定最好的计划与决策,更加深入地了解顾客,并挖掘隐藏趋势
根据财经网站Kiplinger报道,2017年,光是零售业销售额就有望增长3.5%,电子商务则持续大幅迈进,预期增幅15%。从日志文档、交易信息,到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇,助其在一个日益扩张的行业领域内,实现空前的价值与竞争优势。
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候,必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别,以为报表就是BI,BI就是报表。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 目前,在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时,在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求,SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。 数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢? 熟悉 SQL 语法,除了熟练掌握 SQL 常用语法,能对于一些细节理解到位,例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。 快速理解业务 SQL,通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务SQL。在刚接触数据分析业务时,写 SQL 占据
狭义的VM(Visual Merchandising)是指陈列规划,这是一门如何摆放商品的学问。《陈列规划:时尚零售业商品视觉管理及应用》这本书有个专业的定义:陈列规划是在合适的时间、合适的空间,用合适的陈列手法展示合适的商品,以便于为目标顾客传达有效商品信息的商业行为。陈列师在做陈列规划时,需数据与现场结合,审美与销售平衡。
既能助力运营好店铺,时间精力上花费也更少,还能给自己的门店做营销,简直是一举三得。
建设强大的数据平台,实现线上线下数字化打通,重构“人、货场”,是新零售的重要内涵。业内人士指出,2018年将是大数据从技术阶段向应用阶段高速发展的一年,大数据未来在物联网、区块链、智慧城市、AR、VR、AI、语音识别等方面都值得关注,这在不久的将来或深刻改变零售业的未来。 线下零售大数据应用刚起步 近日高鑫零售公布年报,2017年实现营业收入1023.20亿元,同比增长1.9%;2017年净利润为30.20亿元,同比增长14.9%。这是阿里入住高鑫新零售的第一年,招商证券指出,虽然阿里入
RFM分析是美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出的一种简单实用客户分析方法,他们发现客户数据中有桑神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标,RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
在数字化零售环境中,大数据分析不仅是解锁市场潜力的钥匙,更是实现精准营销的核心驱动力。本文将深入剖析大数据在零售业的应用场景,展示其实现路径与关键技术,并通过代码示例与实战干货,为企业提供具体的操作指南与实践参考。
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