作为跨境自建saas系统，fecify可以非常方便创建多个独立站店铺，但是，创建的新店铺都是初始默认值，如果我们已经创建了一个独立站店铺，进行了模板装修，参数设置，专辑，商品，博客，自定义页面等等业务数据的编辑，我们想要将当前店铺的数据，复制成为一个新的店铺，需要重新手动编辑，这样操作非常耗时
因为按照淘宝的规定，淘宝店铺内的宝贝最多是只能显示两千多个宝贝，而显示出来的两千后的宝贝是重复的，如果店铺内的宝贝是两千个宝贝以内的，可以复制店铺首页地址进行整店采集；如果店铺内的宝贝是超过两千的，可以按照价格的升序以及降序去复制宝贝，这样一共可以复制170页宝贝
该报表显示了阿迪达斯每个季度的店铺数量，以及到2020年底的店铺数量（注意年底数量=Q4数量），另外，还显示了每个季度的开店数量，关店数量，净开/关店数量。
对于目前最主流的室内Wi-Fi指纹定位技术而言，采集Wi-Fi指纹的覆盖度和新鲜度是决定定位精度最重要的因素。受到成本和导航需求等因素的限制，腾讯地图定位平台目前提供的室内定位服务只对商场的走廊部分采集了指纹信息。对于面积更大的商场店铺，目前很难人工采集Wi-Fi指纹。本文介绍了我们如何利用过去积累的定位日志数据，实现了室内店铺Wi-Fi指纹的自动填充，并用于室内定位服务，从而提升了我们室内定位服务的覆盖度和服务质量。
<数据猿导读> 这是个人人都可能是网红的时代，随着2015年网红们频频走火，衍生出的网红店铺也是很受小粉丝的追捧。如何在万千店铺中甄别出哪些是真正的网红店铺呢？阿里数据科学家通过特征工程与分析得出了一
我们致力于用强大的平台技术基础、用不断优化精准的信息数据、用专业的运营指导，为各位老板的店铺经营助力，为商户品牌的宣传推广加码，最终实现共赢。
很多网店店主在开店之后不清楚该如何进行有效的渠道推广，网店推广已经成为越来越多网店运营者需要学习的内容。 对于网店店主来说，在电商平台上的竞争者越来越多的情况下，如何提升自身店铺的推广引流能力，如何更好地在电商平台上获取精准流量，显得越来越重要。 ▊ 网店平台目前流量的现状 网店推广已经进入千人千面、人群标签时代，店铺推广的精准性要求越来越高，这就促使网店在进行推广时，需要更加重视自身的品牌定位、人群定位、视觉定位，这样流量推广的精准度才会更高。 流量红利的时代已经不再，网店店主需要更加明确自己能够获得流
表一：周度销售表记录了每个自然周全国店铺的销售信息，字段包含了周、店铺代码、吊牌金额、销售金额。
无印良品做电子商务最重要的不是为了线上的销量，更多的是将其作为前台导购。事实上，无印良品定义网络店铺的作用有三个：最重要的是向实体店铺引流，让消费者到实体店铺消费；第二位是和顾客进行交流；最后才是网络店铺的销量。 2000年，无印良品迎着互联网发展的大潮，开始设立网络店铺。时至今日，无印良品线上注册会员超过430万，销售的商品在7000件以上，每日访问消费者人数超过11万。 但无印良品上线的初衷并非追求销售额，而更在乎服务。传统零售业重视成交的瞬间，把销量额看作是一切。但对无印良品看来
变化是零售业的常态，人货场随时在变，员工和消费者来来去去，货品进进出出，门店开开关关。本文以门店数量变化为例讲解如何制作下图的瀑布式变化效果。
店铺是导购中重要的一环，承接来自商品详情页、主分会场、主搜等数十亿的流量，店铺的性能体验就显得尤为重要。店铺作为流量大，架构复杂，形态多样，稳定性要求高的典型场景，如何针对这类复杂的场景下做性能上的优化是极具挑战的。店铺性能优化是联合客户端容器团队、服务端团队、前端团队等多个团队，诸多团队协同合作，共同努力的结果。过程中我们打通了从容器侧到前端全链路的性能埋点采集链路，站在全局的链路看整个阶段耗时，有针对性的对链路进行深度优化，并通过可视化、多维度直观呈现性能数据。
今天教的是爬取每天按摩店的数据，不爬不知道呀，光是一个城市的前10页数据，都有1000多家店了，全部爬完，那不得至少3000家以上？现在的市场需求都那么大吗
结果很多读者对爬数据的过程比较感兴趣，那么今天就讲一下我是怎样获取美团数据，其实并不难，甚至还因为需要手动干预而显得有点不太聪明的样子。
数据库管理系统（DBMS）最重要的功能就是提供数据查询，即用户根据实际需求对数据进行筛选，并以特定形式进行显示。在Microsoft SQL Serve 2012 中，可以使用通用的SELECT语句进行查询操作，该语句具有非常灵活的使用方式和丰富的功能，即可以完成简单的单表查询，也可以完成复杂的连接查询和嵌套查询，本文就将对常用的大多数SQL中的数据查询语句进行总结和演示；
今天给大家分享一个数据分析案例：线下连锁水果店销售数据分析案例，分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家，真正意义上做到收藏即学会。
译者：互联网数据官志愿者 陈佳艺 前言：了解本地市场营销的有效性是一件充满挑战的事。在这里，专栏作家Brian Smith为大家总结了一些国外追踪店内归因最行之有效的方法。让我们一起来思考，如何借鉴这些方法给国内线下店铺营销效果进行归因分析。 话说，许多品牌不追踪当地实体店铺的市场营销归因是有原因的： 因为它真的十分困难。正如有句谚语所说，一半的广告花费都被浪费了，但就是不知道到底是哪一半被浪费了。同样地，如果有一半店内客流量是本地市场营销的成果，但我们却不容易知道是哪一半。 想要证明顾客光顾店铺是因为网上
📷 环境介绍： python 3.6 pycharm 安装包 安装教程 使用教程 激活码 插件(翻译插件/汉化插件/主题) Jupyter Notebook 有疑问的同学，或者想要数据集、Python相关资料的可以加群：1039649593 找管理员领取资料和一对一解答 爬虫知识点 动态数据抓包演示 json数据解析 requests模块的使用 保存csv 爬虫代码实现过程 发送请求, 对于找到数据包发送请求 获取数据, 根据服务器给你返回的response数据来的 解析数据, 提取我们想要的内容数据
我在《Power BI盈亏平衡分析案例》这篇文章讲述了如何做一个动态模型，计算店铺的盈亏平衡业绩，评估销售折扣、租金、人员工资等会给店铺利润带来的影响。
大家好！很高兴有机会跟大家分享一下京东在数据化运营方面的实践，今天的分享主要包括以下几个内容，分别是介绍京东的一些产品。从使用对象讲，这些产品有一些是给第三方商家使用的，有一部分是给采销运营用的；从应用场景讲，比如说做店铺诊断、揽客计划，是用来提升运营效率，评估活动效果的。 我们说的是底层的数据，基于这些数据我们可以提炼一些有用的信息。举个例子，京东的自营3C有游戏本品类，当时游戏本在市面上是没有这个类目的，只有电脑笔记本。当时我们的运营产销发现在京东的搜索框里面有一部分关键词，跟内存属性，以及CPU的属性
两个要求： ①计算出来的字段销售总额保留两位小数； ②排序时，汇总不参与排序，放在最下面。
淘宝是一款专业的采集淘宝网关键词的店铺搜索软件（非隐私信息，软件也不生产不存储任何数据）。可以直接在软件界面上与店铺卖家进行旺旺会话发消息。搜索结果支持导出Excel。导出数据包括“店铺名、卖家旺旺、店铺等级、电话、宝贝数量、销量、描述、描述同比、服务、服务同比、物流、物流同比、地址”等等。数据可用于研究。
合并多表数据是工作中常见的情形。本文介绍一种在Excel及Power BI中不使用任何公式，快速合并一个工作簿中多个工作表的方法。
随着电子商务的快速发展，越来越多的企业开始进入跨境电商领域，这种跨国交易也对账号运营的安全提出了更高的要求。在这个时候，高匿ip代理的作用显得尤为重要，可以有效地保护跨境店铺的账号安全，提高运营效率。
postgresql使用filter进行多维度聚合 你有没有碰到过有这样一种场景，就是我们需要看一下某个时间段内各种维度的汇总，比如这样：最近三年我们卖了多少货？有多少订单？平均交易价格多少？每个店铺
过几天就中秋了，小刀还没收到公司送的月饼 ，只能用羡慕的眼神看着女朋友她们公司早在半个月前就送的广州酒家月饼，所以为了不羡慕，今天用python+ppt带大家看看淘宝的月饼怎么样，呃呃，只看不买...顺便想想怎么提醒公司送！
我们开网店呢都是为了同样的方向，为了你店铺有一个好的单量，但是单量之本的来源肯定是有不断的流量进来才可以，那么我们今天就谈谈如何运用自然流量然后转化。
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
本赛题目标为在商场内精确的定位用户当前所在商铺。给出的信息包括wifi信号强度、GPS、基站定位、历史交易，来确定测试集交易发生的店铺。
主键其实只能有一个, 如果在图形界面当中选择多个字段作为主键, 那么程序会自动帮我们创建联合主键
API（ApplicationProgrammingInterface,应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。 如果作为新人的你有这样的经历：在会议上听到前后端的程序员们对着你给出的设计稿讨论“这边要加一个API”、“那个页面的API要改动”，特别是他们说了一堆你不太懂的事情还反过来问你：你觉得要用什么方案？（WTF）又或者，那帮人最终讨论的结果是某个“接口”没法做，导致你的设计稿得改改改，然而
一个码农第一次去酒吧点酒，老板，给我来一杯API，恰好老板是从程序员转行开酒馆，老板抛给你一个404，这个时候第一次去酒吧的码农就尴尬了！
大家好，随着国内疫情逐步好转，一些美食店铺又渐渐开张了，疫情结束你最想吃什么？来一顿痛快的火锅肯定是少不了的活动吧。可是对于选择困难症的我来说，吃饭一小时，挑店一下午，所以今天本文将再次爬取美团网相关数据，以一个消费者的角度去分析如何选择店铺。
工厂将货品生产后，发货到零售公司物流中心，商品部/货品部制作分货单将货品按尺码分配到各个店铺，基本原则是大店/销售好的店铺得到最好的货品资源，给予最充足的货量。
OctShop是一个底层用C#，.net core 6.0编写的大型专业级的，B2B2C+O2O一体化的商城系统，并免费提供商城所有系统源码。
过完年，压岁钱到位，迟来的年终奖到账，钱包鼓起来但新的节日也不断跟上，情人节、元宵节、妇女节……
随着全球化的发展，越来越多的电商店铺开始拓展跨境业务，而谷歌广告作为全球最大的广告平台之一，为跨境电商店铺带来了巨大的收益和商机。
零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； 每天监控营业额指标完成进程情况，当目标
零售店铺的商品分拣是指物流中心按照指定款式、指定尺码和指定数量将货品分配给指定店铺的过程。
本文作者：hugoma，腾讯 CSIG 开发工程师 终端厂商在发力培养负一屏的流量新入口。近场服务，是vivo、OPPO等厂商在2018年下半年推出的新招。如何精准的实现shoping mall等场景的室内店铺级定位，并打通相应的餐饮、酒店、出行服务，是决定近场服务体验的关键。WSPD的WiFi大数据团队，充分发挥安全系产品的数据积累优势，自研“商圈\综合体+店铺”立体定位算法，初步建成近场服务平台，并实现了在OPPO、魅族等多个业务方快速上线，迈出Tob业务从0到1的第一步。在这里，回顾和分享一下近
在当前消费升级的大环境下，用户的购物体验是很多零售行业的基础建设目标，因此技术化和数字化管理也得到更加广泛的应用。零售行业视频监控系统是通过新技术的运用，提高零售行业的防损及运营管理的效率，降低人力成本，构建一个更安全、更智能、更贴近顾客、更高效管理的购物环境。
关于Python的xlrd、xlwt模块的使用，推介另一位博客主的博文：https://www.cnblogs.com/zhoujie/p/python18.html
服饰店铺商品是否尺码齐全直接影响成交率，进而影响业绩。前期我们讲过如何计算商品齐码、断码，一般情况下，商品管理人员更关心主流的核心尺码（比如服装中的M、L）是否有存货。
前言 在美团点评的联盟广告投放系统（DSP）中，广告从召回到曝光的过程需要经历粗排、精排和竞价及反作弊等阶段。其中精排是使用CTR预估模型进行排序，由于召回的候选集合较多，出于工程性能上的考虑，不能一次性在精排过程中完成候选集的全排序，因此在精排之前，需要对候选广告进行粗排，来过滤、筛选出相关性较高的广告集合，供精排使用。 本文首先会对美团点评的广告粗排机制进行概要介绍，之后会详细阐述基于用户、天气、关键词等场景特征的广告粗排策略。 广告粗排机制简介 广告粗排框架对引擎端召回的若干广告进行排序，并将排序的结
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？
在使用Excel Power Pivot制作超级透视表的时候，很多人喜欢将外部数据直接导入Power Pivot，而不是使用Power Query预处理一番。理由是：数据源已经非常规范了，无需额外处理。
做这次考核作业用了4.5天时间，2天半的时间都在反复处理特征工程当中，1天半用来对比训练模型和做最后预测要提交的数据。
设计模式这种从理论到应用的落地，需要有足够的编程经验和应用场景，今天这篇文章就为大家分享一下，自编自导自演的设计模式在实际项目中的开发使用。
相比自己构建的店铺选址模型，发现存在更科学的5C评估模型，主要从城市市场评估（city）、核心区域分析（Core Distinct）、竞争分析（Competition）、交通便利性（Convenience）、成本/收入分析（Cost/Revenue）五个维度更加系统、科学评估选址。
同期对比常规状态下可以使用簇状条形图/柱形图，以下是Power BI内置图表的效果。
导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是： 对比 细分 转化 分类 只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。 对比思想 数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。 以店铺的成交额分析为例： 纵向对比 我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近
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