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
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
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。 1、
原文：Unusual Big Data Use Cases (guest post)
数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。
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
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
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
来源：www.cnblogs.com/skabyy/p/11396571.html
本文将介绍微服务架构和相关的组件，介绍他们是什么以及为什么要使用微服务架构和这些组件。本文侧重于简明地表达微服务架构的全局图景，因此不会涉及具体如何使用组件等细节。
几年前，小明和小皮一起创业做网上超市。小明负责程序开发，小皮负责其他事宜。当时互联网还不发达，网上超市还是蓝海。只要功能实现了就能随便赚钱。所以他们的需求很简单，只需要一个网站挂在公网，用户能够在这个网站上浏览商品、购买商品；另外还需一个管理后台，可以管理商品、用户、以及订单数据。
首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
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要理解微服务，首先要先理解不是微服务的那些。通常跟微服务相对的是单体应用，即将所有功能都打包成在一个独立单元的应用程序。从单体应用到微服务并不是一蹴而就的，这是一个逐渐演变的过程。本文将以一个网上超市应用为例来说明这一过程。
数据对于我们的产品而言至关重要。数据分析帮助我们为使用我们服务的用户提供了流畅的体验。它也让工程师、产品经理、数据分析师、数据科学家可以在了解情况后作出明智的决定。数据分析影响了 App 的每一个界面：在主界面上显示什么，产品以什么顺序显示，向用户显示哪些相关的信息，什么妨碍了用户乘车或注册，诸如此类。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
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：
刚做完给新入职的产品新人关于数据分析的培训，培训的内容主要是一些分析工具的使用上，目的是为了让这些新人能够尽快的开始看一些产品相关的数据。 回忆起这些年自己的工作经历，始终在数据路线上游走。第一份工作是Business Objects的产品研发，Business Objects是一款BI前端分析工具。作为BI分析工具的研发人员，其实是不需要懂得什么BI应用方面的东西的。接着，做了Business Objects的实施顾问，这个逐渐开始接触到一些用户实际的数据需求，但仍然是停留在工具如何使用的层面给与客户支持
任何一家公司都会面对或多或少的客户，产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为，支撑自身公司业务的发展。
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。
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
做一道好菜需要食材，好的食材需要经过优质的萃取提炼。食材的提炼过程包括选型、运输保鲜、加工清洗、按要求切菜等才能按菜谱进行真正的做出一道口感美味的菜。大数据时代数据分析与数据挖掘关键的一步在处理食材，这里的各类数据就是我们的食材，选择优质的数据，经过深加工清洗，去伪纯真这个过程需要耗费很长时间，也需要更多的实践经验。根据多年经验，要想运用好数据，首先要研究学习对各种类型的数据进行处理（如各类数据库数据、EXCEL数据、TXT数据、DAT数据等等）。无论用那种语言做数据分析与数据挖掘，首先得有数据食材，对于数据分析与数据挖掘工具只是帮助我们更好的做出一道好菜，正如开车，那种车都能到达目的地，技术不同效率不同，安全系数也不同。
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。
数据分析需要的能力可以分成专业能力和通用能力两部分，本文主要关注的是专业能力的学习，包括业务知识、数据处理、工具使用3部分。
1.设置：站点设置；帐号同步；上传设置；SEO设置；消息通知；支付方式；权限设置；配送地区；
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
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。
“你做的数据分析有什么用？”是一个面试时经常被问到的问题，也让很多同学犯难。要么不知道从何说起，要么回答完了被人怼回来。今天我们系统性解答一下。
进入9月后，各种大促销在即，数据分析师们又到了一年最辛苦，最悲催的时间段。然而，有多少无意义的加班，是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理，业务部门看了不解决问题，就会反反复复地再提需求。导致数据分析师们辛苦加班还不落好，背上一个：“分析没深度啊！”的坏名声。
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。
2、NumPy(Numerical Python)——Python科学计算的基础包
会员顾客重要吗？当然重要，看看你身边的零售业或零售品牌们，基本是无一不会员制。你再仔细看看你会发现有的企业只是在模仿，而有的却是在经营会员制。因为大家都把会员制当成稳定销售来源的一种重要渠道了。大家都在攫取顾客的销售价值，而很少有企业通过数据分析去挖掘顾客的附加价值！ 我把会员顾客的价值分为销售价值和附加价值。销售价值顾名思义就是会员可以带来的相对稳定的顾客群和稳定的销售额的价值，附加价值就是通过对会员的购买记录进行分析从而创造差异化的管理以及根据分析结果指导决策的价值。本文不谈策略，只谈零售行业如何通过
年底了，很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动，那么如何评估产品促销带来的价值呢？
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：
很多做数据的同学，光看着自己写报告，看不到自己的建议被落地，常心怀缺憾。觉得不能像产品/运营那样，打造一个数据分析的闭环，能力也没法提升。其实这是一种误解。今天结合一个具体案例，看看数据分析的闭环，究竟如何打造。
前言 最近开学季，各大平台又开始搞各种图书促销活动了。 当当的《对比Excel》系列每本书都直接4.9折，三本书仅需98.9，也可以单独买每一本。当当这种力度的活动还是比较少的，平常最低也是5折。 直接在当当APP或网页端搜索书名即可。 京东没有直接打折，但是有满100-50活动，相当于打5折。 建议大家买书的时候最好选择自营店铺，自营店铺在活动期间折扣力度还是很大的，也不算贵。一些不知名小店铺很有可能买到盗版，本来是彩色的图书，盗版是黑白的，会严重影响阅读体验的。 三本书阅读顺序 三本书的建议阅读顺序为
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后，我们继续来讨论一个深层次的话题：数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。
注：数据来源于艾瑞咨询，分享此数据主要在于想强调大家做号的同时多做数据分析。 最近把《增长黑客》再看了一遍，更加深知数据分析和挖掘的重要性。 只有对数据的正确分析，才能做出正确的动作判断，熟知用户的心里，接着向他们输出想要的价值；适当的利用一些技术手段，让用户几何的增长。 一般公号从几个维度去数据分析。 1.热门的微信账号 2.同行的账号 3.实时的热点哪些号火起来的 4.自己公众号用户 5.文章的阅读数量和分享次数 6.后台互动的用户 7.主动提交数据的用户（很多公号没有这个选项，没有的不做
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，
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