曾经有人问过我,什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则:
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一,其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用,实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,数据校验,最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内,顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒,通过多条链路流计算备份确保万无一失。
程序员如果想要有一台云服务器,可以蹭厂商(阿里云、腾讯云等)搞活动(比如双十一或618节点,优惠幅度还是挺大的),入手一台。特别是新人,折扣还是挺大的。
找到工作社群会员(现在是分析部门的一个负责人)招了一个面霸,面霸面试期间懂各种机器学习理论等,但是入职以后,之前没有认真做过项目,却连一份基础的分析报告都做不好。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
笔者所在的公司是一家快速发展的互联网电商公司,在保证业务快速稳定发展的同时,对于系统稳定性、可用性和扩展性的要求,也在不断提高。特别是互联网电商企业每年的两次大考:618&双11,更是对服务的三大特性有更多的要求。
12月,又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有模板可以抄抄,今天它来了。考虑到每位同学做述职的性情不太一样,有的想出人头地,有的只想交差了事,有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此,我们今天会给几个个性化版本,大家参照自己的需求来写。
又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有模板可以抄抄,今天它来了。
又是一年年底,企业都在制定2021年工作计划。一提数据分析的工作计划,很多同学纠结的直挠头。到底数据分析工作计划该咋写?今天我们系统讲解一下。
回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系,然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系,这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。
回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系,然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系,这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。就比如我们上一个章节在讲数据相关性的时候讲到的孩子身高和体重的数据,孩子的身高和体重是一个正相关的关系,在我们的数据图表中我们记录了1-12岁的孩子的身高和体重的数据,如果我们对这组数据做一个回归分析,我们就可以预测出12岁以后任意一个身高所对应的体重数据,比如我想知道160CM对应的标准身高,我就可以根据回归函数计算对应的体重
在实际生产的过程中,大量数据在不断地产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生,然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。
又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有现成的模板可以抄抄,今天它真的来了。 考虑到每位同学做述职的性情不太一样,有的想出人头地,有的只想交差了事,有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此,我们今天会给几个个性化版本,大家参照自己的需求来写。 01 版本一:负分滚粗型 使用场景:想被领导骂的时候。 范文: 我一年都好忙啊,都在写代码,写的啥我也不知道。 写作要点:很多做数据分析的同学,其实没有什么项目经验,也没有正儿八经建模,每天都在做人肉sql机,跑一堆数。这时候会觉得似乎天天在忙,却
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性,离线数据、实时数据分别指的是什么,业务应用时,究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求,想着肯定越实时越好,数据团队怎样
每年的“双11”期间是快递量猛增的时间,各大快递企业也迎来了最重要的“年度大考”,过多年发展,“双十一”活动的跨度已从11月11日当天延展到10月下旬至12月上旬。如今,部分电商平台已进入预售阶段,减缓了快递企业的压力。但当高于往常2-3倍的包裹量涌进配送站时,仍然会给末端网点带来极大的压力。一般快递行业10月上旬开始就要开始为‘双十一’做准备了,首轮高峰一般是在11月1日-11月3日出现,最大的压力仍然是‘双十一’当天。然后这种忙碌的状态会一直延续到‘双十二’后才慢慢衰退。
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。
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:
一年一度的全民购物即将来临,估计现在不少朋友的淘宝天猫的购物车上早已选好了准备双十一剁手的各种产品了,都希望在11.11当天抢到心仪已久的“降价”了的物品。 然而11.11果真是一年中最优惠的时候吗?
疫情,就像是我们心中的梦魇,让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活,我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期,疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间,绝大多数行业的发展都不景气,有的人遭遇了裁员与失业,有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近,我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》,学习体验非常不错。借此机会,真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的,主打名企项目实战
对比分析是数据分析中最常用的、最好用、最实用分析方法之一。没有对比就不能说明问题,这也是对比分析在数据分析领域经久不衰的原因之一。对比分析是将两个或两个以上具有可比性的数据进行比较,分析其中差异,以揭示事物发展规律。
要问互联网上啥最吸引人,当然是活动啦!各种优惠让人眼花缭乱,以至于很多人专门游走于各个平台“薅羊毛”。活动只是互联网运营一部分工作,却是最烧钱,最吸引眼球,最让人纠结的一部分。今天就简单分享一下:活动分析该怎么做。
根据上面第一步的问题,需要用到的字段有:用户ID、商品类别、购买数量、购买时间、那么,其它字段可以设置为隐藏。(注意:为了保证数据的完整性,千万不要删除数据!不需要的数据隐藏即可)。把表1里不需要的字段:auction_id:购买行为编号、property:商品属性隐藏起来:表2的所有字段保留。
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
疫情以来,餐饮行业总体的损失不可谓不沉重,但最先从打击中恢复的却是门店数量最多、经营最复杂的各大快餐巨头,或者更具体的说,是那些在 DTC 有着更多投入和积累的快餐企业。以去年双十一为例,多家快餐顶流仅用不到 12 小时就突破了去年双十一全天的销售额,业务涨势喜人。
在诸多消费者买买买的同时,海量的购买交易数据也正在生成,这些数据不仅能够反映出消费者在网上购物的喜好,还能为供货商的产品策略提供强有力的依据,将这些数据进行采集、处理、整合、计算和分析成为许多大数据公司toB业务的主要组成部分。 双11当天,互联网大数据服务提供商星图数据对16个平台、1562个品类、39487个品牌和834万中商品进行了数据监测,其在双11之后发布的《双十一大数据分析报告》备受业界关注,其中许多数据分析结果一度被多家媒体在报道双11时引用,而这些数据也让我们对双11的线上零售全景有了更进
Ali_Mum_Baby是一个包含超过900万儿童信息(生日和性别)的数据集,由消费者提供,他们共享这些信息是为了获得更好的推荐或搜索结果。本次数据共有两个csv。婴儿信息表
小编也是一个Python爱好者,学了数据分析,机器学习这么多知识,不如用Python来预测一把今年的双十一的成交金额是多少。想想也很有趣,说干就干,动手写代码,整个代码大概20行,短小精悍,一起来看一下。
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
每年一次的双十一大促临近,因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会,邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛,一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作。为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像。经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存。 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群。 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存数据,逐行分
随着双十一购物盛会落下帷幕,各大电商平台纷纷公布出自己今年的成绩。与其它同行不同的是,京东除了公布1598亿的线上下单金额,还公布了线上线下融合的战果。
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。
天猫官方公布了今年的双11成交额为2684亿元,成功刷新了自己创下的商业纪录。按理说大家已经习惯了逐年增长,没想到
本文是《如何七周成为数据分析师》的第七篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉分析思维,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。
对大多数人而言,今年的双十一可谓是无感而过。然而,这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
相当多的情况是:这帮人不是真想分析问题,而是变着法地证明自己做得好!而恰恰这一个“好”字,难倒了无数人。因为真想让数据分析师说一声“好”,至少得闯过八大关卡。
有人爬取数据分析黄金周旅游景点,有人爬取数据分析相亲,有人大数据分析双十一,连小学生写论文都用上了大数据。 我们每个人每天都在往网上通过微信、微博、淘宝等上传我们的个人信息,现在就连我们的钱都是放在网上,以后到强人工智能,我们连决策都要依靠网络。网上的数据就是资源和宝藏,我们需要一把铲子来挖掘它。 最近,AI 的兴起让 Python 火了一把。实际上 Python 拥有庞大的第三方支持,生态系统非常完整,可以适用各种场景和行业。这次,我们准备通过 Python 学习爬虫的开发,既简单有趣,而且是数据采集重要
网购已经成为人们生活不可或缺的一部分,该项目基于某平台数据,通过相关指标对用户行为进行分析,从而探索用户相关行为模式。为了让大家能够学的会,我特意熬夜为大家录制视频,并且还写的完整的PDF文档,同时也为大家提供了项目数据、重要代码。
高速性(velocity):大数据要求处理速度快,比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
数据分析领域有很多终极难题。如果你和营销、运营等部门打交道,最常遇到的问题一定有一个叫:自然增长率!
双十一电商大战一触即发,各个垂类的App也都希望能够借力双十一营销季,实现用户和营收双增长。MarTech在这个风口上,又成为2B赛道关注的焦点。
今年的双十一,规则发生了很大的变化,从 10 月 21 日就开始预售,11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。面对越来越复杂的规则,许多消费者都感觉「智商不够用了」,而那些没时间研究规则的人,将付出更高的价格,形成一种「价格歧视」,这就是经典的商业策略。
抛开一些公司岗位设置奇怪的因素不谈,其实从一般意义的岗位职责或者技能要求的层面上来看,数据分析师和财务分析师的界限还是挺明显的:
数据分析师们经常会收到“我这里有一份数据,你帮我分析分析呗”这类没有明确需求的任务,往往经过在我们一顿自认为是金牌讲师的操作之后,得到的反馈却是一个又一个的灵魂拷问:
最近,在GitChat发布一场Chat(Chat地址请猛戳这里),人数当天就达标了,今天把文章完成提交,同时将文章中的代码发布到码云,我就等待大家前来捧场了,Chat地址请猛戳这里。 有人爬取数据分析黄金周旅游景点,有人爬取数据分析相亲,有人大数据分析双十一,连小学生写论文都用上了大数据。 我们每个人每天都在往网上通过微信、微博、淘宝等上传我们的个人信息,现在就连我们的钱都是放在网上,以后到强人工智能,我们连决策都要依靠网络。网上的数据就是资源和宝藏,我们需要一把铲子来挖掘它。 最近,AI 的兴起让 Pyt
11.11光棍节已经过去,12.12促销又要到来,回望双十一的疯狂与激情,哪些人在买小米、哪些人在买华为,哪些人在买林志玲,哪些人在买杜蕾斯,都将是有趣的话题。11月27日,在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上,笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据,京东网友的性福指数羞答答出炉,卖出80万块香皂、900万卷手纸,大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程,详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
临近双十一,流氓软件开启一波推广高潮。用户只要安装“2345好压”、“2345看图”、“2345拼音”、“2345浏览器”等2345家族软件,都会被静默推广双十一快捷方式。根据“火绒威胁情报中心”监测和评估,10月20日-24日,全网平均每天遭到此类流氓软件推广骚扰的用户电脑高达1350余万台,日均推广次数为2550余万次,平均每台电脑每天都会受到2次以上的流氓推广。
PPV课大数据 电商行业的人一定对啤酒与尿布的故事有所耳闻,20世纪90年代美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时候,发现了一个奇怪的现象:在一些情况下,啤酒和尿布看上去毫无关系的商品经常出现在同一购物
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