多年以来电子商务业务快速发展，尤其是移动客户端发展迅猛，移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利，而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
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。
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：
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
常见的数据清洗，预处理，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
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。
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
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。
有同学问：领导总让做“有前瞻性”的分析，不要说那些“大家都知道的事”。可到底什么是前瞻性？有时候明明写了预计未来情况，可还是被批判为：没啥前瞻性。真不知道咋办了。——今天系统解答一下。
线上消费的普及使得电商行业新服务形态快速成长起来，据数据显示，2020年前三季度的电商促销呈多频化发展态势，实物商品的线上零售额同比增速达15.3%，占社会消费品零售总额的比重为24.3%。
“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
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。
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
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。
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
本文针对淘宝app的运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，包括UV、PV、新增用户分析、漏斗流失分析、留存分析、用户价值分析、复购分析等内容； 本文使用的分析工具以MySQL为主，涉及分组汇总，引用变量，视图，关联查询等内容。
如今，国内云服务器市场竞争是异常激烈，送走双十一、黑色星期五，又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户，推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力，但是相关的政策和套路，还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中，比较有诚意的还是腾讯云商家的活动，其中有一款三年1449元的配置，5M带宽、8GB内存、2核CPU，当然是只可以选择几个国内的机房。
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
12月对于每个企业来说都是“冲刺月”，做收入、花预算、冲销量。手机行业表现得更加突出——手机公司各出奇招，发起最后冲刺。一个显著的表现是11月手机发布会扎堆，一共发布了16款新机。11月28日这天，更是出现了一加、荣耀和360同时开发布会让媒体分身乏术的盛况。 密集发新品只为冲销量 金立：抓住全面屏热点，连发八款新机。 小米MIX是全面屏概念的提出者，iPhone X加入该阵营则进一步加速全面屏手机普及。正是因为此，许多手机厂商都推出了全面屏手机，11月26日金立更是一口气发布了8款全面屏手机：M7 Plu
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程，电商对于精细化、精准化促销运营的需求，使多渠道（终端）、多区域化营销成为简单易行的配置操作，提升运营能力。
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。
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。
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。
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。
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
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。
下面的一个真实案例将会告诉你：懂得如何使用&解读数据，会让你的能力有多大突破，对业务有多大帮助。
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！
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。
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。
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
7月中旬答辩结束，大概三个月后才抽空完成这篇比赛总结，争取参加过比赛都有一个总结分享。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 在感恩节、“黑五”、Cyber Monday、圣诞节的一系列促销活动结束后，12月26日，亚马逊公布了全球亚马逊销量最高的商品——Echo Dot。 亚马逊并未发布具体销量数据，而仅仅表示“销量为百万级”，“在所有种类和来自所有供应商的商品中销量最大”。 Echo智能音箱家族今年表现亮眼，成了购物季的“明星礼物”。亚马逊表示，Echo Spot、Echo Dot和Echo Buttons在圣诞季的库存都已售罄，接下来顾客仍可购买，不过将转为预订模式，按预订顺序排队发货。 大数
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
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
随着移动互联网用户红利下降，获客成本变高，营销欺诈问题日益凸显。企业品牌开展的抢红包、送积分、秒杀、拼团、砍价等活动频频遭遇“攻击”。黑产作弊工具多种多样，羊毛党渗透到各行各业，恶意流量不断瓜分着企业利益……
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？
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
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 打开电视，央视主播都开始说“大！数！据！”了！ 这样一个时代，不说大数据是屌～丝，总提大数据是土～鳖。 要怎么
Tech 导读 本文面向受众可以是运营，可以是产品，也可以是研发、测试人员，希望通过如下思路（知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长）帮助大家了解电商大促系统的高可用保障，减少那些高深莫测的黑话和高大尚的论调，而希望以体系化的知识让读者有所得。
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。
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