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。
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。
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
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
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。
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。
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。
世界上最深入人心的数据分析工具,是Excel,在日本的程序员考试中,程序语言部分,是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
10月15日-16日,2020亿邦未来零售大会在上海举行。本届大会以“确定性”为主题,聚焦零售行业新流量变革与新消费展开深度探讨。
“你做的分析,业务早知道了,怎么办?”是一个非常困扰数据分析师的问题。面试的时候遇到,会越觉得非常难回答。工作中遇到,气的想拍桌子骂娘。今天我们系统的来讲解一下,如何应对这个问题。
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。
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。
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:
10月15日-16日,2020亿邦未来零售大会在上海举行。本届大会以“确定性”为主题,聚焦零售行业新流量变革与新消费展开深度探讨。 (2020亿邦未来零售大会) 会上亿邦动力网发布了《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》(以下简称《白皮书》),对中国零售品牌的数字化转型进行了全方位的研究和展示,其中腾讯安全天御的智能营销风控方案作为典型实例被重点推荐。 (《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》) 亿邦动力网是我国影响力最大的电子商务专业媒体,而亿邦动力研究院则是我国知名电商研究智库机构。亿
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。
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
还不更新❓❓❓来啦~ Skr Shop年底第二弹《营销体系》第二篇《通用抽奖工具之需求分析》~
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。
今天带来的是活动营销系统下的第一个独立子系统通用抽奖工具的介绍,本篇文章主要分为如下4部分:
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。
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。
都怪这些购物软件太了解我的喜好,我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”,更何况各类折扣活动算得人云里雾里,如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
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
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
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%。
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。
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
你的书架,由我承包 上次的回血送书活动大家热情十分高涨哇! 宠粉狂魔——博文菌决定要把这个活动长期搞下去 本次主题【数据分析】,活动清单可不止有书哦 本次内容包括 8本新上市的热销好书以及2门爆款视频课 下面是详情介绍,参与方式可直接拉至文末哦~ 当当网图书暑期阅读季开始啦,博文菌为你送上一份【实付满200减50】的优惠码,可以和当前的【每满100减50】活动叠加使用!遇到喜欢的书放肆地入手吧! 具体怎么用 步骤一,进入当当APP 步骤二,挑选心仪的图书至购物车点击结算 步骤三,点击优惠券/码处
双十一余韵未歇,刚处理完一波售后及退件等“剁手后遗症”的各方人马也已经为再战双十二做好了准备。截至 12 日零点,天猫双十一成交额达 2135 亿元。与此同时,据国家邮政局监测数据显示,主要电商企业 11 日全天共产生快递物流订单 13.52 亿件,各邮政、快递企业共处理 4.16 亿件,再创历史新高——这一系列庞大的数字背后,是否也包含了你的战绩?随手滑开购物界面,是否曾被“猜你喜欢”中的某样单品达成取向狙击,看穿你的心意?
面对海量数据,物流企业在不断增加大数据方面投入的同时,不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术,而应该把大数据看作是一项战略资源,充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势,在战略规划、商业
1Why:Hermes为什么会诞生? 传统的关系型数据库,在大数据面前显得势单力薄,无论数据处理、数据分析上都力不从心。TDW(腾讯数据仓库,Tencent Data Warehouse)很好的解决了海量数据的离线处理分析。然而,很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分检索与分析,如营销人员需要对亿级需要对用户画像特征快速分析,确定营销目标群,实现快速精准营销分析,从而抢占市场先机;数据分析挖掘人员的多数数据分析行为是验证性的、是探索性的,需要在不断的调整验证假设、猜想的过程中,
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。
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
腾讯云市场,定位是“企业的云上集市”。 这个双十二,腾讯云市场联合数十家精选服务商,带你共享一场云上的购物狂欢。 活动一:精选开发者服务 为了回馈长期以来个人开发者对腾讯云市场的支持,云市场联合优质服务商推出数款开发者服务精选单品。 如虚拟主机云市场专享价,20元/月,199/年。薅羊毛价仅限云市场双十二会场,戳图片直达: 更有域名建站组合购,优质后缀,无法拒绝的低价: 活动二:送最高500元京东卡! 引流营销小程序,分销商城,企业400电话,微信云报餐系统,买就送大额京东卡
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础:数
该课程是国内第一门,空间数据分析课程,课程将在2021年5月8日正式开课,大家可以通过中国大学MOOC平台上线学习。该课程由武汉大学秦昆教授,联合人群活动时空分析专家方志祥教授、三建建模与可视化分析专家熊汉江教授、夜光遥感分析专家李熙副教授、空间相关性分析专家陈江平副教授、地理加权回归分析专家卢宾宾副教授联袂推出,欢迎感兴趣的学生、专家学者登录课程平台进行学习!
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。
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。
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:
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
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。
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