本文试图通过招聘数据了解数据分析岗位的最新招聘情况，包括行业需求、经验要求、薪资水平等， 进而分析出相关的薪资以及招聘要求。（数据样例可参考原文）
本文试图通过招聘数据了解数据分析岗位的最新招聘情况，包括行业需求、经验要求、薪资水平等， 进而分析出相关的薪资以及招聘要求。
订货管理系统通过对客户下达的订单进行管理及跟踪，动态掌握订单的进展和完成情况，提升物流过程中的作业效率，从而节省运作时间和作业成本，提高物流企业的市场竞争力。
订货管理通过对客户下达的订单进行管理及跟踪，动态掌握订单的进展和完成情况，提升物流过程中的作业效率，从而节省运作时间和作业成本，提高物流企业的市场竞争力。
中国是全世界最大的服装消费国和生产国，服装业的发展大大推动了中国国民经济的发展，而服装行业的SKU多，人力难以实现精细化管理的情况，使越来越多的服装企业意识到，独立地进行生产和销售己经不能适应快速发展的市场和不断变化的顾客需求，保持长远竞争优势的关键在于战略伙伴关系的建立，形成一条从供应商到制造商再到分销商和零售商的贯穿所有企业的供应链，通过优势互补来获得整体竞争优势，才能达到双赢的目的。
日志中包括很多数据，我们今天只用到IP、帐号、访问的网址作为示例。在真实的项目中（如某宝），通过javascript的事件，可以将你在某个商品链接上停留的时间都采集记录一下来。这些日志通过flume脚本采集到HDFS中长期存储起来。
编者按：本文作者陈哲是《数据分析:企业的贤内助》一书(豆瓣评分8.0)的作者。此书用非常生动的语言，通过对话和具体业务场景向大家介绍了数据分析师日常的工作和业务流程。此书可以很好的帮助大家学习如何识别和定义数据分析要解决的问题，学习常见的数据分析方法和流程，非常适合初学者阅读。 豆瓣链接：https://book.douban.com/subject/25743117/ 眨眼间，小蔡在新新服装公司已工作2年，在这2年期间小蔡主要负责分析网站数据和系统数据，让他困惑的是，从这两类数据中，他只能看到公司的经
好多人问我，你们做的服装管理软件能干啥？我说提升管理，降低库存积压。可以解决库存问题？一个软件可以解决库存问题？所有的人都表示怀疑，包括我自己的老婆也不明白其中的原因。写这篇文章，就是深入刨析一下库存产生的原因，为啥信息化可以解决这个问题。
中国古代开始便有“男耕女织”的概念，中国服装业拥有悠久的历史传承。随着我国近年来的互联网电商发展，传统的服装销售渠道被颠覆，从原来的线下店面消费转向选择通过电商平台来完成服装的购买。
呆过的公司里边做数据分析的女生很多，相比男生，女生更坐得住，可以一整天细细地码一堆SQL不烦躁，也可以细细地把Excel抠得比PPT还美观，这导致了数据分析部门男女一般55分，甚至阴盛阳衰。
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
营销，曾一度被认为是神秘莫测的魔法，现在已经成为一种可量化、以数据为基础的功能。但在企业中，如何利用数据分析推动营销决策呢？ 名字总被赋予阴郁的含义，如今，数字化市场营销宣布将客户数据作为他们新的主宰者。不经过对数据分析的切实考量，就不能下营销决策。营销魔法已经开始量化，但数据导向的市场营销究竟意味着什么呢？ “可以说，在市场营销历史上最重要的演变是能够了解你所拥有的数据的含义，什么数据是可以拿到的，如何组织并最终激活这些数据，”一家利用客户数据创建并交付一对一营销视频的技术供应商， SundaySky的
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104461970
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 素材来自：《大数据供应链》 中国人民大学出版社 【成功的诺基山】 2003年，钢铁制造建筑领军企业诺基山（Rocky Mountain） 钢铁公司迫于价格压力不得不关闭其钢管工厂。2005年，由于石油成本提高，潜在的客户、石油钻井公司纷纷涌现，公司需要重新制定策略。需不需要重开钢管工厂？如果要，什么时候重开？是马上开始生产
像这样。。。 但在现实里，却是这样。。。 醒来后这样。。。 为了不让自己在驾驶中犯困而导致车祸，我开始用一些重金属，摇滚歌曲来召回自己的灵魂。尽管噪音很大，震耳欲聋，但至少我可以保持清
盈利点：利用视频号分成计划，通过名人简写一生吸引流量，推广相关图书。可以通过视频号的分成计划吸引名人简写一生的视频，吸引流量，然后推广相关图书，通过佣金获取盈利。
之前给大家介绍过一次亿图图示，那次是8.0版本，最近9.0版本的亿图图示刚刚被我搞到破解版，就急不可耐得和大家分享了。
到了5月，很多在找数据分析工作的同学已经开始慌了：“为啥我投了好多简历，都没动静呢？”“是不是今年真的很难找工作啊？”如果是转行的同学，这么问还情有可原。如果本身就是数据分析师还这么问，那就真的得反思一下自己的专业能力了。
服装电商零售线上线下一体化帮助解决企业单渠道运营难题，融合线上线下全渠道销售体系，实现全渠道商品信息、价格、服务等环节一体化。
得益于“带货经济”浪潮的影响，很多软件开发商投入到带货直播平台搭建过程中。所谓直播带货系统，是以直播平台（或短视频平台）为依托，集成了商店运营和商城功能的电商应用系统，主播可以通过此系统，达成“边直播边卖货”的营销行为，以“网红兼职老板（娘）”的方式获取更多收益。
万达这几年发展的速度非常快，到2013年年底已经开业的万达广场有85个，2014年将新开业24个，预计到2014年年底，开业的万达广场将达到109座，持有物业面积规模超过2203万平方米，将成为全球最大的不动产企业。2015年计划开业26个，2016年初步是31个项目，今年、明年、后年将会翻一番，超过160个购物中心。 购物中心经营需要怎样的大数据思维？ 从市场调研到客户的满意度调研，运营管理者都要采用很多的分析方式，常用的分析方式就是抽样调查，但是这种传统的方法最大的弊端就是结论的不准确，不能精准地帮助
大数据和人工智能是当今最流行和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前，大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据，但分析这些数据的能力是由大数据提供的。
本文主创：腾讯PCG（平台与内容事业群）媒体市场部市场研究中心 “要对自己好一点”，“衣柜里永远少了一件衣服 ”，“过不完的节日，买不完的衣服 ”…… 当买衣服的理由越来越感性，服装貌似已不再是“这届” 消费者的基础刚需。 “这届” 消费人群到底有何与众不同？ TA们怎么买？怎么穿？什么影响购买决策？ TA们喜欢追什么？看什么？….. 腾讯数据实验室通过线上线下调研结合大数据分析，推出《2018服装消费人群洞察白皮书》，期望通过这份洞察，描绘出当今服装消费者的全景画像，为内容的生产，品牌的沟通提供
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今天，尽管人人都在谈论大数据，但数据实际价值和现有价值有巨大落差。 尽管企业采集和储存、计算数据的能力越来越强，但数据分析能力始终增长缓慢。据Forrester调研，约70%的企业数据从未被分析和使用过，成为数据释放价值过程中的卡脖子难题。 过去二十年，世界从PC时代走进移动时代又走到AI时代，生产力工具越来越简单易用，但数据分析的方式始终没有本质区别，高使用门槛将企业中的大量数据消费者（非技术背景的业务人员）拒之门外。 站在AIGC时代的门口，下一个十
<数据猿导读> 大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。那么，要想实现大数据变现都
在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。 大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一
随着技术的快速发展和人们生活水平的不断提升，传统的零售模式已经难以满足消费者的需求，而且传统的运营模式需要进行重构。京东提出了无界零售的概念，对于前端门店用户体验来说，需要用运营技术能力来重构整体的购物体验，并通过数字化数据资产的沉淀来反向改进门店运营和用户体验。本文以京东时尚数字化门店为样板，介绍门店的数字化升级及体验升级。
大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。那么，要想实现大数据变现都有哪些商业模式呢？
商业数据向商业信息的转化：数据是商业活动的基础。企业与客户建立的关系所形成的数据是企业赢得市场的参考依据，随着数据挖掘技术日益成熟，CRM应用不断推广，数据挖掘技术日渐成为获取有价值的信息的重要技术和工具。 在对客户进行整体管理与服务的过程中，CRM客户关系管理系统将会记录会员的各类数据，如基础资料、会员的消费数据等，商场可以根据收集到的数据分析会员的各类行为，帮助工作人员管理会员，主要表现为以下四个方面： 1. 实现一对一营销 也就是我们经常说的针对性营销；近年来，一对一
如果你初来乍到，大数据看起来很吓人!根据你掌握的基本理论，让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。 让我们开始吧： 1.算法。“算法”如何与大数据相关?即使
原作者 Ramesh Dontha 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 提到大数据可能有些令人生畏。在了解一定基本概念的基础上，掌握其中一些关键术语也是至关重要的。 在本文中，我列出了 25 个必须掌握的大数据术语。 算法（Algorithm） 指用于执行数据分析的数学公式或统计过程。那么算法与大数据有什么关系呢？虽然算法是一个通用术语，但大数据分析使得这个词变得更具时代性，更受欢迎。 分析（Analytics） 你的信用卡公司会将附有你全年交易情况的年终报表寄给你。如
ChatGPT最近全球爆火，《用ChatGPT AI试着写了几段代码》这篇文章我介绍了用AI写Excel VBA，读者也可自行试试Excel公式、DAX、或者Python之类。除了代码，ChatGPT写文章其实也是一把好手。可见的未来，公众号、知乎等各种媒体上将会充斥着AI写的文章。那么如何识别文章是ChatGPT（或者其它AI）写的还是仁写的？以下是我的一些体验。
数据猿导读 对于没有“流量”和“红利”的小程序来说，开发者不需要再考虑如何通过小程序将微信用户红利引流到自身品牌，而是要考虑应该怎样运营自己的小程序、提供哪些场景服务才能黏住用户，提高使用频次。 记者
微博的强大影响力已经深深的吸引了更多的人加入。而对微博的情感分析，不仅可以获取网民的此时的心情，对某个事件或事物的看法，还可以获取其潜在的商业价值，还能对社会的稳定做出一定的贡献。
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
对于刷卡消费类的数据分析，如果能够拿到所有人的信用卡消费数据（一个人可能有多张信用卡），那么拿到这些信用卡消费数据应该如何展开分析。 对于用户消费行为分析谈的比较多的思路仍然是需要首先搞清楚分析的目标
回顾过去十年，数据科学飞速发展，数据科学领域的职业人似乎也是一路升职加薪，顺风顺水。《哈佛商业评论》杂志（Harvard Business Review）称数据科学家为本世纪“最性感”的工作，很多公司也在招兵买马，急于壮大他们的数字科学队伍。数字科学的黄金时代是否已经过去了呢？对于科班出身的数据科学家来说，目前最大的威胁是自助式分析工具和非专业出身的公民数据科学家（citizen data scientist）的出现。 美国高德纳咨询公司（Gartner）预测，2017年，公民数据科学家增长速度是专业出身数
创冰是一家成立不过两年的体育大数据公司，近日却完成了3200万的A轮融资，目前公司估值2亿。在足球领域，创冰已经为国字号球队、半数以上的中超俱乐部以及很多地方体育台提供了数据方面的技术支持。 创冰的本次A轮融资由苏宁文化投资管理有限公司领投，上海沃体跟投，此前苏宁已经全方位在体育产业布局，涉足俱乐部经营、赛事运营、版权经销、媒体平台、经纪、场馆运营等多个领域[1]。 自主产权技术 上海创冰是国内唯一拥有独立自主产权，集数据采集、数据发掘及数据产品化于一体的体育互联网公司，通过图像可视化加人工辅助统计的方式
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
用户画像在阿里巴巴旗下的淘宝网、虾米音乐上都不乏个性化推荐场景，淘宝、天猫平台上的众多商家则需要通过用户调研和产品研发来把握产品的目标人群和人群偏好，从而对用户投其所好。对用户有深刻的理解是网站推荐、企业经营制胜的重要 环。在传统企业中，获取用户的反馈信息耗时长、结果缺失，是个难关。然而 随着大数据热潮的兴起，快速捕捉海量用户行为并精确分析人群偏好等商业信息已经成为可能。作为个性化技术的重要基础，相比于传统企业的购物篮分析、问卷调查，在用户 画像的塑造上具备技术的天然优势。 阿里全域数据提供了足够的数据基础，正是基于用户网购、搜索 娱乐影音等行为的数据洞察，可以利用数据分析辅以算法的视角对用户进行 360 全方位的特征刻画。那么，究竟什么是用户画像？通俗地讲，用户画像即是为用户打上各种各样的标签，如年龄、性别、职业、商品牌偏好、商品类别偏好等。这些标签的数目越丰 ，标签越细化，对用户的刻画就越精准。例如，分析某用户为女性，可能仅仅是将与女相关的服装、个人护理等商品作为推荐结果反馈给该用 户：但若根据用户以往的浏览、交易等行为挖掘出进一步的信息，如用户的地理信息 海南，买过某几类品牌的服装，则可以将薄款的、品牌风格相似的服装 作为推荐结果。一般而言，用户画像可以分为基础属性、购物偏好、 社交关系、财富属性等几大类。对于刻画淘宝网购用户，则应侧重于他们在网购上的行为偏好。下面以用户女装风格偏好为例，讲解该用户标签是如何基于全域数据产出的。购买过淘宝商品的读者对商品详情页都不会陌生，一件商品的关键 特征除了反映在商品图片和详情页中以外，主要可以采集的信息是商品的标题以及参数描述。女装有哪些风格？首先需要将女装行业下的商品标题文本提取出来，对其进行分词，得到庞大的女装描绘词库。然而，淘宝商品的标题由卖家个人撰写，并不能保证其中的词语都与商品风格描述相关。因此，对于所得到的女装描绘词库，首先，需要根据词语权重去除无效的停用词，方法如计算 TF-IDF 值。其次，在女装商品的参数描述中，如果已经包含了一种商品风格，例如“通勤”“韩版”等常见风格，那么通过计算词库中词语与参数描述中风格词的相似度，可以过滤得到女装风格词库，利用无监督机器学习如 LDA 等方法可以计算种风格所包含的词汇及这些词汇的重要性。那么 买家偏好什么风格昵？在淘宝网上，买家拥有浏览、搜索、点击、收藏、加购物车以交易等多种行为，针对每种行为赋予不同的行为强度（比如浏览行为强度弱于交易行为），再考虑该商品的风格元素组成，就能够通过合理的方式获知买家对该风格的偏好程度了。对于这样的商品偏好计算，数据挖掘人员需要仔细分析用户偏好的商品的类型、品牌、风格元素、下单时间，这 系列行为可以构成复杂的行为模块。同理，利用机器学习算法，可以从用 户行为中推测其身份，例如男生和女生、老年与青年偏好的商品和行为方式存在 别，根据定的用户标记，最后能够预测出用户的基础身份信息。
NBA抓住自身优势数据资源，不断寻求外部合作，如与SAP、Stats、麻省理工斯隆体育分析大会、2K游戏公司以及ESPN、腾讯等合作，利用大数据充分挖掘潜能和价值。 对于NBA，几乎所有人都不会陌生，NBA代表着当今篮球职业联赛的最高水平，同时NBA球员的竞技水平也是世界上最高的。如今NBA的影响力早已遍布全世界，不管是不是篮球迷，每个人都能轻松说出几个耳熟能详的球星。 目前的NBA由30支球队组成，是当今世界篮球最高殿堂。随着NBA在世界范围内的影响力与日俱增，联盟的收入也在不断地增长。1995-1996
国内零售企业使用会员系统的很多，而且很多软件系统也都有会员管理系统模块，虽然有但基本上是肤浅的初级阶段，都是处于会员营销阶段，根本没有达到会员管理的水平。在听一个知名零售企业副总裁的视频讲座里面，她讲到，你希望你的会员忠诚于你的企业，你的企业有忠诚于你的会员了吗？太多的企业在会员管理这里做的太少太少，大家都热衷于拉新，去做团购拉新，去做微信营销拉新，去鼓励门店导购拉新，结果是洪水来了，然后又走了，来了很多撸羊毛的。之前遇到一个企业，有几十万的会员，我感到非常奇怪，问他们，怎么有这么多会员呀，能管理过来吗？他说，很多就是为了优惠办了卡，到底办了多少次，他们也不知道，到底哪些人是常客，他们也不知道。
创业黑马牛文文的这句话曾一度成为企业转型和初创期的万能套话。在我们看来，所有新零售的巨头与有潜力的新兴品牌，都值得用数字化重做一遍。
本期分享爆款视频十二生肖走秀提示词以及模型，如果想要加入统一的服装，需要使用特定的Lora，本期分享的效果在SD中可完美复现，不需要特定的seed，只需要自行调试想要的效果，增删提示词即可。
人工智能设计师 之 「 服装设计师 」 今天更新2个人工智能服装设计师案例，第一个案例是 谷歌的Project Muze： 网址可以点击小程序获取 Project Muze是一款谷歌与Zalando电
经常有客户问：从业务角度说，大数据究竟离我们有多远？大数据的最终目标是什么？企业使用大数据作为业务催化器，与其他手段的区别和联系是什么？大数据如何助力于业务价值创造？ 为了回答这类问题，有人提出了“大数据成熟度模型”。[与前次的《大数据故事地图》一样，它的来源是EMC(就是去IOE的那个E)。] 企业采用大数据及先进分析技术来创造竞争优势时，采用了各不相同的节奏。有的企业比较小心翼翼，因为它们不清楚方向、启动方法及大数据旅程中哪些技术创新是合适的。有的企业则更加激进，勇于把大数据分析技术集成到现有的业务
无知的风险是巨大的，而一知半解比无知更有害，因为我们将以错误的观念做出决定并采取行动。商业智能所追求的是在日常运营中充分利用企业收集的大量数据，并将其转换为信息和知识，以避免企业盲目猜测和无知状态。
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