在一个比较大的电商公司（小型电商公司一般没有数据岗位配置）,负责2个项目的数据，每天处理原始表大概在120个左右，数据主要来源生意参谋，其他平台也有，但是相对较少。
很多人和我一样都有这也的感觉，流量，特别是精准的流量特别重要，但是有特别稀缺，导致流量成本急剧上升。我之前经常会在知乎等平台上发表关于引流的文章，很多人一上来就私信我，有没有一些渠道可以推荐的。每当看到人这么问我，我就一笑而过，不是不回答，而是不知道怎么回答。 引流和转化，真的真的真的，是一套系统性的工程，并不只是知道和购买这么简单，需要目标可以知道你之后喜欢你、信服你、最后推荐你，所以你可能需要学会如何做深刻地洞察、学会系统的数据分析，学会简短有力地表达产品卖点、需要营销学、心理学等知识。 以上讲这么多，
而阿里经济体中的 ABC，其中的 BIG DATA，即是我们 DT https://dt.alibaba.com/ ，我们用大数据赋能商业，创造价值。
很多应届生以及其他非产品岗无产品经验的同学，找产品经理方向工作的时候，会把竞品分析当作敲门砖，通过竞品分析报告来体现自己的产品思维，作为产品能力的佐证。有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会，他们的问题相信你也曾经遇到过。
我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据。哪里是驱动业务了，分明是被人牵着鼻子走啊！
很多网店店主在开店之后不清楚该如何进行有效的渠道推广，网店推广已经成为越来越多网店运营者需要学习的内容。 对于网店店主来说，在电商平台上的竞争者越来越多的情况下，如何提升自身店铺的推广引流能力，如何更好地在电商平台上获取精准流量，显得越来越重要。 ▊ 网店平台目前流量的现状 网店推广已经进入千人千面、人群标签时代，店铺推广的精准性要求越来越高，这就促使网店在进行推广时，需要更加重视自身的品牌定位、人群定位、视觉定位，这样流量推广的精准度才会更高。 流量红利的时代已经不再，网店店主需要更加明确自己能够获得流
我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据。哪里是驱动业务了，分明是被人牵着鼻子走啊！很多同学都有类似的疑惑：到底数据分析对企业有什么用？我的数据用到什么地方去了。最关键的：如果数据都对企业没用，我的岗位还值钱吗？数据当然会驱动业务，只是在不同的企业发挥作用的形式不一样。今天我们一起来看一下，数据驱动业务的七种类型。看看你们企业是哪一种。
本期汇总整理常见的几种数据分析方法：归因分析、AB测试、RFM模型、热图分析、标签管理和同期群分析等11个精华问答。
当前，许多企业正处于数字化转型的关键时期。在这一过程中，如何利用好数据成为关键问题。数据不再仅仅是辅助决策的工具，而是成为驱动业务增长、创新和竞争力的核心资产。在数字化转型的浪潮中，企业CDO所面临的挑战比以往任何时候都要复杂。他们不仅需要应对日益增长的数据量和日趋复杂的数据环境，还必须在短期业绩和长期战略之间找到恰当的平衡点。
我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据。哪里是驱动业务了，分明是被人牵着鼻子走啊！很多同学都有类似的疑惑：到底数据分析对企业有什么用？我的数据用到什么地方去了。最关键的：如果数据都对企业没用，我的岗位还值钱吗？数据当然会驱动业务，只是在不同的企业发挥作用的形式不一样。今天我们一起来看一下，数据驱动业务的七种类型。看看你们企业是哪一种。 奴隶监工 类型一 数据驱动业务，最直接的形式就是给业务下KPI。你，今年销售要破千万！你，今年销售要破一个亿！类似的场景我们可能早就有耳闻。
知己知彼，百战百胜。意为如果对敌我双方的情况都能了解透彻，打起仗来百战就不会有危险。语出《孙子·谋攻篇》：“知彼知己，百战不殆；不知彼而知己，一胜一负；不知彼，不知己，每战必殆。”
商业分析这个词很常见。国外留学的专业有叫商业分析（Bueiness Analysis）国内也有企业挂出来岗位叫商业分析，招聘时有一个能力要求叫商业分析能力。如果扒皮抽筋看本质，商业分析就是：用数据分析方法，解决商业问题。数据分析是一个基础工具，可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域，当然也有企业最关心的商业领域。正是“商业”两个字，让数据分析有了完全不同的使用方法。
据《往事回眸》记载：1948年辽沈战役开始之后，在东北野战军前线指挥所里面，每天深夜都要进行例常的“每日军情汇报”：由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。
最近有朋友问我，做数据分析还是做商业分析！？其实，我们之前分享数据分析内容多一些，今天就来分享一下商业分析。（文末我们有赠书）
【不打无把握之仗】 林彪从红军带兵时起，身上就有个小本子，上面记载着每次战斗的缴获、歼敌数量。每次打完仗，林彪就亲自往上面添加数字，并为之沾沾自喜…令人感觉到这个23岁任军长，25岁就当军团长的人，似乎有点小气。 1948年辽沈战役开始之后，在东北野战军前线指挥所里面，每天深夜都要进行例常的“每日军情汇报”：由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。 那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少…… 司令员林彪的要求很细，
它的功能很齐全，可以做单个抖音号的数据管理，查看日常的运营情况；也可以对单个视频做数据追踪，知晓它的传播情况。除此之外，通过灰豚数据，你还能搜集到热门视频、音乐、博主等，还能查到热门带货情况。如果你是做专业的抖音营销，或帮客户代运营抖音，那么，灰豚数据必备。
张芳曼制图 在“十一”出京高峰外出旅游的孙女士没有想到，信用也可以变成财富。淘宝芝麻信用分超过750分的她，只需通过手机简单操作，就能在首都国际机场二号航站楼安检通道享受到头等舱待遇。 芝麻信用的这个
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点：
数据统计是每个电商商家端后台的必备功能模块之一，作为产品经理，如何规划和设计相关的数据产品呢？本文主要结合某电商后台的案例，分享B端产品数据中心的设计思路。
以前看书，听说过林彪从红军带兵时起，身上就有个小本子，上面记载着每次战斗的缴获、歼敌数量。每次打完仗，林彪就亲自往上面添加数字，并为之沾沾自喜…..令人感觉得到这个李四光父亲的学生，23岁任军长，25
“数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle
电商平台的核心引擎大致分为两块，搜索架构和产品布局，应该说各有各的特色。当然今天的主题是反爬虫机制，电商平台如何能保护好自己的数据，又不影响正常用户体验，所谓当今业界一场持久的攻防博弈。 一阶爬虫（技术篇） 应用场景一：静态结果页，无频率限制，无黑名单。 攻：直接采用scrapy爬取 防：nginx层写lua脚本,将爬虫IP加入黑名单，屏蔽一段时间（不提示时间） 应用场景二：静态结果页，无频率限制，有黑名单 攻：使用代理（http proxy、VPN），随机user-agent 防：加大频率周期,每小时或每
今天聊聊阿里前数据团队负责人车品觉的《数据的本质》，书名的后缀虽然有“本质”两个字，但从我的理解看，书中并没有直接讲“本质”，更多的是基于作者在阿里的从业经验从全局、战略角度讲企业数据化，里面对于实战的东西不多，适合读者从书中了解阿里对数据化的整体理解。结合最近的几个经历摘录几点感触较深的观点。
<数据猿导读> 2016中国互联网大会全域大数据应用论坛于6月21日在北京国际会议中心举行。【友盟+】CMO秦雯从“2016年度最具创新的大数据应用案例”出发，对大数据应用发展展开了深入分析。她表示：
分享一个人人都知道，但人人都难做到的思维方式：“具体问题、具体分析”。是滴，估计大家从小学的思想政治课本就听过这八个字。问题是：这句话本身很不具体啊！到底啥样子的问题算“具体”问题，啥样的分析又算“具体”分析。其实并没有一个很明确的标准。
很多同学很疑惑：为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是数据分析的问题场景不一样。不同的问题场景，意味着数据指标，分析逻辑，输出内容都不一样，有些场景差异之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。
自2019年3月18日《数据中台已成下一风口，它会颠覆数据工程师的工作么》成为第一篇数据中台十万+ 的文章后，数据中台的趋势一路走高。
“营销生财”小密圈专注数据化营销，通过数据采集、数据分析、数据挖掘，寻找出营销机会和渠道，为营销建立科学的分析、推广、监测体系，也会涉及广告、文案、生意项目分析等。 现在已经有170位来自淘宝、腾讯、华为等各行各业的朋友加入，和嘉宾朋友经常在社群里分享关于营销推广的经典案例和教程,数据采集和分析的教程和案例，例如： 1、100个经典的互联网成功营销推广案例 2、巧用搜索引擎1分钟精准找到资料教程 3、淘宝天猫半价省钱购物方法课程 4、今日头条、微信公众号自媒引流和变现课程 5、2000个微博、论坛、知乎、q
很多读者都知道我是做科研的时候接触到python，但当时想的更多的是这玩意学会是不是可以赚钱～
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很多同学很疑惑：为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是数据分析的问题场景不一样。不同的问题场景，意味着数据指标，分析逻辑，输出内容都不一样，有些场景差异之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。 那到底有哪些场景呢？这里简单盘点一下。 首先，toB和toC业务是完全不同两大场景。toC业务面对的是个人的衣食住行的需求，离我们的生活很近。经常我们把自己当做消费者思考一下，就能理解toC业务是做什么的。而toB业务则是服务企业生产经营，很多同学不能直观理解。 更难的点是：toB类业务数据
第一阶段：工作时间被取数的工作安排得满满当当，根本没有时间做有价值的“分析”的工作；
电商助手是一款集合了多种电商经营决策功能的工具软件，旨在帮助电商从业者完成从商品发布到订单管理、客服沟通、数据分析等一系列电商运营任务。
“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。
大数据成为全球潮流所趋，世界经济论坛今年的报告更点出它的价值，就等同石油与黄金。 超过六成执行长已经用大数据来做决策，你学了吗? 最简单的五步骤，快速看懂大数据在玩什么，就连羊肉炉店的老板也
据eBay平台数据统计，目前，大中华区卖家通过API实现自动上架的商品比例将近70%，比2010年eBay刚推出“eBay开发者计划”时增长了400%。 “在跨境出口价值链和供应链中，每个环节的自动化
摘要：第九届中国数据库技术大会，阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
在当前快速发展的数据分析领域，AI大模型正成为推动技术创新和企业决策的关键因素。随着数据量的指数级增长和计算能力的显著提升，大模型不仅在理论研究中取得了显著进展，也开始在商业应用中展现出前所未有的潜力。企业级的数据分析解决方案正变得越来越复杂和智能化，这促使业界寻求更高效、更准确的数据处理和分析方法。
本次“数据猿2023年度三大媒体策划活动——《2023中国数据智能产业图谱2.0版》”的发布，是数据猿在2022年1.0版本的基础上，迭代升级的2023开年的第一个版本。本年度下一次版本迭代将于2023年12月底发布2023年3.0版，敬请期待，欢迎报名。
以2016年马云首次提出“新零售”概念为起点，零售业的数字化转型已经进行到了第四年。过去三年，我们看到的变化更多来自于门店终端——无人值守、刷脸支付、客流识别、互动大屏等等，而很少有技术关注到供应链的优化和升级，如今“智能供应链大脑”完美补足了这一环。
物联网快速发展，成为继大数据之后下一个IT热词。物联网概念虽然兴起了，但是物联网技术能不能发挥出作用呢?这还有待观察。物联网领域，数据分析发挥着越来越重要的作用。 业内人士向人们解释起物联网，常常会举
2021-12-15，Zebra BI 发布了构成其分析和展示设计哲学的重要组成部分：Card。
本次“数据猿2023年度三大媒体策划活动——《2023企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱2.0版》”的发布，是数据猿在2023年1.0版本的基础上，迭代升级的2023开年的第二个版本。本年度下一次版本迭代将于2023年12月底发布2023年3.0版，敬请期待，欢迎报名。
还有一个登录的问题，我这里用最简单的，获取 Chrome 的 cookie，放到请求头中。
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。
数据分析真的很重要，能从一堆看似杂乱的数据里，找到问题并解决问题。从数据上的变化，来判断甄别效果得失；简直是居家旅行，运营生意的必备良品。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过
在博主雪言舟语看来，数据分析真的很重要，能从一堆看似杂乱的数据里，找到问题并解决问题。从数据上的变化，来判断甄别效果得失；简直是居家旅行，运营生意的必备良品。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从
之前在国外的论坛中有看到关于数据分析的细分，英文单词是segmentation，Segmentation的原意是分割。怎么理解呢？试想想，当大量的数据摆在面前是无非直接去分析的，能够做的就是细分。明白这一点之后，我们来从Why 和 How 上来简单说说。 Why 无论是谈业务，讲解好的商业模式，还是做产品，会伴随一个简单的问题：这个商业模式、业务的客户群、产品是哪些？（如：远近闻名的Uber的主要用户是哪些？）好的回答会给你说，我的业务主要是分B2C、C2C；再好一点的答案会给你说：“根据我对市场的研
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：
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