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2013 移动行业数据分析报告(行业篇)

2013年移动大战全面打响,从终端、行业到用户,都经历了翻天覆地的变化。 今日,跟大家分享《腾讯移动分析发布2013移动行业分析》之行业篇: 第一期:终端篇(周四) -Android与IOS市场分额变化; -Android终端主流规格变化; -iOS版本越狱情况变化; 第二期 :行业篇(周五发布); -全国应用开发商分布; -游戏和理财类应用用户群分布; -电商和生活类应用用户群分布; 第三期:用户篇(周六发布); -4大移动用户群体; -4大群体网络接入分析; -Top应用 ; -用户活跃时间分析; image.png image.png image.png

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数据时代,如何进行实用行业研究与行业分析?

<数据猿导读> 如果想很懂这个行业,最好与这个行业的从业者,金融类长期跟进这个行业的人,或专做某些行业研究的人多聊聊。 消费者品味变化等等 个人觉得,这一块主要是基于对个体企业的分析与理解,转为对宏观行业分析与总结(我觉得做行业分析的人最好也有一定的企业财务等分析的基础)。 可以参看我的另一篇文章,里面谈到了比较具体的企业信用分析方法:AlphaGo 的数据算法,能否用来分析银行信贷企业的各项数据,然后得出关键指标和权重? – 钱粮胡同的回答。 2:还有就是,个人经验,不要拿来就用各行业高度概括的数据(aggregate data)分析行业的财务等指标,土方法是自己亲自做几个同行业企业的财务分析(自己选几个同行业的公司,上市的发债的都可以,网上下年报或审计报告 这些都需要具体行业具体分析,不能一概而论。

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    电力大数据分析行业应用

    电力大数据包含哪些数据 借助大数据技术,对电网运行的实时数据和历史数据进行深层挖掘分析,可掌握电网的发展和运行规律,优化电网规划,实现对电网运行状态的全局掌控和对系统资源的优化控制,提高电网的经济性、 基于天气数据、环境数据、输变电设备监控数据,可实现动态定容、提高输电线路利用率,也可提高输变电设备运检效率与运维管理水平;基于WAMS数据、调度数据和仿真计算历史数据分析电网安全稳定性的时空关联特性, 电力设备状态大数据分析所需要的数据主要包括:设备台账、技术参数、巡检和试验数据、带电检测和在线监测数据、电网运行数据、故障和缺陷记录、气象信息等,涵盖能够直接和间接反映电力设备状态的信息。 电力设备状态数据具备典型大数据特征,传统的数据处理和分析技术无法满足要求,主要体现在: 1)数据来源多。 对于电力领域来说,要实现电力设备的数字化和智能化,就需要利用计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等,建立起一套高效、稳定的电力大数据采集、监测、管理、分析与服务系统,

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    【聚类分析】典型行业数据实践应用!

    通过对变量进行聚类,可以检查数据的共线性,对同一分组内的变量相关性较高,通过数据变换或筛选精简变量 02 常用聚类分析算法 ? 常用聚类分析方法 ? sklearn.cluster主要函数列表 03 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 在数据挖掘中,由于针对大规模数据集所采用的聚类算法主要是K-Means算法,本节的具体内容都是针对K-Means 围绕具体分析的目的和业务需求挑选聚类变量 2. 通过相关性检查,对明显线性相关的几个变量通过数据变换或者选取其中一个进入聚类分析 3. 06 聚类分析典型案例 6.1 案例背景 案例为一般消费场景中,通过将客户的消费行为数据转换成RFM特征数据,通过聚类分析对目标客户进行群体分类,找出有价值的特定群体。 分布散点图 6.3 基于消费行为特征数据聚类分析的初步结论 data_zs =1.0*(data-data.mean())/data.std() #数据标准化处理 from sklearn.cluster

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    数据分析行业招聘职位分析报告--基于拉勾网

    本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现「数据分析」职位究竟「钱」景如何: 哪些城市更需要数据分析人才,除了北上广深还有没有其他城市给我们惊喜; 哪些行业更需要数据分析人才,薪资如何; 目前数据分析职位要求的工作经验和学历是怎样 数据来源 本文使用数据全部来自于拉勾网,职位搜索关键词「数据分析」,获取时间2018/3/8,字段解释如下: 字段 内容 city 城市 indusryField 行业 workYear 工作经验 education image.png 哪个行业最需要数据分析师? image.png 数据分析在各行薪资是个什么水平? 各个行业薪资水平来看,金融和电子商务行业薪资中位数相差无几,不过金融行业薪资整体薪资来看要高于电子商务,去金融行业求个职似乎还是门槛要高点。 ---- 写在最后 这篇文章算是对数据分析行业的一次简单的概述,也算是自己第一次完成了「数据获取-清洗-分析」的一整套流程,对于求职者或者想踏入数据分析行业的人来说,可以当作参考,希望能有一点帮助。

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    SCM供应链管理系统打破行业信息壁垒 赋能纺织业蝶变

    纺织服装行业的重要核心因素是中上游纺织制造部分,以出口外销市场为主,其核心的关键点在于:企业的设备自动化能力、技术研发能力、成本和规模、订单稳定性;下游品牌零售部分:以国内内销市场为主,其核心的关键点在于 在纺织行业产业链中,上游涉及农业种植、养殖、化工等相关行业,主要为获取棉花、蚕茧丝、化学纤维等原材料;行业下游主要应用于服装业、家用纺织品、产业用纺织品等产业。 我国纺织行业上游原材料价格的变动与下游需求方面的变化对行业盈利水平有着较为明显的影响。 纺织行业供应链难题 纺织服装制造行业目前整体增长缓慢、高度分散,上游相对分散,下游更为分散,大多纺织服装企业所购买和使用的信息软件系统单个与单个之间都是相互独立的,孤岛式的,不互通互联的;纺织服装企业依然还是处在一个相对孤立和封闭的信息空间之中 SCM供应链管理系统助力纺织业供应链数字化转型 SCM供应链管理系统为纺织行业供应链上下游企业提供信息服务、交易服务、物流服务、金融服务、售后维保服务、营销服务等一站式深度价值服务,实现数据互通、全链融合

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    行业案例 | 数据分析在银行业应用之欺诈检测

    CDA数据分析师 出品 作者:Elena Kosourova 编译:Mika 在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测,从而了解数据分析在银行业是如何运用的。 背景介绍 银行业是最早应用数据科学技术的领域之一,收集了大量结构化数据。 那么,数据分析是如何应用于银行业的呢? 因此,当下大部分数据相关工作需求来自银行业,这并不令人惊讶。 数据分析使银行业能够成功地执行众多任务,包括: 投资风险分析 客户终身价值预测 客户细分 客户流失率预测 个性化营销 客户情绪分析 虚拟助理和聊天机器人 …… 下面,我们将仔细看看银行业中最常见的数据分析用例之一 数据分析在银行业应用案例:欺诈检测 除了银行业,欺诈活动还存在于许多领域。在政府、保险、公共部门、销售和医疗保健等领域,这都是一个具有挑战性的问题。

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    国际电力大数据分析行业综述1.0

    总之,将工业4.0,人工智能,机器人,大数据分析与现实生活状态结合起来加以应用,将收集到的庞大数据信息汇总到一起,在假想空间进行分析研究,再将结论用于指导现实社会,创造新的服务模式,促进社会发展和进步。 换句话说,根据大数据分析结果,选择合适的时间段向客户发送信息,既不会给对方添麻烦,又能收到预期的广告效应。这样一来,与电力公司合作开展服务的其他行业也会受益匪浅。 3 法国电力大数据应用 法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用,通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力,不断发掘数据资产价值,为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑 (1) 建立独立机构支持运营决策  法国电力在客户关系管理数据库中,对用户信息进行全面搜集,成立运营分析中心,专门负责对客户数据进行分析,以对销售管理进行支撑。 美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部12个数据源系统及来源于其服务地区内的200万台智能电表的数据进行了集成,总计10TB的云图像数据,集成分析3500美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部

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    2013 移动行业数据分析报告(用户篇)

    2013年移动大战全面打响,从终端、行业到用户,都经历了翻天覆地的变化。 今日,跟大家分享《腾讯移动分析发布2013移动行业分析》之用户篇: 第一期:终端篇(周四) -Android与IOS市场分额变化; -Android终端主流规格变化; -iOS版本越狱情况变化; 第二期 :行业篇(周五发布); -全国应用开发商分布; -游戏和理财类应用用户群分布; -电商和生活类应用用户群分布; 第三期:用户篇(周六发布); -4大移动用户群体; -4大群体网络接入分析; -Top应用 ; -用户活跃时间分析; image.png image.png

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    2013 移动行业数据分析报告(终端篇)

    2013年移动大战全面打响,从终端、行业到用户,都经历了翻天覆地的变化。 今天开始,大讲堂将一连三天跟大家独家分享由腾讯移动分析新鲜出炉的【2013移动行业分析报告】,看完报告后,相信你会与讲堂君一样感叹: 第一期:终端篇(周四) -Android与IOS市场分额变化; -Android 终端主流规格变化; -iOS版本越狱情况变化; 第二期:行业篇(周五发布); -全国应用开发商分布; -游戏和理财类应用用户群分布; -电商和生活类应用用户群分布; 第三期:用户篇(周六发布); -4大移动用户群体 ; -4大群体网络接入分析; -Top应用; -用户活跃时间分析; image.png image.png image.png image.png image.png

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    数据分析】一位资深数据分析师的分享—初入数据分析行业

    例如:多元统计:回归分析、因子分析、离散等,数据挖掘中的:决策树、聚类、关联规则、神经网络等。 一名数据分析师,一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如:看到某个数据,你首先必须要知道,这个数据的统计口径是什么?是如何取出来的?这个数据在这个行业, 在相应的业务是在哪个环节是产生的? 对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说: 行业知识都重要,也许你看到很多的数据行业的同仁,在微博或者写文章说,数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。 数据分析师其实是一个细活,特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中,是一个不断循环迭代的过程,所以一定在耐心,不怕麻烦,能静下心来不断去修改自己的分析思路。 希望对新进的朋友有帮助,数据分析行业绝对是一个朝阳行业,特别是互联网的不断发展,一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司,数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

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    虚拟偶像 行业分析

    虚拟偶像 行业分析   虚拟偶像是近年来随着元宇宙一起流行的行业,该词汇最初出现在人们视野时,是用于代指像洛天依、初音未来这类的美少女角色形象,现在虚拟偶像指所有的3D卡通人物形象,他们不以真人实体形式存在的偶像 因此,以卡通形象为主的虚拟偶像行业,一般不需要真人动捕技术。

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    纺织行业产业链供应链平台数字化转型解决方案

    image.png 行业机会 ▣ 1、纺织服装行业规模扩大,整体增长趋稳 ▣ 2、一带一路战略延伸扩展,纺织业迎来新的生机 ▣ 3、消费升级提升家纺行业集中度,电商渠道拉高增速 ▣ 4、国家政策带动了行业全方位 解决方案 ▬  纺织行业供应链管理  ▬ 三流合一  数据互通  全链融合 为纺织行业供应链上下游企业提供信息服务、交易服务、物流服务、金融服务、售后维保服务、营销服务等一站式深度价值服务,实现数据互通 ▬  纺织行业供应商管理  ▬ 多端配合  功能齐全  数据聚合 基于纺织企业供应链上游采购和供应商关系管理环节深度集成,实现需求/计划、采购过程、合同管理、付款结算、成本分析、预警识别等业务全线融合。 ▬  纺织行业渠道管理  ▬ 数据分析  实时反馈  财务核算 针对纺织企业渠道管理存在的痛点,打造一站式、全流程、自动化的渠道商管理平台,帮助企业轻松实现渠道互联网化,快速拓客锁客,加速资金回笼,提高运营效率 ▣ 3、全业务数据汇集,提速业务决策 采购订单、差异化价格、库存动态、库存预警、经销商数据、管控规则等数据统一分析,完成数据分析与业务洞察。

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    纺织服装行业电子采购管理平台科学评估供应商绩效,增加采购透明度

    通过构建纺织服装行业采购管理系统,企业通过规范、准确、即时的数据录入,采购系统能够让企业对采购及库存的业务细节情况及时了解,合理控制采购成本,避免缺货断货,纺织服装行业采购平台系统确保采购工作能高效率、 1、纺织服装行业采购商城平台降低采购成本,提升关键指标价值 纺织服装采购信息管理系统的有效构建,增加了纺织企业采购管理的透明化,能够控制企业的盲目采购,优化库存结构,通过采购系统对关键绩效指标带来价值提升 2、纺织服装行业采购平台系统采购招标透明化 纺织服装行业采购商城平台实现从采购需求,采购计划,招投标申请,询比价,到合同签署,全流程化驱动,纺织服装采购信息管理系统通过流程驱动制度落地,使得在采购平台系统上采购过程更加规范 4、纺织服装行业采购平台招采全过程可追溯,管理漏洞及时控 纺织服装采购商城平台配合供应链中纺织服装企业的业务需求,使操作流程和信息系统紧密配合,纺织服装采购系统做到各环节无缝链接,纺织服装采购信息管理系统全过程实时动态更新 ,采购平台业务数据永久保存,形成这个流程过程中的数据信息可追溯化管理,电子采购系统可减少投标人之间围标、串标风险,实现企业采购信息集中管理。

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    疫情下商贸零售行业市场表现回顾及行业数据分析

    行业市场表现回顾 一级行业概况 2020年2 月,沪深300指数下降了1.59%,与2019 年同期相比大幅回落16.2pct,其中CS 商贸零售行业下跌3.67%,与上年同期相比回落20.5pct,跑输大盘 行业数据跟踪 居民消费价格指数(CPI) 2020年2 月,CPI 同比上涨5.2%,涨幅较上月回落0.2pct;环比上涨0.8%,涨幅比上月回落0.6pct。 部分重点网上交易平台数据显示,通过互联网销售的防疫防护相关用品交易额增加数十倍。 在线上消费逆势增长、渗透率不断提升的消费环境中,华西证券分析师建议关注消费供需两端的结构性优化变迁,中等收入群体扩大带来的下沉市场消费潜力释放。 有利于企业完善全渠道布局提升运营效率,打通线上线下会员资产运营体系,华西证券分析师认为在消费需求回归常态后,细分行业龙头具备一定估值修复的机会。

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    【系列文】数据分析在电信行业的应用!

    数据分析在电信行业的应用 1 大数据运营已为大势所趋 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示,全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务 3 大数据分析如何提升电信行业绩效 在大数据背景下,运营商数据分析对本行业绩效的提升主要分为三大方面:一是提升现有商业模式的竞争力,二是发掘新的商业模式,三是发挥大数据社会价值。 (2)经营分析和市场监测。通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析,主要分为经营日报、周报、月报、季报以及专题分析等。 4 电信行业数据运营障碍。 电信行业数据最大的障碍是数据孤岛效应严重,由于国内运营商的区域化运营,电信企业的数据分别存储在各地区分公司,甚至分公司不同业务的数据都有可能没打通。 5 总结 总的来看,电信行业的大数据依然处于探索阶段,但相信在未来几年,无论是内部大数据应用还是外部大数据商业化都有很大的成长空间,届时,数据分析将会使电信行业产生巨大飞跃。

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    数据分析案例:用excel做电商品牌、行业、竞争等分析

    excel还是数据分析的利器,也是每一个做数据分析要掌握的基本技能了,下面几个案例都是基于excel完成的,总体来说效果不错,有关于数据分析的也可以和我交流沟通。 ? ? ? ?

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