最近得空整理了一份关于零售数据分析与运用的资料，包括了基本的知识讲解、知识点案例，以及各种好玩的落地实操资料，具体的资料：
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
随着“数据驱动产品设计”的理念被越来越多的公司所认可，越来越多的人认识到数据分析的重要性，数据分析也成为产品经理的一项必备技能。但是到我们在进行数据分析的过程中，总会存在一些问题，比如，我该关注哪些指标？指标太多我该如何通过这些指标获取我想要的结论？如何解读这些指标以便能够达到“数据驱动产品设计”？本文结合埃里克·莱斯的《精益数据分析》这本书，结合自我思考，阐述精益数据分析方法，后续会给出案例进行方法的实践。 1、为什么要进行数据分析？ 彼得德鲁克有句名言：if you can't measure it,
大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。近日，“改革进行时——关注大数据产业”走进了位于重庆大渡口区的重庆移动互联网产业园，记者也近距离接触了传说中和大数据打交道的数据分析师。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数
随着数据科学的发展，数据分析或者数据挖掘已经越来越受到各种业务的重视，比如商业、生产等领域，各种决策也更多地依靠数据分析的结果，逐渐减少个人经验和“拍脑门”“抖机灵”等在决策中的成分。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 在网购问题上，日本人还是比较保守，据调查称，只有20%的顾客乐意单纯在网上购物，78%的还要去实体店确认商品。这一点看，我们就开放多了。 在日本，电子商务、全渠道、O2O等等，发展的历史都不长。与美国和中国相比，日本电子商务赢商网的规模相对较小。根据日本外务省的统计，2013年日本电子商务的规模约为1400亿美元（约为美国的50%），而且增长率也比美中两国低一些。在2011年～2013年间，美国电子商务的增幅约为13%，中国约为80%，而日本则为11.5%。 同样，全渠道
在网购问题上，日本人还是比较保守，据调查称，只有20%的顾客乐意单纯在网上购物，78%的还要去实体店确认商品。这一点看，我们就开放多了。 在日本，电子商务、全渠道、O2O等等，发展的历史都不长。与美国
Excel图表不同段位的玩法, 你在哪一级？ L1 青铜级 1.能制作简单的柱形图、条形图类图表； 2.稍微复杂点的雷达图、复合饼图从来不用； 3.从不关心图表做得是否专业。 L2 白银级 1.能熟练制作Excel默认图表； 2.遇到问题网上查查资料琢磨琢磨也能解决； 3.做出来的图表总少点味道。 L3 钻石级 1.能根据数据需求设计图表； 2.会巧妙编辑图表元素，做出专业的商务图表； 3.能有意识地使用图表分析简单数据。 L4 最强王者级 1.用数据分析的思路设计图表； 2.轻松使用公式函数、控件设
本文作者在找工作之前自己调研求职公司，并对目标公司的产品，使用常用的分析方法进行分析，最终成功入职该公司。
作者：谢佳标 微软中国MVP，多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职， 作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。 《R语言游戏数据分析与挖掘》新书上市已经有一个多月，各大网店均有销售。这是一部从大数据技术和游戏业务双重维度讲解如何利用结果数据指导商业决策的实战性著作，乐逗游戏高级数据分析师撰写，是他近10年数据挖掘与分析经验的总结。数据是无价的，只有当数据被挖掘分析并帮助到企业的时候才是有价值的。传统的数据分析
数据猿导读 天源迪科拟7.98亿元收购银行IT服务商维恩贝特，布局金融大数据领域；SaaS 服务提供商 Freshdesk宣布收购数据集成公司Pipemonk；IT解决方案供应商博智科技申请挂牌新三板
IBM 刚刚公布了最新的未来 5 年 5 大预测。这些预测是通过对 22 万技术从业者的调查后，由 IBM 的众多实验室通力分析得出的结论。凡事预则立，最近 8 年，IBM 每年都要进行这样的预测—以便于该公司集中研发火力。 概而言之，IBM 的这 5 项预测是： —更智慧的教室 —更智慧的商店 —更智慧的医疗 —更智慧的安全 —更智慧的城市 这些预测均基于一个事实：机器正变得越来越智慧，越来越紧凑。机器会努力去了解人，分析理由，并以越来越自然和个性化的方式参与进来。云计算、大数据分析以及适应性学习将为
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。
互联网、电商的快速发展，造就了“双11”、“618”这样的网购狂欢。消费者的消费行为也慢慢从线下扩展到线上，这带来的一个结果是：以往难以被收集的消费数据开始更多地被线上商家留存。这些数据有什么用？该如何用？在近期的数据侠线上实验室中，大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满，本文为其分享实录。
如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”
本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容，全书分为4篇，囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。
2017年被称为“新零售元年”，电商与商店不再水火不容，而是联手做大全渠道零售这块蛋糕。2018年，智慧零售再次突破性发展，成为各大零售商发展的重点。
自2012年开始，大数据(big data)一词越来越频繁地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。这一新生词汇已经上过《纽约时报》和《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内越来越多的互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。 在很多人眼里，似乎是一夜之间，大数据变成了IT行业中最时髦的词汇。很多互联网公司都在发表自己对大数据的理解，由此衍生的诸如“大数据营销”、“大数据时代下的商业模式发展”等等分析文章层出不穷
导读：如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”
从2017年2月开始到现在，我一共出了4本书，还有一本已经写好，将于今年9月出版，目前还在写一本Redis的书，估计也是9月份能完稿，出版可能要到年底甚至明年1，2月了。
译者：骆姿亦 审校：陈明艳 本文长度为3621字，预估阅读时间10分钟。 主编推荐：这是一个重要的话题，而且是很少有人系统阐述的话题。科学地构建URL，无论对网站的搜索引擎友好程度，还是对营销和运营进行分析都非常重要。译者也非常专业和用心。因此，我们郑重推荐互联网产品、运营和营销的朋友们阅读这篇文章。 显然，很多网站都会看到这个建议，因为只需少量的假设，你在一家电子商务公司工作。 能够知道所有产品每周的自然搜索会话数和转化数是不是会大有裨益？ 如果你有权访问任何一家电商公司的相关数据，请马上尝试在5分
大家都知道，北美最大的电商平台是亚马逊，要问谁是北美电商界的老二呢？也许有些人会说是eBay，而事实上，Shopify在去年已经悄然坐上了北美电商“第二把交椅”。
如果您是企业的管理者，您一定明白任何组织都需要一个能高效运行的系统。与大多数初创公司一样，管理者更倾向于选择各种混合搭配的工具，以避免高昂的成本。这在较短时间内可能是有效的，但随着业务量增长，质量的重要性便逐步置于成本之上。也许在最初，从公司预算角度出发，购买不同的工具似乎是一个好主意，但长远来看，这种策略会给公司带来各种未知的问题。每个工具都需要分配相应的员工去维护更新，这会导致员工效率低下，而且很有可能会对业务产生负面影响。因此，系统集成的重要性显而易见。
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。
就在刚刚，浙江省杭州市税务部门发布消息，近期，经税收大数据分析发现网络主播黄薇，也就是电商直播一姐薇娅，涉嫌偷逃税款偷逃税款，追缴并被罚13.41亿元。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
随着新零售、智能零售等新型商业业态的快速发展，人货场之间的关系正在被重新解构。传统的流量思维逐渐走向瓦解，取而代之的是大数据驱动的商业模式。地平线作为一家人工智能初创企业，致力于提供智能商业解决方案，以人为中心进行商业运营数据的结构化，帮助商业运营体系更加高效、智能。同时，地平线还基于先进的BPU架构，推出了中国首款嵌入式人工智能视觉芯片，为智能商业解决方案提供了强大的算力支持。在商业场景中，地平线已经为众多企业提供了解决方案，如零售、金融、医疗等领域。通过利用大数据和AI技术，地平线为商业场景带来了更加智能化、高效化的解决方案，推动着商业运营的快速发展。
比尔·盖茨是美国企业成功故事的典型代表。这个绝顶聪明的孩子，大学中途退学，创办自己的软件公司。而且他们公司开发的软件，最终用在了世界90% 的电脑上，比尔也因此赚到了数十亿美元的财富。后来，他退出江湖，将大部分财富捐献给慈善事业。比尔以自己和妻子的名义成立了“比尔&梅琳达·盖茨基金会”（Bill& Melinda Gates Foundation）。而且我们很高兴地看到该基金会在许多领域进行了大胆投资。它涉足的领域包括在发展中国家进行疟疾预防，在美国进行中学改革，以及对艾滋病（HIV/AIDS）的研究。盖
传统的会员营销时代，准确来说，是会员卡时代，只认卡不认人。移动互联网时代的初期，企业会员管理开始升级，从实体会员卡转移到了线上，通过消费者的手机号来发展电子会员卡，仅此而已。而发展到现在，科技互联网+大数据时代，会员管理已经不仅仅是在管理会员卡上，更多的是在于会员本身，成为了全渠道会员营销管理体系，以消费者为中心，打通企业与消费者的沟通渠道，打通线上线下各大平台、店铺、网店、实体门店、微信公众号、小程序等，进行全渠道统一管理运营。
我对数据挖掘和机器学习是新手，从去年7月份在Amazon才开始接触，而且还是因为工作需要被动接触的，以前都没有接触过，做的是需求预测机器学习相关的。后来，到了淘宝后，自己凭兴趣主动地做了几个月的和用户地址相关数据挖掘上的工作，有一些浅薄的心得。不管怎么样，欢迎指教和讨论。 另外，注明一下，这篇文章的标题模仿了一个美剧《权力的游戏：冰与火之歌》。在数据的世界里，我们看到了很多很牛，很强大也很有趣的案例。但是，数据就像一个王座一样，像征着一种权力和征服，但登上去的路途一样令人胆颤。 数据挖
有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。
it行业中，许多数据分析框架的诞生，它们帮助我们理解创业和创业在不同阶段所经历的变化，并助力创业公司获取客户和创造营收。每一套框架对创业的生命周期都有着不同的视角，分别提出一系列值得关注的数据指标和领域。
热词年年有，去年的热词“增长黑客”余热未散，新词迎面而来。“私域流量”一词成为2019风靡营销圈、运营圈乃至互联网圈的爆火黑话。微信指数显示，“私域”一词的搜索量从今年4月起一路攀升，于6月到达顶峰。
上图是有赞零售SaaS业务整体业务架构概览，大体上可以分为前台业务、中台业务、后台业务。
埃森哲最新的调查发现，消费者中出现了“重返实体店”的迹象，未来计划更多通过实体店进行购物的消费者比例从一年前的18％攀升至26％。这一趋势不仅发生在中国，在美国等成熟市场愈加明显。 调查发现，93％的
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、特征工程 简单说，特征工程是能够将数据像艺术一样展现的技术。因为好的特征工程很好的混合了专业领域知识、直觉和基本的数学能力； 本质上说，呈现给算法的数据应该能拥有基本数据的相关结构或属性 。当你做特征工程时，其实是将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度，在数据建模时，如果对原始数据的所有属性进行学习，并不能很好的找到数据的潜在趋势，而通过特征工程对你的数据进行预处理的话，你的算法模型能够减少受到噪声
大数据和云计算作为当代信息技术的两大核心驱动力，正在以前所未有的速度改变着我们的生活、工作和思维方式。它们不仅为各行各业的创新提供了强大的技术支持，更是推动了整个社会的数字化转型。
钱大妈是广州钱大妈农产品有限公司旗下一家专注于生鲜肉菜市场的连锁服务商，推行“不卖隔夜肉”价值主张和B2B新型供应链模式，致力于打造生鲜社区O2O服务。从最开始在东莞长安一家猪肉专卖店，到如今在华南、华中、华东、成都和中国香港拥有自己的门店。钱大妈正在以大步阔进之势席卷中国。
随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展。电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。
大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。
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。
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来，这个话题就成为人们茶余饭后的谈资，但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特，就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能！ 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ，根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号，授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者：张溪梦， GrowingIO 创始人 & CEO，原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业，有着 14 年的数据分析、用户增长经
微信小程序甫一诞生，即引发业内外人士的高度关注和热烈讨论。“好的产品是用完即走”，小程序正是一款能够实现“用完即走”的产品，无须安装、触手可及，却能连接起许许多多的应用场景，提供便利的服务。点餐、打车、购物、查询等等，一个无所不包的“应用”，让许多用户欢欣鼓舞卸载App拯救手机内存，也让许多企业和平台获得了一个连接用户的渠道，不啻为一个多方共赢的创新产品。
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