就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员流失;利用会员的购买数据,挖掘会员的潜在需求,提供销售,扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部,主要是负责运营报表的数据,当时的系统还很差,提取数据很困难,做报表也很难,都是东拼西凑一些数据,然后做成PPT,记得当时主要的数据就是销
08年毕业,不知不觉的混进了电子商务行业,又不知不觉的做了三年数据分析,恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年,也算是不错吧,毕竟感觉前途还是很光明的。三年来,可以说跟很多同事学到了不少东西,需
08年毕业,不知不觉的混进了电子商务行业,又不知不觉的做了三年数据分析,恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年,也算是不错吧,毕竟感觉前途还是很光明的。三年来,可以说跟很多同事学到了不少东西,需要感谢的人很多,他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员
原文请见:How do data scientists use statistics? http://datastories.quora.com/How-do-data-scientists-use-
以大数据、人工智能为代表的新技术正在快速推动汽车行业的发展,从智能制造到精准营销,信息化对于车企的“提升”和“改造”愈发直接和明显,而这其中,数据分析技术在其中扮演着关键的角色。
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
导读:今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人,免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
我们知道SEO是一门技术,但针对包罗万象的企业而言,各个行业的网站都具有不一样的特点,其中,五金企业网站更多的是侧重在B2B领域。
其实网站审查就是一个发现问题、分析问题和解决问题的过程。利用规范的分析流程会避免逻辑混乱,更加清晰和有效地优化网站。以下是总结出来的网站分析流程供大家参考:
在进行SEO(搜索引擎优化)分析时,定制化的报告生成器是非常有价值的工具之一。通过利用Python编程语言构建自定义报告生成器,可以更好地满足个性化的需求,并提供详尽的SEO分析结果。本文将分享一些实践经验,帮助您以Python为基础构建自定义报告生成器,支持更有效的SEO分析。
网站流量分析,是指在获得网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。我们如果把网站流量分析好了,能够对我们做网站优化起到事半功倍的效果。
从哪里入手撰写网站分析报告?报告中应该选择和使用哪些指标?如何让分析结果更有价值?这些都是在我们在撰写网站分析报告时经常遇到的问题。本篇文章分享一个创建网站分析报告的流程,通过四个步骤让分析报告变的更
光知道怎么看数据,还是不成,你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它,怎么让数据显示出来它本身的威力来。最后总结下来有这么几个部分。 第一个部分,是看历史数据,发现规律。 以社区中的活动和电商中的促销为例,这些都是常见的活动,活动做得好的话有意想不到的效果。在做这样的活动,最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说,从这里面要去分析各个品类的销售情况,那个品类销量最大,那个品类销量最小,每月或者每周的平均增长率和符合增长率是多少。通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后,就可以看到哪些品类是优势品类,
光知道怎么看数据,还是不成,你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它,怎么让数据显示出来它本身的威力来。最后总结下来有这么几个部分。 第一个部分,是看历史数据,发现规律。 以社区中的活动和电商中的促销为例,这些都是常见的活动,活动做得好的话有意想不到的效果。在做这样的活动,最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说,从这里面要去分析各个品类的销售情况,哪个品类销量最大,哪个品类销量最小,每月或者每周的平均增长率和复合增长率是多少。通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后,就可以看到哪些品类是优势品类,
即指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接,在哪个网页停留时间最多,采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据,可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面,分析就能越精准。
导读:工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析,信息技术和全球工业系统正在深入融合,给全球工业带来深刻的变革,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 本文作者:e-works,整理自网站:数字化企业网 工业大数据也是一个全新的概念,从字面上理解,工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环
在训练集中,我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中,我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中,我们有1115个观察值和10列/变量。
大多数人使用nProbe只是作为一个基本的NetFlow / IPFIX探针,流量监控仅限于数据包报头分析,而不进一步剖析协议。这种做法在NetFlow社区内部非常普遍,这也是为什么基于Flow的分析出现以来就没有太大变化的原因之一。幸运的是,nProbe可以做的还不止这些(例如,它可以检查隧道上的流量或地理定位流对等体),以下是一些用例:
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程,电商对于精细化、精准化促销运营的需求,使多渠道(终端)、多区域化营销成为简单易行的配置操作,提升运营能力。
参考: https://www.kancloud.cn/java-jdxia/big-data/606445 https://www.cnblogs.com/rmxd/p/11455810.html
近年来,实体零售低迷成为趋势,客流下降、渠道管理混乱、高库存、反应慢、以及落后的供应链问题暴露的更加明显。而随着互联网人口红利逐渐消失,电商步入成熟期,许多企业电子商务的发展也逐渐遇到瓶颈。价格战、关店潮、倒闭潮、裁员潮、资金链断裂、股价暴跌等故事在零售业舞台不断上演。
在本文中,在数据科学学习之旅中,我经常处理日常工作中的时间序列数据集,并据此做出预测
和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于品牌商和电商平台是非常重要的环节。而促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,品牌方或者电商平台运营方怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
1.设置:站点设置;帐号同步;上传设置;SEO设置;消息通知;支付方式;权限设置;配送地区;
在消费升级的助推下,电子零售渠道变得成熟稳定,而且还在不断增强,多渠道竞争不断变化,和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列建模预测的研究报告,包括一些图形和统计输出。
服务器DDoS攻击是一种常见而具有破坏性的网络攻击形式,对企业和个人的网络安全构成严重威胁。为了有效应对这种威胁,采取适当的防御措施至关重要,许多公司也会使用DDoS服务器来应对威胁。除此之外,本文还将探讨一些有效的方法,帮助应对服务器DDoS攻击的威胁。
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。
本文目录: 一、为什么要做代码质量分析 二、常见的代码质量分析工具 三、DevOps平台中的代码质量分析 四、DevOps平台中如何为代码质量提供保障 一、为什么要做代码质量分析 在软件开发过程中,当
在前面的系列文章中,我讲述了如何用一些大数据的测试方法来保障数据质量,那么还有其他方法吗?当然有,即数据质量管理的方式来保障数据质量。今天先从数据质量管理流程聊起,来看看如何更加全面、系统的管理数据质量,从而使数据变得更有价值,希望对大家有所帮助。
下图是一个网站分析的生命周期示意图,在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后(强调一下,明确分析需求很重要,这可以避免为了分析而分析),我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。 但网
网站数据分析是网站运营中最为关键的一步,但如何在浩瀚的数据海洋中,明确自己的分析思路,知道哪些数据或者哪些报告能帮助你找到问题的答案,也是非常头疼的问题,所以此时选好网站分析工具很重要99click作
微软全球执行副总裁陆奇曾指出,如果大数据被充分利用,全球企业将额外获得1.6万亿美元的数字红利。当然,前提是要对海量信息进行分析,无论是深度学习还是神经网络,最终都要转换为产品或服务惠及用户。数字经济
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按:音视频质量推断通过全链路指标采集、网络仿真、质量数据分析三个部分的能力来实现。音视频质量推断能从各个维度、各个阶段以及各个场景来衡量音视频通信的质量、比较各个版本的质量变化趋势、对音视频的质量改进提供解决策略等。LiveVideoStackCon 2022上海站大会邀请到了欢聚集团 高级视频算法工程师 李凌,详细介绍了欢聚集团在音视频质量推断指标体系的建立,自动化仿真工具
从某种意义上说,定性反馈是 UX 设计师最常用的武器。今天从诸多交互出版物或文章中看到,Metrics-Driven Design 概念的发展和越来越受重视的趋势。但两者取一都是片面的,倾向任何一者都会出现问题,追求定性总是在小样本下。定量分析总是忽视用户的反馈,以为数据就可以说明问题。充其量只是达到局部高点。一位 UX 设计师称之为 tunnel vision。
在我们做PPC竞价排名的时候,偶尔会遇到这样一种情况,那就是目标着陆页,出现较高的跳出率,但我们非常明确PPC可是真金白银,花钱投放出来的广告,理论上,所带来的流量,应该是特别精准的,并且有一定的页面停留时间与站内询盘。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 编者按:从去年七牛云音视频团队发布音画质量分析系统到现在已有半年多的时间,得到了很多业内玩家和客户的认可。在即将召开的 LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会上海站,七牛云将以专场的形式再次亮相。对此,我们有幸地采访到了本次七牛云专场出品人,也是七牛云技术总监陈辉,聊一聊这半年来七牛云在以音画质量为主线,结合自身 QRTC 产品进行的迭代和创新;以及七牛云未来在 RTC 方面的规划等内容。 陈辉:七牛云技术总监,主要带领七牛云的直播、
一些朋友谈论SEO时,经常将SEO优化说成是SEO营销,表面看没有什么问题,但我们知道营销的概念并不是这么简单,营销并不仅仅是SEO,而SEO也不完全是营销,二者经常被混为一谈,我们应该明白,做SEO就应该将事实搞清楚才可以做出更准确而有效的策略,因此我们今天就将营销和优化混为一谈的问题进行详细探讨。
作为一个网站运营的主管或者站长,最关心的莫过于网站的运营状况,更直白来说就是网站的流量和收入,而产生流量和收入的根源就是推广方法,所以我们大多数网站运营者把精力投入到了网站推广方法中去,所以对其他方面的因素所投入的精力就会相对较少了,但是当推广做到一定程度的时候就需要大家在另一个事情上投入一定精力了,那就是流量分析,但是很多网站运营者忽略了这一点,认为有流量就是好的,还是按照原来的方法来做,但是殊不知有些工作是在做无用功。
导读: 工业大数据是一个全新的概念,从字面上理解,工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。 随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用,工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。 工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采
7月29日有幸受邀参加了腾讯云lighthouse & dnspod在长沙举办的线下meetup交流会,并在会上了解到了腾讯云最新推出的安全加速一体化方案—EdgeOne。
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈,因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同,他们干的事情有什么不同,并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢? 1、数据处理特点不同 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据,而我们机器学习处理的则是行为数据。那么,什么是交易数据,什么是行为数据呢? 比如说对于一个电商来说,他的用户交易数据就是下单,比如说对于银行这样的系统来说,他的交易数据就是用户的存取
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈,因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同,他们干的事情有什么不同,并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢? 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据,而我们机器学习处理的则是行为数据。那么,什么是交易数据,什么是行为数据呢?比如说对于一个电商来说,他的用户交易数据就是下单,比如说对于银行这样的系统来说,他的交易数据就是用户的存取款账单,再比如对于电信
罗超为虎嗅网撰稿,2013年5月28日发表于首页。 不论是京东为代表的B2C商城,还是淘宝为代表的C2C商城,对用户来说都是“分类浏览+文字搜索”的方式来寻找自己的商品。在没有明确购物意图时想发现商品非常困难。长尾商家及长尾商品得不到曝光,网站也很难发掘用户的购物欲望。 导购网站解决了各方的问题。专注于“引导”满足了淘宝无法满足的发现及购物决策的用户需求;商家及长尾商品在一些垂直的导购网站以及搜索引擎获得了曝光;电商网站则获得了流量,激发了用户的购买欲。 导购分类 导购网站可以分类如下: √ 面向价格敏感
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
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