鞋服行业的人、货、场是相互关联的。然而在实际业务中，可能是专业分工的关系，很多人还是将它们分离。
用户需要从GitHub上下载GreaterWMS源代码，并在本地搭建Java环境，然后按照README.md的要求进行软件环境的搭建和部署。在环境设置完成后，启动软件。
笔者之前就看到过增强分析这个概念，只不过没有特意留意，最近也是在总结一些手边工作，通过观察了一些技术部门关于数据分析产品的设计思路，笔者觉得增强分析这个概念背后的趋势，确实是现在很多数据分析类产品的趋势。
仓储物流是货物生产销售的重要环节。随着贸易自由化和电子商务的兴起，物流企业快速发展，为提高仓库管理效率，发掘更多的仓库供应商客户，合理配置资源并降低经营成本，经营者在制定经营决策时需要分析仓储物流过程的整个环节的数据，然而在业务系统中的数据是按照业务过程进行组织的，处于孤立分散的状态并不适用于数据的统计和分析。在仓储物流系统上建立数据仓库，按照用于决策分析的主题对不同系统中数据进行重新组织，为数据分析和数据挖掘提供有效的数据来源。
数据是从业务系统产生的，而业务系统也需要数据分析的结果，那么是否可以把业务系统的数据存储和计算能力抽离，由单独的数据处理平台提供存储和计算能力，不仅可以简化业务系统的复杂性，而且可以让各个系统采用更合适的技术，专注做本身擅长的事？这个专用的数据处理平台即数据中台。
2021 年 5 月 11 日，第七次全国人口普查主要数据公布，居住在乡村的人口为 50979 万人，占 36.11%。农村人口数量减少，中壮年外出务工，以家庭为单位的传统农业作业方式已不适合数字农业的发展。
作者：alishayang，腾讯 TEG 数据分析师 我们期望每一次的产品功能上新、功能改版，都可以带来更好的交互体验，项目组所关注的指标都能有大幅度提升。但期望并不代表真实效果，功能上线后带来的真实效果还需要通过数据进行客观描述。在这篇文章中，我们将对产品数据分析日常工作进行剖析，从数据采集到产品分析框架的梳理，进而介绍如何通过数据对产品及运营进行反哺。 产品经理作为产品功能的发起者，在众多需求中挑选出来可做需求时，心中就会有初步的构想，新功能能够帮助产品覆盖哪些增量用户，新功能又能带来哪些指标
数字农业从以往简单的对天和作物表面规律的总结，跨越到遥感、地理信息、自动化技术等高新技术与生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机结合，从而达到合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高农作物产量和质量的目的。兰陵县实施数字农业建设，为农业农村现代化、乡村振兴战略添加了“助推剂”，实现“节药”“节水”“省工”“降本”“增收”多重效益。据测算，每亩耕种成本减少1800元以上。
导读：中台应该包含哪些内容呢？什么应该包括在中台里，什么不应该放在中台里？中台与企业现有的ERP、CRM是什么关系？如果建设了中台，中台应当如何发挥作用，而不是又让企业陷入建设另一套IT系统的老路？
今天在粉丝交流群里有群友询问了一个已知每个货品的库存，求组合商品（就是多个货品捆绑组合成一个组合商品）的库存量。逻辑上讲，应该是组合商品里货品库存最低的那个货品存量决定整个组合商品的库存量（水桶原理），那么如何实现呢？
文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电
本人目前从事零售行业的工作，工作中经常涉及到报表分析，比如进销存分析，货品结构分析、畅滞销分析、业绩分析。
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：
今天我们对物流行业数据进行简单分析，数据来源：某企业销售的6种商品所对应的送货及用户反馈数据
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。
作者：alishayang 腾讯TEG数据分析工程师 |导语 相信大家经常会听到“数据驱动产品”这样的口号，也会听到“不要为了分析而分析”的劝说。无论是口号还是劝说，都是这个行业前辈踩过的坑。那到如何进行产品数据分析？我将结合近一年的产品数据分析的工作，详细谈一下我对这块的理解，并用实际工作的案例介绍如何进行产品数据分析。 1. 为什么会起这样一个标题？ 看到这个标题，应该很多人都会说，两个都重要呀。确实，数据分析可以作为一个整体的名词，可以代表一种职业，也可以表示一种行为。但如果将二者拆分
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。 一、建设的出发点 满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级： 1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层 2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售
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。
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知识，
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。
腾讯云作为国内领先的云计算服务商之一，提供了多种云计算服务，包括计算、存储、数据库、网络、安全、人工智能、大数据、物联网等领域，以满足不同客户的需求。为适应不同的应用场景和需求，其提供的主要功能包括：
大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力： 软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么，今天，我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析
导读：数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？本文是对于数据分析的实践与总结。
如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。
数据运营是做什么的？个人的理解是：制订产品目标，创建数据上报通道和规则流程，观测产品数据，做好数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果优化产品和运营，并对未来数据走势做出预测，为产品决策提供依据，在产品策划与运营中融入数据的应用。
大家都知道，BI可以在分析客户行为，对比竞品数据，预测新的增长点等很多方面来帮助企业，但这一切都必须基于对数据的理解。可以说BI的核心就是数据决策，交互式数据可视化作为BI的核心体验，应用场景非常广泛。
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。
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知
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。
零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； 每天监控营业额指标完成进程情况，当目标
也就是说，任意癌症，很容易在TCGA数据库下载到其肿瘤外显子队列的somatic突变信息，包括SNV和CNV，这样的话，除非大家感兴趣的疾病并不在TCGA数据库里面，或者说具有其它特殊性（比如人种），否则都不建议继续设计这样的简单的课题了。
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。
仓储设计方案在不同的行业和不同企业都有不同的方法，不过整体的设计思路基本上都是相通的。
因为产品数据是在产品上线后收集到的，所以为了之后能够得到一系列全面合理的数据，需提前做好数据的规划，明确每一个数据所能产生的价值。 不同的分析目的，所需要的KPI数据不一样 对于产品经理来说，一般有三个场景中的数据应用： 1.每日观测的产品运行数据； 2.为了验证某个想法而做的产品实验数据，如A/B测试； 3.发布某个功能后的反馈数据。 不同的产品类型，所需要关注的KPI数据不一样 1.基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等； 2.社交产品：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、次月、3月）等；
十年前你说你是做百货的，别人会说百货是个好生意，很赚钱！现在你说你是做百货的，别人可能会说，做百货的太不容易，兄弟挺住！受全球疫情复杂多变的冲击，线下实体经济发展受阻，百货行业的巨头们，近几年过得不太滋润。据《2021-2022年中国百货零售业发展报告》显示，2017至2021年，中国百货业的增长呈逐年下降趋势，2020年出现了9.8%的负增长，相比于超市、便利店、专业店等其他业态，增长率最低。直到2021年才有所缓和，全年增长11.7%。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 相关系数 r的值介于–1 与+1之间，在二维线形条件下，当 r为1 时，表示两组变量为完全的正相关；r为-1时则表示完全负相关；r越靠近0轴，两组变量间相关性越弱。一般来说，|r|在0.7以上已属高度相关。 各品种间相关性数据分析图 从和讯金融实验室最近给出的一张25个主连品种间相关性数据分析图（图1）上，我们发现了
组织认识到数据可以成为强大的业务资产，并正在投资数据分析以提供这种有价值的工具。据考证， 今天超过 95% 的组织将数据计划纳入其业务战略。然而，大多数企业在有效和高效地使用数据方面犹豫不决。描述性分析是最常见的数据分析类型，精明的企业使用它来帮助找出数据核心的“内容”。
你知道哪些做数据分析的图表？柱状图、饼状图、折线图、散点图，数据分析图表有很多，用excel就可以生成，但是本文我想告诉你的是，通过这些图表该怎么做分析？
本基于大数据存储实现互联网电子商城网站及数据分析系统，系统主要采用java，hbase，springboot，mysql，mybatis，商品推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网商品实现针对用户购买推荐，
早在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，就有“啤酒与尿布“的故事表现了大数据分析给企业带来的利益体现。这些年来大数据分析正在为企业带来巨大的变化。虽然越来越普遍，但数据分析中有些“YES”和“NO”却是必须遵循的。 YES!立体式分析 立体式分析即维度分析。产品数据挖掘应该在产品环境下从产品性能、市场需求、用户体验等方面切入分析。数据分析是带有商业性的，因此要立体性对于数据进行深层次整理分析，才能将各方面有价值的信息提炼出来对产品优化带来帮助。 YES!明确适用性 要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析
在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
3.信息流广告，按点击次数付费或按投放的实际效果付费 CPD（按APP下载次数付费往往在推荐新产品的时候使用） CPI（按照APP激活数付费） CPS（按照购买的用户数或者销售额付费）
注：在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。 本文将企业大数
本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。 下面一张图，是本文的精华概括，后面一一展开与大家探讨。 ◆ ◆ ◆ 数据基础平台 基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。 很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报
我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了，但是并没有做数据分析。所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据，得出一些有用的结论！
最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例，这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析，包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
大家好，我是大鹏，目前是一名数据分析师，从非本专业成功转行，创立“数据团学社”“城市数据研习社”，运营数十万人社群，联合发起“城市数据团”。
大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构
作者：兰军 迅雷产品总监，原腾讯、YY语音高级产品经理。“在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。” 推荐关注兰军公众号：BLUES【公众号ID：bluemidou】 本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。
image.png 数据是一个产品每天都要盯着的东西，虽说数字也会撒谎，但是在产品设计中数据，常常作为辅助设计决策和与研发沟通的必不可少的东西之一。 1. 移动产品经理需要跟踪app的哪些数据？ 在做数据分析之前，对移动产品人员来说，首先要了解在移动互联网领域，我们需要关注那些数据呢？ 讨论发现，不同的产品关注的数据数据分为：基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。 基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户 社交：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、月、次月、3月） 电商：淘宝指数、网
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
