一般情况下，我们将数据分为用户、行为、业务数据 用户数据：主要以用户为对象的一系列数据 行为数据：主要以用户的行为为对象的一系列数据 业务数据：主要为用户、行为、平台三者结合起来，能宏观全面地了解整个业务的具体情况的一系列数据。 1、 用户数据 用户数据包括我们总共有多少用户-存量，目前的增量情况如何，我们的用户的健康程度如何，是否有一些僵尸用户，以及我们的用户从哪儿来，来源不同其质量、数量的区别
对于电子商务行业来说，数据分析在企业内部非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。那么要达到这些效果，在电子商务行业大数据分析主要是采用以下算法以及模型： 第一、RFM模型 通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几
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2023-08-21 16:55:53
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一、数据分析为什么如此重要对于toC类产品，由于覆盖的用户范围广、用户基数大，用户千差万别，背景各异。我们又很难对用户进行透彻的了解(问卷调查也只能覆盖一部分用户，并且问卷调查得出的结论可能不一定真实反映整体用户情况)，因此产品怎么更好地服务于用户、真正对用户产生价值是每个提供toC产品与服务的公司非常头痛的问题。幸好，数据分析为我们了解用户打开了一扇窗，用户在产品上的操作行为为我们了解用户提供了
随着电信市场竞争加剧，电信运营商积极主动地向客户提供服务，并在复杂市场中准确定位，这变得越来越重要。事实上，运营商一般将其重点从获取客户转移到保留客户，因为在近乎饱和的市场，这被认为更具成本效益。一旦采用大数据分析，电信运营商就会了解客户，做出准确的业务决策。使用正确的技术，电信行业可以几乎实时地访问他们所寻求的信息。 为什么要分析？人们很难找到一个行业可以轻松访问大量的用户数据，流量，用户行为
随着数据分析越来越火热，数据分析师逐渐成为炙手可热的职业，正是由于这些，使得很多人都想进入数据分析这个行业。在进入数据分析这个行业之前我们需要对数据分析进行了解，如果不了解的话，那么能否成为一名合格的数据分析师会是人们质疑的对象。现在就给大家讲讲数据分析那点事儿。首先给大家说说什么是数据分析吧，一般来说，数据分析就是用合适的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详
高校数据治理发展趋势2019年11月，美国院校研究会、EDUCAUSE和大学商务官员协会三个机构联合发表声明称：数据分析可以解救美国高等教育。 根据某集团的数据显示：单是学生留校率的提高每年就能给大学带来大约100万美元的收入。如果大学扩展数据分析来挖掘他们所掌握的信息财富，他们可以利用这些数据来创新招生、提高机构效率，有效控制成本。 中国高校借助数据分析改进并提升教育教学质量，还是有必要的。
文章目录第五章 镜像概述 第五章 镜像概述传统的高可用性和数据复制解决方案通常需要在基础架构、部署、配置、软件许可和规划方面进行大量资本投资。 IRIS® 数据库镜像旨在为两个 IRIS 实例之间快速、可靠、强大的自动故障转移提供经济的解决方案，从而提供有效的企业高可用性解决方案。依赖共享资源（如共享磁盘）的传统可用性解决方案通常容易出现与该共享资源相关的单点故障。镜像通过在主镜像成员和备份镜像
随着时代的发展以及CRM客户管理系统的出现，有不少的企业已经使用CRM系统。CRM在销售和管理上，有着无可比拟的优势，它借助大数据的发展潮流，让数据的智能分析成为可能。CRM客户管理系统可以看成为一个数据库，里面存放着企业从各种渠道获得的客户线索，最终成交客户的信息和销售过程中新增的信息，企业可以使用这些数据来统计分析客户生命周期、需求和预测未来销售。1、将客户数据集中管理 客户无疑是企业发展的根
一、分析背景为了提高店铺的收益，进行准确的客户运营策略，使用店铺201910至202002的销售数据进行分析，根据客户的消费趋势、消费习惯把握客户的消费现状和心理，挖掘出高价值用户群体，完善销售运营策略。简单说明一下，客户分析包括基本属性、交易行为、浏览行为、服务体验、社交分享这几个方面的分析，主要应用场景是客户画像、客户忠诚度提升策略设计、客户数增长、精准运营。这里只进行客户消费行为分析，主要来
中小企业管理者经常会提出这样的问题：我们公司不是淘宝、京东、新浪这样的大网站（甚至不是互联网企业），没有那么多用户和流量，我们需要大数据吗？这是一个很有意思的问题。比较幽默的回答就是如果您们是12306.cn，那您们就肯定需要大数据了。要解答这个问题，企业（或其他机构）首先要仔细分析清楚自己的信息现状：1、您现在已经有多少数据量？多少M还是多少G或者已经多少T？2、最大的一张表有多少条记录？几千条
很多人都开始学习编程，毕竟编程的工作能够获得高薪，而现在十分流行一种语言，那就是Python。Python是一门十分实用的编程语言，在大数据、人工智能以及数据分析中有广泛的应用。Python的优点也十分突出，比如上手简单，代码简洁、高效，已经成为很多学术科研人士和普通爱好者的数据分析工具，那么数据分析师为什么要学习Python呢？下面我们就给大家介绍一下这些内容。获取数据是数据
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2023-08-21 09:31:58
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仓库设计需要数据分析 数据分析是仓库规划设计的前提工作。仓库设计规划只有基于全面而准确的数据分析，才有可能成功。 对仓库的数据进行分析的目的是为了更好地认清产品的特性，明确企业的要求，为以后的规划设计提供数据支持。 数据分析的四个维度 产品分析、数量分析、流程分析和时间分析。 产品分析主要涉及对产品种类和订单件数
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2023-08-12 15:05:32
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为什么要学习数据分析？是因为数据不会说谎！随着互联网技术的日臻成熟，获取数据的方式以及数据量越来越可靠。通过大数据技术，每天可以获取到大量的有效数据，如何让这些数据产生价值，就需要通过数据分析将复杂多样的数据制作成为有意义的数据报告。可能很多人目前没有接触过数据分析，那就跟着小编一起去了解了解为什么要学习数据分析吧。首先数据分析到底能做什么？明白了数据分析到底能做什么，那我们就可以更轻松地理解为什
自从新冠大流行改变了我们的世界以来，多个行业的企业却都在快速发展，他们成功的实现了数字化转型。他们或多或少学会了在网上工作和发展，帮助他们的员工在工作和家庭生活之间找到平衡，并且仍然可以获得更大的利润。在线活动的增加自然导致大量数据激增，企业可以出于各种目的收集、使用和分析这些数据：促进销售更好地了解目标受众和目标市场完善他们的产品和服务，等等。然而，数据的流入给企业带来了新的挑战（同时也是一个巨
客户关系管理(CRM)数据、酒店管理系统(PMS)数据、评价数据、营销分析数据等，这些活动的数据内容并没有针对同一个目标集合在一起，而是随意散在的。要向这些数据施加一定的牵引力，我们就必须使其“去复杂化”。随着我们走进2017年，与酒店业和酒店业技术相关的所有趋势，其核心也将是让数据更具可获得性、能够整合且发挥更大的用处。业内人士认为，2017年大数据会出现以下五种演变，由此更好地服务于酒店业，从
数据与代码https://pan.baidu.com/s/1A9hzC9cPHX7vt5J5rX1rzw 提取码：9rrj利用RFM衡量客户的价值，再利用K_means方法对RFM值进行聚类 聚为4类，import pandas as pd
#读取Excel文件
df_2018=pd.read_excel('./data/2018.xlsx')
df_2019=pd.read_excel('./d
对于电子商务行业来说，数据分析在企业内部非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。那么要达到这些效果，在电子商务行业大数据分析主要是采用以下算法以及模型： 第一、RFM模型 通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几
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2018-07-27 10:21:26
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业务团队和数据团队的分析，有什么异同？相同： 目的相同，都是想解释业务的某个变化是因为什么导致的。 不同： 1、分析客观性不同 业务团队的分析可能会有选择性的阐述对自己有利的一面 数据团队的分析更偏中立一些的角色 2、分析高度不同 业务团队更偏自己工作内容 数据团队分析都基于最高层一把手的角度分析 3、自身优势不同 业务团队更多基于业务的理解度，做定性的分析 数据团队更多依靠业务指标间的相关因果关
一、 学数据分析为什么选择python？ 对于数据分析初学者来说，Python是一个非常不错的编程语言。用Python做数据分析有很多优点。1.Python简单易学，语法简单，代码十分容易被读写。2.Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面比较活跃。这也是Python作为数据分析主要工具的原因之一。3.python拥有numpy、matplotlib、scikit-l
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2023-06-19 23:08:39
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关于数据仓库建设相关的。以前做项目一直通过PowerQuery进行数据加工处理，再使用PowerBI Desktop进行数据分析展现，没有单独构建数据仓库的概念。通过这个文章找到中软易通官网，了解一些免费的ETL工具介绍和视频后发现原来通过ETL工具建立数据仓库确实可以比较简单。（注意：这里的简单是相对的，主要还是我们需要有数据仓库相关的知识尤其是数据仓库维度建模，后期我会专门针对维度建模写一个维
