零售业是最传统的买卖双方互动平台。早在电子商务和移动商务崛起前，零售商们就以别出心裁的产品陈列，极具竞争力的价格和有效的销售技巧吸引了众多买家。随着科技的发展，现代技术正逐渐渗透进传统零售业。 2017年，零售业仅仅在美国的总销售额就超过了5万亿。为满足日益增长的需求和提供更优质的用户体验服务(86%的客户表示他们愿意为更好的购物体验支付更多费用)，传统零售业逐渐向技术化转型
转载
2023-11-20 19:32:00
12阅读
大数据的三大困境 大数据，作为一套技术、一种经营战略是相对成熟的。这种成熟带来的好处是更先进的工具、更顺畅的部署和新的商业机会。不利的一面是，如果公司想要在实现数字化转型目标方面取得真正成功，新挑战的出现需要更为明智的策略。 一家公司的数字化改造应该从清晰的趋势和障碍出发，更好地规划出一条通往其所寻求业务成果的路线。考虑到这一点，以下是我们关注的三大数据趋势，以及在数字时代可能出现在企业和成功
转载
2024-01-11 17:33:17
49阅读
转载
2024-02-26 18:52:38
22阅读
如今数据的重要性日益凸显，在运用数据的同时对于数据的利用与挖掘也一样决定着企业的竞争价值。数据从最初的原始状态经过数据分析技术的整合，变成对于企业有利的数据源。在对数据分析时的思路和数据分析的流程有哪些，下面我将展开说明。数据分析思路1.细分分析细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。2.对比分析对比
转载
2023-11-11 00:35:05
134阅读
除了坐在计算机前就可以成为普通的数据分析从业人员。那么为何数据分析师职位描述普遍要求广泛呢。后来证明数据分析师对每个业务功能(包括人力资源，市场营销或物流)都是有一定要求的。 但是这些基础工作是高级数据分析师所做的吗？答案是否定的。 他们发现在坐在座位上无法理解的数据中存在质量和细微差别的因素。他们认识到数字时代充满了尚未被数字化的所谓“软数据”，包括声音，口味，相关的视觉，质地和气味，因
转载
2024-01-16 23:04:41
41阅读
大讲台老师经常会遇到学员的问上面这类的问题，所以专门为数据分析初学者整理了本文，适合对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。希望能对刚接触数据分析的同学们带来帮助！HeadFirst类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。——Simon深入浅出数据分析：把这本书放在第一顺序，是因为它真的很简单，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。即便是你
转载
2024-01-16 16:23:00
125阅读
大家一般直观认为数据标准就是几个文档，描述了一些规范和要求，需要去遵守。而我们认为数据标准又不仅仅是一套规范，而是一套由管理规范、管控流程、技术工具共同组成的体系，是通过这套体系逐步实现信息标准化的过程。数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术工具来确保的各种重要信息，例如产品、客户、机构、账户等在全公司内外的使用和交换都是一致、准确的过程。 数据标准可从数据结构、数据内容来源、技术
转载
2024-01-03 10:53:30
131阅读
随着科技的发展和进步，人们之间的联系理应更加紧密，但是却与期望相反，很多人却变得更加分散和孤立。体中的“喜好”使人们两极分化，而其算法更加倾向于提供煽动性内容，引起更强烈的反应，并使人们更长久地沉迷其中。当涉及到当地法律、法规和隐私时，就会看到这种分化。 很多组织的战略主管和投资者表示需要剥离不是核心能力的业务，而数字巨头就潜伏在一个支离破碎的世界中，那么人们需要更换一种思路吗?
转载
2024-05-18 10:00:50
55阅读
什么是数据分析?数据分析是指用适当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细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数
转载
2024-01-04 15:20:57
54阅读
第8章 数据分析报告8.1 什么是数据分析报告8.1.1 数据分析报告是什么 数据分析报告是用于研究事物的现状、问题原因，并得出结论，提出解决方案的一种应用文体。 是决策者认识事物、了解事物、掌握信息的主要工具之一。8.1.2 数据分析报告的原则 （1）规范性原则 报告中使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致 （2）重要性原则 重点选取关键指标，科学专业地进行分析 分析结果应当按照问题重要性
转载
2024-07-26 08:53:22
134阅读
1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
1588阅读
不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
转载
2023-08-21 09:13:32
633阅读
当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
转载
2023-10-03 08:52:17
206阅读
数据分析在各行各业都有广泛的运用，因为应用场景广泛，所以企业会设定专门的数据分析岗位甚至是部门，既然有需要当然在供求关系的调节下就会让人们的求职过程变得更加简单，甚至不少行家在受访过程中纷纷表示，之所以推荐数据分析课程根本的目的就是因为它足够好就业。 所谓“足够好就业”是什么意思?每个人毕业之后都能获得良好的职场发展?显然不是的，指的是“在不挑的情况下每个人都会有去处，但到底所进入企业规
转载
2024-01-12 22:52:38
30阅读
1.数据分析师常犯错误(1)分析目的不明确，为了分析而分析；(2)缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；(3)为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；(4)数据
转载
2023-12-04 14:42:04
572阅读
一、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的数据进行分析，将他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。数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究的对象的内在规律。 数据分析可分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。描述属于初级数据分析，另外两个属于高级数
转载
2023-08-21 13:01:15
70阅读
大家好。在和一些新人数据分析师聊天时，经常听到大家说“工作时没有自己的分析思路，常常是机械地完成老板布置的任务，无法形成自己的数据分析方法论。”的确，作为一名数据分析师我也能理解初入行的同学的烦恼，我们在进行数据分析时，经常要使用到一些基本的分析思维，如时间趋势、对比等。但苦于缺少一个完整的数据分析思路整合。接下来就简单分享一下我个人从事数据分析领域以来的经验，并且总结了常见的7种数据分析基本思路
转载
2023-08-21 16:03:40
79阅读
1、看数据看维度在对某一项业务或者业务的某个模块进行分析时，可以从大小两个角度去切入分析。首先站在广阔的视角去看待一些数据。比如对某个产品（消费品），就要分析在大环境下是一个什么样的数据，如市场排名，市场占有率。还要记录市场整体波动情况，竞品的数据。这些一般可以通过第三方调研机构或者行业报告获得。FineReport数据报表看板然后需要分析针对这个产品你内部关心的数据是什么。比如每月每周的销售量，
转载
2024-01-11 12:26:04
7阅读
APP的数据指标体系主要分为五个维度：用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析及用户属性分析。 1.用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标； 2.参与度分析主要分析用户的活跃度； 3.渠道分析主要分析渠道推广效果； 4.功能分析主要分析功能的活跃情况、页面访问路径以及转化率； 5.用户属性分析主要分析用户特征。一、用户规模和质量 用户规模和
转载
2023-07-25 20:00:46
304阅读
数据分析六部曲1、明确目的和思路梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。（关于如何建立数据分析构架，之后会写文章单独详解）2、数据收集一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场调
转载
2023-11-02 08:43:53
150阅读
