用户从启动APP到最终下单购买，中间会有一系列步骤，最初的那个步骤可能是点击搜索框，可能是点击首页Banner图，也可能是点击收藏页面，总之是这个步骤让用户最终下单购买的，把这部分销售归属到最初那个步骤所在的模块就是销售归因。
原文：Unusual Big Data Use Cases (guest post)
数据猿导读 今年双11之后，一份《双十一网购大数据分析报告》备受业界关注，并被多家媒体转载、引用。一时之间，报告发布方——星图数据也被推到了大众眼前，引来关注无数。近日，数据猿记者走访了星图数据，了解
在诸多消费者买买买的同时，海量的购买交易数据也正在生成，这些数据不仅能够反映出消费者在网上购物的喜好，还能为供货商的产品策略提供强有力的依据，将这些数据进行采集、处理、整合、计算和分析成为许多大数据公司toB业务的主要组成部分。 双11当天，互联网大数据服务提供商星图数据对16个平台、1562个品类、39487个品牌和834万中商品进行了数据监测，其在双11之后发布的《双十一大数据分析报告》备受业界关注，其中许多数据分析结果一度被多家媒体在报道双11时引用，而这些数据也让我们对双11的线上零售全景有了更进
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？
作为一名市场调查人员，我们需要了解目标用户的行为和偏好，以便我们能够制定相应的市场调查方案。我们可以利用关键词采集工具来了解目标用户的行为和偏好，这些工具可以帮助我们了解用户在搜索引擎上使用哪些关键词和短语，以及他们在社交媒体上的行为和偏好。以下是我总结的十个方面因素：
搜索引擎全网采集Msray-plus，是企业级综合性爬虫/采集软件。支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手!1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取全网网站数据，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；3：可从用户提供的网站列表数据中，全自动的提取出网站联系方式信息，包括但不限于邮箱、手机/电话、Q
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 法律大数据专题文章计划： 《大数据解读2014年中国裁判文书公开》为本次系列文章的主题，本文通过业界成熟大数据技术，希望对公开裁判文书分析、统计，从而对裁判文书公开情况量化评估。本系列文章具有尝试研究性质，文章的数据全部来自互联网全网公开数据，所得结论仅用于研究讨论目的，本文的评价依据均来自数据，不代表本文作者及作者所在机构立场。 本文为之（一），主要内容是对2014年全国及关注热点地区的裁判文书总体公开效果进行量化分析；专题之（二）通过大数据分析2014年全国民事案
以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据，该网站主要用户是办公室女性，销售额主要集中在5款产品上，如果你是分析师：
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
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Excel是我们工作和生活中都会用到的一个工具！ 不管你是做什么工作，肯定都会接触到这个软件；抛开工作，我们自己的生活中肯定也会用的到，比如用它来记账，做行程安排等等。 用好Excel，不仅可以帮助我们工作更高效，被领导高看一眼，有利于升职加薪，也能帮助我们更好地打理自己的生活，绝对是每个小伙伴学了都有好处的~~ 所以，博文视点邀请到资深Office培训讲师、《Excel数据分析可视化实战》一书的作者凌祯老师，于3月1日晚20:00做客博文视点
顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。 分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理（CRM）系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。 然而，面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息，企业需要及时作出反应。要想实时反应，使客户感受到个体价值，企业只能通过高级分析来实现。 大数据为实现基于顾客个性的交互提供了可能，通过理解他们的
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。 1、
昨日，IBM与腾讯达成深度战略合作，成为腾讯体育社交媒体数据分析合作伙伴。双方将针对包括2014巴西世界杯在内的一系列体育赛事报道开展深入的合 作，通过IBM大数据分析、云计算等领先技术能力提供社交和移动等数据分析支持，为用户打造全新的体育观赛体验。双方此次合作是大数据在实际应用层面上的 一次重要落地，同时也是腾讯作为网络媒体在世界杯报道模式上的有效创新。 此次合作中，IBM将根据网友和球迷在腾讯网络媒体平台及社交网络上发布的海量公开信息及数据，进行精准的大数据分析，获得关于球迷话题、球迷类型、球迷个
▣ 4、从供货商到消费者经过中间渠道商的层层分解，企业无法直达厂家促销政策、价格调整终端
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。
“每天一个数据分析师”内容奉上，请享用。原创内容 转载请注明来源 人物档案 王润烨，学统计出身，大学期间接触到数据分析，并参与实施了一些项目，结识了许多从事数据分析和挖掘的朋友。环境使然，他自己也成了
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
如今，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么？它又有着哪些价值呢？
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
首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
其实数据分析就是我们单细胞天地发布的全网第一个单细胞转录组课程所精炼了常规单细胞转录组数据分析主线，就是5大R包， scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop，然后10个步骤：
其实，各行各业都有自己的分析师，比如金融类的就有证券分析师、金融分析师、股票分析师；统计类的就有数据分析师、调查分析师、信息分析师……
上一篇《一文看懂：搭建活动分析体系》分享以后，有小伙伴问：那做活动分析，是不是也有模型呢？答：不但有，而且很多。而且互联网大厂尤其热衷于创造新模型，以至于每年都有新词冒出来，诸如：AIPL、FAST、GROW、RISE、5A……等等，看得人头晕目眩。今天就跟大家简单聊聊这些营销模型背后的底层逻辑。
有同学问：老师，我们领导总说，要做有用的数据分析。可我废了很大力气，做出来的却被嫌弃：“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢？这个问题很常见，我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题：业绩下滑了，分析下怎么做才能达标？来举个例子：
经常有客户问：从业务角度说，大数据究竟离我们有多远？大数据的最终目标是什么？企业使用大数据作为业务催化器，与其他手段的区别和联系是什么？大数据如何助力于业务价值创造？ 为了回答这类问题，有人提出了“大数据成熟度模型”。[与前次的《大数据故事地图》一样，它的来源是EMC(就是去IOE的那个E)。] 企业采用大数据及先进分析技术来创造竞争优势时，采用了各不相同的节奏。有的企业比较小心翼翼，因为它们不清楚方向、启动方法及大数据旅程中哪些技术创新是合适的。有的企业则更加激进，勇于把大数据分析技术集成到现有的业务
上期分享了数据分析师必备能力：打标签。这次分享一个更高级能力：构造标签体系。在提升能力的顺序上，当然是先会打一个标签，再会搞整个体系了。
编者注：本文节选自《实战大数据：DT时代智能组织工作方法》（中信出版集团）一书。原文作者江晓东曾是Carfax创新核心项目的一员。本文主要以Carfax作为大数据业务应用创新成功的案例，介绍一个两人团队是如何从确认和收集小数据开始，直到做出垄断欧美二手车市场的大数据产品全过程。---- 消灭“柠檬车” 美国经济学家乔治·阿克尔洛夫1970年发表的一篇著名的学术论文《柠檬市场：质量不确定性和市场机制》。阿克尔洛夫在这篇论文中，把二手车市场作为在买卖双方掌握的信息（数据）不对称条件下，导致二手车质量不确定性的一
下面数据是2020年4月1日至4月10日某业务的数据，请对这些数据进行分析，并得出分析观点。
任何一家公司都会面对或多或少的客户，产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为，支撑自身公司业务的发展。
面对日益艰难的市场环境，数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力，并成为保证其持续盈利的坚固基石。但对于广大的连锁零售服务商而言，要想成功落地“数据驱动”却并非易事，商品管理、门店管理、顾客关系......因素庞杂，难以掌握，又该如何入手呢？别担心，「观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案」来为您细细讲解。
都非常成功，培养了非常多的技能树优秀小伙伴，形成了华语圈最大的生物信息学交流社群，而且这些组学实战，我都录制了完整视频在B站免费发布供十万人学习：
你所在的公司需要你对公司已流失的用户进行分析，找出流失原因以及对策，请你设计一套分析方案。下图是最近7个月的流失用户数。（某公司面试题）
作为数据分析师最怕什么？莫过于下午5:55分，自己正准备收拾包包走人，一个电话飞进来：“歪！帮忙跑个数，我们总监要，今天无论多晚都得给！”听完这通话，心情直接跌入谷底。 如果有比这还可怕的，就是晚上11:00，你累死累活跑出来数了，对方一句：“哦，好像不是这个数，你换另一个跑法试试，还是今天无论多晚都得给哦……” 如何避免这种问题呢？ 数据分析的需求沟通 这个问题显然是出在需求沟通上。没有沟通清楚需求就动手，自然会来来回回返工。不但自己做得辛苦，业务部门也不满意。所以沟通需求很重要。而数据分析是有标准的需求
做一道好菜需要食材，好的食材需要经过优质的萃取提炼。食材的提炼过程包括选型、运输保鲜、加工清洗、按要求切菜等才能按菜谱进行真正的做出一道口感美味的菜。大数据时代数据分析与数据挖掘关键的一步在处理食材，这里的各类数据就是我们的食材，选择优质的数据，经过深加工清洗，去伪纯真这个过程需要耗费很长时间，也需要更多的实践经验。根据多年经验，要想运用好数据，首先要研究学习对各种类型的数据进行处理（如各类数据库数据、EXCEL数据、TXT数据、DAT数据等等）。无论用那种语言做数据分析与数据挖掘，首先得有数据食材，对于数据分析与数据挖掘工具只是帮助我们更好的做出一道好菜，正如开车，那种车都能到达目的地，技术不同效率不同，安全系数也不同。
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。
数据分析需要的能力可以分成专业能力和通用能力两部分，本文主要关注的是专业能力的学习，包括业务知识、数据处理、工具使用3部分。
数据分析的一个基本常识：数据本身没有意义，数据+标准才有含义。然而恰恰是标准二字，弄死了无数数据分析师。常见的问题，诸如：
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
数据分析写的运营分析报告，和运营写的数据分析报告，到底有啥区别？这不是个绕口令，而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“数据思维”“科学管理”的公司里。大老板喜欢看报告，下边的人人奋笔疾书，好不壮观。
“你做的数据分析有什么用？”是一个面试时经常被问到的问题，也让很多同学犯难。要么不知道从何说起，要么回答完了被人怼回来。今天我们系统性解答一下。
进入9月后，各种大促销在即，数据分析师们又到了一年最辛苦，最悲催的时间段。然而，有多少无意义的加班，是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理，业务部门看了不解决问题，就会反反复复地再提需求。导致数据分析师们辛苦加班还不落好，背上一个：“分析没深度啊！”的坏名声。
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