原文:Unusual Big Data Use Cases (guest post)
以笔者比较了解的加点、3C产品厂商为例,企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析,例如销售、生产、库存等,这对企业了解自身整体运营情况非常有用,但是这些信息对把握市场动态、了解客户需求来说作用十分有限,而对外部数据的分析工作可以帮我们很好的弥补这些不足。
好久没玩点有意思的了,这次借618这个购物节,自己也要搞台mbp,顺便搞一波大新闻. 对某宝的其中四家店,再加上某东一家店,对比同一款机型,对价格进行监控,至于监控时间,大概是不间断的监控吧,还有
有同学问:领导总让做“有前瞻性”的分析,不要说那些“大家都知道的事”。可到底什么是前瞻性?有时候明明写了预计未来情况,可还是被批判为:没啥前瞻性。真不知道咋办了。——今天系统解答一下。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作,也就是说,如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中,从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
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。
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
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。
2017年零售行业在大量资本投入、互联网平台冲击的情况下,风起云涌,跌荡起伏。2017年,阿里巴巴、京东、亚马逊相继在线下开设无人零售店面,并且越来越多的新名词涌入到行业中,新零售、智慧零售、第四次零售革命,但是如王健林先生所言,不管冠上什么样的名词,其本质,始终是零售。
本次是用机器学习做出未来一定时期内的销售量预测,从而辅助指导销售库存计划的决策分析,以达到合理配置库存,减少资源成本浪费的目的。实操内容有点多,虽然我已经尽量删减了。有兴趣的朋友可以关注+收藏,后面慢慢看哟。如果觉得内容还行,请多多鼓励;如果有啥想法,评论留言or私信。那么我们开始说正事了~
有位卖煎饼的大妈,与顾客争执时说了一句:“我月入 3 万,怎么会少你一个鸡蛋?!”
数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。
背景 “618”年中购物节作为“全民狂欢”的代表,“万券齐发”“百亿购物金”“热爱狂欢趴”等花样繁多,优惠玩法以及由新兴直播带领线上与线下“全场景”的销售渠道,用户可以享受到各色各样的消费体验。在保障用户的使用体验和活动效果的过程中,我们经常会遇到网络质量问题、多页面大元素资源加载慢、接口调用异常等烦恼,导致线上用户体验差,用户流失直接影响企业品牌形象和经济收入。 烦恼表现: 1. 网络质量问题影响用户体验如何定位原因。 用户打开电商页面、查看商品图片快慢速度如何?差异原因在何处? 运营商 DNS 服务器
注:数据来源于艾瑞咨询,分享此数据主要在于想强调大家做号的同时多做数据分析。 最近把《增长黑客》再看了一遍,更加深知数据分析和挖掘的重要性。 只有对数据的正确分析,才能做出正确的动作判断,熟知用户的心里,接着向他们输出想要的价值;适当的利用一些技术手段,让用户几何的增长。 一般公号从几个维度去数据分析。 1.热门的微信账号 2.同行的账号 3.实时的热点哪些号火起来的 4.自己公众号用户 5.文章的阅读数量和分享次数 6.后台互动的用户 7.主动提交数据的用户(很多公号没有这个选项,没有的不做
之前陈老师分享了:汽车的速度表,可能是最好用的数据产品了。实际上,日常生活中还有一款数据产品非常普遍、非常好用,那就是——体温计。现在的电子体温计,只要在额头滴一下就知道体温,真方便!谁用谁知道。特别是有宝宝的同学,每家必备。
1.商业智能系统的目标 商业智能系统是以业务流程管理系统采集的数据为基础,对原始的数据进行加工,给出有利于决策形成的结果,帮助人们正确地进行经营决策。 商业智能系统应能够多时段、多角度、多方法
现在数据分析能力在职场中越来越重要,尤其对运营人来说,数据分析就是运营人职场能力的分水岭,不管是做内容运营、产品运营还是活动、直播运营,数据分析基本上已经成了大厂招聘运营的标配:
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
欣欣向荣的5月,海鼎分别在杭州和深圳举办了主题为“全渠道 新零售 启未来”的2014全渠道战略研讨会,定邀部分零售企业负责人、行业协会、媒体朋友前来,共同探讨新时代零售企业如何把握全渠道零售的“道术器”。会上,中国连锁经营协会副秘书长杨青松、宁波小小万家投资股份有限公司董事长邬国贤、湖北良品铺子食品有限公司董事长杨红春、上海海鼎信息工程股份有限公司副总经理邱浩以及其他几位嘉宾分别阐述了自己对全渠道零售的理解,并介绍了海鼎在构建全渠道零售能力方面的前瞻研究以及形成的国内首套全渠道零售ERP——海鼎鼎力UPow
本文是一篇阅读RapidMiner手册,结合当下目标产品做出的文字概述总结。RapidMiner与本产品需求非常贴切,对其进行理解与整理,贴出作为记录与项目书素材。
导读:说到数据分析,大家可能就会想到回归,聚类什么的,不过对于电商的小伙伴来说,这些都太复杂了。而实际分析的时候,其实并不需要这么复杂的算法,大家需要的只是: 对比 细分 转化 分类 只要掌握了这四种思想,基本上已经可以应付日常的分析工作了。 对比思想 数据对比主要是横向和纵向两个角度,指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性,而指标自身在时间维度上的对比,即我们通常说的趋势分析。 以店铺的成交额分析为例: 纵向对比 我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上,这样就可以很明显的看到最近
信息管理一站式平台汇总关键选用的是布氏漏斗构思,根据一站式独立平台的构建(PC版官方网站+手机安卓版官方网站+微信公众平台),从各种各样总流量通道(网上有些人气的地区)将顾客流引进到建造平台,根据建造平台过虑后,将潜在用户存进vip会员智能管理系统中,并将总流量转换为顾客,完成互联网大数据的融合。
问题:费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动,可是零售商家如何知道活动办得好不好?
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!
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、
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。
盈利点:利用小红书平台卖虚拟资料,可以扩展至教育等产品,可以通过垂直类账号进行销售,盈利点在于销售虚拟资料和教育产品。
传统的用户研究包括品牌研究、客户满意度研究、商圈研究、市场细分、渠道研究、产品定价研究以及产品测试,这些研究大多数用市场调研的方法来实现。市场调研由于调研方法带来的诸多问题,导致结果的代表性、准确性以及研究的效率都存在不同程度的挑战。我们相信,随着大数据的发展,大数据将对市场与用户研究方法将带来革命性的变化。本文将介绍大数据目前在市场与用户研究方面的应用与探索。
埃森哲最新的调查发现,消费者中出现了“重返实体店”的迹象,未来计划更多通过实体店进行购物的消费者比例从一年前的18%攀升至26%。这一趋势不仅发生在中国,在美国等成熟市场愈加明显。 调查发现,93%的
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。
企业采购的商品畅销才能带来更多的利润。产品部门对历史销售数据进行分析,提炼畅销品,洞察消费者需求,为订货做参考。很多企业的做法是按销量排序,做个二八分类(帕累托分析)或者ABC分类。
『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。
弹性这个词感觉很熟悉又感觉很陌生,熟悉是因为平常经常会听到,比如弹性工作制、弹簧弹性等等,陌生是因为一下子好像也说不出这个词到底代表什么意思。今天这一篇就来捋一捋这个词。
年底了,很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动,那么如何评估产品促销带来的价值呢?
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。
文|傅志华 传统的用户研究包括品牌研究、客户满意度研究、商圈研究、市场细分、渠道研究、产品定价研究以及产品测试,这些研究大多数用市场调研的方法来实现。市场调研由于调研方法带来的诸多问题,导致结果的代表性、准确性以及研究的效率都存在不同程度的挑战。我们相信,随着大数据的发展,大数据将对市场与用户研究方法将带来革命性的变化。本文将介绍大数据目前在市场与用户研究方面的应用与探索。 一、大数据用于品牌研究 品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三大重要部分。 1)品牌认知度是品牌资产的重要组成部分,品
自开始吆喝知识变现并推出视频课程,已经过了一个季度的时间,总想做一次宣传,但又不喜欢生硬的推广。这几天翻看着云课堂的交易记录,索性我把自己的商业机密公开,来个PowerBI学以致用,让大家在学习之余也看场乐呵的植入广告。
阿迪和耐克在全球的运动市场中,一直是最受欢迎的两个品牌。数据侠 Kelly Ho 想使用数据科学的方法,为两个品牌的运动鞋销售情况做一个理性分析,看看在鞋子的商业世界中,这两家究竟谁更胜一筹。
这是一个关于在线音乐零售平台的用户消费分析案例,在网上到处可见,听闻不少培训机构也用于数据分析案例。我大概看了一些其他的文章,基本是千篇一律。
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力。
在数据科学和分析领域,Python语言因其强大的数据处理库而备受青睐。其中,Pandas是Python中最常用的数据分析库之一,而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境,可让用户在浏览器中创建和共享文档,其中包含实时代码、可视化和解释性文本。本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析,并提供一些示例来演示它们的强大功能。
线上消费的普及使得电商行业新服务形态快速成长起来,据数据显示,2020年前三季度的电商促销呈多频化发展态势,实物商品的线上零售额同比增速达15.3%,占社会消费品零售总额的比重为24.3%。
5月19日,元器件电商平台有芯电子做了一场直播。直播间请来了行业大拿CEPA顾问专家,与有芯电子探讨疫情下元器件供应链的危与机。直播持续90分钟、同时在线人数近700人,虽不可比拟ToC领域的直播盛况,但已然是一次不错的尝试。 有芯电子创办于2010年。2011年率先发布RightIC电商网站,2019年11月推出全新icHub.com交易服务平台。有芯电子具有20多年行业货源累计,拥有800万条产品数据库。通过整合优势货源,大大缩短了供应链长度。 有芯电子 三板斧 No.1 20年行业积累,把握客户
用户流失存在于产品生命周期的各个阶段,用户的流失不仅会受到产品本身,即内部因素的影响,同时也会受到外部因素的影响,例如,政治经济环境、市场竞争环境等。外部因素和内部因素一样同等重要,这一章节内容将会围绕用户流失的外部因素展开,从SWOT、PEST、波特五力模型、4P理论以及用户体验五要素等理论模型出发,讲一讲如何构建流失用户外部因素的分析模型框架。
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。
最近我们被客户要求撰写关于文本分析LDA主题模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
说起折线图,很多人都觉得非常简单,不就是一些点连成的线吗?用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。
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