作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会上午的互联网大数据分论坛中，来自猎聘网、吆喝科技、云幕后、七麦科技等六位专家与教授，分享了大数据在互联网领域的实践和应用。 C
大家都知道，随着现在互联网的快速发展，电商行业也是与日俱增，而这又带来了大量数据需要分析，那么电商企业数据分类该怎么做呢？亿信华辰小编总结了这几点，希望对你有所帮助！
导读：这个年代里，“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性，甚至日常生活中也需要用数据看清事实，科学吃瓜。所以，当前的重点已经超越了“用数据说话”，而是“怎样用数据说话”。
其实销售并不是大家想的那样，在路边向陌生人推销东西，互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析，进行用户画像，从而有针对性的拜访，很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
阿里巴巴CEO张勇曾说，大数据如今已经和水电煤等基础能源一样，成为商业领域的“新能源”。在新零售时代，如何收集、分析和应用大数据，用“新能源”驱动商业发展？
据eBay平台数据统计，目前，大中华区卖家通过API实现自动上架的商品比例将近70%，比2010年eBay刚推出“eBay开发者计划”时增长了400%。 “在跨境出口价值链和供应链中，每个环节的自动化
我在面试数据分析师的时候，必然会问他们一个问题：“假如我是一家知名电商的CEO，而今天是星期一早上9 点钟，请你给我提供三个数据指标向我证明在过去的一周里，企业运营得一切正常，可以让我踏实下来。你认为，会是哪三个指标呢？”
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长， 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
近年来，随着众多传统外贸行业转向跨境电商行业，众多海外市场的开发和订单数量的暴增，跨境电商ERP系统也因此受到更多的“青睐”。
它的功能很齐全，可以做单个抖音号的数据管理，查看日常的运营情况；也可以对单个视频做数据追踪，知晓它的传播情况。除此之外，通过灰豚数据，你还能搜集到热门视频、音乐、博主等，还能查到热门带货情况。如果你是做专业的抖音营销，或帮客户代运营抖音，那么，灰豚数据必备。
我在面试数据分析师的时候，必然会问他们一个问题：“假如我是一家知名电商的CEO，而今天是星期一早上9 点钟，请你给我提供三个数据指标向我证明在过去的一周里，企业运营得一切正常，可以让我踏实下来。你认为，会是哪三个指标呢？” 绝大多数应聘者对这个问题的回答比较一致：第一个是流量；第二个是交易量；第三个是其他，这个其他包括转化率、交易额等。 当他们这样回答完后，我会反问他们：“刚刚我问的问题，你真的听清楚了吗？”这时候，有人会回答：“我听清楚了，答案就是这三个数据。”往往这个时候，我会提醒应聘者说：“请注意
我在面试数据分析师的时候，必然会问他们一个问题：“假如我是一家知名电商的CEO，而今天是星期一早上9 点钟，请你给我提供三个数据指标向我证明在过去的一周里，企业运营得一切正常，可以让我踏实下来。你认为，会是哪三个指标呢？” 绝大多数应聘者对这个问题的回答比较一致：第一个是流量；第二个是交易量；第三个是其他，这个其他包括转化率、交易额等。 当他们这样回答完后，我会反问他们：“刚刚我问的问题，你真的听清楚了吗？”这时候，有人会回答：“我听清楚了，答案就是这三个数据。”往往这个时候，我会
我在面试数据分析师的时候，必然会问他们一个问题：“假如我是一家知名电商的 CEO，而今天是星期一早上 9 点钟，请你给我提供三个数据指标向我证明在过去的一周里，企业运营得一切正常，可以让我踏实下来。你认为，会是哪三个指标呢？” 绝大多数应聘者对这个问题的回答比较一致：第一个是流量；第二个是交易量；第三个是其他，这个其他包括转化率、交易额等。当他们这样回答完后，我会反问他们：“刚刚我问的问题，你真的听清楚了吗？” 这时候，有人会回答说，我听清楚了，而答案就是的真实需求这三个数据。往往这个时候，我会提醒应聘者
呆过的公司里边做数据分析的女生很多，相比男生，女生更坐得住，可以一整天细细地码一堆SQL不烦躁，也可以细细地把Excel抠得比PPT还美观，这导致了数据分析部门男女一般55分，甚至阴盛阳衰。
电商行业是当前市场十分火热的行业，也是对数据分析师需求很大的行业，这篇文章可以帮助没有电商行业经验的同学快速了解电商数据分析的指标和框架。那么话不多说，咱们开始吧~
有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
<数据猿导读> 上周，先是Salesforce上半年接连并购超过9家科技公司，被传或是向微软隔空叫板；紧接着谷歌收购云服务公司Orbitera，在后紧追不舍；然而，几天之后谷歌&亚马逊“联手”出奇招，
大学里学做海报的时候，学姐给我们传达的思想是“视觉积累比技术重要”；实习写公众号的时候，老大也教育我“80%的时间都应该花在‘看别人在说什么’上”。我想，世间之事大抵如此，都做不好一个复读机，那就更不可能做一个优秀的“人工”智能了。
新一轮“618”大促火热进行中。此前，各大电商平台纷纷宣布，今年将取消往年的预售模式，改为直接开售配合官方补贴的策略。外部多将这一变化解读为行业顺应市场呼唤、积极创新的结果。
下面的一个真实案例将会告诉你：懂得如何使用&解读数据，会让你的能力有多大突破，对业务有多大帮助。
【活动背景】 如今的大数据时代，很多企业已经开始以数据化运营来驱动企业重大战略决策和业务发展，获得了卓越的成绩，成为行业里数据化运营的领先者。虽然，很多企业已经意识到以数据驱动企业决策的价值，但是在“淘金”大数据的过程中，仍然对思维架构、方式方法上有些模糊不清。尤其是当企业IT部门面对瞬息万变的业务需求，面对TB/PB级的海量大数据的实时分析，面对多维度复杂的数据分析时，常常感到束手无策。 8月29日下午，北京永洪商智科技有限公司将携手天善智能和中国统计网在广州广交会威斯汀酒店举办一场“数
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
“你做过什么分析，介绍一下”是个面试时经常被问的问题。很多同学答完以后被怼，更多的同学没有自信回答。为啥？因为大家平时都在范嘀咕：“我可能做了个假的数据分析。到底数据分析是啥？为啥我感觉我做的不是？？？”今天简明扼要的教大家如何判断。
近年来，无论你在刷微博、微信朋友圈、QQ空间、小窗口等等，都会在无疑中看到广告，而且那条广告还是你关注的，恭喜你，你被精准营销了。最高境界的精准营销，无限趋近于“私人订制”。此时，每个用户收到的广告都是量身定制的。这是无数广告业者正在追求的境界。 6月29日晚，中国电信北京研究院灯塔大数据产品线产品总监、CDA二级数学建模师——钱兵，就《大数据时代的广告精准营销》与大家分享运营商数据在助力广告精准营销和效果评估方面的心得，为大数据百人会社群带来一个多小时的精彩演讲。 当前在各类数据资源市场鱼龙混杂良莠不齐的
数据运用更加普遍，成功案例越来越多，很多人都会说一点数据，有万科要求全员会数据分析、美团利用数据管控成本赢得了百团大战、饿了么和滴滴利用数据实现订单合理派送等等大企业的案例，也有用数据分析卖出几十万件充电宝、用数据降低母婴厂商废品率、用数据将流量拉新和促活提升16倍等等小企业的案例。
做决策，绝不仅仅只是基于以往经验的定性分析，它还可以是通过数据和逻辑一步步量化得到最优解，从而使得风险最低、利润最大。
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
大家好，大数据文摘愿意在力所能及的范围内，解答读者问题。本期提问是大三的学生，南瓜灯。也欢迎大家在文末“写评论”处写出你的看法、答复、新问题。如果你的问题有足够的普遍性、代表性，也许下期就能入选。 本期问题 提问人：南瓜灯 问题描述：你好，我是学市场营销专业的学生，现在大三，由于读了大数据时代这本书，对大数据及数据分析非常有兴趣，而且现在大数据分析得到国家支持，同时各行业大数据浪潮也将到来，而且通过数据分析，可以把原本两个完全没有关联的商品通过销售数据的分析，得到两者之间的关联，感觉非常的奇妙，以后也想立志
最近流传一句话，不会数据分析的程序员，不是好程序员。 其实，不仅仅程序员，无论你未来准备从事什么职业：产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商，还是做研发、系统架构，你都会发现，在数不清的岗位需求中，公司对数据分析的能力要求越来越普遍！ 有人说，毕业生学数据分析很占优势，因为学得快 有人说，毕业生没有工作经验是优势，可以直接上岗… 有人说，数据分析行业前景好，薪资高，是工作的好选择… 有人说，学数据分析永不过时… 但！数据分析到底是什么？离我们远吗 恰恰相反，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要，一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析，就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策，而不是盲目地拍脑袋
有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？
本篇学习整理笔记来源于：简书@功彬eleven、《谁说菜鸟不会数据分析》、公众号：杜王丹、公众号：数据分析。 在原作者的基础上进行整理分类，将本篇分为：数据分析的概念、做数据分析的原因、数据分析的作用、数据分析的逻辑、数据分析的方法、数据分析流程、数据分析的误区、专业数据分析的能力要求、数据分析的职业发展这九部分，带你全面了解数据分析。 数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 做数据分析的原因 1、有
<数据猿导读> 在本次《G20能效引领计划下的能源大数据》活动中，龙源电力集团运行数据分析及优化中心李韶武以《风人风语话数据》为主题发表了精彩演讲，李韶武表示：风电虽是清洁能源的主力军，跟火电及其他传
什么是微信数据分析呢？ 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、向你的下属，进行数据分析呢？是像描述天气一样“昨天阴天，今天天气挺好，风和日丽的，明天预报多云”，还是用其他的方式？大多数人所为的数据分析
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，尤其是通信、电商等行业。大部分企业管理者开始意识到数据所能够带来的具体潜力与价值，数据分析技术也逐渐被人们使用。与此同时，数据分析人员供不应求，据麦肯锡咨询公司一份报告显示，到2018年，仅在美国，数据分析人才缺口约150万。 然而目前数据分析行业并没有统一规范标准，大部分大学里都没有开设专门的数据分析专业，从事数据分析工作人员大都为统计学、数学、信息计算、管理学、心理学等专业，对数据分析并没有一个清晰体系的认识，有的甚至连数据
购物直播系统开发内嵌至原有商城系统或独立搭建购物直播平台，商家可以利用平台的购物直播系统进行产品讲解的同时，用户可直接在购物直播页进行咨询提问和直接购买，画面高清流畅，轻松互动及网络分享。那么我们来看一下一款购物直播系统开发都有哪些主要功能？
在网页改版中通常只能通过主观审美调整来吸引观众，而提升的效果让人捉摸不定，但你是否想过通过数据“审美”后，调整一个按钮就可能多带来几十万的客户增长。如何合理优化流量到站后的目标转化，从而大幅提升你的网站收益，让网站运营事半功倍？近期的数据侠实验室线上分享活动中，DT君邀请了PTmind的解决方案总监吴越，分享了关于用数据进行网页优化的案例。
Club Factory由中国公司嘉云数据于2016年创建，是一家时尚、美容和生活方式的电子商务商店，总部位于浙江杭州。其产品有三个特点：非品牌、时尚和低价。为此，Club Factory整合了上百万供应商，无需提前备货。在Club Factory诞生前，嘉云数据的主打产品为爆款易，这是一个SaaS数据智能平台，帮助供应商根据工厂和库存数据做出决策。
在这个数据驱动运营的时代，数据不仅是数据工程师和分析师的事情，在工作中也要求运营从业者有一定的数据分析能力，更有人说“数据分析能力是未来运营的分水岭”。从我自身角度出发，真心觉得数据能更好推动运营策略和工作的开展。
光知道怎么看数据，还是不成，你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它，怎么让数据显示出来它本身的威力来。最后总结下来有这么几个部分。 第一个部分，是看历史数据，发现规律。 以社区中的活动和电商中的促销为例，这些都是常见的活动，活动做得好的话有意想不到的效果。在做这样的活动，最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说，从这里面要去分析各个品类的销售情况，哪个品类销量最大，哪个品类销量最小，每月或者每周的平均增长率和复合增长率是多少。通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后，就可以看到哪些品类是优势品类，
对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能
光知道怎么看数据，还是不成，你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它，怎么让数据显示出来它本身的威力来。最后总结下来有这么几个部分。 第一个部分，是看历史数据，发现规律。 以社区中的活动和电商中的促销为例，这些都是常见的活动，活动做得好的话有意想不到的效果。在做这样的活动，最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说，从这里面要去分析各个品类的销售情况，那个品类销量最大，那个品类销量最小，每月或者每周的平均增长率和符合增长率是多少。通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后，就可以看到哪些品类是优势品类，
最近我招了一个高级数据分析师，90后。 一个月5W，招进来之后发现，我给钱给少了！ 为什么这么说呢？ 因为真的太省心了！ 你让他简单出个报告，他可以给你从好几个维度进行数据分析，得出具体方案，还把利弊分析得清清楚楚。 这样的年轻人，对于前辈真的太有杀伤力了。 反观周围很多人，还在用过去的方法和思维解决现在的问题，这种不能朝前看的人将很快被清洗出局。 时代在变，企业对人才的需求也在变，当数据化的浪潮来袭时，没有人能独善其身。 那么问题来了，如何才能成为顺应时代发展趋势，成为数据时代的“弄潮儿？” 1 一份埃
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。
什么是微信数据分析 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、你的下属，进行数据分析呢？ 是像描述天气一样——昨天阴天，今天天气挺好，风和日丽的，明天预报多云？还是用其他的方式？ 大多数人所谓的数据分析就像刚才描述天气一样，那不是分析，而是描述数据。 数据分析需要从来源、行为、流失等方面进行分析。 微信数据分析要根据微信传播的特性而定，微信传播是基于好友分享内容而产生的。这里不考虑单纯的复制粘贴， 那样的传播指向性不明确，这里我们只讨论指向性明确的分享链接和内容。 微信数据分析需要从用户入手——新增、活跃、留
最近有朋友问我，做数据分析还是做商业分析！？其实，我们之前分享数据分析内容多一些，今天就来分享一下商业分析。（文末我们有赠书）
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。
temu电商平台是一个充满活力的电商平台，拥有多种商品类别和数万家店铺。在这个项目中我的任务是采集平台上的大量公开数据信息。通过数据采集，我旨在深入了解temu电商平台的产品分布、销售趋势和文本描述，以揭示有趣的见解。
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