随笔分类 - 数据分析
摘要：01什么是用户画像用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。 用户画像
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摘要：本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的，然后两个是SARIMA模型，最后一个是Buys-Ballot方法。 我们使用以下数据 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y,typ
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摘要：时间序列预测的五种策略 简 介 时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。 通常，时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“单步预测”，因为仅要预测一个时间步。例如，给定最近7
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摘要：【声明在先】：文中所有业务流程及系统设计均由电商标准流程改造，不具有任何商业倾向性。之前有朋友咨询过供应链里常关注的指标有哪些，木笔在此做了一个整理，欢迎大家一起补充~ 「 以下故事情节及人物均为作者杜撰，若有雷同，纯属巧合： 小Q：某医药互联网公司后台产品经理」 春夏交替间，帝都的街头被随风飘散的
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摘要：编者荐语： 供应链里的最后环节便是财务核算，与上游供应商的应付，与下游客户的应收，数据都来源于供应链系统，所以财务也是供应链里不可分割的一部分，本文推荐优秀的公众号“ToB老人家”作者戴明兄整理的一些财务知识扫盲，这是每位供应链人都需要掌握的。 记得我刚入职SaaS公司的时候，有一天一位同事让我帮忙
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摘要：在日常生活中，有些商品我们去超市可以直接买到，有些商品我们需要提前订制，这背后有哪些供应链的逻辑呢？本文，木笔通过一个故事带你认识一下供应链的三大战略，了解了这个知识点以后，你就能够应用自如的解释很多生活中的现象了。 最近一个个人很喜欢的时事政治类的大V公众号”卢克文“因为一篇具有争议性的文章被禁言
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摘要：01 前置仓发展历程梳理前置仓的最初概念是电商为提高配送时效在更接近消费者的地理范围内建立的小 型仓库，而如今在新零售的赋能下，前置仓成为生鲜电商企业的“掌中宝”，为满足 消费者的物流时效需要以及个性化需求提供可能。回顾前置仓的发展历程如下：萌芽摸索期（2015-2017年）：随着气温高，配送慢等问
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摘要：前言 销售结果的持续正产出是每家公司现金流和业务增长的保证。 随着改革开放产业发展红利期的逝去，蓝海市场逐步走向红海，粗放式的业务管理很难再支撑企业的营业和利润增长。绝大部分企业掌门人，尤其是大型的外资企业，开始按业务细分单元扁平化的组织架构模式进行销售运营。 对于产品单一的企业，基本上也会按照销售
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摘要：导读 国内有庞大的仓储物流从业人员队伍，很多人想深入了解仓库应该如何管理、如何优化。此文，详细解析库存的分析方法，包括ABC分析法、区域合并法、替代产品法...... 话说库存 仓库有多大，库存就有多少；仓库越大，死得越快。 对商贸企业而言，库存就是指存储在仓库中，可使用或销售的所有商品。在仓库员工
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摘要：编辑导读：做数据分析的同学，可能很多都听过人、货、场分析模型。但是大多数人只是知道这个模型，对其具体应用却不了解。本文作者结合实际分析，对此进行了系统的讲解，与大家分享，希望通过此文能够加深你对“人货场”模型的认识。 问题场景： 某生鲜电商，用户复购率较低，60%的用户在30天内无二次购买行为，运营
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摘要：剖析千人千面的大脑——推荐引擎部分，其中这篇是定位：对推荐引擎中的核心算法：协同过滤进行深挖。 首先，千人千面融合各种场景，如搜索，如feed流，如广告，如风控，如策略增长，如购物全流程等等；其次千人千面的大脑肯定是内部的推荐引擎，这里有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进行“细分推荐排序”；最后是
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摘要：推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 1. 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候
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摘要：所以，建立标签平台需要很大的工作量，投入很多的资源，前期也不能很快得到回报，是一个方向大致正确的事情。创业公司或者小型公司初期、用户量较少的公司还是不建议做标签平台，当公司有一定规模，用户量有一定基础、数据有一定的积累，再投入资源做标签平台还是不晚的。 为什么要建设标签平台 亚马逊的CEO Jeff
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摘要：交易数据是一个公司最核心的数据，领导层会十分关注，一线的运营的kpi也是围绕交易额展开。领导层和一线的运营还是有些不同，公司领导层关注的是大盘，是不会看一些明细数据，而运营需要大量的明细数据来分析数据上升或者下降的原因。 交易分析设计原则 交易数据是一个公司最核心的数据，领导层会十分关注，一线的运营
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摘要：本文主要是尽量通俗易懂的讲清楚推荐算法是个什么东西，不追求深入、全面和绝对的精确！轻喷 首先申明一下，推荐算法是个很大的话题，实际工程中也是很多策略交织在一起，所以本文主要是尽量通俗易懂的讲清楚推荐算法是个什么东西，不追求深入、全面和绝对的精确！轻喷 以下内容分三部分：算法的核心；算法有多大用；实际
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摘要：作为电商产品，如果站在价值的角度来思考就有问题。你可以分析下我们提到的用户相关的指标，比如：注册量、访问时长、留存率等这些指标都无法提高产品的价值，指标中最重要的是留存率，你发现站在价值的角度留存率也只能监控产品的价值，但是并不能提高产品的价值。 商品的生命周期分为售前、售中、售后，接下来结合数据中
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摘要：我们谈下产品经理更加关注的模块产品设计。接下来的文章将从六个方面讲数据中台的产品设计包括用户分析、商品分析、活动分析、流量分析、还有自助分析平台、标签平台、推荐系统的搭建。全部基于实战，读完这个系列，你就可以搭建属于你们公司的数据中台。 还是要先讲一下背景：笔者所在公司为XX环球商品贸易港，是集团旗
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摘要：商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提供了围绕商品的精准结构化理解，对业务应用起到了至关重要的作用。相比于美团大脑中原有的围绕商户的图谱而言，商品图谱需应对更加分散、复杂、海量的数据和业务场景，且面临着信息来源质量低、数据维度多、依赖常识以及专业知识等挑战。本文将围绕零售商品知识图谱，介绍美团在
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摘要：一 产品思维是什么？ 作为一线的开发人员，大家是不是都经历过和产品吵得不可开交的经历，甚至最后谁也无法说服谁，只能将问题上升。最后由老板出面解决，而大多数情况下老板还真能够以某种方法去解决，并且是一个双方都能接受的方案。这个时候可能大部分同学会认为是老板的权威，地位导致了这一结果。其实这很不准确（可
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