数据分析

本文第一部分介绍产品数据分析中最基础的两个分析模型；第二部分结合案例来谈谈这些模型在实战中要注意的关键点。

本文就讲一讲这些最基本的需求，为了便于理解，主要从物流仓储的几个环节进行描述。

大多数朋友只是听说过“数据驱动增长”这个名词，对其方法还缺乏系统的认识。

利用Python处理Excel文件效率相比VBA要高，本文是针对相同格式的Excel文件进行快速合并！

大数据和分析法的质量，不如分析的目的来得重要。最有趣的紧张态势和争论，始终围绕着组织是否会因使用分析法而获得最大报酬，以使既有的流程行为(process behavior)更完善，或者改变公司人员的行为。

移动应用数据分析公司 Sensor Tower 发布了其《2019 年第二季度数据摘要》报告，根据情报商店 Store Intelligent 的测算数据，报告对 2019 年第二季度的应用程序全球下载量进行了排名。

数据分析团队的需要完成六项任务。在分配任务与增设新职时,企业领导人需要充分评估这六大任务。

旧的信息管理系统不能轻易地读取数据信息，也不能轻易进行可视化面板展示。在这种情况下，BI厂商应运产生，并提出了商业智能概念。BI的最初目的是什么？企业已经拥有了一定数量的信息系统，这些系统积累沉淀了大量数据，而这些数据不易轻松使用。

为什么我们要对员工离职进行预测，因为它会帮助公司减少员工离职成本的消耗。

案牍是中国古时候官府的公文案卷，大案牍更是凸显重要的国家纪要，术则是代表方法能力。堪比当今的大数据分析应用能力。

数据分析师必须掌握的6种方法论和8种思路！

第一个指标是「复购有效期」，它可以帮运营人员找出存量用户营销的最佳时机。

本篇文章介绍如果通过解读公司财报获取竞争情报，这种方法的优势在于数据相对比较靠谱。

对于线下的商超、零售店，关注的重点在于如何进行客流统计分析，并应用到商业化的提升之中。目前主流的方案是利用客流统计摄像头来精准采集客流数，跟踪店内行动轨迹，形成热点数据，对接POS/ERP数据，汇总成报表，形成单/多个门店、周期内的变化曲线，并掌握星期、天气、活动等因素给客流带来的影响，促进门店业绩增量。

新零售的数据化运营，不仅仅是简单的上一套系统，分析分析数据！！