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
网络安全是当今信息社会中至关重要的问题，网络攻击的频繁发生使得企业、政府和个人面临着越来越大的安全威胁。为了及时有效地应对网络安全事件，网络安全应急响应成为了必不可少的一环。
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：
随着互联网技术的飞速发展，网络安全和性能优化已成为各行各业关注的焦点。EdgeOne，作为一种先进的技术解决方案，正在游戏、视频、电商零售、金融等多个领域发挥着重要作用。本文将深入探讨EdgeOne在这些领域的应用场景，并分析其在解决安全问题、完成防护等方面的实践效果。
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？！”
我们把“夕”想象成一个不断吃机器内存的 Java 程序，就称它为 年兽吧。掌管 Java 虚拟机内存的就是“年”，我们称它为年哥吧。
年哥管理的地盘主要分为五大区：堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器。如下图所示。另外大家可以把图中的线程想象成村民，而堆是作为村民共享使用的区域。
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
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。
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。
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
目前在企业中使用人工智能还比较少，一场关于人工智能的革命才刚刚开始；中有部分大企业正在尝试人工智能，比如百度的全自动驾驶汽车，对于人工智能有的人是利用它完成一些手动和重复性任务,有的人用它来实现自动化
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：
原创作者：武桐辛 本文长度为4500字 ，建议阅读15分钟。 今天iCDO原创团队志愿者武桐辛将为我们深入剖析，如何在实战中评估和衡量渠道的价值。 多触点营销及归因概念 无线时代到来之后，一切都发生了变化，通过数据还原用户行为的方式也发生了改变。加之，由于我们生活在一个“全线的”营销世界中，很多App为了推广自己的内容，或是为了吸引用户参与某个活动，再或是电商App为了提高交易量等，都会在各种渠道投放广告，这些渠道不仅限于线上渠道，用户还可能来自电视广告，地铁广告牌，楼宇广告等线下渠道。在用户生成转化
二、商机不足，应该怎么办？ 上节我们说到，如果商机不足，应该怎么办？ 上世纪90年代有一句话“不找市长找市场”，我们这里套用一下也是找市场，有高人总结市场和销售关系，很经典“没有市场的销售会累死，没有
近日，某家电企业在官网商城举办五一促销，活动期间，用户可以购买特价电饭煲、电饼铛等小家电，吸引了众多消费者的关注，也被羊毛党盯上。活动刚开始不久，羊毛党们就几乎全部扫空了特价小家电，导致企业损失数十万元。该家电企业迅速部署了风控系统，并对活动规则进行细化。活动再次重启后，风控系统发现了大量涉嫌参与羊毛党的账号，并及时对其进行了拦截，保证了活动的顺利进行。
最近几天，电商圈出了一件大事情，拼多多再次吸引了大家的眼球。2019年1月20日，拼多多出现了数额巨大的羊毛Bug，起因在于一张无门槛的优惠券，券面价值100元，可以全场通用（特殊商品除外），有效期一年。如果仅仅从业务角度分析，定义这样的优惠券自身并没有任何问题。当然，也有人说像这样的无门槛券本身就不该用于花费充值、Q币充值等几乎等于现金业务的商品，这是从促销层面去考虑的问题。还有人提到风控问题，为何等到损失达200亿（事后拼多多说明这些优惠券涉及到千万）才发现问题？更有人质疑这是一次别出心裁的炒作。
在零售行业中，会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润，同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员，并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流失，给零售运营商带来了严重损失。此时，运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如，商家针对会员采取一系列的促销活动，以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高，事实上，发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘，加强对现有会员的精细化管理，定期向其推送产品和服务，与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。
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品牌商和电商平台是非常重要的环节。而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，品牌方或者电商平台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。
如今，大量的跟踪器正在收集用户在线活动的信息。出于各种原因，我们好像已经习惯了在线服务提供商、营销机构和分析公司跟踪我们的每一次鼠标点击、社交帖子、浏览器和流媒体服务历史记录。 基于所收集信息类型的不同，跟踪器也分为不同的类型，包括广告跟踪器、分析跟踪器等等，其中大部分用于网站和内部应用程序。当然，还有更多功能的跟踪器，用于网站、内部应用程序，甚至电子邮件中。本文描述了这些跟踪器类型中的一种：网络信标，又称网页臭虫（web beacon），并揭示了网站和电子邮件中最常见的20个网络信标。 网络信标概念
很多同学很困惑，到底什么算“深入”分析？为什么自己做的数据分析总被嫌弃“不够深入”。今天系统解答一下。举一个最常见的分析需求：业绩下降了，分析下原因。这是各个公司的销售、运营、产品都最爱问的问题。看似来似乎非常简单哦。
随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
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。
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
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？
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。
今天给大家介绍一种比较常用分析方法。叫做双重差分法。啥叫个双重差分法呢？我们先不管这个什么法，我们直接来看例子。
有些错误就像明亮的钻石，很容易被察觉。即使你忽略它们，编译器（或解释器）也会通过报错提示我们。
解决问题的核心在于拆解，即将整个问题分解成若干单元，逐一突破。不会解决问题是因为不会拆分问题的结构、无法厘清问题的种类，也没有将帮助思考的辅助工具用到极致
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
网上有关留存的文章很多，这篇不敢说是最全的，但最起码是较全的。由于上班加带娃，又要坚持原创，又要精细的准备每一篇干货，所以大概一周一更。如有做的不足的地方，请于后台留言，督促我改进，以分享更有价值的干货。
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。
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。
首先，我们对比2种常用的用户触达工具：短信和消息推送（Push），结合场景进行选择。
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
某App 3月10日-3月12几天的整体充值收入提升非常明显（大于50%），但是，在整体充值中，占80%以上的功能充值的收入下降明显（大于50%）。这期间可能发生了什么？
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。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析： 1、公司要打造新产品，该产品的市场容量有多少？预期年销售量有多少？ 2、用户对于产品的关注点在哪里？最满意和最不满意的点都分别是哪些？ 3、新产品要上线，售价应该定在多少会比较合适？ 4、产品C的市场竞争对手是谁？他们
这里用脑图的形式总结了产品分析、品牌分析、渠道分析、市场分析、市场机会分析、广告分析的分析方法和相关指标拆解。 也分析了零售业促销活动以及促销活动评估方法，也总结影响市场连带率、成交因素的维度和指标。
本周，最大的新闻莫过于Oculus夏日大促销，Rift+Touch只要399美元。对于吃瓜群众来说，这无疑是一个天大的好消息。但科技圈、媒体圈却没有普通消费者这样的好心情了，各种揣测、猜疑频生，直指O
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。
https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
定义一系列算法，将每个算法封装到具有公共接口的一系列策略类中，从而使它们可以相互替换，并让算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。
小刘，服务器这会好卡，是不是出了什么问题啊，你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况？
近些年互联网电商从线上+线下的全渠道模式去转型业务，在新零售电商全渠道转型方面也带来了实质性的进展，新零售平台模式愈发成熟的过程中，实力强大的电商企业更注重如何提高用户在消费过程的无缝化购物体验，如何解决消费者需求响应滞后，如何解决供应链环节带来的成本、仓储、物流等问题。
本文主要是介绍一下笔者对于甲方安全能力建设的一些经验，心得和零散的思考。需要特别强调的是不同企业的实际情况不尽相同，本文仅供参考，不具普遍意义。
作为现代社会的重要基础设施之一，服务器的安全性备受关注。服务器被侵入可能导致严重的数据泄露、系统瘫痪等问题，因此及时排查服务器是否被侵入，成为了保障信息安全的重要环节。小德将给大家介绍服务器是否被侵入的排查方案，并采取相应措施进行防护。
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