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数据

数据分析师的完整流程与知识结构体系

发表时间:2019/7/15 9:47:50 来源:hizcn.com 作者:siter

一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术
智能营销第9讲-营销需要全景数据

发表时间:2019/07/09 14:27:01

全景并不意味着大而全，而是能在固定场景中找到最佳服务符合需要的数据，来达到最佳的营销效果。
智能营销第8讲-营销资产要具备共享性

发表时间:2019/07/08 09:26:14

本篇开始想先分享一个案例，在某年双十一开始前的一周，我们曾向某银行提出能否开展一个信用卡提额的营销活动，因为双十一这个节点上消费需要大量资金，
《抖音好动大数据》正式发布，开启健康生活的美好新方式

发表时间:2019/7/4 13:38:25 来源:hizcn.com

夏天的脚步已经来临，炎热的天气能够有效的促进人体汗液排泄以及脂肪在运动下的代谢和消耗。为了让你在夏天“好动”起来，抖音联合《时尚健康》，以及特约合作品牌扶他林，共同发
酒店会员2.0时代来临，如何用数据驱动酒店营销升级

发表时间:2019/7/3 10:06:46 来源:酒店精准营销

酒店营销“渠道化”的特征，让大家都拥挤在一起，日日夜夜的拼杀。从线上OTA一直到线下，都在争夺流量和做转化率。酒店行业的规模化发展，演变成今天供大于求，各种业态的分流，让今天酒店的营销“非常的重要”。
阿芙精油的618：数据口碑双丰收

发表时间:2019/7/2 15:42:44 来源:hizcn.com

近日，随着各大电商平台陆续公布618战报，一年一度的年中购物狂欢节终于落下帷幕。总体来看，热闹了半个月的618大促令电商平台和品牌都收获了可圈可点的战绩。以天猫为例，超100个品牌成交超越去年双十一，
智能营销第4讲-收集数据完整还原营销现场

发表时间:2019/07/02 12:23:08

首先明确一下，什么是营销数据？所谓营销数据就是从营销目的开始到最终结束全周期中形成的所有数据，涉及用户的达成、交易、销售、参与反馈行为、内容设计、权益补贴、通道时间
智能营销第3讲-策略要基于数据来评估预期

发表时间:2019/07/01 12:22:14

在本系列的第一篇文章中，我们谈到营销的第三个局限性就是营销的策略缺少预测和优化。
微信小程序公布最新数据：8200家服务商共推出63万个小程序

发表时间:2019/6/28 14:46:53 来源:腾讯科技

6月27日，微信2019年首场线下公开课在上海举行，重点关注微信生态服务商群体。活动现场，小程序团队公布了小程序服务商最新数据，并发布小程序服务商成长计划...
智能营销第1讲-数据分析必须参与营销

发表时间:2019/06/27 15:19:28

如果在制定营销策略之前，没有进行详细的复盘和数据分析，而直接启动营销工作，就无法知道策略是否合理，是否可以达到预期的效果
大数据推动智能制造产业的发展与变革

发表时间:2019/6/5 6:58:15 来源:hizcn.com 作者:terr

智能制造这个话题从提出，发展到当今这个阶段，经历了技术创新与融合、产业重新变革与布局、企业转型与推进等多个环节。我们都知道，对于智能制造来说，将传统的制造技术与智能技术二者进行有机地结合，当前的智能制
进军澳大利亚电商市场，这些统计数据务必了解

发表时间:2019/6/3 7:37:23 来源:雨果网作者:auyttf

进军澳洲电商市场前，你得先看看这份市场报告。澳大利亚电商市场正在蓬勃发展，去年澳大利亚人在网购方面的支出共计达到286亿澳元（203亿美元）。截至2019年1月，网购消费在澳大利亚零售总额中
大数据人工智能对未来工作和人力资源管理的影响

发表时间:2019/5/28 12:04:17 作者:tghb

大数据和人工智能对社会和社会运行进行了重塑，全球重新分配权利、财富、竞争和机遇，颠覆性的创新、突破性的思维、新型的商业模式和稀缺性的资源将影响社会生产和生活的每一领域。普华永道根据调研结果构建了四种截
数据加持、技术升维，品牌该如何释放“智能”红利？

发表时间:2019/5/23 18:03:00 来源:hizcn.com

如今，数字营销3.0时代正从之前的
数据技术背景下的品类管理优化

发表时间:2019/5/23 10:25:27 来源:奥维咨询作者:kemaoi

借助大数据和新技术，零售商对不同挑战都有了更深入的“解法”，比如：应用一：更懂消费者——透过大数据理解消费者的购物目的和购买决策偏好通过大数据分析手段，零售商可以透过消费者行为

数据分析师的完整流程与知识结构体系

一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术

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