BI这条道不再新鲜了，但也是有些公司上来了，有些没上来。没上来的可能还不确定什么时机该上，上来的也是各有各的苦衷，家家有本难念的经。
数据分析
数据分析，或许不是为了分析，而是为了规范
数据所解决的问题，就是让他可以更容易的按照标准的工作方法来决定补什么货，补到哪。
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数据化管理(电商)－销售店铺分析
一般来说都会同时运营多个店铺，鸡蛋不能放在一个篮子里嘛，但每个篮子要放多少个鸡蛋，投入多少的资源，这就需要进一步的分析和研究了。
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怎样理解时间序列一
零售行业中可以先预测商品的销量再订货，就能减少些损耗；电商平台预测销量，也可以监控异常或是刷单行为；在我们还不知真伪的算命都有很大的市场，若是有科学的办法来预测未来，谁不想知道呢。
看到数据不等于看到价值
数据分析
怎样理解时间序列二
ARIMA模型中参数d就是用作差分的，d=1就是做1阶差分，d=2就是2阶差分。什么是差分？我这里就写一个一阶差分的公式简单表达下，更多的就百度查概念吧。
数据分析
怎样理解时间序列三
我对预测有这样的一个理解，之所以时间序列可以预测某些数据序列，是因为我们可以将数据序列分成两部分：数据序列＝函数＋噪声。
数据分析
你费那么大劲做的数据分析，有用吗？
我们做数据分析的目的，是为了解决问题，换个词，是为了有用啊。那么你做的分析，有用吗，怎样做的分析才有用呢？
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数据化运营管理_互联网行业(五)(流失篇)
关于流失，就不必过多的说明了，古往今来，从菜市场到互联网，都是各行从业者所不想看到的。然而人有生老病死，新城代谢式的流失是不可避免的。
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