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  • 产品经理最开始之前考虑的更多是在核心竞争力上,那个时候可能用的更多是左上角。但是逐渐,可能会挪到右下角,作为产品,能否给公司挣到钱。也可能,是在中间,公司内部团队、对外合作公司,哪
  • 供应链充满了不确定性。如果企业想减少可能的风险,并与零售商和客户建立良好的关系,则需要再次进行数据分析。在供应链中,大数据应用围绕着可追溯性、采购和仓储三个主要孤岛开展。
  • 价指标体系是指由表征评价对象各方面特性及其相互联系的多个指标,所构成的具有内在结构的有机整体。”简单来说,就是将统计指标系统性的组织起来。指标体系是由指标和体系两部分组成。指标主要
  • 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。
  • 数据建模是一门复杂的科学,涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系,以便数据可以相互关联,并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型,该物理模型由存储数据的存储设备
  • 要能做用户行为的分析,就需要有一套用户行为数据采集、传输、处理、分析的基础设施,而埋点和分析平台就是在做这件事。业界大多产品都是通过嵌入到多个终端的SDK来采集用户行为数据,而后续的
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  • 14年接触到“指标体系”这个词,一脸懵逼,当时还停留在离散的报表需求阶段,不能明确说出什么就是指标体系。发展到现在,做了几个产品的数据工作,对指标体系概念以及规划方法有一定的积累,总
  • 随着业务的快速发展以及移动互联网的到来,多屏(京东App、京东PC商城、M站、微信、手Q等)互通,推荐类型从传统的商品推荐,逐步扩展到其他类型的推荐,如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、
  • 大数据是我们无法避免的流行语,但这是有充分的理由的:它正在改变很多企业的运营方式,并将继续改变,尤其是在供应链领域。
  • 企业怎样才能正确认识和利用推荐系统来拓展业务?本文对推荐的本质和实现思路进行了深入的探讨,并介绍了网易严选的推荐系统实践,让您充分领略个性化推荐的魅力。
  • 数据变现的能力,足以成为企业竞争优势的源泉。无论采用哪种途径,都需要实施组织变革。
  • 曾几何时,组织多半会选择以增量方式实现大数据解决方案。而并非每个分析和报告需求、大型数据集或来自多个数据源的临时报告执行并行处理的项目,都对大数据解决方案有着重要需求。
  • 实现数据驱动有两个关键环节:一是数据采集,二是数据分析。对于传统企业来说,往往是这两点都不太具备条件。
  • 企业数字化转型趋势是“数据”引领业务变革,数据集中管控成为大势所趋,如何做好数据共享和数据分析、如何发挥数据资产价值最大化是我们信息化工作首要目标
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