阿里国际站运营：访客详情的开发价值超乎你想象！
阿里后台的访客详情你有好好利用吗？
还是只是简单的浏览，做几个可以直接营销的访客？
如果真的是这样，那你就太浪费马云爸爸提供的这个功能了！
今天简单分享一下可以怎么开发访客详情的价值！
如果新手找不到访客详情，请看这里就是在后台【数据管家】的【知买家】中
1.访客详情之地域：访客详情中会展示店铺访客都是来自哪个国家或地区的，你可以通过查询整理，总结出产品这段时间在哪些地方比较受欢迎，但是整理周期不要太长，最好一周一次，毕竟市场的变化辣么快，稍微不注意可能地域就变了，特别是服装产业，一阵一阵的潮流这种东西，不是我们能够去懂的。分析整理出产品在哪些国家和地区比较受欢迎之后，就可以采取行动，在对应国家地区加大力度，主攻该区域的客户，该竞价的竞价，该写开发信的写开发信！
建议：整理的时候最好能调查一下那边的市场环境，
找出产品受欢迎的可能原因，然后力推这个优势，我不信拿不下订单！
2.访客详情之旺铺行为：整理访客都在旺铺里面看过哪些页面，结合停留时长这个因素，以及有没有发起反馈，总结出访客一般会看哪一些页面，还有哪些页面让访客发起反馈的几率比较大。这样的好处就是以后在装修的时候可以花费更大的精力打造这些页面，让这些页面留住更多的访客，提高反馈率！
3.访客详情之常用搜索词：整理访客常用搜索词，在里面找出使用次数比较多而且匹配你的产品的关键词。这些关键词会比你去自己翻译，乱找有效很多很多，因为这是访客使用的，访客行为其实一定程度上代表着大部分买家的习惯，阿里排名规则中买家喜好程度占了很大的比重，所以我们在做产品的时候，要从各个方面去契合买家的习惯和爱好，从访客详情中提炼出买家常用搜索词作为产品关键词，这会是一个不错的方向！
4. 访客详情之网站行为：观察访客是浏览了几个供应商还是只有一个，这样可以判断客户的意向，这样开发起来更有方向。如果访客只浏览一个供应商，并且发送了反馈，那么一定要重点跟进，因为他对你的公司或产品意向很强。
5.访客联系方式：就算分析出了可开发的访客，但是没有联系方式也是白搭。后台规则辣么多，每天能营销的客户那么少，而且也很被动，所以如果能够掌握访客的联系方式，开发起来会更方便，掌握更大的主动权。这里建议可以使用国际版e助手的访客名片来整理访客的联系方式，再加上之前筛选的访客，开发起来就6到飞起了！
2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理 和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;
前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式
图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。
从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based
method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： （1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； （2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； （4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K< 阿里数据中台之数据中台顶层设计 最近在读阿里数据中台的书，因为要在组内做分享，就多度了几遍。与阿里大数据实践之路配合，基本可以看到阿里建设数据中台的过程，和一些技术细节。做一件有价值的事情就是把自己觉得好的东西分享出来，那么开始内容 （1）大数据的发展历程和价值探索 大数据的发展： 文章开篇是一段作者建设数据中台过程的心路历程，下来就是老套路，介绍了国内外大数据发展的历程与大数据的价值探索，这里做简单的介绍。 两个重要的节点需要说一下： 2003年谷歌公开了内部对于海量文件的处理技术、GFS分布式文件系统、并行计算处理框架MapReduce、高效数据存储模型BigTable，这些促成了分布式系统基础架构—hadoop。为各个大数据组件的诞生打下基础。 2012年全球大数据从TB上升到PB，也是阿里大数据之路开端的一年。 大数据的价值： 大数据的价值书中主要从四个方面介绍，在下面的四个方面都深刻的解析了大数据的实际应用和真是含义。 语义层面： ‘数据’即所有信息的记录，例如用户访问网站的信息的转化过程的行为属性；大是巨量的意思，可以隐身为数量、形式、含义的丰富,保障实现被高保真的记录与回放 实现层面： 大数据是一套数据处理技术活方法体系，实现具体以上特征的数据的存储、计算、共享、备份和容灾、保密等，保证数据处理的时效性和拓展性 服务层面： 大数据的数据技术变革引发的新型信息服务模式，例如从数据探索出发，系统主动推送信息给用户做决策、给及其优化参数、基于数据的量变完成数据的质变 应用层面： 大数据是数据服务组合生成的新场景、新体验、日益增长的数据量非但不会使信息获取效率降低、质量下降，反而会让每个人都能得到快速的迭代，个性化的互联网服务。 （2）阿里的大数据主张 在数据提供服务的基础上，阿里对数据的要求是准、快、全、统、通，简单的解释是标准统一，融会贯通、资产化、服务化、闭环自优，这是阿里数据中台实现目标的核心。 要实现上面的目标，如何做呢？ 2011Alibaba数据分析师(实习)试题解析 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心; (2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分; (3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象); (4)循环(2)、(3)直到每个聚类不再发生变化为止(标准测量函数收敛)。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度 2016阿里巴巴数据分析校园招聘笔试 21道题，100分，60分钟 一、单选题（10） 1.想了解上海市小学生的身高，需要抽取500个样本，这项调查中的样本是 A.从中抽取的500名学生的身高 B.上海市全部小学生的身高 C.从中抽取的500名小学生 D.上海市全部小学生 2.以下对k-means聚类算法解释正确的是 A.能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算 B.能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算 C.不能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算 D.不能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算 3.以下哪个是常见的时间序列算法模型 A.RSI B.MACD C.ARMA D.KDJ 4.有个袋子装有2个红球，2个蓝球，1个黄球，取出球之后不再放回，请问取两次出来 的球是相同颜色的概率是多少 A.0.3333 B.0.2500 C.0.2000 D.0.1667 5.65，8，50，15，37，24，（）。括号中的数字是（） A.25 B.26 C.22 D.27 6.一组数据，均值>中位数>众数，问这组数据 A.左偏 B.右偏 C.钟型 D.对称 7. SQL 语言允许使用通配符进行字符串匹配的操作，其中’%’可以表示 A ． 零个字符 B ． 1个字符 C ． 多个字符 D ． 以上都是 8. 关于正态分布，下列说法错误的是 A. 正态分布具有集中性与对称性 B. 正态分布的军事与方差能够决定正态分布的位置与形态 C. 正态分布的偏度为0，峰度为1 D. 标准正态分布的均值为0，方差为1 9. 以下不同的场景中，使用分析方法不正确的有 A. 根据商家最近一年的经营与服务数据，用聚类算法判断出天猫商家在各自主营类目下所 属的商家层级 B. 根据商家近几年的成交数据，用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式 C. 用关联规则算法分析出购买汽车坐垫的买家是否适合推荐汽车脚垫 D. 根据用户最近购买的商品信息，用决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是女 10. 下列时间序列模型中，那个模型可以较好地拟合波动性的分析与预测 A. AR 模型 B. MA 模型 C. ARMA 模型 D. GARCH 模型 二、多选题（5） 11. Excel 工作簿a 中有两列id 、age ，工作簿b 中有一列id ，需要找到工作簿b 中id 对应 的age ，可用的函数包括 A. Index+match B. Vlookup C. Hlookup D. Find E. If F. Like 12. 现在有M 个桶，每个桶都有N 个乒乓球，乒乓球的颜色有K 种，并且假设第i 个桶第 j 种颜色的球的个数为ij C ，比例为ij ij C R N =，现在要求颜色纯度越高，下列哪种算法 描述是合理的 A. ()/ij N K C -∑越小越纯 B. ()-*ij ij C LOG R ∑越小越纯 C. ()1-*ij ij R R ∑越小越纯 关于阿里巴巴，本人曾经陷入一个误区： 阿里巴巴只是一个交易的平台，就是询盘，然后花钱，造钱的玩意，然而，后来接触到一些网友，他们自然排名带来的询盘竟然是普通朋友的3倍，甚至十几倍，一个月100多个，甚至几百个，曝光量高的惊人，这个是技术牛人。 后来接触到一个没有多少技术的普通外贸人，他做的也很好，上传了400多个产品，一个月的时间，询盘由30,40个涨到一个月112个。那个时候，我才意识到，原来，阿里真的不止是询盘。 这个我自己做的一个分类 我说的运营是除了排名之外的，因为排名实在是太重要了，本人的研究还不透彻，不能说的很到位，我称之为微运营。 首先看第一个，积分 阿里后台,大家可以看到自己积分, 这个积分主要是通过信保获取,一个信报订单=100积分, 一个RFQ=1个积分,只要报RFQ就有积分哦，不是客户回复才有. 这个积分可以干嘛呢？ 换询盘,换RFQ,换P4P, 真真是个个都是大招啊,尤其是换询盘那个, 5个询盘,阿里把你们产品做优先推广, 直到你拿到5个询盘为止,直到你拿到5个询盘为止, 这会是兵家相争之地 实时在线营销,大家都可以看到每天很多弹窗,有主要靠这个开发客户的, 在P4P培训中听一个讲师讲的,所以，这个功能相当于我们上淘宝的时候，卖家发信，我们收到一个弹窗,如果正好我们需要, 是有比较大的概率促成订单的,作为一个业务，说实话, 这种如此直接的机会，真的是可遇不可求,包括接下来这个访客营销 访客详情,这是它的入口 大家看上张图片，有个无法营销，无法营销是因为买家设置不让卖家骚扰的，点击立即营销之后 这里出现了买家搜索的关键词，完全可以根据客户搜索的关键词判断买家的质量，是一个优质客户，还是一般的客户，一眼可辩，也就是，关键词跟自己产品的匹配度，如果客户搜索的词，特别专业，特别专注于一个领域，那么，这绝对是专业客户，需要你比较专业用心的去发开发信，成交率会很高，只要你做到位。如果客户搜索的关键词范围很广，建议是发最简单的开发信，因为，我们不知道客户是不是客户， 阿里数据分析师面试资料整理 一．职位描述和要求 阿里巴巴（中国）网络技术有限公司——商业智能部（BI）2012年校园招聘内部推 荐 职位名称：数据分析师 【职位描述】 1、负责业务数据收集整理，对多种数据源的进行深度诊断性组合分析、挖掘、深 度分析和建模； 2、提供效能报告，对市场活动终端体现给予评估，为公司运营决策、产品方向、 销售策略提供数据支持； 3、参与、组织客户调研，定期提供行业报告；并与业务部门沟通并推进以上结果 【职位要求】 1、计算机、统计、数学、信息技术等专业硕士以上学历或优秀本科生，工作地点 ：杭州 2、熟悉Oracle或Hadoop数据库,熟练运用SQL或HIVE；熟练操作excel,SAS/SPSS, PPT 3、良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果；有丰富的数据分析、挖掘、 清洗和建模的经验 4、熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题 5、具备良好的沟通能力和团队精神，有独立开展研究项目经验 二．数据分析师需要具备的能力： 1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。 2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。 3、至少能够用Acess等进行数据库开发； 4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。 5、至少掌握一门编程语言； 6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。 三．网站数据分析师应该具备7大品质 网站要想运营好，数据分析是少不了的，当网站发展到一定程度的时候，所要分析的数据也是很大的，所以，就需要专业的网站分析师，这也是未来电子商务的比较紧缺的职业，下面我们就来了解下作为一个网站数据分析师需要具备的品质。 阿里数据整合及数据管理体系解读 前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得重复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和 DWS），经过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。因此数据管理体系是包含具体的方法论以及相关的产品两个部分，经过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及管理，维度分析整理以及数据模型的设计。经过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。 业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、B2B系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观，能够想象成贾不死的7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命名体系，规范定义将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、原子指标/度量、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系，以及具体实例。 阿里网店数据运营分析 悍蒙电商学院日常运营基本情况分析 一·使用情况 1. 流量数、访问数（反应网店人气） 2. 独立访客（真实访问人数） 3. 平均访问页数（访客对网店兴趣度） 二·运营情况 1. 订单量、订单总额、平均单价（网店带来的实际收益） 2. 订单转化率（网店的营销能力） 以上指标收集数据（快消品一周数据，工业品一个月数据），对比（上周，上月）做出趋势对比。观察运营指标变化，从而指导运营内部工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。 网店营销推广效果分析 1. 流量来源分析（了解哪些流量带来收益） 2. 付费流量分析（有利于对不同推广做跟踪和效果分析） 3. 时段分析：每个时段的流量和销量的转化情况（了解销售高峰期，合理安排人员） 4. 关键词分析：在搜索引擎输入关键字进入网店的流量进行分析，分析每个关键词通过不同搜索引擎进入网店的流量（可以帮助运营部门做搜索引擎营销的有力数据参考） 5. 访客分析：了解网店主要顾客地区；对于单量少，流量高的地区设置免邮等活动。注意区分新老顾客，老客户的回访行为，能够协助邮件营销达到更好的效 果。 6. 页面类型和热门页面的分析 7. 入口分析：评估进入页的质量 8. 出口分析：结合退出率和访客离开网店的页面，发现顾客离开网站的原因 退出率：在一个统计周期内，以当页作为访问最后一页离开的访问数占网站总访问数的比例 三·全面分析发现运营中的细节（重点） 1.每周运营数据的趋势对比分析 2.监控不用时段的流量变化 3.了解流量在网店中的分布：这些流量具体流向哪些类型的页面。对网店的页面进行分类，才能够清晰的观察流量在网点内的分布情况，结合浏览数、选购商品、进入购物车、下单、支付成功这些数据，可以看出网店总体的购物车漏斗转化情况 4.分析页面的内容，寻找网店的热门点 5.观察不同来源的质量：关注来源的域名，做访问地址统计，配合运营数据*销量转化率订单率订单额，找出哪个域名的网站可以带来真正的顾客 6.了解整体流量，重点关注付费获得的流量 7.关键词分析配合搜索引擎，挖掘高转化关键词 8.对会员顾客单独进行消费分析：对IP进行区域分类，找到高消费主力所在的地区 四·优化网店，稳步提高运营效果阿里数据中台设计与数据资产管理
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