电商数据分析导论 1.3数据分析在电商中的应用 1 业务场景 2 3 CONTENTS 数据诊断及复盘 市场分析 4 竞争分析及渠道分析 5 活动及广告分析 6 产品分析及库存分析 7 消费者分析 业务场景 PART ONE 业 务 场 景 数据分析的目的是提高商业的效益，增加企业的利润。所以对电商企业经营过程中的各个环节进行 数据分析，为经营者提供有效的决策依据，不但可以提高经营效率，还可以提高企业的经营能力。 数据复盘 竞争分析 活动分析 产品分析 市场分析 渠道分析 广告分析 库存分析 数据诊断 消费者分 析 常用的业务场景包含但不局限于以下10类场景。 业 务 场 景 数据对于电商运营者而言是一盏指明灯，如果数据是运营的眼睛，那么数据分析便是运营 的视力，一样的数据给不同的运营会有不同的决策结果，每个人看到的都是基于自己的视力水平呈 现的结果。 本书将运营常用的数据分析场景逐一举例，以使运营人员能够快速套用场景的分析思 路和方法，从而提高运营水平。数据的红利仍在，但运营人员需要具备一定的能力才可以争取到 红利。 通过数据分析获利的店铺比比皆是，下面列举3个相关场景。 某网店在进行 数据分析前的退款率高达 20%，在对退款产品、退 款消费者和原因进行分析 后，优化了产品详情页和 打包发货环节，有效地将 退款率降到了8%。 某网店在进行数 据分析前滞销率高达38%， 在对滞销产品进行分析，对 库存动销预测后，优化了滞 销产品的营销策略，并用库 存的发货速度指导采购部门 的备货数量，有效地将滞销 率降低到20%。 某网店在进行数 据分析前支付转化率低到 0.87%，在对客服数据和页 面数据进行分析后，给客服 下达了响应时间、响应率等 KPI（关键业绩指标），并 参考同行优秀的页面进行页 面优化后，转化率提高到 1.7%。 数据诊断及复盘 PART TWO 杜邦分析法 数 据 诊 断 数据诊断是指对网店运营的数据指标进行分析对比，找出有异常的数据指标或者找出 与分析问题最为相关的指标；主要业务场景：针对网店的数据诊断分析运营过程中存在的问题。 常用的店铺快速诊断方法有以下两种方法。 相关性分析法 将相关指标进行拆解，并展示最相关的指标变化，从而通 过指标间的关联和变化快速发现店铺的问题。 先分析问题找到核心指标，再通过相关性分析指导与问题 的核心指标相关程度高的指标，针对性地分析这些指标。 数 据 复 盘 数据复盘是针对某个事件对各个工作环节产生的数据进行梳理，并还原事件发生的过程。 这个事件可能是某次大促或者某次方案的执行。 诊断与复盘相近，容易混淆，数据复盘是还原具体的每一个过程，分析的数据 包含工作人员的数据，比如客服人员拨打了100位网店消费者的电话。运营能从整个过程 中进行提炼和总结，而数据诊断并不需要还原过程。 注 应用场景：针对某个事件对各个工作环节产生的数据进行梳理，并还原事件发生的过程。 市场分析 PART THREE 市 场 分 析 市场分析是指应用统计学、计量经济学等分析工具对特定市场的运行状况、产品生产、销售、 技术、市场竞争力、市场政策等市场要素进行深入的分析，从而发现市场运行的内在规律，进而进一步 预测未来市场发展的趋势。 市场分析是发现和掌握市场运行规律的必经之路，是市场中企业发展的大脑，对指导市场中企业 的经营规划和发展具有决定性意义。 市场容量分析 市场趋势分析 市场细分分析 分析的是市场相对规模，市场规 模是难以估算的，根据统计学的方式估算的 结果并不靠谱，因此要用电商的市场数据 （抽样）来分析电商的相对规模，给决策者 提供有价值的参考依据。 对市场的自然规律进行探索，以 及对未来的发展趋势进行预测，让决策者 提前根据市场发展趋势做出预判，并对经 营策略进行调整。 市场细分是市场选择的基础，需 要根据消费者群体将市场划分成多个子市场， 因为子市场之间需求存在着明显的差异。 品牌分析 竞争分析 目标市场选择 以品牌为分析维度，研究品牌市 场的分布，从而找到市场空白。 分析市场竞争环境和竞争对手， 掌握竞争信息便于企业制定市场营销策略。 目标市场选择是指根据自身情况 估计每个细分市场的优劣势，并选择进入一 个或多个细分市场。 竞争分析及渠道分析 PART FOUR 竞 争 分 析 竞争分析是针对竞争市场环境和竞争对手开展的分析，从而帮助企业更深入地了解市场 和自己的同行竞争对手。 竞争环境分析 竞争对手的选择 竞争对手数据跟踪 竞争对手分析 指针对电商平台搜索环境、价格和品牌分析的结果，该结果代表了企业市场 成本及进入壁垒的高低。 指行业竞争标杆的确定，根据竞争对手矩阵和对手分类，确定不同时期的行 业标杆，对企业的发展起到正面的引导作用。 指长期收集并跟踪竞争对手数据，掌握竞争对手的动态。 指针

1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

python小程序，用来提取lammps生成的log文件中某一类数据并导出到excel表格中

BDD100K数据集。BDD100K（Berkley DeepDrive 100K）是一个大规模的自动驾驶数据集，由加州大学伯克利分校的Berkley DeepDrive项目团队创建。该数据集旨在为自动驾驶研究提供大量的真实世界驾驶场景数据。 BDD100K数据集包含超过10万个视频序列，涵盖了不同地点、不同天气条件、不同场景的驾驶情况。每个视频序列都配备了高分辨率的前置摄像头记录的图像和对应的传感器数据，如GPS位置、车辆速度、车辆加速度等。这使得研究人员可以在真实世界的多样化驾驶场景中进行算法和模型的测试和评估。 BDD100K数据集主要关注场景理解和目标检测任务。它提供了包括车辆、行人、自行车、交通标志等多个类别的标注边界框。此外，数据集还提供了语义分割标注，用于对图像进行像素级别的分类。这使得研究人员可以进行更细粒度的场景理解和分析。 BDD100K数据集的规模和多样性使得它成为自动驾驶研究和算法开发的重要资源。研究人员可以利用该数据集进行目标检测、语义分割、行为预测等任务的训练和评估。一共上传的是7万张图片以及对应的标签（json格式），需要进行格式转换。图片过大传不了

OTA7290B 是一款高度集成的 1803 通道源极驱动器，带有 MIPI 接口，带有时序控制器，适用于中尺寸彩色 TFT-LCD 面板。 OTA7290B 将源极驱动器、时序控制器、VCOM 缓冲器、伽玛缓冲器、GIP、图像处理单元和 MIPI 接口集成到单芯片中。 OTA7290B 支持具有多点和直接模式的 MIPI。源输出支持 8 位分辨率和 256 级灰度。可通过引脚控制为所有控制功能设置操作参数。 特殊电路架构专为降低功耗而设计。

红外行人检测数据集，总共有8000张图片，由FLIR热红外相机采集得到，全部已经标注包含txt标签文件 里面有jpeg图片和txt格式的标签。 已经按照8:2的比例划分好数据集，训练集6400个，验证集1600个。 nc: 2 names: ['car','person'] 总共927M，通过百度网盘链接发送

可直接运行， 1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。

利用nerfstudio 构建自己的nerf模型，数据集poster

资源名称：数据模型资源手册（修订版）卷1资源截图： 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

讲述数据建模的一本书第二卷分卷1/2