
大數(shù)據(jù)如何與零售業(yè)的結(jié)合?
這個時代已經(jīng)完全不是此前單純的數(shù)字媒體化年代,一些商業(yè)巨頭已經(jīng)不聲不響地運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)好多年,用大數(shù)據(jù)驅(qū)動市場營銷、驅(qū)動成本控制、驅(qū)動產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新、驅(qū)動管理和決策的創(chuàng)新好多年。
大數(shù)據(jù)里面包含了企業(yè)運(yùn)營的各種信息,如果能對它們進(jìn)行及時有效整理和分析,就可以很好地有效地幫助企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營決策,為企業(yè)帶來獲取巨大的增值價值效益。
本期大叔就與大數(shù)據(jù)聯(lián)系最緊密的零售業(yè),和小伙伴們一起分享大數(shù)據(jù)如何真正的與零售業(yè)相結(jié)合。
一、“大數(shù)據(jù)”的商業(yè)價值
1.對顧客群體細(xì)分
“大數(shù)據(jù)”可以對顧客群體細(xì)分,然后對每個群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動。瞄準(zhǔn)特定的顧客群體來進(jìn)行營銷和服務(wù)是商家一直以來的追求。云存儲的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)使得對消費(fèi)者的實(shí)時和極端的細(xì)分有了成本效率極高的可能。
2.模擬實(shí)境
運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”模擬實(shí)境,發(fā)掘新的需求和提高投入的回報(bào)率?,F(xiàn)在越來越多的產(chǎn)品中都裝有傳感器,汽車和智能手機(jī)的普及使得可收集數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網(wǎng)絡(luò)也在產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)。
云計(jì)算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使得商家可以在成本效率較高的情況下,實(shí)時地把這些數(shù)據(jù)連同交易行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲存和分析。交易過程、產(chǎn)品使用和人類行為都可以數(shù)據(jù)化。“大數(shù)據(jù)”技術(shù)可以把這些數(shù)據(jù)整合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變量(比如不同地區(qū)不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報(bào)最高。
3.提高投入回報(bào)率
提高“大數(shù)據(jù)”成果在各相關(guān)部門的分享程度,提高整個管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報(bào)率?!按髷?shù)據(jù)”能力強(qiáng)的部門可以通過云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)部搜索引擎把”大數(shù)據(jù)”成果和“大數(shù)據(jù)”能力比較薄弱的部門分享,幫助他們利用“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)造商業(yè)價值。
4.數(shù)據(jù)存儲空間出租
企業(yè)和個人有著海量信息存儲的需求,只有將數(shù)據(jù)妥善存儲,才有可能進(jìn)一步挖掘其潛在價值。具體而言,這塊業(yè)務(wù)模式又可以細(xì)分為針對個人文件存儲和針對企業(yè)用戶兩大類。主要是通過易于使用的API,用戶可以方便地將各種數(shù)據(jù)對象放在云端,然后再像使用水、電一樣按用量收費(fèi)。目前已有多個公司推出相應(yīng)服務(wù),如亞馬遜、網(wǎng)易、諾基亞等。運(yùn)營商也推出了相應(yīng)的服務(wù),如中國移動的彩云業(yè)務(wù)。
5.管理客戶關(guān)系
客戶管理應(yīng)用的目的是根據(jù)客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性),從不同角度深層次分析客戶、了解客戶,以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費(fèi)等。 對中小客戶來說,專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里,在群朋友圈里發(fā)布新產(chǎn)品預(yù)告、特價銷售通知,完成售前售后服務(wù)等。
6.個性化精準(zhǔn)推薦
在運(yùn)營商內(nèi)部,根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務(wù)或應(yīng)用是常見的,比如應(yīng)用商店軟件推薦、IPTV視頻節(jié)目推薦等,而通過關(guān)聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以將之延伸到商用化服務(wù),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷,今后盈利可以來自于客戶增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”為例,信息并不都是“垃圾”,因?yàn)槭盏降娜瞬⒉恍枰灰暈槔?。通過用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后,可以給需要的人發(fā)送需要的信息,這樣“垃圾短信”就成了有價值的信息。在日本的麥當(dāng)勞,用戶在手機(jī)上下載優(yōu)惠券,再去餐廳用運(yùn)營商DoCoMo的手機(jī)錢包優(yōu)惠支付。運(yùn)營商和麥當(dāng)勞搜集相關(guān)消費(fèi)信息,例如經(jīng)常買什么漢堡,去哪個店消費(fèi),消費(fèi)頻次多少,然后精準(zhǔn)推送優(yōu)惠券給用戶。
7.數(shù)據(jù)搜索
數(shù)據(jù)搜索是一個并不新鮮的應(yīng)用,隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來,實(shí)時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強(qiáng)烈。我們需要能搜索各種社交網(wǎng)絡(luò)、用戶行為等數(shù)據(jù)。其商業(yè)應(yīng)用價值是將實(shí)時的數(shù)據(jù)處理與分析和廣告聯(lián)系起來,即實(shí)時廣告業(yè)務(wù)和應(yīng)用內(nèi)移動廣告的社交服務(wù)。
運(yùn)營商掌握的用戶網(wǎng)上行為信息,使得所獲取的數(shù)據(jù)“具備更全面維度”,更具商業(yè)價值。典型應(yīng)用如中國移動的“盤古搜索”。
二、“大數(shù)據(jù)”與零售業(yè)的結(jié)合運(yùn)用
對于數(shù)據(jù)的使用,許多實(shí)體零售商同樣表示非常重視,他們對企業(yè)積累的數(shù)據(jù)進(jìn)行了各種預(yù)測和分析。然而,對具體的銷售業(yè)務(wù)來說,往往存在理想與現(xiàn)實(shí)的糾結(jié),前不久市場中一家知名的服裝零售企業(yè)一方面在宣傳盈利上市的同時,一方面曝出有近10億元的庫存。國內(nèi)很多零售企業(yè)都知道“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的好處,但他們一旦將“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用結(jié)合到自己的企業(yè)經(jīng)營中時,便會出現(xiàn)與目前經(jīng)營有非常大的不適應(yīng)問題,如此導(dǎo)致許多企業(yè)對此都持非常謹(jǐn)慎的態(tài)度。
1.將零售策略與“大數(shù)據(jù)”技術(shù)進(jìn)行結(jié)合
零售企業(yè)談的“大數(shù)據(jù)”的最大價值,是在零售策略上與“大數(shù)據(jù)”技術(shù)進(jìn)行結(jié)合,最大程度地編制前置性的零售策略,確保銷售計(jì)劃的實(shí)現(xiàn)?!按髷?shù)據(jù)”講究四個“V”:一是數(shù)據(jù)體量大(Volume);二是數(shù)據(jù)類型復(fù)雜(Variety),多涉及到各種結(jié)構(gòu)性與非結(jié)構(gòu)性的;三是價值密度低(Value),這和體量大是相對應(yīng)的;四是數(shù)據(jù)更新與處理速度快(Velocity)。
根據(jù)這些特性主動地在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的同時做出相應(yīng)的策略應(yīng)對,會為企業(yè)贏得更多的時間和市場策略調(diào)整空間。這類似于大江大河的洪峰預(yù)警,上游的洪峰出現(xiàn)什么狀況,下游要做什么樣的應(yīng)對。數(shù)據(jù)用到這一層面上,才具有直接的業(yè)務(wù)價值,這不是那種銷量同期比、環(huán)比、銷售計(jì)劃比數(shù)據(jù)能指導(dǎo)業(yè)務(wù)的價值能相比的。例如一家涉足線上業(yè)務(wù)的實(shí)體零售商,在一組貨品的15分鐘促銷時間內(nèi),往往準(zhǔn)備著3套應(yīng)變策略,以確保貨品能夠按計(jì)劃賣出。
在實(shí)體商業(yè)領(lǐng)域,有許多關(guān)于數(shù)據(jù)與營銷的案例。一個較早的版本就是美國沃爾瑪啤酒和尿布的數(shù)據(jù)關(guān)系。原來,美國的婦女在家照顧孩子,所以她們會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布,而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。
當(dāng)分析師了解到啤酒和尿布銷量存在正相關(guān)關(guān)系、并進(jìn)一步分析的時候,發(fā)現(xiàn)了這樣的購買情境,于是將這兩種屬于不同門類的商品擺在一起。這個發(fā)現(xiàn)為商家?guī)砹诵碌匿N售組合。當(dāng)然,即使再多的零售連鎖企業(yè)知道這個故事,也極少從平時銷售中能發(fā)現(xiàn)這樣的組合,哪怕是牽強(qiáng)附會的。
所以,零售策略設(shè)計(jì)是零售業(yè)“大數(shù)據(jù)”價值最大的地方,也是“大數(shù)據(jù)”可以直接為其提供支持的業(yè)務(wù)。
2.零售企業(yè)對“大數(shù)據(jù)”應(yīng)保持正確態(tài)度
企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者首先要重視“大數(shù)據(jù)”的發(fā)展、重視企業(yè)的數(shù)據(jù)中心,把收集顧客數(shù)據(jù)作為企業(yè)營銷運(yùn)營的第一目標(biāo);第二,對企業(yè)內(nèi)部人員進(jìn)行培訓(xùn)及建立收集數(shù)據(jù)的軟硬件機(jī)制;第三,以業(yè)務(wù)需求為準(zhǔn)則,確定哪些數(shù)據(jù)是需要收集的;第四,確認(rèn)在企業(yè)已有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上或者未來方向前提下,如何達(dá)成前三項(xiàng)目標(biāo)的基礎(chǔ)建設(shè)方案。
在這些IT基礎(chǔ)工作需要企業(yè)有實(shí)實(shí)在在的投入和建設(shè)規(guī)范的信息化團(tuán)隊(duì),作為中國商業(yè)最大的一分子——中小微型零售企業(yè)似乎是不可能也沒有足夠的能力來面對這樣一場變化的。
大中型零售商因?yàn)楸旧順I(yè)務(wù)及利潤的積淀,已經(jīng)能夠承擔(dān)這樣一場需求趨勢的需要成本。中小微型企業(yè)還處于快速發(fā)展過程中,如果也如同大中型企業(yè)進(jìn)行全方面的投入,將很快會被新型的IT工具拖垮或者遭受重創(chuàng)。
但這并不意味著中小零售企業(yè)沒有機(jī)會,實(shí)際上IT的發(fā)展為所有的企業(yè)都提供了平等的選擇,云計(jì)算的廣泛應(yīng)用即是對這樣一場變革帶來的臨時禮物。
作為中小微型零售企業(yè),完全不必考慮自己建設(shè)一套“大數(shù)據(jù)”的IT系統(tǒng),他們從精力、成本、能力上來說都不適合,因此此類企業(yè)可以將企業(yè)的IT建設(shè)外包給適合的服務(wù)商,企業(yè)本身的所有精力可以投入到對商圈的開發(fā)上。
目前,一些IT軟件開發(fā)運(yùn)營商也已經(jīng)針對傳統(tǒng)零售企業(yè)推出了云服務(wù)的基礎(chǔ)平臺,為中小微型商業(yè)企業(yè)提供了大型企業(yè)和超大型企業(yè)同樣的基礎(chǔ)環(huán)境及系統(tǒng)架構(gòu),小企業(yè)只需清晰地規(guī)劃出自己的目標(biāo)和適合的步驟,使用云平臺按需付費(fèi)即可,大可不必進(jìn)行巨大的初始投入和不可預(yù)測的運(yùn)行成本。
三、“大數(shù)據(jù)”在零售企業(yè)實(shí)戰(zhàn)中的應(yīng)用
1.Target
最早關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的故事發(fā)生在美國第二大的超市塔吉特百貨(Target)。孕婦對于零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target,往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品,卻忽視了Target有孕婦需要的一切。為此,Target的市場營銷人員求助于Target的顧客數(shù)據(jù)分析部要求建立一個模型,在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認(rèn)出來。在美國出生記錄是公開的,等孩子出生了,新生兒母親就會被鋪天蓋地的產(chǎn)品優(yōu)惠廣告包圍,因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了,市場營銷部門就可以早早的給他們發(fā)出量身定制的孕婦優(yōu)惠廣告,早早圈定寶貴的顧客資源。
如何能夠準(zhǔn)確地判斷哪位顧客懷孕? Target想到公司有一個迎嬰聚會(baby shower)的登記表,開始對這些登記表里的顧客的消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,不久就發(fā)現(xiàn)了許多非常有用的數(shù)據(jù)模式。比如模型發(fā)現(xiàn),許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護(hù)手霜;在懷孕的最初20周大量購買補(bǔ)充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最后Target選出了25種典型商品的消費(fèi)數(shù)據(jù)構(gòu)建了“懷孕預(yù)測指數(shù)”,通過這個指數(shù),Target能夠在很小的誤差范圍內(nèi)預(yù)測到顧客的懷孕情況,因此Target就能早早地把孕婦優(yōu)惠廣告寄發(fā)給顧客。
為了不讓顧客覺得商家侵犯了自己的隱私,Target把孕婦用品的優(yōu)惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關(guān)的商品優(yōu)惠廣告當(dāng)中。
根據(jù)這個“大數(shù)據(jù)”模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案,結(jié)果Target的孕期用品銷售呈現(xiàn)了爆炸性的增長。Target的“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)從孕婦這個細(xì)分顧客群開始向其他各種細(xì)分客戶群推廣,從Target使用“大數(shù)據(jù)”的2002年到2010年間,Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。
2.ZARA
ZARA平均每件服裝價格只有LVHM四分之一,但是,回看兩家公司的財(cái)務(wù)年報(bào),ZARA稅前毛利率比LVHM集團(tuán)還高23.6%。
(1)分析顧客的需求
在ZARA的門店里,柜臺和店內(nèi)各角落都裝有攝影機(jī),店經(jīng)理隨身帶著PDA。目的是記錄其顧客的每個意見,如顧客對衣服圖案的偏好,扣子的大小,拉鏈的款式之類的微小舉動。店員會向分店經(jīng)理匯報(bào),經(jīng)理上傳到ZARA內(nèi)部全球資訊網(wǎng)絡(luò)中,每天至少兩次傳遞資訊給總部設(shè)計(jì)人員,由總部作出決策后立即傳送到生產(chǎn)線,改變產(chǎn)品樣式。
關(guān)店后,銷售人員結(jié)帳、盤點(diǎn)每天貨品上下架情況,并對客人購買與退貨率做出統(tǒng)計(jì)。再結(jié)合柜臺現(xiàn)金資料,交易系統(tǒng)做出當(dāng)日成交分析報(bào)告,分析當(dāng)日產(chǎn)品熱銷排名,然后,數(shù)據(jù)直達(dá)ZARA倉儲系統(tǒng) 。
收集海量的顧客意見,以此做出生產(chǎn)銷售決策,這樣的作法大大降低了存貨率。同時,根據(jù)這些電話和電腦數(shù)據(jù),ZARA分析出相似的“區(qū)域流行”,在顏色、版型的生產(chǎn)中,做出最靠近客戶需求的市場區(qū)隔。
(2)結(jié)合線上店數(shù)據(jù)
2010年,ZARA同時在六個歐洲國家成立網(wǎng)絡(luò)商店,增加了網(wǎng)絡(luò)巨量資料的串連性。2011年,分別在美國、日本推出網(wǎng)絡(luò)平臺,除了增加營收,線上商店強(qiáng)化了雙向搜尋引擎、資料分析的功能。不僅回收意見給生產(chǎn)端,讓決策者精準(zhǔn)找出目標(biāo)市場;也對消費(fèi)者提供更準(zhǔn)確的時尚訊息,雙方都能享受“大數(shù)據(jù)”帶來的好處。分析師預(yù)估,網(wǎng)絡(luò)商店為ZARA至少提升了10%營收。
此外,線上商店除了交易行為,也是活動產(chǎn)品上市前的營銷試金石。ZARA通常先在網(wǎng)絡(luò)上舉辦消費(fèi)者意見調(diào)查,再從網(wǎng)絡(luò)回饋中,擷取顧客意見,以此改善實(shí)際出貨的產(chǎn)品。
ZARA將網(wǎng)絡(luò)上的海量資料看作實(shí)體店面的前測指標(biāo)。因?yàn)闀诰W(wǎng)絡(luò)上搜尋時尚資訊的人,對服飾的喜好、資訊的掌握,催生潮流的能力,比一般大眾更前衛(wèi)。再者,會在網(wǎng)絡(luò)上搶先得知ZARA資訊的消費(fèi)者,進(jìn)實(shí)體店面消費(fèi)的比率也很高。
這些顧客資料,除了應(yīng)用在生產(chǎn)端,同時被整個ZARA所屬的英德斯(Inditex)集團(tuán)各部門運(yùn)用:包含客服中心、行銷部、設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)、生產(chǎn)線和通路等。根據(jù)這些巨量資料,形成各部門的KPI,完成ZARA內(nèi)部的垂直整合主軸。
ZARA推行的海量資料整合,后來被ZARA所屬英德斯集團(tuán)底下八個品牌學(xué)習(xí)應(yīng)用??梢灶A(yù)見未來的時尚圈,除了臺面上的設(shè)計(jì)能力,臺面下的資訊/數(shù)據(jù)大戰(zhàn),將是更重要的隱形戰(zhàn)場。
(3)對數(shù)據(jù)快速處理、修正、執(zhí)行
H&M一直想跟上ZARA的腳步,積極利用“大數(shù)據(jù)”改善產(chǎn)品流程,成效卻不彰,兩者差距愈拉愈大,這是為什么?
主要的原因是,“大數(shù)據(jù)”最重要功能是縮短生產(chǎn)時間,讓生產(chǎn)端依照顧客意見,能于第一時間迅速修正。但是,H&M內(nèi)部的管理流程,卻無法支撐“大數(shù)據(jù)”供應(yīng)的龐大資訊。H&M的供應(yīng)鏈中,從打版到出貨,需要三個月左右,完全不能與ZARA兩周的時間相比。
因?yàn)镠&M不像ZARA,后者設(shè)計(jì)生產(chǎn)近半維持在西班牙國內(nèi),而H&M產(chǎn)地分散到亞洲、中南美洲各地??鐕鴾贤ǖ臅r間,拉長了生產(chǎn)的時間成本。如此一來,“大數(shù)據(jù)”即使當(dāng)天反映了各區(qū)顧客意見,無法立即改善,資訊和生產(chǎn)分離的結(jié)果,讓H&M內(nèi)部的“大數(shù)據(jù)”系統(tǒng)功效受到限制。
“大數(shù)據(jù)”運(yùn)營要成功的關(guān)鍵,是資訊系統(tǒng)要能與決策流程緊密結(jié)合,迅速對消費(fèi)者的需求作出回應(yīng)、修正,并且立刻執(zhí)行決策。
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2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11