新年快乐 iOS fly ~

回复13#似水无痕


女装的话很正常，男装强一点一些细分市场退款率更高
最高的中老年旗袍的 一些卖家能达到37%

excel用到这个地步是真有价值，其实可以考虑再增加些技术能力的。

膜拜大神小尾巴~

这是多大的业务量啊？学习了 iOS fly ~

厉害👍

这个帖子需要好好的关注下

做的很用心啊

天不怕地不怕 就怕运营会sql

赞一个钻研精神。 iOS fly ~

马克 胖哥

mark学习

mark iOS fly ~

可以用powerbi了，无缝兼容仪表盘更全面

回复7#hengyiyi

有小孩了，这两年心境有很大变化，确实没怎么写的出来，当然，书法是本来也谈不上的

是的，里面用到的power query power pivot是一样的，power map用不到，数据分析的话，应该是有前途的。
我这个远远谈不上数据分析，最大的数据还没超过一百万行，更多的还是解决我自己业务方面的需求

power bi对仪表盘非常友好，但是不符合我还要兼用基础excel的需求，另外，就我个人经验而言，数据模型涉及到的环境越少越单纯越稳健，所以最终没有选用

有的有的，现在比较迫切的是前端，然后是如何用chrome的控制台下载json数据包而不是我手动点，然后应该是了解如何搭建数据仓库，然后是nlp自然语言处理与分析，主要是想抓取评论和搜索关键词做情感和趋势分析。

然后是spass或者mathlab再用深度学习或者简单的线性回归方程或者足够多的销售曲线做拟合的计算从而预测满足条件的销售量，这对控制库存有至关重要的作用。

太多了，都感兴趣，其实我估计很难都做到及格，很难说它们会成为优势项，更多的应该作为解决实际业务中面临的问题然后运用到的物美价廉的工具

回复38#晓樵

生意参谋就工具本身而言非常强大，但是从赋能的角度说无法给“做生意”这事提供非常有力的支撑，太互联网了，一点也不零售

我这里为了避免数据太多等待时间过长，所以仅选用了18年1月和12月24-28号的数据，这两块都包含了双十二的退款。
真实的话这个客单大概退款率在15-25之间，一般不会这么高

好贴，期待更细节的运营方面知识HiPDA·NG

看着不错。 iOS fly ~

马克一下

taobao支持对商家支持力度不够吗？我们可以考虑去做一些服务。。

谢谢分享！ iOS fly ~

学习到了深度

学习一下

回复69#@feelslike
最近几个改版有感觉好一点么 一开始是工具起步 现在还是想讲零售sense iOS fly ~

新年快乐

真的是干货，我很少退货应该也是大数据吧

技术贴 iOS fly ~

技术贴，是什么专业统计软件

学习学习😊HiPDA·NG

厉害 iOS fly ~

牛逼啊，做的很用心
小尾巴~

哎，12年，做了量子店铺经之后就萌生想做可定制化的拖拉拽bi工具的想法，满足更多商家定制化数据需求，以及打通各个业务数据孤岛情况。

13年，当时做了御膳房开了各种数据api出去做bi APP。可惜市场太小了。楼主知道的数云newbi，生e经就是那个时候做的业务。

16年，后来抓品牌需求，我们做了数据银行，帮助品牌统计人群分析。

18年，新零售来啦，又去开始对线下门店人群数据进行统计和洞察。通过各种IoT设备进行采集数据。

又回归到统计数据纬度，再轮回一次数据工具，只不过客户变了
lz加油，可以再进一步研究下数据银行，消费者运营解决那些内容营销的数据情况

iOS fly ~

有意思，接触的都是大公司，看看小商家的运营分析视角

回复87#@feelslike
坛友你确实是资深用户 感谢认真的回复 也让人感知到数据产品建设远远没有尽头 iOS fly ~

致敬认真的人

支持电商大佬

致敬做事这么认真细致的楼主
新年快乐

前来学习HiPDA·NG

先码为敬

马克，电商锤子-tnt

Pivot里，DAX不断改进，FILTER加ALL清除筛选，再加上各种filter筛选条件，通过CALCULATE聚合计算度量值各种filter的情况，确实很灵活方便。HiPDA·NG

power bi里query整理数据，也很灵活。 如果要用传统excel处理源数据，用excel处理好后，bi里更新数据就可以了了。HiPDA·NG

能这样用心分享的都是好同志