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如何搭建電商復購數據模型（一）
電商行業中讓用戶持續地產生復購是一個非常核心的目標，大部分電商平臺80%以上的銷售都是由老客的持續復購產生的，因此提升用戶的復購行為是電商平臺中的重要事情。作為一名數據師，如何幫助電商平臺搭建復購數據指標體系，幫助平臺提升用戶的復購率呢？本文作者對此進行了分析，一起來看一下吧。
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不同場景下，數據分析的過程往往大不相同。有沒有一種辦法，可以幫助我們在不同的場景下理清數據分析的思路，不被限制于固定的場景分析套路中呢？本文介紹了在異動分析過程中，每一步分析套路背后的影響因素，幫助你更好地理解異動分析，應對不同的應變場景。推薦關注數據分析的小伙伴閱讀。
我在B端做數據分析——指標篇
許多工作環節都離不開數據指標、或者指標體系的支撐，那么在B端業務場景下，指標體系的建設應該遵循什么樣的搭建策略？又有哪些細節方面需要額外注意？本篇文章里，作者結合自身經驗，總結了他在B端業務場景做指標體系的建設過程，一起來看。
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日常碎片化式的數據工作模式，對組織價值貢獻有限，對個人成長更是不利。如果瑣碎的數據工作占據了工作中的大部分時間，便需要停下來思考優化了。本文作者分享了如何“把日常工作項目化”的方法，即通過參與、主導“數據項目”，讓工作上價值，讓個人有成長，一起來看一下 吧。
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數據很重要，無論是產品經理還是運營，都在試圖培養自己的數據分析能力，但我們可能會在這條路上走上極端——數據分析專業能力，可以說數據分析和你數據分析專業能力并無半毛錢關系。我們應當如何利用數據分析？一起來看看作者的分析吧。
GPT奇點賦能大數據行業，不只是寫SQL還有……——以數據全生命周期視角為例
2023年，超級大模型GPT3、GPT4熱浪席卷全球，它的出現，為數字化建設領域帶來了一次“重生”的契機。當“類人思考”出現后，哪些可以被“加速”、被“繞過”、被“替代”呢？本文作者圍繞數據場景下的GPT應用，做了詳細的拆解，一起來看一下吧。
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從手工記錄信息到信息線上化，再到如今的數字化、智能化，數據已經成為企業數字化轉型中的重要依賴資產。本文作者結合自身的項目經驗，對實際項目中數據治理遇到的疑難問題進行了概括分析，并提出數據治理整體應對策略，希望能給你帶來一些參考。
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深度分析｜自營電商-運營數據如何輔助商業決策
在很多創業公司或者小公司中，數據分析往往是不受重視的那個——數據的采集、篩選、管理本身就是艱苦的工作，而對業務又沒有直接的影響，所以很多團隊對數據不夠重視。但我們應該注意的是在科學領域，數據分析做的越多，離真理就越近。
