电商运营工作日报怎么写
1.客观面对事实 。在工作中，我们经常会遇到这种情况 。同事在做工作的时候，因为这样那样的原因，总是不能按计划完成工作 。所以晚上写周报的时候，为了显示自己的能力，我会把没写完的内容写成写完了，然后利用下班时间加班 。但是经常会出现这样的情况，即使加班也不能按计划完成工作，所以一次又一次的干不完 。领导也不知道问题出在哪里，从而形成恶性循环，一直得不到升职加薪 。找出自己能提高的地方，适应自己不能提高的地方 。写日报的第二点，就是要在工作过程中发现自己哪些地方可以改进，哪些地方不可以改进，然后把所有的时间和精力投入到自己可以改进的地方，这样你才能用得上，知道自己的时间和精力会发挥更大的价值 。毕竟因为环境，社会背景，行业，有很多东西是我们无法改变的 。我们只能适应它，顺应它 。如果我们一直做着改变不了的事情，那我们终究是做不出什么成绩的 。3.记住教训，避免第二个错误作为总结 。我们知道自己错在哪里，一定要记住这个教训，而不是像熊掰棒子一样丢掉 。一定要让自己清楚的记得自己踩过的坑 。当然这个过程是需要不断重复的，一定要有意识的改正 。否则，即使我们知道问题在哪里，我们也不会取得进展 。
电商运营的五大关键数据指标
我们来看一个电商五大关键数据指标的例子 。问：如果网站平均停留时间较长，说明什么？对于同类型网站或者同品类的电子商务网站，平均停留时间越高的网站越有吸引力 。换句话说，停留时间的长短是衡量网站粘性最重要的指标 。不仅如此，停留时间与成交之间有很强的正相关关系，如下图所示：实际上，平均停留时间对销售额有正向作用，不仅线上使用，线下传统零售行业也使用 。比如增加商场货架之间的距离，可以增加女性消费者的停留时间，从而促进购买 。当然，这里还涉及到另一个问题，就是增加货架距离固然可以增加销量，但同时单位面积的销售产出也可能变小，所以需要衡量比较后再做决定 。同时也要考虑定位问题和实际条件 。第一，建立日常运营数据指标的重要性 。量化公司日常运营健康状况的指数簇相当于飞机的“仪表表”(有时称为“气压计”) 。通过这些指标可以判断公司是否在正常的轨道上运行 。所有的世界500强公司都有一个晴雨表系统，它有两个功能：1)决策支持；2)绩效评估 。二 。如何正确看待运营数据指标？在笔者之前解释品牌的帖子中，笔者曾多次做过这样的类比：通过数据指标判断一个网站是否健康，就像去医院体检一样，比如验血、血小板总数、白细胞总数、红细胞压积容量、淋巴细胞百分比、粒细胞百分比等 。类比于电商网站的数据指标 。通过指标是可以判断一个网站运营是否良好的，所以你需要知道两类数值：——但是，难点在于，没有足够的经验，往往很难将数据指标与背后的问题一一对应 。三 。常见的日常操作指标有哪些？鉴于电商行业的格局，目前天猫和淘宝的市场份额领先，所以以淘宝和天猫的数据指标为例 。其他独立的B2C商城数据指标可以适当对比这些指标，基本差不多 。常见的指标，其含义也很清楚，限于篇幅，在此不再赘述 。以上指标主要针对PC端，移动端可以参考上表进行相应的合理权衡来得到指标 。另外，有些数据指标行业没有严格严谨的定义，大部分不足以作为通用标准 。因此，有些指标是可以定制的 。只要对数据进行核对和比较，就必须清楚地知道数据的前提或口径 。这里有四个指标需要特别说明 。你可能有点不熟悉 。第一个指标：商品集中度，是指占销售额或销售量80%的商品数量或比例(具体数字可自行商定) 。一般来说，商品集中度越高，下单和追单越方便，也就是越容易补货，但同时也暴露出较少的优质商品存在潜在风险，尤其是季节性的快消品品类 。集中度高的商品一旦处于换季边缘，整个销售业绩就会遭受重挫，需要联系所在品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”；第二个指标：商品销售率，商品销售率=销售品种数*100%，销售品种：店内销售的商品总数；第三个指标：库存与销售额的比率，库存与销售额的比率=商店的即时库存或期末库存周期的总销售额，其中库存和销售额可以是数量，也可以是金额 。第四个指标：客户重叠 。现在很多电商都在实施全网分销、多品牌的策略(多品牌定位可以让市场覆盖面更广，抗风险能力更强) 。为了让新品牌更快更有效地起步和成长，通常的做法是导入网站tr
流量过早退出可能导致新品牌发展缓慢甚至发育不良，而流量过晚退出可能导致多个品牌同质化，品牌定位难以区分，无法有效产生增量市场 。当然，用重叠的成熟品牌和新品牌来追踪客户的差异和特点显然是不够的 。我们可以这样比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B: (1)两个品牌的客户重合比例是多少？(2)在(1)的基础上，计算重合客户的重复购买率？(3)在(1)的基础上，计算巧合顾客在B购买商品后从未返回A购物的顾客比例？(4)在(1)、(2)、(3)的基础上，客户的比例是多少？这里必须强调的是，数据指标的统计必须100%准确 。数据的准确性不仅决定了未来数据分析、挖掘和数学建模的深度和广度，也体现了数据的权威性 。特别是如果关键指标的统计经常出错，大家就会对数据失去信任，对基于数据得出的结论的信心就会崩溃 。四、“晴雨表”的作用那么，打造晴雨表的作用是什么呢？效果之大不言而喻，可以分为直接效果和间接效果 。一方面气压计可以作为数据归档的基本单位，方便及时调用；另一方面，可以自由选择关键指标，生成日报、周报、月报 。建立晴雨表相对容易，但解读晴雨表数据指标的能力需要长时间经验的积累，否则无法看到数据所代表的经营情况 。解读数据需要控制以下几个关键点：(1)知道这个指标的实际值和行业参考值 。比如你想知道一个店铺的转化率，就必须知道行业内顶级卖家的平均转化率 。(2)优先考虑数据奇点和拐点 。突然变大或变小的数据一定是受到外力的影响 。比如群发短信给客户，在短信发出后的极短时间内，应该会有一个流量拐点 。如果没有对应的流量拐点，说明短信渠道没有发出去(短信延迟)，或者客户对长时间的短信已经免疫，或者促销活动无法吸引客户 。(3)数据要对比，同比也好，环比也好 。(4)选择合适的数据呈现形式 。根据数据的含义选择相应的呈现方式非常重要，生动的数据呈现方式有助于快速抓住重点 。5.请一起讨论这些数据指标变化的意义 。至于数据解读，我们需要依靠单一的核心指标来解读，但有时需要结合一组指标进行综合判断 。笔者随机举了五个问题来说明如何通过指标来分析数据背后的意义 。请先在回复中写下你的答案 。1.线上女装品牌的估值应该看哪些指标？2.如果收藏者数量多但成交数量少，是什么原因？3.翻页数(PV/UV)越大是否意味着网站越好？4.退货率低的一般原因是什么？5.某种商品销量下降的一般原因是什么？
【电商运营周报写什么内容好 电商运营周报写什么，电商运营周报写什么内容】大数据运维的主要工作内容是什么？
与大数据相关的工作有很多，包括大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据R&D工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等 。数据分析师：工作内容：a .临时性的数据分析，比如双11大促活动的分析；产品流程转换、产品流程优化分析等等；b .报表需求分析——如日报、周报、月报、季报、年报、产品报告、流量转化报告、经营分析报告、KPI报告等等；c .商业话题分析：精准营销分析(用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析)；风险控制分析(策略分析、反欺诈分析、信用状况分析)；市场研究与分析(行业分析、竞争产品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等 。);以及工具和技能：工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT技能：需要掌握SQL数据库、概率统计、常用算法模型(分类、聚类、关联、预测等 。每类模型的一两个典型算法)、撰写分析报告、商业敏感度等 。数据挖掘工程师：工作内容：a .用户基础研究：用户生命周期表征(进入、成长、成熟、衰退、流失)、用户细分模型、用户价值模型、用户活动模型、用户意愿识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等 。b .个性化推荐算法：基于协同过滤(USERBASE/ITEMBASE)的推荐，基于关联规则的Apriot算法BASE的推荐，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等 。c .风控模型：恶意注册模型、非现场识别模型、欺诈识别模型、高风险会员模型、电子商务领域(投机模型、刷单模型、专业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型)金融领域(欺诈评分模型、信用评级模型、催收模型、虚假票据识别模型等 。)d .产品知识库：1 。违禁品识别模型、假货识别模型等 。e .文本挖掘、语义识别、图像识别等工具和技能 。工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等 。技能：需要掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理(分类、聚类、关联、预测、神经网络等 。)、模型评估、模型部署、模型监控；产品经理：工作内容：a .大数据平台的建设，方便数据的获取和使用；构建完善的指标体系，对业务进行全过程监控，提高决策效率，降低运营成本，提高收益水平；b .数据需求分析，形成数据产品，对内提高效率，控制成本，对外增加收益，最终实现数据价值的实现；c .典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、信用评级系统(如芝麻评级)、会员数据服务系统(如数据纵横)，等等；工具和技能：工具：除了数据分析工具，还需要掌握原型设计工具Auxe、X-Mind、visio、Excel、PPT等技能 。需要掌握SQL数据库和产品设计 。同时，熟悉常用数据产品框架数据R&D工程师：工作内容：a .大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据采集；b .大数据清洗、转换、计算、存储和呈现；c .大数据应用开发、可视化开发、报表开发等工具和技能：工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等技能 。
文章插图
大数据工作都做什么 。我对大数据感兴趣，想从事这方面的工作，但是不知道他具体是要做什么 。求解~~
与大数据相关的工作有很多，包括大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据R&D工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等 。数据：工作内容：a .临时性的数据分析，比如双11的大促活动分析；产品流程转换、产品流程优化分析等等；b .报表需求分析——如日报、周报、月报、季报、年报、产品报告、流量转化报告、经营分析报告、KPI报告等等；c .商业话题分析：精准营销分析(用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析)；风险控制分析(策略分析、反欺诈分析、信用状况分析)；市场研究与分析(行业分析、竞争产品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等 。);以及工具和技能：工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT技能：需要掌握SQL数据库、概率统计、常用算法模型(分类、聚类、关联、预测等 。每类模型的一两个典型算法)、撰写分析报告、商业敏感度等 。数据挖掘工程师：工作内容：a .用户基础研究：用户生命周期表征(进入、成长、成熟、衰退、流失)、用户细分模型、用户价值模型、用户活动模型、用户意愿识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等 。b .个性化推荐算法：基于协同过滤(USERBASE/ITEMBASE)的推荐，基于关联规则的Apriot算法推荐BASE，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等 。c .风控模型：恶意注册模型、非现场识别模型、欺诈识别模型、高风险会员模型、电子商务领域(投机模型、刷单模型、专业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型)金融领域(欺诈评分模型、信用评级模型、催收模型、虚假票据识别模型等 。)d .产品知识库：1 。违禁品识别模型、假货识别模型等 。e .文本挖掘、语义识别、图像识别等工具和技能 。工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等 。技能：需要掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理(分类、聚类、关联、预测、神经网络等 。)、模型评估、模型部署、模型监控；产品经理：工作内容：a .大数据平台的建设，方便数据的获取和使用；构建完善的指标体系，对业务进行全过程监控，提高决策效率，降低运营成本，提高收益水平；b .数据需求分析，形成数据产品，对内提高效率，控制成本，对外增加收益，最终实现数据价值的实现；c .典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、信用评级系统(如芝麻评级)、会员数据服务系统(如数据纵横)，等等；工具和技能：工具：除了数据分析工具，还需要掌握原型设计工具Auxe、X-Mind、visio、Excel、PPT等技能 。需要掌握SQL数据库和产品设计 。同时，熟悉常用数据产品框架数据R&D工程师：工作内容：a .大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据采集；b .大数据清洗、转换、计算、存储和呈现；c .大数据应用开发、可视化开发、报表开发等工具和技能：工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等技能 。
为什么地铁上看不到45岁以上的中年人，他们失去工作之后都去哪里了？
我也想到了我45岁的时候 。在我的印象中，45岁以后就是稳定的代名词 。我已经有了一定的经济基础，面对职场纠纷会更加冷静 。直到前几天公司招聘保安，来面试的大多是被辞退的基层和曾经的白领 。近年来，裁员已经成为企业削减开支的主要手段 。45岁以上的基层工人是下岗的主力 。他们上有老，下有小，身体也不比年轻人好 。他们所能做的就是低薪的一般性工作或者家附近的“三性”(替代性、辅助性、临时性)工作 。除了继续找工作，做过高管、有一定能力的人也会选择“跳槽” 。手握能力和人脉会让他们跳槽到年薪更高的公司 。对他们来说，失业也是一个机会 。毕竟在他们的职业生涯中，跳槽已经是家常便饭 。除了跳槽，有些高管也会选择创业 。之前做过经理，积累了足够的资金、经验和人脉，遇到合适的项目，会下大力气自己当老板 。但这次创业的结局喜忧参半，有的人生活越来越好，很少有人血本无归 。45岁被迫失业，另一个去处是投资 。到了45岁，即使失业，也已经有了一定的资本基础和投资经验 。一些失业者可以通过投资而不是找工作或创业来过上更体面的生活 。当然，45岁失业后去滴滴、外卖打拼的也不在少数 。都是为了生活 。如果不能有好的去处和选择，就只能低头谋生 。就算下岗了，找到出路也是其次 。最难的是迈过心里这道坎 。毕竟工作了大半辈子，突然下岗，心里会有落差 。很多失业的职场中年人从此一蹶不振，变得抑郁 。可见，调整自己的心态比匆忙寻找新的出路更重要 。那么，如何平稳过渡这个困难时期，可以从以下三点入手：第一，认清现状，降低期望值 。第一，要知道，大龄失业人员大多很难找到与原岗位相当、专业对口的工作，工资会有不同程度的降低 。企业的招聘门槛大多在35岁以下，可见45的选择并不多 。更何况在新兴产业快速崛起的大背景下，人到中年，技能早已落后，很难再找到与之匹配的工作 。如果还一味的坚持过去的“高标准”，那就很难找到工作 。失业并不可怕 。可怕的是你看不清现状 。了解现状，不仅是看清现状，更是看清自己降低标准，这样你的第二次职业生涯才能更顺利 。第二，找准定位，谋求人到中年的转变 。他们的体力和接受新事物的能力不如年轻人，但老年人也有年龄大的优势 。和年轻人相比，有经验，成熟稳重的人都是优势 。当我们重新进入职场时，要尽量避开新媒体等年轻人聚集的企业，尽量向咨询服务、商务顾问等看重体验的行业转型 。我相信我们能在新的行业找到出路 。总之，第二次择业时，要尽量扬长避短，选择与自己优势相匹配的行业 。不要跟风，失去优势，这样更容易被动 。第三，谨慎选择，降低风险 。对于中年人来说，失业可以算是一个灾难性的事件，因为试错的机会越来越少，选择的机会越来越少，所以面对选择要更加谨慎 。越来越老，越来越年轻，这是大多数中年人的现状 。比起里子和面子，老小和老小三餐温饱更重要 。与其希望赚很多钱
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