京东商城数字化运营用了哪些大数据分析工具？

一、京东商城数字化运营用了哪些大数据分析工具？

京东的数据分析工具有很多，无论是官方的还是第三方都需要收费才能使用，因为电商数据牵扯到多变性，小心看到的是爬虫数据呦，一定要擦亮眼睛对比官方数据，选择正确的工具。

博士店长的数据查询分析功能中，包含坑产计算器，主要是计算商品近期京东计入的有效坑产，会过滤无效订单异常订单和优惠券金额，同时也是决定商品展现、排名、访客质量的重要因素。

二、大数据 城管

大数据与城管：未来城市管理的新趋势

随着大数据技术的不断发展，城管工作也面临着新的挑战和机遇。大数据技术可以帮助城管部门更好地了解城市运行状况，提高城市管理的效率和质量。然而，在实践中，如何利用大数据技术解决城市管理中的问题，还需要不断探索和实践。

首先，大数据技术可以帮助城管部门更全面地了解城市运行状况。通过收集和分析城市各领域的数据，如交通、环保、安全等，城管部门可以更好地掌握城市运行的整体情况，为制定科学合理的城市管理策略提供有力支持。

其次，大数据技术可以提高城市管理的效率和质量。通过对历史数据的分析和挖掘，城管部门可以预测城市管理中的问题和风险，提前采取措施进行预防和应对，从而减少突发事件的发生，提高城市管理的效率和质量。

然而，在实践中，城管部门也面临着一些困难和挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性使得数据收集和分析工作变得十分困难。其次，数据的安全性和隐私性也需要得到充分保障。

为了解决这些问题，城管部门需要加强与相关部门的合作和协调，建立数据共享机制，加强数据管理和保护，同时加强数据分析和挖掘技术的应用，提高数据的使用效率和价值。

除此之外，城管部门还需要加强队伍建设，提高城管人员的专业素质和技能水平。只有具备了高素质的城管队伍，才能更好地利用大数据技术为城市管理服务。

总的来说，大数据与城管的关系密不可分。大数据技术可以为城管工作提供强大的支持，帮助城管部门更好地履行职责，提高城市管理的效率和质量。未来，随着大数据技术的不断发展，相信城管工作将会迎来更加美好的明天。

三、大数据分析原理？

把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律

四、bms大数据分析？

bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。

bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。

此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。

bms可用于电动汽车，水下机器人等。

一般而言bms要实现以下几个功能：

(1)准确估测SOC：

准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；

保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。

(2)动态监测：

在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。

同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。

除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。

电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。

以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点

(3)电池间的均衡：

即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。

均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。

五、大数据分析特点？

   1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。

   2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。

   3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。

   4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。

六、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:

1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；

2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。

正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。

为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：

二、什么是AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

1. A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
2. A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
3. R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
4. R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
5. R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况

三、AARRR在指标体系中的应用

如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：

1. 拉新

我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。

监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。

2. 激活

当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的

3. 留存

留存的定义如下:

• 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.

这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。

片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存

4. 付费变现

剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。

5. 自传播

这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:

如果希望掌握更多数据分析的万能模型，学会行业头部大厂的数据分析套路，欢迎参与知乎知学堂与合作方联合推出的「京东互联网数据分析实战训练营」，接受大厂分析师一对一辅导、踏上面试直通车。训练营限时体验价 0.1 元，不容错过：

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文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。

七、什么是数字化城管事件？

综合运用现代信息技术，以数字地图和单元网格划分为基础，集成基础地理，地理编码，市政及社区服务部件的多种数据资源，以城市监管员和市民服务热线为信息收集渠道，创建城市管理和市民服务综合指挥系统，通过多部门信息共享，协同工作，构建起沟通快捷，责任到位，处置及时，运转高效的城市管理，公共服务的监督处置新机制，全面提高城市管理和政府公共服务水平。

八、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

常见数据分析模型有哪些呢？

1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。

6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。

九、智慧城管大数据

智慧城管大数据是指城市管理部门利用现代信息技术手段采集、处理和应用城市管理相关数据的过程。随着城市化进程的加速和信息技术的快速发展，智慧城市建设成为城市管理的重要方向之一。

智慧城市管理的意义

智慧城管大数据的建设对城市管理工作有着重要的意义。首先，通过大数据技术的应用，可以实现对城市管理数据的快速采集和分析，为城市管理决策提供科学依据。其次，智慧城市管理可以实现城市管理部门之间信息的共享和互联互通，提高城市管理效率，实现资源的有效利用。

智慧城市管理的关键技术

智慧城市管理涉及到多种技术和方面的应用，其中大数据技术是其中的重要组成部分。大数据技术可以实现对城市管理数据的实时采集和处理，帮助城市管理部门及时做出决策。除此之外，人工智能技术、物联网技术和云计算技术等也都是智慧城市管理的关键技术。

智慧城市管理的发展趋势

未来，随着技术的不断发展和城市管理需求的提升，智慧城市管理将呈现出以下几个发展趋势：一是数据共享和开放，实现各部门数据的互通共享；二是智能化决策支持系统的建设，利用人工智能技术提供智能化的决策支持；三是智能交通管理系统的应用，提高城市交通管理效率；四是智能环保监测系统的建设，加强对城市环境的监测和管理。

十、数字城管大数据

数字城管大数据是指通过数字化技术手段采集、整理、分析城市管理各个领域产生的大量数据，以促进城市管理、优化资源配置、提升服务水平的工作。随着城市化进程的加速和科技的发展，城市管理部门越来越意识到对大数据的重要性，数字城管大数据应运而生。

数字城管大数据的作用和意义

数字城管大数据不仅可以帮助城市管理者更加全面地了解城市运行的各个方面，还可以为政府决策提供科学依据。通过对大数据的深度分析，城市管理者可以发现问题、优化运行模式，实现资源的有效利用。

此外，数字城管大数据还可以提升城市管理效率和服务水平。通过大数据技术，城市管理部门可以更精准地了解民生需求，提前预测并解决问题，从而改善城市居民的生活质量。

数字城管大数据的应用领域

数字城管大数据可以应用于城市交通管理、环境保护、城乡规划、城市安全等多个领域。在交通管理方面，大数据可以帮助优化交通信号配时、调整公共交通线路，缓解交通拥堵问题。在环境保护方面，大数据可以监测污染源、预警重度污染天气，保障市民健康。在城乡规划方面，大数据可以分析人口流动、土地利用情况，为城市规划提供科学参考。在城市安全方面，大数据可以帮助预防治安事件、加强应急响应能力。

数字城管大数据的挑战和展望

尽管数字城管大数据在城市管理中发挥着重要作用，但也面临着一些挑战。其中包括数据安全、隐私保护、数据采集标准等方面的问题。城管部门需要加强数据管理意识，建立健全的数据保护机制，保障数据的安全和合法使用。

展望未来，随着技术的不断发展，数字城管大数据将发挥更加重要的作用。城市管理部门应不断完善数据分析技术、提高数据利用效率，推动数字城管大数据在城市管理中的广泛应用，为建设智慧城市、提升城市治理水平贡献力量。