簡述跨境數據分析的作用

▲關注選區，實時知曉內容更新 向老闆彙報備貨計劃時，可以創建多樣的 「可視化圖表」來直觀地展示全部 SKU 的備貨情況。
石墨表格不僅支持柱形圖、餅圖等市面常見的圖表類型，還針對特殊業務，上線了漏斗圖、旭日圖、瀑布圖、甘特圖等定製圖表，滿足更多需求更復雜的可視化場景。
▲可視化數據彙報 點擊查看全局備貨計劃表 獲取完整電商數據智流轉解決方案 02 店鋪運營計劃，聚焦關鍵信息深度溝通 凡事預則立，不預則廢。
運營每個月都需要制定店鋪運營計劃，包含銷量、流量等數據預測，以及預算分配及效果評估，活動策劃等，用於指導當月的產品銷售。
大部分電商企業仍在使用本地 Excel 辦公，小組成員分別撰寫，交由組長彙總，最後集中開會討論計劃的可行性。
這樣給組長增加了額外的工作量，也讓每個店鋪的運營計劃分散在組長手中，增加了集中管理的難度。
用石墨辦公後，爲店鋪運營計劃表添加協作者，小組成員們可以在這張表格上共同編輯，制定初步的運營計劃。
組長審覈時，對某個 SKU 直通車推廣的費用存疑，可以直接在有問題的單元格使用 「添加評論」功能提出疑問，再 @提醒相關成員 ，聚焦費用問題展開進一步討論。

另一點就是產品的績效方面，我們的產品是否有差評以及是否出現了斷貨影響權重的方面。
衆所周知，差評對於我們產品的影響是非常大的，所以我們需要及時關注產品的中差評，發現後及時處理，或者通過好評覆蓋，儘可能的將影響將爲最低。
亞馬遜退貨分析 如果我們是做的多變體的產品，退貨率比較高的話一定要重點關注這個指標！ 在店鋪後臺的話可以通過買家之聲看到： 重點關注退貨的原因，有針對性的不斷改進我們的產品以此來降低退貨率。
亞馬遜FBA庫存分析 FBA的庫存也是需要我們重點關注的地方，通過分析庫存和銷量的數據情況來規劃補貨的計劃。
以此來達到不斷貨，不冗餘的情況。
亞馬遜後臺板塊也有相對應的數據展示：

《航空大數據》是2018年6月電子工業出版社出版的圖書，作者是管濤。
內容簡介本書圍繞若干航空領域的業務，討論了航空領域面臨的大數據需求，指出大數據分析的目的、數據來源和存在的困難，給出了數據分析的方法和大數據平臺參考方案。
書中內容分爲 七章。
第一章介紹了大數據的背景與一般性概念，引入了航空大數據的定義，介紹了大數據的知識體系、常用開源大數據平臺工具和分析工具，指出了大數據與雲計算、物聯網之間的關係，闡述了人工智能在大數據中的重要性。
同時，提出了數據思維的定義與內涵、大數據實施的步驟，展望了大數據在航空領域的應用。
第二章簡述了一些與航空大數據挖掘有關的通用方法，包括信號變換、分類與聚類、關聯分析、預測分析等以及流行的深度學習、增強學習。
第三章介紹了""工業4.0”、工業大數據、信息-物理系統（CPS）、智能製造，結合航空製造探討了大數據的業務模式及在生產中的作用，提出了基於製造執行系統（MES）的工業大數據分析模型，描述了數據分析功能框架。
第四章描述了航空物流大數據概念，介紹了航空物流的業務模式，包括倉儲、航空貨運、海關監管、檢驗檢疫、物品配送與維護，提出了統一的大數據平臺參考模型，分析了典型的功能模塊。
第五章分析了跨境電商的主要業務和不足之處，提出了面向跨境電商的大數據平臺及各個業務系統，包括應用系統功能、數據流和綜合統計展示、數據倉庫、推薦系統。
第六章介紹了航空客流的主要業務，分析了數據倉庫、""旅客畫像”、風險管理、供應鏈管理中存在的數據挖掘問題。
最後分析了兩個案例。
第七章介紹了面向企業的大數據服務，包括企業徵信、企業知識圖譜、企業專利地圖三個流行的領域，並提出了分析模型和思路。
附錄給出文中的中英文詞彙對照表、國內外大數據政策、常用的數據源及參考文獻。
圖書目錄 第1章 引言 1 1.1 大數據概念 2 1.2 大數據的知識體系 4 1.3 數據思維 5 1.4 物聯網 6 1.5 雲計算 7 1.5.1 概念 7 1.5.2 架構 7 1.6 人工智能 9 1.7 大數據產業鏈 10 1.7.1 數據採集 10 1.7.2 數據清洗 11 1.7.3 數據存儲 12 1.7.4 數據分析和挖掘 12 1.7.5 數據可視化 12 1.8 大數據工程的實施 13 1.9 大數據平臺工具簡介 14 1.9.1 Hadoop 14 1.9.2 Spark 17 1.9.3 Storm 18 1.9.4 Sqoop 18 1.9.5 Zookeeper 181.9.6 Kafka 19 1.9.7 數據倉庫 19 1.10 開源大數據挖掘工具簡介 22 1.10.1 Mahout 22 1.10.2 Weka 23 1.10.3 Pentaho 23 1.11 航空領域應用與發展 23 小結 24 第2章 數據分析技術 25 2.1 引言 26 2.2 基本數據分析方法 26 2.2.1 信號處理方法 26 2.2.2 聚類與分類 28 2.2.3 關聯分析 31 2.2.4 預測分析 35 2.2.5 層次分析法（AHP） 38 2.2.6 深度學習 40 2.2.7 強化學習 41 小結 42 第3章 航空製造大數據 43 3.1 簡介 443.1.1 工業大數據 44 3.1.2 工業雲 45 3.1.3 信息物理系統（CPS） 46 3.1.4 製造執行系統（MES） 46 3.1.5 大數據驅動的智能製造 47 3.2 航空製造業務模式分析 52 3.2.1 優化產品設計 53 3.2.2 智能車間 54 3.2.3 智能工廠 55 3.2.4 在線運維 57 3.3 基於工業流程管理的數據分析 57 3.3.1 系統框架 57 3.3.2 數據分析框架 60 小結 62 第4章 航空物流大數據 63 4.1 航空物流概況 64 4.2 航空物流業務分析 66 4.2.1 倉儲 66 4.2.2 航空貨運 67 4.2.3 物品配送 684.2.4 海關監管 70 4.2.5 產品維護 74 4.3 數據分析系統 74 4.3.1 大數據分析與管理平臺 74 4.3.2 綜合展示和分析平臺 76 4.3.3 多式聯運數據分析 76 4.3.4 物流管理與決策分析 77 4.3.5 託運人及貨代管理 78 小結 79 第5章 跨境電商大數據 81 5.1 跨境電商發展現狀 82 5.1.1 宏觀政策 82 5.1.2 存在不足 83 5.1.3 新商業系統 83 5.2 跨境電商業務分析 84 5.2.1 跨境倉儲 85 5.2.2 支付體系 86 5.2.3 安全體系 86 5.2.4 質量體系（追溯體系） 87 5.2.5 統計體系 895.2.6 商品體系 89 5.2.7 物流成本 89 5.3 數據來源與存在的問題 90 5.4 跨境電商大數據參考平臺 91 5.4.1 應用系統功能 92 5.4.2 數據流和綜合業務展示 92 5.4.3 數據交換、共享和彙總 93 5.4.4 數據倉庫 93 5.4.5 商品推薦系統 95 小結 97 第6章 航空客運大數據 99 6.1 發展現狀與政策 100 6.2 航空客運業務分析 101 6.2.1 機場管理與運營 102 6.2.2 航班的動態信息 103 6.2.3 旅客服務 103 6.2.4 航線管理與優化 104 6.2.5 燃油管理 105 6.3 大數據分析模型 1056.3.1 數據倉庫 106 6.3.2 企業效益分析 110 6.3.3 旅客畫像 110 6.3.4 風險管理 112 6.3.5 供應鏈管理 113 6.4 案例分析 114 小結 114 第7章 面向企業的大數據服務 115 7.1 引言 116 7.2 企業徵信 116 7.3 企業知識圖譜 120 7.4 企業專利地圖 125 小結 126 附錄A 中英文對照表 127 附錄B 國外大數據政策 130 附錄C 國家大數據和人工智能政策 131 附錄D 測試數據集 133 參考文獻 134

NoNo！不一樣的產品還是有很多不一樣哦，除了一些基礎的廣告管理功能、數據分析功能以外，我們有兩個非常厲害的核心功能——“智能創建”、“優化建議”。
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