传统行业数据分析,化妆品行业数据分析

有以下指标:1。常规数据指标的监测，就更不用说了。比如用户数量，新增用户，UGC(社交产品)，销售额，支付，推广期间的各种数据等等。这些都是老板们最关心的最基本最基本的指标。当你接手这项工作时，你的首要任务是整理这些数据。2.频道分析，或流量分析。对于一个处于上升期的APP，你会花资源吸引流量，去其他渠道吸引用户。

当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户打分，让BOSS知道哪个渠道值得投资，哪个渠道是垃圾。同时还可以监测iphone和android用户的质量差异。总体来说，iPhone用户的素质略高于Android用户。当然，如果你有多余的精力，也可以监测用户在不同机型之间的表现差异。简而言之，就是监测不同用户在不同维度的表现。

目前大数据处于应用的初级阶段。随着大数据的普及，整个传统行业将需要大量的数据分析人才和大量的数据分析任务，因为数据分析。通常情况下，数据分析可以分为两个位置，一个是开发位置，一个是应用位置。开发岗的数据分析经常需要通过编程来完成定制的数据分析任务。比如目前流行用机器学习来实现数据分析。

虽然开发级数据分析可以完成更复杂的任务，但是在生产环境中,数据分析的大部分任务都可以通过工具来完成，常用的工具有Excel、SPSS以及各种BI工具。对于知识结构并不丰富的大学生来说，完全可以从事数据分析(工具类)这样的工作。大数据应用后，对这类人才的需求会得到一定程度的释放。目前很多学院也开设了针对性的课程。

数据分析行业发展了很久，以前的数据发展到现在的大数据。所以很多人担心传统的数据处理方式能否应对大数据。其实这个担心是对的。我们不能总想着一劳永逸。只有在和平时期，技术才能发展。先介绍一下现在的传统数据处理方法和今天大数据的具体情况。首先要说的是大数据环境下的数据处理需求。

但是传统数据处理方法有什么缺点？传统的数据采集来源单一，存储、管理和分析的数据量相对较少，因此大部分可以利用关系数据库和并行数据仓库进行处理。在依靠并行计算提高数据处理速度方面，传统的并行数据库技术追求高一致性和容错性，按照CAP理论很难保证其可用性和扩展性。传统的数据处理方式是以处理器为中心的，但在大数据环境下，需要以数据为中心的模式来减少数据移动带来的开销。