团购数据分析
社区干货
揭秘——如何提升商家团购核销率?
部分生活服务商家的经营诉求也逐渐显现:如团购券核销率如何提升?复杂核销场景如何闭环?如何降低消费者负向三率?抖音小程序顺应生活服务行业的经营趋势,**开放了抖音小程序** **核销** **工具解决方案,** 帮助生服... **实现会员的拉新和粉丝画像分析,** **做好多渠道用户资产管理** ### 四、接入核销工具解决方案,您只需要了解的三件事当然,在了解了抖音小程序核销能力之后,经营者如何才能开通抖音小程序核销功能?其费用成本是多...
火山引擎 ByteHouse:双十一即将到来,如何用数据分析提升电商平台销售转化?
数据对于短视频平台尤为重要,例如短视频生产者需要根据粉丝量、视频播放量、播放时长等数据来判断账号如何进行后续运营,创作者周报等数据看板也能直观反映账号周期性运营情况。 当短视频平台相继引入直播能力之后,对数据实效性需求大大提升。通常情况下,一场直播的时长在几个小时之内,直播的生产消费时效性相比短视频会更强,因而直播数据对于实时性的诉求也就更高。实时数据分析可以帮助直播实现实时监测和策略调整、精准推...
电商流量分析怎么做?试试这款数据工具 DataLeap!
用户增长指标到转化漏斗等核心数据监测和分析。本文将聚焦在货架场景,揭秘电商平台流量分析背后的数据建设全路径。 **第一,确定指标并完成埋点。** 货架场景可细分为商城分析、猜喜(猜你喜欢)分析、频道分析等,在不同场景观察的指标体系也不相同。例如,在商城分析中,访问用户数、UV 渗透率、支付 GMV 等是核心指标。根据不同指标需求,由数据分析师或研发人员基于火山引擎增长分析平台 DataFinder 录入、分析埋点,并查...
集简云本周更新:新增美团团购、腾讯问卷、腾讯翻译君、倍市得、腾讯云呼叫中心等8款应用;更新钉钉、飞书等4款应用,新增近60个动作
专业的数据统计和样本甄别,让您轻松开启调研工作。 官网:https://wj.qq.com/ **可用触发动作*** 当团购商家收到新的评论时**可用触发动作*** 回复团购商家评论* 执行验券* ... 网站数据分析系统,电子商务系统,物流管理系统,企业数据库,企业API接口等,通过无代码集成方式无需开发即可建立自动化业务流程。 
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观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark ...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark ...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
管理总数据量超过 **600PB** ,最大的集群规模在 **2400** 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,今天和大家分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。 推荐系统实时指标 在字节跳动内部“A/B 实验”应用非常广泛,特别是在验证推荐算法...
干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争
随着数据量增大, 数仓规模可到EB级别,任务数达数万,面对大规模的数据处理任务,复杂的处理链路与层次结构,数据团队在 **数据SLA、稳定性** 等层面面临较大的压力。 **一套有效、可靠的数据治理体系,是“双11”等业... 从该电商平台基本数据的分析可以看出,业务数据膨胀速度非常快,大数据资源的成本占比很高,目前整个行业都在降本增效的背景下,企业对于成本优化的诉求会越来越高。 **第四,治理效率低。**前期数据治理人力...
火山引擎VeDI推出DataWind-分析助手:降低企业数据分析门槛
务数据分析时,分析人员经常需要自定义一些分析维度。以往都需要强依赖分析人员人工编写代码逻辑,来实现分析维度的生成。 代码语言成为了大部分业务人员无法进行灵活、个性化分析的屏障。 **DataWind-分析助手可以通过对话式方式,** 自动生成符合用户诉求的表达式,直接生成新的字段,就能帮助没有代码语言背景的人员,实现更自助的个性化分析。 。### 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse:- 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延...
