二手分析儀器 相關
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2010年4月27日 · 第一手資料珍貴有價值，二手資料經有效的規整分析後也能具有一定的參考價值。 三大特色，一次學會資料蒐集與分析術 1.從實務入手：作者任職企畫工作多年，擅長資料蒐集與分析，本書是他實戰經驗的總大成，也是目前市場上第一本用圖解方式 ...
2021年2月3日 · 根據 thredUP 網站 2020 年底調查分析，美國網路二手市場產值將於 2024 年上看 640 億美元（約 1.9 兆台幣），其中以網路轉售市場的成長最快速，預估 2021 年比將比 2019 年成長 39%。
2022年10月6日 · 看國外奢侈品、台灣二手奢侈品 App PopChill（拍拍圈）怎麼做 >>. 管理諮詢公司貝恩（Bain & Company）調查指出，與 2017 年相比，2021 年二手奢侈品市場的銷售有 65% 的成長，而新品奢侈品市場只有 12% 的成長。. 它預測，2025 年全球奢侈品銷售額將達到 3830 億 ...
- 數據需求來源
- 定義與了解指標（Metrics）
- 數據收集與路徑規劃
- 資料清洗與數據處理
- 數據驗證與可視化展示
- 數據洞察與行動方案
為什麼要這些數據？想要做什麼？這也是一開始要回答的問題。 釐清我們是為了達成什麼目標。這個目標會在公司、產品策略下產生，進而透過數據來驗證或是找出可能存在的問題，進行優化改善。例如產品為獲取新客，採取功能上的調整，這樣的調整最終效益如何？又例如產品使用者對功能的偏好與分群狀況，如何強化產品運營等問題？軟體產品數據有幾個常用類別如下： 1. 商業、財務 2. 產品、功能 3. 行銷、運營 💡Tip：數據會告訴我們資訊，但需要什麼樣的資訊方向必須先定義好，避免瞎子摸象。
該採用什麼指標？如何定義指標？選擇可以指引你的明燈。 有了明確目標與問題後，接著要思考什麼樣的數據指標可以用來解決這個問題或是衡量成效，以及該指標的定義是什麼。「數據資料」是維度（觀察的面向）與度量（量測的單位）所組成，並透過統計運算得出指標，指標有其代表的物理意義，了解他們是相當重要。另外需要注意該指標的限制條件/邊界條件是什麼？什麼情況下該指標是具有「有效性」。 選擇指標時，可以僅用單一個指標，也可能是多指標，端看場景與衡量項目。例如，產品新增一個功能，而該功能開啟率 90%；乍看之下，這個功能非常成功，用戶都有使用；然而如果再看卸載率同步提高 20%，這時候該功能是成功還是失敗呢？ 再看另外一個例子，優化一個體驗流程，使用率單日從 10% 提高到 20%，乍看之下這個流程優化結果是好的...
數據哪裡來？會不會有偏差、缺漏？思考並建立一條取經之路。 有了具體數據目標後，要如何收集數據便成為下個要思考的題目。如果這個數據項目是已經有類似收集的流程，便可以試著套用、修改或增加參數，並確保可以符合目前需求；如果沒有，就從打地基開始吧！必須從頭設計與規劃路徑。在規劃收集數據的路徑部分，大致有幾個思考點，如數據型態、觸發時間、頻次、場景流程、事件、收集對象等，以下舉幾個項目說明： 1. 數據型態：整數、浮點數、文字以及不同位元大小等。影響儲存的正確性、資料量大小與後處理方式等等。 2. 觸發時間、次數：觸發事件回傳、排程時間回傳、間隔時間與回傳次數等。例如使用者觸發事件，中途因他方網路不穩定而導致數據偶發遺失，看到的結果便是該用戶無觸發，反而給錯了方向；此時若適當增加回傳次數，可降低這部分...
藏污納垢，不掃除，結果也是髒的。 數據好比是源源不斷的水流，在飲用河水之前必須將其淨化，透過過濾、滅菌、煮沸等過程，確保水是純淨無害，進行數據分析之前，也必須將原始資料經過「清洗」，後續才能得到正確的資訊。常見的基本髒污情況有重複值、極大極小值、缺值、亂數、空白字串等等；去除雜訊，留下需要的有效數據量是分析前的第一步，通常會考慮下面幾個面向： 1. 數據是否重複或缺漏 2. 數據是否具有一致性 3. 數據是否存在衝突 4. 數據是否真實有效 數據乾淨了，接下來是「處理」，處理的方式取決與要看什麼樣的資訊，可能有匯總、平均、趨勢、變異、估計等等，因此需要些統計學觀念。例如「平均值」是常見計算方式之一，但「平均值」什麼時候可以使用就關聯到母群體的大小與物理意義，並不是任何一組數據簡單取平均，就可...
資訊對不對？該如何展示資訊？ 雙重驗證與圖表使用。 處理完的數據（data）即產出資訊（information），在進行分析之前，記得先進行檢驗資訊是否合理，以及是否有符合限制條件。這步驟會偏向以邏輯合理性、物理意義、統計標準、以及過往數據經驗來做確認，例如可以從維度、量值大小搭配經驗進行評估。 舉一個生活的例子，依照台北市物價、學生收入、學生常態用餐習慣等，平均學生一天三餐費用合計可能大概是 250～300 元左右，然而基於你收集的資料並經過計算，結果是 2,000 元，這時候可能就需要回頭檢視原始數據以及計算過程是否有問題。另一種情形，使用 A/B testing 進行測驗時，要去探討可信度與樣本數是否足夠、不偏頗具有統計意義，這類型就有明確的統計標準與方法論。 前面數據清洗與處理若沒出...
資訊在手，然後呢？希望無窮。找出關鍵點，做出行動/策略方案。 回到一開始，數據需求來自於策略；利用數據來驗證策略或是從數據中開展新策略。我們可以透過比較差異、關聯性、趨勢分佈等方式，找到特徵點與關係佐證；這部分有時候會一次到位，但更多時候必須反覆推敲、深挖以及再次回到數據處理階段，透過不同處理的統計方式，而獲得需要的資訊。在進行資訊分析時，可以透過以下四點進行： 1. 設立比較基準點。 2. 盤點外部因素、環境因子。 3. 統合資訊進行分析。 4. 產出下一步行動/策略。
- Ian Wu
2016年5月5日 · 2. MECE分析法：梳理邏輯，快速形成對策. 早上接到課長丟來的一大疊資料，要你製作一份「提升營業額」簡報。 你連續讀了好幾個小時，簡直要被茫茫字海給淹沒了，內心暗暗叫苦：連讀懂資料都有問題了，何況提出解決方案！ 曾任職於麥肯錫的芭芭拉‧明托（Barbara Minto），提出了一個便於整理外在資訊及內在思緒的思考技術：MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive；彼此獨立，互無遺漏），意思是在整理與問題相關的資料時，分類後的資訊必須「彼此獨立」，不能有哪一項資訊可以同時隸屬於不同的類別；「互無遺漏」則是指所有的分類項目，必須能夠完整地、窮盡地涵蓋問題的所有面向。
2010年6月1日 · 科特勒（Philip Kotler）將行銷研究定義為一套系統性的方法，藉由蒐集、分析與解讀資料的過程，評估購買者的欲望、行為，以及真實與潛在的市場規模。
2020年11月12日 · BigGo. 商品比價網站 BigGo 之前就有「比較同一商品在不同電商平台售價」的功能，近年也推出歷史價格查詢功能，只要在搜尋列輸入商品名稱，就會跳出不同平台上的售價，再點進商品右下角「漲價／降價／價格持平」，就可以看出商品的歷史價格，除了價格趨勢圖外， BigGo 還會幫你統計該商品總共漲價／降價幾次，一目瞭然。 BigGo. 購物節比價網站 3. SteamDB 除了電商平台歷史價格查詢，也有網站專門提供遊戲平台 Steam 歷史價格查詢的功能，只要進入 SteamDB 網站，直接搜尋遊戲名稱，點進「Prices」，就可以看到該遊戲現在價格及歷史最低價，再往下滑也能直接看到歷史價格的趨勢圖。 （本文出自 DailyView 網路溫度計） 繼續閱讀 價格策略. 相關文章.
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