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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