从传统的线下零售（百货商店-连锁商店-超级市场），到前几年火热的线上电商零售（综合、垂直电商-社交电商），再到这几年线上线下结合的新零售模式，零售行业的运营模式发生了巨大的变化。

如果要问数据分析哪个行业的需求最大，估计所有人都会说是零售行业。但是该如何分析零售行业的数据业务场景，就需要一些技巧和方法了，下面总结一些我在零售电商行业的经验

用户画像也是近几年比较热的一个词，不过很多小伙伴对于画像的认知还只是「标签化」的层面，或者是只是利用其做一些简单的「分群分析」；如何全面地认知并做系统性地尝试，背后有非常多的点需要

没有任何一个指标体系是放之四海而皆准的，我们只有不断地理解业务、接触业务、熟悉业务，才能建立起最适合自身的指标体系。

指标体系的建立也是一样，可以先从其他企业借鉴过来，刚开始未必很合适，但能让业务更快地走上正轨。随着业务的发展，再根据实际情况，不断进行优化调整。

公司各业务线ID繁多，数据割裂，如何才能尽可能关联更多的数据，以准确的描绘出一个用户的画像呢？

2017年华为提出了企业的新愿景："把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界"。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为，成为行业标杆"的数字化转

由于数据标准不统一造成的数据使用问题越来越多。特别是对于企业而言，如果没有进行数据标准体系的建设，不同人员对于数据的理解很难达到完全一致，导致工作中经常出现数据统计口径偏差，系统开

一切有组织、合理有效的信息化规划手段，都是只有一个目的，打破企业数据孤岛，将碎片数据资产化。数据既是一切业务模式的产物，也是源头，做好数据治理提升企业价值的根基，而主数据管理是这其

石油在未得到利用之前，只是一种黑色的液体。数据得不到利用也只是一堆毫无价值的信息，那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢？

数据被称为“未来新石油”，已经渗透到当今企业战略决策、生产经营和各业务职能发展领域，成为企业数字化转型的基础

随着互联网进入下半场，流量红利逐渐消失，一方面，企业开始重视如何通过数据来挖掘同一个用户的更多价值；另一方面，不管是产品经理、运营还是市场都开始通过“数据驱动”寻找新的增长空间。