Управление данными: понимание розничной торговли и операций с E -Commerce
Цена: 808руб. (¥44.9)
Артикул: 40753194159
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:当当网官方旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥ 42.65 29.5531руб.
¥ 35.21 35.2633руб.
¥15.8285руб.
¥19342руб.
Выбор редактора
Генеральный директор генерального директора Herki International Group, старшего вице -президента Vipshop Jiang Ye, хорошо известного Self -Media Ghosts Seven, и Шен Хао, профессор Коммуникационного университета Китая и отрасли.
Научите, как использовать*общие инструменты Excel для создания модели бизнес -операции;
На основе данных обнаружено, что бизнес -правила, понимание поведения потребителей и количественная ценность бизнеса могут быть подсчитаны как стоимость вашей бизнеса.
Оглавление
Глава 1 Что такое управление данными
1.1“ умный” продавец персонал
1.2 Концепция управления данными
1.3 Значение управления данными
1.4 Четыре уровня управления данными
1.4.1 Управление бизнесом
1.4.2 Управление анализом операции
1.4.3 Управление бизнес -стратегией
1.4.4 Управление стратегическим планированием
1.5 Блок -схема управления данными
1.5.1 Потребности в анализе
1.5.2 Соберите данные
1.5.3 Сортировка данных
1.5.4 Анализ данных
1.5.5 Визуализация данных
1.5.6 Разработка шаблона применения
1.5.7 Отчет об анализе
1.5.8 Приложение
1.6 Шаблон приложения управления данными
Глава 2 Ищу розничные пароли
2,1 еженедельный индекс веса
2.1.1 В поисках закона о розничной торговле магазин
2.1.2 Еженедельный индекс веса
2.1.3 Расчет индекса индекса веса
2.1.4 Специальная обработка индекса веса
2.2 Применение индекса индекса веса
2.2.1 Правила продаж в розничных магазинах вспомогательные операции
2.2.2 Цели продаж разложения
2.2. Прогноз продаж марта
2.2.4 Сравнение продаж
2.3 Магическая кривая Хуанга—— Кривая стоимости веса единицы (продажи)
2.3.1 Кривая стоимости модуля (продажи)
2.3.2 Применение в процессе отслеживания продаж
2.3.3 Количественное лечение специальных событий
2.3.4 Анализ и оценка рекламной деятельности
2.3.5 Анализ и оценка списка новых продуктов
2.3.6 Другие приложения
2.4 случая и заявки—— класс на основе данных
Глава 3 Управление данными в продажах
3.1 Продажи отслеживаются
3.1.1 Нет продаж без целевого управления.
3.1.2 Нет оснований для отслеживания без стандартов
3.1.3 Как использовать продажи отслеживания данных
3.1.4 Меры предосторожности для отслеживания продаж
3.2 Общие показатели анализа продаж
3.2.1 PIFC - основной режим мышления розничной торговли
3.2.2 Индикаторы анализа, обычно используемые в розничной торговле
3.2.3 Как определить важность индикатора
3.3 Аналитические диаграммы DuPont, которые увеличивают продажи
3.3.1 Пропустите количество пассажиров
3.3.2 Скорость входа
3.3.3 Скорость оборота
3.3.4 Средняя розничная цена
3.3.5 Скидка продаж
3.3.6 Последовательная заработная плата
3.4 Управление данными в продвижении
3.4.1 Какие факторы влияют на импульсивные покупки
3.4.2 Методы продвижения, обычно используемые в розничной торговле
3.4.3 Подготовка, выполнение и оценка рекламной деятельности
3,5 случая и заявки
Глава 4 Управление данными в продуктах
4.1 Обычно используемые показатели анализа продукта
4.1.1 Основная логика анализа продукта
4.1.2 Обычно используемые показатели анализа продукта
4.1.3 не могу позволить себе распродать
4.1.4 Разговор о том, как определить важность между индикаторами
4.2 Обычно используемые методы анализа продукта
4.2.1 Натуральная классификация продуктов
4.2.2 Метод классификации продаж товаров
4.2.3 Анализ цены на товары
4.2.4 Стратегия ценообразования товаров
4.3 Связанный анализ продаж продуктов
4.3.1 Анализ степени корреляции между товарами
4.3.2 Анализ корзины для покупок
4.3.3 Метод увеличения корреляций продукта
4.4 Управление запасами товаров
4.4.1 Логика анализа инвентаризации
4.4.2 Управление аномальным запасами
4.4.3 Установите условия предупреждения о инвентаре
4.5 Управление прибылью продуктов
4.5.1, который определяет прибыль продукта
4.5.2 Настоящая стоимость продукта
4.5.3 Анализ текущего значения запасов
4.6 Обмен делами
Глава 5 Управление данными в E -Commerce
5.1 Анализ данных -это уличный фальсификационный свет операций E -Commerce
5.1.1 Разница между E -Commerce и традиционным анализом розничных данных
5.1.2 E -Commerce Анализ данных, необходимые для анализа данных
5.1.3 E -Commerce Источник и инструменты анализа данных
5.2 E -Commerce Index
5.2.1 Индикатор движения
5.2.2 Индекс преобразования
5.2.3 Операционные индикаторы
5.2.4 Индикаторы участников
5.2.5 Финансовый индекс
5.2.6 Ключевые показатели
5.3 Анализ данных потока и члена
5.3.1 Анализ схемы воронки потока и конверсии
5.3.2 Сравнение показало, что есть качественные потоки
5.3.3 E -Commerce Диагностика продаж
5.4 Анализ случая
Глава 6 Управление данными в розничной стратегии
6.1 Управление данными стратегии канала
6.1.1 Как классифицировать каналы с научной точки зрения
6.1.2 Анализ расширения канала
6.1.3 Индикаторы управления каналами
6.2 Управление данными стратегии членства
6.2.1 Анализ данных члена
6.2.2 Анализ значения члена
6.2.3 Управление жизненным циклом участника
6.2.4 Исследование по поведению покупки членства
6.3 Анализ конкурентов
6.3.1 Кто ваш конкурент
6.3.2 Как собирать данные от конкурентов
6.3.3 Анализ конкурентов
6.4 Управление данными операционных стратегий
6.4.1 Как делать прогнозы продаж
6.4.2 Как установить годовые цели продаж
6.5 Обмен делами
6.5.1 Идеи сортировки
6.5.2 Проблема определения
6.5.3 Соберите данные
6.5.4 Анализ данных
Глава 7 Методы анализа данных
7.1 Трехмерный анализ данных
7.1.1 Анализ данных должен быть трехмерным
7.1.2 Трехмерный анализ точечной линии
7.1.3 Трехмерный анализ-индикатор времени-индикатор
7.1.4 Трехмерный анализ людей-карго-поле
7.1.5 Широта трехмерной глубины анализа
7.2 Данные без сравнения, анализа данных нет
7.2.1 Год - -дюймовый и месяц -месяц злоупотребления
7.2.2 Все виды травм“”
7.2.3 Она действительно продает*?
7.3 Общие методы анализа данных
7.3.1 Как установить вес индекса
7.3.2 Classic 28 Заявление о законе
7.3.3 Метод анализа ABC
7.3.4 Метод анализа списков рейтинга
7.3.5 Вы действительно знаете среднее значение
7.4 Дисплей данных также является методом анализа
7.4.1 Логика отображения диаграммы Excel
7.4.2 Различные радиолокационные карты
7.4.3 Требуемая диаграмма k -Line
7.4.4 Атмосферная тепловая карта с высокой атмосферой
7.4.
Глава 8 Как создать модель управления данными
8.1 Шаблон приложения управления данными
8.1.1 Индивидуальная область
8.1.2 Область источника данных
8.1.3 Анализ Вспомогательная область
8.1.4 Район раннего предупреждения бизнеса
8.1.5 Область бизнес -анализа
8.1.6 Область отображения отчета
8.2 ДЕСЯТЬ ДЕСЯТЬ ДЕСЯТЬ ДЕСЯТЬ ДЕСЯТЬ Навыки Excel для создания шаблона управления данными
8.2.1 54 функции, которые должны быть освоены
8.2.2 Таблица перспективы данных
8.2.3 Автоматический рейтинг
8.2.4 Четыре карты Limited Elephant Limited
8.2.5 Умное напоминание
8.2.6 PPT автоматически обновляется с помощью диаграммы Excel
8.2.7 Защита пароля
8.2.8 Использование контроля и VBA
8.2.9 Менеджер по имени
8.2.10 Как скрыть данные
PostScript
Приложение проверьте ваш ответ на чувствительность данных
1.1“ умный” продавец персонал
1.2 Концепция управления данными
1.3 Значение управления данными
1.4 Четыре уровня управления данными
1.4.1 Управление бизнесом
1.4.2 Управление анализом операции
1.4.3 Управление бизнес -стратегией
1.4.4 Управление стратегическим планированием
1.5 Блок -схема управления данными
1.5.1 Потребности в анализе
1.5.2 Соберите данные
1.5.3 Сортировка данных
1.5.4 Анализ данных
1.5.5 Визуализация данных
1.5.6 Разработка шаблона применения
1.5.7 Отчет об анализе
1.5.8 Приложение
1.6 Шаблон приложения управления данными
Глава 2 Ищу розничные пароли
2,1 еженедельный индекс веса
2.1.1 В поисках закона о розничной торговле магазин
2.1.2 Еженедельный индекс веса
2.1.3 Расчет индекса индекса веса
2.1.4 Специальная обработка индекса веса
2.2 Применение индекса индекса веса
2.2.1 Правила продаж в розничных магазинах вспомогательные операции
2.2.2 Цели продаж разложения
2.2. Прогноз продаж марта
2.2.4 Сравнение продаж
2.3 Магическая кривая Хуанга—— Кривая стоимости веса единицы (продажи)
2.3.1 Кривая стоимости модуля (продажи)
2.3.2 Применение в процессе отслеживания продаж
2.3.3 Количественное лечение специальных событий
2.3.4 Анализ и оценка рекламной деятельности
2.3.5 Анализ и оценка списка новых продуктов
2.3.6 Другие приложения
2.4 случая и заявки—— класс на основе данных
Глава 3 Управление данными в продажах
3.1 Продажи отслеживаются
3.1.1 Нет продаж без целевого управления.
3.1.2 Нет оснований для отслеживания без стандартов
3.1.3 Как использовать продажи отслеживания данных
3.1.4 Меры предосторожности для отслеживания продаж
3.2 Общие показатели анализа продаж
3.2.1 PIFC - основной режим мышления розничной торговли
3.2.2 Индикаторы анализа, обычно используемые в розничной торговле
3.2.3 Как определить важность индикатора
3.3 Аналитические диаграммы DuPont, которые увеличивают продажи
3.3.1 Пропустите количество пассажиров
3.3.2 Скорость входа
3.3.3 Скорость оборота
3.3.4 Средняя розничная цена
3.3.5 Скидка продаж
3.3.6 Последовательная заработная плата
3.4 Управление данными в продвижении
3.4.1 Какие факторы влияют на импульсивные покупки
3.4.2 Методы продвижения, обычно используемые в розничной торговле
3.4.3 Подготовка, выполнение и оценка рекламной деятельности
3,5 случая и заявки
Глава 4 Управление данными в продуктах
4.1 Обычно используемые показатели анализа продукта
4.1.1 Основная логика анализа продукта
4.1.2 Обычно используемые показатели анализа продукта
4.1.3 не могу позволить себе распродать
4.1.4 Разговор о том, как определить важность между индикаторами
4.2 Обычно используемые методы анализа продукта
4.2.1 Натуральная классификация продуктов
4.2.2 Метод классификации продаж товаров
4.2.3 Анализ цены на товары
4.2.4 Стратегия ценообразования товаров
4.3 Связанный анализ продаж продуктов
4.3.1 Анализ степени корреляции между товарами
4.3.2 Анализ корзины для покупок
4.3.3 Метод увеличения корреляций продукта
4.4 Управление запасами товаров
4.4.1 Логика анализа инвентаризации
4.4.2 Управление аномальным запасами
4.4.3 Установите условия предупреждения о инвентаре
4.5 Управление прибылью продуктов
4.5.1, который определяет прибыль продукта
4.5.2 Настоящая стоимость продукта
4.5.3 Анализ текущего значения запасов
4.6 Обмен делами
Глава 5 Управление данными в E -Commerce
5.1 Анализ данных -это уличный фальсификационный свет операций E -Commerce
5.1.1 Разница между E -Commerce и традиционным анализом розничных данных
5.1.2 E -Commerce Анализ данных, необходимые для анализа данных
5.1.3 E -Commerce Источник и инструменты анализа данных
5.2 E -Commerce Index
5.2.1 Индикатор движения
5.2.2 Индекс преобразования
5.2.3 Операционные индикаторы
5.2.4 Индикаторы участников
5.2.5 Финансовый индекс
5.2.6 Ключевые показатели
5.3 Анализ данных потока и члена
5.3.1 Анализ схемы воронки потока и конверсии
5.3.2 Сравнение показало, что есть качественные потоки
5.3.3 E -Commerce Диагностика продаж
5.4 Анализ случая
Глава 6 Управление данными в розничной стратегии
6.1 Управление данными стратегии канала
6.1.1 Как классифицировать каналы с научной точки зрения
6.1.2 Анализ расширения канала
6.1.3 Индикаторы управления каналами
6.2 Управление данными стратегии членства
6.2.1 Анализ данных члена
6.2.2 Анализ значения члена
6.2.3 Управление жизненным циклом участника
6.2.4 Исследование по поведению покупки членства
6.3 Анализ конкурентов
6.3.1 Кто ваш конкурент
6.3.2 Как собирать данные от конкурентов
6.3.3 Анализ конкурентов
6.4 Управление данными операционных стратегий
6.4.1 Как делать прогнозы продаж
6.4.2 Как установить годовые цели продаж
6.5 Обмен делами
6.5.1 Идеи сортировки
6.5.2 Проблема определения
6.5.3 Соберите данные
6.5.4 Анализ данных
Глава 7 Методы анализа данных
7.1 Трехмерный анализ данных
7.1.1 Анализ данных должен быть трехмерным
7.1.2 Трехмерный анализ точечной линии
7.1.3 Трехмерный анализ-индикатор времени-индикатор
7.1.4 Трехмерный анализ людей-карго-поле
7.1.5 Широта трехмерной глубины анализа
7.2 Данные без сравнения, анализа данных нет
7.2.1 Год - -дюймовый и месяц -месяц злоупотребления
7.2.2 Все виды травм“”
7.2.3 Она действительно продает*?
7.3 Общие методы анализа данных
7.3.1 Как установить вес индекса
7.3.2 Classic 28 Заявление о законе
7.3.3 Метод анализа ABC
7.3.4 Метод анализа списков рейтинга
7.3.5 Вы действительно знаете среднее значение
7.4 Дисплей данных также является методом анализа
7.4.1 Логика отображения диаграммы Excel
7.4.2 Различные радиолокационные карты
7.4.3 Требуемая диаграмма k -Line
7.4.4 Атмосферная тепловая карта с высокой атмосферой
7.4.
Глава 8 Как создать модель управления данными
8.1 Шаблон приложения управления данными
8.1.1 Индивидуальная область
8.1.2 Область источника данных
8.1.3 Анализ Вспомогательная область
8.1.4 Район раннего предупреждения бизнеса
8.1.5 Область бизнес -анализа
8.1.6 Область отображения отчета
8.2 ДЕСЯТЬ ДЕСЯТЬ ДЕСЯТЬ ДЕСЯТЬ ДЕСЯТЬ Навыки Excel для создания шаблона управления данными
8.2.1 54 функции, которые должны быть освоены
8.2.2 Таблица перспективы данных
8.2.3 Автоматический рейтинг
8.2.4 Четыре карты Limited Elephant Limited
8.2.5 Умное напоминание
8.2.6 PPT автоматически обновляется с помощью диаграммы Excel
8.2.7 Защита пароля
8.2.8 Использование контроля и VBA
8.2.9 Менеджер по имени
8.2.10 Как скрыть данные
PostScript
Приложение проверьте ваш ответ на чувствительность данных
СМИ обзор
Я встретился и сотрудничал с учителем Хуангом очень рано и всегда ценил его понимание бизнеса.Теперь я наконец видел, как он организует свою мудрость в книгу. Есть теории и практика, розничное мышление и сознание данных.Как бизнес -оператор,*я боюсь, что только данные не приведут к ценности. Эта книга может помочь практикующим розничным специалистам улучшить их понимание данных и использовать данные для увеличения глубины работы и управления.Сюй Ю, Международная группа Херки, генеральный директор
Это работа по управлению данными, которую я прочитал, сосредоточившись на помощи стратегии с помощью анализа данных.Я использовал стратегию розничной торговли, упомянутую в этой книге в Carrefour и China Resources Resources Wanjia по розничному бою, которая очень принесла пользу.Среди них методология, вызванного клиентом и конкурентным анализом, в текущей жесткой конкуренции E -Commerce все еще применима и даже незаменима.
Цзян Ян, Випшоп, старший вице -президент
Это эпоха конкуренции, мы должны быть более профессиональными.Управление данными является одним из профессиональных навыков.Более ярким образом автор этой книги интерпретирует скучные концепции данных и легко понять, и ее стоит прочитать.
Призрачная нога семь, хорошо известная я -медиа, бывший человек с большим поиском Таобао, лучше
Данные - это не то, что нужно людям. Им нужна информация и понимание будущего развития.Управление данными оказывает влияние на разработку предприятий так, как мы никогда не думали.Как найти бизнес -правила и отверстия из данных
Чтение в Интернете Чтение некоторых глав
ПредисловиеПроверьте свою чувствительность к данным
?
Сразу после 1 мая в университете в Пекине было несколько человек. Они были сотрудниками корпорации Commerce Group Commerce Group Comberce Group, ответственной за проект по набору в кампусе.В это время ступенчатая классная комната уже была полна одноклассников, которые приехали сюда. Их привлекал такой плакат:
We want you
Нам не волнует, какую крупную вы учитесь, и нам все равно, если вы мужчины или женщины, но мы заботимся:
Вы полны фантазии и ожиданий от будущей работы?
У вас достаточно чувствительности к данным?
У вас есть сильная способность логического мышления?
Если это так, посмотрите в класс в 14:00 7 мая!
Будут старшие люди на рабочем месте на ярмарке вакансий“ как улучшить свою чувствительность к данным” и другой контент.
Мы - Comerce Group Corporation Commerce Group и 50 лучших розничных компаний Китая.Наша штаб -квартира находится в Пекине, и наш основной бизнес поступает из универмагов, супермаркетов и E -Commerce.
В 14:00 новая ярмарка найма в кампусе началась вовремя. После обычной речи хозяин отправил письменные тестовые документы для каждого одноклассника.Он должен быть завершен в течение 10 минут, и вы не можете использовать калькулятор или мобильный телефон с расчетными функциями (дружественное напоминание:*Хорошо это умственная арифметика).
Уважаемые читатели, готовите бумагу и ручки, и вы также можете проверить свою чувствительность к данным вместе.
*Часть: Пожалуйста, определите, является ли следующее описание ниже правильным, неправильным или не определено.
① Xiaoqiang, продавец компании, имеет 24 клиента. В апреле коэффициент покупки клиента не повторил коэффициент покупки 78%.(Примечание: не повторяйте коэффициент покупки клиентов = общее количество клиентов с заказом&Разделите; общее количество клиентов, клиенты, которые повторяют покупку, только один раз)
② Городское жилищное строительство моей страны быстро развивалось, а здание жилого жилья на душу населения увеличивается до 26,11 м2 (Пекин составляет 32,68 м2), а средняя зона жилого здания составляет 83,2 м2.В то же время городское жилое строительство достигло 30,016 миллиардов м2.
③ В апреле 2013 года продажи бренда увеличились на 32% -на 10 лет в определенной области. Три клиента в регионе завершили продажи 238 000 юаней, 368 000 юаней и 270 000 юаней. Юань, 209 000 юаней.(Примечание: в этой области есть только три клиента)
④ Все 200 учеников в школе приняли участие в избирательных мероприятиях выдающихся студенческих кадров.(Примечание: в общей сложности 5 кандидатов, каждый одноклассник может только поддержать 1, кандидаты также могут участвовать в голосовании)
⑤ Статистика статистики национального экономического и социального развития, опубликованная Национальным бюро статистики, показывает, что в 2009 году цена продажи домов в 70 крупных и средних городах выросла на 1,5%, из которых новые цены на жилье выросли на 1,3%, второй -Художественные цены на жилые помещения выросли на 2,4%, аренда дома, цена упадет на 0,6%.
⑥ В 2012 году уровень отставки сотрудников сотрудников в компании составлял: 125%от департамента продаж, 48%отдела маркетинга, 26%отдела логистики и 0%кадров.
单 Два единицы A и B набрали студентов колледжа. Пока уровень найма женщин в двух подразделениях выше, чем у мужчин, они могут гарантировать, что общий уровень записи двух единиц выше, чем у мужчин.(Примечание: Требуется ставка = количество поступления&Разделить; количество кандидатов&Раз; 100%)
⑧ В августе 2011 года, с момента открытия пекин -Шанхайского рельса с высоким уровнем скорости, в течение одного месяца было открыто 5542 поезда управления упражнения ставка 107%.
345678 + 13897 + 6732 + 19753 + 685454 + 23988 + 348766 + 768 = 1445038
Часть 2: найдите следующее количество чисел и заполните правильный ответ на скобки.
① 11, 27, 66, 146, (), ()
② 5, 5, 9, 17, 29, ()
③ 3, 4, 6, 10, ()
④ 65, 8, 50, 15, 37, 24, ()
Часть III: Пожалуйста, используйте вопросы добавления, вычитания, умножения и скобок.
① 5, 8, 9, 2
② 6, 6, 8, 3
③ 3, 5, 7, 8
Для ответа на тестовые вопросы, пожалуйста, обратитесь к приложению, с общим баллом 20 баллов.
Через 15 минут красивый и красивый парень вошел на подиум.Его зовут Джек, специальный помощник президента Xinchun Group. В основном он несет ответственность за проект управления данными группы. Он также является наставником проекта по набору в кампусе MT (стажер менеджмента, управляющий стажер).Джек известен своей строгостью, строгостью и строгостью.“ yan san'er”.
После того, как Джек пришел к власти, он осмотрел аудиторию. Под полем сотни студентов ждали его речи.
Всем привет, меня зовут Джек.Я сегодня*вопрос: кто -нибудь знает разницу между числами, значениями и данными?
Одноклассник A: Числа являются арабскими цифрами, а данные должны быть аналогичны значению?
Одноклассник B: Я думаю, что данные и значение различны.
Джек: Да, ответ - это ответ.Числа являются арабскими цифрами, просто подсчет символов. Данные являются значением фона. Этот фон обычно отражается в блоке.Например, 5 мая 2013 года оборот нового Spring Group Store Wangfujing составил 36,86 млн. Юаней, 3, 6, 8 и 6 - это номера, 3686 - это стоимость, а 36,86 млн. Юаней - это данные.
Если вы можете работать в отделе данных Синчун Группы, вы будете сталкиваться с различными данными каждый день.
Моя*работа - помощник менеджера по продажам. Он несет ответственность за то, чтобы каждый день выпустил различные отчеты для команды продаж, что хорошо известно всем&Ldquo; двоюродный брат”.Вначале это было очень больно. Отчет, который был сделан в течение долгого времени, был избит менеджером за секунду, заявив, что в нем были ошибки, и я не сказал мне, где были конкретные ошибки.Поэтому мне пришлось потратить некоторое время, чтобы найти проклятое значение ошибки.Через долгое время я суммировал некоторые способы найти ошибки значения (не данные).
Пожалуйста, выберите правильный ответ на следующие 4 вопроса в течение 30 секунд, при условии, что калькулятор не может быть использован:
① 345678 + 13897 + 6732 + 19753 + 685454 + 23988 + 348766 + 768 =
A1445035 B1445036C1445037D1445063
② 3872×68=
A263296 B283296 C 193296 D213296
③ 1258×308=
A38764 B3874064C 3870464 D387464
④ 12837+9235+432867+235 =
A435174 B489174C 455174 D555174
Честно говоря, я очень благодарен своему лидеру за меня. Он использовал особый способ быстро интегрироваться в данные.После того, как вы вошли в общество, вам также нужна эта иерархия быстро расти, чтобы вы могли заставить себя быстро войти в состояние и найти ощущение данных.Купоны разума - это способ найти ощущение данных, и во многих случаях, например, когда они ведем переговоры в бизнесе, при прослушивании отчетов о продажах других людей подчиненные сообщают вам, когда они сообщают…&Hellip; вам стыдно придумать калькулятор?Поэтому нам необходимо освоить набор методов быстрого суждения, чтобы судить, неправильны ли результаты цифрового расчета.Хотя этот метод не может точно знать, каков правильный результат, можно быстро определить, какие результаты должны быть неправильными.
Как быстро идентифицировать истинные и ложные значения?
◆ Метод номера хвоста: просто посмотрите на количество чисел после*, и результаты после количества хвостов будут добавлены, вычтены и умножены.Например, мы можем быстро определить, что номер хвоста должен быть 6, поэтому ACD должен быть неправильным.
◆ Первый метод: просто посмотрите на количество каждого значения, умножьте или добавьте, результат должен соответствовать или приблизить четыре вычислительных правила.Например, первое число составляет приблизительно 4 умноженного на 7, результат расчета ② должен быть близок и менее 28, поэтому BCD неверен.
◆ Цифровой метод: определите, являются ли результаты расчета правильными, подсчитывая количество точек на числовые.Например, количество 4 цифр на 3 цифры должно составлять 6 или 7 бит, а два значения в вопросе невелики, поэтому результат должен составлять 6 цифр.Судить, что ABC является значением ошибки.
◆ Метод экстремального значения: В поиске и операции результаты вычислений касаются*, поэтому вы можете выносить суждения через сравнение*значения и результаты вычислений.Например ④ Этот метод может легко судить, что ABD неверен.
“ так легко, мы будем в начальной школе!” внезапно появилось слово из толпы, а затем вызвало уговоры студентов
смеяться вслух.Джек спокойно смотрел на всех и продолжил, когда все были тихо.
Джек: Раньше я вкладывал неправильные данные о вышеуказанных наборах ошибок в отчете о продажах в разных компаниях и уровнях. К сожалению, лишь немногие обнаружили данные об ошибках. Это соотношение составляло менее 5%. Потому что каждый уже положил их знание“” учитель математики начальной школы.Я считаю, что большинство из вас совершат эту ошибку в то время, потому что большинство людей не имеют мышления данных и не развили дух сомнений в данных. Этот дух не изучен, но он практикуется.
Как улучшить сознание вашего мышления на основе данных?
Включая три аспекта: чувствительность к данным, сознанию данных и привычке может быть улучшена как из активных, так и из пассивных аспектов.
◆ Возьмите инициативу по улучшению
Игра в цифровые игры: что может быть доступно 24 очка и один, единственная независимость и т. Д.В последние несколько лет, по дороге на работу каждый день, я часто смотрел на лицензию автомобиля на машине, которая мигала за пределами автобуса, чтобы сыграть 24 очка, что очень эффективно.*Я могу сделать это позже
Перед появлением следующего автомобиля вы можете рассчитать 24 точки предыдущего номера номерного знака.
1 24 балла: случайным образом извлечь 4 целых числа (обычно числа между 1 ~ 9, можно повторить) и использовать рабочие стандарты, такие как добавление, вычитание, умножение и другие вычислительные законы. После*результат должен быть 24.
Посмотрите на новостные сообщения о финансовых и экономических категориях: когда вы видите данные, подумайте об этом, подумайте об этом, вы также можете доказать, что эти данные являются правильными или неправильными посредством поиска, проверки, логического суждения и т. Д.
Вопрос об обществе: не суеверируйте и не подчиняйтесь данным экспертов, развивайте привычку независимого мышления.
Помните большие числа, ключевые цифры, ненормальные числа и т. Д.: Запомнить более полезные данные в бизнес -процессе заставит вас выглядеть более профессионально. Через долгое время появится ощущение данных.
Конечно, у каждого есть метод, который подходит им. Найдите его, чтобы сохранить. Через долгое время это станет своего рода способностью.Многие девушки всегда думают, что низкая чувствительность к данным естественна. На самом деле, этого недостаточно.
◆ Пассивное улучшение
Джек: Passive - это всегда очень болезненная вещь. Компания, которую я обслуживаю, является американской компанией, известной как сильная культура отчетов.В то время мне нужно было делать от 10 до 20 отчетов в день.
Несколько лет назад, когда я руководил брендом продаж в районе Пекина определенной марки одежды в Пекине, продажи торговых центров упали на 18%по сравнению с предыдущим месяца. отклонить.Интересно, что продажи торгового центра увеличился на 15%по сравнению с предыдущей неделей, и причина, по которой менеджер дал, была погода.Погода слишком горячая. Клиенты любят посещать торговый центр. Поскольку они могут наслаждаться прохладными кондиционерами, среднее время проживания увеличивается, поэтому продажи увеличились.
28 августа 2012 года я написал такой на Sina Weibo, как показано на рисунке Q-1.
Рисунок Q-1 Вейбо картина
“ так просто!&Rdquo; я не знаю, какой одноклассник поставляется с предложением, и это смех.
Джек наблюдал за всеми улыбкой: когда многие люди на рабочем месте столкнулись с проблемами, они не были причиной, по которой они взяли на себя инициативу, чтобы найти проблему, но обычно редактировать историю.Я сделал статистику. Когда производительность продаж не будет хорошей, 25,7%людей будут приписывать погоду, а 22,1%людей будут отнесены к пассажирскому потоку, то есть нет клиентов, 18,5%людей будут приписывать Товар в продукт.…&Hellip;, чтобы помочь коллегам этой компании быстрее улучшать мышление данных, я принял трудное решение и должен заставить их разрабатывать привычку говорить с данными.
① Обучение: мы подготовили профессиональное обучение курсов данных. В то же время я также организовал для коллег из Центра анализа данных компании, чтобы дать вам месяц.
② Сделать таблицу: производить 5 таблиц в день, включая ежедневные таблицы анализа продаж, ежемесячные формы прогноза продаж, таблицы анализа данных о продукте, таблицы анализа данных членства и таблицы обследования данных конкурентов.Это домашнее задание, которое я насильно оставил менеджеру в то время. После того, как их отчеты будут переданы, я буду продолжать давать им им“ выберите невер”.Через три месяца посмотрите на ощущение данных, и эффект довольно хороший.
③ *: Через три месяца я интегрировал вышеупомянутые 5 таблиц в шаблон управления магазинами. Я имплантировал различные анализ продаж и продуктов и различные алгоритмы в ИТ.Вам нужно только ввести несколько данных в день, и другие шаблоны создаются автоматически, как показано на рисунке Q-2.Через шаблоны*они активно анализируют, в настоящее время улучшается комплексная способность менеджера магазина.
Рисунок Q-2 Шаблон управления хранилищами (часть)
④ Изменение постов: после первых трех этапов обучения для тех коллег, которые действительно не хотят меняться, это соглашение политики.
Мышление данных - это процесс непрерывного обучения и улучшения, а затем поместить его в бизнес -среду, чтобы думать о проблемах. Качество эффективности математики не является существенным условием для нашего набора.
Я желаю всем удачи!
Рекомендация контента
«Управление данными: Молния для розничной торговли и операции E -Commerce» рассказывает историю о работе двух молодых людей, товаров, E -Commerce, данных и других отделов в крупных компаниях и объясняет осведомленность данных и розничное мышление в большом количестве случаев ПолемАвтор интегрирует различные методы анализа данных в конкретный бизнес -сценарий и*, наконец, формирует модель управления данными, тем самым помогая предприятиям улучшить возможности управления операционным управлением.Все случаи «Управление данными: Lightning for Retail и E -Commerce Operation» основаны на Excel, и каждый может быстро использовать их и приземлиться на местах.
об авторе
Huang Chengming (@黄 黄): With 15 years of sales and data analysis experience, it has gone through the American Johnson & Johnson, Nivea, Avon Company, and Nokia during the heyday.В настоящее время он является консультантом и тренером для управления данными.Он самостоятельно разработал модель управления розничной торговлей на основе еженедельного индекса веса продаж, который может эффективно выполнять целевое управление, прогноз продаж, оценку пассажира, рекламную оценку, раннее предупреждение о продажах и т. Д.