业务场景分类？

一、业务场景分类？

我总结有四种场景可以进行场景化营销，分别是：

注意力场景

兴趣场景

需求场景

购买场景

二、松下，业务分类？

白色家电(冰箱 洗衣机 空调) 黑色家电(电视机 录像机等) 影音器材(音响 DVD 音箱 便携式音响 线材等) 照明设备(专业照明设备以及家用照明设备) 广播电视专业设备 橱卫设备 整体厨房 家装解决方案 数字视听设备(数码单反相机 DC 摄像机 专业录音设备 DJ器材 耳机) 汽车电子产品 电动汽车解决方案(与丰田合作) 工业自动化设备 压缩机 通讯器材 安防监视系统解决方案 办公用品 小家电 美容美发仪器 工业机电设备 蓄电池及电池业务(目前全球最大) 物流产业 咨询广告业务 电子商务 松下电工(器材元件) 电子元件 IT业务 计算机相关系统等等等,俗话说的好,只要是插电的东西都有松下的!!! 松下公司在去年底到今年初成功收购三洋后成为全球最大的消费电子电子制造商(有人可能认为通用最大,但是通用不是纯正的消费电子电器制造商)

三、业务开发渠道分类？

一、按层级结构分类

按其是否包含及包含的中间商层级的多少，可以分为零阶、一阶、二阶和三阶渠道。据此还可以分为直接渠道和间接渠道、短渠道和长渠道几种类型。

（1）零阶渠道是制造商将产品直接销售给消费者的直销类型。其特点是没有中间商参与转手。直销的主要方式有上门直销、邮销、互联网直销及厂商自设机构销售。直销是工业品营销渠道的主要方式。大型设备、专业工具及需要提供专门服务的工业品，几乎都采用直销渠道。随着科技手段的完善，消费品直销渠道也正在迅速发展。

（2）一阶渠道包括一级中间商。在消费品市场，这个中间商通常是零售商；而在工业品市场，它可以是代理商或经销商。

（3）二阶渠道包括两级中间商。消费品二阶渠道的典型模式是经由批发和零售两级转手营销。在工业品市场，这两级中间商多是由代理商及批发经销商组成。

（4）三阶渠道是包含三级中介结构的渠道类型。一些消费面宽的日用品，如肉类食品及包装方便品，需要大量零售机构营销，其中许多小型零售商通常不是大型批发商的服务对象。为此，有必要在批发商和零售商之间增加一级专业性经销商，为小型零售商服务。

层次更高的营销渠道也还有，但极罕见。一般地说，渠道层级越多越难协调和控制，会给渠道管理带来许多问题。

根据营销的层级结构，可以分为直接渠道、间接渠道，短渠道、长渠道。

直接渠道是指没有中间商参与，产品由生产者直接销售给消费者（用户）的渠道类型。

间接渠道是指由一级或多级中间商参与，产品仅由一个或多个商业环节销售给消费者（用户）的渠道类型。

上述零阶渠道即为直接渠道；一、二、三阶渠道统称为间接渠道。

为分析和决策方便，有些学者将间接渠道中的一阶渠道定义为短渠道，而将二、三阶渠道称之为长渠道。

显然，短渠道较适合在小地区范围销售产品（服务），长渠道则能适应在较大范围和更多的细分市场销售产品（服务）。

二、按宽度结构分类

根据渠道每一层级使用同类型中间商的多少，可以划分渠道的宽度结构。若制造商选择较多同类中间商（批发商或零售商）经销其产品，则这种产品的营销渠道谓之宽渠道；反之，则为窄渠道。

营销渠道的宽窄是相对而言的。受产品性质、市场特征和企业营销战略等因素的影响，营销渠道的宽度结构大致有下列三种类型：

（1）高宽度营销渠道。

即制造商通过尽可能多的选择批发商、 零售商经销其产品所形成的渠道。高宽度渠道通常能扩大市场覆盖面，或使某产品快速进入新市场， 使众多消费者和用户能随时随地买到这些产品。消费品 中的便利品（如方便食品、饮料、毛巾、牙刷）和工业 品中的作业品（如办公用品），通常使用高宽度渠道。

（2）中宽度渠道。

即制造商按一定条件选择少数几个同类中间商经销产品形成的渠道。中宽度渠道通常由市场较全的若干个中间商组成，能较有效地维护制造商品牌信誉，建立稳定的市场和竞争优势。这类渠道，多为消费品中的选购品和特殊品、工业品中的零配件等生产厂商采用。

（3）独家营销渠道。

即制造商在某一地区市场只选择一家批发商或经销商经销其产品所形成的渠道。独家营销渠道是窄渠道。独家代理（或独家经销）有利于控制市场，强化产品形象，争抢厂商和中间商的合作及简化管理程序，多由其产品和市场具有特异性（如专门技术、品牌优势、专门用户等）的制造商采用。

三、按渠道系统结构分类

按渠道成员相互联系的紧密程度，营销渠道还可以划分为传统渠道系统和整合渠道系统两大类型。

四、京东的业务分类？

京东商城，京东金融，京东健康，京喜等

五、pandas数据分类？

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

六、数据的分类？

根据不同的分类方法，可以将统计数据分为以下几种类型：

按计量层次分类

按照数据的计量层次，可以将统计数据分为定类数据、定序数据、定距数据与定比数据。

1.定类数据。这是数据的最低层。它将数据按照类别属性进行分类，各类别之间是平等并列关系。这种数据不带数量信息，并且不能在各类别间进行排序。例如，某商场将顾客所喜爱的服装颜色分为红色、白色、黄色等，红色、白色、黄色即为定类数据。又如，人类按性别分为男性和女性也属于定类数据。虽然定类数据表现为类别，但为了便于统计处理，可以对不同的类别用不同的数字或编码来表示。如1表示女性，2表示男性，但这些数码不代表着这些数字可以区分大小或进行数学运算。不论用何种编码，其所包含的信息都没有任何损失。对定类数据执行的主要数值运算是计算每一类别中的项目的频数和频率。[3]

2.定序数据。这时数据的中间级别。定序数据不仅可以将数据分成不同的类别，而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说，定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间还是可以比较顺序的。例如，人的受教育程度就属于定序数据。我们仍可以采用数字编码表示不同的类别：文盲半文盲=1，小学=2，初中-3，高中=4，大学=5，硕士=6，博士=7.通过将编码进行排序，可以明显地表示出受教育程度之间的高低差异。虽然这种差异程度不能通过编码之间的差异进行准确的度量，但是可以确定其高低顺序，即可以通过编码数值进行不等式的运算。[3]

3.定距数据。定距数据是具有一定单位的实际测量值（如摄氏温度、考试成绩等）。此时不仅可以知道两个变量之间存在差异，还可以通过加、减法运算准确的计算出各变量之间的实际差距是多少。可以说，定距数据的精确性比定类数据和定序数据前进了一大步，它可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量。例如，甲的英语成绩为80分，乙的英语成绩为85分，可知乙的英语成绩比甲的高5分。[3]

4.定比数据。这是数据的最高等级。它的数据表现形式同定距数据一样，均为实际的测量值。定比数据与定距数据唯一的区别是：在定比数据中是存在绝对零点的，而定距数据中是不存在绝对零点的（零点是人为制定的）。因此定比数据间不仅可以比较大小，进行加、减运算，还可以进行乘、除运算。[3]

在统计分析中，区分数据的类型十分重要，不同测度类型的数据，扮演的角色是不一样的。[3]

按来源分类

数据的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查获得的原始数据，一般称为第一手或直接的统计数据；另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称之为第二手或间接的统计数据。[3]

按时间状况分类

1.时间序列数据。它是指在不同的时间上搜集到的数据，反映现象随时间变化的情况。

2.截面型数据。它是指在相同的或近似的时间点上搜集到的数据，描述现象在某一时刻的变化情况。

七、数据行业分类？

归纳起来可以按照以下方式进行分类：

(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。

(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式

八、业务数据化和数据业务化的区别？

根据以上对业务数据化与数据业务化的理解和分析，笔者认为两者之间实际上存在着四种关系：浅与深的关系、先与后的关系、Doing与Done的关系、相辅相成的关系。

（1）数据应用的深度：浅与深的关系

业务数据化是数据的浅层应用，数据业务化是深层应用。前者是前提和基础，后者是前者的延伸与深化。

（2）数据应用的节奏：先与后的关系

先有业务数据化，再有数据业务化。在数据价值释放这首歌曲中，业务数据化是前奏和序曲，数据业务化是主体和高潮部分。

（3）数据价值释放的进度：Doing 与Done 的关系

在数据价值释放的进程中，业务数据化是Done、是先手，数据业务化是Doing、是后手。业务数据化是过去式和现在完成时，而数据业务化则是现在进行时和将来完成时。

（4）相会于数据中台：相辅相成的关系

业务数据化与数据业务化相会于在数据中台，是数据中台战略落地的左右手，业务数据化是左手，对应业务中台，数据业务化是右手，对应数据中台。业务数据化与数据业务化相辅相成，业务数据化是为了更好的开展数据业务化。数据业务化对业务数据化提出更高的要求，倒逼业务数据化做的更精细，两者共同服务于业务运营和数据价值释放。

九、业务数据分析十大思路？

01 细分分析

细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。

细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种：同比，环比，定基比。

例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如：在页面分析中，经常存在带参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

十、定性数据和分类数据区别？

两种数据都是用来描述对象特征的数据类型，但它们在统计学和数据分析中具有不同的应用和数学特征。

定性数据，也称为定类数据或分类数据，是一种用于描述对象属性的数据类型，可以用来区分不同的类别或属性。定性数据通常以文字或数字的形式表示，但这些数字并不代表数量的大小或顺序。定性数据的数学特征是“=”或“≠”，它们仅用于表示不同类别的品质。例如，人的性别是一个定性数据，因为它只能分为男性和女性两个类别，这两个类别之间不存在数量上的大小关系。

分类数据是定性数据的一种特殊形式，通常用于描述对象的属性或类别归属。与定性数据不同，分类数据通常以文字或数字的形式表示，但这些数字仅代表不同的类别，并不表示数量的大小或顺序。分类数据的数学特征也是“=”或“≠”，它们仅用于表示不同类别的品质。例如，学生的专业是一个分类数据，因为每个学生只能属于一个专业，不同的专业之间不存在数量上的大小关系。

总的来说，定性数据和分类数据都是描述对象属性的数据类型，但它们的主要区别在于它们的应用和数学特征。定性数据主要用于描述对象的属性或类别，而分类数据则更侧重于描述对象的类别归属。