【阿里的客户分析纬度,客户行为分析的纬度】以及A客户heartful分析Yes阿里巴巴为卖家提供的工具客户Psychology分析，可由使用 。a客户Voice-3阿里巴巴的客服是阿里巴巴的在线客服，是阿里巴巴给卖家的 。
1、实战案例|如何参照 阿里OneData构建数据指标体系?前言:OneData成立之前 ， 阿里 data有30000多个指标，其中，即使同名，定义口径也不一致 。即使是中型公司，随着数据量的增加，数据指标也会越来越多，没有指标体系的管理也会出现各种问题 。一、指标不规范导致的问题当数据指标的概念为0时，业务方按照“我认为”行事，效果难以衡量 。产品设计和运营的学生通常是:我认为用户会喜欢我们的新功能，我认为新活动会有好的效果...然后领导会问，这种“感觉”有依据吗？
如何判断活动的效果，有多少人参与或者有多少转化？这样的问题 ， 其实设计师们也是一头雾水，一脸的不解 。不要问设计原因 ， 只回答其他竞品也有这个功能，所以我们也做...有没有觉得自己中招了？但是，大量的产品人员已经意识到，传统的盲目设计、抄袭设计的时代已经过去，数字化产品的时代已经到来 ， 他们开始尝试用数据指标来辅助商业决策 。于是我们开始进入下一个阶段……这个时候数据指标的概念是0.5，有单点的数据指标，但是很难看到整体的业务问题 。
2、7. 阿里大数据——大数据建模数据模型是一种数据组织和存储的方法，强调从业务、数据访问和使用的角度对数据进行合理的存储 。模型适合业务和基础数据存储环境，大数据可以获得以下好处:大数据系统需要数据模型方法来帮助更好地组织和存储数据，从而达到性能、成本、效率和质量的最佳平衡 。无论是Baba集团的Hadoop、Spark还是阿里 MaxCompute系统 ， 仍然是用SQL来大规模处理和加工数据，仍然是用表来存储数据 ， 仍然是用关系理论来描述数据之间的关系，但在大数据领域 ， 基于其数据访问特性，关系数据模型的范式有不同的选择 。
数据仓库中的3NF不同于OLTP，具有以下特点:基于ER模型构建数据仓库的出发点是整合数据，服务数据分析 decision 。建模步骤分为三个阶段:维度建模从分析 decision的需求出发，服务于分析 demand，因此重点关注用户如何更快速地完成需求分析并对大规模复杂查询具有良好的响应性能 。
3、做自媒体,如何通过数据 分析提高账号质量?做好自媒体是一件长期的事情 。账号的质量和权重可以通过分析在账号各维度的数据上不断提升 。具体来说，影响账户质量的指标有以下几点:1 。原创性:作者发表内容的原创性 。平台通过系统检测机制检测内容的原创性，内容尽量原创，减少伪原创和搬运 。2.垂直度:指账号发布的内容在定位领域的专业性 。垂直度越高 ， 账户质量越好 。建议尽可能在一个目标区域产生更多原创的优质内容 。
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