不同的数据分析选择技术

跨境卖家如何选品？

一、空白期看周边

1.分析产品所处的阶段

2.爬取周边产品的数据

3.根据外国人对产品质量的追求来判断是否可行

二、增长期看特性

1.使用各种渠道信息来观察市场接受度

2.在试产一批投入市场进行测试的时间里，确定产品方向

3.根据第三批生产的成熟度来确定是否为开发为爆款或者先入为主

三、存量期看大小

1.看整体市场大小，以及竞争对手数量和实力大小

2.判断自己运营、资金实力是否够用

3.看供应商在行业中的排名及他们的创新能力

4.看是否有利润空间，以及是否有必要去抢别人的蛋糕

四、衰退期看脉搏

1.根据数据来判断处于衰退期的产品是否"假死"

2.是否低谷之后还有高潮

3.是否可以开发成怀旧产品、情怀产品

五、总结

1.将85%以上的精力放在增长期和存量期上去

2.空白期和衰退期只是作为锦上添花，不影响公司的赢利

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常见问答(FQAS)

选择数据分析技术主要取决于数据的类型和规模,以及项目的目的。例如,如果数据量小,项目目标是简单的探索性分析,可以选择R或者Python。如果数据量大,需要建模和预测,可以选择Spark或者Hadoop生态系统里的技术。

选择合适的分析工具需要考虑自己的技能背景,数据场景,和目标任务。如果你熟悉SQL,可以考虑SQL based工具。如果你擅长编程,可以选择Python或者R。除此之外,也要看看该工具是否支持所需的算法和功能,以及是否易于上手和学习。最后,也要考虑软件许可成本。

在选择分析技术时,需要权衡技术学习成本和项目需求两方面:1. 优先考虑你已经掌握的技能范围内的技术选择;2. 对新的技术,评估其学习难度和引入后对项目价值的贡献;3. 不妨选择一些入门级和使用广泛的开源工具,可以在一个相对短时间内上手;4. 对于核心需求,可以考虑外部服务支持或辅助型技术。这样可以在保证项目需求的同时降低技术学习门槛。