简述跨境数据分析的作用

▲关注选区，实时知晓内容更新 向老板汇报备货计划时，可以创建多样的 「可视化图表」来直观地展示全部 SKU 的备货情况。
石墨表格不仅支持柱形图、饼图等市面常见的图表类型，还针对特殊业务，上线了漏斗图、旭日图、瀑布图、甘特图等定制图表，满足更多需求更复杂的可视化场景。
▲可视化数据汇报 点击查看全局备货计划表 获取完整电商数据智流转解决方案 02 店铺运营计划，聚焦关键信息深度沟通 凡事预则立，不预则废。
运营每个月都需要制定店铺运营计划，包含销量、流量等数据预测，以及预算分配及效果评估，活动策划等，用于指导当月的产品销售。
大部分电商企业仍在使用本地 Excel 办公，小组成员分别撰写，交由组长汇总，最后集中开会讨论计划的可行性。
这样给组长增加了额外的工作量，也让每个店铺的运营计划分散在组长手中，增加了集中管理的难度。
用石墨办公后，为店铺运营计划表添加协作者，小组成员们可以在这张表格上共同编辑，制定初步的运营计划。
组长审核时，对某个 SKU 直通车推广的费用存疑，可以直接在有问题的单元格使用 「添加评论」功能提出疑问，再 @提醒相关成员 ，聚焦费用问题展开进一步讨论。

另一点就是产品的绩效方面，我们的产品是否有差评以及是否出现了断货影响权重的方面。
众所周知，差评对于我们产品的影响是非常大的，所以我们需要及时关注产品的中差评，发现后及时处理，或者通过好评覆盖，尽可能的将影响将为最低。
亚马逊退货分析 如果我们是做的多变体的产品，退货率比较高的话一定要重点关注这个指标！ 在店铺后台的话可以通过买家之声看到： 重点关注退货的原因，有针对性的不断改进我们的产品以此来降低退货率。
亚马逊FBA库存分析 FBA的库存也是需要我们重点关注的地方，通过分析库存和销量的数据情况来规划补货的计划。
以此来达到不断货，不冗余的情况。
亚马逊后台板块也有相对应的数据展示：

《航空大数据》是2018年6月电子工业出版社出版的图书，作者是管涛。
内容简介本书围绕若干航空领域的业务，讨论了航空领域面临的大数据需求，指出大数据分析的目的、数据来源和存在的困难，给出了数据分析的方法和大数据平台参考方案。
书中内容分为 七章。
第一章介绍了大数据的背景与一般性概念，引入了航空大数据的定义，介绍了大数据的知识体系、常用开源大数据平台工具和分析工具，指出了大数据与云计算、物联网之间的关系，阐述了人工智能在大数据中的重要性。
同时，提出了数据思维的定义与内涵、大数据实施的步骤，展望了大数据在航空领域的应用。
第二章简述了一些与航空大数据挖掘有关的通用方法，包括信号变换、分类与聚类、关联分析、预测分析等以及流行的深度学习、增强学习。
第三章介绍了""工业4.0”、工业大数据、信息-物理系统（CPS）、智能制造，结合航空制造探讨了大数据的业务模式及在生产中的作用，提出了基于制造执行系统（MES）的工业大数据分析模型，描述了数据分析功能框架。
第四章描述了航空物流大数据概念，介绍了航空物流的业务模式，包括仓储、航空货运、海关监管、检验检疫、物品配送与维护，提出了统一的大数据平台参考模型，分析了典型的功能模块。
第五章分析了跨境电商的主要业务和不足之处，提出了面向跨境电商的大数据平台及各个业务系统，包括应用系统功能、数据流和综合统计展示、数据仓库、推荐系统。
第六章介绍了航空客流的主要业务，分析了数据仓库、""旅客画像”、风险管理、供应链管理中存在的数据挖掘问题。
最后分析了两个案例。
第七章介绍了面向企业的大数据服务，包括企业征信、企业知识图谱、企业专利地图三个流行的领域，并提出了分析模型和思路。
附录给出文中的中英文词汇对照表、国内外大数据政策、常用的数据源及参考文献。
图书目录 第1章 引言 1 1.1 大数据概念 2 1.2 大数据的知识体系 4 1.3 数据思维 5 1.4 物联网 6 1.5 云计算 7 1.5.1 概念 7 1.5.2 架构 7 1.6 人工智能 9 1.7 大数据产业链 10 1.7.1 数据采集 10 1.7.2 数据清洗 11 1.7.3 数据存储 12 1.7.4 数据分析和挖掘 12 1.7.5 数据可视化 12 1.8 大数据工程的实施 13 1.9 大数据平台工具简介 14 1.9.1 Hadoop 14 1.9.2 Spark 17 1.9.3 Storm 18 1.9.4 Sqoop 18 1.9.5 Zookeeper 181.9.6 Kafka 19 1.9.7 数据仓库 19 1.10 开源大数据挖掘工具简介 22 1.10.1 Mahout 22 1.10.2 Weka 23 1.10.3 Pentaho 23 1.11 航空领域应用与发展 23 小结 24 第2章 数据分析技术 25 2.1 引言 26 2.2 基本数据分析方法 26 2.2.1 信号处理方法 26 2.2.2 聚类与分类 28 2.2.3 关联分析 31 2.2.4 预测分析 35 2.2.5 层次分析法（AHP） 38 2.2.6 深度学习 40 2.2.7 强化学习 41 小结 42 第3章 航空制造大数据 43 3.1 简介 443.1.1 工业大数据 44 3.1.2 工业云 45 3.1.3 信息物理系统（CPS） 46 3.1.4 制造执行系统（MES） 46 3.1.5 大数据驱动的智能制造 47 3.2 航空制造业务模式分析 52 3.2.1 优化产品设计 53 3.2.2 智能车间 54 3.2.3 智能工厂 55 3.2.4 在线运维 57 3.3 基于工业流程管理的数据分析 57 3.3.1 系统框架 57 3.3.2 数据分析框架 60 小结 62 第4章 航空物流大数据 63 4.1 航空物流概况 64 4.2 航空物流业务分析 66 4.2.1 仓储 66 4.2.2 航空货运 67 4.2.3 物品配送 684.2.4 海关监管 70 4.2.5 产品维护 74 4.3 数据分析系统 74 4.3.1 大数据分析与管理平台 74 4.3.2 综合展示和分析平台 76 4.3.3 多式联运数据分析 76 4.3.4 物流管理与决策分析 77 4.3.5 托运人及货代管理 78 小结 79 第5章 跨境电商大数据 81 5.1 跨境电商发展现状 82 5.1.1 宏观政策 82 5.1.2 存在不足 83 5.1.3 新商业系统 83 5.2 跨境电商业务分析 84 5.2.1 跨境仓储 85 5.2.2 支付体系 86 5.2.3 安全体系 86 5.2.4 质量体系（追溯体系） 87 5.2.5 统计体系 895.2.6 商品体系 89 5.2.7 物流成本 89 5.3 数据来源与存在的问题 90 5.4 跨境电商大数据参考平台 91 5.4.1 应用系统功能 92 5.4.2 数据流和综合业务展示 92 5.4.3 数据交换、共享和汇总 93 5.4.4 数据仓库 93 5.4.5 商品推荐系统 95 小结 97 第6章 航空客运大数据 99 6.1 发展现状与政策 100 6.2 航空客运业务分析 101 6.2.1 机场管理与运营 102 6.2.2 航班的动态信息 103 6.2.3 旅客服务 103 6.2.4 航线管理与优化 104 6.2.5 燃油管理 105 6.3 大数据分析模型 1056.3.1 数据仓库 106 6.3.2 企业效益分析 110 6.3.3 旅客画像 110 6.3.4 风险管理 112 6.3.5 供应链管理 113 6.4 案例分析 114 小结 114 第7章 面向企业的大数据服务 115 7.1 引言 116 7.2 企业征信 116 7.3 企业知识图谱 120 7.4 企业专利地图 125 小结 126 附录A 中英文对照表 127 附录B 国外大数据政策 130 附录C 国家大数据和人工智能政策 131 附录D 测试数据集 133 参考文献 134

NoNo！不一样的产品还是有很多不一样哦，除了一些基础的广告管理功能、数据分析功能以外，我们有两个非常厉害的核心功能——“智能创建”、“优化建议”。
“智能创建” 根据用户设定的推广商品和推广目标，系统会智能推荐每日预算、投放目标、竞价策略并自动生成最优广告结构。
（图片来源于：SellerMotor数魔跨境） （图片来源于：SellerMotor数魔跨境） （图片来源于：SellerMotor数魔跨境） （图片来源于：SellerMotor数魔跨境） “优化建议” 根据用户设定的推广目标，系统将持续监控对应广告的数据表现，自动诊断问题并每天给出调价、新增投放/否定、暂停投放的建议。
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