阿里品质消费指数报告20170407
数据来源：阿里零售平台
品质消费现象：“扫把”
近5年，扫地机器人的销售金额增长超过30倍
自行车保有量3.98亿。截至2017年3月，全国共享单车投放总量已超400万辆
品质消费现象：“自行车”
品质消费指数
阿里新消费指数系列之
品质是什么？
品 质
情怀
情感
体验
高端
优质
个性
定制
逼格
舒适
进口
有质感
品味
功能
专业 品牌
设计师
原创
品质消费指数定义
3600 270 760 680
2000 140 350 300
870 70 120 110
洗衣机
BB霜 白酒 连衣裙
低端
中高端中低端高端中高端
中低端
低端
高端
品质消费金额
占比
中高端及以上的商品消费金额在总消费中的占比，占比上升意味着品质消费上升。
价格切分举例
25.0
26.0 27.0 28.0 29.0 30.0
31.0 32.0 33.0
34.0
35.0
15.0%
20.0% 25.0% 30.0% 35.0% 40.0% 45.0% 2016年指数变化
2016年品质指数
家具类13.1142.91运动户外 5.0041.70?手机数码 2.5134.10小家电0.9736.28家居日用0.4437.20食品
0.2235.40母婴及?儿童用品
0.2034.46服装-0.5226.94美妆个护
-0.52
40.15
家具
（电视柜/餐桌/茶?几）
精致、健康，引领品质升级新风尚
健身衣
自平衡 电动车
洗碗机 出境游
乳胶床垫
唇彩/唇蜜
一体智能 坐便器
抽湿器
温灸器
花瓶
品质消费 十大商品
+8.23 (+8.68 (+6.71 (29-35岁) +6.56 (36-50岁) +4.81 (50岁以上) 近五年提升
身心愉悦的60后 V S 宅
又讲究的90后
文化娱乐
-太极服
-广场舞套装
-二胡
-萨克斯风
滋补营养片
-山参
-灵芝孢子粉
-玛咖干
注：各年龄段品质消费特征由该年龄段下品质偏好指数TOP30的品类整理行成
品质偏好指数=2016年不同年龄层在该品类品质消费额的占比/不同年龄层在整体品质消费中的占比，反映该人群对该品类的偏好程度
收藏/字画
-贵金属纪念币
-中国书法
-金石纂刻
外卖/零食
-简餐
-汤/煲仔
-松露巧克力
美妆护理
-男士面膜
-阴影
-高光
-男士护理套装 60后 品质消费特征品类 90后 品质消费特征品类
数码游戏
-游戏电玩
-游戏掌机
-键盘
-有线鼠标
+7.20 (中部)
+8.05 (东部) +6.47 (西部) +6.12 (东北) 近五年提升
阿里新消费指数系列
全面、高频、细粒度地反映 网络消费结构与质量
的升级节奏及主要推动力
超过1000万
商家 超过10亿 商品
品质消费 指数 新品类消费
指数
智能消费
指数 绿色消费
指数
文娱消费
指数
...
...
4.93亿
月移动用户
指导
高红冰 阿里巴巴集团副总裁
阿里研究院院长
杨 健 阿里研究院副院长
作者
万红杰 阿里研究院高级数据分析师 梁慧芳 阿里巴巴集团博士后
孔 翎 阿里研究院资深专家
运营/美工
陈 亮 阿里研究院资深专家
赵保英 阿里研究院专家
左佳鑫 阿里研究院UED
致谢
高善文 安信证券首席经济学家，
中国首席经济学家论坛理事
杨燕青 第一财经研究院院长
林纯洁 第一财经研究院助理院长
王 青 国务院发展研究中心市场经济研
究所所长助理、研究员
皮 舜 中信证券市场研究团队首席产业策略师 马旗戟 北京大学新媒体营销传播研究中心研究员 李远芳 中国社科院世界经济与政治研究所国际金 融研究室助理研究员
程 欣 阿里研究院高级专家
潘永花 阿里研究院高级专家
蒋正伟 阿里研究院数据专家
吕志彬 阿里研究院专家
阿里数据分析笔试题
2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理 和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;
阿里数据整合及数据管理体系解读
前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式
37张阿里内部ppt流出首次系统解读新零售
37张阿里内部PPT流出！首次系统解读新零售 新想到的，想不到的新零售问题，答案都在这里了... 来源｜阿里研究院阿里巴巴集团董事局主席马云去年提出的“五新”战略（即新零售、新制造、新金融、新技术、新能源）一直备受关注，作为“五新”中最具代表性的“新零售”，更是引发了诸多讨论。 新零售究竟是什么？它有什么核心特征？整个行业应该如何适应新零售的趋势？这些问题，你真的理解吗？ 2017年3月9日，在上海举办的“2017中国电商与零售创新国际峰会”上，阿里研究院正式发布“新零售研究报告”（以下称“报告”），首次系统解读新零售。 我们从报告中提炼出了以下关键点：1新零售的定义 新零售的定义是“以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态”，其核心价值是将最大程度地提升全社会流通零售业运转效率。2新零售的三大特征 1、以心为本 掌握数据就是掌握消费者需求。未来DT技术带来的巨大创造力，将无限逼近消费者内心需求，围绕消费者需求，重构人货场，最终实现“以消费者体验为中心”。 2、零售物种大爆发 多元零售新形态、新物种会大量孵化出来。借助DT技术，
物流业、大文化娱乐业、餐饮业等多元业态均延伸出零售形态，更多零售物种即将孵化产生，包括自然人零售，未来有望实现“人人零售”。 3、零售二重性 即指二维思考下的理想零售。任何零售主体、任何消费者、任何商品既是物理的，也是DT化的，需要从二维角度去思考新零售，同时，基于数理逻辑，企业内部与企业间流通损耗最终可达到无限逼近于“零”的理想状态，最终实现价值链重塑。3新零售知识框架 报告从前台、中台和后台三个维度，系统阐述了新零售知识框架的结构。◇前台：重构“人、货、场” 1、在场景上：新零售将带来“无处不在”的消费场景，无论百货公司、购物中心、大卖场、便利店，还是线上的网店、各种文娱活动、直播活动，都将成为消费的绝佳场景，这其中，各种移动设备、智能终端、VR设备等将发挥重要的作用。 2、在消费者端：过去传统零售条件下，对消费者画像是一件非常困难的事情，各种调研只能完成模糊的画像，而在DT条件下，可以对消费者进行更清晰的画像，包括其性别、年龄、收入、特征都可以进行画像，直至完成全息清晰的画像，对品牌商而言，消费者的形象跃然纸上。 3、在交易商品上：消费者的诉求也从单纯的“商品服务”，过渡到“商品服务内容”，消费者不光关心商品的性价比、
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据2014-04-14 09:55 罗超 36大数据字号：T | T 实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。 AD：51CTO学院：IT精品课程在线看！ 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT 坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。 2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据；更多的WEB化但是没有结构化的数据；更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。 接下来，百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。
新零售战略与布局
互联网时代新零售战略与布局 培训时长：2天（12小时） 培训对象：企业高管、总监、电商经理人、投资人 课程背景 新零售=线上+线下+物流，是以消费者为中心的会员、支付、库存、服务等方面数据的全面打通。新零售是广义模式下O2O 的全面升级，与传统O2O 的区别在于新零售侧重于online to offline,强调线上、线下数据、供应链更深层次打通，满足消费者更为个性化的体验性需求,新零售研究核心是消费者。 新零售是“消费形成买方市场+电商红利衰减”的必然结果，电商高速发展、消费升级催生买方市场是新零售的核心驱动因素。电商巨头跑马圈地，线下成为必争之地。 阿里入股三江、私化银泰为标志，线下消费回暖，实现全渠道布局成为互联网时代下零售。品牌服饰受消费升级影响最直接，线上线下深度融合。传统食品饮料企业仍停留在狭义O2O 阶段，电商龙头三只松鼠已率先向线下回归。医药新零售则更加重视构建专业化服务体系、获取患者精准流量以及提升长期患者粘性，核心在于整合双线优势为患者提供更好的服务。 课程收益 1. “新零售”诞生的三大原因和三大特征？真相只有一个！ 2. “新零售”巨头跑马圈地能带给我的启示与价值。 3. 各行业如何成功拥抱“新零售”实践案例。 课程大纲 第一章：互联网时代的新零售背景与本质 一、新零售的本质 二、新零售产生的背景：“消费形成买方市场+电商红利衰减”的必然结果 三、剖析新零售诞生的三大原因 四、新零售为什么是现在？万事俱备，东风已来 1、线上竞争格局已定消费增速放缓，同时遭遇场景体验等瓶颈 2、线下零售价值无法取代，完成消费者画像离不开线下环节案例：Grand Front 3、信息技术的充分发展为新零售提供强大保障案例：亚马逊试运营Amazon GO 第二章：新零售方法论 一、解读新零售的三大特征与两重型
阿里巴巴数据分析
图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。
从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。
新零售的八大发展趋势及五新特点
新零售的八大发展趋势及五新特点 现在小卖家们总是倾向在研究流量、转化、直通车这方面的东西，想当然的认为阿里天天喊着的行业趋势跟自己没关系或关系不大，可实际关系大着。作为小卖家，只有跟对趋势，才能事半功倍，不至于浪费了时间和精力。 以2017年为新零售元年，未来的商业形态将出现厚利，消费的精准化，资产证券化等八大特征。 其实商业的本质很简单，就是给客户提供独有价值的服务或产品，同时实现收益。获得收益的多少，只取决于提供价值的大小，和其他任何因素都无关。商业正在越来越接近这个逻辑。 未来趋势主要表现在以下八个方面，并进一步深化、升级。 泛零售领域未来8大趋势 趋势1：结合“新零售”产生“新物种” 从消费结构升级讲，重点领域和方向包括服务消费、信息消费、绿色消费、时尚消费、品质消费。同时，“新零售”与重点消费领域跨界、融合生成“新物种”是必然趋势，也代表着新的消费域和消费模式的产生。
购物中心里的凯撒旅游体验店则不单单是开了个店铺，而是旅游业与零售空间的跨界体验;微整形、月子会馆、中医馆等医美健康与购物中心结合而成就消费新生态;来跑吧进入购物中心结出全民体育跨界消费的新果实。 凡此种种，行业升级与“新零售”融合产生的消费“新物种”代表着未来发展的大机遇。 趋势2：“生活方式”既是先导亦蕴含最大能量 消费领域首当其冲的升级方向当是“生活方式型”，同时由于生活方式与人的物质、精神关联的深度和广度，亦蕴含了未来发展的最大能量。人的诉求是动态延续的，而人的生活方式是进化更新的，这是消费升级最大的源泉。 总之，生活方式能够覆盖商业的全维度空间，不但可以对传统品牌、空间、文化赋予新的消费内涵，还可以创造新的消费生命。 趋势3：高性价比与极致情怀 未来消费，将一改曾经的日常、琐碎，而极具炫耀之能事的奢侈消费也将低调从容起来。与此相对应的，将是高性价比与极致情怀的消费畅行。 线上线下的产品在品质、功能、价格上的区别均将消弭，消费者将从以往注重价格的理性消费逐渐转化为注重服务的感性消费，以情感诉求建立品牌才能得到消费者的认同。
阿里拓客去库存AI系统新零售
1:阿里拓客是什么？ 答:是一个创新社交新零售工具，它6大核心优势: 1）安全0风险：无投资无风险！创客工具无任何资金进出，无返利，无平台费！ 2）利他助人：帮每个参与者自己卖自己的商品！ 3）自动引流：帮你自动引流加好友到你微信 4）自动成交：买家先付款，你再发货。 5）自动裂变：超低门槛，人人可自动裂变。 2:我如何加入阿里拓客？ 答: 1）扫推荐人的海报上的二维码免费注册下载APP 2）系统会推送两个订单，您分别去加对方微信购买199产品，共两个 3）卖家收到货款，确认完订单信息，点击同意审核升级。 3:我发什么产品好呢？ 答:根据您自身销售的产品，也可以帮助朋友卖货，”好产品”这个是阿里拓客一直坚守的，必须是要合理合法经过工商部门认可好产品，系统有评分机制，如有假冒伪劣会冻结账号 4:这个阿里拓客是谁的？ 答: 他是一个共享去中心化的工具，系统设计深受区块链思想影响，去老板化，去平台化，去中间商化，利他赋能 5:平台如何盈利？ 答：用户数量多了以后植入广告，本身也在用这个工具在销售产品，也有盈利。 6:系统会不会关网？ 答:不会不收钱，不分佣，不发货，只是一个工具，不存在关闭一说！万一，不能用了，商家也没有损失，因为：钱自己收了，货如期发了，客户微信获取了。 7:会不会封号呢？ 答:有可能因为阿里拓客要求每个商家卖的产品是“合法优质物美”假如你卖的产品违法伪造假冒伪劣，经举报核实后会封号处理 8:定位是什么？ 答: 让你的资源流通起来，让你的产品迅速卖出去，让你的资金流通起来 9：合法吗？ 答: 绝对合法！因为它不盈利，不圈钱，只是一个单纯的分享工具，用不用随您自愿， 所有交易都是买卖双方直接销售，系统只是挖掘客户背后人脉资源，把客户资源裂变，谁都没有拿一分钱佣金。系统不参与任何交易，系统里面本身也没有一分钱，系统有效帮助实体经济发展，有效解决销售难问题，系统能快速促进消费，去产能，扩大内需，能帮助大量失业人员零成本创业，解决就业困难，个个受益，无任何人受害。
阿里国际站代运营篇：没有分析数据,说什么精准营销!
现在的整个市场越来越重视数据的分析，很多人越来越关注PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长等。总体来说，这些指标都属于统计指标，反映的都是店铺总体情况，数据的价值除了反映现状，还有更重要的是应用。统计是数据汇总整理的结果，没有分析，怎能拿来指导下一步的工作呢？ 对于我们经营国际站的外贸人来说，最重要的东西之一就是买家到底喜欢什么，只有知道了这个之后，我们才能针对买家爱好出击，做到精准吸引潜在买家！要想知道买家喜欢什么，首先你要知道买家都做了些什么，通过分析买家的行为来掌握买家的习惯。 什么是买家行为分析 简单来说就是分析买家做了什么，和买家一直做什么，并以此来抓住买家的喜好点，掌控整个市场 那我们怎么去分析？ 阿里后台就可以直接搞定这些东西了，来看一下！ 阿里巴巴后台>>数据管家>>知买家>>访客详情 地域，判断目标市场 通过采集访客地域数据，我们可以判断出我们的主营市场是什么地方，是欧洲还是北美，或者其它的地方。判断出目标市场后，在P4P推广我们就可以针对我们的目标市场时间进行推广。旺铺及产品页装修风格也可以结合目标市场买家喜好进行设计。 浏览量，了解买家搜索路径 点开浏览量，我们可以知道买家来了我们店铺后的路径，浏览了哪些页面，及在每个页面的停留时长。在都有反馈的前提下，浏览量越少，即表达买家越喜欢这个产品，搜索路径越短，普通产品，排名会越好，P4P产品，所需要的竞价底价越低。 停留总时长，计算跳出率 从点击页面中，可以看出买家在这个页面仅仅只停留几秒，这个就相当于买家一进你的页面就立马跳走啦，大家可以统计停留时长低于2s的访客数量，该数据除以访客总数就可以得出跳出率了，如果跳出率占比过高，大家需要优化旺铺页面及产品详情页。影响跳出率的原因有关键词与页面的匹配度，页面打开速度过慢等。 常用搜索词，判断买家的质量及真实需求
2017阿里巴巴年度零售情况分析
2017阿里巴巴年度零售情况分析
“2017年已划上句号，2018崭新的一年已经开始！根据数据统计显示：2017年阿里中国零售平台GMV规模达46350亿，同比增长30%。其中，天猫跟淘宝网分别达到21090亿及25260亿，同比分别增长43.9%及20%！ 数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 受益于中国电子商务的高速发展，阿里巴巴中国零售平台近几年在自身基数已经非常大的情况下GMV还保持着相当不错的增长！并且能在2016年以21%的增幅处于最低谷的时期，还能够快速调整过来并在2017年交出近30%的增长成绩，GMV突破4.5万亿，实在不易！ 同期中国社会消费品零售总额2016年约33.23万亿，2017年预估约36.65万亿增长约10.3%，阿里中国零售平台GMV增长领跑社零近3倍，占比社零约12.6%！预测阿里巴巴将在2019年底完成1万亿美元的目标
数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 在2012年1月阿里将原来的淘宝商城正式更名为现天猫的时候，这将注定是中国电子商务尤其是B2C发展历程当中重要的一件大事！同时天猫也迎来了高速发展的黄金时期，五年时间，由2000亿到2万亿规模翻了近10倍！ 在2016年短暂的增长低谷后，2017年加紧大力完善菜鸟网络，发力天猫超市等，补足了以往短板的物流板块，从而2017年消费电子及快速消费品等品类得以爆发增长，再加上新零售模式软硬件的进一步完善，线上线下系统等对接的进一步成熟，唤醒了服饰等传统龙头品类的第二春，多方面发力从而拉动了2017年整体44%的增长！ 天猫自身体量首次突破2万亿大关，并且占比阿里中国零售平台整体份额由2012年的22.6%升至2017年的45.5%，如不出意外2018年天猫就将占据半壁江山！
北京iOS开发公司之新零售
北京iOS开发公司之新零售 新零售如火如荼地进行着，无论是阿里还是永辉，都在尝试开启零售新模式，吸引可多的用户。在亚马逊的成功典例下，沃尔玛也开始尝试转型。新零售，不仅仅是终端给消费者带来良好的体验，支撑消费和消费内容在大众看来也是关键新型供应链才是新零售所需要的。 那新零售到底是什么呢？ 新零售是企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对 商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。那么做的比较成功的案例有哪些呢？ 盒马鲜生阿里主打的零售品牌。这就不多做赘述了（网上信息很全面）。 百货新零售代表：银泰 从2014年阿里对银泰首次投资，到今年1月阿里私有化银泰商业的3年间，阿里对银泰百货的新零售改造可以说是百货商业新零售的案例代表。 与阿里从其他实体零售挖掘线下客流相反，阿里在2015年为银泰推出了逛街神器“喵街”，想把线上流量导入已经缺乏流量的银泰百货和购物中心，这一模式直到今 年双方会员打通之后，才逐步跑通。 用银泰商业CEO陈晓东的话说，银泰从阿里获取了互联网思维和大数据，这让阿 里系统生态圈中的消费者有机会接触到银泰的商品和服务，让银泰更具有阿里基因，实现“人、货、场”更高效率的提升。“今年银泰完全拥抱了互联网，与阿里体系也 完全融合后，双11这天成为了我们这样一个实体零售门店全年单日营业额最高的 一天。” 快递新零售代表：顺丰“丰e足食” 在无人货架的新玩家中，唯一的物流公司值得关注——顺丰。 “丰e足食”是顺丰在新零售板块的独立孵化项目，希望抢占“无人货架”这一高频的 线下流量入口，实现线上导流，最终盘活顺丰的各项商业资源。自11月20日启 步于深圳丰的e足食，下一步要将业务扩展至广州、北京、上海、成都等13个一 二线城市。 永辉超级物种
新零售模式详解
新零售模式详解 随着电商巨头纷纷布局线下，线上电商的生存开始越来越困难。要想在新零售时代继续存活，转型是电商平台亟待解决的问题。 实际上，从新零售战役打响之时起，就有不少电商平台开始了转型的新尝试。例如阿里的盒马鲜生，作为阿里新零售版图下的领头羊，就交出了一份满意的答卷。也成功将线下生鲜市场带火，诞生了苏鲜生、超级物种这些生鲜门店。 当然，盒马鲜生在发展中也在同步完善自己的各项体系，以求把稳当前占领的市场。从河马先生我们也能看到，要想长期存活，电商转型新零售的模式离不开以下几点： ·进一步提升消费者体验 电商商品正在面临同质化的风险，因而落地线下，提升消费者的体验是十分重要的。以老牌零售商国美为例，在电商巨头的转型进行的如火如荼时，国美似乎表现得相对低调。它选择默默布局线下，拓展四五线城市的市场，同时“家生活”的线下体验模式也留住并吸引了更多消费者。这正是提升消费者体验带来的。
·结合新技术升级消费场景 随着人工智能的普及，以无人零售为代表的新型消费模式正在渗透进大众的生活。会员扫码、结账刷脸等服务已经不再少见。在这些新技术的带领下，将会大大提升消费体验，商家工作效率更高，消费者也更加舒心。
·结合线下实现双线共通 把握新零售的一个关键点就是一定要结合线下。线上线下融合才能算得上是新零售。当然更深层次的原因还是因为线上的红利不再以及线上流量成本不断走高。盒马鲜生就是阿里在线下的新尝试。尽管盒马是实体店，但是由于线上消费渠道的完善，因而实质上是实现了线上线下的融合的。这也再次印证，新零售之下，双线共通才能占领先机。 新零售的到来，不仅使得一直处在发展阶段的线上电商开始着手转型，也让饱受冲击的线下实体在以微领地小蜜为代表的平台带领下，看到了发展的新生机。当然不论是线上还是线下，找到新的模式，寻求长期稳定的发展才是正确的方向。
新零售一周年阿里办了场“总结会”
新零售一周年，阿里办了场“总结会” iwangshang ／网商君／2017-10-17 摘要：线上技术突进，线下业态升级，天猫新零售以“中国方案”赋能全球。? 文/网商君 10月14日，2017云栖大会，阿里巴巴新零售峰会。正是在一年前的云栖大会，马云提出了新零售的概念。 2016年云栖大会，马云提出“新零售” 现场挤满了1500多位新零售的从业者和思考者，会场地毯上都坐着人。盒马鲜生、银泰百货、天猫小店等阿里巴巴旗下新零售样本第一次同台亮相。而整个云栖大会期间，茅台、海尔、特步、玛氏等诸多品牌也纷纷分享其携手天猫探索新零售的实践。2017云栖大会新零售峰会座无虚席 从某种意义上讲，这是新零售概念提出一年来，一次公开的总结和思考。 新零售前传 今天，盒马鲜生已经被称为新零售最佳样本。但是，盒马鲜生创始人侯毅在阿里巴巴新零售峰会上说，“盒马2015年初筹集的时候，还没有新零售一说。”盒马鲜生创始人兼CEO 侯毅演讲
当时，北漂多年的侯毅回到上海老家，在零售行业摸爬滚打近30年后心中仍觉有未尽事业。而生鲜电商举步维艰，一度被寄予厚望的B2C和O2O没能解决这个品类固有的顽疾。侯毅说，生鲜电商依然面临标准化程度低、客单价低、物流难度大且成本高等问题。他想用实体店加生鲜电商来解决它的痛点。 当初，赞同者寡。侯毅于是找到张勇（后出任阿里CEO）。张勇只听侯毅讲了五分钟就表示出极大兴趣。此后，两人在半年时间里见了不下10次，交流碰撞，进行顶层设计。2016年1月15日，盒马上海金桥广场店开门营业，App同步上线。到当年6月，运营数据验证了盒马商业模式。当年9月30日，第二家门店开出，盒马模式开始在全国复制。马云逍遥子现身盒马门店 当然，新零售觉不只是盒马这一个样本，一种业态。在阿里巴巴，马云、张勇和他们的同事已经在探索、在思考。 阿里巴巴学术委员会主席兼湖畔大学教育长曾鸣在此次新 零售峰会透露，大概一年半以前，那时还没有正式提出新零售，马云让他思考一下，准备开一个战略研讨会。曾鸣回答说他去把未来十年的发展趋势做一个简单思考，马云当即纠正今年要讨论的是未来三十年发生什么。 2016年10月13日，马云在云栖大会提出“五新”（新零售、新金融、新制造、新技术、新能源），新零售尤其受到业界
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
管理案例：摸着石头过河 阿里探宝大数据
摸着石头过河阿里探宝大数据 500多年前哥伦布做环球航行时，最想得到的就是航海地图，要不然他不会把美洲大陆当成印度。 当大数据开启一个时代时，阿里巴巴集团（下称阿里）从海量交易数据中挖掘有价值的数据，犹如在大海中航行，马云的鸿鹄之志也是那张航海地图。只是哥伦布的目的地是印度，马云的目标是大数据。 马云宣称平台、金融和数据是阿里未来的三大战略方向。其实，“阿里未来本质上是一个数据公司”，电商越来越离不开数据，金融的核心也是数据。阿里设立首席数据官，并把首席数据官陆兆禧升任CEO，传闻将收购移动APP数据公司友盟等，这些都显示马云的大数据战略萌动生芽。 在几乎全球所有公司都还徘徊在大数据门前时，马云纵然有大数据的宏韬伟略，在具体操作层面也只能摸着石头过河。 完成25个事业部战略调整后，阿里巴巴成立了数据委员会，由淘宝网商业智能部负责人车品觉出任首任会长。这位曾经在微软、ebay出任产品经理，在支付宝、淘宝主管数据业务的香港人，大半生都痴迷于数据迷宫。 “我之所以来淘宝就是喜欢它的数据，就希望好好梳理下数据。”车品觉谈到数据时异常兴奋，在接受《中国经济和信息化》记者3个小时采访后，他还要给同事做有关大数据的培训。此时，已经是晚上10点多。 车品觉是马云大数据战略棋局中已经过了河的卒子，他肩负着为阿里寻找开启大数据之门钥匙的重任。马云给了他异常宽松的工作环境，甚至没有具体的KPI考核。在接受《中国经济和信息化》记者采访时，他对所谓大数据赢利模式之类的问题并不看重：“阿里跟别人不一样的地方就是愿意尝试不同的产品，连领导都不能控制手下人到底玩什么。一帮很爱数据的人玩一堆产品出来，偶尔能出现如阿里金融这样的产品就很好，允许他们玩就是允许差异化，做数据如果急于现在赚钱就会失去机会。” “玩数据”其实并没有这么简单，特别是车品觉出任阿里数据委员会的安全责任人之后，他每时每刻都处在忐忑不安中。他认为，今后一段时间，数据质量、数据安全以及数据化运营将是阿里必须翻越的三座“大山”。 从“淘数据”起步
新零售行业发展趋势研究报告
报告：《2018年新零售行业发展趋势研究报告》（全文） (电子商务研究中心讯)传统零售业形态 传统零售产业链 传统零售的痛点 1）利润与成本 以传统商超为例，经过多年的发展，商超的经营模式趋于固定，其所售卖的商品毛利率都不高，一般都不会超过20%。传统商超的利润来源主要倚仗其所占据的黄金地段优势，使卖场得以轻松获取大量客流，因此薄利多销才是传统商超一直以来的生存之道； 2）坪效 坪效（1坪=平方米）指终端卖场单位面积（1平米）上产生的销售额，是评估卖场实力的重要标准之一。据统计，传统百货、购物中心，包括奥特莱斯，它们的平均坪效仅有~1万元/平方米/年，盈利效率偏低。 3）流量 传统零售业态往往开设在人口稠密的住宅区或客流密集的商业中心区，依靠庞大流量实现薄利多销的盈利模式。线上电商的蓬勃发展已经把线下零售业态的流量带走了一部分。 中国零售传统模式痛点 30年间相继出现百货、购物中心和连锁超市业态，实体零售处于追赶式发展的初级阶段；人均零售设施面积远不及发达国家。地区发展不均衡，超级城市供给过剩与低线城市供给不足并存，大量消费者无法享受高质量的零售服务（以购物中心为例，如图）；“租赁柜台+商业地产”盈利模式偏离零售服务核心，不可持续。 零售业的变迁与发展：从传统零售到新零售
新零售诞生契机及推动因素 1）线上零售遭遇天花板 虽然线上零售一段时期以来替代了传统零售的功能，但从两大电商平台，天猫和京东的获客成本可以看出，电商的线上流量红利见顶；与此同时线下边际获客成本几乎不变，且实体零售进入整改关键期，因此导致的线下渠道价值正面临重估。 2）移动支付等新技术开拓了线下场景 智能终端的普及，以及由此带来的移动支付、大数据、虚拟现实等技术革新，进一步开拓了线下场景和消费社交，让消费不再受时间和空间制约。 3）新中产阶级崛起 新中产阶级画像：80/90后、接受过高等教育、追求自我提升，逐渐成为社会的中流砥柱。新中产消费观的最大特征：理性化倾向明显。相较于价格，他们在意质量以及相应的性价比，对于高质量的商品和服务，他们愿意为之付出更高的代价。不菲的收入与体面的工作给中产带来片刻的欣慰，但不安与焦虑才是中产光鲜外表下最戳心的痛点，消费升级或许正是他们面对这种焦虑选择的解决方案； 新中产阶级消费偏好 相比价格，更加看重品质；不迷恋Logo，但崇尚品牌态度愿意为情怀和精神买单对健康十分重视，并愿意为健康领域的产品或服务买单，更加柳依依自己的饮食和生活习惯等对健康的影响更加注重在实体店的体验消费，普遍接受无现金的消费模式学习与自我提升是其最普遍的需求； 爱“偷懒”，乐于接受缩短反馈周期的事项。 新中产阶级消费困境
阿里新零售调研报告2017
0时代 新零售 ——阿里研究院新零售研究报告 阿里研究院 2017.3'
摘要 SUMMARY !?【定p】新零售：以消费者体验nm心的数据驱动的泛零售形态。 !?【三大特征】： &. 以心n本：掌握数据就是掌握消费者需求 2. 零售x重性：x维思考d的理想零售 (. 零售物种大爆发：孵化多元零售新形态f新物种 !?【重构人货场】：从V货-场-人W到V人-货-场W !?【零售的本质】：无时无刻地始终n消费者提供超出期望的V内容W 。 !?区别f以往任何一次零售变革，新零售将通过数据f商i逻辑的深度结合，”正实现消费方式逆向牵引生产变革。它将n传统零售i态插c数据的翅膀，优化资产配置，孵化新型零售物种，重塑价值链，创造高效企i，引领消费升级，催生新型服务商并形成零售新生态，是m国零售大发展的新契机。
1.#新零售的产生 2.#新零售方法论
新零售的产生
「人人」零售 人类零售演进史 第x次信息革命(2010s#(##) 1831年#发电机 1879年#机械收银机 1765年#珍妮纺织机 1950年代#自动售货机 2000年代#互联网 2010年代##移动技术 第一次工i革命(1760s#(#1870s) 第一次信息革命(1940s#(#2010s) 资料来源：阿里研究院 ? 大城市涌现 ? 机械化大生产 ? 大批发商 1870年代 百货商场 传统零售：技术引领生产变革，生产变革引导消费方式变革 新零售：消费方式 逆向牵引生产变革 ? 智能手机普及 ? 全球定位技术(北斗、4PR) ? 新基础设施逐步成熟 1930年代 超级市场 1920年代#条形码 ? 经济危机 ? 汽车工i 1990年代 电子商务 ? 互联网普及 2010年代 移动购物 1950年代 便利店、品类gi 店、购物m心 ? 销售即时管理(P9S) ? 物流技术及信息体系 ? 生活节奏快 ? 对生活品质要求更高 1980年代#微电脑 2017年' 第x次工i革命(1870s#(#1940s)##### 1814年# 蒸汽机车 1876年# 电话 1980年代# RFID 1940年代# 电子管和无线电、计算机 1960年代#ECR 电子收银 早 期 零 售 人工智能 物联网
关于阿里钉钉软件使用分析范文
关于阿里钉钉软件的使用报告 一、阿里钉钉软件功能介绍 钉钉由阿里巴巴集团于2014年1月筹划启动，由阿里巴巴来往产品团队打造，提出的口号是“专注于提升中国企业的办公 与协同效率”，目前通过近20个版本的更新，已经更新至 3.4.6版本。 1.1、即时聊天工具 即时聊天工具，消息可以发送语音和短信，可以多平台同步,并依赖手机实现消息必达，消息可查看被查阅状态，在软件中这种即时聊天工具被称为“DING”，发出的DING消息将会以免费电话、免费短信、系统提醒等的方式通知到对方，无论对方是否安 装钉钉，都可以做出回应，并及时显示。消息也可以设置成为匿 名模式即软件中的“密聊”，进入密聊，头像和昵称都会打码（截屏无用）；所有消息阅读后30秒自动焚毁，消息不允许复制、转发，不留存，有三个私密等级可以设置。 1.2、企业群和通讯录 企业群和通讯录，通讯录实名制，组织机构可以分级管理， 人员激活采用短信方式；
1.3、会议系统 移动电话会议系统和视频会议，支持多方移动通话会议，有 条件免费使用。 1.4、公告 公告，支持公告发送到不同终端，也可转化为必答消息，可 查看查阅状态，公告可以设为加密方式； 1.5、智能设备 主要为外接打卡机或者手机登设备 1.6、签到考勤 签到考勤，支持地图实时GPS定位提交考勤位置，支持无线WIFI接入提交，支持实拍现场图像见证； 1.7、钉盘功能 钉盘功能、钉盘提供企业内部人员使用，云盘数据可转化为消息传阅，所有数据可以导出； 1.8、审批 流程审批，可灵活设置审批事项和审批人，并可自定义设置 或新增审批事项并可统计查询。
1.9 、日志 工作日志，可实现员工工作日报、周报、月报等工作汇报， 可查看统计。 1.10 、报表 智能报表，提供给管理员及负责人查询统计各种数据情况； 1.11 、开放接口 开放开发平台，可以自主开发微应用，通过加密接口，可和 公司内部系统进行数据交互； 1.12 、权限设置 权限可以分级管理功能，云盘分区安全存储功能； 1.13 、其他应用 数据采用加密存储和传输，云端安全防护（需使用第三方付 费开发软件）；多中企业管理软件( 第三方有条件免费使用) 1.14 、支持平台 IOS（苹果手机系统）、Android（安卓手机系统）、Windows、MAC（苹果电脑操作系统），提供手机端及PC后台管理功能。
新零售模式和案例分享
新零售概念、模式和案例分析报告 “新零售” 之“新”在于顺势下的“变化”，不应该局限于“阿里巴巴的新零售”。报告尝试从一个更宽广的视角，对当前零售业变化的背景和各种驱动因 素进行分析，总结当下时间段零售行业参与者的新动作，列举了一些零售企业 应对新变化的案例，为零售业更好的应对新发展提供参考。 “新零售”一词由马云在16年的云栖大会上提出，至今已经出现一年有余，提到“新零售” ，大部分人会自然而然将它和阿里巴巴联系在一起。然而，亿欧智库认为，“新零售” 之“新”在于顺势下的“变化”，其背后是整个零售市场在新技术和新思维的冲击下，发生的新变化，内涵和外延不应该局限于“阿里巴巴的新零售”。 如今有哪些新变化影响了零售业，各企业又是如何应对的？亿欧智库尝试从一个更宽广的视角，撰写了《新零售的概念、模式和案例研究报告》，对当前零售业变化的背景和各种驱动因素进行分析，总结当下时间段零售行业参与者的新动作，列举一些零售企业应对新变化的案例，为零售业更好的应对新发展贡献一点自己的力量。
新零售概念的新解读 零售业是伴随着人类文明产生的，在人们知道以物换物时，零售业就已经存在了。在零售业历史研究中，西方经济学家总结的三次革命分别是百货商店、连锁店以及超级购物中心的出现。近年来，第四次零售革命的概念也逐渐兴起。 “新零售”这一专有名词，由马云在2016年10月份提出，2017年被称为“新零售元年”。市场上对于新零售的理解各不相同，通过将市面上各种说法的关键词提取、按照新零售的表现形式、影响、目标以及最终形态进行高度归纳，亿欧智库总结出这样的图谱：
但“新零售”所反应出的“新”，又是一个可以放至全球、全历史时期行之皆准的，零售业的发展基调。亿欧智库认为，对于任何新鲜事物的研究和分析都不应脱离宏观经济背景和历史发展长河，因此，这份报告中，尝试用一个较为宏观的角度去理解新零售。因此，这份报告并不局限于“新零售”这一专有名词，而是聚焦于当下时间段，零售行业各方参与者所表现出的变化与不同。 亿欧智库认为，新零售只是互联网实现社会信息化、数字化的过程中，零售行业发展、变化的一个阶段，只不过在这个阶段，进步与变化出现了加速和集中，变得更快、更具有爆发力。当然，新零售概念也有其独特的逻辑：新零售发展孕育的背景是行业成本降低，效益增速，其核心动力依然是经济利益，是企业对于市场利润的寻找和追逐；而新零售的实现基础，则是科技的进步；新零售的特点，可以概括为数字化、全渠道以及更为灵活的供应链；新零售的发展方向，依然是跟随者消费者的需求变化，实零售创造的价值匹配消费者的需求。
从阿里巴巴笔试试题看数据分析师的职业要求
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based
method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： （1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； （2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； （4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<