电商竞品监测系统打造行业最高标准的电商数据监测服务

系统基于电商低价监控、电商竞品监控、电商渠道订单管理、电商数据采集等。

以沉淀为背景，具有数据采集、数据清洗、数据分析、数据报表、数据通知等功能

监控平台

天猫、淘宝、阿里巴巴、1688、京东、苏宁、一号店、国美、当当、亚马逊、农村淘宝、唯品会、工银e购、招商银行（网上商城）、中国建设银行（善融商行）、新蛋网

监控尺寸

网站PC价格； 手机APP价格； 全额折扣和优惠券后的价格； 产品名称、库存； 图片价格； 产品风格； 销售信息； 产品集合

数据分析似乎是近几年兴起的一个词，常常与这两年“大数据”的流行联系在一起。 此前，大家对“数据”的关注点都是数据技术本身，包括数据存储成本、数据存储方式、数据处理技术等。

数据存储量从20世纪90年代我们日常熟悉的1.44MB存储水平开始增加。 如今，不到300元就可以买到1TB的移动硬盘，足足增加了100万倍以上。 与此同时，成本也大幅下降。 。 存储变得越来越便宜，并且用于数据收集的端口也越来越多。 从过去的手动记录，到现在的智能硬件，包括手机、电脑、电视，甚至饮水机、冰箱，新的数据不断被录入和存储。 本地或云端。 数据量的增加也直接影响了数据处理技术的升级。 之前的单机数据读取以及Spark架构的产生，大大提高了数据处理的量级和速度。

而当我们投入了大量的时间和资源，建立了一套完整的数据技术，得到了我们想要的数据。 作为首席增长官，你必须反思：数据的内在价值是什么？ 您和您的团队可以从这些数据中学到什么？ 这也是近年来数据分析甚至数据挖掘的一些话题逐渐受到关注的核心原因。

1.数据分析的策略思考

当谈到数据分析时，人们常常会想到密集的数字表格、先进的数据建模技术，或者华丽的数据报告。 其实，“分析”本身是每个人都具备的能力； 例如，根据股票的走势决定买入或卖出，根据一天中的时间和过去的经验选择行驶路线； 购买机票和预订酒店时，请比较多家公司的价格，然后做出最终选择。

这些小决定实际上是根据我们脑海中的数据点做出的。 这就是简单分析的过程。 对于首席增长官来说，需要掌握一套系统、科学、符合业务的数据分析知识。

1. 数据分析的目标

对于企业来说，数据分析可以帮助企业优化流程、降低成本、提高营业额。 我们经常将这种类型的数据分析定义为业务数据分析。 业务数据分析的目标是利用大数据为所有工作场所人员做出快速、高质量、高效的决策，并提供可扩展的解决方案。 业务数据分析的本质是创造业务价值、驱动业务增长。