供应链数据分析：Data Analysis在Supply Chain领域的应用
供应链通常会产生大量的数据，供应链分析将人工智能 (AI) 等认知技术应用于供应链流程的基础。这种先进的供应链分析形式正在开启供应链优化的新时代。 它可以自动筛选大量数据，以帮助组织改进预测、更好地响应客户需求、推动创新的想法。本文介绍了数据分析在供应链领域的应用和经典模型，带你了解数据是如何在这个行业发挥作用的。
4个电商常用Customer Segmentation的方法
用户细分（Customer Segmentation）根据共同特征将客户分组的过程，让公司可以有效和适当地向每个群体进行营销。细分客户的目标是与每个细分中的客户建立联系，以最大化每个客户对业务的价值。于是，数据在用户细分当中起到了关键的作用。本文介绍了电商中用户细分的应用，从类别和不同方法的角度，带你了解如何通过数据分析，有效提高你的转化率。
面试常见5大SQL题目：培养SQL技能，助你完胜任何面试！
现如今，结构化查询语言（SQL）是在关系数据库中操作和查询数据的标准方法。 SQL 的易用性和普遍性让很多人快速上手，大部分数据相关的人士都对它有所了解。但是，光有基础理论是不够的，现在的技术面试对于SQL有着更严苛的要求。本文列举了5大常考的SQL题目，帮你扩展知识面，了解更多SQL技能！
Market Basket Analysis：把握电商求职核心的购物篮分析是什么？
购物篮分析（Market Basket analysis）是一种数据挖掘技术，零售商用它来更好地了解客户购买模式，来增加销售额。 它被用来分析大型数据集，例如购买历史，以找到产品分组以及可能一起购买的产品。这种分析方式现在正被电商行业广泛应用，本文向你介绍了购物篮分析的原理和技术，以及运算过程，带你全面了解购物篮分析的应用。
客户关系管理——CRM是什么，Salesforce又是如何火起来的？
客户关系管理 (CRM) 是一种用于管理公司与客户和潜在客户的所有关系和互动的技术。 这个工具的目标很简单：改善业务关系，从而发展业务。 CRM 系统可帮助公司与客户保持联系、简化流程并提高盈利能力。本文介绍了CRM的使用，围绕Saleforce为原型，介绍可用的产品，模型、数据和工作机会。
Data Scientist工作越来越难找，如何把劣势变为优势？
数据科学求职是一项具有挑战性且有时令人沮丧的任务，我们都在职业生涯中经历过。 每个行业都有着自己的一套业务逻辑、法规、术语和目标。在这里，我们提供了一个非常具体和实用的指南，包括了你可能面对的困难和解决方法，帮助您在数据科学世界中获得理想的工作。
工程师行业危机：35岁就该退休了吗？
说到找工作，人们的普遍担忧是没有足够的经验。 但在科技领域，让求职者感到恐惧的情况恰恰相反，他们担心自己的经验太多。经验随着年龄的增长而增长，而事实证明，年龄是技术职业中的一个问题。 本文探讨了科技行业中隐藏的年龄问题，以及这些问题出现的原因和应对的方法，帮助你做出提前的了解和准备。
广告行业转行数据分析——Data Science在Digital Ads行业的求职与应用有哪些？
大数据使数字广告商能够通过更个性化的广告更好地定位用户。成功的数字广告，取决于从内部和外部来源收集、整合和分析数据的能力。这些数据涉及我们正在做什么、说什么、喜欢什么、分享什么、我们要去哪里。本文介绍了数字广告的分类，以及数据科学在数字广告中的应用，教你正确学习所需的知识和应对面试。
