我的笔友会和你谈谈你在网上看到的关于小红皮书的数据和新闻的肤浅知识。小红皮书-数据。导言:“传统的电子商务销售，即人员、货物、田地、商店用户购买他们需要的产品，结束了这次购物之旅。跟我来。消费增加随着人们生活质量的提高，产品种类越来越多，许多产品略有不同，导致同类产品的扩散，用户在寻找产品时难以做出决策。草是场景的可视化，用视频和真实案例来描
我的笔友会和你谈谈你在网上看到的关于小红皮书的数据和新闻的肤浅知识。小红皮书-数据。
导言:“传统的电子商务销售，即人员、货物、田地、商店用户购买他们需要的产品，结束了这次购物之旅。跟我来。消费增加随着人们生活质量的提高，产品种类越来越多，许多产品略有不同，导致同类产品的扩散，用户在寻找产品时难以做出决策。草是场景的可视化，用视频和真实案例来描述产品消费的场景， 包括不同产品之间差异的细节。草有助于用户以更少的时间和金钱获得最适合其需求的产品。“”
小红皮书是草料通道还是一起拉的平台？使平台具有成本效益以确保平台内容的质量？营销的意思是什么？草地渠道，平台利润主要是广告收入吗？一个综合平台，广告收入和电子商务收入？
说起红皮书的小企业，就像支付宝社会。姐姐！姐姐！虽然大家都想进行自己的交通，但用户似乎并不付钱。小红皮书的电子商务不如价格。淘宝旗舰店总比后勤好。JD你好。计算机输出微卡，类别只能小于淘宝网和JD.COM，简而言之，是用户选择的原因吗？最近也有相关报道称，《小红皮书》逐渐降低了电子商务的比重。笔友不是圈子里的人，不可能知道小红皮书的策略。暂时不要解读《小红皮书》电子商务方面的内容。
接下来让我们来看一下小红皮书的草本功能，用数据产品的逻辑和语言来了解草本。包括业务流程、极轴、物理建模和业务建模。
红皮书草业务流程:
如果只有两三个人阅读并喜欢业馀人士发表的笔记，∞广告代理会发现吗？显然不是。一个业馀爱好者只有拥有一定数量的粉丝才能和广告商讨价还价，例如阴极能量收缩Kol有广告商来找你。
业务流程是否足够？衡量公司的健康状况？是模块之间的关系吗？答案是极性，用于连接业务流程。极性指数可以帮助你看到企业的性质，是企业根发芽的种子。
首先有人发表笔记，然后一些人喜欢笔记。随着越来越多的人喜欢，他们吸引广告商。
不难看出，我们的核心是笔记，而赞美是用来衡量笔记的质量的。此外，表扬笔记的数量构成了作者的水平，表扬笔记的数量吸引了广告商。极座标指标注记中的赞扬数。依靠一个指标肯定是不准确的，红皮书中的信息载有其他指标。
小红皮书种植极地指数:表扬次数、收集、转发、评论、注意。
如上所述，极性指标是企业生根发芽的种子，种子需要土壤才能生长。极性指数根据业务模块扩展到外部，形成一个分支。当前极性指数也是原子指数，原子指数的支出构成衍生指数。派生指标是否应出口合理？派生度量是否对业务有用？ 这里的土壤实际上是关于几个主题的数据。此过程主要称为物理建模。
物理建模:主题+极坐标索引，主题从业务流程中抽象出来。这和极地指数有很大关系。物理建模可以理解为每个垂直类的业务扩展。通过主题+北极新指标更详细地介绍了每一个主题。查看每个主题的示例。
主题:注释
根据成绩质量:高质量、正常等。按照建议的逻辑:种子备注、潜力备注、爆炸备注等。；根据笔记:化妆品、香水、旅游等。按结算:广告人发票和非广告发票。
科目:科目
例如:按身份:广告商、作者、粉丝；公平:优秀、普通、异常、身份+交叉权利:优秀作者、普通作者。
主题:作者；
例如，按关注程度:科威特石油公司，主要舆论领袖，业馀，人才
主题:广告商
例如，按品牌类型:这是劳德、和，发射吧。、和，耐克公司。等一下，等一下。
主题:初级商品
例如，根据交通情况分为爆炸品、促销品、排水品。
主题:粉丝
例如，主动:僵尸粉，主动粉丝，二级主动粉丝，主动粉丝。
根据分类的不同，可以生成不同的派生指标。例如，要区分高质量附注:当附注+集合> x的数量被定义为高质量附注时。例如，选择种子附注:用户发布的关注编号为x的附注被定义为种子附注；选取「潜在备注」、「第一轮赞扬」>「x定义为潜在备注的备注」。
以此类推，每一个主题都可以用极指数来衡量。以上主题相互独立，可以相互交叉。可以是两个主题，也可以是三个主题的交集。因此，∞确认哪些主题必须交叉？这里有必要介绍业务模式，即我们的业务分析思路。需要根据分析假设情景的交叉主题生成更多的维度数据和派生指标。
企业建模-最详细的多维数据交叉点。每个主题的交叉分析数据。企业建模后，我们可以应用常见的分析方法来回答业务问题。我们用问题来看如何制作商业模型。
问题1:∞现在平台的作者是谁？
解读:你可以从出版物、粉丝和作者的数量来思考。业务建模使用fans主题+作者主题+注释主题，即作者一天发布x个注释，带有x个粉丝。注意粉丝喜欢1，非粉丝喜欢2，注意粉丝喜欢B1。
业务建模:业务建模字段、日期、作者、注释名称、粉丝、昵称、收藏夹和收藏夹。以上都可以通过建模数据实现。
衍生指标:粉丝喜欢而非粉丝喜欢，维度也可以加起来形成次级衍生指标。
分析方法:帕累托理论与方法分析并解释结论，例如专家和业馀人士发表的笔记的比例。最喜欢的粉丝集中在爱好者或人身上。根据笔记和粉丝的分布，平台的不健康作者代表了x。
问题2:∞他是estee lauder的证据的作者吗？
解读:可能是作者、广告商、商品，一个有Estee Lauder水的人，表扬+集合x人。
业务建模:广告商姓名、作者姓名、产品名称、表扬次数。
派生指标:收藏夹产品数
分析方法:帕累托分析解释结论。
通过两个问题，推导出自己喜欢的数量，包括粉丝喜欢，非粉丝喜欢，产品喜欢。不同的业务模型生成不同的派生度量。业务建模随业务迭代而迭代。
常用分析方法、漏斗分析、帕累托分析、逻辑树-假设树。漏斗分析经常用于解决工艺问题，问题困在哪个环节。使用帕累托分析来解释数据分布，大数据的比例，找出主要的业务矛盾。逻辑树:假想树，用于思考解决方案。
笔友凭自己的数据知识来清点小红皮书的基本数据。当我们回到《小红皮书》的数据产品时，你会发现它是一个主题或业务建模数据应用程序。例如蒲公英平台、聚焦平台、数以千计的甜瓜数据。
今天到此结束，然后等待下一篇文章，从基本数据到产品应用，以及如何应用数据产品进行营销。谢谢你的阅读。
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