不管是老手媽媽還是新手媽媽都看這邊！我們都知道所有的產品裡，小朋友的商品應該是最難選的
小朋友長得又快，過了一個時期又瞬間抽高，怎麼選是一門很大的學問了，也可以避免買錯捶心肝~~
因為網路很發達，臉書又這麼普及媽咪買東西更是方便，尤其媽咪一定會到很多親子網站或是親子社團去了解產品的優缺點
不過看了這麼多網站真真假假的資料，【Newstar明日之星】MIT3入嬰幼兒好用熱賣套頭毛巾圍兜(純棉 實用 MIT 嬰兒 新生兒 1歲 圍兜 用餐必備)是我在看到最多人推薦的好物
對於我這個精打細算的好媳婦好媽媽來說，真是太棒囉！
通常有在關注相關婦幼產品的媽媽，不用考慮了，這款是我花有夠多時間才彙整出來的好物，不怕比較的啦
很多媽咪也都大推這款產品，真的很值得入手！
到貨速度也很快，光這一點就大推了！
所以我個人對【Newstar明日之星】MIT3入嬰幼兒好用熱賣套頭毛巾圍兜(純棉 實用 MIT 嬰兒 新生兒 1歲 圍兜 用餐必備)的評比如下
質感：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
趁現在宅經濟發酵，大家又很保護小朋友不隨意出門，網購就變成媽咪們在家的興趣了~
而且廠商優惠只在這個時候~~
不然被掃光了也只能怪自己速度不夠快～下次記得手刀加速啊!
詳細介紹如下~參考一下吧
完整產品說明
品牌名稱
包裝組合
- 多入組
產地
- 台灣
商品規格
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編號：NS-3375
品名：套頭毛巾圍兜（純棉）
顏色：藍、粉紅
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材質：
毛巾：100%純棉
羅紋：35%棉+65%聚酯纖維
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尺寸：28×(前擺32+後片13)cm
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產品顏色因攝影或螢幕顯示因素，色澤有些許誤差，請以實物為準，敬請見諒！
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... 文末領取【統計學思維導圖】 網際網路公司的興起不僅是依靠前方品牌的創造者和運營者，還有後方的數據分析師們對每天產生的數據細緻分析，網際網路大企為了招聘數據分析師更是給出了相當優質的待遇，比如下面京東、好未來、華為、BOSS直聘的招聘信息。 ... 20K-30K的薪資、培訓、額外醫療、住房補貼等諸多福利都能享受的數據分析崗位在網際網路行業這樣槍手，那該如何培養能力呢？本篇文章將從基礎理論、提升業務、培養習慣這3個方面給大家分層扒開如何培養業務能力的面紗。 底層理論要打好 當點開知乎數據分析熱門問題，你只能在一條條10w贊、20w贊的回答下面瘋狂點讚收藏，順著連結又看到了各位大佬在問題內battle的時候，就會感覺到，理論知識的儲備是多麼重要。 ... 各個能力的培養都是從理論開始學起，無論工具還是業務都要先打好理論基礎。關於數據分析是什麼？是做什麼的？這兩個問題相信大家已經看了幾百個版本，所以不多贅述。這裡主要講最實用而且好上手的數據分析思維（方法）。 1. 對比思維 對比思維是數據分析師常用的一種武器。 舉個例子：淘寶每年雙十一銷售額，利用對比思維是這樣（數字虛擬） 時間對比：2018雙十一銷售總額達到80億用了13小時，2019雙十一銷售總額達到80億隻用了10小時，說明這一年的付出是有很高回報的！ 同類對比：對比其他平臺同一時間，我們的銷售額是多是少？是否能進步？ ... 2. 細分思維 比如《金字塔原理》中的MECE分析法和杜邦分析法，都是屬於細分思維，在分析指標變化時，按一定維度不斷下鑽，往往能找到問題的根源。 舉個例子：今日我們店鋪瀏覽量較昨日大幅減少，該從哪分析？ 我們從新老客戶和地區兩個維度入手，發現用戶數減少主要是老客戶數減少導致的，且主要表現在京津冀區域的老用戶上，那麼原因就是京津冀地區老客戶減少導致整體瀏覽量減少。當你知道問題的所在，就會更快的想出解決方案，那麼本案例就要繼續針對京津冀地區的用戶做重點分析找到接下來的問題和解決方案。 在數據分析中，細分的維度主要有產品、時間、新老客戶、渠道、地區、設備等等。 ... 3. 假設思維 假設思維的流程是「假設→驗證」。 舉個例子：有一天，某產品要做一次營銷活動，首先去諮詢數據分析師： A：「我想發放1000張優惠券，能有2000+人參加活動嗎？」 B：「根據近期活動數據預測，可以吸引到2000+人參與，可以試試」 A：「那先放出100張作為前期測試」 活動過後，吸引到的人有500+人。 這個例子只作為讓大家理解「假設→驗證」的思維過程： 提出假設【發優惠券可以吸引到更多用戶】→數據預測→檢驗是否可行→做出判斷【確認可行】 在數據分析中假設檢驗大家應該都聽說過，一般包括四個步驟，即：提出假設、測試樣本、檢驗假設、作出判斷。 4. 相關思維 相關思維的應用比較廣，比如啤酒與尿布的例子就是典型的相關思維。 其中有一點經常會被忽略：相關思維可以直接找到相關指標。 數據分析工作經常會遇到各種各樣的指標，相關思維可以運用在這，就不用經常去搜集各類指標的資料了。 具體可以這樣做：觀察指標相關性→取高相關性指標作為關鍵指標→高相關性指標可以替代多數指標，從而達到簡化流程。 5. 逆向思維 逆向，即非正向，也就是不按常理出牌。 逆向思維最典型的案例就是司馬光砸缸，打破傳統思想「人離開水」，從「水離開人」的逆向思維解救了小夥伴。 知業務→做業務→提業務 「無尺度網絡模型」的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認為——人類93%的行為是可以預測的。數據作為人類活動的痕跡，就像金礦等待發掘。但是首先你得明確自己的業務需求，數據才可能為你所用。 1. 抓住數據分析的核心——業務 了解產業鏈結構 首先要對自己所在產業鏈的結構有大致的了解，上下游經營狀況。比如你現在入職了一家超市做數據崗位，為了做好這份工作，也為了了解自己的公司，就要去對前方銷售數據和後方供貨數據有個大致的了解，然後就可以進行下一步了。 制定業務發展規劃 這一步需要根據業務需求制定當前的發展計劃，還是剛才的例子：在你調查銷售數據和供貨數據的過程中，發現成本占據總利潤的6成，老闆覺得成本太高了，需要降低成本，那麼你的工作就來了，從供貨到銷售這之間到底哪一步的消耗可以減少，是運輸？還是宣傳？以後哪一項可以縮減？縮減到什麼程度？這些就需要做一份詳細的發展規劃了。 確定衡量的核心指標 數據、規劃都有了，該如何實現他們？這也就是我們的最後一步：列出數據核心指標（KPI），並拆解。這需要結合你的業務屬性來處理，找出影響幅度大的因子。繼續我們剛才的案例，縮減成本的計劃可以有這幾個指標：總成本、生產成本、包裝成本、運輸成本、宣傳成本等等……有了這些也就能繼續後面的數據分析工作。 從這一部分可以看出前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。 2. 思考指標現狀，發現多維規律 熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀 熟悉業務也就熟悉的產品，每一個指標改如何調整，運輸成本是否異常偏高？如何調整？我們需要做出一個標準來規範它。 對比同行業各項指標，挖掘潛在提升空間 這裡就可以用到一開始講的對比思維，比如拿阿里巴巴的天貓雙11和京東618作對比，宏觀看起來大家做的促銷活動收益都不錯，但是如果對比單一品類就會發現，在家電類上，京東618似乎比天貓雙11收益更高（舉例純虛構，如有雷同純屬巧合！）那麼就發現了問題所在，下一次可以針對家電類的宣傳做出更多動作。如果沒有對比，哪來的傷害，哪來的提升呢？ 拆解關鍵指標，設置獨立應對方案 拆解指標很簡單，就像拆電腦，一個完整的電腦有顯卡、顯示器、主機、鍵盤、滑鼠等……每個部分還能拆解出來更多的東西，拆解指標也是同理。家電類盈利比競品底，就拆分家電類這個指標，按用途分：製冷、空調器、廚房、清潔、電暖、聲像……按規格分：大、中、小，到底是哪個類別盈利底呢？就可以更細緻的單獨針對這一項做應對方案觀察效果了。 ... 針對核心用戶，單獨進行產品調研和需求挖掘 核心用戶可以說是產品的生命了，沒有核心用戶就談不上拉新和留存。對於核心用戶，需要特殊對待！從他們的行動找到規律，制定單獨方案留住他們，數據崗位從業者需要培養這種感覺和意識。但是切記不要用自己的感覺揣測用戶的感覺，不要有「我覺得」的思想去做方案。 單獨制定調研是一個好辦法，老用戶專屬的通道可以給他們一種「很尊貴」的感覺，可以在其中制定專屬反饋、專屬客服，達到需求的及時獲取。 3. 規律驗證，經驗總結 你發現的規律很可能是不定時會出現的現象，可能這一時段都是這樣，那麼如何驗證是否如此？就需要來做測試，用小部分樣本進行測試後得到結果在運用在正式方案中，這有利於防止錯誤的發生。 培養業務能力的終極武器——習慣 想要培養一項能力，習慣是再好不過的老師了。想做一個優秀的數據分析師也是一樣 ，就如我們第一部分闡述的數據分析思維，這些思維其實都是在日常生活經常用到的。 還是拿天貓雙11作對比，這次我們拖掉數據分析師的外套，以一個網購者的角度看，我們在比價的時用到了對比思維；AB套裝相同，A套裝比B套裝貴100，對比材質、面料、包裝、觀感，用到了細分思維；假設你即將要面試，想挑選黑色的職業裝，B套裝正好是黑色，如果穿了這套去會大大提升面試官對你的好感，這是假設思維；那麼如果有比B套裝更好看的黑色套裝C是不是就可以換掉B購買C呢？或者有同類DEF也可以看看，這是相關思維；黑色職業套裝會讓面試官更喜歡，那肯定很多人都穿了黑色套裝，如果你穿黑色套裙是不是就能特別一點，讓面試官一眼記住你，這是逆向思維。 想要提高業務能力，最好就是無時不刻都能運用這些能力，或許有很多人不喜歡將工作帶到生活，但現在快節奏的職場，如果努力的比別人少就會被落下。 數據分析業務能力是一個數據分析師超過同行的有力競爭因素，是可以靠除技術以外的其他項目快速提升的一項，以後會給大家分享更多關於業務培養和提升的內容，希望小夥伴們持續關注我們。 End. 部分內容參考來自知乎用戶：嘉慧Lincoln 長按最下方海報二維碼 添加客服領取【統計學思維導圖】 · 愛數據每周免費直播 · 直播主題：2020年第1季度城市崗位報告（深圳、廣州、上海、杭州、北京） 直播內容： 5大城市崗位情況 典型公司/崗位要求變化和機會分析 第2季度招聘趨勢&風險判斷 直播時間：4月9日 明晚20:30準時直播分享 ...
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文章來源取自於：
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