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大数据相关可实施的方案

  • 跨源数据汇总和各种数据分析
    • 运用自动化工具，收集，挖掘，统计和分析数据，并加以利用
    • 关注用户需求的本质挖掘和分析
    • 市场数据分析和调研是企业进行品牌定位，从大数据中了解珠宝行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，再通过分析，提出更好的解决问题的方案和建议，保证品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。
    • 各大平台上的各种文本、照片、视频、音频、数据（使用某款产品优点点评、缺点的吐槽、功能需求点评、质量好坏与否点评、外形美观度点评、款式样式点评等这些数据更加的客观真实，以此建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。）等信息高达的几百亿甚至几千亿条，这些信息涵盖着、商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等等海量信息。这些数据通过聚类可以形成珠宝行业大数据，其背后隐藏的是珠宝行业的市场需求、竞争情报，闪现着巨大的财富价值。
  • 各种(粉丝、门店、销售、 款式、用户门店产品订单等)云图，各种分布、热点图
  • 推荐系统(精准推荐、猜你喜欢、看了又看...)
    • 供应链
    • 粉丝礼品商城
    • 闪购商城
  • 用户画像系统-推荐系统的基础
    • 消费者购买产品的花费、选择的产品渠道、偏好产品的类型、产品使用周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。
    • 分析购买力
    • 分析消费群体
    • 分析顾客的消费行为和价值趣向，从而进行预测和营销
    • 用户偏好：是喜欢搜索类的还是算法推荐类的
    • CRM-用户分析(可以用在现有产品上)
    • 分析粉丝之间的关系
  • 珠宝首饰识别
    • 分析男女、地区对不同珠宝的喜爱情况
  • 分析系统使用情况
    • 分析系统在不同区域的使用情况（不同老师负责的门店的各种数据情况）
    • 分析老师对产品的掌握情况
    • 分析用户，客户活跃度
  • 其它分析
    • 集团门店 - 同业对标系统分析（集团下门店对比排名）

完善数据特征，比如在销售时可以友好的用户调查

解析数据指标体系

以用户生命周期为线索，解析各环节业务指标，帮助你快速定位与拆分数据分析目标。

  1. 用户生命周期
  2. 用户指标
  3. 留存指标
  4. 时长指标
  5. 渠道指标
  6. 功能指标
  7. 销售指标
  8. 直播类指标

分析消费行为

基于对用户下单数据的统计分析，尝试挖掘用户消费行为与营销渠道、用户画像之间的相关性，进一步优化营销渠道与推荐系统。

  1. 计算复购率
  2. 计算回购率
  3. 分析男女用户消费频次是否有差异
  4. 分析头部用户贡献了多少成交
  5. 分析哪类商品最畅销
  6. 相关性分析
  7. 聚类分析
  8. 消费者偏好

idea

  • 打造珠宝行业头条、资讯、珠宝知识、大数据（水贝*中国珠宝指数）
  • 商城-珠宝3D
  • 虚拟现实(拍照或者视频，模拟穿戴首饰)
  • 宝贝计划、结婚计划、嫁妆计划...
  • 零号当铺(爱回收)-鉴宝，拍卖，二手，珠宝交易市场
  • 直播带货 - 在珠宝行业可用
    • 电商看不到真货
    • 没有可靠的平台
    • 现有：直播赌石，名人带货
  • 快递跑腿
    • 颠覆行业
  • 珠宝网盘，培训资料，视频
  • 珠宝IOT（首饰盒等）

现有系统

  • 用户体验，下单
  • 商品资料库营销和ERP
  • 风控：数据库

个人规划

  • 架构师(技术基础)：满足性能、可扩展、解耦/集成、安全、可运维、高可用、易部署、易更新

  • 短期规划(进入行业)： 熟悉公司所有系统和业务、熟悉珠宝行业，有一个更全面的认识

  • 行业产品: 商业(10万家珠宝门店)、产品(互联网+新零售)、技术(微服务+大数据、技术竞争力)、团队建设和管理、风控

二十年老程序员的五条心得

1. 我懂的并不多

“你怎么会不知道什么是 BGP？”“你难道没听说过 Rust？”

类似的问题可能每天都会出现在我们面前。没错，投身于软件行业的很多人之所以热爱这份工作，就是因为它敦促着我们终身学习。

在软件领域，无论我们朝哪个方向前进，都有着广阔的知识空间不断延伸而且每一天都有所变化。换句话说，这是一份能够承载我们度过几十年的职业生涯，而两位在类似岗位上分别工作了几十年的人之间也很可能存在巨大的知识差距。我们越早意识到这一点，就能越快摆脱“冒充者综合症”，成为一个乐于向他人学习、也乐于教导他人的积极分子。

2. 软件里最难的部分，是构建正确的东西

我知道这种话大家肯定听过无数遍了，但大多数软件工程师仍拒不承认，理由是这种说法似乎在贬低他们的工作成果。我个人觉得这样的心态大可不必，这类表达其实是在突出软件开发环境中的复杂性与非理性因素，而这些都会加剧我们面临的挑战。我们当然可以设计出在技术上最令人印象深刻的东西，但却没人愿意用——这类困境随时都会出现。

软件设计主要是一种聆听活动，开发者往往身兼软件工程师、通灵师乃至人类学家等多重角色。而我们对这种设计能力的每一点投资，无论是引入专业的用户体验师还是接受更进一步的自我教育，都能给开发成果带来巨大提升。毕竟与打磨设计能力相比，开发一款“没人用”的软件成本还是太高了、太高太高。

3. 顶尖软件工程师会像设计师那样思考

伟大的软件工程师会深入思考代码成果的用户体验。虽然使用的术语或者切入点不同，但无论是对于外部 API、编程 API、用户界面、协议还是其他接口，优秀的工程师都会考虑由谁来使用、为什么要使用、如何使用以及对用户来说哪些因素真正重要等。总之，牢记用户需求才是实现良好体验的核心所在。

4. 最好的代码就是没有代码，或者说不需要维护的代码

“程序员就是管编程的”，而且跟其他专业人士一样，我们也会在自己最擅长的方面犯错。这是人的本性，没办法。大多数软件工程师编写出的代码总是有点错误，而且往往无法用非技术方案来解决。

另外有一种很神奇的现象，越是有大量相当成熟的解决方案存在，工程团队就越是想“重新发明轮子”。想表达自我、加快专业成长当然是好事，但还请大家分清场合与需求，过度泛滥的发明欲望恐怕不利于编写出无需维护的代码。

5. 如果没法理解所有可能性，就设计不出优秀的系统

这也是我个人一直在努力解决的问题。我的职责变化导致自己距离常规软件工程任务越来越远，我发现跟上开发者生态的发展速度越来越难，有时候自己甚至不理解哪些趋势真正重要。总之，如果不能理解特定生态当中的那些可行性与可用选项，那么我们根本没办法为所有问题找到合理的解决方案。

总而言之，务必警惕那些已经很久没写过代码、也没设计过系统的所谓“大牛”。

统计分析 报表

http://opendigger-oss.x-lab.info/global-study.html

github api doc
https://docs.github.com/en/rest/reference/repos#list-languages
https://docs.github.com/en/rest/reference/repos#get

github api
https://github.com/github-tools/github
https://github.com/PyGithub/PyGithub
https://github.com/google/go-github

https://github.com/o2sh/onefetch/blob/main/docs/README.cn.md
https://zhuanlan.zhihu.com/p/329042221

github readme
https://github.com/anuraghazra/github-readme-stats
https://github.com/lowlighter/metrics

awesome
https://github.com/abhisheknaiidu/awesome-github-profile-readme
https://github.com/topics/profile-readme
https://github.com/topics/readme-generator
https://github.com/topics/readme-stats

获取star数量
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language
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获取限制信息（如果没有任何授权直接访问的话，单IP限制每小时60次requests。如果有授权的话（基本身份认证 basic Authorization），每小时5000次。）
https://blog.csdn.net/weixin_36300623/article/details/113451650

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