关于这个问题，我看到很多知乎的个人和机构跳出来回答，给出了一堆看似合理的框架和案例。但是在做过生意的人眼里，完全是BI专家或者数据平台学生的自高自大。任何数据分析都是基于业务痛点的。首先，在你做数据分析之前，一个好的分析师必须要有商业意识。
性能在我大屏的帮助下提升了多少都是废话，性能做到了。
怎么说呢，应该把有限的资源集中在实际可以采取行动的领域。比如包装就不是日常可以操作的应用。最少2-3个月，半年才能完成协调的计划和生产，直到货物上架，这是很正常的。
平时电商大数据关注的其实还是三个数字，销量， 流量 和转化。
所有的运营模式都是围绕着流量、转化、营收展开的。
说几个我现实生活中的例子。数据爬虫随时随地爬朋友的价格，动态调整价格。某电商平台的大数据负责人曾经信誓旦旦的告诉我，他们有上千台机器来爬竞品的价格、机制、产品数量，保证销售部门可以随时跟进调整电商定价。
某快消品公司每天监控搜索排名，了解商品的展示情况，确保执行完善，包括商品上架、主图展示、信息核对等信息。
某服装公司每天盯着平台会场的活动，进了哪些品牌，计算自己这个月的谈判得失。
看指标就知道了。如果你能接触到任何业务，先去做。
大道至简，嘈杂而稀疏。不要被各种炫酷的模型和复杂的概念所限制。很多平台根本无法通过爬虫获取任何数据，更谈不上整合优化。相反，在商业实践中要注意每一件小事，这是可以积跬步成千里的。
