外卖商家画图怎么弄好看(不是实物)(外卖画画)

这几年,被 跨界打击 的产品

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本文目录

  1. 如何从零开始做农村电商需要注意什么
  2. 如果给你15万,你打算怎么创业
  3. 美团外卖网菜品图片怎么制作的我看有些商家传上去的图片,不是实物
  4. 零基础的人,怎么自学数据分析

如何从零开始做农村电商需要注意什么

用一个从零开始农业电商的身份,来回答你的问题

1.资源

资源是开始的基本。一手资源还是二手资源都有区别的,一手资源在品质与价格上都有绝对保证

2.人脉

人脉是开始的基础。直接说如果你的QQ与微信上只有十几个或百来个附近的亲朋,那么你考虑一下能卖给谁?

3.网络意识

网络意识是开始的基点。网络营销包含的东西太多,平台要求服务要求客户要求等等等……

如果你对资源人脉与网络意识都有一定的了解和掌握,那么你可以开始农业电商的第一步

万事开头难,难在一个坚持。

农业电商和其他电商一样,需要学习专业知识,如对自己产品的了解,怎么样利用各种社交平台和工具积累人脉,怎么样承诺品质保证和意外情况处理,怎么样了解物流与快递的时效保障……

下面这段话是我收藏的,现转发给你,应该对你有一定帮助

做网络营销分为四个阶段:

第一阶段:尽管做不看收入!

第二阶段:坚持做稍有收入!

第三阶段:轻松做持续收入!

第四阶段:不做被动来收入!

所以眼光一定要长远!网络营销靠的是后期的裂变!不要在意前面的得失!一定要坚持!

不能坚持3~6个月,就一辈子平庸!特别是第一阶段,是创业最艰难时期!

开启容易,难在看懂!贵在坚持!网络营销是一个管道事业,前期管道铺好,后期就可以得到终生的回报!

如果给你15万,你打算怎么创业

十五万,以前算大钱,现在已经算不上了。以前创业3000,5000,后来三万五万。

不过,也有很多能做的。

第一个,可以考虑网络创业。这个要学习学习了。就是开网店,做网络业务。

第二个,做个小型加工作坊,这个就要看选择了。我们这里搞服装加工的多,一个县城至少400家以上。还有编藤椅的。。

第三个,搞一个小型儿童乐园,室内的儿童乐园,找个当地的商场或者人口密集的社区,都可以。

。第四个,当然,可以找我们买个充气城堡,或者做个水上乐园。一个充气城堡不到2万块钱,有个合适的地方就可以了。一年收入个几万没有问题。而且只在休息日,下班后做。水上乐园的这个,十五万以内,按照十万的规模去做,可以在六一到九月份开学,绝对有钱赚。关于儿童乐园的,可以关注我,看我的文章里,讲的有。

第五个,可以考虑做个夜市摊。不过很辛苦,半夜还睡不了。

对了,还有一个方向,就是现在的小程序很火爆,不知道做小程序推广会不会挣钱。建议研究研究。我也在研究

补充一下,千万不要开服装店,15万,压根都不够。房租便宜的地方,没人去,人流量大的地方房租高。稍微近点货,钱不够了。。

美团外卖网菜品图片怎么制作的我看有些商家传上去的图片,不是实物

大多平面设计工作室就可以做这个,你看图片好的商家要么是找专业的美食摄影师来拍照,要不就直接找平面设计室给作图。不是你直接拿手机拍个照就给传上去了,那效果必然不好。

零基础的人,怎么自学数据分析

优秀的数据分析师并不能速成,但是零经验也有零经验的捷径。

市面上有《七周七数据库》,《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》,没错,七周。

第一周:Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜,可以略过这一周。但很多人并不会vlookup,所以有必要讲下。

了解sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换等。excel的各类函数很多,完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查,将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。

重中之重是学会vlookup和数据透视表。这两个对后续的数据转换有帮助。

学会vlookup,SQL中的join,Python中的merge能很快掌握。

学会数据透视表,SQL中的group,Python中的groupby也是同理。

这两个搞定,基本10万条以内的数据统计没啥难度,也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。

网上多找些习题做,Excel是熟能生巧。

养成一个好习惯,不要合并单元格,不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据,图表的类型管理。

附加学习:

1、了解中文编码utf-8,ascii的含义和区别

2、了解单元格格式,帮助你了解后期的timestamp,date,string,int,bigint,char,factor等各类格式。

3、如果时间还有剩余,可以看《大数据时代》,培养职业兴趣。

第二周:数据可视化

数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。别说平常人,数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。

以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。

另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果,那么分析也不会被改进和优化,分析师的价值在哪里?工资也就涨不了对吧。

抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》

另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau,PowerBI,还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载,网上找一点数据就能体验可视化的魅力。比Excel的图表高级多了。

BI需要了解仪表盘Dashboard的概念,知道维度的联动和钻取,知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。

第三周:分析思维的训练

这周我们轻松一下,学学理论知识。

分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》,帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶,那么就可以学思维导图,下载一个XMind中文网站,或者在线用百度脑图。

再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师,思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题,搜CaseBook。

题目用新学的思维导图做,先套那些经典框架,做一遍,然后去看答案对比。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。

这里送三条金句:

一个业务没有指标,则不能增长和分析

好的指标应该是比率或比例

好的分析应该对比或关联。

举一个例子:我告诉你一家超市今天有1000人的客流量,你会怎么分析?

这1000人的数量,和附件其他超市比是多是少?(对比)

这1000人的数量比昨天多还是少?(对比)

1000人有多少产生了实际购买?(转化比例)

路过超市,超市外的人流是多少?(转化比例)

这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人,是看不出分析不出任何结果。

第四周:数据库学习

Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚,但是资深的数据分析师还是笑摸狗头,TooYoungTooSample,爷搞得都是百万数据。要百万数据,就得上数据库。

SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限,需要分析师写邮件提需求,这非常不好。数据分析师经常有各类假设需要验证,很多时候写十几行SQL就能得到的答案,还得麻烦其他部门导出数据。

SQL学习不需要买书,W3C学习就行了,SQL教程。大多数互联网公司都是MySQL,我也建议学,性价比最高。

作为数据分析师,只要懂Select相关,增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。

了解where,groupby,orderby,having,like,count,sum,min,max,distinct,if,join,leftjoin,limit,and和or的逻辑,时间转换函数等即可。

你看,和Excel的函数都差不多。如果时间充裕,则学习row_number,substr,convert,contact等。和Excel一样,学会搜索解决问题。不同引擎的函数也会有差异,例如Presto和phpMyAdmin。

期间你不需要考虑优化和写法丑陋,查询几秒和几分钟对数据分析师没区别,跑数据时喝杯咖啡呗,以后你跑个SVM都能去吃饭了。

网上搜索SQL相关的练习题,刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具,找些数据练习。我用的是SequelPro。

第五周:统计知识学习

统计学是数据分析的基础之一。

统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情,你的分析技巧也会显著提高。

这一周努力掌握描述性统计,包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看,谁让我们是速成呢,只要看到数据,知道不能怎么样,而是应该这样分析即可。

Excel中有一个分析工具库,简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本,学会各种检验。

《统计数字会撒谎》休闲读物,有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。

深入浅出统计学(豆瓣)还是经典的HeadFirst系列,适应它一贯的啰嗦吧。

多说一句,老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理,通常要的是分析后的是与否,二元答案。不要告诉他们P值什么的,告诉他们活动有效果,或者没效果。

第六周:业务学习(用户行为、产品、运营)

这一周需要了解业务。对于数据分析师来说,业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾,业务学习没有捷径。

我举一个数据沙龙上的例子,一家O2O配送公司发现在重庆地区,外卖员的送货效率低于其他城市,导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因,都没有找出来问题。后来在访谈中发觉,因为重庆是山城,路面高低落差比较夸张,很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。

这个案例中,我们只知道送货员的送货水平距离,数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限,也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。

对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试,公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验,不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。

《增长黑客》

数据驱动业务的典型,里面包含产品运营最经典的AAARR框架,部分非数据的营销案例,

《网站分析实战》

如果应聘的公司涉及Web产品,可以了解流量的概念。书中案例以GoogleAnalytics为主。其实现在是APP+Web的复合框架,比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。

《精益数据分析》

互联网数据分析的入门书籍,归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。

还有一个小建议,现在有不少第三方的数据应用,囊括了不少产品领域的数据分析和统计。自学党们即使没有生产环境的数据,也可以看一下应用Demo,有好处的。

除了业务知识,业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。

第七周:Python/R学习

终于到第七周,也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力,是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘,爬虫,可视化报表都需要用到编程能力。掌握一门优秀的编程语言,可以让数据分析师事半功倍,升职加薪,迎娶白富美。

这里有两条支线,学习R语言或Python。速成只要学习一条,以后再补上另外一门。

R的优点是统计学家编写的,缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用,绘图,分析的前验性论证,R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮,学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言,适用性强,可以将各类分析的过程脚本化。Pandas,sklearn等各包也已经追平R。

如果学习R,建议看《R语言实战》,照着书本打一遍代码,一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》,偏知识理论,可以复习前面的统计学知识。

R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。如果时间有余。可以再去学习ggplot2。

Python拥有很多分支,我们专注数据分析这块,入门可以学习《深入浅出Python》。

需要学会条件判断,字典,切片,循环,迭代,自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy。

在速成后的很长一段时间,我们都要做调包侠。

这两门语言最好安装IDE,R语言我建议用RStudio,Python我建议用Anaconda。都是数据分析的利器。

Mac自带Python2.7,但现在Python3已经比几年前成熟,而且没有编码问题。各类教程也足够多,不要抱成守旧了。Win的电脑,安装Python会有环境变量的问题,是个大坑(R的中文编码也是天坑)。

到这里,刚刚好是七周。如果还需要第八周+,则是把上面的巩固和融会贯通,毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。有机会,我会专门写文章讲解每一周的具体知识,并且用爬虫爬一些数据做练习和案例。

文章源自知乎作者秦路

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