DWD层做的事：
1.空值处理
2.日期标准化
3.过滤无意义的数据
4.维度退化和降维
5.用户行为宽表和业务表数据一致性
将用户行为宽表和业务表进行数据一致性处理 select case when a is null then b else a end as JZR,
数据验证、总分验证、主键验证、抽样验证、
dws
做的事：3-5张宽表（处理100-200个指标）商品宽表、用户行为宽表：字段有美好生活宠粉卷、日常卷
商品详情-5%-购物车-50%-下单-80%-支付的路径转化率
每日的GMV是多少？最好买的产品是什么？
GMV（Gross Merchandise Volume）是指在一定时间内，通过电商平台或线下渠道销售的商品的总价值。它是衡量电商平台交易规模和经营业绩的重要指标之一。
GMV = ∑（商品价格 * 商品数量）
从用户行为宽表中 dws_user_action，根据统计日期分组，聚合，直接 sum 就可以了
分析过哪些指标？
激活率 进件率 拒检率 个人/机构出账KPI 续期率 模拟利润KPI 动账率 月活率 kpi积分 最受欢迎的商户 受用频率最高的优惠券 商户管户人看板统计商户余额告警等等 夕会每日KPI统计授信申请、出账数等 剔除高风险客户白名单报表（实时决策风控因子）、用户粘性-漏斗分析-进件率-通过率-激活率-出账率-最近活跃率
电商运营5大指标：
1.活跃用户数 数量
2.转换率 路径 空间上
3.留存率 空间上
4.复购率 时间次数
5.GMV 度量
1）活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和 MAU （月活跃用户）三个层次； 2）转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个 品类 / SKU 的转化率； 3）留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存； 4）复购则要从 3 个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比； 5）GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的。GMV = UV *转化率*客 单价。
3个思路：
商品运营、
于三个关键转化“UV-点击”、“点击-加入购物车”、“购物车-支付成 功”，对不同的商品进行比较分析
用户运营、
找到用户增长的“魔法数字” 留住一个客户的成本远远小于重新获取一个客户的成本，所以留存至关重要，它关系着 一个平台能否持续健康发展。
留存曲线分成三个周期，开始是震荡期和选择期，经过这两个周期，如果用户能够留下 来，就会进入一个相对平稳期。 在硅谷流向的 growth hacking 中，经常提到 magic number （魔法数字）。那么作为一个电商平台，你的平台的魔法数字是什么
以某电商平台为例，在该网站上 7 天内完成 3 次购买的用户的留存度（红色）是一般 用户（绿色）的 4 倍左右，因此在一周内让用户完成 3 次购买就是他的魔法数字。
从维度（属性数据）和指标（行为数据）出发，对用 户分群，如“领取了优惠券，但是未使用”的用户。
产品运营
优化产品不同路径的转化率，注重用户点评的管理
大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算
商品关联进行的挖掘营销
社会网络营销
地理营销
用户行为的分析营销：根据用户的个性化要求来进行商品的推荐活动。
