阿里数据立方,returnal数据立方

阿里巴巴业务人员中的商品指数是在部分商品价格的基础上编制的，不同的商品在指数中所占的比重不同，也就是权重。商品指数不是一两个公式就能算出来的，而是需要很多步骤才能算出来。它需要安装一个交易指数转换工具，在业务人员中进行竞品和配置，添加竞品进行查看，然后添加竞品进行竞品分析对比。市面上有很多转换工具，比如阿明工具箱，Index 99，Store Perspective等等。

前言:OneData成立之前，阿里 数据有三万多个指标，其中，即使同名，定义也不一致。即使是中等规模的公司，随着数据的增加，也会有越来越多的数据指标，没有指标体系的管理也会出现各种各样的问题。一、指标不规范导致的问题当数据指标概念为0时，业务方按照“我认为”行事，难以衡量效果。产品设计和运营的学生通常是:我认为用户会喜欢我们的新功能，我认为新活动会有好的效果...然后领导会问，这种“感觉”有依据吗？

如何判断活动的效果，有多少人参与或者有多少转化？这样的问题，其实设计师们也是一头雾水，一脸的不解。不要问设计原因，只回答其他竞品也有这个功能，所以我们也做...有没有觉得自己中招了？但是，大量的产品人员已经意识到，传统的盲目设计、抄袭设计的时代已经过去，数字化产品的时代已经到来，开始尝试使用数据 indicator来辅助商业决策。于是我们开始进入下一个阶段...此时数据指标概念为0.5，有单点数据指标，但很难看出整体业务问题。

因为贵州这个地方房租比较便宜，而且这个数据中心的建设占地比较大，我觉得这是为了节约成本。就是因为贵州的风景特别好，而且贵州的地形比较偏僻，贵州的网络也不是很好。如果建在那里，数据相对安全。贵州多山，在这里建立数据中心是有利的。此外，贵州水力资源丰富，电力供应不足。苹果、华为、腾讯等公司。相信大家都很熟悉了，因为我们很多手机都是苹果华为的，很多软件也是腾讯设计的。

为什么一些主要在我们全国市场运营的互联网公司不把数据 center放在寒冷地区？我们国家虽然离北极圈不近，但是像黑龙江，平均气温确实可以比贵州常年低很多。这其中，除了能耗，当然也往往涉及到“地域”的考量。比如我们的腾讯，毕竟是一家总部在全国最南端深圳的公司；地理位置上，无疑离贵州更近。