在一個普通的星期五，大約有1.7億個包裹被送往中國各地。在雙11接下來的剁手狂歡節(jié)中，一天就要放出超過10億的快遞單。這些令人驚嘆的包裹是如何寄出的？你的日常生活是由無數(shù)當代奇跡組成的?？爝f就是其中之一。要了解整個快遞網絡的運作，首先要了解普通包裹的普通旅程。以阿里巴巴菜鳥網絡合伙人準入制度為例?？爝f員收到快遞后送到區(qū)域網點，網點送到城市分撥中心。

在省級中心，數(shù)以百萬計的包裹將根據目的地進行分類，并發(fā)往不同的省份。并與其他跨省分撥中心對接，都是以就近、高效為導向。在每個分撥中心，快件會停留半天到一天。大約16%的快遞將通過航空運輸，其余的將通過公路或鐵路運輸。到達目的地省份的分撥中心后。再次是按目的地城市細分，裝車送到城市配送中心，再從城市配送中心到配送點，最后通過快遞送到你家。

傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網行業(yè)數(shù)據分析在數(shù)據收集、數(shù)據處理、數(shù)據分析方法和應用領域上有一些區(qū)別。數(shù)據收集:傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據通常來自企業(yè)內部，如生產、銷售和財務系統(tǒng)，或者來自外部數(shù)據源，如行業(yè)報告和政府數(shù)據?；ヂ?lián)網行業(yè)的數(shù)據更多的是來自用戶的行為數(shù)據，比如點擊、瀏覽、搜索等等。數(shù)據處理:傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據通常是結構化的，可以直接分析。

數(shù)據分析方法:傳統(tǒng)行業(yè)中的數(shù)據分析方法比較經典，常用的方法有統(tǒng)計分析、規(guī)劃、運籌學等。互聯(lián)網行業(yè)使用機器學習、深度學習等方法較多數(shù)據分析。應用領域:數(shù)據分析在傳統(tǒng)行業(yè)主要用于管理決策、戰(zhàn)略規(guī)劃、資源配置、市場營銷等領域，幫助企業(yè)提高效率、降低成本、增加利潤?；ヂ?lián)網行業(yè)的數(shù)據分析主要應用于用戶畫像、推薦系統(tǒng)、廣告、決策支持等領域，幫助企業(yè)改善用戶體驗，提升轉化率，增加收入。

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設定目標后，就要分解流量，完成雙11流量預測。雙11流量店鋪流量(老客戶 其他日常流量) 活動流量(場地) 推廣流量 數(shù)量 CRM推送激活，通過目標預估流量安排推廣計劃，計算流量缺口進行活動策劃。第二，運營規(guī)劃的總體目標已經標定，接下來就是目標的分解，我們設定的目標很籠統(tǒng)。需要更精細地分解為主支付和其他支付，不分解，就不可能安排生產。