做外汇需要关注哪些数据？

一、做外汇需要关注哪些数据？

1、非农数据。

2、利率。3、消费物价指数(CPI)。4、国内生产总值(GDP)。

二、如何看关注博主数据？

点击博主找到微博关注界面的博主并点击一下。

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三、大数据时代关注数据

大数据时代已经成为当今社会发展的一大趋势，对于各个行业来说，数据的重要性愈发凸显。随着科技的不断进步和信息化的普及，数据已经成为企业发展和决策的重要依据，尤其是在数字化转型的浪潮中，数据更是被认为是企业的重要资产。

数据安全

然而，随之而来的是数据安全的隐患。在大数据时代，信息的泄露和篡改可能带来巨大的损失，不仅影响企业的声誉，更可能导致重大的经济损失。因此，数据安全问题备受关注，企业需要加强对数据的保护和管理，以确保数据的完整性和安全性。

数据分析

除了数据安全外，数据分析也是大数据时代不可忽视的部分。通过对海量数据的分析，企业可以发现隐藏在数据中的商机和趋势，从而为企业的发展提供重要参考。数据分析不仅可以帮助企业优化产品和服务，还可以提升企业的运营效率和市场竞争力。

数据挖掘

数据挖掘是大数据时代的重要技术之一，通过对海量数据的处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识。数据挖掘可以帮助企业发现潜在的商机，预测市场趋势，优化营销策略，提升用户体验等。在竞争激烈的市场环境中，数据挖掘成为企业获取竞争优势的重要手段。

数据价值

在大数据时代，数据的产生和积累呈现爆炸式增长，然而数据的真正价值并不在于数据本身的数量，而在于对数据的有效管理和利用。只有通过科学的分析和挖掘，将数据转化为具有实际意义的信息，才能实现数据的最大价值。因此，企业需要重视数据管理和数据治理，以实现数据的有效利用和最大化价值。

数据隐私

在数据的使用和共享过程中，数据隐私问题备受关注。随着用户隐私意识的提升，个人数据的保护已经成为一项重要的法律要求。企业需要合规处理用户数据，保护用户的隐私权益，避免因数据泄露而带来的法律风险和声誉损失。

数据治理

数据治理是企业管理和利用数据的重要手段，通过建立规范的数据管理流程和机制，确保数据的质量、安全和合规性。数据治理可以帮助企业降低数据风险，提升数据管理效率，促进数据资产的价值实现。在大数据时代，数据治理更显重要，是企业数据管理的基础和保障。

数据可视化

数据可视化是将数据通过图表、图形等形式展现出来，以直观、易懂的方式呈现数据的内在关系和规律。数据可视化可以帮助企业快速理解数据，发现数据背后的信息，从而做出更准确的决策。在大数据时代，数据可视化是企业进行数据分析和决策的重要工具。

数据创新

数据创新是指通过对数据的创新利用，实现新业务模式、新产品或服务的开发。在大数据时代，企业需要不断创新，将数据作为创新的源泉和驱动力，挖掘数据中的商机，开拓新的市场空间。数据创新可以帮助企业在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现持续发展。

数据分享

数据分享是促进数据流通和共享的重要方式，通过数据分享，企业可以获取更多的信息资源，加速创新和发展。然而，数据分享也面临着隐私保护、数据安全等挑战，因此企业需要在数据分享中找到平衡点，既满足数据共享的需求，又确保数据的安全和合规。

数据智能

数据智能是利用人工智能、机器学习等技术提升数据处理和分析能力，实现数据的智能化应用。通过数据智能，企业可以更好地理解数据，发现数据中的潜在价值，提升决策的智能化水平。在大数据时代，数据智能是企业实现数字化转型和智能化发展的重要手段。

四、拼多多关注数据如何看？

如果是看你关注了多少人，从你的主业可以看到。如果看多少人关注了你的店铺，从粉丝里可以看到。

五、怎么关注李大霄？

在头条或者抖音的搜索里输入“李大霄”三个字，然后点搜索。就会出来李大霄的头条账号或抖音账号了，然后直接点红色小字“关注”就可以了。

李大霄，股票研究人士。曾在东莞证券工作，担任多个职务，主持东莞证券研究发展中心工作多年。2009年4月11日，李大霄开始在英大证券工作，这个拥有1号股东代码、见证了整个中国资本市场建设发展的东莞证券首席分析师，被业界划到“唱空派”。

六、电商运营要关注哪些数据？如何获取这些数据？

数据这块，电商运营还是可以多关注分析本身；关于很基础的产品/用户/商家各场景的分析，可以看我主页其他的回答，今天来聊点不一样的。

不用太看如何获取这些数据；这些都是采购和数据仓库该干的活

Growing IO、魔镜、一面、观远的这些数据服务商，甚至很多内资咨询公司都靠卖数据获利；如果只是个人平常练练手，可以在Kaggle、Euromonitor（欧睿）、甚至是直接搜亚马逊/天猫数据分析，也能拿到很多零售和电商数据

相比于给出找数地图，还是分析框架对大家更有用；市面上那些分析框架都是没用的，列出的每个概念都对，但按图索骥走出来的结果，全都错

第一步：对电商整体要有认知

第一步需要对电商场景有基本理解，否则只会闹正确的笑话；什么叫正确的笑话，说个歪楼的例子，一个小孩找来了紫薇给老板表演心如刀割，这种就是正确的笑话

缺乏理解的发力，往往都是最大的错误，却自以为正确

电商是一个很大的场景，商家借由平台把商品卖给消费者；平台不仅仅是在GMV中抽佣金，还有广告费用；所以这里头，平台按收入类型自然就会分化出了不同的架构，商家内部也会有不同的角色分工

这些整体的认知其实很重要，敲黑板敲黑板！！否则老板问起你这个品类我们要不要做线上的时候，你一脸懵逼

接下来就看看这些整体认知下，能回答哪几类问题

第二步：电商场景里需要回答哪几类问题

1. 品类+平台分布

第一个问题也就是被问得最多的，哪些品类涨得最好，这些品类在哪些平台卖得最好，以及这些品类我们还有没有做的空间呢？

回答这个问题，不同视角的答案完全不一样；比如上面说平台的电商BU，自然是看GMV体量和增速；如果是平台的商业化BU（拿广告的钱），除了看这个品类销量卖得好不好之外，还要看商家有没有钱投广告

是不是奇怪了？电商和广告怎么结合呢，一般就是看两个变量，毛利率和Take-Rate（广告支出在商家利润里的占比）。如果毛利率和Take-Rate很接近了，说明这个品类待发掘的广告空间不多，就是商家没更多钱投广告了

熟悉的同学，肯定发现我们已经聊到了电商的货币率，按理说这非常平台导向，平台的电商收入就在于电商gmv的货币化率；羊毛出在羊身上，这部分收入就是商家支付给平台的佣金或者广告费用，也就是上面利润核算图中的主营业务成本和销售费用之一

没想到吧，电商运营还得会看财报，看财务数据，还得知道每个品类被平台抽佣的佣金率、广告费率；不管是平台侧还是商家侧的电商运营，这个认知就是拉开距离的体现，因为你在品类运营的过程中如果涉及到佣金和广告费用，意味着你在推品的时候已经涉及到和不同团队的勾兑了

说明你已经不仅仅是一个简单的品类/商品运营工具人，而是真真正正地在推一些事情

所有的数据和指标，都是对应到动作的，每个动作都应该落到具体的人身上；看起来这里在讲怎么分析数据，实际上是一种由分析往推动事情的认知转变

有些同学觉得整体的认知一时不好理解，对一些基本的电商概念和分析技能，是需要补齐的；可以参加知乎知学堂的官方数据分析课程，参与就有免费的【Excel秘籍】附赠；以及像题主说的获客成本、转化率、ARPPU、单店访问UV等，这些零散的概念都会整合到思维导图和项目实战中

对于已经掌握基础概念、但尚未需要全局认知的同学，也不要紧，也可以先记住这些公式，先从最基本的分析做起，后面自然就会明白这里在聊什么

看品类趋势：ＧＭＶ = 各品类ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR

看平台趋势：ＧＭＶ = 各平台ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR

当然品类和平台交叉也很常见，就是各品类在不同平台中的体量和增速；以及平台内对同一个品类，也经常会由多个部门来负责，所以也会把架构考虑进去

商家品类毛利率 ≥ （平台抽佣率）+（广告费用率）

别小看这些基础公式，一个是绝对金额，一个是占比；绝对金额就是销量和销售额；商家在销售额中需要拿出一部分费用，支付给平台的佣金和广告费；按理说佣金和广告支出得小于商家的毛利，不然商家就做亏本生意了，也就是ROI打不平；所以一个好的电商运营，得了解商家的盈亏结构

当然这是从大面上，相当于是财报视角看平台、品类和商家的销售额规模，具体到日常的判断中，我们要回答得更细，比如转化一个用户得成本，转化一个订单的成本，即流量变现的效率

细心的朋友肯定发现了，上面第一类问题，其实放在线下零售也同样需要关注，到接下来的第二类问题，才真正开始有线上电商特色

2. 订单+用户的转化

想必各位都被问过，这个品类或者产品，一笔订单的转化成本是多少，这个店铺转化一个付费UV（User Visit）的成本是多少

你们猜得没错，这本质上又回到了AARRR模型，老生常谈

查理芒格在今年2月的投资人交流会上，谈到阿里巴巴是他犯过的最严重的错误之一，原话：

”我们被他们（即阿里巴巴）在中国互联网行业中的地位迷住了，但我没有意识到，他们仍然他妈的只是一家该死的零售商“

大佬都发话了。近年阿里进军本地生活做口碑，做线下新零售，都不顺利；近期马爸爸重新提出了”回归淘宝、回归用户、回归互联网“

零售商和电商的区别是啥？大家可以查一查沃尔玛的估值和亚马逊（当然还有AWS加持）、阿里巴巴的估值，一目了然

大家在分析的时候，如果还是过于聚焦上述的第一部分，那必然是有失偏颇的；所以除了用零售的利润视角看GMV外，还得能从流量的视角看GMV

GMV = PV × CTR × CVR × 客单价

请记住这个公式，本质就是AARRR模型的数学化，其中PV就是店铺或者短视频、直播间的访问人次，CTR（Click-Through-Rate）就是用户点击跳转的概率或者比例，CVR（Conversion Rate）是用户跳转后发生付费转化的概率

其中CTR和CVR一般会合为一个指标：GPM。就是每千次曝光带来的GMV

GPM指标很常用了，既是因为指标综合了用户从曝光到支付转化的全链路，也是因为能在各种分析场景下用

不同商品/内容载体的GPM比较：店铺货架电商、短视频、直播
不同商品价位的GPM比较：高中低价位
不同品牌/品类/商品的GPM比较
不同服务渠道的GPM比较：服务商、代理商、直营业务

当然了，因为篇幅关系，还有很多应用场景无法一一展开了；还没入行或者即将入行的新同学，完全可以先参加一些官方的训练营，能最高效地学习和体验诸多大厂实战案例；已经在业内的电商运营们，更应该多补充日常之外的场景，升职加薪本质就是大家身上经验和能力的变现

第三步：能理解流量的分配逻辑

上面聊到了GPM、PV、客单价、获客成本、订单转化成本，其实已经到了流量和用户运营的范畴，特别是现在电商里头内容电商（直播电商）的份额也越来越高

所以从平台视角，问题会演化到你的流量应该如何分配，特别是美团这样衣食住行+同城零售+货架电商的平台，用户流量应该怎么分配，一个大主端app如何协调各个入口的优先级，这些都是很有意思的问题

这里头除了收益，还会涉及很多生态问题，比如淘宝要处理白牌/SMB商家“出淘”的趋势，拼多多要不要承接，拼多多要不要做拼多多版的天猫等等，这些生态问题离不开一个核心，即流量有没有变得更”贵“！

先写到这里，等有时间再继续加更

七、什么是最早关注大数据的国家？

学术界开始关注大数据是2012年，大数据是IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

八、产品经理需要关注APP什么数据指标？

不同的行业不同的用户所关注的数据不同。

当然有些是相同。产品经理应该关注的数据，和产品的用户价值有关的数据，如用户数，日活、周活，功能使用率等；和用户增长有关的数据，如用户增长率，增长渠道等；和产品内容有关的数据，如用户行为、用户特征等。

九、2021-22 赛季终五大联赛数据总结，有哪些球员值得关注？

热刺队的孙兴慜！

英超最后一轮，孙兴慜凭借着梅开二度的表现，追平萨拉赫，以23球跟利物浦的萨拉赫共享本赛季英超射手榜第一。但值得一提的是，萨拉赫的23球中有5个点球，而孙兴慜的23个进球中，没有1个点球！可以说是干货满满、含金量十足!!孙兴慜也因此成为了英超历史上第十位无点球进球的最佳射手。同时，孙兴慜也创造了亚洲历史，成为第一个获得英超金靴的亚洲球员。还有孙兴慜今年只有27岁，在保持健康下，未来3、5年还有很大的表现的空间！

十、黄金需要关注什么数据

黄金需要关注什么数据？

黄金作为一种重要的投资工具，在全球经济波动中扮演着重要角色，其价格受多种因素的影响。了解和关注黄金市场上的相关数据对于投资者来说至关重要。本文将介绍一些投资者应该关注的黄金数据，帮助您做出明智的投资决策。

1. 全球经济数据

黄金与全球经济状况密切相关。特别是一些重要的经济数据公布时，金市波动明显。经济数据可以直接或间接影响黄金价格。例如，全球经济增长、通胀率、利率变动、购买力等因素都能够对黄金市场产生影响。因此，投资者应该关注国内外经济数据的发布，以及政策和贸易谈判等重要事件的动态。

2. 利率决议

央行的利率决策对黄金市场有着重要的影响。黄金通常与利率呈现负相关关系，更高的利率意味着机会成本增加，投资者更倾向于持有利息收入的资产而非黄金。因此，关注央行的利率动向，特别是美联储和欧洲央行的决议，对于黄金投资者来说至关重要。

3. 货币政策

货币政策的变化同样会对黄金市场产生重大影响。一些重要的事件包括货币供应量的调整、汇率政策变动、央行的干预等。投资者应该密切关注各国央行的政策举措，以预测黄金价格的走势。

4. 地缘政治风险

地缘政治风险是黄金市场的重要驱动因素之一。例如，战争、政治紧张局势、恐怖袭击等事件都会引发对避险资产的需求增加，从而推高黄金价格。投资者应该关注全球各地的地缘政治局势，尤其是与黄金主要产出国和消费国相关的事件。

5. 投机性需求

投机性需求是黄金价格波动的重要因素。投资者对于黄金的买入卖出行为中，心理因素和市场情绪常常起到关键作用。经济预期、市场风险偏好、技术分析等因素会影响投机性需求的变化，进而引发黄金价格的波动。投资者需要关注市场情绪指标和大宗商品市场的动态。

结论

对于黄金投资者来说，关注相关数据是制定交易策略和风险管理的基础。从全球经济数据到地缘政治风险，从货币政策到投机性需求，投资者应该全面、多方位地了解并分析这些信息。只有做到及时把握市场动态，才能更好地把握黄金投资机会。

希望本文能够对您了解黄金市场的数据，提供一些有益的信息和观点。