亚马逊云科技re:Invent全球大会有分享易于数据分析的服务吗？
我知道的是Amazon Athena服务，这项服务因为易用性而广为流行。我看了新的演讲里面分享了为了帮助用户以一种更直观的方式来运行复杂的数据分析，让用户将更多的时间用于洞察，而不是等待结果，亚马逊云科技推出Amazon Athena for Apache Spark，这项服务不到1秒钟的时间就可以运行交互式的Spark数据分析应用，它比其他类似的Spark解决方案快75倍。
亚马逊云科技reInvent全球大会——数据分析师面试经验
亚马逊云科技reInvent全球大会——数据分析师面试经验
亚马逊数据怎么分析？
俗话说：七分靠选品，三分靠运营，有什么选品方法简单又能爆款？来看看老陈的分享。
你是要看什么数据 即时销售报告 还是流量报告 还是什么
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首先要知道亚马逊是一个重产品、轻店铺的平台，单品制胜，的产品是持续经营的基石，这也是你想要迅速提高销量并保持盈利的基础。出单量、转化率、好评量、好评率、Bestseller、most wished、hotnew、gift ideas、质量、标题、、五点描述、详情描述、QA、FBA、价格、店铺好评量、店铺好评率、后台评分、退货率、率、投诉率。
Amazon数据分析师面试经验
Amazon数据分析师面试经验
在 Nordstrom 数据实验室度过了两年美好时光以后, 我获得了一个亚马逊网络服务 S3 部门的岗位。我为即将开始的人生新篇章感到兴奋，也为耗时又折磨人的面试过程终于结束松了口气。面试通常包含三种初筛的一种，以及全天的现场面试。这些面试充满压力，因为不知道会被问到什么, 而且对方通常期待你大秀智力，数据科学家正常情况下不太会做这种事(至少不会脱离上下文，仅凭记忆在电话中大秀智力) 。
你需要时间
如果你在考虑跳槽(或进入这个行业)，我能给出的建议是现在就开始准备。你需要给自己大量时间, 避免填鸭模式。花点时间确保你能用自己的语言解释核心概念。电话面试的问题通常是这样：“如何向一个工程师解释什么是 p 值?”设，要向一位非统计专业，不使用专业术语的工程师解释。毫无疑问，你不想在这样的场合初次解释这些基本概念。 此外，不要低估紧张对于你记忆的影响，哪怕是回忆那些自认为很了解的内容。如果你是行业新人，你可能需要给自己更多时间去准备自己不熟悉的概念。
我也建议多花时间准备，即你的和自荐信。这个问题上有两种看法，一派认为这很重要，一派认为这不重要。面试官真的会细看这些资料吗?很难笼统回答，但当我在 Nordstrom 工作时参加过海量面试，就个人而言，我非常看重这些资料。拼写错误不能容忍。自吹自擂的自荐信不是好兆头。糟糕的代表对岗位缺乏兴趣(或缺乏对阅读者的尊重)，而堆砌是在暗示面试官询问申请者何时何地做了这些。 在更广泛的技术领域，大家倾向于认为 GitHub 上的东西才重要。但大多数公司，尤其是大型公司，不会看你的 GitHub 。他们会看和自荐信(这可能让人惊讶，但科技不是精英统治的)。终这些文件会体现你如何职业化地自我展示，所以它们的确重要，哪怕你之前不这么想。
实践出真知
我建议多做实践并分析自己的弱点。许多人误以为反复读书是有效的学习方法，但这不是当场解决概率问题和逻辑谜题的有效办法(在你开始学习之前，强烈《Make it Stick》一书)。通过专心解决实际问题，你会立刻发现自己的弱项，并确定学习的优先级。花时间在已经了解的事情上是一种拖延症，何况你都已经很忙了。此外，这是一个技术领域，你应该准备好在技术层面回答问题。如果可以，我建议站在一块白板前面解答实际问题，以便让自己适应这种写字方式还有边说边写。在 Quora 上能找到很多相关的建议和面试问题。
尽可能多了解未来的岗位
你知道什么是信息访谈( rmational interview )吗?在我朋友使用这个方法之前，我也不知道这是什么!有时面试过程在推进，但你不知道自己是否想要这份工作。那么你可以让对方减缓节奏，然后做个信息访谈以确定这是否是你真正想要的工作。你也可以花时间“偷窥”公司和面试官。比如，为了亚马逊的现场面试， 我花时间在 Linkedin 上查了每个面试人员和他们的背景。这会帮你猜到他们会提的问题。哦，这人是个工程师，那她可能不会问你统计方面的内容，但可能会问拓展方法的内容。等等她是个高级管理工程师，也许她会想了解我对能力和人际交往技巧。Ellen Chisa 有许多关于面试的建议。
获取资源!
你可以料到以下领域会被问及：统计学、机器学习、预测、算法、所有计算机系本科生应该了解的知识，以及与上面所有领域相关的扩展性和表现。哦对了，你还要准备用一种你选择的语言编程。小菜一碟吧?!
书籍
搞本概率论入门书，具体是哪本不要紧。我用的是Ross写的, 典型的本科概率论教材。要是你有这本，我做 1~5 章的自测题，以此决定是否在上面花更多时间。组合数学和基本概率问题是电话面试必备，要确保掌握。我也用过 Casella 和 Berger 写的教材来复习期望和方，这书可以说是统计学者的圣经。笼统地说多数面试比教材简单。
对于计算机相关的内容，我一般参考三本书：《Programming Interviews Exed》,《Cracking the Coding Interview》和《Programming Pearls》。 本是三本中综合的。如果时间只够读一本书，就读这本。第二本简洁具体，针对 Amazon，Google 和 Facebook 这样的大公司面试，但不广泛适用。我使用的版本还有些烦人的.插图，教你确保自己是“一个跟面试官愿意叫你喝酒的哥们”。这书的哥们儿气重到我终弃读(本来期待得到更有价值的内容)。第三本无关面试。它是一个计算问题和解决方法的思维阐释的。这本书不止适用于学习，还适用于理解计算过程。如果有时间读一读此书会是种享受。
对，就是 Coursera 这玩意儿。如果你已经丢掉了旧教材又不想买什么书，Cousera 上的资料就可以满足你。我非常非常非常约翰霍普金斯大学的生物统计训练营。这是对统计学本科一年级课程的有效复习。别花太多时间看课程视频。用测试题和作业进行自我检测，然后再去看薄弱环节的视频。也可以看看数据科学专项课程。跟上面的课是由同一批老师组织的，内容包括探索性数据统计和R编程。吴恩达的机器学习一定要学且其乐无穷。他善于阐释方法背后的动机，并在课程中花了很多时间训练直觉。直觉对电话面试尤其有益，这些面试中你可能不想强调技术细节却又要证明对领域的熟悉。由于我当时的目标是亚马逊，所以云计算专项课程也令我受益。我正从零售技术领域转向云计算领域，并且想更好理解我将面对的问题。在这种情况下，我只看了课程视频来学习这个领域的用词，而未深究技术细节。我总是在搜罗 Coursera 的好课程，如果你有的课程可以给我留言!
Coursera 的课程起止时间制让我恼火。近我发现，许多课程可以阅览之前存档的资料，不用等待新课开始。这对我来说是个重要变化，快去试试吧!
以上就是我所谓的干货。但我还想讲一些老生常谈。
，保持镇静!过于紧张会让你无法回忆起一些知识。这对我来说是个麻烦，令我做出一些疯狂的事，比如把所有东西写下来贴墙上，但不大家也这样做。我新的疯狂手段是在电话面试之前几分钟做健身，使自己汗流浃背气喘吁吁。除此之外，如果你住在目标公司的所在城市，就直接约面试官面谈。我表情充沛，而且能比电话面试表现更好。
不要忘了你同时也在面试对方。相信你的直觉。我曾对一个创业公司进行了信息访谈。我感觉对方目中无人，根本不听我说话，但我仍对那份工作感兴趣。我试图跟进，但每次都要预约一万次才能得到确认。那是一次很糟糕的经历，如果我相信了我的直觉(这些人不靠谱)也就不至于浪费那么多时间。再有趣的工作也不值得每天花八小时跟不尊重你的人在一起。
后一点，不要把自己的经历跟其他人比较，因为你会误解或失望。当我在经历面试时，碰巧一些我熟悉的同事也在接受面试。那时把自己的经历和他人相比较后，我觉得又惊讶又生气。简单来说，我和一个资历较浅的男同事在同一个星期面试了同一个岗位。他被团队成员当面面试，对方问了掷概率这种很基础的问题。我却被不同办公室的人电话面试，对方问了我一个博弈论解问题。这事令人难以接受，也很难不乱想不生气。现在我把这事解释为经验不足和公司不成熟。这公司不知道如何面试我的岗位，甚至可能因此雇用我不想共事的人，我不想在这种地方工作。
终你应该尽可能准备充分，但不要因为你的知识有漏洞而懊恼。相信自己，相信自己的印象。从失败的面试中学习，以便搞定下一个。
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亚马逊Kindle电子书的数据化商业分析
Amazon是全球范围内的跨境电商平台，在该平台上发售的书籍有三种类型：平装本、精装本和Kindle电子书。近些年来，Kindle电子书逐渐成为Amazon畅销的书籍类型。相关资料显示，2010年7月起，Amazon的电子书销量已经超过了精装书；2011年11月，Amazon电子书的销量超过了平装本。也许是因为Kindle作为书籍的载体非常便于人们进行阅读且相比于实体书籍电子书更加经济便携，越来越多的人选择购买电子书。
亚马逊数据分析方法有哪些
亚马逊数据分析方法有搜索结果量、Review数量、产品利润空间、JS数据调研、Keepa看穿一切、Merchantwords查看搜索量、Google Trends查看产品全年走势等方法，具体分析如下：
(1)搜索结果量：
当确认好将要入手一款产品后，这时请用该产品的核心去亚马逊首页搜索，查看该款产品在亚马逊首页的搜索结果量有多少，再精准定向该款产品有多少卖家正在做FBA。
(2)Review数量：
在查看一款产品的新旧程度时，观察卖家Review数量是否是在十几个或者几十个左右，如果80%的卖家Review数量在十几个或者几十个左右，那么我会优先选择。
(3)产品利润空间：
设一款产品搜索量及销量都还不错，需要做的就是估算产品的利润，查看产品的利润是否是在可接受的范围之内，如果利润太低，那大可不必要去跟同行争抢了。
(4)JS数据调研：
在进行Jungle Scout产品数据调研时，主要的是看每个商家的预估月销量，Review星级，以及是否为FBA还是AMZ自营。
(5)Keepa看穿一切：
利用Keepa工具查看同行产品历史价是多少，参加过多少次秒杀，产品刚上架时的排名，每个月留评的数量递增方式是怎样的，有没有断货过，通过对这些数据的研究，对自己以后运营该款产品会有更明确的方向去把控产品。
(6)Merchantwords查看搜索量：
在JS数据调研之后，去Merchantwords网站用产品查一下该产品在各个类目下对应的搜索量是多少。
(7)Google Trends查看产品全年走势：
除了用merchantwords查看AMZ站内搜索量之外，需要去谷歌趋势查看该产品在全球以及所做站点的全年搜索量。在查看全球趋势外，还可关注全球排名前五的那些。
怎么看亚马逊销量排行
首先，进入产品页面，页面下拉到中间部分，看到"Product rmation"这一栏，下面会有一个Amazon Best Seller Rank,这个后面接着的数字，就是你的产品的销量排名了。一般行是大类目排名，第二行是小类目排名，如果有多个小类目，则每个小类下的排名，都会列出来。