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iPhone上有很多免费的运动记录软件，包括：
AppleHealth：这是iPhone自带的健康跟踪软件，可以记录运动，步数，睡眠等信息。
Runtastic：这是一款功能强大的跑步跟踪软件，提供实时的跑步数据，并具有语音播报功能。
MyFitnessPal：这是一款可以跟踪饮食和运动的健康软件，具有丰富的食谱数据库和运动记录功能。
NikeTrainingClub：这是一款由耐克开发的健身训练软件，提供了丰富的训练计划和运动记录功能。
Strava：这是一款专为骑车和跑步爱好者设计的软件，提供实时的运动数据和分析功能。
以上是一些免费的iPhone运动记录软件，您可以选择自己喜欢的一个。
最近由于亚马逊上假货太多，Nike将要与亚马逊达成合作，直接在亚马逊卖产品，这让耐克迷们都非常开心，再也不用担心买到假耐克了。下面我给大家讲讲nike官方与amazon合作是真的吗？亚马逊上的耐克都是正品吗？
耐克与亚马逊合作是真的吗
据悉，美国著名电商巨头Amazon将与Nike达成直接的合作关系，Nike将在Amazon上直接售卖产品，也可能会有一部分Amazon独享的折扣或款式。这一合作的促成，将为Nike带来一个庞大且快速增长的分销渠道，通过这个平台将面向更为广阔的购物用户。促成这次合作的直接原因是由于假货太多，届时所有的货物将从Nike公司直接发出，而Amazon只是扮演销售的角色，可以有效控制Amazon上面的假货泛滥情况。有点类似淘宝旗舰店的感觉?或许很快我们就可以在亚马逊上选购Nike甚至JordanBrand的产品!
亚马逊上的耐克是正品吗
尽管电商Amazon在中国斗不过“地头蛇”的淘宝与京东，但在海外可以说是只手遮天的电商巨头!不过Amazon平台的货品质量其实也是层次不齐，一定的入驻门槛之下还是会有大量假货商家浑水摸鱼。
此番，Nike与Amazon正式达成协议，官方店铺将入驻其平台，未来会跳过分销商直接供货。此举一能有效打击Amazon上庞大的假货团体，二则为双方有效开辟巨大市场达成共赢。而对我们消费者来说，或许未来某天开始，Amazon就可视为第二个Nike官网的存在了!
亚马逊公司(Amazon，简称亚马逊;NASDAQ：AMZN)，是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图。是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，亚马逊成立于1995年，一开始只经营网络的书籍销售业务，现在则扩及了范围相当广的其他产品，已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业，在公司名下，也包括了AlexaInternet、a9、lab126、和互联网电影数据库(InternetMovieDatabase，IMDB)等子公司。亚马逊及其它销售商为客户提供数百万种独特的全新、翻新及二手商品，如图书、影视、音乐和游戏、数码下载、电子和电脑、家居园艺用品、玩具、婴幼儿用品、食品、服饰、鞋类和珠宝、健康和个人护理用品、体育及户外用品、玩具、汽车及工业产品等。
耐克品牌介绍
耐克是总部位于美国俄勒冈州Beaverton的耐克公司是全球著名的体育用品制造商。该公司生产的体育用品包罗万象：服装，鞋类，运动器材等等。公司创始人比尔·鲍尔曼自1947年从俄勒冈大学毕业后一直留校担任田径教练，曾经训练出世界田径史上的传奇人物--StevePrefontaine。比尔·鲍尔曼幼年时家境贫寒，坎坷的经历培养了他铁一般的意志。现任董事长兼首席执行官菲利浦·奈特作为公司的两位主要创始人之一对耐克的发展同样功不可没。1959年，奈特从俄勒冈大学毕业，获得工商管理学士学位，一年后，他又进入著名的斯坦福大学攻读工商管理硕士学位。在以后的岁月里，两位校友携手并肩，同舟共济，带领公司不断发展壮大。
本文通过以下七部分拆解数据分析：
一、什么场景和行业需要数据分析
二、数据分析会骗人吗？
三、怎样排除虚假流量？
四、PC端数据分析指标方法论
五、电商、金融行业数据分析
六、数据分析的趋势
七、怎么培养数据分析的能力？
第二部分拆解六、七部分
六、数据分析的趋势
第一个趋势，大数据的对面不是小数据，而是深数据。大数据以用户量级取胜，同样的营销和经营打法只适用于固定的一类属性的人，转化率不变，分母变大，扩展更多的人群基数，是大数据打法的制胜关键。深数据是说限定一个人群，然后把精力放在收集这群人的购物各个阶段的数据上，用各种各样的营销和经营策略在用户各个购物阶段上进行关怀，提升的是某一个用户的转化率，但分母不变，制胜关键与大数据打法不同，对一个人购物阶段的数据越完整、判断越精准越好。用户基数再大总会有天花板，所以后续的竞争会有相当一部分企业尤其是大企业转向深数据的应用方向。
第二个趋势，大数据采集的壁垒可能会进一步降低。现在各家采集的数据都是自己使用，不愿意公开，或者是采集标准不同，不相信别人采集数据的准确性。这样会造成同一个数据源就会被重复采集，既浪费了硬件资源，也浪费了人力资源。其实对于同一个数据来说，只要采集的方法相同，只需要采集一次，共享就可以了。后面随着数据分析领域的标准化和统一化，数据资源会产生更多交换和交易，在数据采集这个环节会占用更少的精力，从而做更多的数据分析的事情，让数据能产生更高的价值。
第三个趋势，我认为数据分析的岗位可能慢慢就会消失了。数据分析岗位的消失在近几年不会出现，但未来十年内不好说。我认为数据分析的技能对所有互联网从业者来说，就像对于办公软件以及语言的掌握一样，会成为人人必备的技能。
第四个趋势，机器学习的发展将最大限度实现程序化数据应用。
目前数据应用的很多环节都在应用机器学习，比如程序化购买、自动化广告素材优化、智能商品推荐等等，但相互之间是割裂的，还需要人去做各个环节的串联。机器学习会慢慢替代人来串联一个一个的程序化模块，程序化的整体数据应用方案将会覆盖互联网领域。
这四个趋势我认为是我们很快就能够看得到的。
七、怎么培养数据分析的能力？
第一个建议，方向比努力还要重要。
数据分析并不是一个特别细分的领域，它里面包含了很多的方向。作为一个数据分析的入门者，当你了解了数据分析行业概况之后，你要做的一件事情就是了解这个行业有哪些方向，选择一个方向深挖。数据分析有三个常见的发展方向。一是数据挖掘；二是数据建模和数据应用；三是商业数据分析。每个方向都不容易到达巅峰，所以尽快确定主攻方向，尽快扎进去有助于迅速成长为一个领域的专家，和其它专家共同协作攻克数据分析领域更前沿的课题。
第二个建议，懂生意比懂数据重要。
一开始我们就谈到数据的价值是要最终服务于某个具体业务的，所以要想让数据发挥更高价值，对于业务知识的掌握是需要重视的，否则数据分析结果和业务存在距离或不能落地，不能实现商业增值，数据就会因此贬值了。
第三个建议，在场景里做分析比理论分析更重要。
第一方面，优化流量。流量并不是跟媒体或用户斗智斗勇，其本质是面向竞争对手的战争，要争取用同样的价钱买到更多的流量或者同样的流量花的钱更少。有时太关注用户属性或媒体价格，反而忽略了和竞争对手的博弈关系，这种博弈需要人的参与，单纯依靠机器博弈会忽视场景做出错误决策。
第二方面，用户体验输出。你面向的是用户，所以更重要的是你的内容如何跟用户产生共鸣。并不是说你设计的多漂亮、运行的多流畅，而是涉及到用户情感和用户感受层面，这也是量化指标难以驾驭的，需要加入人脑对于场景的理解才能做好。
第四个建议，注重人机协作。
电话+V： 192606-48052
机构由一批拥有10年以上开发管理经验，且来自互联网或研究机构的IT精英组成，负责研究、开发教学模式和课程内容。公司具有完善的课程研发体系，一直走在整个行业发展的前端，在行业内竖立起了良好的品质口碑。
