This Is A Custom Widget

This Sliding Bar can be switched on or off in theme options, and can take any widget you throw at it or even fill it with your custom HTML Code. Its perfect for grabbing the attention of your viewers. Choose between 1, 2, 3 or 4 columns, set the background color, widget divider color, activate transparency, a top border or fully disable it on desktop and mobile.

This Is A Custom Widget

This Sliding Bar can be switched on or off in theme options, and can take any widget you throw at it or even fill it with your custom HTML Code. Its perfect for grabbing the attention of your viewers. Choose between 1, 2, 3 or 4 columns, set the background color, widget divider color, activate transparency, a top border or fully disable it on desktop and mobile.

互联网 + 大数据驱动型企业的核心技术

By | 2017-08-23T22:14:58+00:00 七月 10th, 2016|分类:大数据驱动型企业的核心技术|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

大数据驱动型企业核心技术: 大数据采集, 大数据分析, 大数据应用(大数据挖掘) 互联网 + 大数据驱动型企业的核心技术 = 企业转型升级的捷径! = 企业可持续性发展的捷径! = 供给侧结构性改革的捷径! = 大众创业、万众创新的捷径! = 产业转移升级和转型升级的捷径! = 社会资源优化配置的依据! = 创新驱动的的基础! = 科技驱动的航标! = 市场驱动的本质含义! 核心技术包括: 大数据采集, 大数据分析, 大数据应用(大数据挖掘, 大数据+智能营销、决策, 大数据+SEO, 大数据+网络编程). 贯穿整个过程的思想是: 大数据采集, 大数据分析模型建立, 依据大数据决策 这里的大数据采集是指: 利用技术手段,对各种互联网平台的大数据采集。例如: 百度baidu 谷歌google yandex ...... eBay amazon亚马逊 aliexpress速卖通 wish alibaba.com阿里巴巴国际站 alibaba.cn阿里巴巴国内站 (1688.com) DHgate敦煌网 taobao淘宝 Tmall天猫 JD京东 ...... 这里的大数据分析是指: 利用excel的高级应用、R、PYTHON、PHP+MySQL编程、云技术、概率论和数理统计、经济学原理等理论和技术手段,对各种互联网平台采集来的大数据进行处理、分析(大数据挖掘);这也是大数据处理、分析的建模过程。其目的是:获取我们所需要的商业信息,用以透视过去、预测未来、服务当下,指导企业的商业行为。 [...]

建自己的企业网站、电商网站、网上商城做销售的实际问题

By | 2017-08-02T15:00:18+00:00 八月 10th, 2016|分类:大数据解决企业营销关键问题|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

大数据+网站营销 企业网站,电商网站,网上商城 哪些产品才值得做企业网站、电商网站、网上商城来卖; 在哪些国家、卖什么产品才有销量; 如何用大型电子商务平台上采集数据的分析结果来指导做高效网站; 如何知道不同地区、不同国家的销费者对某产品的称谓(不同语种关键词的精准获取); 如何在目标国家的搜索引擎中采集出某产品的不同关键词; 如何计算关键词的竞争度; 不同关键词应该放在网站的哪些位置才是最有效的; 不同产品应该在哪些平台上做推广; 哪些关键词要做付费推广 (搜索引擎竞价排名); 付费推广 (搜索引擎竞价排名) 的有效投放时间段如何控制; 哪些关键词要做技术推广 (SEO技术推广); 针对以上问题,我们通过对电子商务平台的大数据采集、电子商务平台的大数据分析,配合对搜索引擎的大数据采集、搜索引擎的大数据分析、SEO技术和网络编程来解决。

用电商平台大数据+搜索引擎大数据建设高效企业网站、电商网站、网上商城,指导实体营销、线下营销

By | 2017-08-03T18:25:36+00:00 十二月 22nd, 2016|分类:电商平台大数据与搜索引擎大数据联合运用|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

平台大数据+搜索引擎大数据, 精准营销, 企业网站, 电商网站, 网上商城, 实体营销, 线下营销, 线上线下互动营销 用电子商务平台和搜索引擎的大数据来建设高效企业网站、电商网站、网上商城,指导大数据实体营销、线下营销。 通过对电子商务平台的大数据采集、大数据分析发现的好的产品 (销量好、利润可观、产品生命周期可预测),我们应该针对消费者所在的地区、国家建设高效企业网站、电商网站、网上商城来拓展企业业务空间。 首先,这种项目的开展没有了风险:电子商务平台和搜索引擎的大数据采集、大数据分析已经看到了它的销售状况。 其次,建网站的图片、文书等最耗费人力的资料:在电子商务平台上应有尽有。 再者,做网站的核心问题:关键词的获取,可以从两个方面的数据采集中解决,一个是电子商务平台的大数据采集、大数据分析;一个是消费者所在地区、国家的主流搜索引擎大数据采集、大数据分析。 还有,产品定价问题:不同地区、国家的消费者对本产品价格的接受范围,在对电子商务平台的大数据采集、大数据分析中一目了然。 还有,吸引客户的因素:电子商务平台的销售中,有不小的销售额比例被电子商务平台当佣金收取,而建设高效企业网站、电商网站、网上商城的费用低得多;我们还可以将被电子商务平台当佣金收取那部分钱,当做价格优惠来吸引客户。对于在电子商务平台上的长期客户,我们一般都会:给他一定的优惠、拉到企业网站、电商网站、网上商城上做交易。 还有,没有了在电子商务平台上销售的账户安全问题的担忧,例如:客户留差评多了账号被限制了、账号被封了。 还有,便于管理:自己建的网站系统更容易与企业的ERP系统整合。 还有,很多很多的好处、优点...... 条件成熟的话,就应该在产品的行销当地进行传统的实体营销、线下营销。更甚者,有些类型的产品还必须用线上线下配合的营销模式才能更好的满足客户的需求。例如,珠宝类、贵重饰品类、高档服装类产品。在线上推广展示产品,拉客户、聚人气,在线下实体店看样品、试产品、订货。

大数据挖掘:概率、数理统计、经济学的机会成本、边际效应原理深入分析大数据

By | 2017-08-03T18:33:44+00:00 八月 16th, 2016|分类:大数据商业价值深度挖掘与应用|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

大数据挖掘:概率、数理统计、经济学的机会成本、边际效应原理深入分析、挖掘大数据 这部分技术的作用:根据外部市场机会,优化内部资源配置,获取总体最佳利润。 将企业当下,有限的财力、人力应用到相对高利润段的销售上。 这种情况下,即使一种产品在某一价格段内有相当可观的销量,我们也有可能要做放弃的决策。 平均总成本、平均固定成本、平均可变成本、边际成本曲线: 平均总成本、平均固定成本、平均可变成本、边际成本: 几种成本之间的关系: (1)平均总成本曲线开始时随产量增加而迅速下降,达到M1点时平均总成本最低(与边际成本曲线相交),在M1点后,平均总成本又随产量增加而上升。 (2)平均可变成本曲线开始时随产量增加而逐步下降,达到M2点时(与边际成本曲线相交)平均可变成本最低,在M2点后,平均可变成本又随产量增加而上升 。 (3)平均固定成本曲线随产量的增加而递减,逐渐向横轴接近 (4)边际成本曲线开始时随产量的增加而迅速下降,达到最低点后,便随产量的增加迅速上升,无论是上升还是下降,边际成本曲线的变动都快于平均变动成本曲线。 (5)平均总成本、平均可变成本、边际成本曲线都是先下降后上升的曲线。 (6)边际成本曲线与平均总成本曲线交于平均总成本曲线的最低点M1。此时MC=ATC,ATC最低;M1点前,MC<ATC,ATC下降;M1点后,MC>ATC,ATC上升。 (7)边际成本曲线与平均可变成本曲线交于平均可变成本曲线的最低点M2,此时MC=AVC。M2之前,AVC下降,MC<AVC,;M2之后,AVC上升,MC>AVC。 (8)边际成本曲线最早达到最低点,其次是平均可变成本曲线,总成本曲线的最低点出现的最慢,且高于边际成本曲线及平均可变成本曲线的最低点。 边际效应 我们向往某事物时,情绪投入越多,第一次接触到此事物时情感体验也越为强烈,但是,第二次接触时,会淡一些,第三次,会更淡……以此发展,我们接触该事物的次数越多,我们的情感体验也越为淡漠,一步步趋向乏味。 这种效应,在经济学和社会学中同样有效,在经济学中叫“边际效益递减率”。 其他投入固定不变时,连续地增加某一种投入,所新增的产出或收益反而会逐渐减少。也就是说,当增加的投入超过某一水平之后,新增的每一个单位投入换来的产出量会下降。 经济学中的边际递减规律是普遍存在的,其核心是劳动边际产量递减。 对于企业来讲,技术与固定生产要素不变的条件下,每增加一个单位的可变投入(比如,劳动力),其产出量是递减的,并最终趋向零。边际递减规律实际上向我们揭 示了,每个企业在其固有条件与可变投入之间都存在着一种最佳组合的,可以使得其生产效率达到最高,或者说,这种最佳组合,可以使得企业的利润最大化。 边际递减规律在指导我们的平台销售中有着很重要的作用。(看实例数据。) 机会成本 做决策,有很多可供选择的方案,这些方案各有其成本和收益。 为了得到一种东西而放弃的东西叫机会成本。 在由数据采集、数据分析得到的多个行业、多个产品中做选择,同样有着机会成本。 一种产品的销售,我们用多大的规模(比如,在一个平台上的上传密度)来做这个项目: 是根据“边际效应”来追求利润最大化? 还是将本项目的一部分当成选择其他项目的机会成本来放弃? 这部分的技术,我们将用概率论中的“正态分布”结合经济学的“机会成本”、“边际效应”等概念和原理来讲解。 实例文件所在位置: 正态分布实例文件: I:\movableNew\Maket\数据分析\数据分析建模\自动分析建模_正态分布\GPS\自动分析模板 20100312.xlsx 正态分布图参考表单:4-2 参数的计算参考表单:3(μ:平均数,σ:标准差) 边际效应实例文件: I:\movableNew\Maket\数据分析\数据分析模板20110523姜川合并给我备份\批量分析\数据分析模版110409_最后完善版\gps 批量分析 一口价.xlsx 参考表单:19~26

大数据挖掘(big data mining)的业务流程

By | 2017-08-03T18:43:54+00:00 二月 9th, 2017|分类:大数据挖掘的标准流程|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

随着互联网的发展,数据的量越来越大,由此产生了数据仓库(data warehouse)。因其太大,无法用传统的方法进行处理,由此产生了数据库知识发现(knowledge discovery in database)。 对大数据加以处理利用,通常的思路有两个: 一个是:假设-数据-检验。在真正利用数据前,已经有了一个因果的理论假设,然后利用已有的数据来证明这个假设是否属实。 另一个是:数据库知识发现(knowledge discovery in database)。用具体的技术方法对数据进行处理而得出结论。由此形成了跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM 即 cross-industry standard process for data mining)。其中包括六个阶段: ▪ 业务理解(business understanding) ▪ 数据理解(data understanding) ▪ 数据准备(data preparation) ▪ 数据建模(modeling) ▪ 模型评估(evaluation) ▪ 模型发布(deployment) 业务理解(business understanding) 了解大数据项目的目的,确定工作目标,拟订工作方案,制定项目计划。 数据理解(data understanding) 包括数据采集、数据描述、数据初步探索、数据特征统计、数据质量检验(数据的一致性、完整性、正确性、最小性)。 数据准备(data preparation) 数据采集得到的是粗造的数据,其中有大量的错误、重复的信息。要将这种原始的数据进行数据清洗、清理,并根据大数据项目的目的、技术限制等进行数据的整合、转换、格式化才可以用于下一步的数据建模做数据分析用。 数据建模(modeling) 用合适的数据挖掘工具、技术方法、根据大数据项目的目的,对数据进行处理得出有用的分析信息。并从技术方法上,对这一大数据项目的数据分析,建立完整的程序、文件,直到规范化的模板(模型)。 模型评估(evaluation) 根据业务理解中大数据项目的目的,考察数据模型对数据的处理是否达标。 模型发布(deployment) 用评估后的模型来处理数据,由此而得来的结果,以易于理解、易于使用的方式呈现出来。 CRISP-DM 跨行业数据挖掘标准流程 事实上,就方法学而言,CRISP-DM并不是什么新观念,本质来看就是在分析应用中提出问题、分析问题和解决问题的过程。而可贵之处在于其提纲挈领的特性,非常适合工程管理,适合大规模定制,以至CRISP-DM如今已经成为事实上的行业标准,“调查显示,50%以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程"。 附录: 以下是我们在做商务平台数据分析时的注意事项总结 电子商务平台数据处理注意事项: 1.备份采集的原始数据; 2.首先要做删除相同项处理; [...]