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。 [...]

互联网+大数据+企业概述

By | 2017-07-31T19:18:16+00:00 八月 10th, 2016|分类:互联网+大数据+企业概述|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

大数据驱动: 大数据时代的科学决策。 互联网+大数据驱动型企业创建,是"大数据"技术在企业运作过程中的具体实施。 分开来讲,首先,互联网+大数据驱动型企业创建,是当前企业适应外部市场环境的需要。 现今的外部市场环境,各行各业信息的量大,信息的传播速度快,信息的转播面广! 这就要求我们的企业要有主动采集大数据的技术,要有正确分析大数据的工程能力。 只有这样,决策者才有可能依据大数据分析的结果,做出正确的战略部署、战术决断。 再者,互联网+大数据驱动型企业创建,是提高企业核心竞争力的需要。 企业的核心竞争力体现在以下方面: 可以使企业有能力进入多个行业; 对企业的利润有直接的贡献; 别的企业难以模仿。 设想一下:如果一个企业有一个强有力的大数据部门,长期、有计划地对不同行业市场大数据做采集、分析,并且定期将大数据的分析结果上呈企业决策者。 这样,企业要进军某一个行业,那一定是胜券在握! 这是大数据部门协助决策者选择不同产业方向、实现多元化经营战略。 再设想一下:如果一个企业的大数据部门,对某一个行业的市场大数据做采集、分析,这样,决策者对要进入这个行业产业链的哪个环节也了如指掌! 还来设想一下:如果企业的大数据部门与决策者之间,通过长期的实践形成了工作上的默契(大数据采集->大数据分析->决策->实施)。 这样,对于企业运作的组织架构、管理模式、企业文化势必产生深刻影响:高效、精准、主动、前瞻地响应外部市场的需求变化。 这就是在"互联网+大数据"时代,企业很重要的转型升级:创建大数据驱动型企业! 总的来说,互联网+大数据驱动型企业创建,能使企业决策者更加清晰、快速地将外部市场的机会与企业内部各资源充分结合。我认为,这才是科学的企业战略管理。 举例来说明互联网+大数据驱动型企业创建,在企业运作过程中一个方面的应用: 企业主动实现相关性多元化经营(在企业转型升级中,相关性多元化,成本较低。)。 如果你有一家生产电视遥控器的企业,建立自己的"大数据技术团队";经过大半年的学习,我们给大数据部门安排一个实训任务: a.国内,以"遥控器"为种子关键词,在百度搜索引擎里采集大数据。示例文件所在位置: I:\movableNew\Product\新项目开发\新项目开发_电子商务项目承接\公共文件\产品实例\baidu\遥控器\baidu_模板00 从keyword来提纯_获取_排除.xlsx 目的:搞清楚人们日常在寻找与"遥控器"相关的什么内容。 b.国外,以"remote control"为种子关键词,在google.com搜索引擎里采集大数据。 目的:搞清楚以美国为代表的人们日常在寻找与"remote control"相关的什么内容。示例文件所在位置: I:\movableNew\Product\新项目开发\新项目开发_电子商务项目承接\公共文件\产品实例\baidu\遥控器\google_remote control_Keyword Planner 2016-08-05 at 20_45_20.csv 具体操作: a.分别进入baidu、google.com,以种子关键词,来统计相关性关键词。 b.以相关性关键词的分类,来寻找不同产品或服务。 c.以相关性关键词的分类,来选取:产品网站设计要用的关键词。 d.以所选关键词,做进一步大数据采集来确定每个关键词的各类竞争度。 e.以d步的分析结果,来确定不同关键词用在产品网站(或企业网站)的哪些地方(关键词布局)。 f.以e步的结果,来确定网站推广(SEO技术推广、付费推广)的策略。 在大数据部门提交大数据分析报告给时,要对一些相关性的产品做市场信息、技术的储备。 以此来轻松地实现相关性多元化经营战略目标(相关性多元化:新产品与老产品,存在相同的技术或市场)。这样,我们在实现企业转型升级的过程中,由盲目、消极、被动转变为目标明确、积极主动! 再举一个例子,来说明利用国内外的、大型商务平台的大数据为企业的经营做精准服务。这也是在当前乃至将来相当长一段时间内,企业转型升级、企业发展的大数据化技术手段。 具体来讲: 1.找到行业中目前的好销产品(销售数量相对大、销售价格相对高)。 所用技术手段:大数据采集、大数据分析。 大数据采集所用技术: a.PHP编程、MySQL大数据库; b.购买大数据采集的基础程序,做二次开发; c.用Python设计更加专业的网络爬虫。 大数据分析所用学科技术: 概率论和数理统计; [...]

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。

大数据驱动型企业的创建-01-大数据思维

By | 2017-08-02T16:19:20+00:00 八月 10th, 2016|分类:大数据驱动型企业的创建|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

培养全员大数据思维是创建大数据驱动型企业的第一步! 大数据思维: 以市场为土壤; 以技术为根本; 以数据为中心; 以利润为导向; 以协作为原则; 以资源为容器。 以市场为土壤: 所有的企业都是面向市场来提供产品或服务的。企业战略管理永远在考虑企业自身内部各资源与外部市场机会的充分结合。这里的"以市场为土壤",是指大数据时代,企业主动将自身根植于市场大数据的土壤之中;企业主动依据市场大数据的变化趋势调整自身内部各资源的配置。 以技术为根本: 技术,往往是企业核心竞争力的重要组成部分。应该着重考虑我们的核心竞争力是扩展了还是制约了外部市场机会。这里"以技术为根本"的技术,是指大数据时代,企业获取市场大数据、分析市场大数据、应用市场大数据的专业技术。 以数据为中心: 现今,人们的需求比以前多了,市场比以前大了,但是很多企业觉得生意难做了!原因就是:这些企业不知道目前市场的需求是什么。要是考察这种企业,你会看到,他们原本就有:市场部、销售部、技术部等等,一应俱全。要是在他原有的这些部门前面加一个"大数据",变成:大数据+市场部、大数据+销售部、大数据+技术部等等。这样,整个企业的各个部门每天就会围绕着市场大数据的变化趋势来展开工作了。生意也就不难做了!更重要的是:企业的可持续性发展的核心竞争力形成了! 以利润为导向: 企业利润的组成: 44%:行业利润水平; 23%:所处行业产业链位置的利润; 33%:管理效益产生的利润。 可以看得出:市场机会提供了大部分的利润(行业利润)! 在以"大数据"为前提的背景下,通过对市场大数据的分析,透视过去、预测未来、服务当下,我们可以抓住市场机会(选择好行业)、生产合适的产品(选择好行业产业链位)、建立合适的管理机制。这样,企业预期利润的获取就有保障! 以协作为原则: 建立"以数据为中心"的企业运作机制,是一项工程!需要多个部门的相互协作。主要的工作包括:大数据采集, 大数据分析, 大数据应用。 大数据采集是大数据分析的基础,大数据分析是大数据采集的目的: 从平台采集大数据应该尽量全面,以便在做大数据分析时有全面、完整的大数据资料使用。 例如:一次完整的ebay大数据采集应该包括以下几个部分的数据: 1.产品总数量数据采集; 2.产品列表的数据采集; 3.产品页面信息数据采集; 4-1.销售历史_无multiproduct数据采集; 4-2.销售历史_有multiproduct数据采集; 不同平台采集的大数据,其数据结构(这里主要是指数据格式)各式各样,在做大数据分析时所用的技术、方法也是不同的。 例如:eBay大数据采集和亚马逊Amazon大数据采集,其数据结构就会有较大的不同;阿里巴巴国际站大数据采集、阿里巴巴国内站大数据采集、天猫大数据采集、淘宝大数据采集,其数据结构也会有较大的不同。 同一平台,每次采集的数据要有相同的、固定的格式,以便在做大数据分析时可以用上次的大数据分析技术、方法、模型进行处理,提高工作效率,为实现自动化、程序化作业打下基础。 大数据分析是大数据应用的基础,大数据应用是大数据分析的目的: 在这里,我们做大数据的最终目的是用大数据来指导企业的商业行为,这就是大数据应用。 大数据分析技术、方法的成熟与否直接影响了我们对市场的认识!直接影响了企业高层的决策!这也是我们企业商业行为成功的关键所在! 由此可见:大数据采集, 大数据分析, 大数据应用等部门的协同作战是关键所在!这是原则问题。 以资源为容器: 企业的资源 (人力、财力、能力) 是有限的,大数据的应用要以企业自身的资源为前提。 比如:先做大还是先做强的问题: 先做大,是基于市场机会的;先做强,是基于资源和能力的。 以互联网+大数据+企业来指导企业的战略思维,在内,优化资源配置;在外,扩展市场机会。也就是调配好自身资源和能力的范围内做大与做强兼顾。换句话说:应该以获取最佳利润为目的,而不是在每个项目上,一味追求利润最大化、做大!

大数据驱动型企业的创建-04-大数据分析, 大数据挖掘技术部的建立

By | 2017-08-02T17:56:24+00:00 八月 10th, 2016|分类:大数据驱动型企业的创建|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

创建大数据驱动型企业: 大数据分析, 大数据挖掘技术部的建立 部门: 大数据分析, 大数据挖掘 具体内容: 1.工具软件: a. excel2010、2013、2016都可以; b. 熟悉其中一种展现分析的前端开源工具:JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 国内的有BDP,国云数据(大数据魔镜),思迈特,FineBI等等。 2.理论基础: a. 概率论和数理统计,比如:用正态分布理论指导,选取哪个价格段来销售,才可以销量最佳; b. 经济学理论,比如:用边际理论指导,用多大的密度上传产品才可以做到利润最大化; c. 与时俱进,不断学习大数据分析、挖掘的最新技术。大数据分析的六个基本方面: 1. Analytic Visualizations(可视化分析) 2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法) 3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力) 4. Semantic Engines(语义引擎) 5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理) 6. 数据存储,数据仓库 3.指导思想:透视过去,预测未来,指导当下; 4.作用:为企业高层的决策提供宏观的数据支撑; 为企业的作业部门提供微观的数据服务。 目前具体作用: a.为企业现有产品的平台销售做精准预测,使企业赢取最佳利润;(自己的网站、大型的商务平台) b.不断地为企业寻找新的、适合自身运作的产品,促使企业不断地、主动地转型升级; 5.硬件要求: 电脑:移动或台式工作站(大显示器):第四代或以上i7,16G或以上内存; 比如:DELL M6800、M7510,ThinkPad [...]

其他电商平台大数据分析挖掘 (big data analysis mining for other e-commerce platform)

By | 2017-08-03T17:50:21+00:00 八月 12th, 2016|分类:其他电商平台大数据分析挖掘|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

其他电商平台大数据分析挖掘 big data analysis mining for other e-commerce platform 大数据采集是一项技术,大数据分析是一项工程! 亚马逊大数据分析(亚马逊amazon big data analysis mining) 速卖通大数据分析(速卖通aliexpress big data analysis mining) wish大数据分析(wish big data analysis mining) 敦煌网大数据分析(敦煌网 big data analysis / mining) 阿里巴巴国际站大数据分析(阿里巴巴国际站alibaba big data analysis mining) 阿里巴巴国内站大数据分析(阿里巴巴国内站alibaba big data analysis mining) 淘宝大数据分析(淘宝taobao big data analysis mining) 天猫大数据分析(天猫tmall big data analysis mining) 京东大数据分析(京东 big data analysis mining) [...]

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: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,