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.

大数据 big data 小数据 small data 核心数据 抽样数据

By | 2017-07-29T18:26:35+00:00 五月 24th, 2017|分类:大数据 小数据 核心数据 抽样数据|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

判断宏观趋势、相关关系、战略问题、发现新知识:用大数据; 判断微观变化、因果关系、战术问题、求证新知识:用小数据。 小数据 small data 有时候表现为核心数据,有时候表现为抽样数据。 企业的大数据起步,要从小数据开始,从核心数据开始。 大数据告诉我们:发生什么;小数据告诉我们:为什么发生。 大数据: 1.巨量数据集合 (互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据等等)。 2.不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。 3.5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。 4.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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 5.一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低的特征。 6.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”。 7.数据结构:结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为大数据的主要部分。 8.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。大数据无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。云计算的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘:分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。例如,实时的大型数据集分析,MapReduce可以向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 9.适用于大数据的技术:大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 10.应用:大数据应用的重点应该是分析数据和数据之间的关系。下面摘录了一些典型的例子: a.金融数据和电商数据碰撞在一起,就会产生像小微贷款那样的互联网金融。 b.电信数据和政府数据相遇,可以产生人口统计学方面的价值,帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所。 c.金融数据和医学数据在一起,可以发现骗保。 d.物流数据和电商数据凑在一起,可以了解各个经济子领域的运行情况等。 e.洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。 f.google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词,提前几天预测到疫情。 g.统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。 h.麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。 小数据 small data: 1.小数据强调的是定性和定量分析,大数据强调的是趋势和融合分析。 2.小数据的分析往往是面对一个业务主题,而不是行业趋势或热点。 3.小数据在做数据取样和验证结果时能对大量的、宏观的数据分析进行补充。 4.企业的大数据起步,要从小数据开始,从核心数据开始。 5.以业务为主导做好小数据,有助于企业做好企业内部的精细化管理、对市场的观察、以及未来发展方向的规划。

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。

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) [...]