① 商場和大數據中心有什麼關系
商場所缺少的並不是人，而是將用戶數據在線上平台中關聯起來。關聯的目的就在於從多維度收集用戶數據，刻畫完整的用戶畫像。通過數據關聯整合，對單一用戶進行標簽化整理，實現用戶精準營銷。
② 大數據助力商場招商怎麼做
MobTech是一家數據智能科技平台，在商業地產領域也有專攻，其商業地產解決方案包含城內市宏觀分析，容城市區域分析以及城市板塊分析，除此之外，智圖商業資料庫囊括了全國主要商場購物中心的靜態動態大數據，可對目標商場進行項目定位、運營策略、招商規劃、和競品分析。
③ 如何以大數據助力商場運營
商場制運營助理的主要工作就是：
負責處理一些商城的日常運營管理工作。
負責商城管理辦公室的一些文案工作。
與商城安保團隊密切合作，處理一些商城的安全保衛工作和設施設備維護工作。
這個工作不難的，只要認真仔細，會操作電腦，會簡單的WORD、EXCEL操作就行。
望採納我的回答。
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④ 有哪些好用的購物中心大數據預測分析平台啊
購物app淘寶天貓京東蘇寧易購。
⑤ 大數據助力商場運營怎麼做
隨著大數據科技的發展，傳統行業例如地產行業也開始更多的利用科技提高運營效率。而，購物中心精細化運營之道，是大家現在所關注的，其核心在於通過數據了解你的客戶，並根據客戶的需求來進行商場的定位調整，招商運營調整等，很多購物中心缺少這一塊的數據技術，市場上也有很多科技型的企業，例如，MobTech是一家數據智能科技平台，在商業地產領域也有專攻，其商業地產解決方案包含城市宏觀分析，城市區域分析以及城市板塊分析，除此之外，智圖商業資料庫囊括了全國主要商場購物中心的靜態動態大數據，可對目標商場進行項目定位、運營策略、招商規劃、和競品分析。1.項目定位：計算目標商場的客群輻射規模和檔次定位；2.運營策略-競爭格局分析：運用智圖大數據計算，可對跨城市全國各商場的數據進行模型比對，得到競對列表及其競對級別評分；3.運營策略-客群分析：可工具化得對目標商場的消費客群畫像特徵進行分析，亦或更進一步對比本品和競對的畫像特徵差別，定位目標/活動人群以輔助運營決策；4.招商規劃-業態品牌建議：根據項目品牌業態特徵以及消費客群特徵，通過模型計算業態對輻射客群的偏向性以輔助招商決策；5.競爭機會分析-區域對抗矩陣：目標商場作為本品，選擇競爭得分較高的項目作為競品。更多案例可以咨詢官網。
⑥ 智慧商場，如何通過大數據分析實現商業價值
大數據分析的前提是要有數據來源，俊竹客流統計對商場進出客流進行實時統計，通內過對採集的數據分容析實現的商業價值有
根據客流統計數據分析，對商鋪的定位及招商方面提供了參考價值
根據不同時段和不同區域客流數據信息對比分析，從而提高了管理人員的工作效率。
從各個區域的吸引率及繁忙度效果，來對鋪位進行合理分布，從而提高銷售量
評估商場服務質量等。
⑦ 百貨門店相繼關店大數據能拯救傳統商業嗎
隨著電商的崛起，不管是零售還是傳統商業，正面臨越來越嚴峻的挑戰。3月24日，大潤發上海港澳店正式關門，這再次刺激著傳統商業從業者的神經。
此前，中國百貨商業協會發布的研報顯示，2011年至2015年，全國150家連鎖百貨企業麾下每年關閉停業的百貨門店數量分別是10家、15家、22家、40家和100家，關停數量呈逐年擴大趨勢。
瑪莎百貨全面退出中國，沃爾瑪、大潤發等先後關停部分門店。2017年伊始，傳統零售商業市場透露著絲絲涼意。有無破局之道？
基於大數據的購物中心會是一種什麼樣的體驗感？沈陽嘉里中心商業運營總經理梁煒驊描述認為，客戶開車進入商場停車場，通過車輛識別系統自動識別會員車輛；會員在購物中心消費一定金額後，系統會自動給其數個小時的免費停車時限；如果會員車輛停車時間超過免費停車時限，經過會員允許，完全可以以會員卡積分折抵停車費用。
峰會上，來自萬科、凱德、瑞安等行業標桿企業的負責人，以及阿里巴巴、網路、高德地圖等領域的專家，紛紛看好大數據對提升客戶粘性、降低獲客成本、提升客戶體驗方面的積極作用。
談及經驗，梁煒驊表示，這種全新的購物體驗，首先得基於號牌識別系統、手機號碼識別系統和人臉識別系統等，而技術是購物中心持續發展的重要源動力。
⑧ 大數據的大未來及價值所在
大數據的大未來及價值所在
大數據作為一個尚未完全普及的概念，其實已經貫穿在每個人日常生活的方方面面。而隨著科技的進步，大數據也在逐漸從數據本身向著數據之間所蘊含的更豐富的前景發展。
全球大數據現狀
大數據（big data），或稱海量數據，是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，其所涉及的數據量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理的目的。大數據是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。
大數據並非一個新出現的概念。1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。不過，大約從2009年開始，「大數據」才成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。同時，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼感測器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。IDC2012年發布的數字宇宙研究報告（Digital Universe）顯示，接下來的8年中，我們所產生的數據量將超過40 ZB（Zettabyte，即十萬億億位元組，1ZB=230TB），相當於地球上每個人產生5200GB的數據。
我們正處於一個數據爆炸式增長的時代
大數據本身只是復雜而幾乎無序的數據，而其背後的關聯性，才是大數據巨大的價值所在。目前眾多大數據研究的重中之重，就是從海量的數據中提取相關內容，形成有意義、有價值的訊息。這個過程基本可以分為三個階段。
數據即信息階段。在這個階段中，數據本身就是信息的所在。比如網路用戶的身份信息、天氣信息等。這些信息本身具有價值，在特定領域中能夠直接應用，因此在大數據尚未崛起時就已經受到很多關注。然而隨著當前來自不同渠道的大量數據表面相關性的降低，數據本身所提供的價值越來越具有局限性。因此這一階段已經逐漸穩定在一些特定行業中。
數據蘊含信息階段。在發現數據信息本身的局限性後，人們開始越來越多地研究數據內部的相關性，亦即數據間所蘊含的信息。隨著移動互聯網和社交媒體的普及，數據相關性正在逐漸取代因果關系，成為連接互聯網數據的最重要因素。新聞聚合服務Techmeme的編輯發表文章稱，網路已經進入了「相關性時代」。例如，電商可以通過用戶的網頁瀏覽記錄、所在區域和性別年齡等相關信息，推測出用戶的購物喜好，從而進行針對性的精準廣告投放等。
孤立數據之間的相關性才是大數據的價值所在
紐約時報博客作者和統計學家Nate Silver憑借自己建立的數學模型，通過對大量數據的分析和統計，在2008年美國大選中曾准確預測了49個州的選舉結果，而2012年的美國大選則准確預測了全部50個州的選舉結果，在美國乃至全世界激起了對大數據及其相關性統計的追捧。目前大數據應用很多就處於這個階段，如facebook和谷歌同樣基於數據相關性分析推出的「社交圖譜」和「知識圖譜」，並將其應用於自身的產品中。
數據預測信息階段。隨著技術發展和大數據分析的不斷深入，會有越來越多的數據進入龐大的資料庫中，供系統進行更加精確分析和決策。比如，可穿戴設備提供了更多用戶的身體狀態數據，車聯網、物聯網不斷記錄著用戶的行為傾向性數據，龐大的社交信息承載著新聞發展的趨勢……而這些信息無一不是大數據的組成部分。
而隨著計算能力的增強，一旦多種大數據之間記錄、讀取和分析的隔閡被打通，可供計算和決策的數據量就會顯著增加，由此而來的更加智能化的網路將具有更加針對性的服務，甚至能夠預測用戶的行為並提前作出響應。未來用戶也許會擁有隨著情緒變化色彩的服裝、根據愛好自動切換的電視節目、走到旁邊自動開鎖的汽車，以及更多無法想像的智能化應用，實現智能家居、智能城市。而這一切，都得益於不斷增長、成熟的大數據分析處理。事實上，在這種情況下，每個用戶就成為了數據本身。
這三個階段，並沒有明確的界限和區別，而是一個不斷演進的過程。大數據隨著人的發展而不斷積累，也隨著科技的發展不斷被更有效地利用，成為這個時代最具價值的一筆財富。當然，當前的科技還遠遠沒有達到實現第三階段的水平：數據的存儲、計算能力，網路的吞吐量，各個數據源之間的互聯互通等等都是亟待解決的問題，而大數據所帶來的產業結構調整、用戶隱私問題甚至人們生活方式的變化，也都需要更多時間去研究和摸索。不過這些並不能掩蓋大數據蘊含的巨大潛力，相信隨著時間發展，大數據業務能夠帶來更多令人驚喜的創新和改變。
⑨ 商業地產評估購物中心價值的評估方法
商業地產評估購物中心價值的評估方法
決定購物中心價值(Determining the Value of A shopping Center)
建立不動產的價值基於許多原因，包括取得財務借款吸引買 主出售或衡量成長。
不動產價值的評定方式有許多種，傳統的估價通常包含下列 三種推演方式：
重建成本估價法(Reproction Cost)：此方法的立論是將該購 物中心所在土地先視為空地，評定其市場價值，而後加上重建類 似購物中心所需的建造成本，減去可能折舊的總值。折舊估量是 影響這種估價方式准確與否的關鍵，尤其是成立很長時間的購物 中心，其價值可能因折舊的估量而存在認知上的差異，另外開發商所建立的商譽也難以納入所考慮的因素。
市場比較法(Market Sales Comparison)：這種方法最為簡易，為比較在近期內類似購物中心在附近區域的售價， 標准比較的方式包括每一平方米建築物的售價，然而這一評估方式最大的制約條件是市場中經常缺乏可以進行比較 的案例。
現金流量推估法(Cash Flow Analysis)：這種方法為推估該購物中心在其運營周期中或特定時段內將每年可能產 生的凈現金流量累計後的現在值，現在值的含義是將每年凈現金流量減去利息後直至預定時日的累計值，但是其准 確性則視預估品質與所使用折現率(Capitalization Rate)的合理性。
收入推估法－凈現金分析(The Income Approach-Net Cash Flow Analysis)
計算營業凈收入、應稅收入及凈現金收入的基本步驟：
1、決定購物中心整體租金收入減去空屋及其他租金損失。
2、將前述金額減去營運費用支出即是營業凈收入(NOI)。
3、將營業凈收入減去當期折舊額度及借貸利息支出即是應稅收入。
4、應稅收入減去按投資者稅率的營業稅、所得稅即是稅後收入。
5、稅後收入減去借貸本金支出是已經支付的現金項目。
6、加回折舊(因其並非實際現金支付)，則為凈現金收入。
簡言之：
－營業毛收入
－營業費用支出
－營業凈收入
－折舊
－利息
－所得稅（營業稅）
－借貸本金償還
－折舊
－凈現金流入
收入推估法－折現為現值(The Income Approach-Capitalization Into Value)
運用凈現金流入的方法可以推估購物中心價值，因為不動產本身是一個資本密集的產業，其獲利需要經過長期 持有，同前所述，一個投資性的產品是將可能的收入轉換成今天的幣值(在預定的一段時限推估其收入的現值總 合)，此程序稱為折現(Capitalization)，它決定在公開市場上願意支付不動產的金額(Capital Sum)以換取在未來持有 時間內推估的凈現金流量。而將收入轉換成價值的系數稱為折現率(Capital Rate)，它是一個百分比數字，由風險 折扣(Discount Rate)與資本回收報酬率(Capital Recovery)兩者之比而成，這一數字不包括資本本身的通貨貶值 或借貸服務費用，這一數字由市場力量經由談判所獲得，這一利率水準也受下列情況的影響：
·不動產市場狀況及不同的投資機會。
·資本市場——在此市場，買賣雙方在一起交易不同形式的長期金融商品(長期表示一年以上)，如股票、基金、 債券。
·金融市場，包括各種形式一年期以下各式金融商品，而金融市場與資本市場間存在著互動的關系，通常越是 長時間才能獲得的金錢表示其風險越高，也就是其利率水平應該越高，所以長期投資工具的利率及回收應比短期投 資工具要高。
凈現金收入推估不動產價值的公式如下：
不動產價值(V)=凈現金收入(Net Operating Income)/折現率(Capitalization Rate)
以下為一個簡單的計算案例：
購物中心規模：100,000
購物中心土地成本：$300,000
購物中心建築成本：$5,000,000
營業毛收入：$11
營業費用：$3
折現率：11．75％
凈現金流入：(營業毛收入減營業費用)
($11/sqft*100,000)-($3/sqft*100,000)=$800,000
不動產價值(Value)=$800,000÷11．75％=$6,808,511
這一不動產的市場價值是$6,800,000
由於折現率反應的是市場的狀況，購物中心價值將隨不同地區的折現率而有所不同。
仔細的經營管理可以影響價格(What Careful Management Can Do to Affect Value)
在管理費用上，即使是很小的支出，經折現率調整後，在不動產價值上都將產生顯著的影響。舉例來說，假設 公共區域管理費支出$78,600，其中若僅有$50,500可以根據租約規定由承租零售商承擔，若能將這一條款刪除，其 差價為$28,100元，以11％折現率計算，則表示購物中心的市場價值將有$255,455的改善。
營收的經營管理(Income Management)
對購物中心經理人而言，如何實現最大凈現金流入並且不影響購物中心長期生產力與競爭力就非常重要，購物 中心經理人對租賃契約的各項內容必須詳細審視，包括：
·租賃一般條款
·稅負及保險責任
·租金減免與百分比租金
·公共區域維護管理費用
·承租戶信用程度
對於長期承租契約可能的條款，下列各項內容應該進行進一步的審視：
·重新確定有關稅負的租金條款和其它搬遷稅負
·廣告條款
·租賃契約中止條款
·管理費用分攤條款
·基本凈租金條款(包括一般租金、百分比租金、其它費用分攤)
購物中心經理人對於其它內容也須深入了解，包括：
·當地零售市場的競爭性
·社會、經濟、政治及環境變化
·特別重視承租零售商的銷售能力、展示企劃和廣告行銷理念。
關鍵字： 商業地產
⑩ 大數據的經濟價值體現在哪些方面
數據基礎系統工程和應用系統工程。
發展大數據的關鍵，是要有獲得數據的能力和方法，回獲得的數據不僅要及答時、完整、准確地存儲下來，而且要及時、完整、准確地傳輸到數據需求者。有了數據，還必須有足夠的計算能力。
因此基礎系統工程包括了數據採集、匯聚、傳輸、存儲、計算資源、大數據應用平台、雲計算平台、數據資源池、數據分析挖掘工具軟體、數據產權管理、數據標准體系、數據安全體系等。
(10)大數據與購物中心的價值釋放擴展閱讀：
注意事項：
1、對企業現有數據情況深入摸底，確定客戶相關數據在各業務系統中的情況（分布/數據屬性/關聯性/數據質量等）
2、通過在各業務部門調研和訪談方式，以及用戶研究的發展趨勢，確定企業各部門未來的應用總體需求目標，並抽象為相關對客戶屬性/標簽的需求。
3、在前兩步工作的基礎上，通過用戶研究人員與大數據架構/分析人員的合作，完成相關的總體設計。
4、數據涉及的內部業務系統眾多，而且開發商往往不同，加上各系統通常又被不同業務部門管理。 因此，從各部門各業務系統整合數據，要牽扯多方(管理方、開發方)的部門許可權、利益和精力。相關的協調/推進通常比較低效。