㈠ 泰一數據:社交與電商的新玩法 各大平台爭奪什麼
國內電商經過近20年的市場優化，一方面，電商由綜合網購不斷向母嬰、跨境、農村等細分領域發展，另一方面，線上線下結合、企業合縱連橫、大數據技術的運用，都象徵著電商生態化的發展道路。
期間，企業品牌通過不斷打通生態入口、產品、服務和場景，對自身生態體系內的資源重新整合，打破行業邊界;電商平台則在去中間化、去中心化、去邊界化的基礎上，開啟多行業、多領域、多渠道的全方位生態圈布局……但泰一數據認為最引人矚目的還是社交和電商的跨界合作，已經成為業內最重要的發展趨勢之一。
雙11：商家最大的收獲是「消費者資產」
近日，阿里媽媽在總結天貓雙十一時稱，1682億銷售額背後 的「消費者資產」是商家最大收獲。
*雙十一「開閘」，社交平台數據暴增
這里消費者資產指的是，通過數字直觀的展現品牌與消費者價值之間的關系，並提供持續運營的能力。利用數字反應消費者對品牌的認知、興趣，購買，忠誠，通過數據全鏈路透視，使消費者數據資產變得可評估、可優化、可運營，最終實現消費者數據資產的激活和增值。阿里之所以能夠提供完整的全鏈路透視，這與它業務布局是分不開的。
*阿里業務布局簡析
阿里通過自有電商平台沉積以及UC、高德地圖、微博等埠導流，打造囊括電子商務、游戲、視頻、音樂等泛娛樂業務和智能終端業務的完整商業生態圈。這一商業生態圈的核心是數據及流量共享，基礎是營銷服務及雲服務，有效數據的整合抓手是支付寶。
品牌通過使用阿里電商平台，在一次次營銷和運營活動中累計消費者數據，阿里的品牌數據銀行對這些數據及消費者進行分層，針對不同層次不同狀態的消費者進行針對性運營，促使消費者在不同狀態間轉化，最終達到品牌忠誠。對品牌而言，這些消費者資產將成為新的營銷活動的有效指導，並最終促成企業長期的營銷規劃。
消費行為特徵倒逼電商平台社交化
品牌除了通過雙十一這類開閘放流式的途徑完成消費者資產積累，更需要將積累放在品牌市場的日常，於是乎，聚合了大量消費者日常行為數據的社交平台理所當然的成為品牌商的必爭之地。這與新電商時代下，消費者已經呈現的以下兩大購買行為特徵是分不開的。
*雙十一期間，品牌自帶雙十一話題
碎片化使用消費更加場景化
移動互聯網時代，信息滲透無處不在，購物受時間、空間限制更小，消費行為變得分散，任何一個生活場景都有可能轉化為實際消費——市場開始由傳統的價格導向轉為場景導向。時空碎片化帶來的直接影響包含了品牌在信息傳達、需求、渠道、生產等環節的碎片化趨勢。自2015年開始，移動端超過PC端成為網購市場更主要的消費方式並不斷滲透。隨著移動購物模式的多樣化，O2O、特賣等與場景相關的應用將成為驅動消費者遷移的新增長點。
人群細分，需求多元發展
隨著用戶更加註重商品品質，各方面消費力量興起，90後、女性和老年群體成為消費新動力。不同性別、年齡、家庭角色的用戶需求不盡相同，他們將選擇符合自身特徵的商品。商業回歸產品與服務本質，生產出更符合消費需求的產品、提供更加精細化的運營和包括內容在內的個性化的服務。消費群體逐漸趨於細分，電商企業服務精準個性化。
針對消費者在移動時代電商購買行為中的特徵可以發現，消費者對品牌的要求已不簡單的停留在品牌塑造者的身份，更需要它扮演內容傳播者、渠道運營者的角色。由此各大電商平台紛紛推出了自己對電商渠道的延伸補充，如淘寶的「有好貨」、「淘寶頭條」、「微淘」，京東的「覓·me」等，開放了圖文、直播、視頻等內容展現形式。電商平台意圖通過這些補充，協助品牌承載起與消費者溝通的橋梁，並最終促使消費者在同一個平台完成所有認知、興趣，購買，忠誠環節的數據行為。
社交與電商「玩」到一起，未來可期
與電商平台社交化不同，社交平台上人群流量的關注是天然聚合的。哪裡有人，哪裡就有社交;哪裡有社交，哪裡就有用戶。電商巨頭希望通過社交化功能搶佔用戶(消費者)更多的時間和流量，但在網紅風靡、內容電商興起的沖擊下，社交平台正在為電商提供強大的流量支撐。
在社交平台上，內容已經成為強大的獲取並識別用戶的工具，隨著品牌在社交平台內容原創領域的創新營銷，移動用戶正在形成以社交為入口的購物習慣，品牌更易利用社交數據識別用戶、分析用戶屬性、完成更精準的營銷定位，成為移動端多元流量入口。隨著社交和電商的逐漸融合滲透，電商行業正逐漸向基於社交互動的去中心化時代過渡。
*社交+電商成因及優勢簡析
其中，社交平台中的KOL更是自帶流量，他們通過內容原創實現商品、品牌的甄選、推薦，就此形成在細分小眾人群中的商業號召力。同時，大量的原創內容帶來了消費者從理性到感性評估產品的轉變，將過去只對產品本身的質量、外觀、性能等硬性評估的習慣，引導到對產品甚至品牌價值、代表的生活態度等的綜合評估，選擇產品的標准產生了根本性的變化，而消費層級也從性價比轉變為對「品質」「品位」「價值」的追求。最後，區別於傳統電商流量獲取成本高、轉化率低等弱點，基於社交關系鏈的電商行為兼具精準化營銷、社交效果好、用戶粘性高等優點，以個體信任為媒介，為品牌降低流量成本、挖掘網上購物存量用戶價值提供了解決方向。
隨著社交、電商平台功能界限的模糊，品牌宣傳與購物場景已經實現無縫對接，用戶(消費者)因興趣偏好而聚集，並掌握了更多的市場主導權，這種改變使激發用戶興趣成為品牌營銷的及格線，以滿足細分市場為主的新消費升級來勢洶洶，通過社交平台尋求一種全新的品牌展現方式已是勢在必行。
關於我們，泰一數據是泰一指尚(股票簡稱:浙江富潤，股票代碼：600070)旗下數據商業服務品牌，依託於國內領先的大數據技術實力及持續的產品創新，T-DATA致力於發掘大數據的商業價值，幫助客戶實現市場決策執行，實現將數據信息轉化為產品能力。 T-DATA深入金融、教育、房產、汽車、電商、快消、3C、娛樂等眾多垂直行業，生成千億級標簽。利用獨有的數據挖掘演算法、個性化的標簽體系、全網實時數據監測分析以及可視化展現技術，為客戶實際的全業務場景提供消費者洞察、品牌研究與媒介研究。基於大數據的商業信息洞察，幫助客戶實現大數據分析與應用，建構數據價值發現和應用創新能力。
㈡ 誰能說說數據倉庫，數據挖掘，BI三者之間的區別和聯系的相關推薦
數據倉庫（來DW）屬於BI的一源部分,一般來說DW就是BI這個房子的地基了. 做好DW才好進而分析利用,讓數據產生價值. DW沒做好,整個BI項目很容易垮掉.
BI包括ETL, DW和相應的Reporting System. 因為現在一般的公司動不動說上個BI系統，都是要從DW建模開始做，然後做ETL，最後做對應的Reporting System. 雖然最終領導們只看到了他們想要的報表，但是這一套系統是需要DW和ETL的支持的。
數據挖掘（DM）是一門新興的技術，在BI 中會常用到數據挖掘的技術。數據挖掘涉及到的是資料庫、統計學、機器學習、數據分析、可視化等等。
三者之間緊密聯系，但是屬於三個不同的概念范疇。
㈢ 怎樣理解互聯網行業「數據分析」的意義
本文通過以下七部分拆解數據分析：
一、什麼場景和行業需要數據分析
二、數據分析會騙人嗎？
三、怎樣排除虛假流量？
四、PC端數據分析指標&方法論
五、電商、金融行業數據分析
六、數據分析的趨勢
七、怎麼培養數據分析的能力？
第二部分拆解六、七部分
六、數據分析的趨勢
第一個趨勢，大數據的對面不是小數據，而是深數據。大數據以用戶量級取勝，同樣的營銷和經營打法只適用於固定的一類屬性的人，轉化率不變，分母變大，擴展更多的人群基數，是大數據打法的制勝關鍵。深數據是說限定一個人群，然後把精力放在收集這群人的購物各個階段的數據上，用各種各樣的營銷和經營策略在用戶各個購物階段上進行關懷，提升的是某一個用戶的轉化率，但分母不變，制勝關鍵與大數據打法不同，對一個人購物階段的數據越完整、判斷越精準越好。用戶基數再大總會有天花板，所以後續的競爭會有相當一部分企業尤其是大企業轉向深數據的應用方向。
第二個趨勢，大數據採集的壁壘可能會進一步降低。現在各家採集的數據都是自己使用，不願意公開，或者是採集標准不同，不相信別人採集數據的准確性。這樣會造成同一個數據源就會被重復採集，既浪費了硬體資源，也浪費了人力資源。其實對於同一個數據來說，只要採集的方法相同，只需要採集一次，共享就可以了。後面隨著數據分析領域的標准化和統一化，數據資源會產生更多交換和交易，在數據採集這個環節會佔用更少的精力，從而做更多的數據分析的事情，讓數據能產生更高的價值。
第三個趨勢，我認為數據分析的崗位可能慢慢就會消失了。數據分析崗位的消失在近幾年不會出現，但未來十年內不好說。我認為數據分析的技能對所有互聯網從業者來說，就像對於辦公軟體以及語言的掌握一樣，會成為人人必備的技能。
第四個趨勢，機器學習的發展將最大限度實現程序化數據應用。
目前數據應用的很多環節都在應用機器學習，比如程序化購買、自動化廣告素材優化、智能商品推薦等等，但相互之間是割裂的，還需要人去做各個環節的串聯。機器學習會慢慢替代人來串聯一個一個的程序化模塊，程序化的整體數據應用方案將會覆蓋互聯網領域。
這四個趨勢我認為是我們很快就能夠看得到的。
七、怎麼培養數據分析的能力？
第一個建議，方向比努力還要重要。
數據分析並不是一個特別細分的領域，它裡麵包含了很多的方向。作為一個數據分析的入門者，當你了解了數據分析行業概況之後，你要做的一件事情就是了解這個行業有哪些方向，選擇一個方向深挖。數據分析有三個常見的發展方向。一是數據挖掘；二是數據建模和數據應用；三是商業數據分析。每個方向都不容易到達巔峰，所以盡快確定主攻方向，盡快扎進去有助於迅速成長為一個領域的專家，和其它專家共同協作攻克數據分析領域更前沿的課題。
第二個建議，懂生意比懂數據重要。
一開始我們就談到數據的價值是要最終服務於某個具體業務的，所以要想讓數據發揮更高價值，對於業務知識的掌握是需要重視的，否則數據分析結果和業務存在距離或不能落地，不能實現商業增值，數據就會因此貶值了。
第三個建議，在場景里做分析比理論分析更重要。
第一方面，優化流量。流量並不是跟媒體或用戶鬥智斗勇，其本質是面向競爭對手的戰爭，要爭取用同樣的價錢買到更多的流量或者同樣的流量花的錢更少。有時太關注用戶屬性或媒體價格，反而忽略了和競爭對手的博弈關系，這種博弈需要人的參與，單純依靠機器博弈會忽視場景做出錯誤決策。
第二方面，用戶體驗輸出。你面向的是用戶，所以更重要的是你的內容如何跟用戶產生共鳴。並不是說你設計的多漂亮、運行的多流暢，而是涉及到用戶情感和用戶感受層面，這也是量化指標難以駕馭的，需要加入人腦對於場景的理解才能做好。
第四個建議，注重人機協作。
對剛入門的數據分析師，我非常建議把人機協作這件事情提上日程，作為重點學習的方面，善於利用機器的力量代替人的力量，把人解放出來做人更擅長做的事情，人機配合最大化。機器擅長數據清洗、數據建模、數據預警、數據可視化等，所以提升數據分析能力一定是面向未來的，善於讓機器去做它更擅長的事情，人去彌補機器的不足，更高效地完成分析工作，節省下來的時間就用來提升人獨有的能力。
㈣ 電子商務行業發展的形勢
其一，我國電子商務仍然保持快速增長態勢，潛力巨大。
我國近年來的電子商務交易額增長率一直保持快速增長勢頭。特別是網路零售市場更是發展迅速，2012年達到13110億元。而2013年天貓「11·11」購物狂歡節支付寶成交額達350.19億元，更是讓人們看到我國網路零售市場發展的巨大潛力。毫無疑問，電子商務正在成為拉動國民經濟保持快速可持續增長的重要動力和引擎。
其二，企業、行業信息化快速發展，為加快電子商務應用提供堅實基礎。
近年來，在國家大力推進信息化和工業化融合的環境下，我國服務行業、企業加快信息化建設步伐，電子商務應用需求變得日益強勁。不少傳統行業領域在開展電子商務應用方面取得了較好成績。農村信息化取得了可喜的成績，創新電子商務應用模式，涌現出一批淘寶店，一些村莊圍繞自身的資源、市場優勢，開展特色電子商務應用。傳統零售企業紛紛進軍電子商務。其他行業如郵政、旅遊、保險等也都在已有的信息化建設基礎之上，著力發展電子商務業務。
其三，電子商務服務業迅猛發展，初步形成功能完善的業態體系。
從電子商務交易情況來看，近年來出現了一些新的發展趨勢。一是發展模式不斷演變。近年來B2B與B2C加速整合，並由信息平台向交易平台轉變。二是零售電子商務平台化趨勢日益明顯。具體包括3種情況：追求全品類覆蓋的綜合性平台，專注細分市場的垂直型平台，大型企業自營網站逐漸向第三方平台轉變。三是平台之間競爭激烈，市場日益集中。以阿里巴巴、京東商城為第一梯隊拉開了與其他中小型電子商務企業的差距。從支撐性電子商務服務業來看，近年來出現了不少重大的變化。比如，各方面的功能日益獨立顯現，呈現高度分工的局面;新一代信息技術在電子商務服務中得到快速應用，除了物聯網技術外，大數據正逐漸讓數據挖掘發揮其精準營銷功能;電子商務平台的功能日益全能化。從輔助性電子商務服務來看，圍繞網路交易派生出一些新的服務行業，如網路議價、網路模特、網(站)店運營服務與外包等。
其四，跨境電子交易獲得快速發展。
在國際經濟形勢持續不振的環境下，我國中小外貿企業跨境電子商務仍逆勢而為，近年來保持了30%的年均增速。有關部門正加緊完善促進跨境網上交易對平台、物流、支付結算等方面的配套政策措施，促進跨境電子商務模式不斷創新，出現了一站式推廣、平台化運營、網路購物業務與會展相結合等模式，使得更多中國製造產品得以通過在線外貿平台走向國外市場，有力推動了跨境電子商務縱深發展。
此外，電子商務發展環境不斷改善。全社會電子商務應用意識不斷增強，應用技能得到有效提高。相關部門協同推進電子商務發展的工作機制初步建立，圍繞電子認證、網路購物等主題，出台了一系列政策、規章和標准規范，為構建良好的電子商務發展環境進行了積極探索。
㈤ 如何解決網路不正確信息和數據採集,
這里有篇關於DAQmx用法的官網教程，有涉及輸出的介紹。 在軟體安裝目錄下也有常式，在examples\DAQmx\Analog Out目錄下。
㈥ 在批發分銷鏈中的哪一個環節開始執行數據挖掘
本文重點介紹預測分析及其相關分析流程，您可能已在其他論壇了解了許多這類內容。這些文章也並不只限於枯燥的技術討論。您可以在 IT 和技術雜志及網站、業務運營和分銷行業雜志，甚至在普通的新聞雜志中都可以閱讀有關預測分析（對數據挖掘 進行更新和擴展後的術語）。盡管預測分析在批發分銷業並不算主流方法，但是，這種方法的應用會越來越廣泛。和許多其他技術一樣，這種方法首先在一些大型企業中得到採用，隨後遍及到一些中等規模的企業。隨著採用的增加，同時也衍生出許多商業和開源工具。這類工具的數量非常龐大，如果不是該領域的專家能手，那麼在挑選工具集時很可能會不知所措。預測分析的定義首先，讓我們來了解一下預測分析的定義不包括 哪些內容：不是報告功能。從事務資料庫提供匯總後的信息是非常有用的功能，但是這不屬於預測分析。預測分析使用統計流程為企業用戶提供無法通過傳統報告收集的信息。不是在線分析處理 (OLAP)、多維數據集 (data cube) 或內存資料庫。盡管非關系數據存儲技術的出現推動了信息向企業用戶的交付，然而它仍然不是預測分析。這並不是貶低內存資料庫和 OLAP 引擎的性能的進步，而是因為僅僅將歷史信息放到這些格式中並不會為企業決策者提供更多的洞察力。不是電子表格。這一點屬於待定內容。最流行的電子表格應用程序的確提供了比普通的求最大值 (max)、最小值 (min)、求和 (sum) 和求平均數等計算更豐富的統計功能。（但是，很少有人知道如何使用更加高級的統計功能）。這種電子表格可以執行多種回歸分析，對於預測未來趨勢很有用。然而，電子表格在可以處理的數據量、處理速度和應用預測的能力（即對新數據進行預測並將預測結果通知給其他方）方面具有很大的局限性。至於什麼是預測分析，則取決於您的交談對象。我對於它的一般定義是：預測分析 是指使用自動化的統計流程分析數據並將結果匯總為有用信息的過程。有用信息的形式多種多樣，但是對於分銷商來說，有用信息應當可以由業務決策者操作，或者可以編碼為應用程序，從而自動包含到基於企業資源規劃 (ERP) 的業務邏輯中。預測分析非常有用，這是因為在您的 ERP 系統和其他非 ERP 資料庫中，每個人都需要理解、分析大量數據並進行處理。訂單歷史數據、客戶關系管理 (CRM) 數據以及采購和庫存數據將按照一定的速度進入到 ERP 系統並不斷累積，並且這種速度不會超出伺服器的處理能力。您將通過報告對這些信息進行匯總，公司主管和業務線 (LOB) 用戶將經常查看這些報告。然而，這些歷史信息本身並不能提供可預測的或規范性建議。而這正是預測分析學發揮其作用的地方。大型分銷商使用的概念、技術和工具可以成功地應用到中等規模分銷商的運營和數據中。讓我們了解一下您通過預測分析可以在 ERP 應用程序的哪些位置利用數據。然後，了解一些用於執行和部署預測分析和大數據技術的工具，以及如何對非結構化或半結構化數據使用大數據技術的工具和概念。回頁首預測分析在分銷領域中的示例在互聯網上快速搜索相關的術語，您會發現在不同職能部門應用預測分析的許多示例。下面是一些我比較喜歡的示例。采購預測分析在采購優化方面的應用已經有很長的歷史了。中等規模的分銷商通常安裝一些系統來觀察各種產品的庫存和訂單歷史記錄，從而提供建議的采購量和采購時間表。這樣做的實際效果就是降低庫存水平。季節性波動通常是造成存貨過多的一個隱性原因。預測分析可以顯示季節性波動趨勢。更令人印象深刻的是，一些分銷商使用預測分析來識別連續的季節性波動。例如，節日裝飾品分銷商通過預測分析流程可以發現，人造聖誕樹和裝飾燈的銷售顯示出相同的季節性趨勢，但是銷售高峰與銷售連續期之間間隔 5 天。金融客戶信用一直都是一個不易處理的領域。當您的公司在構建歷史數據時，您可以向您的 CRM 和應收帳款 (AR) 文件應用預測分析來監視個別客戶和客戶群。通常，對於公司的新客戶，將根據外部代理的客戶報告提高該客戶的信用。該報告很少有人瀏覽，除非客戶在逾期未完成支付或信貸總額增加時 AR 出現問題。預測分析模型可以查看走勢變壞的客戶的歷史記錄並找出警示跡象。一些分銷商在預測模型中結合了 AR 和 CRM 文件，並發現客戶回電延遲是一個重要的警示信號。市場營銷將客戶分組是大多數企業進行規劃和定位的常見手段。雖然啟發式的客戶分組非常易於實現，但是應用預測分析技術可以創建一種更加優化的劃分系統。這種分組模型將應用於潛在客戶和新客戶。具體使用辦法包括將新客戶的訂單模式與同一分組中長期表現良好的客戶的模式進行快速匹配。在分銷領域中，客戶分組模型的另一個出色應用是用於客戶生命周期管理。了解客戶如何經過不同的階段才成為您的客戶，這將有助於您的公司制定計劃和激勵措施來保留這些客戶。銷售在市場營銷中使用預測分析的一些概念也可以直接應用於銷售部門。了解客戶生命周期有助於銷售人員找出分銷商在哪些領域正在逐漸失去業務。預測分析在銷售部門還有許多其他的潛在應用。我最喜歡的一個應用就是交叉銷售模型，這是一個自動化或半自動化系統，可以顯示出客戶最有可能購買但還未購買的產品。增加訂單額是分銷商直接提高利潤的最佳方法之一。真正的預測分析不僅僅是顯示某個部門用於交叉銷售的熱門產品 (top proct)。客戶通常已經購買了這些產品。最佳交叉銷售模型幾乎可以充當個人購物助手，推薦一些具有正向關聯但並不明顯的產品。交叉銷售模型還可以幫助將低價值客戶轉換為高價值客戶。想像一下，該模型可以使銷售人員增加某個客戶一次性購買的商品數量。這種方法非常微妙且效果很好。回頁首IBM 工具和軟體解決方案如上所述，有許多工具可以幫助您完成部分或全部任務。這樣的產品有數百種，包括舊的、新的、商用的和開源的產品。如果您正在尋找基於 IBM 的產品，那麼您可以找到一個很清晰的進展路線，指導您如何在將數據挖掘（當前）最終應用到業務數據的過程中完成測試、生產直至實施大數據技術。IBM
㈦ 電子商務主要是從是什麼工作
一、電子商務專業簡介
電子商務通常是指在全球各地廣泛的商業貿易活動中，在網際網路開放的網路環境下，基於瀏覽器/伺服器應用方式，買賣雙方不謀面地進行各種商貿活動，實現消費者的網上購物、商戶之間的網上交易和在線電子支付以及各種商務活動、交易活動、金融活動和相關的綜合服務活動的一種新型的商業運營模式。
二、電子商務畢業生應具備的知識及能力
1.掌握電子商務的基本理論、基本知識；
2.掌握系統電子商務的分析方法和管理技術；
3.具有電子商務操作的基本技術和能力；
4.熟悉電子商務的有關方針、政策和法規；
5.了解電子商務的理論前沿、應用前景和發展動態；
6.掌握文獻檢索、資料查詢的基本方法，具有科學研究和實際工作的初步能力。
三、電子商務六個專業方向
1、網站前端設計：網頁設計、網頁美工、網站前台代碼優化等；（技能需求：html，div+css，javascript，dreamweaver，flash，photoshop，fireworks等）
2、網站後台設計：網站建設和維護；（技能需求：前端開發的技能和一門網站編程語言如PHP、ASP、ASP.net、JSP、Java、C#等，一般熟練掌握一門語言即可）
3、網站運營：網路編輯、網站策劃、網路客戶服務（即客服）、網站數據監控和數據挖掘、網站CRM（客戶關系管理）；（技能需求：軟文寫作能力，內容策劃能力，溝通交流能力，數據分析能力等）
4、網路營銷：SEO（搜索引擎優化）、SEM（搜索引擎營銷）、網路廣告投放、網路整合營銷、企業營銷策劃、國際貿易（網路方向）等；（技能需求：基本網站建設技術、SEO技術、SEM競價廣告知識、基本網路市場營銷技能等
5、網路銷售：電話營銷、產品營銷顧問等；（技能需求：市場營銷能力、溝通交流能力等）
6、電子商務運營：電子商務項目管理、互聯網產品經理、第三方電子商務平台管理（如管理企業的阿里巴巴店、淘寶店、天貓店、京東店等）、電子商務活動的策劃與運作；（技能需求：三年以上工作經驗，從底層做起的電子商務從業者）。
以上希望對您有所幫助
㈧ 除了淘寶網，還有哪些好的購物網站
除了淘寶網，京東、蘇寧易購、唯品會、亞馬遜、聚美優品這樣的購物網站，也挺好。
1、京東：
京東是中國自營式電商企業，創始人劉強東擔任京東集團董事局主席兼首席執行官。旗下設有京東商城、京東金融、拍拍網、京東智能、O2O及海外事業部等。
2013年正式獲得虛擬運營商牌照。2014年5月在美國納斯達克證券交易所正式掛牌上市。 2016年6月與沃爾瑪達成深度戰略合作，1號店並入京東。
5、聚美優品：
美優品是一家化妝品限時特賣商城，其前身為團美網，由陳歐、戴雨森等創立於2010年3月。聚美優品首創化妝品團購模式，每天在網站推薦十幾款熱門化妝品。2010年9月，團美網正式全面啟用聚美優品新品牌，並且啟用全新頂級域名。
㈨ 有收集網購網站上特價商品活動的網站嗎
有收集網購網站上特價商品活動的網站嗎
如題：請問有收集網購網站上特價商品活動的網站嗎？比如說淘寶之類網站一些賣家做活動搞特價的這些資訊。
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㈩ 大數據挖掘。
通個人觀點，最通俗的講就是：現在的市場模式是商場一般是在人居住最多的附近開回，這樣大家會集答中去一個地方購物消費，類似於淘寶建立了一個商店，大家都集中在一個地方購物。
而大叔據是恰恰相反的市場模式，通過互聯網大家之間沒有什麼距離了，剩下的就是靠商家搜集大家平時的搜索關鍵詞，對產品的不滿意，以及想法搜集整理，然後做出產品在滿足市場需求的一個模式，這個包含了市場調研的工作。大大節省開發成本和人們需求的判斷。
以前公司是自己去調研，然後開發產品，再通過銷售中用戶的意見進一步改進
而大叔據的來臨，我們可以通過互聯網非常方便的搜集信息，然後進行調研，問答然後做出更加完善的產品，就是產品的更新周期將大大壓縮，凡是一成不變的公司將全部死掉
大叔據時代是人人創業的時代，誰發現需求，誰去滿足需求就可以盈利
所以也算是一個亂世，群雄四起。也是細分化市場的年代
大叔據說到底就是人們的行為習慣而已，商人利用的只是數據中的需求數據部分