① 商场和大数据中心有什么关系
商场所缺少的并不是人，而是将用户数据在线上平台中关联起来。关联的目的就在于从多维度收集用户数据，刻画完整的用户画像。通过数据关联整合，对单一用户进行标签化整理，实现用户精准营销。
② 大数据助力商场招商怎么做
MobTech是一家数据智能科技平台，在商业地产领域也有专攻，其商业地产解决方案包含城内市宏观分析，容城市区域分析以及城市板块分析，除此之外，智图商业数据库囊括了全国主要商场购物中心的静态动态大数据，可对目标商场进行项目定位、运营策略、招商规划、和竞品分析。
③ 如何以大数据助力商场运营
商场制运营助理的主要工作就是：
负责处理一些商城的日常运营管理工作。
负责商城管理办公室的一些文案工作。
与商城安保团队密切合作，处理一些商城的安全保卫工作和设施设备维护工作。
这个工作不难的，只要认真仔细，会操作电脑，会简单的WORD、EXCEL操作就行。
望采纳我的回答。
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④ 有哪些好用的购物中心大数据预测分析平台啊
购物app淘宝天猫京东苏宁易购。
⑤ 大数据助力商场运营怎么做
随着大数据科技的发展，传统行业例如地产行业也开始更多的利用科技提高运营效率。而，购物中心精细化运营之道，是大家现在所关注的，其核心在于通过数据了解你的客户，并根据客户的需求来进行商场的定位调整，招商运营调整等，很多购物中心缺少这一块的数据技术，市场上也有很多科技型的企业，例如，MobTech是一家数据智能科技平台，在商业地产领域也有专攻，其商业地产解决方案包含城市宏观分析，城市区域分析以及城市板块分析，除此之外，智图商业数据库囊括了全国主要商场购物中心的静态动态大数据，可对目标商场进行项目定位、运营策略、招商规划、和竞品分析。1.项目定位：计算目标商场的客群辐射规模和档次定位；2.运营策略-竞争格局分析：运用智图大数据计算，可对跨城市全国各商场的数据进行模型比对，得到竞对列表及其竞对级别评分；3.运营策略-客群分析：可工具化得对目标商场的消费客群画像特征进行分析，亦或更进一步对比本品和竞对的画像特征差别，定位目标/活动人群以辅助运营决策；4.招商规划-业态品牌建议：根据项目品牌业态特征以及消费客群特征，通过模型计算业态对辐射客群的偏向性以辅助招商决策；5.竞争机会分析-区域对抗矩阵：目标商场作为本品，选择竞争得分较高的项目作为竞品。更多案例可以咨询官网。
⑥ 智慧商场，如何通过大数据分析实现商业价值
大数据分析的前提是要有数据来源，俊竹客流统计对商场进出客流进行实时统计，通内过对采集的数据分容析实现的商业价值有
根据客流统计数据分析，对商铺的定位及招商方面提供了参考价值
根据不同时段和不同区域客流数据信息对比分析，从而提高了管理人员的工作效率。
从各个区域的吸引率及繁忙度效果，来对铺位进行合理分布，从而提高销售量
评估商场服务质量等。
⑦ 百货门店相继关店大数据能拯救传统商业吗
随着电商的崛起，不管是零售还是传统商业，正面临越来越严峻的挑战。3月24日，大润发上海港澳店正式关门，这再次刺激着传统商业从业者的神经。
此前，中国百货商业协会发布的研报显示，2011年至2015年，全国150家连锁百货企业麾下每年关闭停业的百货门店数量分别是10家、15家、22家、40家和100家，关停数量呈逐年扩大趋势。
玛莎百货全面退出中国，沃尔玛、大润发等先后关停部分门店。2017年伊始，传统零售商业市场透露着丝丝凉意。有无破局之道？
基于大数据的购物中心会是一种什么样的体验感？沈阳嘉里中心商业运营总经理梁炜骅描述认为，客户开车进入商场停车场，通过车辆识别系统自动识别会员车辆；会员在购物中心消费一定金额后，系统会自动给其数个小时的免费停车时限；如果会员车辆停车时间超过免费停车时限，经过会员允许，完全可以以会员卡积分折抵停车费用。
峰会上，来自万科、凯德、瑞安等行业标杆企业的负责人，以及阿里巴巴、网络、高德地图等领域的专家，纷纷看好大数据对提升客户粘性、降低获客成本、提升客户体验方面的积极作用。
谈及经验，梁炜骅表示，这种全新的购物体验，首先得基于号牌识别系统、手机号码识别系统和人脸识别系统等，而技术是购物中心持续发展的重要源动力。
⑧ 大数据的大未来及价值所在
大数据的大未来及价值所在
大数据作为一个尚未完全普及的概念，其实已经贯穿在每个人日常生活的方方面面。而随着科技的进步，大数据也在逐渐从数据本身向着数据之间所蕴含的更丰富的前景发展。
全球大数据现状
大数据（big data），或称海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，其所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理的目的。大数据是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
大数据并非一个新出现的概念。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。同时，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。IDC2012年发布的数字宇宙研究报告（Digital Universe）显示，接下来的8年中，我们所产生的数据量将超过40 ZB（Zettabyte，即十万亿亿字节，1ZB=230TB），相当于地球上每个人产生5200GB的数据。
我们正处于一个数据爆炸式增长的时代
大数据本身只是复杂而几乎无序的数据，而其背后的关联性，才是大数据巨大的价值所在。目前众多大数据研究的重中之重，就是从海量的数据中提取相关内容，形成有意义、有价值的讯息。这个过程基本可以分为三个阶段。
数据即信息阶段。在这个阶段中，数据本身就是信息的所在。比如网络用户的身份信息、天气信息等。这些信息本身具有价值，在特定领域中能够直接应用，因此在大数据尚未崛起时就已经受到很多关注。然而随着当前来自不同渠道的大量数据表面相关性的降低，数据本身所提供的价值越来越具有局限性。因此这一阶段已经逐渐稳定在一些特定行业中。
数据蕴含信息阶段。在发现数据信息本身的局限性后，人们开始越来越多地研究数据内部的相关性，亦即数据间所蕴含的信息。随着移动互联网和社交媒体的普及，数据相关性正在逐渐取代因果关系，成为连接互联网数据的最重要因素。新闻聚合服务Techmeme的编辑发表文章称，网络已经进入了“相关性时代”。例如，电商可以通过用户的网页浏览记录、所在区域和性别年龄等相关信息，推测出用户的购物喜好，从而进行针对性的精准广告投放等。
孤立数据之间的相关性才是大数据的价值所在
纽约时报博客作者和统计学家Nate Silver凭借自己建立的数学模型，通过对大量数据的分析和统计，在2008年美国大选中曾准确预测了49个州的选举结果，而2012年的美国大选则准确预测了全部50个州的选举结果，在美国乃至全世界激起了对大数据及其相关性统计的追捧。目前大数据应用很多就处于这个阶段，如facebook和谷歌同样基于数据相关性分析推出的“社交图谱”和“知识图谱”，并将其应用于自身的产品中。
数据预测信息阶段。随着技术发展和大数据分析的不断深入，会有越来越多的数据进入庞大的数据库中，供系统进行更加精确分析和决策。比如，可穿戴设备提供了更多用户的身体状态数据，车联网、物联网不断记录着用户的行为倾向性数据，庞大的社交信息承载着新闻发展的趋势……而这些信息无一不是大数据的组成部分。
而随着计算能力的增强，一旦多种大数据之间记录、读取和分析的隔阂被打通，可供计算和决策的数据量就会显著增加，由此而来的更加智能化的网络将具有更加针对性的服务，甚至能够预测用户的行为并提前作出响应。未来用户也许会拥有随着情绪变化色彩的服装、根据爱好自动切换的电视节目、走到旁边自动开锁的汽车，以及更多无法想象的智能化应用，实现智能家居、智能城市。而这一切，都得益于不断增长、成熟的大数据分析处理。事实上，在这种情况下，每个用户就成为了数据本身。
这三个阶段，并没有明确的界限和区别，而是一个不断演进的过程。大数据随着人的发展而不断积累，也随着科技的发展不断被更有效地利用，成为这个时代最具价值的一笔财富。当然，当前的科技还远远没有达到实现第三阶段的水平：数据的存储、计算能力，网络的吞吐量，各个数据源之间的互联互通等等都是亟待解决的问题，而大数据所带来的产业结构调整、用户隐私问题甚至人们生活方式的变化，也都需要更多时间去研究和摸索。不过这些并不能掩盖大数据蕴含的巨大潜力，相信随着时间发展，大数据业务能够带来更多令人惊喜的创新和改变。
⑨ 商业地产评估购物中心价值的评估方法
商业地产评估购物中心价值的评估方法
决定购物中心价值(Determining the Value of A shopping Center)
建立不动产的价值基于许多原因，包括取得财务借款吸引买 主出售或衡量成长。
不动产价值的评定方式有许多种，传统的估价通常包含下列 三种推演方式：
重建成本估价法(Reproction Cost)：此方法的立论是将该购 物中心所在土地先视为空地，评定其市场价值，而后加上重建类 似购物中心所需的建造成本，减去可能折旧的总值。折旧估量是 影响这种估价方式准确与否的关键，尤其是成立很长时间的购物 中心，其价值可能因折旧的估量而存在认知上的差异，另外开发商所建立的商誉也难以纳入所考虑的因素。
市场比较法(Market Sales Comparison)：这种方法最为简易，为比较在近期内类似购物中心在附近区域的售价， 标准比较的方式包括每一平方米建筑物的售价，然而这一评估方式最大的制约条件是市场中经常缺乏可以进行比较 的案例。
现金流量推估法(Cash Flow Analysis)：这种方法为推估该购物中心在其运营周期中或特定时段内将每年可能产 生的净现金流量累计后的现在值，现在值的含义是将每年净现金流量减去利息后直至预定时日的累计值，但是其准 确性则视预估品质与所使用折现率(Capitalization Rate)的合理性。
收入推估法－净现金分析(The Income Approach-Net Cash Flow Analysis)
计算营业净收入、应税收入及净现金收入的基本步骤：
1、决定购物中心整体租金收入减去空屋及其他租金损失。
2、将前述金额减去营运费用支出即是营业净收入(NOI)。
3、将营业净收入减去当期折旧额度及借贷利息支出即是应税收入。
4、应税收入减去按投资者税率的营业税、所得税即是税后收入。
5、税后收入减去借贷本金支出是已经支付的现金项目。
6、加回折旧(因其并非实际现金支付)，则为净现金收入。
简言之：
－营业毛收入
－营业费用支出
－营业净收入
－折旧
－利息
－所得税（营业税）
－借贷本金偿还
－折旧
－净现金流入
收入推估法－折现为现值(The Income Approach-Capitalization Into Value)
运用净现金流入的方法可以推估购物中心价值，因为不动产本身是一个资本密集的产业，其获利需要经过长期 持有，同前所述，一个投资性的产品是将可能的收入转换成今天的币值(在预定的一段时限推估其收入的现值总 合)，此程序称为折现(Capitalization)，它决定在公开市场上愿意支付不动产的金额(Capital Sum)以换取在未来持有 时间内推估的净现金流量。而将收入转换成价值的系数称为折现率(Capital Rate)，它是一个百分比数字，由风险 折扣(Discount Rate)与资本回收报酬率(Capital Recovery)两者之比而成，这一数字不包括资本本身的通货贬值 或借贷服务费用，这一数字由市场力量经由谈判所获得，这一利率水准也受下列情况的影响：
·不动产市场状况及不同的投资机会。
·资本市场——在此市场，买卖双方在一起交易不同形式的长期金融商品(长期表示一年以上)，如股票、基金、 债券。
·金融市场，包括各种形式一年期以下各式金融商品，而金融市场与资本市场间存在着互动的关系，通常越是 长时间才能获得的金钱表示其风险越高，也就是其利率水平应该越高，所以长期投资工具的利率及回收应比短期投 资工具要高。
净现金收入推估不动产价值的公式如下：
不动产价值(V)=净现金收入(Net Operating Income)/折现率(Capitalization Rate)
以下为一个简单的计算案例：
购物中心规模：100,000
购物中心土地成本：$300,000
购物中心建筑成本：$5,000,000
营业毛收入：$11
营业费用：$3
折现率：11．75％
净现金流入：(营业毛收入减营业费用)
($11/sqft*100,000)-($3/sqft*100,000)=$800,000
不动产价值(Value)=$800,000÷11．75％=$6,808,511
这一不动产的市场价值是$6,800,000
由于折现率反应的是市场的状况，购物中心价值将随不同地区的折现率而有所不同。
仔细的经营管理可以影响价格(What Careful Management Can Do to Affect Value)
在管理费用上，即使是很小的支出，经折现率调整后，在不动产价值上都将产生显著的影响。举例来说，假设 公共区域管理费支出$78,600，其中若仅有$50,500可以根据租约规定由承租零售商承担，若能将这一条款删除，其 差价为$28,100元，以11％折现率计算，则表示购物中心的市场价值将有$255,455的改善。
营收的经营管理(Income Management)
对购物中心经理人而言，如何实现最大净现金流入并且不影响购物中心长期生产力与竞争力就非常重要，购物 中心经理人对租赁契约的各项内容必须详细审视，包括：
·租赁一般条款
·税负及保险责任
·租金减免与百分比租金
·公共区域维护管理费用
·承租户信用程度
对于长期承租契约可能的条款，下列各项内容应该进行进一步的审视：
·重新确定有关税负的租金条款和其它搬迁税负
·广告条款
·租赁契约中止条款
·管理费用分摊条款
·基本净租金条款(包括一般租金、百分比租金、其它费用分摊)
购物中心经理人对于其它内容也须深入了解，包括：
·当地零售市场的竞争性
·社会、经济、政治及环境变化
·特别重视承租零售商的销售能力、展示企划和广告行销理念。
关键字： 商业地产
⑩ 大数据的经济价值体现在哪些方面
数据基础系统工程和应用系统工程。
发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，回获得的数据不仅要及答时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力。
因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。
(10)大数据与购物中心的价值释放扩展阅读：
注意事项：
1、对企业现有数据情况深入摸底，确定客户相关数据在各业务系统中的情况（分布/数据属性/关联性/数据质量等）
2、通过在各业务部门调研和访谈方式，以及用户研究的发展趋势，确定企业各部门未来的应用总体需求目标，并抽象为相关对客户属性/标签的需求。
3、在前两步工作的基础上，通过用户研究人员与大数据架构/分析人员的合作，完成相关的总体设计。
4、数据涉及的内部业务系统众多，而且开发商往往不同，加上各系统通常又被不同业务部门管理。 因此，从各部门各业务系统整合数据，要牵扯多方(管理方、开发方)的部门权限、利益和精力。相关的协调/推进通常比较低效。