㈠ 泰一数据:社交与电商的新玩法 各大平台争夺什么
国内电商经过近20年的市场优化，一方面，电商由综合网购不断向母婴、跨境、农村等细分领域发展，另一方面，线上线下结合、企业合纵连横、大数据技术的运用，都象征着电商生态化的发展道路。
期间，企业品牌通过不断打通生态入口、产品、服务和场景，对自身生态体系内的资源重新整合，打破行业边界;电商平台则在去中间化、去中心化、去边界化的基础上，开启多行业、多领域、多渠道的全方位生态圈布局……但泰一数据认为最引人瞩目的还是社交和电商的跨界合作，已经成为业内最重要的发展趋势之一。
双11：商家最大的收获是“消费者资产”
近日，阿里妈妈在总结天猫双十一时称，1682亿销售额背后 的“消费者资产”是商家最大收获。
*双十一“开闸”，社交平台数据暴增
这里消费者资产指的是，通过数字直观的展现品牌与消费者价值之间的关系，并提供持续运营的能力。利用数字反应消费者对品牌的认知、兴趣，购买，忠诚，通过数据全链路透视，使消费者数据资产变得可评估、可优化、可运营，最终实现消费者数据资产的激活和增值。阿里之所以能够提供完整的全链路透视，这与它业务布局是分不开的。
*阿里业务布局简析
阿里通过自有电商平台沉积以及UC、高德地图、微博等端口导流，打造囊括电子商务、游戏、视频、音乐等泛娱乐业务和智能终端业务的完整商业生态圈。这一商业生态圈的核心是数据及流量共享，基础是营销服务及云服务，有效数据的整合抓手是支付宝。
品牌通过使用阿里电商平台，在一次次营销和运营活动中累计消费者数据，阿里的品牌数据银行对这些数据及消费者进行分层，针对不同层次不同状态的消费者进行针对性运营，促使消费者在不同状态间转化，最终达到品牌忠诚。对品牌而言，这些消费者资产将成为新的营销活动的有效指导，并最终促成企业长期的营销规划。
消费行为特征倒逼电商平台社交化
品牌除了通过双十一这类开闸放流式的途径完成消费者资产积累，更需要将积累放在品牌市场的日常，于是乎，聚合了大量消费者日常行为数据的社交平台理所当然的成为品牌商的必争之地。这与新电商时代下，消费者已经呈现的以下两大购买行为特征是分不开的。
*双十一期间，品牌自带双十一话题
碎片化使用消费更加场景化
移动互联网时代，信息渗透无处不在，购物受时间、空间限制更小，消费行为变得分散，任何一个生活场景都有可能转化为实际消费——市场开始由传统的价格导向转为场景导向。时空碎片化带来的直接影响包含了品牌在信息传达、需求、渠道、生产等环节的碎片化趋势。自2015年开始，移动端超过PC端成为网购市场更主要的消费方式并不断渗透。随着移动购物模式的多样化，O2O、特卖等与场景相关的应用将成为驱动消费者迁移的新增长点。
人群细分，需求多元发展
随着用户更加注重商品品质，各方面消费力量兴起，90后、女性和老年群体成为消费新动力。不同性别、年龄、家庭角色的用户需求不尽相同，他们将选择符合自身特征的商品。商业回归产品与服务本质，生产出更符合消费需求的产品、提供更加精细化的运营和包括内容在内的个性化的服务。消费群体逐渐趋于细分，电商企业服务精准个性化。
针对消费者在移动时代电商购买行为中的特征可以发现，消费者对品牌的要求已不简单的停留在品牌塑造者的身份，更需要它扮演内容传播者、渠道运营者的角色。由此各大电商平台纷纷推出了自己对电商渠道的延伸补充，如淘宝的“有好货”、“淘宝头条”、“微淘”，京东的“觅·me”等，开放了图文、直播、视频等内容展现形式。电商平台意图通过这些补充，协助品牌承载起与消费者沟通的桥梁，并最终促使消费者在同一个平台完成所有认知、兴趣，购买，忠诚环节的数据行为。
社交与电商“玩”到一起，未来可期
与电商平台社交化不同，社交平台上人群流量的关注是天然聚合的。哪里有人，哪里就有社交;哪里有社交，哪里就有用户。电商巨头希望通过社交化功能抢占用户(消费者)更多的时间和流量，但在网红风靡、内容电商兴起的冲击下，社交平台正在为电商提供强大的流量支撑。
在社交平台上，内容已经成为强大的获取并识别用户的工具，随着品牌在社交平台内容原创领域的创新营销，移动用户正在形成以社交为入口的购物习惯，品牌更易利用社交数据识别用户、分析用户属性、完成更精准的营销定位，成为移动端多元流量入口。随着社交和电商的逐渐融合渗透，电商行业正逐渐向基于社交互动的去中心化时代过渡。
*社交+电商成因及优势简析
其中，社交平台中的KOL更是自带流量，他们通过内容原创实现商品、品牌的甄选、推荐，就此形成在细分小众人群中的商业号召力。同时，大量的原创内容带来了消费者从理性到感性评估产品的转变，将过去只对产品本身的质量、外观、性能等硬性评估的习惯，引导到对产品甚至品牌价值、代表的生活态度等的综合评估，选择产品的标准产生了根本性的变化，而消费层级也从性价比转变为对“品质”“品位”“价值”的追求。最后，区别于传统电商流量获取成本高、转化率低等弱点，基于社交关系链的电商行为兼具精准化营销、社交效果好、用户粘性高等优点，以个体信任为媒介，为品牌降低流量成本、挖掘网上购物存量用户价值提供了解决方向。
随着社交、电商平台功能界限的模糊，品牌宣传与购物场景已经实现无缝对接，用户(消费者)因兴趣偏好而聚集，并掌握了更多的市场主导权，这种改变使激发用户兴趣成为品牌营销的及格线，以满足细分市场为主的新消费升级来势汹汹，通过社交平台寻求一种全新的品牌展现方式已是势在必行。
关于我们，泰一数据是泰一指尚(股票简称:浙江富润，股票代码：600070)旗下数据商业服务品牌，依托于国内领先的大数据技术实力及持续的产品创新，T-DATA致力于发掘大数据的商业价值，帮助客户实现市场决策执行，实现将数据信息转化为产品能力。 T-DATA深入金融、教育、房产、汽车、电商、快消、3C、娱乐等众多垂直行业，生成千亿级标签。利用独有的数据挖掘算法、个性化的标签体系、全网实时数据监测分析以及可视化展现技术，为客户实际的全业务场景提供消费者洞察、品牌研究与媒介研究。基于大数据的商业信息洞察，帮助客户实现大数据分析与应用，建构数据价值发现和应用创新能力。
㈡ 谁能说说数据仓库，数据挖掘，BI三者之间的区别和联系的相关推荐
数据仓库（来DW）属于BI的一源部分,一般来说DW就是BI这个房子的地基了. 做好DW才好进而分析利用,让数据产生价值. DW没做好,整个BI项目很容易垮掉.
BI包括ETL, DW和相应的Reporting System. 因为现在一般的公司动不动说上个BI系统，都是要从DW建模开始做，然后做ETL，最后做对应的Reporting System. 虽然最终领导们只看到了他们想要的报表，但是这一套系统是需要DW和ETL的支持的。
数据挖掘（DM）是一门新兴的技术，在BI 中会常用到数据挖掘的技术。数据挖掘涉及到的是数据库、统计学、机器学习、数据分析、可视化等等。
三者之间紧密联系，但是属于三个不同的概念范畴。
㈢ 怎样理解互联网行业“数据分析”的意义
本文通过以下七部分拆解数据分析：
一、什么场景和行业需要数据分析
二、数据分析会骗人吗？
三、怎样排除虚假流量？
四、PC端数据分析指标&方法论
五、电商、金融行业数据分析
六、数据分析的趋势
七、怎么培养数据分析的能力？
第二部分拆解六、七部分
六、数据分析的趋势
第一个趋势，大数据的对面不是小数据，而是深数据。大数据以用户量级取胜，同样的营销和经营打法只适用于固定的一类属性的人，转化率不变，分母变大，扩展更多的人群基数，是大数据打法的制胜关键。深数据是说限定一个人群，然后把精力放在收集这群人的购物各个阶段的数据上，用各种各样的营销和经营策略在用户各个购物阶段上进行关怀，提升的是某一个用户的转化率，但分母不变，制胜关键与大数据打法不同，对一个人购物阶段的数据越完整、判断越精准越好。用户基数再大总会有天花板，所以后续的竞争会有相当一部分企业尤其是大企业转向深数据的应用方向。
第二个趋势，大数据采集的壁垒可能会进一步降低。现在各家采集的数据都是自己使用，不愿意公开，或者是采集标准不同，不相信别人采集数据的准确性。这样会造成同一个数据源就会被重复采集，既浪费了硬件资源，也浪费了人力资源。其实对于同一个数据来说，只要采集的方法相同，只需要采集一次，共享就可以了。后面随着数据分析领域的标准化和统一化，数据资源会产生更多交换和交易，在数据采集这个环节会占用更少的精力，从而做更多的数据分析的事情，让数据能产生更高的价值。
第三个趋势，我认为数据分析的岗位可能慢慢就会消失了。数据分析岗位的消失在近几年不会出现，但未来十年内不好说。我认为数据分析的技能对所有互联网从业者来说，就像对于办公软件以及语言的掌握一样，会成为人人必备的技能。
第四个趋势，机器学习的发展将最大限度实现程序化数据应用。
目前数据应用的很多环节都在应用机器学习，比如程序化购买、自动化广告素材优化、智能商品推荐等等，但相互之间是割裂的，还需要人去做各个环节的串联。机器学习会慢慢替代人来串联一个一个的程序化模块，程序化的整体数据应用方案将会覆盖互联网领域。
这四个趋势我认为是我们很快就能够看得到的。
七、怎么培养数据分析的能力？
第一个建议，方向比努力还要重要。
数据分析并不是一个特别细分的领域，它里面包含了很多的方向。作为一个数据分析的入门者，当你了解了数据分析行业概况之后，你要做的一件事情就是了解这个行业有哪些方向，选择一个方向深挖。数据分析有三个常见的发展方向。一是数据挖掘；二是数据建模和数据应用；三是商业数据分析。每个方向都不容易到达巅峰，所以尽快确定主攻方向，尽快扎进去有助于迅速成长为一个领域的专家，和其它专家共同协作攻克数据分析领域更前沿的课题。
第二个建议，懂生意比懂数据重要。
一开始我们就谈到数据的价值是要最终服务于某个具体业务的，所以要想让数据发挥更高价值，对于业务知识的掌握是需要重视的，否则数据分析结果和业务存在距离或不能落地，不能实现商业增值，数据就会因此贬值了。
第三个建议，在场景里做分析比理论分析更重要。
第一方面，优化流量。流量并不是跟媒体或用户斗智斗勇，其本质是面向竞争对手的战争，要争取用同样的价钱买到更多的流量或者同样的流量花的钱更少。有时太关注用户属性或媒体价格，反而忽略了和竞争对手的博弈关系，这种博弈需要人的参与，单纯依靠机器博弈会忽视场景做出错误决策。
第二方面，用户体验输出。你面向的是用户，所以更重要的是你的内容如何跟用户产生共鸣。并不是说你设计的多漂亮、运行的多流畅，而是涉及到用户情感和用户感受层面，这也是量化指标难以驾驭的，需要加入人脑对于场景的理解才能做好。
第四个建议，注重人机协作。
对刚入门的数据分析师，我非常建议把人机协作这件事情提上日程，作为重点学习的方面，善于利用机器的力量代替人的力量，把人解放出来做人更擅长做的事情，人机配合最大化。机器擅长数据清洗、数据建模、数据预警、数据可视化等，所以提升数据分析能力一定是面向未来的，善于让机器去做它更擅长的事情，人去弥补机器的不足，更高效地完成分析工作，节省下来的时间就用来提升人独有的能力。
㈣ 电子商务行业发展的形势
其一，我国电子商务仍然保持快速增长态势，潜力巨大。
我国近年来的电子商务交易额增长率一直保持快速增长势头。特别是网络零售市场更是发展迅速，2012年达到13110亿元。而2013年天猫“11·11”购物狂欢节支付宝成交额达350.19亿元，更是让人们看到我国网络零售市场发展的巨大潜力。毫无疑问，电子商务正在成为拉动国民经济保持快速可持续增长的重要动力和引擎。
其二，企业、行业信息化快速发展，为加快电子商务应用提供坚实基础。
近年来，在国家大力推进信息化和工业化融合的环境下，我国服务行业、企业加快信息化建设步伐，电子商务应用需求变得日益强劲。不少传统行业领域在开展电子商务应用方面取得了较好成绩。农村信息化取得了可喜的成绩，创新电子商务应用模式，涌现出一批淘宝店，一些村庄围绕自身的资源、市场优势，开展特色电子商务应用。传统零售企业纷纷进军电子商务。其他行业如邮政、旅游、保险等也都在已有的信息化建设基础之上，着力发展电子商务业务。
其三，电子商务服务业迅猛发展，初步形成功能完善的业态体系。
从电子商务交易情况来看，近年来出现了一些新的发展趋势。一是发展模式不断演变。近年来B2B与B2C加速整合，并由信息平台向交易平台转变。二是零售电子商务平台化趋势日益明显。具体包括3种情况：追求全品类覆盖的综合性平台，专注细分市场的垂直型平台，大型企业自营网站逐渐向第三方平台转变。三是平台之间竞争激烈，市场日益集中。以阿里巴巴、京东商城为第一梯队拉开了与其他中小型电子商务企业的差距。从支撑性电子商务服务业来看，近年来出现了不少重大的变化。比如，各方面的功能日益独立显现，呈现高度分工的局面;新一代信息技术在电子商务服务中得到快速应用，除了物联网技术外，大数据正逐渐让数据挖掘发挥其精准营销功能;电子商务平台的功能日益全能化。从辅助性电子商务服务来看，围绕网络交易派生出一些新的服务行业，如网络议价、网络模特、网(站)店运营服务与外包等。
其四，跨境电子交易获得快速发展。
在国际经济形势持续不振的环境下，我国中小外贸企业跨境电子商务仍逆势而为，近年来保持了30%的年均增速。有关部门正加紧完善促进跨境网上交易对平台、物流、支付结算等方面的配套政策措施，促进跨境电子商务模式不断创新，出现了一站式推广、平台化运营、网络购物业务与会展相结合等模式，使得更多中国制造产品得以通过在线外贸平台走向国外市场，有力推动了跨境电子商务纵深发展。
此外，电子商务发展环境不断改善。全社会电子商务应用意识不断增强，应用技能得到有效提高。相关部门协同推进电子商务发展的工作机制初步建立，围绕电子认证、网络购物等主题，出台了一系列政策、规章和标准规范，为构建良好的电子商务发展环境进行了积极探索。
㈤ 如何解决网络不正确信息和数据采集,
这里有篇关于DAQmx用法的官网教程，有涉及输出的介绍。 在软件安装目录下也有例程，在examples\DAQmx\Analog Out目录下。
㈥ 在批发分销链中的哪一个环节开始执行数据挖掘
本文重点介绍预测分析及其相关分析流程，您可能已在其他论坛了解了许多这类内容。这些文章也并不只限于枯燥的技术讨论。您可以在 IT 和技术杂志及网站、业务运营和分销行业杂志，甚至在普通的新闻杂志中都可以阅读有关预测分析（对数据挖掘 进行更新和扩展后的术语）。尽管预测分析在批发分销业并不算主流方法，但是，这种方法的应用会越来越广泛。和许多其他技术一样，这种方法首先在一些大型企业中得到采用，随后遍及到一些中等规模的企业。随着采用的增加，同时也衍生出许多商业和开源工具。这类工具的数量非常庞大，如果不是该领域的专家能手，那么在挑选工具集时很可能会不知所措。预测分析的定义首先，让我们来了解一下预测分析的定义不包括 哪些内容：不是报告功能。从事务数据库提供汇总后的信息是非常有用的功能，但是这不属于预测分析。预测分析使用统计流程为企业用户提供无法通过传统报告收集的信息。不是在线分析处理 (OLAP)、多维数据集 (data cube) 或内存数据库。尽管非关系数据存储技术的出现推动了信息向企业用户的交付，然而它仍然不是预测分析。这并不是贬低内存数据库和 OLAP 引擎的性能的进步，而是因为仅仅将历史信息放到这些格式中并不会为企业决策者提供更多的洞察力。不是电子表格。这一点属于待定内容。最流行的电子表格应用程序的确提供了比普通的求最大值 (max)、最小值 (min)、求和 (sum) 和求平均数等计算更丰富的统计功能。（但是，很少有人知道如何使用更加高级的统计功能）。这种电子表格可以执行多种回归分析，对于预测未来趋势很有用。然而，电子表格在可以处理的数据量、处理速度和应用预测的能力（即对新数据进行预测并将预测结果通知给其他方）方面具有很大的局限性。至于什么是预测分析，则取决于您的交谈对象。我对于它的一般定义是：预测分析 是指使用自动化的统计流程分析数据并将结果汇总为有用信息的过程。有用信息的形式多种多样，但是对于分销商来说，有用信息应当可以由业务决策者操作，或者可以编码为应用程序，从而自动包含到基于企业资源规划 (ERP) 的业务逻辑中。预测分析非常有用，这是因为在您的 ERP 系统和其他非 ERP 数据库中，每个人都需要理解、分析大量数据并进行处理。订单历史数据、客户关系管理 (CRM) 数据以及采购和库存数据将按照一定的速度进入到 ERP 系统并不断累积，并且这种速度不会超出服务器的处理能力。您将通过报告对这些信息进行汇总，公司主管和业务线 (LOB) 用户将经常查看这些报告。然而，这些历史信息本身并不能提供可预测的或规范性建议。而这正是预测分析学发挥其作用的地方。大型分销商使用的概念、技术和工具可以成功地应用到中等规模分销商的运营和数据中。让我们了解一下您通过预测分析可以在 ERP 应用程序的哪些位置利用数据。然后，了解一些用于执行和部署预测分析和大数据技术的工具，以及如何对非结构化或半结构化数据使用大数据技术的工具和概念。回页首预测分析在分销领域中的示例在互联网上快速搜索相关的术语，您会发现在不同职能部门应用预测分析的许多示例。下面是一些我比较喜欢的示例。采购预测分析在采购优化方面的应用已经有很长的历史了。中等规模的分销商通常安装一些系统来观察各种产品的库存和订单历史记录，从而提供建议的采购量和采购时间表。这样做的实际效果就是降低库存水平。季节性波动通常是造成存货过多的一个隐性原因。预测分析可以显示季节性波动趋势。更令人印象深刻的是，一些分销商使用预测分析来识别连续的季节性波动。例如，节日装饰品分销商通过预测分析流程可以发现，人造圣诞树和装饰灯的销售显示出相同的季节性趋势，但是销售高峰与销售连续期之间间隔 5 天。金融客户信用一直都是一个不易处理的领域。当您的公司在构建历史数据时，您可以向您的 CRM 和应收帐款 (AR) 文件应用预测分析来监视个别客户和客户群。通常，对于公司的新客户，将根据外部代理的客户报告提高该客户的信用。该报告很少有人浏览，除非客户在逾期未完成支付或信贷总额增加时 AR 出现问题。预测分析模型可以查看走势变坏的客户的历史记录并找出警示迹象。一些分销商在预测模型中结合了 AR 和 CRM 文件，并发现客户回电延迟是一个重要的警示信号。市场营销将客户分组是大多数企业进行规划和定位的常见手段。虽然启发式的客户分组非常易于实现，但是应用预测分析技术可以创建一种更加优化的划分系统。这种分组模型将应用于潜在客户和新客户。具体使用办法包括将新客户的订单模式与同一分组中长期表现良好的客户的模式进行快速匹配。在分销领域中，客户分组模型的另一个出色应用是用于客户生命周期管理。了解客户如何经过不同的阶段才成为您的客户，这将有助于您的公司制定计划和激励措施来保留这些客户。销售在市场营销中使用预测分析的一些概念也可以直接应用于销售部门。了解客户生命周期有助于销售人员找出分销商在哪些领域正在逐渐失去业务。预测分析在销售部门还有许多其他的潜在应用。我最喜欢的一个应用就是交叉销售模型，这是一个自动化或半自动化系统，可以显示出客户最有可能购买但还未购买的产品。增加订单额是分销商直接提高利润的最佳方法之一。真正的预测分析不仅仅是显示某个部门用于交叉销售的热门产品 (top proct)。客户通常已经购买了这些产品。最佳交叉销售模型几乎可以充当个人购物助手，推荐一些具有正向关联但并不明显的产品。交叉销售模型还可以帮助将低价值客户转换为高价值客户。想象一下，该模型可以使销售人员增加某个客户一次性购买的商品数量。这种方法非常微妙且效果很好。回页首IBM 工具和软件解决方案如上所述，有许多工具可以帮助您完成部分或全部任务。这样的产品有数百种，包括旧的、新的、商用的和开源的产品。如果您正在寻找基于 IBM 的产品，那么您可以找到一个很清晰的进展路线，指导您如何在将数据挖掘（当前）最终应用到业务数据的过程中完成测试、生产直至实施大数据技术。IBM
㈦ 电子商务主要是从是什么工作
一、电子商务专业简介
电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
二、电子商务毕业生应具备的知识及能力
1.掌握电子商务的基本理论、基本知识；
2.掌握系统电子商务的分析方法和管理技术；
3.具有电子商务操作的基本技术和能力；
4.熟悉电子商务的有关方针、政策和法规；
5.了解电子商务的理论前沿、应用前景和发展动态；
6.掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有科学研究和实际工作的初步能力。
三、电子商务六个专业方向
1、网站前端设计：网页设计、网页美工、网站前台代码优化等；（技能需求：html，div+css，javascript，dreamweaver，flash，photoshop，fireworks等）
2、网站后台设计：网站建设和维护；（技能需求：前端开发的技能和一门网站编程语言如PHP、ASP、ASP.net、JSP、Java、C#等，一般熟练掌握一门语言即可）
3、网站运营：网络编辑、网站策划、网络客户服务（即客服）、网站数据监控和数据挖掘、网站CRM（客户关系管理）；（技能需求：软文写作能力，内容策划能力，沟通交流能力，数据分析能力等）
4、网络营销：SEO（搜索引擎优化）、SEM（搜索引擎营销）、网络广告投放、网络整合营销、企业营销策划、国际贸易（网络方向）等；（技能需求：基本网站建设技术、SEO技术、SEM竞价广告知识、基本网络市场营销技能等
5、网络销售：电话营销、产品营销顾问等；（技能需求：市场营销能力、沟通交流能力等）
6、电子商务运营：电子商务项目管理、互联网产品经理、第三方电子商务平台管理（如管理企业的阿里巴巴店、淘宝店、天猫店、京东店等）、电子商务活动的策划与运作；（技能需求：三年以上工作经验，从底层做起的电子商务从业者）。
以上希望对您有所帮助
㈧ 除了淘宝网，还有哪些好的购物网站
除了淘宝网，京东、苏宁易购、唯品会、亚马逊、聚美优品这样的购物网站，也挺好。
1、京东：
京东是中国自营式电商企业，创始人刘强东担任京东集团董事局主席兼首席执行官。旗下设有京东商城、京东金融、拍拍网、京东智能、O2O及海外事业部等。
2013年正式获得虚拟运营商牌照。2014年5月在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市。 2016年6月与沃尔玛达成深度战略合作，1号店并入京东。
5、聚美优品：
美优品是一家化妆品限时特卖商城，其前身为团美网，由陈欧、戴雨森等创立于2010年3月。聚美优品首创化妆品团购模式，每天在网站推荐十几款热门化妆品。2010年9月，团美网正式全面启用聚美优品新品牌，并且启用全新顶级域名。
㈨ 有收集网购网站上特价商品活动的网站吗
有收集网购网站上特价商品活动的网站吗
如题：请问有收集网购网站上特价商品活动的网站吗？比如说淘宝之类网站一些卖家做活动搞特价的这些资讯。
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㈩ 大数据挖掘。
通个人观点，最通俗的讲就是：现在的市场模式是商场一般是在人居住最多的附近开回，这样大家会集答中去一个地方购物消费，类似于淘宝建立了一个商店，大家都集中在一个地方购物。
而大叔据是恰恰相反的市场模式，通过互联网大家之间没有什么距离了，剩下的就是靠商家搜集大家平时的搜索关键词，对产品的不满意，以及想法搜集整理，然后做出产品在满足市场需求的一个模式，这个包含了市场调研的工作。大大节省开发成本和人们需求的判断。
以前公司是自己去调研，然后开发产品，再通过销售中用户的意见进一步改进
而大叔据的来临，我们可以通过互联网非常方便的搜集信息，然后进行调研，问答然后做出更加完善的产品，就是产品的更新周期将大大压缩，凡是一成不变的公司将全部死掉
大叔据时代是人人创业的时代，谁发现需求，谁去满足需求就可以盈利
所以也算是一个乱世，群雄四起。也是细分化市场的年代
大叔据说到底就是人们的行为习惯而已，商人利用的只是数据中的需求数据部分