㈠ 直通车点击率很高，收藏加购物车也多，每天开800-1000但是百分之90都是直通车流量，自然访客很
首页确定你是什么类目的，如果是女装类目的话，你这个购物车比例很好了，直内通车都是一容个引流工具，占据权重比例目前提高到了70%，是非常好的工具，也是最直观的工具，你是免费流量需要的是人群打标，在不考虑ROI的前提下，你需要考虑的是你的投放人群，关键词车费多的话，搜索起来的快，定向车多的话，渠道来的快，应该是你的投入没有增长的趋势，大数据计算不到你的增长幅度，当然给不了你流量。你今天砸1000，明天能砸2000，后天4000甚至6000，你的流量会在一个周期有很大的上涨趋势的，当然有图的话，分析的会最直观和准确！
㈡ 电子商务和大数据有什么区别
电子商务与大数据两者之间没有可比性的.但互相有关系：
1、 电子商务：指内的是企业通过容网络，把线下的业务搬到线上去开展，完成商品交易或提供服务新型营销方式。
2、大数据：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
3、二者的关系是：通过电子商务,开展网络营销,线上产生交易需收集或产生的相关巨量资料形成了一大部分的大数据。如果利用的好，大数据可以转化为新生产力，反之，则有可能形成电子商务发展的制约。
㈢ 物流和大数据之间的关系
大数据与云计算也有很多方面的差异。云计算的目的是通过互联网更好地调用、扩展和管理计算及存储资源和能力，以节省企业的IT部署成本，其处理对象是IT资源、处理能力和各种应用。云计算从根本上改变了企业的IT架构，产业发展的主要推动力量是存储及计算设备的生产厂商和拥有计算及存储资源的企业。而大数据的目的是充分挖掘海量数据中的信息，发现数据中的价值，其处理对象是各种数据。大数据使得企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”，从而改变了企业的业务架构，其直接受益者不是IT部门，而是业务部门或企业CEO，产业发展的主要推动力量是从事数据存储与处理的软件厂商和拥有大量数据的企业。
因此，不难发现云计算和大数据实际上是工具与用途的关系，即云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而且，从所使用的技术来看，大数据可以理解为云计算的延伸。
大数据若与云计算相结合，将相得益彰，互相都能发挥最大的优势。云计算能为大数据提供强大的存储和计算能力，更加迅速地处理大数据的丰富信息，并更方便地提供服务；而来自大数据的业务需求，能为云计算的落地找到更多更好的实际应用。当然大数据的出现也使得云计算会面临新的考验。
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㈣ 大数据可以做什么
用处太多了
首先，精准化定制。
主要是针对供需两方的，获取需方的个性化需求，帮助供方定准定位目标，然后依据需求提供产品，最终实现供需双方的最佳匹配。
具体应用举例，也可以归纳为三类。
一是个性化产品，比如智能化的搜索引擎，搜索同样的内容，每个人的结果都不同。或者是一些定制化的新闻服务，或者是网游等。
第二种是精准营销，现在已经比较常见的互联网营销，网络的推广，淘宝的网页推广等，或者是基于地理位置的信息推送，当我到达某个地方，会自动推送周边的消费设施等。
第三种是选址定位，包括零售店面的选址，或者是公共基础设施的选址。
这些全都是通过对用户需求的大数据分析，然后供方提供相对定制化的服务。
应用的第二个方向，预测。
预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。
从具体的应用上，也大概可以分为三类。
一是决策支持类的，小到企业的运营决策，证券投资决策，医疗行业的临床诊疗支持，以及电子政务等。
二是风险预警类的，比如疫情预测，日常健康管理的疾病预测，设备设施的运营维护，公共安全，以及金融业的信用风险管理等。
第三种是实时优化类的，比如智能线路规划，实时定价等。
㈤ 大数据应用到了哪些市场
你好 很高兴回答你的问题
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。
制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程
金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式
电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施
能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本
城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防
生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘
体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果
安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响
Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。
北京优网助帮信息技术有限公司（简称优网助帮）是以大数据为基础，并智能应用于整合营销的大数据公司，隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、网络、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖，兼有互联网与通信运营商两种基因，为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。
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㈥ 大数据营销的主要用途有哪些
这里先说下什么是大数据。大数据营销是指基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。
大数据营销的主要用途
1.基于用户的需求定制改善产品。消费者在有意或无意中留下的信息数据作为其潜在需求的体现是企业定制改善产品的一项有力根据。ZARA公司内部的全球资讯网络会定期把从各分店收集到的顾客意见和建议汇总并传递给总部的设计人员，然后由总部作出决策后再立刻将新的设计传送到生产线，直到最终实现“数据造衣”的全过程。利用这一点ZARA作为一个标准化与本土化战略并行的公司，还分析出了各地的区域流行色并在保持其服饰整体欧美风格不变的大前提下做出了最靠近客户需求的市场区隔。同样，在ZARA的网络商店内，消费者意见也作为一项市场调研大数据参与企业产品的研发和生产，且由此映射出的前沿观点和时尚潮流还让“快速时尚”成为了ZARA的品牌代名词。
2.开展精准的推广活动。基于数据的精准推广活动可大致分为三类:
首先，企业作为其产品的经营者可以通过大数据的分析定位到有特定潜在需求的受众人群并针对这一群体进行有效的定向推广以达到刺激消费的目的。红米手机在QQ空间上的首发就是一项成功的“大数据找人”精准营销案例。通过对海量用户的行为泡括点赞、关注相关主页等)和他们的身份信息泡括年龄、教育程度、社交圈等)进行筛选后，公司从6亿Q
cone用户中选出了5000万可能对红米手机感兴趣的用户作为此次定向投放广告和推送红米活动的目标群体并最终预售成功。
其次，针对既有的消费者，企业可以通过用户的行为数据分析他们各自的购物习惯并按照其特定的购物偏好、独特的购买倾向加以一对一的定制化商品推送。Turge佰货的促销手册、沃尔玛的建议购买清单、亚马逊的产品推荐页无一不是个性化产品推荐为企业带来可预测销售额的体现。
最后，企业可以依据既有消费者各自不同的人物特征将受众按照“标签”细分(如“网购达人”)，再用不同的侧重方式和定制化的活动向这些类群进行定向的精准营销。对于价格敏感者，企业需要适当地推送性价比相对较高的产品并加送一些电子优惠券以刺激消费:而针对喜欢干脆购物的人，商家则要少些干扰并帮助其尽快地完成购物。
3.维系客户关系。召回购物车放弃者和挽留流失的老客户也是一种大数据在商业中的应用。中国移动通过客服电话向流失到联通的移动老客户介绍最新的优惠资讯:餐厅通过会员留下的通讯信息向其推送打折优惠券来提醒久不光顾的老客户消费;Youtube根据用户以往的收视习惯确定近期的互动名单并据此发送给可能濒临流失的用户相关邮件以提醒并鼓励他们重新回来观看。大数据帮助企业识别各类用户，而针对忠诚度各异的消费者实行“差别对待”和“量体裁衣”是企业客户管理中一项重要的理念基础。
㈦ 大数据是什么意思
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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”。
从技术上看，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。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
(7)大数据与购物车扩展阅读：
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
㈧ 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。