"关联账号"是什么意思?

尿不湿和啤酒营销策略是根据商品之间的关系，找出商品之间关联算法从而得出客户的购买行为。这个现象最开始是在美国的沃尔玛超市当中出现的，他们超市的管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，啤酒与尿布湿这两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。尿不湿和啤酒营销策略出现的原因：在有婴儿的美国家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿不湿。父亲在购买尿不湿的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这就出现了啤酒与尿布湿这两件看上去不相干的商品经常被放入同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到上述两件商品中的一件，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布湿为止。沃尔玛超市发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布湿摆放在相同的区域。于是形成了尿不湿啤酒的营销。

尿布

什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。找产品如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。寻下家一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：置信度(%)类型 提升度 准则体 准则头0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。销售过程通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。参见什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。找产品如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。寻下家一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：置信度(%)类型 提升度 准则体 准则头0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。销售过程通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。找产品如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。寻下家一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：置信度(%)类型 提升度 准则体 准则头0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。销售过程通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。

没有真正的做过推荐系统，大部分的知识都是学习过、了解过，所以一些内容认识的比较浅显，很多算法在我看来，都比较高深。下面我就把自己有限的知识分享一下：在N多年前，用户进入一个购物网站的时候，看到的商品都是一样的，而现在每个用户进入首页的时候，看见的商品列表可能是不相同的；在N多年前，用户进入一个新闻网站的首页，看到的新闻都是一样的，而现在，每个用户进入今日头条的时候，看到的新闻(文章)是不相同的；这些都要归功于推荐系统。推荐系的分类热门推荐：相当于一个排行榜功能，销售排行、好评排行、阅读排行等等；相关推荐：用户买了一个商品，系统会告诉你类似的商品；用户阅读了一条新闻，这时候系统提示与此相关的内容。个性化推荐：根据用户的历史行为，推荐给用户想要的内容;和相关推荐不同，相关推荐的前提是，要现有一个内容。前两种推荐都比较容易实现，这里主要说一说个性化推荐（直说整体的架构，至于一些细节，比如推荐算法，我也凉凉）。个性化推荐系统的组成日志系统：不要想象成应用日志、Log，这里的日志系统可以看做对用户信息和用户行为的搜集，这是个性化推荐系统的基础数据。推荐算法：个性化推荐算法的核心，根据数据，分析得到推荐的结果。推送服务：得到推荐的结果之后，作用于用户；如在什么场景、时机下推荐。推荐算法的基本流程A：从数据库中拿到用户行为和属性等数据，通过分析不同行为，生成当前用户的特征向量；比如用户特征属性（如性别）、用户关系属性（如好友关系）、用户偏好属性（如喜欢看足球）；每个行业关注的用户特征是不相同的；B：不同的物品，也有不同的特征属性，比如对于视频来说，包含地区、导演、演员、类型等；这个模块要做的事情就是连接用户和内容；比如用户喜欢某些特征的内容；利用用户喜欢的内容，寻找与这些内容相似的内容；根据用户特征寻找相似的用户，然后看这些用户喜欢的内容等等；C：对初始的推荐列表进行过滤，排名等处理，生成最终的推荐结果。举个比较好理解的例子，你平时使用今日头条，看了那些文章、每篇的停留时间、阅读进度、是否回复和点赞，然后推断出你的阅读偏好，进而给你推荐你感兴趣的新闻（当然头条的算法应该更复杂）。再举个比较出名的例子，就是【啤酒与尿布】的案例，大概意思是年轻的父亲去超市买尿布，父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，所以超市尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域，结果提升商品销售收入；推荐算法也会挖掘出来事物之间隐藏的关系。我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

a.行业了解《沸腾十五年》《浪潮之巅》《互联网之达芬奇密码》《不一样的平台，移动互联网时代的商业模式创新》《电商的战国》《我看电商》《改变中国互联网未来的六大力量》《信息规则：网络经济的策略指导》《超级数字天才：为什么用数字思考是变聪明的新方法》b.产品了解《人人都是产品经理》《结网》《设计沟通十器》《产品经理手册》《神一样的产品经理》《启示录》《软件工程：实践者的研究方法》《手机研发流程与质量管理》c.交互设计、用户体验《AboutFace3交互设计精髓》《触动人心》《SNS网站构建》《社交网站界面设计》《web信息架构，设计大型网站》《web导航设计》《web设计禁忌》《移动应用UI设计模式》筑巢引凤、简约至上、见微知著《yes产品经理》d.创业数据，理解商业思维《精益创业》《精益创业实战》《创业四步法》这本书早于《精益创业》）《创业者圣经》《丰田汽车案例：精益制造的14项管理原则》《创业三十六条军规》《精益六西格玛-精益生产与六西格玛的完美整合》《平台战略》《电子商务管理视角》《营销管理》《运营管理》（这里的运营是企业运营管理的意思）《项目管理知识体系指南》《量化，大数据时代的企业管理》2.消得人憔悴：依据所处职位的职责，寻求最优解决之道a.数据分析基础书籍：《网站分析基础教程》《网站分析实战：如何以数据驱动决策，提升网站价值》《流量的秘密:GoogleAnalytics网站分析与优化技巧》第二版技能进阶：《精通WebAnalytics2.0：用户中心科学与在线统计艺术》数据呈现：《谁说菜鸟不会数据分析》2013最新版《Excel商务图表应用与技巧108例（双色版）》《鲜活的数据：数据可视化指南》拓展训练：《大数据时代》《R语言实战》具体主题分析搜索《精通搜索分析》淘宝《玩法变了:淘宝卖家运赢弱品牌时代》社交网站《社交网站的数据挖掘与分析》（懂技术才能读）性能优化（粗读）《构建高性能web站点》《网站性能监测与优化》《大规模web服务开发技术》《高性能网站建设进阶指南》b.流量（用户推广）网络营销《锦囊妙计，网站推广101招》《网络营销推广实战宝典》问题查找即可《正在爆发的营销革命-社会化网络营销指南》《湿营销》《行动的召唤》《等待猫吠》《SEO实战密码》《SEO艺术》《搜索引擎营销-网站流量大提速》《搜索引擎优化：每天一小时》《搜索引擎优化宝典》内容营销《内容营销，网络营销的杀手级武器》c.留存内容《胜于言传：网站内容制胜宝典》《与五十位主编面对面》《web内容策略指南》活动《商品促销实战技巧一本全》作者：王志纲《找魂》《推手》。。。熊大寻《江山入划》叶茂中《想》与《做》？想与做？d.转化《网站转化率优化之道》《数据掘金，电子商务运营突围》《landingpage优化权威指南》《淘宝卖家秘笈》《提高转化率!:网页A/B测试与多变量测试实战指南》《啤酒与尿布》《顾客为什么购买》三、寻他千百度：蓦然回首，佳丽原来在后宫生活兴趣书籍，从生活中感悟。社区运营：《裸猿》、《人类动物园》和《亲密行为》社区机制用户行为：《会赚钱的行为经济学》《流行性物欲症》《后物欲时代的来临》广告策划：《广告武林秘笈》《广告文案传真》《大量流出》商业：《商战》《战争论》值得精度的书：《数据化管理》《超级富豪就是超级创意》《数据挖掘与数据化运营实战》《精益创业实战》《数据分析，企业的贤内助》《微力无边》《淘宝产品十年事》《推荐系统实践》《设计搜索体验》《深入理解网站优化》2014新书推荐：《腾讯方法:一个市值1500亿美元公司的产品真经》《颠覆式创新：移动互联网时代的生存法则》《从门外汉到BAT产品经理有多远》《缔造企鹅:产品经理是这样炼成的》《九败一胜:美团创始人王兴创业十年》《第二次机器革命:数字化技术将如何改变我们的经济与社会》《参与感:小米口碑营销内部手册》《周鸿_自述:我的互联网方法论》《再看电商》《新经济，新规则》《社交红利（修订升级版）》《互联网创业原创精品-互联网创业密码》《风吹江南之互联网金融》《谷歌和亚马逊如何做产品》《数据之巅:大数据革命》《微管理》《O2O进化论:数据商业时代的全景图》《互联网思维的企业》《有的放矢:NISI创业指南》《翻转课堂的可汗学院:互联时代的教育革命》《硅谷百年史:伟大的科技创新与创业历程(1900-2013)》《创业时,我们在知乎聊什么?》《孵化Twitter:从蛮荒到IPO的狂野旅程》

1.寻找产品 寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉企业，哪些产品需要进行交叉销售。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具――数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。2.客户分析 一旦确定了要推销的产品，就必须进行客户定位，主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为交叉销售提供有价值的建议。通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外企业中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。3.筛选预测 对筛选出来的客户进行预测，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。运用科学、有效的市场细分标准和市场细分方法对所有客户进行系统深入的市场细分。在对各个细分市场的增长潜力、竞争程度、资源要求等方面进行科学评估的基础上选择出明确的目标客户群。4.确定合作伙伴 企业总想以更少的精力和成本更频繁地接触更多潜在客户，提供丰富的信息或优惠，以吸引人们购买产品或服务，就得寻找最能帮忙的合作伙伴。选择合作伙伴时，应多考虑对方的信誉和他们服务的顾客群，而不是他们实际提供的产品或服务。最好的合作伙伴应具备下列特点：服务于相同的顾客群，但不存在竞争；伙伴企业中有相识的经理，有利于共事；服务企业想争取的顾客；双方的商业淡旺季互补，一方淡季时，另一方恰好是旺季，一方的客户群至少同另一方现有的客户群一样大，拥有与对方不同的资源，包括高访问量的网站，不同的细分市场等；双方有可互相捆绑销售的产品或服务；相兼容的价值观念。与潜在合作伙伴接近时，先说明自己想探索一种新办法，使他们以相同或更少的费用和时间接触到更多顾客。然后自己试着描述一种打算尝试的简单方式，要清楚阐明交叉营销的好处及责任。5.效果评估 为了提高今后的交叉营销方案设计质量和交叉营销活动效果，在每一次组合营销活动结束后应主要根据方案设计时所制定的交叉营销效果评估的标准和方法及时地对交叉营销活动进行效果评估和经验总结 ★直接效果评价。如用户数量、营销ROI、交叉营销收入、交叉营销成本等。 ★间接效果评价。如交叉营销活动对新用户和老用户之间的影响、交叉营销活动对相关业务之间的影响、交叉营销活动对客户忠诚度的影响、交叉营销活动对长期效益和企业形象的影响、交叉营销活动对联盟合作关系的影响、交叉营销活动对竞争关系及竞争格局的影响等。 ★经验与教训总结。要认真分析和总结在交叉营销目的、市场细分、目标客户群特点分析、合作伙伴选择、产品选择、方案设计、实施过程控制等方面的经验或教训

构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。6.市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等产业发展现状行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域——大数据产业规模：2021年超过800亿元近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。细分市场一：金融大数据——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。——金融大数据应用场景过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。细分市场二：政府大数据——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。——政府大数据应用场景中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。细分市场三：互联网大数据——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长21.2%。2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。——互联网大数据应用场景在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

一是帮企业了解用户。大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。百度副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与用户要求相匹配的产品。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。二是帮企业锁定资源。通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样。因为美国妇女通常在家照顾孩子，她们经常嘱咐丈夫下班回家时为孩子买尿布，而丈夫则顺手购买了啤酒。于是，尿片与啤酒形成了关联。于是美国沃尔玛超市将尿布与啤酒摆在一起，使尿布和啤酒的销量都大幅增加。三是帮企业规划生产。大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。在这方面，不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》，它的剧集为什么会受到全球欢迎?有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。据称，《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。四是帮企业做好运营。过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。对于大数据对企业运营的导航作用，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。”五是帮企业开展服务。通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值

　　营销购物篮理念的技术【1】 　　摘要： 随着营销创新手段的不断升华与应用，购物篮理念的技术运用成为了一种重要的营销手段，尤其是在通过对顾客、商品、订单等多方面的把握，深入分析购物篮理念的全新应用，将有着重要的实践意义。 　　本文将围绕营销中购物篮理念的整体概念出发，分析数据技术在购物篮技术中的综合应用手段，突出营销中购物篮技术应用的综合手段，更好的实现整体购物品牌与技术的全面提升。 　　关键词： 营销;购物篮;理念;技术创新 　　0 引言 　　营销中购物篮理念的技术运用是一项综合性的技术应用手段，尤其要突出对综合知识的整体融合，通过对市场、产品、顾客、订单、数据管理等多方面的信息化处理，形成整体管理的有效模式，能更好的服务市场营销的整体需要，体现出整体运行的优势。 　　1 概括营销中购物篮理念的整体概念 　　1.1 购物篮在营销理念中的整体把握 购物篮指的是超级市场内供顾客购物时使用的装商品的篮子，当顾客付款时这些购物篮内的商品被营业人员通过收款机一一登记结算并记录。 　　所谓的购物篮分析(Market Basket Analysis)就是通过这些购物篮子所显示的信息来研究顾客的购买行为。 　　主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起。 　　藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想(association)规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。 　　举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计吸引客户的商业套餐等。 　　1.2 购物篮分析法的整体运用 目前，市场营销决策技术已经成为商家获取成功的关键因素之一。 　　而对数据进行挖掘是新商业信息处理的技术之一，主要的特点就是对商业数据库中的业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，然后有效结合数据挖掘技术，我们称之为购物篮分析方法，该方法对市场营销行为决策具有重要的意义，越来越受零售企业的重视。 　　这是市场营销中的分析方法，跟数据库无关，但是一些数据分析软件带有这方面的支持算法，比如数据挖掘软件PolyAnalyst中购物篮分析技术的算法是卖点之一。 　　1.3 购物篮营销方面的差距 所谓购物篮的表现形式就是是“客单价”，而客单价的高低直接反映了零当企业的经营效益。 　　为了提高商业的销售业绩，就需要完善企业的购物篮营销方面的差距，提升客单价。 　　2 分析营销中购物篮理念的运用优势 　　2.1 成本运用相对较低 企业使用购物篮营销模式，有效降低了营销成本。 　　相对电视、报纸以及网络营销等费用都会以此降低。 　　企业或商家只要开发出一个属于自己的优秀品牌，然后加以宣传，其营销效果是电视、报纸和网络等不能代替的，而且也它们的效果明显得多。 　　2.2 持续性应用效果的呈现 使用购物篮营销的模式后，客户一旦将企业的应用下载到手机成为客户端或在网站上查看，就可以长期使用，那么这个营销模式就可以持续性使用。 　　同时还能有效的促进销售。 　　购物篮营销模式具有强大的竞争优势，这一优势可以提升营销能力，取得更大的营销效果。 　　2.3 精准营销的整体推进 通过可量化的精确市场定位技术来突破传统的营销定位的局限性，借助先进的数据库技术等使营销达到可度量、可调控等精准要求。 　　摆脱传统广告的高成本束缚，实现企业成本的快速增长，从而达到企业的长期稳定发展的需求。 　　2.4 强劲的互动营销模式效应 购物篮营销模式能够刺激消费者购买欲望，让消费者能够了解产品的性能和优势，从而引诱客户关注该产品，降低对该产品的抵抗情绪，诱发用户强大的购买欲望。 　　其中，产品大小、样式设计、定价以及推广方式等，都能成为营销的重要因素。 　　3 探讨营销中购物篮理念的技术运用 　　3.1 需求链条的技术应用模式 购物篮营销技术管理更多的是解决零售商们存在的局面问题，主要是从商品的角度、供应链等角度对问题进行分析，而购物管理主要是解决一个零售商整体经营的问题，更多的是从购买者角度、从需求链的角度思考问题。 　　比如在一个大卖场中，客单价u226580元的购买者与客单价u226420元的购买者，他们所关心的敏感商品、他们所关注的促销、他们所希望的促销方式、他们到店里来的目的性商品和冲动性商品组合规律、他们所走的动线、甚至他们到店的时间，就可能存在差距，而这正是购物篮管理所要研究和解决的核心问题。 　　3.2 关联商品陈列技术的应用 一是强关联关系：在相同或相邻的区域，或者一同进行促销。 　　二是弱关联关系：尝试将这些商品在卖场中进行关联陈列。 　　三是互斥关系：对这类商品组织专门的专卖店、专卖区域。 　　四是交叉陈列：在卖场按照商品关联关系在相同的区域、货架、排面组织不同的商品共同陈列。 　　3.3 商品销售结构与购物篮结构 门店的商品销售比例为90/10甚至更高，表明商品销售结构较为集中;如果门店的商品销售比例为50-50，则表明商品销售结构过于分散，商品销售形不成特点，就是所谓的“什么都卖一点、什么都卖不动”的现象。 　　3.4 收款台的排队现象与购物篮分析 从心理学的角度对等待时间进行分析，当等待超过5分钟，客户情绪就会变得焦躁、不耐烦，有的甚至会放弃购买的物品。 　　因此收款台需要制定相应的改进策略，以此来提高工作效率。 　　3.5 构建门店的“购物篮敏感商品”指数 从当前顾客关注的商品来看，各类客群的关注商品主要有以下几种：一是家庭主妇敏感商品指数：由食用油、猪肉、蔬菜、豆制品、牛奶构成;二是家庭男主人敏感商品指数：由啤酒、饮料、熟食组成;三是上班族敏感商品指数：由生鲜食品、立制品、饮料组成;四是学生敏感商品指数：由牛奶、快餐、冷饮组成;五是白领敏感商品指教：由碳酸饮料、冷饮，咖啡组成。 　　我们在使用购物篮敏感商品指数的好处就在于，商品即使发生价格变动，也不会影响消费者购物，只需将敏感的商品指数调到改后的价位即可。 　　4 结语 　　在营销中购物篮理念的技术应用，能通过不同技术数据的整体分析，采用各种综合性的技术手段，能收到更好的实际效果。 　　我们可以利用网络进行数据的收集，这样能够便捷的对数据进行分析，然后采用网络调查获取指标的原始数据。 　　将模糊理论应用于营销的绩效评价中，然后构建以模糊综合评价为数学模型的.营销绩效评价模型，更好的推动整体营销的全面发展。 　　参考文献： 　　[1]廖向义.市场营销中的可持续发展理念分析[J].财经界(学术版)，2010(07). 　　[2]祁红涛.基于二维价值观分群视角的消费者绿色消费行为研究[D].吉林大学，2007. 　　[3]刘怀德，刘解龙，刘建江.发展中国家绿色消费的经济学分析[J].消费经济，2002(01). 　　[4]吴建荣，林永金，王军祥，蔡伟.坚持“六个立足”优化营销模式努力推动深圳烟草市场营销上水平[A].2010年卷烟市场营 　　超市购物篮分析的布局研究及营销设计【2】 　　[摘要]本文所研究的问题是如何通过超市购物篮分析来实现对超市布局及营销活动设计，超市购物篮分析是在行业内是一个比较热的话题，许多零售企业都在业务系统或者ERP之中都有所设计，但是其应用更多停留在数据分析及顾客购买行为分析方面，本文则通过企业的实战案例，摒除繁琐、高深的数据分析，提供一个简单并具有良好的直观意义分析。 　　[关键词]购物篮分析(Market Basket Analysis) 相关性超市布局 营销 　　一、超市购物篮分析介绍 　　购物篮指的是超市内供顾客选购商品时装商品篮子或购物车，是一种比较广泛的购物工具，当顾客购买商品时，购物篮内的商品被收银员通过收银机一一扫描并加以记录，一买一卖因为这个扫描记录的过程而具有了非常大的意义。 　　消费者的购物篮数据隐含着重要且有价值的信息，购物篮分析(Market Basket Analysis)就是通过这些购买所显示的信息来研究顾客的购买行为。 　　比如：消费的购买行为及习惯、产品偏好、消费能力、潜在消费需求、品牌忠诚度等。 　　藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出其相关的联想规则，并藉由这些规则进行相关的改善行为以获得利益与建立竞争优势。 　　购物篮分析的核心测量数值或者分析依据是“关联度”，关联度指某超市一段时间内的销售小票中，某一商品类别/商品的销售单数与另一商品小类/商品的销售单数的比率。 　　关联度的大小反映同时/同篮购买的强弱关系，是购物篮分析里核心指标，行业也叫R值“统称为R值(Relationship的简称)，这个R值作为商品之间相关性的数值统称，可以是商品同时出现在购物篮的概率” 。 　　购物篮的主要功能为：1、商品配置及品类布局分析:哪些商品可以放在一起购买/陈列;2、客户需求分析:分析顾客购买习惯/顾客购买商品的时间等;3、营销分析:通过非同类商品的同篮购买，研究顾客潜在购买行为,进行跨品类促销;4、帮助供应商改进老产品及开发新品:通过购物篮分析,根据客户的需求,开发新的产品/改进老产品及产品包装。 　　二、布局研究 　　超市布局主要是指商品类别的衔接顺序及布局位置，是零售业比较核心的经营技术，为了较好的进行布局研究了，我们引出了类别关联度的概念：某超市一段时间内的销售小票中，某一商品小类的销售单数与另一商品小类的销售单数的比率。 　　例如2009年1月1日至2009年1月15日，某超市泰国香米(超市类别)共有10000单，日用卫生巾(超市类别)共有8000单;其中同时购买两类商品的销售单有4500单，则这段时间的日用卫生巾对泰国香米的类别关联度为45%(C/A，即购买泰国香米的顾客中有45%的人同时购买日用卫生巾)、泰国香米对日用卫生巾的类别关联度为56.25%(C/B，即购买日用卫生巾的顾客中同时有56.25%的人同时购买泰国香米)。 　　依据类别关联度的强弱程度情况，基本上就可以判断顾客的购买顺序或者购买偏好了，依据表 1：某超市类别关联度举例中，可以看出粮油副食类与蔬菜类别的关联度最高，从品类布局角度，可以考虑将粮油副食类与蔬菜做相近布局。 　　三、营销设计 　　超市的营销活动是快速提升销售的方式，对于扩大商圈内的市场份额意义较大，而布局设计或者商品陈列对销售的拉动则是缓慢而持续的作用，因此各零售商都非常重视营销的组织与策划，从购物篮分析角度，运用关联度的分析也可以实现超市的跨品类促销，可以运用单品同篮率的计算来实现，单品同篮率指某超市一段时间内的销售小票中，某两种(或多种)单品同时出现在一张销售单上的比率。 　　例如2009年1月1日至2009年1月5日某超市共有10000张销售单，其中乌江牌榨菜与康师傅桶面鲜虾鱼板面同时出现在一张小票上的单数为2836单，则这两种单品的同篮率为28.36%。 　　如以某一单品为主导，将同时出现在销售单上的所有单品的同篮率进行排序，可以了解这段时间内与其同篮频率最高的其他商品。 　　其计算与应用方式与类别同篮原理相同，比如下图： 　　表 2：某超市单品关联度举例 　　本例中，图中几个单品的关联性进行解析：作为饮料，天地壹号、椰树椰汁和王老吉对益力多的同篮率分别是10.03%、7.94%和5.9%，即顾客同时购买天地壹号和益力多的机率较大;鉴于此，当益力多进行促销时，可适当在益力多附近陈列一些天地壹号以提高关联购买金额。 　　四、分析与讨论 　　通过举例的方式浅析了购物篮分析对超市布局及超市营销作用，关键是“相关性”关系的建议及强弱度的分析，而其本质是一个个典型的聚类问题(Clustering Problem)。 　　具体地说，具有某种“相似性”的商品容易被同时购买，这只是基于购买结果倒推数据测算而形成的，至上顾客这什么会这样购买，或者为什么会有这样的购买偏好，则是更为复杂的分析过程，“目标顾客的需求与购买行为是零售商品组合的基本依据” ，购物篮分析更深入的实践则在于商品的配置与组合。 　　因此，从超市的经营角度而言，进一步分析“为什么”而不停留在数据结果上，可能对于经营会有更加持续的支持作用。 　　参考文献： 　　[1]《啤酒与尿布：神奇的购物篮分析》清华大学出版社作者：高勇 　　[2]《零售营销学》 清华大学出版社作者：赵晶

1. 总体运营指标从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。2.网站流量指标即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。3. 销售转化指标分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。4. 客户价值指标这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。5.商品类指标主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。6. 市场营销活动指标主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。7. 风控类指标分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。8. 市场竞争指标主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。关于电商平台应该分析哪些数据，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。以上是小编为大家分享的关于电商平台应该分析哪些数据?的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

转载以下资料供参考 现代最需要俱备大数据知识和人才。 大数据或称巨量资料，指的是需要处理模式具有更强的决策力、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。经典大数据案例-沃尔玛经典营销：啤酒与尿布“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算 法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

分析大数据，R语言和Linux系统比较有帮助，运用到的方法原理可以翻翻大学的统计学，不需要完全理解，重在应用。分析简单数据，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很强，容易上手。我没有见过有人说自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函数可以帮助你处理大部分数据。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算 法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

第一，用户行为与特征分析。只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。第二，精准营销信息推送支撑。精准营销总在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。。第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。似是而非或错误的、过时的数据对决策者是灾难。

　　进入2012年大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者消费浪潮的到来。“大数据”的运用在各个领域发挥着前所未有的重要作用，渗透到了当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，并对人类的数据驾驭能力提出了更新的挑战。 　　 一、传统的信息格局被打破 　　不是我不明白，这世界变化快。2000年还是一张软盘打天下的时代，短短十多年光景，硬盘的存储容量已从4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB（相当于1024GB的容量）。原来仅有1.44MB的软盘在当时感觉存储容量还是蛮大的，到现在硬盘容量蹿升至1TB了，反而感觉存储空间捉襟见肘，到底是哪里出现了问题呢？1965年英特尔的创始人之一戈登摩尔考察了计算机硬件的发展规律，提出了著名的摩尔定律。该定律认为，同一个面积集成电路上可容纳的晶体管数目，一到两年将增加一倍，换句话说，计算机硬件的处理速度和存储能力，一到两年将提升一倍。这一定律，得到验证。 　　大数据！一语惊醒梦中人，大数据时代已经悄然来临。随着社交网络的逐渐成熟，移动宽带迅速提升，云计算、互联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度迅速攀升。那么什么是大数据呢，正如IBM总结的那样：“大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)”就是“大数据”的显著特征。 　　 二、管理法则：质量是数据时代的根本 　　数据能满足其既定的用途，它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途，就谈不上质量。换句话说，数据的质量不仅取决于它本身，还取决于它的用途（引致数据库专家杰克.奥尔森）。 　　随着网络的出现，政府开始在网上发布信息和数据，对政府而言，是一个很大的挑战，因为数据一经政府发布，往往被视为权威，对社会的各个领域都可能产生重大的影响。任何一份通过网络发布的信息，面对的都不是一定特定群体，而是全体国民，如果政府发布数据的质量不可靠，将受到频繁的、大范围的质疑，特别是一些可以会影响到公共政策和行业管制标准的数据，将引起巨大的争议。 　　例如：单位奶制品中蛋白质含量、菌落总数应该是多少 ？饮用水里能混杂多少含量的微量元素？新鲜蔬菜能带有多少指标的杀虫剂残留？工厂排放的废气、汽车的尾气以及车间的通风条件都要符合怎样的标准等等，这些标准，都是数据。随着社会的发民、科学的进步，这些标准越来越多越来越细，每一个都和国民生活和经济发展息息相关。所以政府在网上发布数据，必须慎之又慎，保证质量。 　　 三、大数据在各领域中的价值表现 　　1、数据竞争：企业赢利之道 　　企业以“低成本、高效率”的方式来开展公司的业务，而要做到“低成本、高效率”的运营以及决策正确，企业必须广泛推选以事实为基础的决策方法、大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节，通过基于数据的优化和对接，把业务流程和决策过程当中存在的每一分潜在的价值都“挤”出来，从而节约成本，战胜对手，在市场上幸存。这种竞争，就是一种基于数据的竞争。 　　已经有越来越多令人信服的证据表明：只要实施正确的政策和激励，大数据将成为竞争的关键性基础，并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱。信息时代的竞争，不是劳动生产率的竞争，而是知识生产率的竞争。数据，是信息的载体、是知识的源泉，当然也就可以创造价值和利润，可以预见，基于知识的竞争，将集中表现为基于数据的竞争，这种数据竞争，将成为经济发展的必然。 　　2、通讯、电信、商务智能、互联网的逐步演变 　　近年来，随着大数据的迅猛增加，各个行业、政府部门都在尝试“用数据来决策”、“用数据来管理”、“用数据来创新”，在这个过程中，涌现了一大批既务实管用，又令人耳目一新的做法和应用。 　　回顾历史，我们从广播的年代到电视的年代再到本世纪初互联网的年代，从音频对话到可视电话，数据技术一直在我们的生活中扮演重要的角色，互联网出现之后，就交流和互动而言，广播和电视无疑相形见绌。 　　“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。 　　 四、总结 　　涂先生从数据本身的革命、社会科学的革命、企业管理的革命、社会管理的革命四个方面深刻阐述了大数据的重要意义，以最前沿的视野、直接的解读和剖析为我们理清了《大数据》一书的脉络和精髓，为我们如何能更好地阅读、理解、领会《大数据》一书的精神实质提供了很好的帮助，让我们意识到：大数据的时代，是不可逃避的。 　　 涂子沛大数据读后感二：读涂子沛的《大数据》有感 　　首先说下《大数据》这本书好的地方就是将大数据变化为一本科普读物，不是讲大数据的关键技术和具体实现，而更多的是围绕美国政府基于数据的管理历史线条展开，让大家更加容易理解大数据在政府执政和公共事务管理中发挥的作用，所以我看完后最大的感觉就是关注智慧城市的相关人员完全有必要阅读该书，会对以后在智慧城市的管理和建设中如何更好的理解大数据，应用大数据，发挥大数据本身的业务价值有更好的理解。 　　为何近几年出现大数据，最重要的还是随着信息技术和互联网，管理的精细化，全球化和社交圈扩大，数据呈现了指数级的增长。2009年美国的数据，离散制造业966PB，政府848PB，传媒行业715PB，这是麦肯锡2011年出版的一份报告《大数据：下一代创新，竞争和生产率的前沿》里面的一个估算。正是由于数据指数级的增长，对数据的开放，信息自由，数据的采集，数据的分析和处理，预测和决策提出了更高的要求。 　　信息自由，一为信息公开，二为信息发布。公开是政府和某一社会特定主体的关系，是点对点的；而信息发布是政府和社会的关系，是点对面的。信息自由法已经成为美国不可缺少的一个基本法案，只有信息自由才谈得上进一步的数据开放和数据共享。 　　我们信奉上帝，除了上帝任何人都要以数据说话。信息技术发展，数据指数级增长，已经彻底改变了政府，社会，商业群体的决策方法。需要的是形成一种数据驱动的决策方法，数据治国，需要基于实证的事实而非简单的`意识形态。而真正要让数据能够上升到决策层面，首先需要的就是数据大范围采集，数据抽样，数据测量和数据质量管理。另外数据驱动和事件驱动是两种模式，数据驱动强调的是历史和预测，而事件驱动强调的是实时和响应。大数据有一个维度专门是指速度和快速响应，更需要考虑事件驱动和数据驱动融合。 　　帝国法则，详细讲述了数据的收集法则，使用法则，发布法则和管理法则。数据能够满足既定的用途，它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途，就谈不上质量。换句话说，数据的质量不仅取决于它本身，还取决于它的用途。数据质量的问题涉及到数据收集，使用，发布等所有过程的问题。数据质量管理要有标准，有流程，有救助机制。 　　从软件的开源到数据的开放，我们过渡到一个新的世界，可以讲数据开放式本身的另外一个重点。在这个新的世界里面，数据远远比软件更加重要。从2004年以来，美国一直在进行数据开放运动，联邦政府也专门家里了数据开放站DataGov，其主要目标就是通过数据开放，通过鼓励新的创意，让数据走出政府，得到更多的创新型应用。从而进一步巩固政府透明化，民主化和政府效能。 　　数据之争涉及到原始数据采集，数据质量，数据安全，数据粒度，数据价值，数据虚实多个维度。而DataGov不仅仅开放了原始数据，地理数据，还包含了数据分析工具的开放。数据开放为创新提供了无穷的燃料，因为创新型应用，数据的能量将逐层放大。 　　预测未来最好的方法，就是创造未来。而数据最大的价值仍然在预测上面，在解决了数据开放，数据采集，数据质量管理，数据处理后，最重要的作用就是基于数据进行科学的预测和决策。数据竞争将是企业赢之道，一些企业已经将他们商业活动的每个环节放在了数据收集，分析和行动的能力上。 　　 涂子沛大数据读后感三：读涂子沛《大数据》有感 　　7月的一天，我有幸拿到了涂子沛的《大数据》一书，几个月来认真翻阅了好几遍，并查阅了许多相关的文章，也让我产生了写下这篇读后感的冲动。 　　。 　　我们处于大数据时代 　　当今的时代是一个信息的时代，是一个数据爆炸的时代。信息是数据的内容，数据是信息的载体。随着电脑、网络的普及，搜索引擎技术的进步以及云时代的来临，上至国家下至个人，无不为数据所包围，信息无处不在、数据无处不在。难以想象离开数据、离开数据管理，我们这个社会将会是什么样子。 　　那么大数据时代到底有多大呢？我们知道计算机用二进制存储和处理数据，一位是指一个二进制数位——0或1，这是存储信息的逻辑单元。一个字节有8位，再往上是KB(1KB是210字节)、MB(1MB是220字节)、GB(1GB是230字节)、TB(1TB是240字节)、PB(1PB是250字节)、EB(1EB是260字节)、ZB(1ZB是270字节)、YB(1YB是280字节)。但这究竟是多大的数据呢，我们还是难以想象。有人统计过将1TB的数据全部打印出来，需要用5000万个四开门的书柜去储藏。这是多么庞大的一个数啊，而这只是1TB——240个字节。而仅全世界消费者一年产生的数据就有6000PB，全世界企业一年产生的数据有7000PB。截至2010年，人类产生的数据为1。2ZB，且数据每年以指数级增长，每两年我们拥有的数据将翻一番。 　　在大数据时代，数字电视、手机、移动互联网统治了我们。截至2012年，中国手机网民数突破4。2亿；2013年中国超过美国成为最大的智能手机市场；2013年2月微信用户数突破4亿，到9月，微信用户达到5亿，微信用户正在以每6个月增长1亿用户的速度增长；95%的智能手机用户睡前玩手机。 　　“棱镜门”事件主角爱德华斯诺登一时间成为全球关注的目标，网络时代何处安放我们的隐私？美国间谍卫星精度达到了5至10厘米，当今社会我们每个人近乎“透明”! 　　大数据时代给我们带来什么。 　　1965年，英特尔创始人之一戈登摩尔考察了计算机硬件的发展规律，提出了著名的摩尔定律。该定律认为，同一个面积集成电路上可容纳的晶体管数目，一到两年将增加1倍，也就是说，其性能将提升1倍。换句话说，计算机硬件的处理速度和存储能力，一到两年将提升1倍。这一定律揭示了信息技术进步的速度。 　　数据的爆炸是“三维”的，是立体的，这三个维度，主要表现在：同一类型的数据量在快速增长；数据增长速度在加快；数据的多样性，即新的数据来源和新的数据种类在不断增长。 　　任何一件事物，都有一个从量变到质变的过程。在当前这个数据爆炸的时代，数据带给我们什么呢？我想最重要的是带来了思维模式的转变。转变了我们一直以来以因果逻辑思维的模式，变成了相互关系的逻辑思维。举一个例子，在不久的将来我们完全可以通过数据分析，预判出一次地震的时间、地点、强度，但我们不是通过分析地壳运动而来的，而是通过相互关系的庞大的数据分析而来的。 　　2008年的冰灾，当时的广州火车站滞留了25万人，这个数据是通过当时在这个区域的手机使用数统计出来的，与后期的最终统计基本吻合。大数据使我们开始了一次全新的探索，而探索的意义不在于发现新大陆，而在于发现新视角。 　　大数据时代给企业带来了什么。 　　数据挖掘是一种知识产生的过程，从中产生创新、产生管理、产生推动社会变革的理论与实践。 　　沃尔玛公司是美国的一家世界性连锁企业，以营业额计算，为全球最大的公司。沃尔玛一年产生的数据有2500TB。沃尔玛公司通过对大量历史数据的分析发现，年轻爸爸去超市购买婴儿尿布会顺便买点啤酒犒劳自己。因此，沃尔玛推出了尿布与啤酒搭售的营销策略，使销售量增长。 　　纽约，美国最大的城市及第一大港，拥有810多万人口，其36%为外国移民，人口使用约170种语言。1990年，纽约市共发生了凶杀案2245宗，1995年下降到1171宗，2009年下降到466宗，创下50年最低。纽约是如何实现这个成绩的呢？原来纽约通过把20年的犯罪数据和交通数据整合，开发出了“数据驱动的警务管理”，发现交通事故高发地带，也是犯罪活动的高发地带，而且两者的高发时间段也同样吻合。这就将警察以往“亡羊补牢”的工作模式转变为“守株待兔”的工作模式，取得了巨大的成绩。 　　大数据及其分析，将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。任何一个组织，如果早一点着手大数据工作，都可以获得明显的竞争优势。用另一本类似著作《大数据时代》的作者维克托的一句话：“大数据是未来，是新的油田、金矿。” 　　当前我们的企业每天获得大量的生产、营销、办公数据，如何将数据分析应用其中是时代赋予我们的挑战。如何实现粗放型向精细化转变，大数据为我们的企业提升管理效率、提高服务水平提供了有利平台。 　　世界每天都在变，唯一不变的是变化。大数据将是传统行业的掘墓者，盛极一时的柯达倒闭了，微软收购了诺基亚……我们的企业处在这样一个变革的社会，应该何去何从，值得我们每一个人深思。

01，研究云端技术给人的服务，例如租用云端的服务器。02，大数据的信息挖掘，也就是寻找有用信息，建立模型预测，例如，啤酒与尿布。03，这个应该跟铁路的自动化系统有关，例如自动取票机，自动卖票机。04，智能的方向比较广，如全自动洗衣机，汽车的导航系统，机器人佣人等。05，系统安全就是做病毒防护方面的，还有加密解密等。06，嵌入式和硬件联系比较紧密，也是对各种智能家电的开发。

因为成为产品经理是一个综合性的岗位，能学到非常多的知识，在不同的层面产品经理软技能：个人魅力：包括沟通能力，领导能力，愿景能力，感染能力，审美能力等等；产品修养：产品修养包括混迹产品社区，运营社区，优秀产品群；互联网修养：了解互联网现状，跟踪互联网热点，跟踪互联网前沿，混迹互联网社区。项目管理产品经理的一个重要角色是项目经理，产品经理需要对整个项目的结果负责，包括按时交付，合格交付，成本控制。项目经理需要熟练项目的5大过程组和10大工作领域，对于互联网产品经理来说，主要内容包括：项目沟通：沟通是互联网开发中产品经理最重要的工作，包括和上级，开发人员，运营人员等等；总体进度计划：项目的总体进度，例如产品设计，UI设计，各个模块开发，测试进度，部署等等，产品经理必须把握整体的进度，针对节点进行审核；开发详细计划：开发详细计划是总体进度计划的一部分，一般来说开发计划是技术经理维护，但是产品经理必须进行整体把控；项目控制：项目干系人，风险，进度，质量等等控制。协助推广产品开发出来必须推广到市场，否则产品就是一个实验品。产品经理不需要完全负责运营推广，但是必须对运营人员提供必备的支持。基本工作如下：基础运营数据：获取产品的基础运营数据，例如下载量，用户量，支付金额，留存；埋点：埋点的一种获取产品运营数据的重要方法，他可以分析页面点击，页面转化等等；业务数据：业务数据例如订单情况，售后订单，销量等等；竞品分析：和市面上相似产品对比分析；Swot分析：了解本产品的优势、弱势、机遇、挑战。迭代开发第一个版本做出来后，产品进入迭代开发阶段，一般迭代周期是2个星期；迭代开发就是将从产品规划到运营过程进行浓缩，每个迭代周期开发少量的功能。基本的工作如下：收集需求：收集产品的需求，哪些需求进行迭代开发；需求排序：针对需求进行排序，高优先级的尽快开发，优先级低的稍晚开发；细节功能设计：第一个版本的功能进行细化，例如效果细化，交互细化等等；迭代计划：维护整个迭代过程的项目计划。根植行业产品都有很强的行业属性，必须熟悉本行业才能设计本行业需要的产品，否则就是空想。我们需要了解行业现状，熟悉行业痛点，熟悉行业热点，并且还得了解相关行业，此外需要熟悉相关的法规，道德，加入行业圈子，多逛行业论坛。个人魅力上述讲的是产品经理硬技能，下面介绍一下软技能，软技能更多的是个人的修养问题，但是这些会影响到产品经理的整个职业生涯。个人魅力包括个人领导能力，沟通能力，愿景能力，洞察能力，审美能力，感染能力。拥有强大个人魅力的产品经理才能成为整个产品的领导者，才能激励整个项目成员，提高团队效率。产品修养产品经理需要提高产品修养能力。产品修养包括：与高人为伍：有时高人的一句指点胜过你苦思冥想一个月，产品经理需要向前辈，向领导，同级组织成员请教，请教他们你不熟悉的内容；与实践者为伍：不要和空想者为伍，而是和实践者为伍，产品的使用对象均是实践者，实践者的想法将会提高你整个产品的境界；产品社区：例如产品壹佰，pmcaff，多看一下帖子提高自身修养，此外多加入一些QQ群；运营工具：例如应用雷达，酷传，APP annie，ASO 100，百度指数等，运营工具可以用来分析产品的运营数据。互联网修养一个互联网人，必须熟悉互联网，有一定的互联网修养，多看新闻，多参加一些沙龙，提高自身的互联网修养。了解互联网现状：熟悉当前中国和世界上优秀的互联网公司，多了解互联网当前现状，例如阿里巴巴，腾讯，百度，小米，华为，360等；跟踪互联网热点：当前互联网热点，例如项目热点，投资热点这些，可以查看36kr，虎嗅，这些社区提高了互联网热点现状；跟踪互联网前沿：例如vr/ar，物联网，智能设备等等；大数据平台：常见的例如易观数据，talkingdata，这些互联网大数据平台会提供部分免费的行业分析报告，了解互联网大数据对产品整体把控有一定的帮助。如果需要学习，可以看下这几个软件：1.脑图工具：百度脑图2.文档共享：蓝湖、Axure等软件3.项目管理：jira

大数据十大商业应用场景大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。　　1、智慧城市　　如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。　　城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。　　城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。　　大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。　　2、金融行业　　大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展得较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。　　金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和Talking Data在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：　　(1)精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐　　(2)风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈　　(3)决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制　　(4)效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度　　(5)产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品　　3、医疗行业　　医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析，将会极大地帮助医生和病人。在未来，借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案，建立针对疾病的数据库，帮助医生进行疾病诊断。　　如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。　　医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力，未来市场将会超过几千亿元。　　4、农牧业　　农产品不容易保存，合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府将为农牧业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。　　农业生产面临的危险因素很多，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量，但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上，这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型，他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种，哪些土地今天需要喷雾并完成耕种，哪些正处于生长期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕种，大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。　　5、零售行业　　零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲，女孩怀孕的故事。　　零售行业可以通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。　　零售行业还可以记录客户购买习惯，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。　　电商行业的巨头天猫和京东，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。　　利用大数据的技术，零售行业将至少会提高30%左右的销售额，并提高客户购买体验。　　6、大数据技术产业　　进入移动互联网之后，非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年，人类社会所有的数据之和有望突破5泽B(5ZB)，这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。　　这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据采集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金，包括政府和企业在大数据计算和存储，数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币，本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展，充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。　　未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长，在5年之内，中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场，也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。　　大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题，大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题，其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据，并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外，360、小米、京东、Talking Data、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者，市场足够大，期望他们将市场做大，帮助所有企业实现大数据价值变现。　　7、物流行业　　中国的物流产业规模大概有5万亿左右，其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右，并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合，运送效率需要提高。　　物流行业借助于大数据，可以建立全国物流网络，了解各个节点的运货需求和运力，合理配置资源，降低货车的返程空载率，降低超载率，减少重复路线运输，降低小规模运输比例。通过大数据技术，及时了解各个路线货物运送需求，同时建立基于地理位置和产业链的物流港口，实现货物和运力的实时配比，提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置，至少可以增加物流行业10%左右的收入，其市场价值将在5000亿左右。　　8、房地产业　　中国房地产业发展的高峰已经过去，其面临的挑战逐渐增加，房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式，房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。　　借助于大数据，特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术，房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，合理制定开发规模，合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高，实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域，并取得了良好的效果。　　9、制造业　　制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，合理规划产品生产，避免生产过剩。　　例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥。　　大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求，帮助厂商进行产品开发，设计和生产出满足客户需要的产品。　　10、互联网广告业　　2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰，市场规模预计达到1500亿元左右，较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视，其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元，参考中国的人口消费能力，其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。　　过去到广告投放都是以好的广告渠道+广播式投放为主，广告主将广告交给广告公司，由广告公司安排投放，其中SEM广告市场最大，其他的广告投放方式也是以页面展示为主，大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大，没有针对目标客户，面对所有客户进行展示，广告的转化率较低，并存在数字广告营销陷阱等问题。　　大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来，对客户的行为进行分析，打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后，客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑，移动互联网的数据包含了个人的位置信息，其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销，广告公司可以依据用户画像的信息，将广告直接投放到用户的移动设备，通过用户经常使用的APP进行广告投放，其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率，广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户，其将会降低广告投入，提高广告的转化率。　　目前，影响大数据产业发展主要有两个大问题，一个是大数据应用场景，一个是大数据隐私保护问题。　　大数据商业价值的应用场景，大数据公司和企业正在寻找，目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融，个人征信等方面已经取得了进步，拥有了很多经典案例。　　但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前，大家都在摸石头过河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法，估计不久的将来，大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前，我们可以参考国外的隐私法，严格遵守国际上通用的个人隐私保护法，在实施大数据价值变现的过程中，充分保护所有相关方的个人利益。　　最后纵观人类历史，在任何领域，如果我们可以拿到数据进行分析，我们就会取得进步。如果我们拿不到数据，无法进行分析，我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误，因此我们需要掌握大数据这个武器，利用好它，帮助人类社会加速进化，帮助企业实现大数据的价值变现。以上是小编为大家分享的关于大数据十大商业应用场景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

网络运营是一个综合性的技术体系，需要很多方面的基础，具体是行业、数据分析、产品、包装、营销这几个大的方面，具体每个方面的代表书籍最新如下：a.行业了解《沸腾十五年》《浪潮之巅》《互联网之达芬奇密码》《不一样的平台，移动互联网时代的商业模式创新》《电商的战国》《我看电商》《改变中国互联网未来的六大力量》《信息规则 ：网络经济的策略指导》《超级数字天才：为什么用数字思考是变聪明的新方法》b.产品了解《人人都是产品经理》《结网》《设计沟通十器》《产品经理手册》《神一样的产品经理》《启示录》《软件工程：实践者的研究方法》《手机研发流程与质量管理》c.交互设计、用户体验《About Face3交互设计精髓 》《触动人心》《SNS网站构建》《社交网站界面设计》《web信息架构，设计大型网站》《web导航设计》《web设计禁忌》《移动应用UI设计模式》筑巢引凤、简约至上、见微知著《yes 产品经理》d.创业数据，理解商业思维《精益创业》《精益创业实战》《创业四步法》这本书早于《精益创业》）《创业者圣经》《丰田汽车案例：精益制造的14项管理原则》《创业三十六条军规》《精益六西格玛-精益生产与六西格玛的完美整合》《平台战略》《电子商务管理视角》《营销管理》《运营管理》（这里的运营是企业运营管理的意思）《项目管理知识体系指南》《量化，大数据时代的企业管理》2.消得人憔悴：依据所处职位的职责，寻求最优解决之道a.数据分析基础书籍：《网站分析基础教程》《网站分析实战：如何以数据驱动决策，提升网站价值》《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》第二版技能进阶：《精通Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》数据呈现：《谁说菜鸟不会数据分析》2013最新版 《Excel商务图表应用与技巧108例（双色版）》《鲜活的数据：数据可视化指南》拓展训练：《大数据时代》 《R语言实战》具体主题分析 搜索《精通搜索分析》淘宝《玩法变了:淘宝卖家运赢弱品牌时代》社交网站《社交网站的数据挖掘与分析》（懂技术才能读）性能优化（粗读）《构建高性能web站点》《网站性能监测与优化》《大规模web服务开发技术》《高性能网站建设进阶指南》b.流量（用户推广）网络营销《锦囊妙计，网站推广101招》《网络营销推广实战宝典》问题查找即可《正在爆发的营销革命-社会化网络营销指南》《湿营销》《行动的召唤》《等待猫吠》《SEO实战密码》《SEO艺术》《搜索引擎营销-网站流量大提速》《搜索引擎优化：每天一小时》《搜索引擎优化宝典》内容营销《内容营销，网络营销的杀手级武器》c.留存内容《胜于言传：网站内容制胜宝典》《与五十位主编面对面》《web内容策略指南》活动《商品促销实战技巧一本全》作者：王志纲《找魂》《推手》。。。熊大寻《江山入划》叶茂中《想》与《做》？想与做？d.转化《网站转化率优化之道》《数据掘金，电子商务运营突围》《landing page优化权威指南》《淘宝卖家秘笈》《提高转化率! : 网页A/B测试与多变量测试实战指南》《啤酒与尿布》《顾客为什么购买》三、寻他千百度：蓦然回首，佳丽原来在后宫生活兴趣书籍，从生活中感悟。社区运营：《裸猿》、《人类动物园》和《亲密行为》社区机制用户行为：《会赚钱的行为经济学》《流行性物欲症》《后物欲时代的来临》广告策划：《广告武林秘笈》《广告文案传真》《大量流出》商业：《商战》《战争论》值得精度的书：《数据化管理》《超级富豪就是超级创意》《数据挖掘与数据化运营实战》《精益创业实战》《数据分析，企业的贤内助》《微力无边》《淘宝产品十年事》《推荐系统实践》《设计搜索体验》《深入理解网站优化》2014新书推荐：《腾讯方法 : 一个市值1500亿美元公司的产品真经》 《颠覆式创新：移动互联网时代的生存法则》 《从门外汉到BAT产品经理有多远》《缔造企鹅 : 产品经理是这样炼成的》《九败一胜 : 美团创始人王兴创业十年》《第二次机器革命 : 数字化技术将如何改变我们的经济与社会》《参与感 : 小米口碑营销内部手册》《周鸿祎自述 : 我的互联网方法论》 《再看电商》《新经济，新规则》《社交红利（修订升级版）》《互联网创业原创精品-互联网创业密码》 《风吹江南之互联网金融》《谷歌和亚马逊如何做产品》 《数据之巅:大数据革命》《微管理》《O2O进化论: 数据商业时代的全景图》 《互联网思维的企业》《有的放矢:NISI创业指南》 《翻转课堂的可汗学院:互联时代的教育革命》 《硅谷百年史:伟大的科技创新与创业历程(1900-2013)》 《创业时, 我们在知乎聊什么?》 《孵化Twitter:从蛮荒到IPO的狂野旅程》

这个观点是错误的，只要数据量比较大，都可以做些数据挖掘的工作的。

网络营销推广实战，可以看下

　　大数据在电子商务应用中的作用：　　第一，对于利用大数据进行商品关联进行的挖掘营销来说，通过大数据挖掘技术，保证数据之间得到有效的关联性，这样在具体的企业运用过程中，应该保证有效分析原有数据的基础上，建立起相关的数据联系。比如，通过相关的啤酒和尿布的关联营销的案例，能够给电商提供有效的解决思路，能够有效实现电商企业产品信息的相关推荐以及结算界面的互补推荐的内容。利用小型的数据库进行处理和分析，能够使得用户的短期需求得到满足，但是，通过大数据对于商品关联度进行关联，则能够有效保证界面信息的准确度大大提升，能够更好保证用户潜在需求得到一定激发。所以，利用大数据的分析，保证充分对于商品的关联性进行挖掘，并能能够保证推荐界面的有效性，这点则是电商应该注重的地方。　　第二，对于利用大数据进行的社会网络营销来说，当前，社会化媒体的高度发展，已经使得海量的人群得到覆盖，并且社会网络营销的传播速度正在呈现飞速的发展，利用大数据，人们可以对于社会化网络的传播进行充分地了解，能更好地开展电商进行类似于社会网络营销活动的开展。对于电子商务企业来说，应该充分利用好大数据分析的优势，能够有效把握好社会化网络传播媒介对于消费者的偏好的分析，在相关的社会媒介上进行分享活动的积极开展，使得传播范围不断扩大，有效提高营销效率。　　第三，对于利用大数据进行的地理营销来说，利用大数据的技术优势，能够充分对于网站的交易数据进行有效分析，在进行商品的地理营销中，能够根据地理位置区域特定区域中人们的不同喜好，因此有效地开展不同类型的营销策略活动。对于电子商务企业来说，大部分电商则是在交易最后环节获得用户的收货地址，只有部分的电商则会有效地在开始阶段，就能够获得用户地理位置，这样的情况不利于进行商品的地理销售。应该通过大数据技术，分析用户地理位置的有效划分，保证存在的差异性的确定，应该充分保证用户地理信息和感兴趣商品的关联度，同时，能够在对于产品的服务，在细节上更加完善。　　第四，对于利用大数据进行用户行为的分析营销来说，电商主要分析消费者的历史记录以及涉及的购买行为，这样就能有效获得用户的消费习惯，有效可以为企业提供用户行为分析营销。比如，用户的心理、行为轨迹可以通过浏览网页时停留在具体产品上的时间进行判断，有利于发现潜在的用户，进行具有针对性的商品广告的投放，使得广告转化率大大增加，另外，电子商务企业来可以通过一定相关的搜索行为，针对潜在用户的需求进行分析，使得商品种类进一步完善化。　　第五，对于利用大数据实现的个性化推荐营销来说，在实际市场分析过程中，满足消费者的个性化要求显得越来越重要，这就要求电子商务企业也能更好满足个性化的营销水平。根据大数据环境的发展特点，电子商务企业应该根据用户的个性化要求来进行商品的推荐活动，以及产品分类等，能够积极邀请用户对于感兴趣商品进行关注，之后还能够继续进行个性化信息的添加和推荐，保证用户对于喜欢的类别进行有效修改，使得数据库内容进行有效更新。

中小企业网络营销之网站推广方案网络营销的概念越来越被中小企业所理解并接受，网络营销成本低、效果好、覆盖面积广等优势，也是吸引众多中小企业的主要原因。网络营销的大部分策略都是以企业网站为基础而实施的。越来越多的中小企业认识到企业网站的重要性，纷纷建立了自己的企业网站。然而相关资料表明,国内中小企业网站约79%日流量不足200IP，根本没有达到中小企业预想的营销效果。一：搜索引擎网络信息的膨胀，决定了搜索引擎必然成为人们获取信息的重要途径。通过搜索引擎优化或搜索引擎付费推广等方式，是进行企业网站推广最快捷有效的途径之一。搜索引擎付费推广见效快，效果好。搜索引擎优化则是一个长期的工作。另外，也可以购买通用网址，网络实名等中文插件服务。二：投放广告广告的本质是推广产品或服务。寻找最符合企业目标客户群体喜爱的网站，或者在门户，权威网站投放广告。同样能在短期内将企业网站展示在网民面前，也是目前大多数企业主比较认同的方法。有一部分企业同时在传统媒体也会投放广告，传统媒体投放广告时，将网站地址公布也有一定效果。三：信息平台国内现有B2B，B2C平台大约2万多个，而且有相当一部分可以直接留出企业网站自身网址。挑选一部分信息平台定期发布并更新企业信息。别忘记留网址哦。另外在一些行业相关网站或论坛等也可以发布一些企业新闻，供求，促销等信息。同时提醒一下，发布后尽量保持定期更新，才可达到最佳效果。四：实物产品在企业自身的产品上，或者产品包装上留下网址，可以通过终端用户来实现企业网站推广。还有一点就是生产型企业职工工作服也可以印上网址或企业网站标志，强化网站形象。另外，适当的时候策划一些促销活动或赠送客户留念，在礼品上印刷网址。比如T恤，雨伞等。提醒一下，企业名片更是不可忽略的推广实物之一。五：商业伙伴企业网站的建立，是为了更好的促进商业行为。和自己的商业伙伴，包括材料供应商或销售渠道等合作，争取和对方网站互换广告或连接。如果在企业上方/下方商业伙伴网站或宣传材料出现，那么也能很大程度上提高网站暴光率。比如进入上方伙伴网站的客户列表，成为大客户展示；进入下方伙伴的网站，以合作伙伴或供应商的身份出现。六：邮件推广国内的Email营销市场已经被打乱，这里并非建议大家使用传统意义上的“垃圾邮件群发”。建议中小企业可以针对现有客户，或者主动在企业网站留下Email的潜在客户定期发送邮件，宣传企业形象，发布产品信息等内容，适当的位置加上网站连接。建立邮件列表服务曾经是营销的一种重要组合方式。七：导航分类现在，仍然不少人使用网址导航站和分类目录查找信息。企业网站可以根据自身产品或服务类型，提交到一些导航站和分类目录。导航站和分类目录数目众多，手工选择一部分有价值的，尝试提交。一般导航站和分类目录经常互相索引，一旦成功加入一个，就有可能被其他导航站和分类目录自动收录。八：友情连接友情连接的作用虽然越来越低，不过仍然不可忽视。企业网站获取同行站点的友情连接是不太现实的。但是可以争取其他行业网站的友情连接，数据库营销（数据分析）中有个“啤酒和尿布”的经典案例。比如企业自身是工艺品制造商，那么和玩具企业供应商网站交换连接，也是潜在价值的。九：其他技巧有很多非常规的推广手段，恰当利用的话，效果也是惊人的。为了保证营销效果的有效转化，建议大家使用一些营销工具辅助，比如在线客服系统，企业400电话热线等。400电话可以提升企业形象、大幅提高广告效果；全国统一号码。在类似"极速400电话网"这样的官方授权代理，费用一年只有几百元。另外，有的企业似乎“傻气”，会提供一些无关的信息，比如便民查询，在线服务工具；或者自己开发一个经典的歌曲，在线游戏等内容的flash；或者策划一些有奖调查，促销，产品试用等信息内容等等方式进行病毒式营销。

你好报表和bi的区别是报表只针对单位企业在一个时期内的经营活动成果所填报的表格儿bi涉及的面就会更广一点，除了填报财务数据以外，还有其他数据的统计

不浏览不健康的网站，不随便点不知道的网址或者链接，对自己的一些信息进行加密。

第一， 为政府决策提供科学依据好的选择计划是成功的一半，政府处理的关键在于选择计划。但是在当今年代，公共事务日趋复杂化，缺少信息支撑的政府选择计划通常捉襟见肘。大数据应用于政府处理有利于提示公共事务的内涵关联性，运用数据交融、数学模型、仿真技能等大数据技能能够行进政府选择计划对信息的占有与剖析才干，为科学选择计划供给数据支撑，然后大大推进政府选择计划的科学性。例如，郑州市流动人口信息路径的树立就为掌握社会形态改动、找准城镇化打开重心供给了坚实的信息根底。好的选择计划是成功的一半，政府处理的关键在于选择计划。但是在当今年代，公共事务日趋复杂化，缺少信息支撑的政府选择计划通常捉襟见肘。大数据应用于政府处理有利于提示公共事务的内涵关联性，运用数据交融、数学模型、仿真技能等大数据技能能够行进政府选择计划对信息的占有与剖析才干，为科学选择计划供给数据支撑，然后大大推进政府选择计划的科学性。例如，郑州市流动人口信息路径的树立就为掌握社会形态改动、找准城镇化打开重心供给了坚实的信息根底。第二， 为政府简政放权和职能转变保驾护航实在改变政府职能和推动简政放权是全面深化改革的重要内容。大数据开展和使用缩短了政府经济社会办理的间隔，为简化行政批阅、进步批阅和效劳效能发明了条件。河南全省推行的“新农合办理体系”就极大地推动了社会保险效劳流程优化，减少了政府供给社会效劳的环节，也降低了社会成员获取公共效劳的本钱。第三， 为政府管理精准化提供支撑运用大数据进行办理，能够凭借云核算、物联网、互联网、智能技能等大数据技能，将比如市场监管、查验检查、违法失期、公司生产经营、出售物流、投诉举报、花费维权等数据进行会聚结合和相关分析，一致公示公司信用信息，预警公司不正当做法，然后进步政府监管和效劳的针对性、有用性。总归，大数据应用于社会办理，有用地处理了冗杂的办理信息、分散的办理资本与精准的办理需要、高效的办理功率之间的巨大对立，使得传统技能条件下，办理信息不能有用交换与同享、办理方针难以一致、部分协作存在瓶颈的局面得到极大改观，推进政府办理由粗放向精细化改变。例如，西峡县经过织造社会办理信息网，及时把握社会舆情动态，不只有利于政府把握真实的社会需要，也推进了社会网格化办理继续深化。第四， 为政府治理模式转型创造条件大数据年代，来自社会和政府的海量数据不断涌现，推进政府管理形式，包含体系、构造、功能、流程和方式等发生了革命性的改变。在这一期间，构成于工业社会的官僚制或科层制现已过时，从电子政务到互联网政务、云政务等，信息通讯技术及智能化渠道进一步推动政府组织体系的革新，逐渐显示出网络化、扁平化、分布式、小型化、敞开性以及自下而上等特征。大数据能够进一步推进政府信息揭露和数据敞开，然后进步行政管理的透明度和政府公信力，一起还能够从数据同享、内部竞争、细分效劳、智能决议计划、立异驱动等方面改善政府管理绩效。第五， 为提高政府公共服务能力，满足人民群众多样化、个性化需求提供便利1、大数据运用能够进步公共效劳精准性。大数据广泛运用之前，政府通常寻求规范化效劳，政府效劳在统一化、“一刀切”的规范之下，极易忽略公民个性化、差异化需要，也无法经过弹性的机制满意不同人群的定制化需要。大数据年代，经过泛在网络、在线获取、菜单式效劳，能够打破原有的单一化供应的枷锁，寻求差异化、个性化甚至定制化的公共效劳供应，使公共效劳更具精准性。2、大数据运用能够降低公共效劳本钱。经过信息和数据的共建同享、处理资本的优化和结合，能够大大避免原先的重复建造、资本错配、闲置糟蹋的疑问，一起经过公民和企业的自助效劳，还能够大大降低政府的公共效劳本钱，进步公共财政资金的运用效率，金鹏信息网格化软件。3、大数据运用能够增加公共效劳透明度。大数据年代，公民对公共效劳中的政务揭露具有激烈等待，关于政府掌握的非涉密数据、政府就事流程中的各个环节都有激烈的知情志愿。经过数据开放，能够有用清除政府公共效劳过程中信息不对称带来的官僚作风、暗箱操作等坏处，避免公共效劳“供需错位”。4、大数据运用能够推进公民参加公共效劳。大数据年代，公民具有激烈的参加欲望，更简单借助电子政务渠道完成与政府的互动，也愿意在网络上完成需要表达、决议计划投票、业务处理等。经过实施公共效劳大数据工程，推进传统公共效劳数据与互联网、移动互联网、可穿戴设备等数据会聚结合，开发各类便民运用，能够优化公共资本配置，提高政府公共效劳水平，满意公民的公共效劳需要。河南大力推广“宽带中原”建造，根本方针之一即是惠民，意图是愈加精确、快捷地供给公共效劳。

邵洪涛[1](2021)在《广泛性焦虑障碍患者前额叶的磁共振波谱研究》文中研究指明目的:应用氢质子磁共振波谱(1H-Magnetic Resonance Spectrum,1H-MRS)影像学方法获取广泛性焦虑障碍(Generalized anxiety disorder,GAD)患者前额叶代谢物的变化情...2)内在信度:每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类时所列出的频数表。 简介: 若总体中的个体可按两个属性A、B分类...邵洪涛[1](2021)在《广泛性焦虑障碍患者前额叶的磁共振波谱研究》文中研究指明目的:应用氢质子磁共振波谱(1H-Magnetic Resonance Spectrum,1H-MRS)影像学方法获取广泛性焦虑障碍(Generalized anxiety disorder,GAD)患者前额叶代谢物的变化情...2)内在信度:每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类时所列出的频数表。 简介: 若总体中的个体可按两个属性A、B分类...参考文档参考文档参考文档参考文档参考文档参考文档参考文档参考文档参考文档参考文档

沃尔玛在研究美国居民在沃尔玛超市的购物数据时，偶然发现在美国本土沃尔玛超市的销售数据中，婴儿品类的销售曲线和啤酒产品的销售曲线非常一致，于是对这种现象进行了研究。通研究购物者群体及购物习惯，发现婴儿品类的购物者群体和啤酒的购物群体有很高的重合度：美国奶爸。想想也是，买纸尿裤的要么是奶爸要么是奶妈，反正都得买。奶爸要是去买纸尿裤，肯定顺手拎上几罐啤酒，两个产品放在一起，对于买纸尿裤的奶爸奶妈都是一种心理暗示，省的找了，结果沃尔玛把两种产品陈列放在一起，销量果真都增长了。在品类管理中，这是一个很经典的购物者消费习惯研究的案例。

沃尔玛发现跟啤酒一起购买最多的商品是纸尿布。根据查询相关公开信息显示，沃尔玛发现跟啤酒一起购买最多的商品是纸尿布，不是爆米花也不是炸鸡。

我感觉美国的超市，它做到了行业的最前端，在美国的超市里头，你可以买到你想要的任何东西。

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当评价一款茶叶时，审评的程序和方法通常与以下几个方面有关：外形：名优茶的外形特点是一个重要的审评因素。好的茶叶应该形状匀齐、色泽鲜亮、整体匀称。香气：香气是名优茶的重要特点之一。好的茶叶应该有清香、花香、果香等不同香气，并且香气持久、浓度高。滋味：好的茶叶滋味应该浓郁、醇厚、爽口，并且不苦涩、不涩口。汤色：好的茶叶汤色应该明亮、清澈、无杂质。叶底：好的茶叶叶底应该柔软、有弹性、无异味。色泽：好的茶叶色泽应该鲜艳、光泽度高。净度：好的茶叶净度应该干净、无碎末、无杂质。含水量：好的茶叶含水量应该在正常范围内，通常为8%至14%之间。生长环境：好的茶叶生长环境应该优越，包括土壤、气候、品种等因素。制作工艺：好的茶叶制作工艺应该精细，包括采摘、萎凋、揉捻、发酵、烘焙等环节。在审评过程中，通常会从以上几个方面对茶叶进行全面的审评，以综合评价其品质和价值。同时，审评还需要结合茶叶的产地、年份等因素进行综合分析，以确保所评价的茶叶具有良好的品质和价值。

北方有名的茶叶也很多，而且并不比南方的茶叶更差。日照绿茶是“南茶北引”的典型代表，产于山东省日照市。日照是世界茶专学家公认的三大生产海岸绿茶的城市之一（另两个分别为韩国宝城和日本静冈）。日照绿茶具有干茶墨绿，茶汤汤色黄绿明亮、栗香浓郁、回味甘醇、叶片厚、香气高、耐冲泡等独特优良品质，被誉为“中国绿茶新贵”。

名优茶是说茶的品质好、知名度高；而“茗”本身就是茶的意思，所以“茗优茶”这一说法个人认为不大符合一般语法及普通人思维，仅是一种噱头而已，牵强的说是茶中好茶的意思吧。

名优茶或粗制茶感官审评包括茶叶的色、香、味、形等品质特征。茶叶感官审评对茶叶栽培管理、生产、交易以及科学研究起着指导和促进作用，是茶叶产品的分级定等、评优定价、宣传推广、贸易仲裁的重要技术依托；同时对茶学领域新品种选育、新技术研发、新设备的研制亦起着重要的评判作用。审评技巧茶叶的品质审评不是易事，要想得到好茶叶，需要掌握大量的知识，如各类茶叶的等级标准，价格与行情，以及茶叶的审评、检验方法等。茶叶的好坏，主要从色、香、味、形四个方面鉴别，但是对于普通饮茶之人，购买茶叶时，一般只能观看干茶的外形和色泽，闻干香，使得判断茶叶的品质更加不易。干茶的外形，主要从五个方面来看，即嫩度、条索、色泽、整碎和净度。一般嫩度好的茶叶，符合外形要求（“光、扁、平、直”）。但是不能仅从茸毛多少来判别嫩度，因各种茶的具体要求不一样，如极好的狮峰龙井是体表无茸毛的。芽叶嫩度以多茸毛做判断依据，只适合于毛峰、毛尖、银针等“茸毛类”茶。这里需要提到的是，最嫩的鲜叶，也得一芽一叶初展，片面采摘芽心的做法是不恰当的。因为芽心是生长不完善的部分，内含成份不全面，特别是叶绿素含量很低。所以不应单纯为了追求嫩度而只用芽心制茶。

就是著名的,品质优良的茶叶,不是特指某一种.http://zhidao.baidu.com/question/5516736.html

以下是绿茶十大品种：1. 龙井：产于浙江杭州西湖龙井山，是中国最著名的绿茶之一，具有清香、味醇、色翠等特点。2. 碧螺春：产于江苏苏州市太湖洞庭山区，外形卷曲如螺旋，口感甘醇爽滑。3. 毛峰：产于安徽黄山风景区附近地区，叶片细嫩柔软，汤色清澈明亮。4. 西湖龙井：与杭州龙井同属一个品种，在不同的生长环境和加工方法下略有差异。以其扁平挺直、色泽碧绿、香气高雅而闻名。5. 太平猴魁：产于安徽六安市舒城县太平镇周围地区。茶叶条索粗壮硬朗, 口感回甘, 具有淡淡的果香和花香。6. 黄山毛峰：也称为“黄山前程”，主要产自安徽省黄山市南部及周边地区。其特点是汤色清澈明亮、滋味鲜爽回甘，并带有一定的花香和果香。7. 六安瓜片: 产自中国安徽省六安市金寨县境内。因其形似西瓜子而得名，“一心二叶”制作工艺使得此茶质量上乘且口感极佳.8. 剑眉: 传统名优茶之一, 主要分布在四川省成都市郊及邻近地区。剑眉以其颜色青润匀整, 馥郁持久的花果香气而闻名.9. 安吉白茶: 由新发展起来的白毫银针变异演化而来, 是目前国内唯一被认证为"真正意义上" 的白茶类别.10. 大方红玫: 属黑龙江省牡丹江市东宁县所出品之珍稀红华类别中国特殊保护野生动物-东北虎栖息地保护基金会指定产品之一级商品。以上仅列出了部分知名度较高或者比较经典的十大品种，请注意每个人对喝过的不同品种可能会有不同评价和偏好。

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fortuna4D对季节没有特定的说明。fortuna4d是比较常见的抗衰除皱的方法，能用来紧致皮肤，达到比较好的去除皱纹目的，让人脸看起来更加年轻，更加健康。

保丰绿茶，即武汉市洪山区九峰乡保丰村林场生产的绿茶，其品种有毫锋、银芽、龙井、毛尖、珍眉等。保丰绿茶于1971年问世，便非同凡响，1982年首次参加武汉市茶味评比便获奖，此后，不仅在市级评比中年年获奖，还进入湖北省名优茶的行列。1986年保丰毫锋被评为省优良产品，次年被评为省优质产品。1993年上了一个新台阶，毫锋与银芽均获省一等奖。1994年，毫锋获省优良奖，银芽获省特等奖。在全国性的“94中国陆羽杯”茶叶评比中，荣获一等奖。自此，保丰绿茶不仅名满三镇，还在《湖北名优茶》一书占有一席之地：不仅进入全国名茶行列，还受到联合国环保组织1以及朝鲜、泰国、日本等国际友人的赞誉。保丰绿茶不愧为江城茶中佼佼者。保丰绿茶之所以成为享誉神州的名优茶，首先得益于茶树生长的优势。保丰茶园在群山环抱之中，繁茂葱笼的林木使这里气候湿润，空气清新，茶树植根的土壤深厚肥沃，加之管理精细，构成了茶树生长良好的生态环境，不仅老龄茶树保嫩性强，幼龄茶树苗壮成长，而且使茶树叶上的叶绿素、蛋白质、氢基酸、芳香油等也含量丰富，这便为制成上等好茶提供了物质基础。

茶艺师的入门基础知识 　　要泡好茶要学会如何识茶、选茶、泡茶等等一系列的茶艺师基础，大家想要泡好茶就要学习一下茶艺师要具备的基础知识啦~ 　　1.泡茶要素 　　大家在学习其他知识的时候，要先大概懂得一下泡茶的要素，应该要根据不同的茶叶类所含有的不同的特点，以此来调整泡茶的水温、浸泡的"时间和茶叶的用量，这样才可以让茶叶的香味、口味、色泽得到充分的发挥。 　　2.泡水的选择 　　既然说泡茶，那自然水是起到十分关键的作用，泡茶的用水可以直接影响茶叶质量，而我们经常听说的“龙井茶、虎跑水”是杭州的两大名茶，也可以从中看到用什么水泡水直接影响茶水的气味口感等。 　　3.茶具的选择 　　有一句说：“水为茶之母、器为茶之父。”那茶器也在泡茶中起到至关重要的作用，一般要首选瓷器，因为瓷器可以令茶叶的香味、品质得到更有效的发挥。 　　4.学会识茶 　　泡茶在之前还要懂得学会辨识茶叶的好坏，大家可以先观看茶叶、嗅闻一下茶叶，再先品尝一下茶味，再看一下茶渣，看到有文化、变味的就不要用来泡茶了哦。 　　泡茶还有很多知识要学习的，不仅仅只有以上四点，若想泡好茶，就要多多学习茶艺师知识哦。 ;

学习茶艺当然好最起码了解了茶泡茶时能知茶性而科学泡茶对自己来说又可以知己知茶而健康饮茶至于职业的话，那是另外一回事许多人总是错把分初中、中级、高级的茶艺师《职业资格证书》当作茶艺师那是一种误解茶艺师需要真材实学，但是，可以没有证书。只要得到大家的认可一谈茶均问不倒，一冲茶显专业，就是了。

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相信自己 买本茶道的书回去看两天就OK了 茶道源于中国 你为龙的传人 相信很有天赋的 好处嘛·多了 懂茶的人都很有涵养 多喝茶身体好

lucky是碰巧发生的好运,强调偶然性.fortunate是带来未预料到的好事,吉利的,强调是现实的好运,通常以讲话人的思维来判断．lucky 这些形容词都可表示“有利的,好运的,顺利的”之意,fortunate指目前已存在的成功或有利情况,或指因好运或机会带来的成功和喜悦.fortunate adj.幸运的(同lucky) fortune n.命运,运气；财富make a fortune out of… 发……财have a good fortune 交上好运fortunate adj.幸运的（同lucky）be fortunate in 在……方面幸运be fortunate to do 很幸运地……fortunately adv.幸运地.

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