大数据

相信大家在日常刷淘宝、抖音时都体验过被大数据支配，前脚浏览了美食，第二天的推荐就一堆美食了。不可否认的是，相关度是激发需求、提升销量的关键，根据个人偏好的类似推荐确实更容易产生购买行为。Facebook目录广告可以帮助广告主完成个性化匹配，Facebook代理YinoLink易诺来聊一聊Facebook目录广告如何帮助广告主迅速提升CTR，降低CPA。一、Facebook目录广告是什么Facebook目录广告是Facebook动态广告的一种，会利用像素Pixel或SDK记录的数据，根据您上传的商品/应用目录，向对您商品感兴趣的受众推广您的产品。Facebook广告主只需针对目录中的所有内容创建一个广告系列，Facebook会针对每个用户动态生成广告。不同用户会看到不同版本的广告，具体取决于他对您的哪款产品感兴趣。

大数据时代广告精准营销及传播策略随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活从现实生活逐渐走向线下线上结合的二元生活。在网络世界中，我们从事的一切网络行为，包括浏览网页、搜索信息、网络购物等，都被网络服务商抓取与挖掘，形成 “数据痕迹”，堪称“大数据”（Big data）。被誉为“大数据商业应用第一人”的维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。本文以中粮集团2014“年味儿”广告为案例，看大数据时代广告思维、商业传播、营销方式的变革。一、大数据时代广告实践：以中粮年味儿广告为例2014年马年春节来临之际，中粮集团发起一场以“中粮，让年更有味道”为主题的大型品牌营销活动。以“年味儿”为核心，以北京地铁四号线西直门至西单站六站链通包站为宣传阵地，以“我买网”为营销平台，通过整合媒体渠道，最终实现“我买网”电商同比销售翻3倍的直接利益。1.广告思维：过年语境人与人之间传播的目的是交流意义，换句话说即交流精神内容[1]。这种精神交流，不能完全依靠语言符号，有相当一部分来自于语境。如何营造语境？简单的说就是用情感讲故事，引发消费者共鸣。根据广告原理，人的潜意识是受情感驱动的，而非逻辑，这些情感包括与生俱来的娱乐、亲情、愤怒、好奇、情欲等。广告思维即商品营销策略和动机需要转化成用户情感上的概念和故事。添置年货、吃团圆饭、放鞭炮、走亲访友拜大年曾是许多人童年记忆中年味儿。而今，人们生活在忙忙碌碌中，年过得越来越没有“年味儿”了。中粮集团在2013年12月30日起至2014年1月7日，创造了一个让整个市场都能熟悉和接受的语境——“过年”。从西直门至西单的地铁站里红彤彤的剪纸、一家团圆的图画、满眼的好年货，年被符号化。这些符号打的是亲情牌，传达忙碌人儿时记忆中的年味儿，唤起了大家心底对春节和团圆的期盼。“曾以为逃离了家是自由，后来才发觉逃离了家，我一无所有。中粮，让年更有味道”、“再好的山珍海味，都比不上妈妈亲手做的白米饭。福临门，让年更有味道！”广告语唤起了“家”味儿、“人情”味儿。过年的语境戳痛了北漂族的心。2.传播思维：线下线上结合线下终端以平面媒体、电视媒体、户外广告等传统广告形式以主。中粮“年味儿”广告以马年新年倒计时30天为时间节点，在北京地铁四号线启航，采用环环相扣、逐站链通的模式，逐站链通西直门、新街口、平安里、西四、灵境胡同以及西单站。福临门、家佳康、长城、蒙牛、中茶等中粮旗下知名子品牌，与中粮集团母品牌，借“中粮年味儿专线”齐齐亮相，向往来乘客传递着浓浓的年味儿。铁链通包站广告模式吸引了受众关注，增强了公众的冲击力，实现了广告效应乘积化。线下活动还包括聚焦除夕未归人，爱心年货礼包寄送、赞助驻京外交使节年夜饭、全国数百家线下零售终端促销联动、好年货进驻合作企业销售等活动。线上传播即通过“年味儿”，“中粮味道”微博、微信等网络传播方式，让受众和网络形成互动。在地铁上刊之日同步推出@中粮味道活动微博/微信，参与众多年味儿活动和话题探讨。线下二维码，寻找草根代言。“年味儿吃货达人”互动游戏，中粮好年货礼包、“我买网”购物红包等大奖回馈消费者。中粮年味儿广告活动覆盖3亿人。线上平台与线下平台各有所长。中粮“年味儿”广告形成了线上线下补充、多元的传播形式，为中粮网络营销提供了人气基础。3.营销思维：自建网络营销平台中粮集团的成功还在于自建了网络营销平台“我买网”，建立了“5C”营销模型：Catch、Conncet、Close、Continue和Campaign。“5C”营销模型运用的是大数据，即利用数据和自己的洞察力，了解消费者喜好，然后提供个性化服务。“5C”营销模型是从Catch开始的，即从几十亿的流量中找到真正的价值流量，借助搜索引擎、DSP投放、社交媒体等精准营销手段捕获目标人群，引导到自己的平台（catch）；建立品牌官网为核心的互动平台，可以按照品牌商的意志提供官方内容（Conncet）；完成消费购物的体验闭环，尤其是下单、配送、售后服务一系列客户体验（close）；通过对会员系统、积分系统持续升级等手段提升重复购买和用户忠诚度（Continue）；依靠一波一波的营销计划滚雪球式驱动，让客户群和销售额越滚越大（Campaign）[2]。这种集产品展示、促销、购买、物流配送等于一体的推广模式，提供了“眼见即所得”的快捷便利购物体验，也为中粮品牌整合提供了有力的支撑。中粮“年味儿”广告通过过年语境的广告思维、线上线下结合的传播思维、自建网络营销平台的互联网思维，最终实现了我买网电商同比销售翻3倍的直接利益。中粮“年味儿”传播方式和营销策略是新媒介时代的典范。二、大数据时代的广告策略大数据为广告带来了商机。根据2014年4月17日全国工商系统会议的消息，2013年我国网络广告发展较快，效果也较为显著，网商经营额同比增长46.1%，市场规模达到1100亿元。如何在大数据时代实现广告效果最大化？1.传播策略（1）以受众为本位。所谓受众本位，即从受众角度出发，通过分析受众的媒介接触动机及这些接触满足了他们的什么需求，来考察大众传播给人们带来的心理和行为上的效用。传统广告是在围绕“媒体”方的“时间”（广告时段）与“空间”（版面、广告位置）进行商业交易。这种“媒体本位”的传播方式，以传播为目的、观众被强制观看，到达率差，传播效果无法量化，广告不能有效覆盖目标群体。随着大数据广告时代的来临，广告业会迎来由“媒体本位”到“受众本位”的转换。特别RTB广告的兴起，使得广告产业的核心开始围绕“人”（即受众）展开交易。RTB广告是在每个广告展示曝光的基础上进行竞价。广告售卖的不仅仅是传统意义上的广告位了，而是访问这个广告位的具体用户，买方明确人的标签属性，卖方提供与之对应的人的点击流量。（2）社交化网络传播平台。信息技术的进步使网络环境下“用户创造内容”成为可能，不少企业看到了利用社会化媒体进行营销的力量。电影《小时代》《致我们终将逝去的青春》的成功得益于良好的社会化媒体营销策略，黄太吉煎饼果子、马佳佳powerful网店的成功少不了社会化媒体的助力。在传播手段上，社交化网络传播平台主要包括电子邮件、博客、播客、视频分享、即时通讯、网络社区等多种类型的网络应用的集合，同时涵盖了文字、视频、音频等媒介手段，将多种媒介融合在一起。企业通过不同的表现形式将广告信息通过人际传播的方式传达给受众，网民通过分享、评价、讨论等方式参与，实现广告信息的病毒式传播。社交化网络传播平台以“人人均可参与”为主要特征，受众不再是被动接受信息，而是能够主动掌握、控制信息，甚至参与信息的传播。根据参与程度不同，社交化网络传播包括“强关系”、“弱关系”连接。基于媒体属性的微博，其特征偏向于社会化信息网络，其聚合的群组偏重于弱关系连接，可实现尽可能地传递信息、尽可能地实现公开的互动，促进品牌推广。微博自诞生以来，已成为广告商家的必争之地。作为一种分享和交流平台，微博能表达出每时每刻的思想和最新动态。它是商家或个人发现并满足用户的各类需求的一种工具。相对于微博，微信的服务性更强，其特征偏向于社会化关系网络，其聚合的群组偏重于强关系连接，是典型的熟人模式，同时又开始于公众账号、朋友圈分享等开始向半熟人发展。也可以通过用户订阅自己所需的信息，商家通过提供用户需要的信息，推广自己的产品，从而实现点对点的传播。社交化网络传播实质是一种人际传播。人际传播在本质上来说是个人之间相互交换精神内容的活动，精神内容的交互程度很大程度取决于符号载体的运用。符号载体可以是能传递信息的手段和渠道。而在大众传播过程中，每个接收者都扮演着译码、释码和编码的角色。传播者既是传者又是受众者，在一定程度上具有连接性和交织性。在新媒介时代，广告传播应该充分利用网络优势，以受众为本位、发挥社交媒体功能。2.营销策略：广告精准营销2005年9月世界级营销大师菲利普?科特勒最早指出了一个营销传播的新趋势——精准营销。所谓广告精准营销就是依托现代信息技术手段，基于用户属性和用户行为精准判断和精准定位的基础上，建立个性化的服务体系，实现企业广告精准地传达到目标消费者的目的。如何建立广告精准营销？维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中认为大数据的核心就是预测。借助cookies的跟踪和庞大的数据库系统的储存，记录下来大量的姓名和信息，运用大数据技术搜集、分析网络用户的网上“踪迹”，精准地发现目标消费者甚或其消费情境，预测消费者行为。在发广告的时候，不是针对每个人，而是针对预测的目标客户营销。例如Google借助ADsense，通过分析消费者的搜索习惯，进行数据挖掘，然后能够寻找到更适合消费者使用的广告。也就是说广告营销者可以借助于网络技术深入洞察消费者的兴趣和需求，把营销信息制作成消费者“想要的信息”，借助现代化信息技术精确地传递给目标消费者了[3]。三、结 语大数据时代带来了信息传播方式的变化，广告的精准营销倍受关注。中粮“年味儿”广告掀起了精准营销的小波澜，它不仅给广告主带来了更满意的效益，也给顾客创造了个性化的传播体验。目前我国广告精准营销尚处于起步阶段，但有着无限的发展潜力。在大数据时代，要达到广告精准营销，在传播领域里，力求实现以受众为核心建立互动的社交化网络传播。在营销领域，依托现代信息技术手段，基于用户属性和用户行为精准判断和精准定位的基础上，建立个性化的服务体系，实现企业广告精准地传达到目标消费者的目的。以上是小编为大家分享的关于大数据时代广告精准营销及传播策略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

有专门提供海关数据的服务公司，需要交钱。

一、公开数据库　　常用数据公开网站：　　UCI：经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。很经典也比较古老，但依然活跃在科研学者的视线中。　　国家数据：数据来源中华人民共和国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，全面又权威。　　亚马逊：来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。　　figshare：研究成果共享平台，在这里可以找到来自世界的大牛们的研究成果分享，获取其中的研究数据。　　github：一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，适合做研究和数据分析的人员。　　二、利用爬虫可以获得有价值数据　　这里给出了一些网站平台，我们可以使用爬虫爬取网站上的数据，某些网站上也给出获取数据的API接口，但需要付费。　　1.财经数据，2.网贷数据；3.公司年报；4.创投数据；5.社交平台；6.就业招聘；7.餐饮食品；8.交通旅游；9.电商平台；10.影音数据；11.房屋信息；12.购车租车；13.新媒体数据；14.分类信息。　　三、数据交易平台　　由于现在数据的需求很大，也催生了很多做数据交易的平台，当然，出去付费购买的数据，在这些平台，也有很多免费的数据可以获取。　　优易数据：由国家信息中心发起，拥有国家级信息资源的数据平台，国内领先的数据交易平台。平台有B2B、B2C两种交易模式，包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。　　数据堂：专注于互联网综合数据交易，提供数据交易、处理和数据API服务，包含语音识别、医疗健康、交通地理、电子商务、社交网络、图像识别等方面的数据。　　四、网络指数　　百度指数：指数查询平台，可以根据指数的变化查看某个主题在各个时间段受关注的情况，进行趋势分析、舆情预测有很好的指导作用。除了关注趋势之外，还有需求分析、人群画像等精准分析的工具，对于市场调研来说具有很好的参考意义。同样的另外两个搜索引擎搜狗、360也有类似的产品，都可以作为参考。　　阿里指数：国内权威的商品交易分析工具，可以按地域、按行业查看商品搜索和交易数据，基于淘宝、天猫和1688平台的交易数据基本能够看出国内商品交易的概况，对于趋势分析、行业观察意义不小。　　友盟指数：友盟在移动互联网应用数据统计和分析具有较为全面的统计和分析，对于研究移动端产品、做市场调研、用户行为分析很有帮助。除了友盟指数，友盟的互联网报告同样是了解互联网趋势的优秀读物。　　五、网络采集器　　网络采集器是通过软件的形式实现简单快捷地采集网络上分散的内容，具有很好的内容收集作用，而且不需要技术成本，被很多用户作为初级的采集工具。　　造数：新一代智能云爬虫。爬虫工具中最快的，比其他同类产品快9倍。拥有千万IP，可以轻松发起无数请求，数据保存在云端，安全方便、简单快捷。　　火车采集器：一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息。　　八爪鱼：简单实用的采集器，功能齐全，操作简单，不用写规则。特有的云采集，关机也可以在云服务器上运行采集任务。

1、通过大数据进行市场营销通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析，在消费者输入关键词之后，提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品，节约了消费者的寻找商品的时间成本，使交易双方实现快速的对接。实现电子商务平台或是企业营销的高效化。在数据化时代，针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销，提升产品的下单率，提升电子商务 的营销效率。2、实现导购服务的个性化对于电子商务的平台来讲，往往都会针对用户提供一些推荐和导购服务。通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息，对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析，根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的推荐和导购服务。大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响，提升竞争力，挖掘更多的潜在消费者。针对消费者的消费偏好，进行适宜的广告推广，提升产品的广告转化率，同时提供个性化的导购服务。对于一些大型的电子商务平台来讲，产品种类繁多，想要提升消费者的消费量，提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好，主动进行商品的推送。这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量，还能针对消费者的消费需求提供商品的推送，提升消费者的用户体验，进而提升消费者的忠诚度。3、为商家提供数据服务大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额，还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。这样不仅仅能够提升平台的收益，还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类 产品的喜好等信息，来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态，针对产品的性能等进行研发和调整。扩展资料：大数据的应用：1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。参考资料来源：百度百科-大数据

大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End.

各种行业都有，特别是对电商行业更加重要。

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是不是大数据时代，淘宝数据分析都该做好！做数据分析，阿里巴巴公司一直做得不错如果你是淘宝店主，那么首先你要看好自己的后台各个数据，NDO的事情，阿里巴巴公司已经比较成熟了你要做的非常重要的事情是，及时分析出并把握当下最流行元素，据此调整好你的店铺关键词，还有内容介绍等等然后再关注后台数据，并分析，两者相结合！

从数据源角度，可以将大数据统计工具分两类：有数据源和无数据源。有数据源解释：依靠海量网络数据为数据源，整理呈现分析最终展现出来给你看的统计工具。此类工具包括：百度指数：以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台：5118：可掌控一些大网站运营所需的关键数据（如今日头条）阿里指数：电商必备的行业价格、供应、采购趋势分析工具其他还包括微信指数/搜狗指数/360指数/微指数无数据源解释：工具本身是不带数据源的，需要企业根据需要去导入数据。此类工具包括：fineBI：新一代自助大数据分析的BI工具，所见所得的自助式数据分析Tableau：将数据运算与美观的图表嫁接在一起。其他还包括魔镜/RapidMiner

微软宣布将于5月12日举办为期一天的Extend技术开发者大会，举办地为法国巴黎，大会内容主要针对最近更新的Office、开放数据和大数据平台等进行讨论交流。5月4日起开始注册报名，该会议提供免费注册，任何人都可以参加。详细来说，微软Extend大会上大数据平台内容，包括高级分析、机器学习、大数据接收等。参会者将有机会与微软项目研发经理和工程师会面交流，当天会议结束后还有食物和饮料提供。大会将提供英语和法语支持，具体涉及到产品有微软Azure平台、微软云服务、微软Office、微软Office365、开放数据协议等。以下是会议日程安排(5月12日)：9:30-10:00Office开发者机会10:00-10:45高级分析Keynote10:45-11:00歇息11:00-11:45大数据接收11:45-12:45午餐12:45-13:15机器学习13:15-13:45R和Python13:45-14:15PowerBI大数据14:15-14:45认知服务14:45-15:00休息15:00-15:30Office加载宏介绍和开发15:30-16:00Office365APIs:Office图表16:00-16:45邮件、日历和联系人RESTAPIs、协议16:45-17:15Office加载宏和图表客户感言byInfiniteSquare17:15-17:45Office和SharePoint协议17:45-18:15OData概述和演示18:15-20:00鸡尾酒和开胃菜以上就是关于5月12日微软Extend大会的主要信息介绍。

电商行业相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。当用户在电商网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了价值客户。我们一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里，所以对于这些客户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户扩展营销的可能性。

1、打开微信，然后点击手机屏幕右上角的加号按钮，点击添加朋友。2、选择公众号，其次输入“海鹰数据”，点击关注。3、接下来需要在关注之后进入公众号，点击左下角“报告查询”，如下图所示。4、然后输入个人姓名，手机号码以及，身份证号码就可以查看了近1500项个人数据了，如下图所示。

消费是观察经济复苏进程的窗口。国家统计局近日公布，三季度我国GDP同比增长4.9%，其中9月投资增速基本持平；而消费当月同比增长3.3%，在8月转正的基础上继续提高2.8个百分点――在海外疫情出现反复、进出口持续受影响的情况下，经济复苏动能已经逐步切换至消费端。 从供给端来看，随着平台+企业的供应链效率提升，上新周期缩短，产品迭代加速，新品供给能力提升，一系列供给端优化的因素成为各品牌新品消费增长的重要动力。代表着新技术、新设计、新功能、新体验和更好利润的新品，往往为品牌商提前抢占行业先机，成为品牌竞争中的强有力一环。 新品背后的“大数据” 6年前，一家国际知名调研机构发现，2014年在美国市场有几千个新品牌上市，但其中只有7个能在同年实现过亿美元的销售，需要再等一年才能有约七成的新品获得显著销量增长。 这意味着，从新品上市，到消费者认知，再到付费购买，普遍需要一年的时间。但在中国，2020年上市的新品中，有85%以上在几个月内迅速卖“爆”，其中25%左右的核心产品已占据各自细分品类的一半份额。 “新品即爆品”的背后，是大数据的力量。 在此之前，企业的新品设计、制造、营销链条是断裂的――对品牌或者商品的认知发生在销售端之外，而购买行为却需要消费者自行发起、寻找、完成。 电商的兴起，打通了这一路径――首先将消费者的购买行为线上化、便捷化；其后，电商帮助品牌商将消费者对新商品的认知过程也转移到线上；再其后，消费者能够通过社交网络和电商有互联。这样，整个链路就完整了。 这其中，电商拥有维度丰富的销售大数据、成熟的数据挖掘和预测能力，正在将原本扑朔迷离的市场展现得一清二楚，这份敏锐度对品牌、企业甚至行业来说，不仅仅是“把握商机”的作用，更是合力推出反向定制的C2M新品，最大限度贴近消费者使用场景和需求。 例如，京东平台上2020年一个月的新品发布量超2018全年，2020年三个季度的单季新品发布量已接近2019年全年发布量的200%；无论是生产端还是消费端，都已将其视作最高效的传导枢纽。 近日，京东手机正式开启HUAWEI Mate 40系列新机预售。毫无意外，预售通道开启仅28秒，京东平台HUAWEI Mate 40系列产品即宣告售罄。 中国国际电子商务中心电子商务首席专家、APEC电子商务共商联盟专家委员李鸣涛非常准确地将其描述为“精准需求引导下的定制化、柔性化供给时代已经到来” 。 新品背后的“年轻人” 消费者为何选择新品，什么样的消费者在追求新品？据第三方调研，如今中国3-6线城市的消费者更年轻，而且其信心和消费意愿都高于1-2线城市消费者；大数据显示，很多新品“走红”不是在大城市，而是在广大下沉市场多点爆发。 人民网经济部和京东大数据研究院联合发布的《2020年线上新品与C2M消费趋势报告》显示，今年以来，线上消费数据展示出各线级市场都增长旺盛，折射出中国消费新趋势：中等收入群体持续追求更新更好、更有品位、更适合自己的商品；同时，多年城镇化进程正在释放中低线城市的消费潜力，“小镇青年”带动了下沉市场的增量。 即将到来的11.11大促更会成为新品狂欢的舞台，京东集团副总裁、京东零售集团平台业务中心负责人韩瑞表示，京东小魔方将启动“造新计划”，在“2020京东11.11全球热爱季”上推出超3亿件新品。”引领潮流的新品是京东长期以来发力重点。“ 京东大数据显示，80、90和00后占据了新品销售额85%，千禧一代、Z世代（95年之后出生）人群的占比增长最为惊人。与父辈不同，新生代消费者对产品颜值、功能设计、品牌故事、文化主张是否跟自己有共鸣，是否能彰显自己的个性均有考量。在他们眼中，“微需求”同样重要，比如手机外壳是否可以挂绳、奶粉罐的盖子是否方便打开，都有可能影响购买决定。 电脑、手机和电器是他们消费的最爱。这些带电类商品日趋智能、高端、绿色、跨界，年轻人更容易跟上 科技 与潮流，其需求和反馈更会反向推动厂商进一步创新，设计生产出更为新潮的产品。同时，Z世代在母婴、医药保健等品类中的消费占比同样增长迅速，疫情下更是开始承担家庭生活必需品消费的责任，凸显出这是一个更具活力、更乐于尝试新产品的群体。 新品背后的“智造业” 新品已经成为吸引消费者、拉动消费热情、驱动品牌成长的重要路径，更新频率和创新性不断提升，对于消费市场的价值也持续提升。 而C2M模式打通了消费侧和供给侧，是制造企业数字化升级转型的重要路径，互联网零售平台凭借大数据和技术资源，将在其中扮演越来越重要的角色。以C2M为代表的先进供应链能力对于品牌商提出了明确的数字化需求，随着京东等互联网平台将供应链能力持续平台化、产品化，C2M的门槛会迅速降低，成为大量行业的标配新品路径。 对大量产业走向数字化更为利好的是，C2M模式的涉足的环节从此前比较单一的产品设计研发，向完整的产品生命周期渗透，包括定价、营销、服务等等；海量精准数据挖掘分析服务，也让消费者可以完整享受到最适合自己的商品、服务、渠道。 尼尔森近日发布的《2020年3C家电行业消费趋势报告》显示，C2M反向定制创新模式市场反馈良好，京东通过消费者大数据和AI算法的集成，全面提升品牌与消费者沟通效率，再结合供应链优势，联手各大品牌快速高效推出符合消费者真实需求的优质产品。 “目前，近40%的 游戏 本都是通过反向定制来生产，销量已超百万台。”在 游戏 笔记本、 游戏 手机等电脑数码领域细分品类市场，反向定制已经成为主流。 在11.11预售期间，由京东C2M反向定制的Redmi K30 Pro单天预售销量环比10月日均超10倍。这也是一款C2M“造新”产品。通过大数据对目标价格段消费人群进行精准画像，发现以受教育程度较高的女性和理性 科技 消费者为主，因此小米和京东决定升级CPU，并最大程度优化供应链效率降低中间成本，首发即成“爆品”。 清华大学教授、电子商务交易技术国家工程实验室主任柴跃廷此前曾提出过“制造、设计过程的开放 社会 化”概念，指出制造企业转型升级或产业互联网之根本其实就是开放 社会 化、打破企业围墙，而电商自身也在升级。“流量为王的时代已经过去，质量为王，个性化定制，精准满足消费者需求的时代逐渐的显现在面前。”他表示，“所以为用户创造价值，包括满足用户价值的时代已经在显现。” 也许目前消费者了解C2M的概念并不多，但实际消费数据却印证了柴跃廷的观点。京东数据显示，11.11预售期间，新品轻薄笔记本电脑新品预售销量同比增长10倍，京品家电销售额同比提升4.2倍，京品家电C2M产品预售金额同比去年提升6倍。科沃斯扫地机、沁园小白鲸净水器等新品当天流量大爆发，成交额均在10月日均的6倍以上。 在近因效应越来越明显的新消费市场中，新品对消费者的刺激作用还在持续攀升之中。旺盛的需求成就了平台联手品牌造新的动力之源，这是一场从基因编码开启的运动，将平台与新品的接洽端前移，并打通新品成长全周期带给新品“集中化引爆”的场域。 在外有压力、内有动力、改革提速的大背景下，2020年我国国内经济结构调整步伐明显加快，市场对于商品更新换代的需求愈发强烈，消费升级的趋势也愈发明显。以京东为代表的互联网平台，从不同维度全面展开的新品业务，构建起更加完善、成熟的“新品生态”，成为消费者和品牌商更青睐的新品发布平台。从而赋能品牌厂商和消费者，帮助从供应端到消费端实现成本、效率、体验的升级，这不仅仅是京东从消费互联网走向产业互联网的坚实步伐，更会带动中国制造业的数字化升级转型，对于整体国民经济正起着越来越重要的积极作用。 本文源自人民网-IT频道

新思维、新技术、大数据重构消费方式新零售的棋局已经布好，阿里需要做的是如何落子———如何去重构品牌与消费者的关系，重构消费方式，重构生产流程，重构资源配置？美妆行业是与互联网拥抱最为紧密的行业之一。在以“新零售、新趋势、新技术”为主题的第三届天猫金妆奖颁奖现场，南都记者采访了美妆行业的多个商家，了解这些美妆品牌在与天猫携手之后，是如何去重构品牌与消费者的关系，如何重构消费方式的。记者走访下来收获了不同版本的说法和故事。对于新零售，每一家企业都有不同的理解，在做法上亦无共识可言，但这并不妨碍他们成为阿里巴巴“新零售”版图中的一块。要革命别人先自己革命天猫从关心货到关心人在落子之前，首先要转变思维。阿里巴巴集团副总裁靖捷接受南都记者采访时表示：“阿里组织内部与品牌合作商都需要改变思维”。阿里是如何自我变革并说服品牌合作商变革的？靖捷告诉南都记者，阿里首先改变的是K P I体系，我们会问每一个内部业务团队，服务什么样的消费者。“过去的思维是过去卖得好的商品今年会不会卖得更好？但现在的思维应该是过去卖得好的商品背后的那群消费者还更需要哪一类商品？”其次，对于阿里来说，还需要打造更多的产品和技术，这涉及到对阿里互联网技术的改造升级。第三，阿里平台更加开放，把大数据能力开放给平台商。有的品牌商家愿意配合。天猫美妆洗护总经理古迈透露：“越来越多品牌在阿里平台上做消费者调研，做消费者的会员管理，甚至把会员信息线上线下打通。比如，兰蔻已经主动地把天猫线上用户推到线下门店。”伽蓝集团在加入阿里新零售试验田之前，已经开始了组织变革。“在加入新零售之前，我们在做两个方面的事情，一是组织变革，第二是消费者，真正意义上把 会员通 做得更深”。吴梦称，从组织变革来说，伽蓝集团加了两个新的部门来解读“怎么样让新零售的发展不成为渠道的瓶颈，而成为推手和驱动力，捕捉更多的消费者。”吴梦称“组织变革我们已经先行了，而且取得了非常好的成效。”数据显示，2016年天猫双11期间，伽蓝集团在淘系平台销售额超过2.258亿元，天猫美妆排名前三，旗下自然堂旗舰店单店销售破亿元，最终销量达到1.09亿元。此外，伽蓝集团在唯品会美妆排名第二，在京东国货品牌中排名前三，在聚美优品美妆国货品牌中排名前三。全渠道重构品牌与消费者的关系开放大数据能力天猫与屈臣氏一拍即合思维、组织架构、技术等“基础建设”夯实之后，下一步的合作水到渠成。“屈臣氏今年的口号就是深度拥抱阿里巴巴。”古迈谈起与屈臣氏的合作时说。“同城闪电购”是屈臣氏线下门店即将推出的新服务，消费者在屈臣氏天猫旗舰店下单后，系统将基于顾客的手机定位检查订单内商品支持的配送方式，首先匹配距离顾客收货地址最近的门店，确认该门店库存满足订单后，将订单在线上线下同步，从而消费者可以选择屈臣氏电商仓库发货、距离消费者最近的区域门店闪电送货或者到屈臣氏门店自提三种方式。拍板合作后，古迈提出，要把屈臣氏的积分卡跟它在天猫旗舰店的线上会员卡打通。“会员通”是阿里巴巴全渠道模式下的战略之一。“今年通过 商品通、会员通、服务通 三大方向，协助商家落实全渠道策略”，靖捷称。阿里巴巴把“三通”总结为新零售的关键指标，打通线上线下的会员体系，成为实现全渠道的重要一环。据介绍，美妆行业从去年6月至今，有LV M H集团品牌M A K E U P F O R E V E R、GU ERLA IN，雅诗兰黛旗下海蓝之谜，以及宝洁集团旗下SK -II等一线品牌均实现线下与线上天猫旗舰店的全部或部分会员体系打通，包括线上线下的会员积分体系、制度和权益的同步。截至2016年年底，天猫美妆共有130家商家实现了半打通和全打通，预计今年年底大概200个商家全部可以实现会员通。“三通”能给品牌商家带来什么样的“品牌与消费者关系”？阿里巴巴给出的答案是：品牌聚集更多的消费者。在这方面，阿里巴巴新零售业务团队经常提及的一个例子是“优衣库”。2016年双11当天，优衣库天猫旗舰店的销售额在3分钟内破亿，当天上午即挂出全店售罄公告，但更令人津津乐道的是双11当日优衣库线下门店前消费者排着长长的队伍提货的场景。优衣库线上线下“商品通”的背后是由阿里提供技术支撑的一套库存管理系统，能够实现线下门店随时动态调配库存。此外阿里还提供系统将其中国官网和天猫旗舰店打通，优衣库预期2020年在中国市场开1000家店，并将以天猫大数据作为门店选址决策。新技术重构消费方式美妆品牌热情拥抱新技术新零售的另一块试验田———“新技术”能切实解决品牌商家遭遇的问题。随着彩妆风潮的来袭，越来越多的口红色号在消费市场走红，人鱼色、桃花色、西柚色、姨妈色、豆沙色、斩男色……天猫要怎么用互联网卖300种颜色的口红？这是雅诗兰黛集团M A C品牌与天猫合作探索新零售时提出的问题。此外，雅诗兰黛与天猫共创了“BA （美容顾问）在线”技术———专业美容顾问可以与天猫旗舰店的消费者通过天猫A PP的客服窗口预约一对一的在线视频服务。品牌商可以为消费者提供可视化的美妆咨询服务。据了解，该技术目前为1.0版本，仍在不断优化中。“BA在线能让高端品牌提供面对面的美容服务，去改善咨询能力，而这个咨询服务能够把单品客单价提高，这是它巨大的机会。”古迈指出，BA在线的流程并不复杂，预计今年年底会更新到3.0版本，将有超过50个品牌采用该技术。与“B A在线”同一时期推出的还有天猫美妆的“试妆台”应用。该应用通过虚拟现实技术，让消费者可以在线试用不同色号的唇彩、眼影、腮红、眉笔等。此外，正在孵化中的新技术还有捉猫猫———通过精准人群的锁定，把消费者导流到线下，提高线下客流的同时，实现线上线下互动。“在线下跟消费者触点越来越多元化，消费者跟产品、服务接触的内容发生了很大的变量，的确很多新技术、新体验增加了转化率。”吴梦称。伽蓝集团同样看重新技术和新体验对客户转化率的提升。“目前M A C中国有50多个店铺，我们遇到一个很大的问题就是，顾客进来都是拿着手机的。”雅诗兰黛集团M A C品牌总经理江晨向记者吐槽道，这让导购员原本的那套服务套路失灵了。“以前我们有一个手持镜，让进店的客户试妆，今天的客户一手手机、一手口红，我们连镜子都根本递不过去了。”另一方面，近两年随着彩妆风潮来袭，线下客流也在大幅度增加，高峰时段员工少，顾客多，让彩妆品牌头疼。据江晨透露，M A C线下门店一天进店人数有时可能达到五六千人，原有的10个员工无法服务到位。“如果没有新技术的话，我很难想象可以提高成交。”江晨称，“这是M A C遇到的最大挑战，今后企业的投资会集中在顾客的接触点。”对品牌商而言，用新技术提升线上和线下转化率已成为共同需求，天猫乐此不疲地创造出来的“B uy+”、A R捉猫猫、B A在线、试妆台等新玩法则正中其下怀，这些新技术正在潜移默化地改变美妆消费方式。“对于新技术的应用没有必要考虑要不要做，是必须做。”兰蔻品牌总经理马晓宇指出，“但在这个潮流中并不是一味地顺势而为，还是要找到我的卖点是什么，客户是谁，哪些技术适合自己。”

1、HadoopHadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。2、Spark　　Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha?doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。3、 StormStorm 是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。4、Samza　　Samza 是由 Linked In 开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam?za 基于 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系统。　　Samza 非常适用于实时流数据处理的业务，如数据跟踪、日志服务、实时服务等应用，它能够帮助开发者进行高速消息处理,同时还具有良好的容错能力。

如何用大数据系统化分析O2O商业模式O2O指的是Online to Offline，也就是在现实世界中商品或者服务，与线上的相关服务建立起关联的一种移动互联网商业模式。我们可以从三个角度来理解O2O。AD：WOT2015 互联网运维与开发者大会 热销抢票第一个角度是指O2O把线上的消费者带到现实的商店或者服务中去，也就是在线上查询、支付、购买线下的商品或者服务，再到线下去享受服务，这是对O2O的第一层理解。第二个角度是在电子商务发生的过程中，电子商务由信息流、资金流和物流组成，O2O的特点是把信息流和资金流放在线上进行，而把物流放在线下。直观的看，那些无法通过快递送达的有形产品或者无形服务就恰恰是O2O的强项。第三个角度是指O2O体现了移动互联网时代对客户端到端体验支持的重要性。这里所谓的端到端，是指从消费者搜索并且发现自己有需求的商品或服务，到交易和购买，再到交付使用该商品或服务，直到最后的再消费或者分享，这样一个完整的过程构成了端到端的体验。总体而言，O2O平台是对于移动互联网时代的消费者端到端体验的支持的强化。在这个过程中，O2O平台存在大量的、各式各样的细分商业模式。在既有的移动互联网商业模式中，属于O2O范畴的模式非常多，比如说通过移动互联网买卖二手货，通过移动互联网买房租房、找工作、找酒店、找旅游目的地、找餐馆，这些都属于O2O的范畴。伴随着移动互联网的快速发展，伴随着移动互联网所带来的移动化、位置化和社交化，O2O的商业模式越来越多，我们有必要为O2O平台建立起一个完整的分析框架，从中识别出O2O平台得以成功运营的关键要素。从移动互联网时代的消费者行为出发，我们可以构建出O2O平台的对于客户完成消费行为链条提供整体支持的过程。一般而言，一个移动互联网时代的用户，完成一次完整的消费行为动作，一共需要四个环节构成。第一步为搜索和发现;第二步是交易和购买;第三步是交付和使用;第四步是再消费与分享。其中的搜索和发现是指，消费者具有了某种需求之后，或者不经意间发现了他感兴趣的某种商品或服务，那么它或者通过进一步的信息查询，或者通过征询网友的意见，进一步锁定自己的交易需求的一个过程;其中交易和购买是指消费者锁定了自己的购买意愿之后，所完成的支付动作或者购买动作;其中交付和使用是指消费者完到达现实世界中的商店，例如咖啡店、酒吧、健身厅、餐厅、加油站、发廊等等，去体验自己所需要的服务，或者是获得自己需要的商品这样的一个过程;再消费和分享指的是消费者在使用的过程中，所衍生出新的消费欲望得以满足的过程，以及把自己在整个消费行为链条中的体验，通过移动互联网手段与他人分享的过程。总体来看，以上四个步骤就构成了消费者在移动互联网时代的完整的消费行为链条，而这样的链条也有益于我们建立起对O2O平台商业模式的完整理解。在搜索和发现环节，一个消费者运用移动互联网手段以主动或被动的方式通过搜索、阅读、比较、筛选，来锁定自己有购买欲望的商品或者服务。根据对O2O平台所支持的客户消费行为的研究，我们把在这个过程中的客户行为分成几种类型，一种称之为需求驱动型;第二种称之为价格驱动型;第三种称之为经验驱动型;第四种称之为场景驱动型。对应不同类型的客户，O2O平台存在不同的商业模式。在需求驱动型客户的搜索和发现过程中，消费者本身就有主观的消费意愿。比如说消费者要买房、找工作、找酒店、找餐馆等等，他本身就有这样的需求。对应需求驱动型的O2O商业平台模式中，最典型的就是分类信息平台模式。在这方面比较典型的代表企业就是赶集网、58同城和百姓网等。分类信息平台的模式的基本特点是实用，它以满足消费者个人生活实用信息为主。此外具有较大规模性，大量同类的资讯或广告放在一起，形成网上各类消费物品和服务的超级市场，方便消费者比较选择。此外，分类信息平台的信息发布价格低廉，部分发布信息是免费的，即便在收费的部分，相对于其它传媒而言，价格也是便宜的的。分类信息网站还具有自助性，从本质而言，它属于Web2.0的模式，相当多内容由用户主动填写。分类信息网站还具有比较明显的社区性，对于每个帖子可以通过回帖的形式，或者通过垂直社区互动的形式进一步完善。由于分类信息平台所拥有的大量信息以及粘着的大量用户，使得它的商业模式具有相当大的延展空间。比较自然的延展是分类信息网站可以沿着这个消费者的搜索行为往后走，也就是逐渐走向交易购买环节，这样就比较自然而然的进入到了团购这样的商业模式。此外，为了避免用户只是一次性交易，建立用户持久使用的粘性，因此社区化也是这一类网站的比较典型的一个方向。以赶集网为例，在近期相继推出了婚恋、短租和团购这样几个新型业务。由于分类信息网站所具备的信息、客流优势，因此它切入到团购领域，是比较自然的。赶集网的团购业务开展的时间不长，就达到了每月几千万的交易额，很快实现了盈利。更重要的是，由于团购本质上属于地域型业务，而这些分类信息网站本身在业务体系部署的初期，也是面向各个城市下沉开展的，因此也比较便于实现人力资源和客户资源的复用，从而快速地进行团购业务的拓展。除了团购之外，赶集网还开辟了蚂蚁短租的模式，为房东和租客牵线搭桥，与携程网和艺龙网相对比，它是一种差异化的竞争，更多定位在价格便宜的闲置客房，并且租期平均是一到五天。为确保可靠，赶集网会安排专人验证房源，并保证留房。价格驱动型客户，顾名思义就是在搜索和发现环节价格相对敏感的客户。O2O平台对应于此类消费者的典型模式是比较购物搜索。比较购物搜索是一种专业化的垂直搜索引擎，它主要是通过海量商品信息的采集和整理，向消费者提供可对比的商品资讯。这种购物搜索引擎与一般的搜索引擎主要区别在于，它可以进行商品价格的直接比较，而且可以对于产品和在线商店进行评比，这种评比往往对消费者的最终消费决策会有较大影响。而且作为在搜索和发现环节的筛选者，专业化的比较购物搜索会对商务的产品质量进行检测，确保用户在购买的商品中有质量保障。这种比价搜索网站一般不收取用户的任何费用，而是从消费者在所点击进入网站的购物支付中赚取收入，后端的商家要么缴纳这些比较搜索网站的摊位费，要么为比价搜索引擎带来的流量的每次点击付费。国内已经有比较多的这种搜索比价的网站，比如像机票类的“去哪儿”，像书刊杂志类的琅琅比价网，像电子产品类的比价网等。在国外同类的网站也有很多，可以重点考察一下日本的价格比较网站Kakaku，它是日本最大的比价网站，有五分之一的日本人在买东西之前都会先上Kakaku。日本的线上电子商务和线下实体商务之间已经达成了较高程度的互通，也就是O2O的水平比较高，线下商家在Kakaku平台上挂出的商品，用户可以马上在线上跳转到商家的电子店铺或者直接到实体店铺购买。由此，Kakaku成为了一个连接用户、厂商的信息汇聚平台。厂商为用户提供商品信息以及价格信息，让用户在一个平等的尺度下中进行价格比较，同时用户反馈的商品评论也为商家提供有价值的反馈，同时也为后续买家用户提供第一手指南。同时，通过这个过程，Kakaku也获得了大量的消费者的购买行为数据，经过整理分析之后也可以对厂商进行销售，因此，它也就具备了面向用户行为提供定向细分广告数据的基础。Kakaku的盈利模式主要包括这样几种，一种是商家入驻Kakaku平台，网站根据商品的点击数或实际成交收取费用;第二种是促销服务，也就是通过Kakaku平台直接促成的交易量或是交易额，厂商支付促销的手续费;第三种是信息提供，比如向厂商出售用户的行为数据;第四是为用户提供旅行酒店，票务预订服务的佣金，第五是广告。Kakaku在运营中为了保持自己的竞争力，它对于商品的价格变动保持定时监测，每天早上10点、下午5点凌晨1点，都去主动获取相关商品的价格信息。同时Kakaku每月设立奖项，鼓励用户参与娱乐版和口碑版的文章发表，写得越多获奖机率越高。Kakaku还编辑出版了专业导购杂志，每期会有个专题栏目、连载关注栏目、最新上市产品评测栏目、特约评论员的每期特稿、一些草根的点评和研究，都旨在帮助用户做出明智的购物决定。除了比价搜索之外，团购是最典型的一类价格驱动型O2O代表。与传统电子商务的电子市场加物流配送的模式相对比的话，团购的模式事实上是电子市场加到店消费的模式。在过去的一两年中,团购几乎是互联网领域最火的概念之一，团购就是通过线下商业机构利用网络线上揽客，消费者通过网络筛选并到线下接受服务。即便在电子商务最发达的美国，线上电子商务也只占8%，也就是说线下基于实体的消费比例仍然高达92%，那么将线上的客源与实体店面消费进行对接，其中蕴含着巨大的商机。消费者大部分消费时间都花在商场、餐场、电影院、美容美发店、KTV、健身房、干洗店、加油站等商业服务场所，这一类服务类的店面，O2O团购是大有发展空间的。当前团购也正在发生商业模式的变化，比如从短期促销慢慢转向了长线的消费，，也就是把团购网站、消费者、商家由一种短期的联系关系变为一种长期的关系的保有，不希望消费者只是一次消费永远不再到来，而是希望长期保持客户忠诚。因此也可以看到，团购网站除了优惠券的模式，也在拓宽商品的范围甚至加入许多社区的要素，采取这些的目的都是对于团购商业模式本身进行优化。经验驱动型客户，是指在搜索和发现环节中，非常在意别人曾经有过的体验的客户。经验驱动型客户催生出一类非常重要的商业模式，那就是O2O里面的点评模式。这里面的典型的代表首推大众点评网，大众点评网是一个独立的第三方点评平台，它始终强调自己只是一个社区，允许食客们对自己光顾过的餐厅发表看法。它依靠第三方的评价吸引消费者，从而吸引餐厅加盟。网站会根据客户IP地址自动显示区域首页，为用户提供所在地区的餐饮信息，而用户能以排行榜作为起点，通过种类、地区、价位等各种标准，开始自己的美食发现之旅。由此可以看到，大众点评网事实上采取的是典型的用户创造内容的web2.0模式，而这种模式是通过网民信息的自发积累，不需要企业自身进行信息收集。总体来讲，可以看到这种点评网站的盈利模式大体上包括几类，包括收佣金、收会员费、出版美食评论书籍等等。大众点评网始终不介入预定，使自己保持一个独立社区的地位。从本质上讲，大众点评网作为典型O2O模式的一种，事实上就是在搜索和发现环节，通过大量曾经消费过的信息帮助消费者降低搜索成本，有效捕捉自己的消费对象，这就是这一类商业模式存在的空间。在旅游领域，此类点评类的O2O的模式出现得也越来越多。以蚂蜂窝为例，它定位于给旅行出发前的消费者提供搜索和发现服务。蚂蜂窝希望把具备点评内涵的旅游攻略做到极致，并且在某种程度上延伸消费者的旅游体验。一方面它也是采用UGC的模式，把用户提交的一手信息做成类似孤独星球这样的精美的手册，内容包括交通、美食、住宿、购物，然后发布到网站上供用户免费下载便于携带。另一方面它还设立了分舵形式，在各地组织了一批对目的地非常熟悉，又非常了解旅行需求的热心用户作为舵主，依赖这些舵主来维护和更新内容。旅游用户可以在手机端和PC端看到不断更新并且信息准确的旅游攻略。用户总能从这些攻略中找到自己感兴趣的，契合自身需求的。事实上，蚂蜂窝不仅为想要旅游的人提供服务，也能够激发旅游的潜在用户，那些在蚂蜂窝上闲逛的用户，在照片和文字的轰炸下，也往往能够触激发他们旅行的欲望。场景驱动型客户，是偏好实时的、与所处位置高度相关体验的客户，也就是这些客户的移动互联网行为与所处场景密切相关。比如以“今夜酒店特价”这样一款iPhone上的APP 为例，如果一个消费者希望在就近找到一个方便又便宜的住宿地，可以使用这个APP，在晚上六点以后打开这个APP，就可以通过LBS定位搜索自己周边的酒店，发现合适的房间，如果用手机支付房费后就可以直接入住。这时候里面有很多四星或五星的酒店可供选择，但是价格却与如家、汉庭等经济型酒店差不多。这样的模式一方面整合酒店当天没有出售的尾房，另一方面利用移动互联网技术聚合特定场景中的消费者，使得消费者与尾房库存之间能够相互发现。由于酒店的客户库存一般是大量存在的，特别是在淡季中。同时，酒店的固定成本很高，边际成本非常低，因此酒店对尾房的销售始终存在迫切的需求。与此同时，特别在是相对高端的四五星级酒店，它宁愿把房间空着，也不愿意低价放在市场上售卖，它们认为如果低价销售会影响自己酒店的品牌形象。而“今夜酒店特价”的模式恰好满足了酒店这样的需求，它不是通过公开广告的方式进行这种特价宣传，此外它是在一定的时间段以以内，向主动来寻找周边位置的消费者来提供尾房的信息。这样使酒店既保护自己的品牌又能方便销售自己客房的库存。与“今夜酒店特价”合作的酒店，在晚上四点前检查自己的空房数量，会挑选一部分空房放到平台上，这个平台会以很低的价钱从酒店拿到这些剩房，在晚上六点之后提供给用户，用户找开APP看到之后，根据距离、星级、价格、风格等个人喜好进行查找和预订，这个预订价格和“今夜酒店特价”拿到的价格之间的差价，就成为了它的利润。而另外一个由电子商务网站“一号店”所提供的O2O的消费者的发现模式，也具有极大的创新色彩。当前主要在北京和上海，在商务区、地铁周围的用户，可以在看到一些广告牌，这些广告主要是与生活密切相关的一些饮料、小食品等，每个商品下面都有二维码，消费者可以通过扫描二维码后直接用手机购买，确认数量、填地址、下单，当天这些零食就可以送到它的办公室，这事实上是一种O2O模式的“虚拟超市”。这种虚拟超市利用了用户的碎片化时间，一般不挑选那些需要用户进行详细遴选和比较的商品，而是尽可能日常生活用到频度比较高、购买比较频繁的商品，这样适合节奏很快的大都市人群。在布放选点上，要考虑客流密集以及便于观看的这样一些地方。这样的O2O的模式推出之后，不仅对于消费者，对于企业自身的发展，带来了很重要的长期价值。由于每款商品的购买都与二维码相关，因此“一号店”可以在虚拟货架的二维码中植入追踪信息，这样后台可以统计出每个地铁站乃至每块广告牌的使用率是多少，这样可以不断优化这种虚拟超市的布局，甚至可以针对不同的地铁站点，分析不同站点中人群的消费习惯，如对哪一类商品更敏感，钟情于哪些品牌等等，这就给虚拟货架的个性化优化提供了非常重要的依据。甚至可以通过用户的购买行为关联到用户过去的搜索、购买的相关信息，建立用户的消费行为模型，进行个性化的商品推荐，让用户可以很快地看到自己想要商品而轻松快捷的下单。O2O模式的本质，使得商品与消费者彼此之间可以更便捷的发现，事实上等于把超市的范围进行了扩展，购物、交易、搜索与发现无处不在，买卖交易无处不在。特别需要强调的是，伴随着移动互联网的发展以及LBS要素的不断引入，这种场景驱动型的搜索与发现的模式仍然有巨大的空间。前面“今夜酒店特价”事实上是帮助一个人在它所处的场景中发觉周边的酒店尾房，无线“一号店”虚拟超市的例子，说的是在一个消费者所处的场景中，与周边的可购买物品进行交互的案例。沿着这样的思路推广下去，理论上讲无论消费者在任何场景中都可以与周边的各种各样的商品和服务资源产生交互和连接。而且产生交互和连接之后，如果叠加上前面提到过的分类信息、搜索比价、点评的查找和对照，那么可以极大的丰富用户在场景中的消费体验。总体来看，在用户消费行为第一步，也就是搜索与发现环节中，以为用户创造愉悦体验为出发点，围绕着如何让用户更便利的去发现，如何更快速的去搜索，如何更完善的去比较，蕴藏了大量的移动互联网商机。

大数据时代水产业如何与互联网做加法 随着科学技术的进步，物联网和制造业服务化迎来了以智能制造为主导的第四次工业革命。2013年，德国汉诺威工业博览会正式提出了“工业4.0”的概念。这是德国政府《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一，旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新。　　农业作为工业生产原材料的提供行业和工业制成品的使用行业，也必将融入这场时代的变革，向农业智能化时代即农业4.0时代发展。作为农业4.0的重要内容之一，水产行业也将发生深刻的变革，智能化、网络化、精细化和便捷化的水产养殖时代即将到来。　　农业1.0 到4.0的变迁　　农业4.0是以物联网、大数据、移动互联、云计算技术为支撑和手段的一种现代农业形态，即智能农业（Intelligent Agriculture），也是继传统农业、机械化农业、信息化(自动化)农业之后，进步到更高阶段的产物。　　纵观国内外现代农业发展历程，可以分为四个阶段：农业1.0是依靠个人体力劳动及畜力劳动的农业经营模式，人们主要依靠经验来判断农时，利用简单的工具和畜力来耕种，主要以小规模的一家一户为单元从事生产，生产规模较小，经营管理和生产技术较为落后，抗御自然灾害能力差，农业生态系统功效低，商品经济较薄弱。农业2.0，即机械化农业，是以机械化生产为主的生产经营模式，运用先进适用的农业机械代替人力、畜力生产工具，改善了“面朝黄土背朝天”的农业生产条件，将落后低效的传统生产方式转变为先进高效的大规模生产方式，大幅度提高劳动生产率和农业生产力水平。随着计算机、电子及通信等现代信息技术以及自动化装备在农业中的应用逐渐增多，农业将步入3.0模式。农业3.0，即信息化（自动化）农业，是以现代信息技术的应用和局部生产作业自动化、智能化为主要特征的农业。　　信息技术发展到新阶段即可产生新的农业发展模式即农业4.0，即：智能化农业，这是融合物联网、云计算和大数据的高度智能化农业，其目的是要实现大范围大尺度的农业生产全局的最优，以最高效率地利用各种农业资源、最大程度地降低农业能耗和成本、最大限度地保护农业生态环境以及实现农业系统的整体最优为目标；以农业全链条、全产业、全过程、全区域智能的泛在化为特征，以全面感知、可靠传输和智能处理等物联网技术为支撑和手段；以自动化生产、最优化控制、智能化管理、系统化物流、电子化交易为主要生产方式的高产、高效、低耗、优质、生态、安全的现代农业发展模式与形态。　　农业4.0在我国“小荷才露尖尖角”，尚处概念、理念、设计和试验示范阶段：北京市重点开展了农业物联网在农业用水管理、环境调控、设施农业等方面的应用示范，实现了农业用水精细管理和设施农业环境监测；黑龙江省侧重在大田作物生产中搭建无线传感器网络，借助互联网、移动通信网络等进行数据传输及数据集中处理和分析，支撑生产决策；江苏省开发了国内领先的基于物联网的一体化智能管理平台，侧重在水产养殖等方面进行探索；山东在设施温室和水产养殖的整体行业信息化推进进步明显；浙江省重点在设施花卉方面应用物联网技术，各项环境指标通过传感器无线传输到微电脑中，实现了花卉种植全过程自动监测、传输控制；安徽省小麦“四情”监测项目建设已经启动。此外，河南、重庆、辽宁和内蒙等地也开展了一些探索工作。　　现阶段，我国农业4.0主要以物联网技术在各领域各环节的示范推广应用为主，还未实现大规模、高阶化的应用。随着农业电商、农产品物流、农业市场化服务的快速发展，大数据、云计算、移动互联等也得到了广泛的应用，并与物联网技术进行了有效地融合。“农业4.0”在水产行业的应用现状　　“农业4.0”的发展以物联网、大数据、云计算、移动互联等技术为关键，突破涉及农业物联网的核心技术和重大关键技术，迎合现代农业的发展需求是迈向“农业4.0”的必经之路。现阶段，“农业4.0”在水产行业的应用主要体现在以物联网为核心的关键技术应用上。　　物联网等“农业4.0”技术在水产领域的深化应用需要有大批懂技术、会应用的实用性人才。然而，水产养殖历来被视为艰苦、薪酬低、社会评价不高的职业，陈旧的社会偏见对农业院校特别是本身学水产养殖的学生及其亲人的心理产生了巨大冲击，这些学生毕业后，在自身有畏惧心理及其在家人劝阻之下，大部分转向了饲料营销等非养殖一线岗位，还有相当大一部分转向了跟水产风马牛不相及的行业，更不用说其它专业毕业生会投身这个行业。因此，在实用性人才不足的情况下，通过物联网等“农业4.0”技术大力提升行业内技术装备，打“技术牌”，才能更好地缓解水产行业高素质劳动力紧缺的困境。挪威的大型养殖场在人力成本高昂的情况下，通过集成现代信息技术，构建养殖物联网平台，实现三文鱼饲料投喂、收获、洗网、加工的完全自动化，只要定期维护便可实现1～2 人管理全场所有事务，这种良性运作的养殖业模式值得我们借鉴。　　长久以来，作为我国传统的养殖方式，以低洼盐碱地和荒滩荒水等资源改造进行养殖，技术成熟、操作简便、投入适中，适合我国农村以农民承包经营的经济发展水平。但是其周期长、劳动强度大、生产效率低且养殖风险大、水体污染严重。因此，减轻劳动强度，提高生产效率，降低养殖风险，实现生态养殖是渔民多年来的梦想，也是新时期对渔业现代化的必然要求。通过物联网等“农业4.0”技术把人工智能系统和相关的仪器、仪表、装备相结合，通过计算机控制实现水体质量监控、增氧、投饵、捕捞等养殖作业和运输、加工、仓储、物流等自动化管理，减少了人力物力的投入，也减少了人为经验误差造成的损失。同时，通过水产养殖户走向联合，各种行业协会、水产组织孕育而生，形成集群效应和规模效应，这就转变了水产养殖的发展模式。　　当前，我国水产养殖业发展正处于一个新的历史阶段，特别是深化水产养殖业结构调整，稳定增加农民收入，提高水产品市场竞争力，对推进水产养殖业信息化的要求比以往任何时候都显得更为紧迫。大力推进水产养殖信息化，以信息化带动我国水产养殖业现代化，对于促进农业和水产养殖业的发展，提高渔民生活质量具有重要意义。　　水产行业“农业4.0”面临的问题　　目前，以物联网为代表的“农业4.0”技术涵盖了水产养殖行业的多个方面，并在政策扶持、技术研发、示范应用等方面积累了一定的经验，对水产行业形成了良好的促进作用。但农业物联网技术应用总体仍处于初级阶段，还有许多问题亟待解决，主要体现在以下几个方面：　　首先，关键设备与核心技术储备不足。相对于其他领域，由于动植物的生命特征、系统环境的开放性和复杂性，加之应用对象经济条件的限制，农业对物联网技术产品提出了更高的要求。从总体上看，水产养殖的装备化程度低，自动化的基础条件有待进一步夯实。同时，我国农业物联网关键技术、产品、设备技术储备不足，集成体系成熟度较低，大面积推广应用的难度较大。比如在水产养殖业方面，由于我国水体富营养化程度高，稳定、可靠、耐用溶解氧、pH 值、叶绿素、氨氮、亚硝酸盐的传感器技术仍不过关，需要小型化、精确化、灵敏化、运行稳定的传感器，这方面，我国与国外相比仍有较大差距。　　其次，水产物联网应用标准体系尚不完善。农业应用对象复杂、获取信息广泛，传感器的标准是否统一、采集的信息是否可以标准化应用，都成为影响水产物联网应用成败的重要因素。目前国内还没建立完整的农业物联网技术标准体系，现有标准还很零散、缺失和不统一，标准制定与市场应用结合不够，导致物联网市场分割，制造和服务成本偏高，这已成为制约物联网技术在现代农业发展中推广应用的重要因素，具体到水产物联网更是如此。　　再者，水产物联网应用商业模式亟待建立。包括水产物联网在内，我国整个水产物联网行业还处于发展初期，缺乏成熟的商业模式。目前水产物联网的市场需求仍然是以设备采购、网络接入为主，导致农业物联网的产出与预期的估计差别太大。从产业化发展角度来看，目前我国农业物联网技术应用总体处于试验示范阶段，规模小而分散，农业传感控制设备等物联网关键技术产品难于实现批量生产，导致产品价格高，用户难于接受。农业物联网技术产品投放市场前缺乏严格质量检测，当设备暴露在恶劣自然环境下，导致设备稳定性差，故障率高，维护成本高，后续技术服务落后，农业物联网应用系统不能持续正常运行，影响了用户的使用积极性，导致农业物联网产业发展缓慢。最后，水产物联网技术专业人才缺乏。目前广大基层农户、农技人员对于水产物联网的概念还很模糊，对于水产物联网的技术、设备等知识的认识还不全面，还不具备应用推广物联网技术的能力。同时，在水产物联网的传感器开发、运算评价模型的研究等方面缺少跨专业的复合型人才。水产物联网是整合了水产、通信、机械、计算机软件等多行业的一个综合产业。因此，就需要从事水产物联网的相关技术人员对农学、通信、软件编程等方面都要有较强的专业知识，这样才能研发出符合农产品生产者实际需要，真正智能化、自动化的农业物联网。　　水产行业如何融入“农业4.0”　　“互联网+”缩短了信息化与农民之间的距离，但是还没有很好的消除与养殖户之间的技术障碍。只有让互联网自然融入到传统水产行业，让养殖户像打电话和看电视一样简易操作就可以进行智能水产养殖，才是真正的“互联网+水产”，也才真正迈出了水产行业“农业4.0”的第一步。　　互联网尤其是移动互联网环境对于加速信息化在农业领域的应用、推进“农业4.0”发展优势明显：一是软硬件支出费用相对较低；二是可以随身携带、随时应用；三是交互方式相对优化，便于操作；四是易于附加个性化服务和实现精准推送，可加载更多智能化的应用。这些恰恰是长期以来困扰信息化在农业领域深度、广度应用的关键难题。如今劣势变优势，意味着未来农业领域，特别是水产领域的移动互联网应用前景十分光明：　　“互联网+水产”有利于实现生产智能化。移动互联网与水产物联网装备结合后，能够发挥全面感知、可靠传输、先进处理和智能控制等技术优势，实现水产养殖的全程控制，降低污染，减少疫病，提高养殖品质，达到科学养殖和智能养殖的目的。　　“互联网+水产”有利于实现经营网络化。移动互联网有利于加快水产电子商务的应用，实现水产品流通扁平化、交易公平化、信息透明化，建立最快速度、最短距离、最少环节、最低费用的水产品流通网络，解决买难卖难问题，大大提高水产经营的网络化水平。　　“互联网+水产”有利于实现管理精细化。移动互联网的普及，能够加快大数据、云计算等先进技术的落地应用，通过对终端、用户及其水产生产经营行为的跟踪服务，进行生产调度、应急指挥、质量监管，对上辅助宏观决策，对下优化生产经营行为，解决当前管理对象不明确、效率不高等问题。　　“互联网+水产”有利于实现服务便捷化。移动互联网的便携随身和实时交互特点，很好地解决了农业信息服务“最后一公里”问题，便捷服务的同时，为市场化、多元化信息服务提供了机遇，通过创新型应用等多种手段，未来的水产信息服务将更加丰富便捷。　　真正的信息化应该是“润物细无声”的，无需冗长的教程和繁难的培训，一看就会，一用就见效，自然能够受到农民追捧、赢得市场，这应该是互联网融入水产行业的最佳情境设想。因此，“互联网+水产”的发展，不能把重点放在教育一线养殖户，而是从一线养殖户的实际和思维出发，因势利导、潜移默化地进行适应性改变，这就是所谓的“引导”。那么，这个适应性改变应该如何进行？　　一是要加快易用、实用APP的开发，建议模拟不同的养殖场景，按照养殖全过程设置重要节点和参数，按照农民的养殖习惯优化应用流程。　　二是要打通生产和经营的通道，通过移动互联网实现“扁平化”，借助在线传输方式，让消费者与养殖现场建立关联，无论是水产品质量追溯，还是养殖现场视频调阅，甚至是水产养殖众筹，都可以大胆尝试。　　三是要充分利用政策资源，实施移动互联网示范工程，通过创建“互联网+”示范养殖场、养殖能手等行动，大力推广信息化养殖理念和技术，加强用户体验，大规模提升水产养殖信息化水平。　　四是要积极实践互联网思维，启动水产信息化服务市场，借用打车软件等先进的运营思维，合理配置盈利点，前端推广多采用免费、补贴等手段，让农民享受到实惠，再从水产养殖的其他环节找回企业收益。以上是小编为大家分享的关于大数据时代水产业如何与互联网做加法的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

您好很高兴为您解答大数据通过与人工智能云计算物联网边缘计算等新兴技术 相关资料如下：物联网(iot)和5g技术物联网(iot)是一种通过使用特定的设备和数据采取行动的设备。物联网的另一个主要特征是物与物的连接，可用于各种类型和尺寸的物体与物联网连接的能力。根据发展进度，iot将被设置为云，边缘计算，边缘生态系统等未来的重要一环。在iot推动下，物联网的市场已经从pc端的应用程序的增长扩展到了移动端，而且由于人工智能、大数据和物联网等技术，在所有的人机交互中，都能使用特殊的、高质量的、甚至是智能机器人来处理他们正在做的事情，让工人在生产工具上执行工作。这些设备不需要安装驱动程序或对app进行二次开发，这意味着可穿戴设备可以在生产过程中自主学习；而边缘计算就能够在工厂或机场等物所在地发现物体并实施控制。大数据(bigdata)是用于创建、分析和处理大规模数据的技术。根据发展进度，大数据可以被预测并进行基本分析来预测市场，趋势和用户体验；或者是预测对工作岗位、产品的增长和转化率的数字化趋势。它通常被设置在云端，用于物联网，边缘计算设备进行数据收集和处理。如果你认为大数据目前并不是一个突出的创新，那么我们可以再次看一看人工智能。随着大量计算和语义理解技术的发展，工业机器人和无人驾驶汽车等智能工厂不仅可以用来改善工人的工作，也可以用来通过机器人技术去做数据处理和工厂规划。问题还没解决？快来咨询专业答主~大数据通过与人工智能云计算物联网边缘计算等新兴技术在线3966位答主在线答服务保障专业响应快马上提问40345人对答主服务作出评价回答切中要害老师态度很好回答专业迅速回答很耐心认真大平台保障，服务好回答切中要害老师态度很好回答专业迅速回答很耐心认真大平台保障，服务好抢首赞分享评论北大青鸟云计算-可先试学后付款工资太低，来北大青鸟学IT，学云计算，全面授课程，推荐就业课程贴合企业用人需求，真实项目练习积累工作经验。金领园科技广告上汽奥迪Audi Q6-硬悍豪华全尺寸SUV旗舰"Roadjet 陆地专机"现已开启预售上汽大众汽车有限公司广告大数据通过与人工智能云计算物联网边缘计算等新兴技术葛小蔓金牌答主这些东西年轻人都想在促进人类社会发展上显示自己的实力和为之奋斗的精神！就像量子科技刚开始的时候，我就要求量子科技帮杜富国制作一双仿真眼睛。为人类做出造福的贡献，但是现实非常骨感！国内资本和国外资本操作下，量子科技不折不扣的发展成了恐怖份子乐园！他们以各种谎言欺骗年轻人进入恐怖试验，然后实施投毒医疗制药盗窃破坏等试验，导致疫情爆发，国家高烧不退！而很多青年人根据我发的评论想用量子科技控制自己想控制的人，这种心里一般会被资本操作，然后很容易变成资本的帮凶，偷女人，偷物品，用高科技盗窃，想用量子科技称霸全球，火星上被这样的贪婪所侵蚀，所以爆发核战毁灭了！所以请你自觉销毁量子生物载体，也就是光影密钥！一旦打开量子人一反抗，吐你唾沫你必死无疑！自觉自律吧！2022-08-17服务人数263结合云计算,互联网和人工智能相关知识,展望这三种技术综合应用前景职场阿霞老师人事主管职场引路人亲亲您好，结合云计算,互联网和人工智能相关知识,展望这三种技术综合应用前景如下云计算技术未来的发展前景还是非常广阔的，云计算技术作为产业互联网的重要技术之一，未来将全面覆盖到产业领域。云计算技术的核心就是通过互联网为用户提供廉价的计算服务，随着云计算从IaaS发展到PaaS和SaaS，云计算提供的服务类型也正在逐渐丰富，这个过程对于科技领域和产业领域都会产生一定的影响。1、智能工具的使用可能会替代少量就业人员，但其通过大幅提升电商业绩，创造了更多新兴岗位就业，同时提高了岗位人员收入。总体来看，电商行业人工智能技术在商家的使用，对商家和个人的绩效是正面、积极的。人工智能增加了对专业人才的需求量，催生出新的就业模式和业态。人工智能产业发展直接带来了对专业数字技术人才需求量的增长。2、人工智能辅助电子商务自动化可以成为其平台规则改变者，拥有太多自己的板块，此外，它可以节省大量的时间和精力用于关键任务任务。3、人工智能可以很快接管大量琐碎但耗时的任务。甚至可以创建一个AI虚拟助手来处理诸如回复电子邮件，安排会议和组织行程等工作。总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。亲亲您好，希望答案能够帮助到您2022-11-21服务人数1813美林数据大数据智能_企业可视化数据分析_辅助战略决策商业智能大数据分析大数据智能，和500强企业选择同样一站式服务，超大量数据秒级处理，大数据智能帮助企业快速构建大数据决策系统，实时更新，大数据智能免费试用广告当前数字技术被广泛应用人工智能大数据云计算互联网5g等技术群落崛起带来了什陈伟霆学英语服务态度好第一：工作难度下降。在大数据和人工智能时代，职场人的工作难度会在一定程度上得到降低，这也是当前智能化办公的重要诉求之一。较低的工作难度能够明显提升职场人的工作效率，同时也会提升职场人的工作积极性和工作成就感。，第二：工作场景拓展。随着5G通信的落地应用，很多工作岗位的工作场景会得到拓展，比如很多岗位任务在家就可以完成，这会明显提升职场人的工作体验。实际上，当前在IT（互联网）行业内有很多工作岗位都可以在家完成。，第三：岗位附加值提升。岗位附加值的提升是职场人的重要诉求之一，更高的岗位附加值意味着更高的薪资待遇和更强的资源整合能力，这对于职场人未来的发展都有非常积极的意义。2022-02-18服务人数1547互联网,大数据,云计算,人工智能将会如何改变我们的生活职场达人逸柔活跃之星亲亲，你好，很高兴为您解答，明确答案：互联网,大数据,云计算,人工智能将会如何改变我们的生活：办公智能化：以前的很多资料都需要人为的进行抄写和呈递，现在只需要将数据输入文档中，然后直接打印出来即可。很多公文资料也只需要进行网络传递即可，即可以备份，也不占空间。购物习惯从线下转到线上：以前购物都是在网上进行操作，现在购物只需要打开电脑，登录电商网页，选择自己喜欢的商品，跟商家议价后即可点击购买，然后坐等货到验收。是沟通更方便更实惠：以前我们找朋友聊天都是通过电话或短信的形式，现在只需要登录手机聊天软件，即可进行文字、声音和视频的直接互动，省去了很多麻烦，而且很实惠。改变交易方式优化交易结构：人们的使用货币从现实的纸币转移到虚拟货币大家都将自己的钱放在网上，可以随时用互联网支配，为购物提供了极大的便利。2022-11-06服务人数16737人工智能,大数据,云计算的出现给我们带来了那些新的创业机会悦庭职场达人小薇响应及时人工智能,大数据,云计算的出现给我们带来了那些新的创业机会亲，您好。一、从投资角度看，云计算和大数据的宏观背景1、云计算市场在中国非常巨大用户的流量在不断地上升，传统的在以IBM、Oracle和EMC和CISCO为特征的IT基础架构不可横向扩展的弊端是越来越明显。所以对于这种廉价的、可弹性扩张的、易于管理的基础架构的需求是非常的迫切。因此整个IT基础架构在重构，因为这个市场是非常大的，不仅是在中国，在美国，IBM和Cisco他们也是迎来了巨大的挑战，他们也感觉到自己危机的存在。所以说整个云计算在中国将会是一个非常大的市场。2、数据暴涨、大数据市场巨大随着4G、5G的到来我们在互联网上的流量越来越大，随着数据暴涨，大数据分析会有巨大市场。大数据是分行业的，而不是一个普适的概念。它在很多行业会有非常广泛的应用。所谓大数据的核心，其实对企业来讲就是一个精细化的营销、管理和服务。当中国经济发展、人口红利、改革开放红利遇到瓶颈时，精细化管理和服务将是未来企业的核心竞争力。所以这是为什么说大数据公司变得如此炙手可热，就是这个原因。任何一个商业模式需要技术成熟来推动它。大数据技术成熟，从根源上来说在于Hadoop这种框架开源架构的成熟使得很多公司很容易上手大数据的分析，能做一些行业深度的应用，会催生一批创新公司出来。在美国有很多这样的创新公司接近百亿美金市值的公司。我相信在中国也存在着同样大的市场，也存在着同样企业的投资机会。 3、2C投资在降温，2B投资在升温另外一个方向我们比较关注到的就是，在整个投资行业，在对2C行业的投资目前也遇到了一些瓶颈和泡沫。我们讲的2C，就是刚才大家重复讲的滴滴打车、上门做饭这种直接面对C端用户的App。这些App很多刚开始需要靠烧钱模式去补贴的，而这种补贴模式，有些补贴模式是可以成立的，但是有些补贴模式在本身商业模式不成立的情况下再补也是很难补下去的。即使是大的企业也很难有很好的生存，所以过去一年里，有一些大的互联网公司也在合并，也是因为他们在补贴大战中很难有大的资金支撑它，因此整个2C市场在降温。那么相反的是，2B市场反而在升温，这是什么原因？因为2B相对于2C市场会有一定的创业门槛的，创业门槛比2C高。所以现在VC行业也非常关注企业级服务。企业级服务这块投资，大部分不存在补贴模式。所以在目前的阶段现在2022-10-24服务人数4017大数据通过与人工智能云计算物联网边缘计算等新兴技术 — 找答案，就来「问一问」30123位专家解答5分钟内响应 | 万名专业答主优选教育答主在线答疑在线孙晔老师教育达人4.9帮助人数 8838擅长：K12提问在线云华老师教育领域TOP84.9帮助人数 6533擅长：K12提问— 你看完啦，以下内容更有趣 —新冠期间公司会辞退吗852播放农村合作医疗三年没交费现在交还能用吗8播放陈丽华立遗嘱却伤了迟重瑞的心，500亿家产去向曝光，究竟怎么了？八六年版本的《西游记》也是很受欢迎的，这一部《西游记》成为了经典。在当时出演《西游记》的四大主演也凭8条回答·82,979人在看大数据通过与人工智能云计算物联网边缘计算等新兴技术 — 找答案，就来「问一问」30123位专家解答5分钟内响应 | 万名专业答主警告处分期限—般为几个月37播放民间借款合同需要交纳印花税吗0播放

2023年我国大数据产业整体水平大幅提升。已形成数据存储与计算、数据管理、数据流通、数据应用、数据安全五大核心领域。大数据技术目前正处在落地应用的初期，从大数据自身发展和行业发展的趋势来看，大数据未来的前景还是不错的，具体原因有以下几点：第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。第二：大数据推动科技领域的发展。大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化社会的基础。第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。第四：产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡，产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业，可以说产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。

大数据技术目前正处在落地应用的初期，从大数据自身发展和行业发展的趋势来看，大数据未来的前景还是不错的，具体原因有以下几点：第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。第二：大数据推动科技领域的发展。大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化社会的基础。第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。第四：产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡，产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业，可以说产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。

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云计算与大数据概述云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料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、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。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,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。云计算与大数据的关系简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

什么是大数据？随着云时代的来临，大数据（big data）也吸引了越来越多的关注。那么，大数据究竟是什么呢？它的定义、结构、特点是什么呢？它又能应用在哪些方面呢？相信通过这篇文章你可以对大数据有一个全新全面的认识。一、定义大数据（big data），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。二、特点国际商业机器公司（简称：IBM）提出了大数据的5V特点，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。三、结构大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，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。第三层面是实践，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。四、应用1.洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。2.google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜关键词预测禽流感的散布。3..统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。4..麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。5.梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。6.医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。通过以上几个方面说明：现在已经迎来了大数据时代。因此大数据开发成为各企业非常看重的一部分，对这方面的人才需求也逐渐增多。

可以应用在云计算方面。大数据具体的应用：1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。扩展资料：大数据的用处：1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。参考资料：百度百科--大数据

2025年全球数据量将达163ZB近年，随着人工智能、AIoT、云计算等技术的推动，全球数据量正在无限制地扩展和增加。根据国际权威机构Statista 的统计和预测，全球数据量在2019年约达到41ZB1。国际数据公司IDC统计显示，全球近90%的数据将在这几年内产生，预计到2025年，全球数据量将比2016年的16.1ZB增加十倍，达到163ZB。注：ZB，即十万亿亿字节大数据市场规模复合增长率约达15.33%国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示，预计到2020年，全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元，较2018年的预期水平增长约33.33%，较2016年的市场收入规模翻一倍。随着市场整体的日渐成熟和新兴技术的不断融合发展，未来大数据市场将呈现稳步发展的态势，增速维持在14%左右。在2018-2020年的预测期内，大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长，复合年均增长率约为15.33%。从法律法规体系方面来看，我国的数据安全法律法规仍不够完善，呈现出缺乏综合性统一法律、缺乏法律细节解释、保护与发展协调不够等问题。2018年，十三届全国人大常委会立法规划中的“条件比较成熟、任期内拟提请审议的法律草案”包括了《个人信息保护法》《数据安全法》两部。个人信息和数据保护的综合立法时代即将来临。更多数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

新冠疫情大数据实时报告不见了是由于国家已经关闭了这方面的查询小程序。根据查询相关公开信息显示：国家对外公布，现在已经是放开政策了，则这方面的数据就不会再进行统计了，就查不到疫情最新消息。

一、11月20日贵州省新冠肺炎疫情信息发布2022年11月20日0—24时，全省新冠肺炎疫情最新情况如下：新增外省输入及关联感染者36例，其中：确诊病例3例，无症状感染者33例。新增省内感染者30例。其中：确诊病例7例，无症状感染者23例。当日确诊病例治愈出院2例，无症状感染者解除医学隔离观察8例。二、贵州省现有确诊病例情况全省现有确诊病例107例。三、贵州省现有无症状感染者情况现有无症状感染者311例。四、贵州省卫生健康委提醒当前，全球新冠肺炎疫情仍维持高位流行。受奥密克戎变异毒株传播速度快、感染风险高、隐匿性强等特点影响，国内疫情呈现点多、面广、频发的态势，疫情形势严峻复杂。倡导广大群众，需要出行的，提前了解目的地疫情防控政策，非必要不前往中高风险区或有本土疫情发生的城市。入黔的朋友须提前在微信或支付宝小程序“贵州健康码”中开展健康申报，遵守相关疫情防控要求，降低传播风险。

全国文化大数据交易中心于深圳上线，迈出了重要的一步，由中宣部牵头，中央有关部门配合，全国宣传和文化企事业单位及全社会广泛参与的国家级项目“全国文化大数据交易中心”已投入试运行，并由深圳文化产权交易所挂牌运营。国家文化大数据交易中心是国家文化大数据体系建设的重要组成部分。中央文化体制改革发展领导小组办公室批准中宣部牵头、六部委联合签署在深圳文化产权交易所建设国家文化大数据交易中心。文化产权交易机构应充分发挥当下、线上交易平台优势，推动标志解析和区块链等大数据融合技术创新，深圳国侠文化数字科技有限公司作为首家进入市场的中介服务机构，完成意向买家信息的申请，测试交易流程。根据企业服务内部生态和实体经济的需求，以20万元左右的价格购买了中国数字文化集团有限公司委托的《中国旧画报库》部分数据包和国家图书馆出版社发行的《庆乡盛平字画京剧面具数据包》。通过各种数字生产线解构中国文化元素、符号、标志等文字、音频、多媒体等元素的历史传承价值和权益交易要素。国家文化大数据交易中心面向全社会各类符合条件的交易主体开放，包括公共文化机构、高校科研机构、文化生产机构和个人。交易数据可分为公共文化数据和商业数据两类。商业数据的业主可以在交易中心的数据超市下开设专业门店，包括旗舰店、加盟店、主店、城市馆、家庭馆。从核心文化专网内部引擎链接到交易所交易、场外关联主体、数字产品线、线上文化消费场景、国内外相关市场，构建服务文化生态数据生产应用贸易，在国内外范围内开展文化数据交易业务和贸易相关服务业务。