
大数据应用绝对不局限于电商
前段时间阿里巴巴的上市可以说引起了多方的关注,而不可否认其中关键性所在的就是大数据,为阿里巴巴提供了更精准的数据提示,但是这并不代表大数据就是应用于电商的,对于很多的传统行业也是有利用大数据,而对于许多行内人士,则是认为很多的传统零售企业则是利用大数据来进行弱势点挖掘是绝佳的反击,而对于大数据这一利器又能否成功呢?
第一、对于现在的电商来说,都是借助于大数据来进行一些数据的分析的,而其根据就是一些商场的评分与评价,消费者之间的交流等等,而对于这些作为普通的事例,无疑都是以大数据来作为支持。而不得不说,确实为电商的发展带来了很多的帮助,使得我国的电商发生了长足的一个进步。
第二、对于大数据来说,并不是单纯的应用于电商的行业的,虽说对于现在的传统行业并没有一套标准的规范,没有严格的答案来说我们究竟要如何做,但是对于很多的零售企业都是在不断的学习以及摸索的,而对于朝阳的大悦城购物中心就是有通过一些业务逻辑的分析从而构建出新的大数据应用模型,以此来寻找消费者,并且进行品牌店的一个经销,而对于一些传统的零售店来说,具备有共同的一个价值点,也就是通过改变一些传统的零售模式从而构建出新的一些预测性的销售模式,从而更好地改善消费者的一些购物体验,使得零售业务得到全面的一个发展。
第三、现在传统的零售模式也是在不断的和电商进行学习,就是利用大数据对商品进行不断的细分,从而对更多的数据进行采集,而实践也是证明,效果还相当令人满意。
现在可以说是一个大数据时代,而想要更好的进行发展,那么,大数据分析绝对不可少的,能够在极大程度之上提高我们的工作效率,方便消费者进行挑选,而对于未来,也无疑就会成为数据“纵横”的一个时代,所以及早了解对我们有十分重要意义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30