京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据有望终结假货时代_数据分析师
继发布《2014淘宝联合警方打假报告》后,12月23日,阿里巴巴集团公开阿里的大数据打假模式,并发布线上线下联动打假的未来趋势预测报告。这是阿里巴巴成立15年来,首次向社会全方位揭秘其打假的工作机制。同时,阿里正在考虑,未来定期公布基于淘宝打假数据得出的“全国线下假货分布及流通地图”。
目前,“线下制假,线上售假”已经成为假货流通市场的一个环节。网络的虚拟性、过低的准入门槛和松散的监管体系使得网络售假成为近年来的新现象。针对这种情形,立法机关在修订《消费者权益保护法》时增加了网络交易平台责任的特殊规定,交易平台应承担提供销售者真实身份的义务,并在“明知”售假时与造假者承担连带责任。
在大数据背景下,交易平台在理论上拥有销售者网络行为的一切数据,很难证明自己对可能出现的售假并不“知情”。所以,网络交易平台存在与售假者承担连带责任的法律风险,与其等到售假侵权后“亡羊补牢”,不如提前行动做到“未雨绸缪”。同时,电商平台全程参与到打假行为中,也为保证平台信誉,承担企业社会责任做出表率。只有净化网络交易环境,才能吸引更多的用户,达到平台与用户共赢。
我国自消保法和产品质量法出台时起,高压打假已有30余年,屡打不止,屡禁不止。淘宝打假报告显示,个别地区的售假制假已经形成“产业链”,甚至出现“区域经济”特色。流于形式的打假措施从未真正有效地撼动过制假售假者追求“暴利”的野心。当然,个别地方政府的经济保护主义也为假货开了绿灯,不然不会出现造假区域如此集中的现象。
假货是社会肌体的毒瘤,它的源头在线下不在线上。网络时代固然让售假更加便利,但也同样方便了打假。因为,任何网络售假行为在网络上都会留下痕迹,通过平台发现这些痕迹,利用大数据找到制假、售假者,联合执法部门统一行动,就可以斩草除根。这不仅是电商作为网络交易平台的责任,也应是各大网络服务提供者的社会责任。
希望淘宝打假行为成为一个新的开始,也期待更多的网络服务提供者加入进来,让网络经济时代成为假货的终结时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07