京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据成为电商打假利器_数据分析师考试
消除信息不对称、建设信用制度、简化透明渠道、降低鉴定成本……以上这些,都是国内电子商务平台常用的打假手段。而通过分析可以发现,这些措施或多或少地都和大数据相关联。
或者说,在电商打假领域,由于大数据的特殊性质,导致这几种措施发生了量变甚至质变,发展出了一整套新型的打假模式,我们称其为大数据打假,它具有以下几个方面的显著特点:
首先,大数据打假是基于数据的智能化打假。它具有的优势有:通过主动防控措施可以实现防患于未然;最大限度地实现信息公开透明,使侵权人无处藏身;对于细小分散的违法案件,可以实现并案处理,加大了处罚和打击力度;由于信息的可追溯,可以通过智能化手段提高打假的效率和准确度;利用物联网和“一品一码”,可以实现全过程的监控。这些措施和效果,都是线下的打假活动无法实现的。而且,在网络上打假的另一个优势,是网上的所有行为都记载在案,可有效运用大数据的手段进行分析、汇集和整合,从而发现蛛丝马迹,使制假售假者无处遁行。
比如微信。2014年12月,腾讯在反信息诈骗联盟成立一周年之际,又推出腾讯手机管家天下无贼2.0版本,并发布反信息诈骗白皮书,力图打通大数据建立精准反诈骗平台。腾讯副总裁罗道锋透露,反信息诈骗平台上线一年,收集的用户举报、标记的诈骗电话、诈骗短信数量均超过了7000万。
其次,大数据打假是基于实人认证的打假。比如阿里巴巴,它的实名认证体系包括淘宝注册、支付宝账号绑定认定、开店须用身份证认证、利用手机或数字证书的二次认证、复核这五个环节。
再者,大数据打假是防患于未然的打假。由于大数据打假是基于互联网、物联网、大数据等高科技手段和完整的信用体系而建立的,通过大数据分析,很多情况下都可以预见到侵权违法现象的发生,从而起到提前预防的作用,减少损害。这也是大数据打假不同于一般线下打假模式的重要特点之一。
2013年,淘宝网在主动打击假货方面运用了一系列人性化的处理,例如在商品发布的时候,对可能涉及侵犯知识产权的用户进行提醒。同时,还建立了一个“体检中心”,对可疑的商品,会进行拦截并放入“体检中心”,同时提示卖家进行调整或者提供申诉的材料。通过一系列的卖家转型计划实施,包括一些线下的面对面的辅导和帮助的实施,并在处罚与教育相结合的过程中,进行“初犯”教育和警示,实施“累犯从重”的管理方式,已有25%的售假卖家不再出售假货。
再者,大数据打假是基于统一大市场的打假。我们不妨问这样一个问题,市场集中度的高和低,哪样更有利于打假?显然答案应该是前者,当万千假货藏身于千店万市的时候,打假的成本之高、难度之大可想而知。
电子商务恰恰给予了我们这样一个绝佳的打假机会,不需要任何成本,只要辅之以足够给力的技术手段,至少表象层面的假货都会一览无余,这难道不是我们打假和根治假货问题千载难逢的时机吗?
而且,大数据打假是网民广泛参与、运用互联网思维的打假。首先,电子商务助力打假的另一个重要方面就是群策群力,充分发挥广大网民的力量。比如淘宝,目前它既有“神秘买家”制度,又和众多的专业检测机构合作,与3万多名权利人、数十家行业协会和国际组织合作,织成了一张打假的巨大罗网。
此外,大数据打假是自下而上的打假。发达的市场经济和商品经济,带来的一个弊端就是假冒伪劣的易发。基于这种特性,假货的治理往往只依靠法律是不够的。“高大上”的法律,对于深藏于每一个乡村和山沟的生产作坊而言,难免有种“天高皇帝远”的感觉。将小生产者组织起来,一起提高质量、创立品牌、规范流程等工作,无法靠法律实现。这时候我们就应该看到,在国外的假货治理中的重要角色——商会,像德国的法兰克福商会、科隆商会等,都有着成功案例。在我国治理假货的成功经验中,广西宾阳、浙江温州当地的商会和协会也都发挥了重要的作用。
而今天的电子商务时代,基于网络的商盟不断涌现,再辅之以网规和信用的作用,一种全新且有效的自下而上的治理模式正在形成,成为网络打假的生力军。所以,在打假这个典型的治理问题面前,政府一定要抛开传统的亲力亲为治理模式,运用互联网思维,调动最多的力量帮助自己,才有可能在根本上开创崭新的局面。
最后,大数据打假是面向信息社会的治理模式。笔者比较了线上线下两种治理模式的主要区别,归纳出4种治理要素:主体、客体、内容和载体。主体、客体和载体存在虚拟化和跨区域和行业的变化;内容存在多样化和个性化、海量、即时的变化;在治理手段上,需要解决虚拟化、跨区域和行业以及海量、个性化等问题。这些挑战都是线下所不存在,需要在治理理念、手段和组织架构等方面不断创新,探索真正适合电子商务的监管模式。
更进一步可以发现,第一,线上的治理手段更多样。比如,像淘宝规则里例如“扣分”“关小黑屋”、限制上线新产品数量等等这样的治理手段,在线下是不可想象的;第二,线上的治理分布比较均衡,而线下的治理集中在交易后,交易前和交易中的办法不多;基于信息透明和交易记录,线上可以带来很多防患于未然的措施;第三,线上的治理是多元化治理:包括主体多元和手段多元两个层面;第四,线上的治理是全方位的,线下往往只监管卖家,无法监管买家,而线上的买家也可以有信用记录,可以设置“黑名单”,对于职业差评师等,也可以有法律责任追究机制;第五,线上治理的对象更多,虽然线下也会有商场、支付等服务者,但线上又多出了交易平台、第三方支付、物流配送、网络接入、电脑手机厂商、软件厂商、搜索引擎等诸多新的主体;第六,线上的治理是跨时空的,有很强的延展性。跨空间很好理解;所谓的跨时间是指所有以前的交易记录都有据可查,以后的交易也可以通过信用来控制。而线下的治理停留在一个时空的特定节点,伸缩性很差,基本就是“就事论事”。
总之,笔者认为,互联网的自我进化和自我修复的能力远超我们的想象。今天,围绕电子商务的信用、支付和物流的服务明显好于网下的相应服务,尤其体现在透明度、碎片化、即时性和人性化服务等方面。
随着云计算、大数据、互联网金融、菜鸟物流、芝麻信用、打车软件、网上挂号、网上司法拍卖、网上订餐的不断推出,这些“出生”于网络的事物已经开始走出虚拟世界,帮助我们解决网下的那些老大难问题,提升网下的服务。基于互联网的草根性、众包和创新力的治理模式,一定会全面帮助我们改善物理世界的治理,实现国家治理体系和能力的现代化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13