速卖通产品数据分析

一、充电宝及相关产品

1、充电宝

?近7天行业数据

?近30天行业数据

?近90天行业数据

分析：流量占比维持在3.8%左右，略有上升；支付订单数从2%下降到1.5%，但是支付金额占比略有上升；供需指数维持在13%左右，但是有下降的趋势。

?支付金额国家分布

分析：如图所示，交易金额从高到低依次是：俄罗斯、美国、西班牙、乌克兰、法国、意大利、巴西、英国。可以看出，俄罗斯的支付金额已达到30%，可见市场广大。

2、相似产品：背夹电池

分析：背夹板电池不仅是移动电源，同时是一个保护套，现在市场上有很多根据手机品牌型号设计的，它移动性、保护性强，电量持久。暂时没有详细的数据，可以说明有一定的市场机遇，但是也有挑战。

二、树脂工艺品（木雕根雕）

?近7天行业数据

?近30天行业数据

?近90天行业数据

分析：流量占比维持在23.38%左右，略有上升；支付订单数占比维持在18%，支付金额占比略有上升；供需指数维持在88%左右，略有上升的趋势。

?支付金额国家分布

分析：如图所示，交易金额从高到低依次是：美国、俄罗斯、英国、西班牙、加拿大、以色列、巴西、意大利。可以看出，美国的支付金额已达到30%，可见市场广大。

三、各行业热销产品排行

1、服装行业

2、美容行业

3、电脑

4、消费电子

6、家具和装饰品

7、家具用品

9、鞋子

10、玩具

总结：以上，为挑选出十个比较可能进行的行业的数据整合。下面为这十个行业销量前三商品：

以上是通过统计图形进行判断的，具体的30天以来各个行业的数据见（产品数据.xls）

By 何诗芬

互联网大数据案例手中握有数据的公司站在金矿上，挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。有某互联网咨询公司，其手中有大量用户行为数据，希望建立用户行为分析系统，但面临数据量大，无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队，但基于Hive 的分析系统不够实时，且项目预算有限。这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台，完成了大数据量下的用户行为实时分析，那么下面就介绍下这个互联网大数据案例：首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据，硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上，只是Hadoop无法做到实时分析，需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小，10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的，则认为系统内存量需要300G，假设每台机器有64G内存，则大致需要5台机器。于是有如下配置： 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中，经过系统调优，基于这些数据做的电商用户行为分析，互联网视频分析，互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。之后进行每日数据增量更新，并删除超过90天的数据，保存用于分析的数据为90天。

如何达到高性能计算呢？目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算，需要的技术有分布式文件系统，分布式通讯，计算任务拆解为可分布执行的分布式任务，需要库内计算等技术；另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。

大数据对企业管理决策影响分析随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为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；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些？大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

互联网营销与大数据分析大数据营销大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可

通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程：大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

中国互联网发展现状分析据CNNIC的最新估算，截至2002年10月31日，我国上网用户人数达到5800万，上网计算机数升至2300万，短短的四个月间分别增加了1220万和687万；与此同时，国内三大门户网站在第三季度财务报告中也分别交出了令人满意的业绩答卷。这预示着我国互联网在经历一个时期的发展低潮之后，正在开始回暖。自1994年我国正式接入互联网以来，短短的几年时间，互联网在我国得到了飞速的发展。这不仅表现在我国互联网的基础设施方面，也表现在互联网的用户人数、互联网在各行各业的广泛应用等各个方面。虽然自2000年互联网泡沫破灭后，网络业的发展遭遇了一段时期的低潮，但从近期的种种迹象来看，中国互联网业正在走向复苏，开始迎来它发展的第二个春天。三大门户网站业绩优良近日，国内三大门户网站新浪、搜狐和网易分别公布了第三季度财务报告。10月22日搜狐公布的季报显示，它提前实现了按照美国通用会计准则的全面盈利，盈利额度达到11.2万美元。11月5日，新浪发布的财务报告称，上季度新浪的净营业收入达到1030万美元，较去年同期增加71％，达历史最高值；按试算额计算，新浪在历史上首次实现盈利24.1万美元，而去年同期的数字为亏损290万美元。11月6日，网易公布的季报显示，今年第三季度网易收入总额达到7440万元人民币（900万美元），较上一季度增长93.3％，营业利润达310万美元，毛利率达67.6％，创历史最高。业内人士认为，与以往网站大面积亏损相比，如此良好的业绩说明互联网正在回暖。由于业绩的大幅上升，作为中国概念股在纳斯达克的标志性代表，新浪、搜狐、

网易的股票一片飘红，大幅上涨。与一年前一些公司在纳斯达克面临摘牌的尴尬处境相比，今日的风光实在不可同日而语。国内门户网站的股票在纳斯达克受到追捧，说明了国内互联业的发展得到了投资者的认可，它们已经从过去纳股中的边缘状态、边缘待遇变成比较中心的状态了。互联网得到广泛应用今年以来，在国家的大力倡导下，电子政务、电子商务、企业信息化等信息化应用进展迅猛，互联网开始在各个行业、各个部门进行广泛的、实质性的渗透。政府信息化、行业信息化、企业信息化和家庭信息化的推进，使原来“不食人间烟火”的互联网与传统行业、实体经济进一步结合，也使互联网找到了广阔的应用空间，焕发了应有的生机与活力。对此，中科院互联网发展研究中心主任吕本富认为，目前中国互联网产业开始了全面复苏。他认为，之所以说现在的复苏不是一些企业的复苏，而是全面的复苏，是因为过去中国的企业在IT方面的投入本来就不多，有一个对历史欠账回补的过程。在企业层面，网络经济高潮到来时，启发了企业对信息化的应用，让他们认识到了网络经济的重要。互联网泡沫破灭以后，整个IT产业，包括互联网业，都回到了基本面，回归到了一个在正常经济活动下的一个正常产业。据估计，全球500强等世界大公司在IT方面的投入提前支出了1000亿美元，现在还处于消化投资阶段。相比较之下，中国的互联网业由于本身发展水平所限，非理性成分和泡沫成分都不是那么大，或者根本就没有产生太大的泡沫。而在这个时候，政府加快推进了电子政务，企业开始重视内部信息化建设，这两股力量反而成为比较强劲的推动互联网复苏的力量。目前，中国市场已经成为全球最亮丽的IT市场之一。

互联网营销与大数据分析大数据营销，依托大数据技术的基础大数据营销是基于多平台的大量数据行大数据营销衍生于互联网上，应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集，以及大数据技业，又作用于互联网行业。给品牌企业带来更能够使广告更加精准有效，术的分析与预测能力，高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等[1]?。数据 [2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易时效性强调在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重对此提出了时间营销策略，AdTime要。全球领先的大数据营销企业它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前

的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程： [3]?大数据营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的全球领先的大很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。．率先推出了大数据广告运营平台——云图。据AdTime数据营销平台介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算

2019-2020年中国互联网发展报告 2019年7月

目录 2018 年中国互联网用户与市场重要数据 1 2018 年中国互联网基础资源发展情况 2 2018 年中国互联网基础设施建设情况 3 2018 年中国云计算发展状况 5 2018 年中国大数据发展状况 6 2018 年中国人工智能发展状况7 2018 年中国物联网发展状况8 2018 年中国虚拟现实发展状况9 2018 年中国工业互联网发展状况10 2018 年中国移动互联网发展状况11 2018 年中国电子政务发展状况13 2018 年中国网络资本发展状况14 2018 年中国互联网金融服务发展状况16 2018 年中国电子商务发展状况19 2018 年中国网络游戏发展状况20 2018 年中国搜索引擎发展状况21 2018 年中国网络音视频发展状况22 2018 年中国在线教育发展状况23 2018 年中国网络医疗健康服务发展状况24 2018 年中国网络出行服务发展状况25 2018 年中国网络广告发展状况27

2018 年中国互联网用户与市场重要数据用户市场网民第三方支付 8.29 亿208.07 万亿即时通讯电子商务 7.92 亿31.63 万亿搜索引擎网络零售 6.81 亿9.01 万亿网络新闻网络广告 6.75 亿4914 亿网络视频网络教育 6.12 亿3734.1 亿网络购物网络游戏 6.10 亿2871 亿网民使用率

网民规模保持平稳增长手机网民数量持续增长截至 2018 年底，我国网民规模达到 8.29 亿，全年新增网民 5653 万，互联网普及率达 59.6%，较 2017 年底提升 3.8 个百分点。超过全球平均水平（57%）2.6 个百分点。 2018 年中国网民规模和互联网普及率 IPv6 应用进入高速发展期截至 2018 年底，我国IPv4 地址数量为 338,924,544 个，拥有 IPv6 地址 41079 块/32，年增长 75.3%。网站数量 523 万个，略有减少截至 2018 年底，我国网站总数量为 523 万个，较 2017 年底下降 1.9%。 2011-2018 年中国网站数量截至 2018 年底，我国手机网民规模达 8.17 亿，较2017 年底增加手机网民 6433 万，其中网民中使用手机上网的比例由 2017 年底的 97.5%提升至 2018 年底的 98.6%。 2018 年中国手机网民规模和网民占比域名略有减少，“.C N”域名略有增加截至 2018 年底，我国域名总数为 3792.8 万个，较2017年底减少 1.4%，其中，“.CN”域名总数为 2124.3 万个，较 2017 年底增长 1.9%，占我国域名总数的 56.0%。网页数量达 2816 亿截至 2018 年底，我国网页数量为 2816 亿个，较2017 年底增长 8.2%。 2011-2018 年中国网页数国际出口带宽数年增长 22.2% 截至2018 年底，我国国际出口带宽数为 8,946,570Mbps，年增长 22.2%。 2011-2018 年中国国际出口带宽数及其增长率网络国际出口带宽数中国主要骨干2018 年中国互联网基础资源发展情况

好程序员大数据分析在企业运营中的作用好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。二：活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。三：发现访问路径根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。一、商品推荐模型推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。二、交叉销售模型

中国网民总数达4.2亿人中国互联网络信息中心(CNNIC)15日在京发布了《第26次中国互联网络发展状况统计报告》。《报告》显示，截至2010年6月底，中国网民规模已突破4亿关口，规模达4.2亿人，较2009年底增加3600万人。我国网民达4.2亿手机网民2.77亿中国互联网络信息中心7月15日在北京发布了《第26次中国互联网络发展状况统计报告》。《报告》显示，截至今年6月底，我国网民规模达4.2亿人，互联网普及率增至31.8%。手机网民则增至2.77亿人，成为拉动中国总体网民规模攀升的主要动力。此外，随着商务应用的快速发展，互联网的商业价值不断彰显，商务化程度迅速提高，也成为备受关注的热点。手机网民成增长主力《报告》显示，截至2010年6月底，我国网民规模已经突破4亿关口，达到了4.2亿，较2009年底增加3600万人。互联网普及率攀升至31.8%，与2009年底相比提高了2.9个百分点。新增网民中，超过半数使用手机上网。手机网民成为拉动中国总体网民规模攀升的主要动力。截至2010年6月底，手机网民用户达到2.77亿，在整体网民中的占比攀升至65.9%，相比2009年底增加了4334万人，增幅达18.6%，其中，近5000万网民只使用手机上网，占网民总数的比例提升至11.7%。移动互联网展现出了巨大的发展潜力。网民上网设备多样化程度加深，台式电脑仍居上网设备首位，占73.6%，手机上网攀升至65.9%，笔记本电脑上网的比例达到36.8%。中国互联网络信息中心互联网发展研究部主任刘冰表示，手机在未来将逐渐赶超电脑成为主流上网方式，值得期待。商务应用快速发展《报告》显示，2010年上半年，我国网民的互联网应用表现出商务化程度迅速提高、娱乐化倾向继续保持、沟通和信息工具价值加深的特点。网络音乐、网络新闻和搜索引擎仍是使用率排名前三的网络应用。商务类应用表现尤其突出。网络购物、网上支付和网上银行的用户增长率均在30%左右，远超其他类网络应用。目前用户规模分别达到1.42亿、1.28亿、1.22亿，其中网络购物的使用率已超过了论坛/BBS，而网络支付则成为用户增长最快的网络应用，互联网的商业价值不断凸显，显示出强劲的发展势头。不过，网络商务应用仍然受到各种安全因素的困扰。仅2010年上半年，就有近六成网民在使用互联网过程中遇到过病毒或木马攻击；超三成网民账号或密码被盗过；近九成的电子商务网站访问者担心假冒网站。网络安全和信任问题已经成为网络商务深层次发展的最大制约因素，互联网向商务交易型应用的发展，急需建立更加可信、可靠的网络环境。

大数据时代，互联网数据分析及内容调整互联网大数据时代，企业也应对该时期做出全面的分析，提供更优秀的数据分析。在庞大的数据库面前，找到自己需要而且有用的数据极为困难，但是如果，知道解决问题的方法，对于一个企业来说，则会变得极为简单。互联网大数据时代，必须做到快速调整、信息精准、周全稳定三方面，一是为了在该阶段迅速的做出整合调整，二也是为了信息安全，保证数据的稳定。在大数据时代，数据如无穷的宝藏，取之不尽、用之不竭，可以在这些数据基础上进行不断地创新。对于数据的运用，几乎没有止境，即使我们从数据挖掘中获得了一定收益，但其真实价值仿佛悬浮在海洋中的冰山，看到的还只是冰山一角，绝大部分隐藏在表面之下。对于大数据的挖掘是一个持续的过程，数据的价值也会被不断地从深层予以挖掘。在大数据时代，企业在制定营销策略时，要遵从以下三个准则： 1、快速调整。在互联网大数据时代，网民的行为是快速动态变化的，这就要求企业借助数据分析，需要快速进行营销的动态调整，以快速顺应这种变化，及时作出营销策略的调整。其中，企业一方面要引导消费行为，另一方面要借助口碑，提升品牌和企业的传播力度；

2、信息精准。大数据的价值在于能准确记录消费者的信息轨迹，从而取消费者真实的行为、态度以及对于信息的反应，能够准确定义消费群体、信息接触点，准确低知道营销动作。所以，利用数据的准确性，不仅要注重消费者信息接触点是否准确，更要向消费者推送准确的内容、诉求和信息给消费者。这便是我们多次提及的“营销要精准化”。平时，企业所制定的营销策略，实施的结果往往是引起气消费者的反感，这里面除了广告推送频率不当，还有一个重要原因是营销策略不精准； 3、周全稳定。大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性，另一方面，消费者动态的行为变化也为企业造成困扰。这是因为信息周期太短，需要企业在利用数据的时候必须要做到稳定，以免为了应付突发的信息不能考虑周全而犯更多的营销错误。要做到这点，就需要企业能够合理理清信息的真假，合理地利用口碑。大数据营销时代是未来企业营销的大趋势。作为企业，应该如何管理和应用这些大数据，并努力控制隐私和公共空间的边际界限，制定更切合实际的营销策略，则是每个企业都要面临的问题。在大数据时代，营销的大数据色彩越来越浓。传统互联网时代用过的多种营销，包括事件营销、电子邮件营销、社交化营销等，也都

如何写好一款产品的运营数据分析报告戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面：分析目的。分析范围。分析时间。如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析 1本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户ARPU值，环比上周ARPU值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容：日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

中国互联网发展状况报告我国互联网络上网运算机数、用户人数、用户分布、信息流量分布、域名注册等方面情形的统计信息，对国家和企业动态把握互联网络在我国的进展情形，提供决策依据有着十分重要的意义。1997年，经国家主管部门研究，决定由中国互联网络信息中心（CNNIC）联合四个互联网络单位来实施这项统计工作。CNNIC于1997年、1998年、1999年和2000年分不公布了"中国互联网络进展状况统计报告"。统计报告发表后，受到各个方面的重视，被国内外用户广泛引用，同时持续有用户要求CNNIC提供最新的统计报告。为了使这项工作制度化、正规化，从1998年起CNNIC决定于每年1月和7月公布统计报告。值得讲明的是，信息产业部电信治理局和国家信息化推进工作办公室签发文件要求各有关单位配合CNNIC的统计调查工作，以及各互联网单位和调查支持网站、媒体等有关单位对CNNIC的支持与配合是中国互联网络进展状况统计调查工作得以顺利进行的重要保证。此次统计调查的要紧内容有：统计我国互联网络上网运算机数量、上网用户数量、域名数量及分布、各个互联网络国际出口带宽以及WWW 站点数量及分布；对我国上网用户的差不多情形和特点等方面做出概况性的统计分析；了解我国上网用户对互联网络的使用情形和行为适应以及对有关热点咨询题的看法和倾向。依据统计学理论和国际惯例，在第七次调查工作基础之上，此次调查采纳了运算机网上自动搜寻、网上联机调查和网下抽样调查等调查方法。其中网下抽样调查侧重于了解中国网民的总量、有关的特点、行为特点等，而网上联机调查侧重于了解网民对网络的使用情形、行为适应以及对有关热点咨询题的看法和倾向。CNNIC在2001年6月进行了网上联机调查和网下抽样调查。此次调查得到了国内众多知名网站、媒体的大力支持，国内许多知名网站均在主页为此次联机调查咨询卷放置了链接。此次网上联机调查共收到调查咨询卷144083份，经处理得到有效答卷78342份；网下调

资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载中国互联网发展报告地点：__________________ 时间：__________________ 说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容

13年中国互联网发展 Posted on HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/132892.html" HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/132892.html" 2013年07月17日 by HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/author/admin" DinK in HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/category/research-company/china-research-company/cnnic" CNNIC , HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/category/internet-users/internet-population" 互联网用户 , HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/category/internet-users/phone-internet-use" 手机网民 , HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/category/internet-users" 用户研究 with HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/132892.html#comments" 2 Comments HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/132892.html" CNNIC：2013年第32次中国互联网发展状况统计报告：网民规模 HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/132769.html" CNNIC：2013年第32次中国互联网发展状况统计报告：网民属性数据 HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/132910.html" CNNIC：2013年第32次中国互联网发展状况统计报告：接入方式 HYPERLINK "https://www.360docs.net/doc/e118018336.html,/archives/132781.html" CNNIC：2013年第32次中国互联网发展状况统计报告：网民互联网应用状况网民规模网民规模 (一)总体网民规模截至2013年6月底，我国网民规模达5.91亿，半年共计新增网民2656万人。互联网普及率为44.1% ，较2012年底提升了2.0个百分点。

高手告诉你如何电商数据分析一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。二、很多业务其实就是一个公式。我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。成交额=买家数x客单价如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。买家数= 商详uv x 下单率x 付款率商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率

全球｜北美大数据企业Splunk、Palantir业务及产品分析 Wikibon 统计了 2013 年全球大数据领域收入排名TOP 30 的公司，其中不仅包括 IBM、 HP 等传统综合 IT 企业，也包括 palantir、 inrix 等专注于特定领域数据分析的新兴企业，我们尝试对该 30 家公司进行归类分析，并探索各类别企业背后的一些共性的因素。传统 IT 企业。以IBM、 HP、 dell、 oracle 等企业为代表，该类企业具有完整的软、硬件产品线，并通过既有产品线、 hadoop 等开源计算框架的融合，迅速构建出综合性大数据解决方案。传统互联网企业。以 google、 amazon 为代表，本身具有雄厚的技术和资金支持，且数据源丰富，自身业务对大数据具有较强的需求。传统咨询公司。以埃森哲、 BCG 等传统咨询公司为代表，作为咨询业务的延伸，依赖于对行业的理解，面向企业输出大数据实施方案以及承担相应的数据分析职能等。新兴大数据企业。以 palantir、 splunk 等为代表，依赖于融合的计算框架和强大的技术实力，并叠加对特定行业的深入理解，提供相应的数据分析服务，典型的技术、行业认知驱动。新兴大数据企业依靠技术、行业认知快速崛起完成上述的分析后，我们再回到产业链本身，沿着数据源、

基础软硬件设施、数据分析三个核心环节进行归纳总结。数据源：单一的数据源业务难独立存在在营收排名靠前的大数据相关企业中，我们并未发现单纯聚焦于数据源环节的企业，我们判断在现阶段，数据源环节仍和数据分析等环节实现紧密绑定，难以独立存在，在未来从事单纯数据源业务的企业可能逐步出现。从数据来源来看，以美国市场为例，目前已经形成了企业自有数据、商业数据、第三方数据等多种数据融合、互通的良好局面。基础设施服务：云计算和大数据相互促进，基础软件市场空间有限我们观察到，云计算产业的大规模发展为大数据产业的崛起奠定了扎实的底层基础，同时市场对大数据产业价值的认可，也进一步推动云计算产业的规模化部署，两者互为促进。在基础软件业务部分，传统的数据分析软件和基于 Hadoop、Nosql 的开源生态互为补充，开源软件部分，目前来看，Hadoop、 Nosql 商业化产品市场整体空间有限，且发展缓慢，且商业变现周期漫长。以从事 Hadoop 商业化产品开发的 Hortonworks 为例，该公司自上市以来营收增长乏力，股价持续下挫。数据分析：新兴大数据企业的孵化池作为上层应用环节，数据分析市场占比在整体大数据产业中无疑是最大的，其在产业中占比同时也客观上反映了产业的发展成熟度，这里聚集了大量的新兴大数据公司，比如知名的 Palantir、 Splunk 等，我们分析发现该类成功

中国互联网发展状况调查报告 1

中国互联网发展状况报告中国互联网络上网计算机数、用户人数、用户分布、信息流量分布、域名注册等方面情况的统计信息,对国家和企业动态掌握互联网络在中国的发展情况,提供决策依据有着十分重要的意义。1997年,经国家主管部门研究,决定由中国互联网络信息中心(CNNIC)联合四个互联网络单位来实施这项统计工作。CNNIC于1997年、1998年、1999年和分别发布了"中国互联网络发展状况统计报告"。统计报告发表后,受到各个方面的重视,被国内外用户广泛引用,而且不断有用户要求CNNIC提供最新的统计报告。为了使这项工作制度化、正规化,从1998年起CNNIC决定于每年1月和7月发布统计报告。值得说明的是,信息产业部电信管理局和国家信息化推进工作办公室签发文件要求各相关单位配合CNNIC 的统计调查工作,以及各互联网单位和调查支持网站、媒体等相关单位对CNNIC的支持与配合是中国互联网络发展状况统计调查工作得以顺利进行的重要保证。本次统计调查的主要内容有:统计中国互联网络上网计算机数量、上网用户数量、域名数量及分布、各个互联网络国际出口带宽以及WWW站点数量及分布;对中国上网用户的基本情况和特征等方面做出概况性的统计分析;了解中国上网用户对互联网络的使用情况和行为习惯以及对有关热点问题的看法和倾向。 2

依据统计学理论和国际惯例,在第七次调查工作基础之上,本次调查采用了计算机网上自动搜寻、网上联机调查和网下抽样调查等调查方法。其中网下抽样调查侧重于了解中国网民的总量、相关的特征、行为特点等,而网上联机调查侧重于了解网民对网络的使用情况、行为习惯以及对有关热点问题的看法和倾向。CNNIC在6月进行了网上联机调查和网下抽样调查。此次调查得到了国内众多知名网站、媒体的大力支持,国内许多知名网站均在主页为本次联机调查问卷放置了链接。本次网上联机调查共收到调查问卷144083份,经处理得到有效答卷78342份;网下调查采用科学的抽样原则进行电话访问,共获得有效样本4828个(在95%置信度下,调查结果的最大绝对误差小于2%)。本次统计数据的截止日期为 6 月30日。一、中国互联网络发展的宏观概况 (一) 中国上网计算机数: 约1002万台,其中专线上网计算机数为163万台,拨号上网计算机数为839万台。 (二) 中国上网用户人数: 3

电商2015年运营大数据分析一、代运营商基本情况汇总从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。二、天猫代运营商分布情况汇总上海86家广东70家浙江81家江苏16家北京26家福建28家，厦门12家其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型四、天猫核心类目分布情况汇总五、人员结构比例不同，服务效率也不同。运营能力和技术能力说明服务效率差异：具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。专业服务外包：目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：