啤酒与尿布读后感
柏拉图会饮篇读后感
柏拉图会饮篇读后感《《柏拉图〈会饮篇〉读后感》》篇一《柏拉图〈会饮篇〉读后感》读柏拉图的《会饮篇》，就像是参加了一场古希腊的思想派对，只不过这个派对上没有美酒和音乐，有的是一场场关于爱情的激烈辩论，真的是让我这个现代人有点“烧脑”，但又欲罢不能。
刚翻开《会饮篇》的时候，我心里有点发怵，毕竟这是来自古老希腊的哲学著作。
可是当我慢慢读进去，就像是走进了一个神秘的智慧迷宫。
里面的人物一个接一个地阐述他们对爱情的看法，就像一场接力赛一样。
阿里斯托芬讲的那个关于人类起源的故事特别有趣。
他说人原本是球形的，有四只手、四条腿和两个面孔，后来被宙斯劈成了两半，所以人终其一生都在寻找自己的另一半。
这就像把爱情比喻成一场拼图游戏，每个人都在寻找那个能和自己完美契合的碎片。
我就在想，我自己是不是也在这样的寻找中呢？也许我在生活中遇到的那些心动瞬间，就是我在靠近我的“另一半”的信号。
不过，我也有自己的小疑惑。
这种把爱情归结于寻找另一半的观点，是不是有点太理想化了呢？在现实生活中，爱情好像不只是这么简单的拼凑。
我记得我有个朋友，他以为自己找到了“另一半”，两个人一开始如胶似漆，就像两块磁铁紧紧吸在一起。
可是没过多久，就因为各种生活琐事吵得不可开交，最后分道扬镳。
这让我觉得，爱情可能不仅仅是那种天生的契合，还需要后天的经营。
苏格拉底的论述又把我带到了另一个思考的维度。
他说爱情是对美的追求，是一种对智慧的渴望。
这就有点高大上了，感觉爱情突然从人间的烟火气中飘到了云端。
我在想，这是不是意味着我们普通人那些平凡的爱情就不算爱情了呢？我觉得这个观点有点让人难以接受。
就像我爸妈的爱情，他们之间没有什么高深的哲学探讨，就是柴米油盐的过日子，但是他们相互扶持，一起走过了风风雨雨。
这难道就不是美，不是对某种生活智慧的实践吗？《会饮篇》里的这些思想就像不同口味的糖果，有的甜得发腻，有的带着点酸涩。
我有时候被一个观点深深吸引，就像一只小蜜蜂发现了一朵最甜美的花；有时候又对某个观点产生怀疑，就像吃到了一颗坏果子。
商品分类
知识目标： 1．了解商品分类的概念和常用分类标志； 2． 熟悉商品分类和编码的方法； 3．理解商品结构优化的意义； 4．熟悉商品条型码。 能力目标： 1. 掌握常见的商品目录及分类体系； 2．熟悉商业企业经营中常见的商品分类方法； 3．能够初步分析企业的商品结构特点 重点、难点： 了解常用的分类标 志、主要分类体系、 常用编码方法
码系统的简称）
（1）EAN-13条码。 既可用于销售包装，又可用于储 运包装。这种条码由13位数字的字符代码构成。 EAN-13条码是由上部的条码结构及其下部的供人 识别的字符即EAN/UCC-13代码两部分所组成。该条 码符号是按照“二进制”和“模块组配法”原理进行 编码的。 EAN-13条码符号由左侧空白区、起始符、左侧数 据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符、 右侧空白区等8个部分，共13个模块组成。
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3.平行编码法。是指将编码对象按其属性或特征分为 若干个面，每一个面内的编码对象按其规律分别确定 一定位数的数字代码，面与面之间的代码没有层次关 系或者隶属关系，最后根据需要选用各个面中的代码， 并按预先确定的面的排列顺序组合成复合代码的一种 编码方法。 4.混合编码法 。是由层次编码法和平行编码法组合而 成的一种编码方法
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UPC-A条码的代码结构
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UPC-A条码的代码结构
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UPC-A商品条码的系统字符的应用规定
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（2）UPC-E条码
UPC-E 码的代码结构
啤酒与尿布读书笔记
啤酒与尿布读书笔记凯云：《啤酒与尿布》读后感[凯云：《啤酒与尿布》读后感]《啤酒与尿布》读后感07食安4班李凯云《啤酒与尿布》是一本金融类书刊，通过沃尔玛，7-11经典案例，解析销售秘诀，凯云：《啤酒与尿布》读后感。
书以购物篮分析为主要部分，其中最重要是商品相关性分析，利用关系规则购物篮隐藏的相互关系，为门店的商品组织，客户层面分析服务。
身处现实社会，经济是基础。
对于将要就业的自己，对于金融方面的书籍就特别的关注。
《啤酒与尿布》是我比较喜欢的一本。
“啤酒与尿布”的故事源于沃尔玛超市，管理人员析销售数据时发现一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，啤酒与尿布这两件看上去毫无相关的商品经常出现在同一个购物篮中，经过调查发现，这种现象出现在年轻父亲身上，读后感《凯云：《啤酒与尿布》读后感》。
书本就是以这样的模式，从许多小细节出发告诉读者超市幕后销售原理。
这本书让我知道：超市里商品摆设的原理、模式；为什么超市喜欢办理会员卡；购物小票反馈的信息；购物篮分析技术(条形码技术，无线射频技术等)等等。
书本内容贴近生活，因此即使是非金融类专业的读者，也容易明白其中的道理。
对于有意与创业或者从事销售职业的读者，这本书就富有启发性和可读性了。
将来是否能将这些理论付诸行动不可知，但是，增长了我的知识是一定的。
〔凯云：《啤酒与尿布》读后感〕随文赠言：【这世上的一切都借希望而完成，农夫不会剥下一粒玉米，如果他不曾希望它长成种粒；单身汉不会娶妻，如果他不曾希望有孩子；商人也不会去工作，如果他不曾希望因此而有收益。
啤酒与尿布得到什么启发在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种zhidao风马牛不相及的商品居然摆在一起。
但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。
这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。
原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布专，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。
啤酒与尿布
《啤酒与尿布》读后感《啤酒与尿布》讲述的是在一家超市中，人们发现特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种牛头不对马嘴的商品居然摆在一起。
但这奇怪的举措居然是尿布和啤酒的销售大幅增加了。
看完《啤酒与尿布》这本书，给我最大的感觉是，商家销售产品是应该从商品转换为购物篮的思维模式。
一般在零售业中，老板考核员工的主要指标是商品的销售额，员工的工资取决于商品销销售额。
老板智慧将销售指标下发到每一个员工，这样每个员工都只会关注着自己的产品的销售额，卖啤酒的直管卖啤酒，卖尿布的只管卖尿布，都只关系自己的负责的产品是能够进入顾客的购物篮当中，卖啤酒的不会去留意顾客购物篮里是否有尿布，卖尿布的也不会关心顾客购物篮里是否有啤酒，这样造成一种各人自扫门前雪的局面，长期而言，商店的整体效益不会好。
购物篮的表现形式就是通常所说的“客单价”，而根据调查发现，国内国外卖场的客单价差别很大，在正常工作日，同样经营面积的卖场，国内卖场平均客单价是29元，好又多、大润发、乐购等台资卖场客单价为50元，家乐福、沃尔玛、欧尚的国际零售巨头卖场的客单价为75元，在节假日这个差距更大！从这个调查当中，我发现我们国内零售行业是多么的落后，我想这也是跟我们传统的思想有很大的问题，创新总结能力还有待提高。
“啤酒与尿布”这个零售业当中普遍存在的现象，然而这个现象被沃尔玛先发现并利用起来，这是为什么呢？原因之一与沃尔玛先进的计算机技术是离不开的，目前零售业使用的很多新技术都是沃尔玛首先尝试的，比如最早在门店尝试计算机记账，最早在门店收款机台尝试外形丑陋的条码扫描器进行收款，世界上第一个发射私人通讯卫星等等。
很多其他商场只是充当“后人乘凉”的角色。
第二个原因是沃尔玛有一双锐利的慧眼。
沃尔玛是一家极其讲究卖场现场管理的企业，创始人沃尔顿最大的乐趣就是不停在卖场巡视，更多地运用自己的双眼而不是数据来发现事实。
当前在国内很多零售企业的数据分析手段都早已经超过当年的沃尔玛，但是始终都没有新的“啤酒与尿布”故事的产生，与沃尔玛相比，我们国内的零售业就是缺少像沃尔顿这样一双善于发现的慧眼，而不是技术手段。
啤酒与尿布的经典案例
啤酒与尿布的经典案例
啤酒与尿布的经典案例是指一种经济学上的现象：在某些大型超市中，数据显示销售啤酒的同时，尿布的销售也会大幅增加。
这个案例被广泛引用，以说明消费者行为与购物意愿之间的有趣联系。
这个现象最早被普罗斯表达出来，他在1992年发表的一篇研
究论文中指出，大多数男性在工作后经过超市时会买啤酒，而妻子则嘱咐他们买些尿布回家。
这个现象被进一步探讨和解释，成为消费者行为中的一个重要议题。
全球知名战略管理学家迈克尔·波特将这个案例作为一种“跨际
交易”现象进行分析，指出消费欲望和需求之间的变化可以通
过商品的组合来实现。
比如，当一个家庭中有婴儿时，父亲在购买啤酒时，会顺便购买尿布，这是一种所谓的“顺便购买”的行为。
此外，心理学家和市场营销专家也研究了这个案例。
他们发现，啤酒和尿布这两个产品之间存在一种“替代关系”。
当消费者在购买啤酒时，会因为陪同购物的家庭成员（例如妻子）的需求，而顺便购买一些尿布。
这种替代关系可以说是消费者行为的一种心理意识。
实际上，这个案例还激发了很多实践上的启示。
零售商通过在销售场所中合理搭配商品，可以提高购物者的购买意愿和平均购物金额。
例如，在超市布局中将啤酒和尿布放在相邻或者相互可见的地方，可以促进消费者在购买这两种商品时的行为。
总之，啤酒与尿布的经典案例是一个生动而有趣的现象，它向我们揭示了消费者行为中奇特的联系和市场中的非常规规律。
通过深入研究和分析，我们可以更好地理解消费者的需求和心理，为生产者和市场营销者提供有益的策略指导。
尿布与啤酒与数据挖掘技术课件
尿布与啤酒与数据挖掘技术
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数据挖掘是什么样的技术
数据挖掘是从大量数据中寻找其规律的技术， 主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。
但在具体实施数据挖掘应用时，还要有一个步 骤就是结果评价。这是因为数据算法寻找出来的是 数据的规律，其中有些是人们感兴趣的有用的，还 有一些可能是不感兴趣的没有用的。这就要对寻找 出的规律进行评估。例如："跟尿布一起购买最多 的商品是啤酒"这样一条规律是否有用呢？这就需 要市场调查和评估工程师根据实际情况做出评估判 断。这是一个人工步骤，还难以自动化。
尿布与啤酒与数据挖掘技术
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分析
这是数据挖掘技术对历史数据进行分析 的结果，反映数据内在的规律。那么这个结 果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？ 是否有利用价值？
尿布与啤酒与数据挖掘技术
4
分析
沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这 一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实 际调查和分析，揭示了隐藏在“尿布与啤酒” 背后的美国人的一种行为模式：在美国，一 些年轻父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿 布，而他们中有30%到40%的人同时也为自己 买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国 的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买 尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他 们喜欢的啤酒。
尿布与啤酒与数据挖掘技术
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数据挖掘的主要内容
演变分析：描述时间序列数据随时 间变化的数据的规律或趋势，并对其 建模。包括时间序列趋势分析、周期 模式匹配等。例如：通过对交易数据 的演变分析，可能会得到"89%情况股 票X上涨一周左右后，股票Y会上涨"这 样一条序列知识。
大数据时代优秀读后感【通用5篇】
大数据时代优秀读后感【通用5篇】，大家一起来看看吧。
大数据时代优秀读后感精选篇1未来的十年，将是大数据引领下的智慧科技时代。
不管你是否意识到它的存在，大数据都将越来越快地改变我们这个时代，包括我们的生活方式。
维克托·迈尔-舍恩伯格是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。
他通过一个大家熟知的事例，来帮助我们理解“大数据”的潜在影响力，那就是四个世纪之前望远镜和显微镜的发明。
望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜能够让我们观测微生物，它们都是收集海量数据的新工具，因为这种工具的发明，人们同步更新了分析数据的技术和方法，促进了人们对世界更好的理解。
如果说望远镜和显微镜是测量领域中的一场革命，那么今天的数据测量就相当于是现代版的望远镜、显微镜。
随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富，以及更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及数据的增长速度比历史上的任何时期都要多、都要快。
一个大数据的时代，不经意间顺理成章地翩然而至。
一、什么是大数据?大数据是当前最热门的话题之一。
但什么是大数据，人们尚未给出确切的定义。
首先，“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的;其次，利用大数据进行分析和工作时，所依据的关于此事尽可能完整的数据，从而“一览众山小”，而不是采用局部的小数据，从局部推断整体。
维克托也并未直接给出大数据的定义。
不过，他用三大转变描述了大数据的特性：转变之一：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。
例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析，这算不上一个很大的数字，但由于这是过去十年所有的比赛，所以它是大数据。
转变之二：由于有了更多的数据，我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。
如果我们对于一个事物只有50个数据点，那么每一个数据点都必须非常精确，因为每个数据点都是有用的;但是如果我们有5000万个，去掉10个，甚至去掉1000个都没有太大的问题。
彼得德鲁克的创新以及企业家精神读后感
读彼得·德鲁克的《创新与公司家精神》一书有感什么是彼得·德鲁克以为的创新？熊彼特是最早阐述公司家精神的经济学家。
他以为创新是经济发展和进步的中心动力，市场经济长久活力的根本在于创新，而创新则源于公司家精神，根源于公司家开发新的产品，创建新的生产方式。
1985年美国经济学家彼得·德鲁克在他的《创新与公司家精神》一书详细的为我们描绘了什么是创新以及怎么才能创新，最后创新在公司中应用应当注意哪些方面的问题。
创新是一种能够应用的工具，并且和公司家精神密不行分。
公司家精神是公司创新的前提，有了公司家精神，创新就能够成为一门学科，能够供人们学习和实践。
一个公司从成立---发展---生计的过程都离不开公司家精神的创新行为。
在公司的发展过程中，公司家精神的发挥使得公司不停的找寻公司创新的机会，挑战公司的外面威迫，最后达到为客户创建价值。
客户价值的创建是权衡公司存在的标准，只有为客户创建价值的公司才能不停的存在下去。
创新不不过是指知识和技术的创新，此中还包含产品的创新—即产品和服务的创新；管理的创新—即制造产品与服务，并且将它们推出上市所需要的各种技术与活动的创新；社会的创新—即市场、花费者行为和价值的创新。
创新也不是单个高层，中层和职工个人的事情，而是“集体的创新”—公司家精神。
经过公司家精神的创新，使得公司创新成为一种能够加以训练、可以学习和能够实地运转的。
当创新的内外面环境出现时，公司家一定有目的的找寻和拽住创新的机会，使公司和睦有序的生计下去。
创新的根源在彼得·德鲁克《创新与公司家精神》一书中，创新是系统化的创新，创新机会的根源有七个方面：前方四个根源于公司的内部，不论它是商业性机构仍是公共服务机构，或是存在于某个家产或服务领域内部。
后边三个根源波及机构或家产外的变化。
（1）预料以外的事件—不测的成功、不测的失败、不测的外面事件。
（2）不协调的事件—现实情况与假想或推断的情况不一致的事件。
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我们正处在一个信息大爆炸的年代，主要表现在大量信息的产生并以数字化的方式被记录下来。
信息技术的普及造就了信息大爆炸的年代。
大量的信息可以帮助人们更好地决策;但是同时因为信息太多了，如何找到有用的信息又变成了一件难题。
这里，啤酒与尿布的故事就给了我们很大的启发。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的历史购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据仓库集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘，却有了一个意外的发现：婴儿尿布和啤酒有很高的相关度，即跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。
接着，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。
经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在尿布与啤酒背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%~40%的人同时为自己买一些啤酒，产生这样的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助统计学上的数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
数据挖掘是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
这一过程也是质量管理体系的支持过程。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据挖掘的应用之一就是关联规则，通过对大量数据的分析，找到两个或几个总是同时发生的事件。
所以我们可以看到统计学的应用正是用数据挖掘价值的最强有力的工具！
然而，书中还提到了这样的故事，是说关联的时效性：有些关联只发生在特定时间。
7-11便利店，某位员工订货错误，酸奶从3瓶变为30瓶，为了完成销售，将酸奶拿到面包盒饭陈列区，销售一空。
从此7-11便将酸奶与快餐搭配陈列提高销量。
这就是带有时效性的商品关联，如果不及时关注，一天的酸奶销售量很快就
会被一个星期，一个月的销量所平均，从而无法发现规律。
另一个故事是说某海滨地区的7-11便利店发现周末上午切片面包脱销，按照常识，认为是旅游人士购买，或者是家庭当做早餐，便利店应该丰富切片面包种类，实际观察发现，购买者用于钓鱼当做鱼饵，所以便利店特地开发了廉价切片面包。
这又为我们阐述了统计学非常有用但不是万能的的重要观点。
所以数据挖掘不能替代现场观察，任何时候都要有现场第一的工作态度，眼见为实，不要轻易被数字所欺骗。
另外，我们也可以考虑其他形式的关联，比如天气与商品的关联，温度与商品的关联，
一位资深海外统计学家说过，统计就和柴米油盐酱醋茶一样，存在的时候并不是很突出，一旦不见了，人生就是黑白的。
就像我们购物时拿到的购物小票，我们通常会把它丢掉，但这上面的数据对于商场的却是一笔不可忽视的财富。
这足以可见统计学的重要性。
那么统计学能够为社会带来什么呢？我们可以如何利用统计知识带来更高的效益呢？
首先，就拿我喜欢的篮球来说吧。
篮球运动中也可以利用数据挖掘获得效益。
NBA 新任总裁亚当-萧华在2014年为每座球馆都装上了摄像机来测量每个球员的每个动作，了解各个球员的优势和薄弱点。
这些悬挂在球馆顶部的跟踪摄影机可以捕捉球员场上的移动数据，生成了数千兆的数据资料，这些数据对于录像师和训练师来说就是潜在的至关重要的情报信息，利用这些数据做出最好的决策、打法、球员安排等。
通过扩大大数据算法、机器学习技术的应用和新视觉呈现方法的设计，来把数据转化为有价值的信息，让教练甚至普通的观众都能够看懂，最后帮助优秀的团队获得胜利。
另外，我平常会在淘宝上买一些化妆品和服饰。
淘宝网店也使用了数据挖掘提高利润。
卖家可以在用户的评论中寻找真实有用的信息作为参考，当这样的意见占多数时，卖家就需要考虑对自己的产品等方面进行改善。
根据淘宝网庞大的数据库，可以获得会员对各类商品点击量的数据，经分析可以知道买家的偏好，并以此对他们进行这些偏好物品的定时提醒，刺激购买，同时唤醒激活一些沉睡会员，为淘宝平台带来更多用户。
淘宝数据帮助店主了解行业状况？目标群体在哪？年龄结构？性别构成？上网时间？购买时间？淘宝店主通过对于自己销售的产品
的特性与这些信息结合，设置首页的滚动宝贝，选择其中的黑马宝贝打造爆款。
利用数据关联分析套餐促销。
其次，转化率是店铺运营的重要数据指标，让顾客不仅看，还要购买，所以需要优化流量组成来源，提高转化率高的流量。
第三，对购买客户的信息资料进行归纳分类，分析客户性别、年龄段、作息时间、购买习惯、购买方式、购买途径、居住地区分析出一般客户、重要客户、黄金客户属性特点，降低促销成本。
第四，寻找重复购买的客户，向这些人推销主打品或热销品。
以上都是对于卖家在销售过程中的数据分析与利用，然而数据分析并不只能在此处有所利用。
通过每一时间段的销售数据，卖家可以预测销售量。
库存数量、库存周期以及资金流转周期等，避免货物囤积，资金流转困难等问题。
统计学的数据来源于生活中的每一个小细节，这就要求我们善于观察。
就像沃尔玛的创始人一样，不断去发现一些微小却意义重大的细节并对其进行研究。
统计学的应用同时也依赖于科学技术。
技术工具的发展为统计学的应用提供了可靠有效的技术支持。
使得出的信息更可靠，更有利用价值。
最后一点要说的，就是不能盲目模仿。
在其他国家成功的案例在我们国家只能够作为参考依赖种种技术，Netflix将巨大的数据池变为生产力，根据数据技术推导出《纸牌屋》的关键要素，喜欢BBC剧、大卫·芬奇和凯文·史派西的用户存在交集，用1亿美元买下一部早在1990年就播出的BBC电视剧《纸牌屋》的版权，请来导演大卫·芬奇（David Fincher），并由老戏骨凯文·史派西（Kevin Spacey）担当男主角。
Netflix孤注一掷，最后置之死地而后生，备受关注。
它用事实告诉资本市场，数据不是花架子，而是地道的生产力。
Netflix的故事，对于中国视频网站而言着实励志。
他们与Netflix所面临的境遇相似。
由于版权价格提升，国内知名的视频网站们，诸如优酷土豆、搜狐视频、乐视网、爱奇艺近两年也纷纷打造自制剧。
关键是如何制作自制剧？国内视频网站意识到数据的重要性，也积累了大量数据。
比如乐视网通过分析用户收看时间，在今年推出午间自制剧场。
此外，即便是有了数据，中国的流媒体公司还不敢像Netflix那样将宝押在一部剧上，因为中国的付费市场尚未成熟，目前还主要依赖广告盈利，无法完全将用户需求作为中心。
除此以外，一位视频行业的人士指出，在中国基于用户数
据做出分析的同时，还要考虑广电审核的要素，一些领域与题材类型都要稍微收拢，
啤酒与尿布效应带来不可思议的基础是统计学，大数据时代，各类数据就像是矿藏一样蕴藏无限的价值，但是如果人们不使用工具将其开采提炼，他就失去了价值。