数据分析案例
数据分析案例分析(精选)
数据分析案例分析(精选)数据分析案例分析(精选)数据分析是指通过采集、整理、分析和解释大量数据，从中发掘有价值的信息和洞见，为业务决策提供支持和指导。
在当今信息时代，数据分析在各行各业中广泛应用，成为企业获取竞争优势的关键手段之一。
本文将选取几个典型的数据分析案例，详细阐述其背景、方法和结果，旨在展示数据分析的实际应用。
案例一：电商平台用户行为分析背景：一家电商平台希望通过分析用户的行为数据，提高用户留存率和转化率。
方法：通过对用户的浏览、搜索、购买等行为数据进行分析，构建用户画像，深入了解用户需求和行为习惯。
同时，利用数据挖掘算法，发现用户之间的关联和规律，洞察用户的购物偏好，并对用户做出个性化的推荐和营销。
结果：通过数据分析，该电商平台成功提升了用户留存率和转化率。
根据用户画像的分析结果，平台对不同特征的用户进行了个性化推荐和定制化的营销活动，增加了用户粘性和购买意愿。
同时，通过对用户行为的监测和预测，平台实现了库存的精细管理和供应链优化，提高了运营效率。
案例二：医疗数据分析应用背景：一家医疗机构希望通过数据分析，优化医疗资源配置，提高医疗服务质量。
方法：通过对病历、药品使用、医生操作等数据进行深入分析，发现疾病的发病规律和趋势，洞察不同疾病的高发人群和高发地区。
同时，结合医生的专业知识和临床经验，构建疾病的预测模型，实现对病情的早期预警和干预。
结果：通过数据分析，该医疗机构成功实现了医疗资源的优化配置和病情的早期预警。
根据病情的分析结果，机构对医疗服务进行了精细化的分级管理，确保了资源的有效利用和医疗质量的提高。
同时，通过病情的预测模型，机构成功预警了一些高风险患者，实现了及时救治和病情控制。
案例三：金融风控数据分析背景：一家金融机构希望通过数据分析，降低信用风险和欺诈风险，提高贷款的审批效率。
方法：通过对客户的个人信息、贷款申请历史、还款情况等数据进行分析，构建客户信用评分模型，实现对客户信用状况的评估。
《数据分析实战案例》
《数据分析实战案例》
案例一：互联网电商平台产品优化
一家互联网电商平台想要优化其产品，提升用户体验和购买转化率，通过数据分析解决了这个问题。
首先，分析不同用户的消费水平，对高消费用户给予优惠，提高其满意度和忠诚度；其次，分析用户在商品页面的停留时间和点击次数，了解哪些商品更受欢迎，进行补货或者调整库存；最后，根据用户购买行为的规律，进行精细化推荐和个性化推送，吸引更多用户参与购买，提高购买转化率。
案例二：网络游戏开发
一家游戏开发公司想要开发一款畅销游戏，通过数据分析了解市场需求和玩家习惯，提高游戏品质和玩家满意度。
首先，分析市场竞争对手的游戏特点和优缺点，了解市场需求和用户反馈；其次，通过游戏用户数据分析，了解用户玩法习惯和游戏体验，调整游戏设计和玩法，提高游戏品质；最后，针对不同玩家群体进行差异化推广和营销策略，提高用户黏性和留存率。
案例三：企业运营管理
一家企业想要提高运营效率和质量，通过数据分析实现了智能化管理和决策。
首先，分析企业生产流程和各部门工作效率，精准掌握资源分配和任务安排，提高生产效率和产品质量；其次，通过企业员工信息和绩效数据分析，了解员工优缺点和培训需求，提高员工素质和工作效率；最后，通过企业财务数据分析，了解企业整体经营状况和财务状况，提高财务管理水平和投资决策能力。
综上所述，数据分析已经成为企业发展的必备工具，不仅提高了企业决策的准确性和效率，也帮助企业把握市场机遇和用户需求，实现创新和转型。
但是，数据分析不是一项简单的工作，需要专业技能和全面思维，也需要大量的数据收集、整理和分析。
因此，企业需要拥有数据分析师和数据分析团队，积极探索数据分析的应用和优化，实现企业的长足发展。
2022年数据分析能力提升工程30典型案例
2022年数据分析能力提升工程30典型案例1. 案例一：零售行业销售预测分析背景某零售企业面临销售预测的挑战，需要对历史销售数据进行深入分析，以更准确地预测未来销售趋势，从而指导库存管理和营销策略。
解决方案利用时间序列分析方法，对过去三年的月销售数据进行探索性分析，确定销售趋势和季节性因素。
然后，运用ARIMA模型进行销售预测，并对模型进行优化。
最后，结合实际营销活动和节假日因素，对预测结果进行调整。
成果经过预测，该企业的销售预测准确率提高了20%，有效指导了库存管理和营销策略。
2. 案例二：金融行业客户价值分析背景某金融机构希望了解客户的消费行为和价值，以便进行精准营销和客户关系管理。
解决方案首先，对客户的交易数据进行数据清洗和预处理。
然后，利用关联规则挖掘方法，发现客户消费行为之间的关联关系。
接着，通过聚类分析，将客户划分为不同价值群体。
最后，结合客户的人口统计信息，对客户价值进行分析。
成果通过分析，该金融机构成功识别出高价值客户群体，并制定相应的营销策略，提高了客户满意度和忠诚度。
3. 案例三：制造业生产效率分析背景某制造业企业面临生产效率低的问题，希望通过数据分析找到改进的空间。
解决方案首先，收集企业的生产数据，包括设备运行时间、生产数量、质量缺陷等。
然后，运用统计方法分析数据，找出影响生产效率的关键因素。
接着，对关键因素进行深入分析，找出问题的根源。
最后，提出针对性的改进措施。
成果经过改进，该企业的生产效率提高了15%，降低了生产成本。
......30. 案例三十一：医疗行业疾病预测分析背景某医疗机构希望提前预测疾病的发生，以便及时采取预防和控制措施。
解决方案首先，收集医疗机构的历史病历数据，并进行数据清洗和预处理。
然后，运用机器学习方法，建立疾病预测模型。
接着，对模型进行训练和优化，提高预测准确性。
最后，将预测模型应用于实际业务，为医疗机构提供决策支持。
成果通过预测，该医疗机构成功降低了疾病发生率，提高了医疗服务质量。
大数据分析的实际案例
大数据分析的实际案例数据从来不是孤立的存在，它们背后总是有一个故事，讲述着人们的生活、社会的变迁。
大数据是当今互联网时代的一个重要词汇，它所带来的不仅仅是数据的增量，更是数据的改变和呈现方式的更新。
各个产业领域都在乘风破浪，试图用大数据技术来变革自己的商业模式和服务方式。
下面，我们来看看大数据分析在实际商业中的应用。
案例一：亚马逊的推荐算法在网购时，我们常常耳熟能详的“看了本书的人也看了……”是怎么实现的呢？亚马逊的推荐算法就是一种基于大数据的人工智能算法。
亚马逊通过分析大量的交易和用户数据，来准确地预测用户的购物喜好和需求，并将推荐列表个性化地展现给不同用户。
该算法的好处不仅在于提高了用户购买率，还可以减少商品的滞销和回收，提高了商家品牌的知名度。
案例二：滴滴大数据驱动的智慧出行随着经济的发展，城镇化进程加速，交通拥堵成了日常生活中的一大问题。
滴滴大数据的智慧交通方案的出现，真正为解决这个问题提供了一条可行之路。
滴滴依托庞大的用户交易和位置数据，分析出不同地区的交通拥堵状况，并把这些信息反馈给司机，驾驶员便可根据最佳路径规划进行行驶和接送。
除此之外，滴滴还可以基于用户出行数据和天气状况，预测出车辆需求和交通高峰时间，为用户和司机提供更加便利和高效的交通服务。
案例三：浴室卫浴界的大数据在传统的卫浴行业中，产品的生产和销售往往仅基于人的直觉或者经验，缺乏科学而系统的方法。
以艾美特浴室的实践为例，该公司在产品研发和销售过程中，依托大数据技术开展了深入分析，从产品设计、生产制造、营销策略、服务体系全面提升企业的竞争力。
从智慧生产到智慧物流，从精准营销到售后服务，由此形成了一套完整、科学的数字管理模式，为制造企业实现高质量发展提供了有力保障。
结语大数据分析技术为商业提供了更加精细、便捷、高效的服务，它的应用范围是非常广泛的。
无论是从卫浴企业到交通出行，再到电商购物领域，每一种行业都可以通过大数据技术对自己的业务进行创新和优化。
IT系统数据分析实践案例分享
IT系统数据分析实践案例分享一、引言随着信息技术的飞速发展，数据分析已成为企业决策和战略制定的关键依据。
本文将通过几个实践案例，分享IT系统数据分析在实际应用中的经验和教训，以期对读者有所启发和帮助。
二、案例一：电商平台用户行为分析某电商平台在运营过程中发现，用户购物车的转化率较低。
为了提升转化率，团队决定对用户行为数据进行分析。
通过收集用户在购物车页面的停留时间、浏览商品的数量、添加或删除商品的操作等信息，团队发现用户在购物车页面停留时间较短，且浏览商品数量较少。
针对这些问题，团队优化了购物车页面的布局，增加了商品推荐和促销活动，提高了用户购物体验。
最终，购物车的转化率得到了显著提升。
三、案例二：金融行业信贷风险评估一家金融机构在审批信贷申请时，面临着如何准确评估申请人信贷风险的问题。
为了解决这个问题，团队运用数据分析方法对申请人的征信数据、收入状况、负债情况等多个维度进行分析。
通过构建信贷风险评估模型，团队成功地将信贷风险分为高中低三个等级，并为不同等级的申请人制定了不同的信贷政策和利率。
这一举措有效降低了信贷违约率，提高了金融机构的风险控制能力。
四、案例三：零售行业库存优化一家零售企业在库存管理上面临着挑战，如何合理控制库存量、避免库存积压和缺货现象成为亟待解决的问题。
为了优化库存管理，团队运用数据分析方法对历史销售数据、季节性因素、市场需求等多个方面进行分析。
通过构建库存预测模型，团队成功地预测了未来一段时间内的销售趋势，并据此制定了合理的库存计划。
这一举措有效降低了库存成本，提高了企业的运营效率和客户满意度。
五、案例四：医疗行业患者数据分析一家医院为了提高医疗服务质量，决定对患者数据进行分析。
通过收集患者的就诊记录、病史信息、检查结果等数据，团队运用数据分析方法对患者进行分类和诊断。
通过构建患者画像和疾病预测模型，团队成功地识别出了高风险患者和潜在疾病趋势，为医生提供了有价值的参考信息。
数据分析实战案例
数据分析实战案例引言数据分析是一门十分重要且日益流行的技能。
无论是企业还是个人，都离不开数据的收集、处理和分析。
通过数据分析，我们能够揭示隐藏在海量数据中的规律和洞见，为决策和问题解决提供有力支持。
本文将介绍几个常见的数据分析实战案例，帮助读者理解数据分析的应用和意义。
案例一：销售数据分析问题背景一家电商公司想要提高其销售业绩，希望通过数据分析找出销售瓶颈并采取相应措施。
数据收集首先，需要收集电商公司的销售数据。
这些数据包括产品名称、销售数量、销售额、销售地区、销售时间等信息。
数据处理接下来，需要对收集到的数据进行处理。
可以使用Excel等工具进行数据清洗、去重和格式化，确保数据的准确性和一致性。
通过对销售数据进行统计和分析，可以揭示出一些有用的信息。
例如，可以计算不同产品的销售量和销售额，找出销售排名前列的产品；可以分析销售地区的数据，找出销售额较高的地区；可以分析销售时间的数据，找出销售旺季和淡季。
通过这些分析结果，可以为制定销售策略和优化供应链提供参考。
结果呈现最后，需要将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来。
可以使用图表、表格、仪表盘等工具将数据呈现出来，使得决策者能够直观地了解销售情况和趋势，做出相应的决策。
案例二：用户行为数据分析问题背景一个社交媒体平台想要提升用户的活跃度，希望通过用户行为数据分析找出影响用户活跃度的因素。
数据收集首先，需要收集社交媒体平台的用户行为数据。
这些数据包括用户访问次数、停留时间、点击率、转发率等信息。
数据处理接下来，需要对收集到的数据进行处理。
可以使用Python等编程语言进行数据清洗、转换和计算，提取有用的特征和指标。
通过对用户行为数据进行统计和分析，可以发现一些有用的规律。
例如，可以分析用户访问次数和停留时间的数据，找出用户活跃度较高的群体；可以分析用户点击率和转发率的数据，找出用户喜欢的内容和关注的话题。
通过这些分析结果，可以为提升用户活跃度制定相应的策略和推荐个性化内容。
大数据分析与应用案例
大数据分析与应用案例近年来，随着互联网的快速发展和信息技术的成熟，大数据分析与应用逐渐成为各行各业关注的焦点。
大数据分析可以通过对大规模数据集进行收集、处理和分析，揭示数据背后隐藏的模式、趋势和规律，为企业决策提供科学依据。
本文将通过几个实际的案例来探讨大数据分析与应用的重要性和实际价值。
案例一：零售业销售分析某零售巨头利用大数据分析技术对销售数据进行深入分析，发现了一个有趣的现象：在某一地区，每当天气变冷，卖出的啤酒和尿布的销量都会大幅上升。
通过进一步分析，他们发现这是因为在周末，年轻父母通常会携带孩子去购物，孩子买尿布，父母顺便买啤酒放松。
而当天气变冷，人们更愿意在家聚会，所以啤酒和尿布的销量呈现出明显的相关性。
基于这一发现，该零售巨头调整了货架陈列策略，将啤酒和尿布放在了一起，销售额显著提升。
案例二：社交媒体情感分析社交媒体上的海量数据蕴藏着巨大的商机。
某网络公司利用大数据分析技术，对用户在社交媒体上的发帖、评论等信息进行情感分析，以了解用户对其产品的态度。
通过对用户评论的情感词汇进行统计和分析，该公司能够得知用户对不同产品的喜好和评价，为产品改进提供参考依据。
同时，该公司还可以通过对竞争对手的情感分析，及时了解市场动态，进行竞争策略的调整和优化。
案例三：交通拥堵预测城市交通拥堵是人们日常生活中的一个头疼问题。
一家科技公司利用大数据分析技术，通过收集和分析道路监控、手机信令等数据，实现了对交通拥堵情况的实时监测和预测。
他们建立了一个基于大数据的交通预测模型，通过对历史数据和实时数据的综合分析，能够准确预测未来交通状况，提前采取措施避免交通拥堵。
这项技术不仅提高了城市交通的效率，也为城市规划和交通管理提供了有力的决策支持。
案例四：医疗诊断与预测在医疗领域，大数据分析可以为医生和患者提供更精准的诊断和预测。
比如，某家医疗科技公司利用大数据分析技术，通过分析患者的病例数据和基因序列等信息，识别出不同基因型对于特定药物疗效的影响。
Excel数据分析的实战案例分享
Excel数据分析的实战案例分享Excel是一种强大的数据处理和分析工具，被广泛应用于各行各业。
本文将分享一些实际案例，通过这些案例来展示如何使用Excel进行数据分析，并帮助读者掌握Excel的数据分析技巧。
案例一：销售数据分析假设你是一家小型零售店的销售经理，你想分析一年来的销售数据，以便了解销售情况和制定下一年的销售目标。
你在Excel中创建了一个表格，包含了销售日期、销售额和产品类别等信息。
首先，你可以使用Excel的排序和筛选功能按照日期对销售数据进行排序和筛选，以便更好地分析销售趋势。
接下来，你可以使用Excel的数据透视表功能生成销售额的汇总统计，并根据产品类别进行分类，从而了解各个产品类别的销售情况。
最后，你可以使用Excel的图表功能创建柱状图或线形图，以可视化的方式展示销售数据，更加直观地观察销售情况。
案例二：财务数据分析假设你是一家中小型企业的财务主管，你需要对公司的财务数据进行分析，以便评估公司的财务状况和经营情况。
你在Excel中创建了一个包含多个工作表的工作簿，每个工作表包含了不同的财务数据，如收入、支出、利润等。
首先，你可以使用Excel的公式功能计算各个指标的数值，如净利润=收入-支出。
接下来，你可以使用Excel的条件格式功能对财务数据进行着色，以突出显示异常值或潜在的风险。
然后，你可以使用Excel的图表功能创建饼图或折线图，以可视化的方式展示财务数据的分布和变化趋势。
最后，你可以使用Excel的数据验证功能设置数据输入的限制，以确保数据的准确性和完整性。
案例三：市场调研数据分析假设你是一家市场调研公司的分析师，你负责分析市场调研数据，以便为客户提供有效的市场营销建议。
你在Excel中创建了一个包含大量调研数据的工作表，包括受访者的个人信息、购买偏好、产品评价等。
首先，你可以使用Excel的数据筛选和透视表功能按照受访者的个人信息对数据进行筛选和汇总，以便对不同人群的购买偏好进行分析。
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关键与趋势 ▼
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如何对互联网企业做基本面分析？以“去哪儿”为例！
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面对人群端、渠道端、交易端的众多应用，如何评价是否是一个好的应用，处于不同环节 应用的成功关键是什么？我认为，做人群的产品一定要实现“高频”，做渠道的追求“精 准”，做交易场景的追求“便捷”。目前中国的互联网企业中已有这样的基因代表：人群自己的环节经营好了，就能做到的千亿级以上的公司。
如何对互联网企业做基本面分析？以“去哪儿”为例！
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“朝哪个方向”是指朝向哪个具体的交易，应该跟谁合作才能够让交易能够最快的促成。
“离什么交易”是指所朝向的交易的市场规模。我们要看所指向的交易是十亿的市场规模， 还是万亿的市场规模。还要判断这个交易是高毛利还是低毛利，是一个很累的交易还是 一个很简单的交易。所以离什么样的交易最近非常重要。
首先，讨论一下互联网生态的问题，每天大家都看到很多关于互联网生态的观点和评 论，我今天跟大家分享一些我所理解的互联网生态的内在逻辑。
以交易为核心 ▼
首先，如何达成“交易”是整个生态的核心。换言之，所有的生态活动应该最终指向交 易。2013年，这个观点争论挺大的，当时很多人都认为，互联网是流量为王，以流量为 核心。但现在认可我这个观点的人越来越多了。
在人群层，我们最重要的考虑是，做的产品能多大程度聚合社群。在全人群的空间里 面，每个人或者人群都是一个信息采集点，这个人不仅是指自然人，也可以是公司，是 法人。这些人和人群会有大量的行为和信息，我们需要把他们聚合在某一个社群里面。
举个简单例子，许多人都喜欢旅游，我们有没有办法把这些喜欢旅游的人给聚合在一 起？这就需要有一帮有情怀的人，通过一些讲故事的方法，将这样的社群聚合并构建 好。在有了社群后，我们就可以采集到各种各样的信息，并进行数据画像，然后这些信 息就会归结到渠道层，以进一步进行大数据的融合。
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如何对互联网企业做基本面分析？以“去哪儿”为例！
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但如果做渠道和数据，最好是工程师，最好懂技术；而做交易的可能是个商人，有商人 的特质。
所谓溢出效应是指，我卖豪车的可能有一堆高净值人群的数据，我有这堆数据之后，下 一步的扩展不仅仅是开更多的4S店，我还有可能会买一家高端医院，专门来服务这些人 群。并且我知道他们有什么样的需求，还可以跟房地产商合作，根据这些人的具体偏好 来做设计产品。
所以在未来，产业链整合的制高点其实是数据归结点的控制。你控制了多少数据，就意 味着你可以整合多少产业链。所以，信息采集点的铺设就成为了一个非常重要的关键。 现在，我们数据采集点的铺设做得还不够好，但其实这也给大家留下了巨大的创业空 间。大家可以想想，如果有一个好办法，能采集不同的信息，并且聚集起来，这绝对是 一门好生意，会吸引到很多投资。
基本运行机制 ▼
我们下面进一步来说明人群、渠道和交易这三者之间的运行机制。一般来说，一个交易是 从人群的需求开始，通过渠道的信息导引，最终到交易端的交易完成，我们把这个过程称 为从信息到交易的交易促成机制。
另外，在交易完成之后，交易信息、渠道信息及其交易体验会返回来影响人群端的行 为，这个过程叫做信息反馈机制。在这两个机制的共同作用下，会形成大量的数据，在 数据层形成人群、渠道和交易端的有机融合。
如何对互联网企业做基本面分析？以“去哪儿”为例！
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如何对互联网企业做基本面分析？以密金融”，微信号：zmjinrong_com,敬请关注!
对于如何对最近火热的TMT产业进行估值和分析的问题，伦敦交易员在此推荐大家看看 下面这则短文，该文由德克萨斯大学会计学博士 长江商学院会计学助理教授 张维宁 撰 写。
根本原则 ▼
讲完了互联网生态基本情况，我们可以总结出一个评估公司价值的根本原则：站在哪里， 朝哪个方向，离什么交易最近。
“站在哪里”是指，所做的是人群端，渠道端，还是交易端。公司是站在什么细分市场里面 做什么样的事情。
/s?__biz=MjM5MjU3MjAzMw==&mid=206984780&idx=7&... 2015/6/18
“最近”是一个关键词，我们在互联网思维里面，经常会听到“唯快不破”，“唯快不破”以前 更多谈的是速度上的迭代。但什么是最快的，直线是最快的。所以，我想说的是如何能 够以最快的速度实现闭环，就是要找了一个好的方式，离所需要的交易最近。
２ 基于社交工具的聚合人群，比如我们通过微博、微信朋友圈，以及各种各样的 微信群分享内容来导流。
3 线上社区，就是用户根据自身兴趣或者特点，而形成的各种线上社区。
4 线下社区。我们家小区里好多的朋友，就是通过微信经常组织一些活动，形成 线下社区。了解了不同的人群之后，我们就要考虑通过哪些渠道将这些人群导 向交易。
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如何对互联网企业做基本面分析？以“去哪儿”为例！
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以人群为基础 ▼
人群有四种分类：
１ 全人群，即所有人都要使用。比如谷歌在评价新项目的时候，会依据“牙刷原 则”，即公司做出来的产品，能够让全世界一半的人每天使用两次。这意味 着，Google将自己产品定位于全人群。
如何做好这些不同类型的应用？做人群端的，关键是要懂得人性，做渠道端的关键认识 到数据的重要性，做交易端的关键是设计用户友好的场景来促成交易和支付。
各端应用的收入模式是什么？人群端主要是靠广告及增值服务，渠道主要是靠广告、佣 金和导流费用，只有交易端能够形成利润。我们再进一步分析就会发现，在整个生态里 面，如果没有交易环节，整个生态就没有收入。而在人群端和渠道端实现的收入，本质 上说都是交易利润分配的。换句话说，在交易端能够赚1元钱，才可能有机会分给渠道2 角钱，分给人群3角钱，但如果没有在交易端赚的1元，前面环节是无法获得收入的，整 个生态就会崩溃。这就是为什么我说所有的产品最终必须指向交易的原因。
以渠道为纽带 ▼
渠道有三种方式：
1 用户主动模式，是指用户易的商业模式。
２ 用户被动模式，就是交易信息并不是用户有意识想要的，而是不经意间被推送 的。最传统用户被动模式的就是广告。另一种用户被动模式是“导购”。现在 出现了大量的垂直导购网站，最火的比如母婴系列导购网站，就是通过向妈妈 们推荐给小孩和妈妈自身需要的产品，将流量导给电商，从而收取佣金或广告 费。
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如何对互联网企业做基本面分析？以“去哪儿”为例！
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大数据融合的关键是，在这个社群，或许只能采集到一部分信息。而另一个社群里，也 许能采集到另一部分信息，这两部分信息一叠加起来就可能是一个很有价值的数据点， 就可以拿来促成交易了。在数据层融合了很多大数据之后，就可以指向下面的很多具体 交易。
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如何对互联网企业做基本面分析？以“去哪儿”为例！
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（1）导购模式先将线上线下的人群进行纵横的分类。可以依据人所处的不同 生命阶段来将人群进行垂直分类；也可以对人群进行横向分类，比如说爱好旅 游的人群、打高尔夫球的人群。无论是纵向还是横向，做线上社区都需要对人 群进行重度细分。 （2） 然后形成渠道内容。有三种内容形成的方式：UGC（UsergeneratedContent, 用户生成内容），这是大量传统社区使用的方式；PGC （Professional-generatedContent,达人推荐内容），这种方式是以达人为 主导，比如说穷游网；但我我认为未来一定会走到DGC（DatageneratedContent，数字匹配内容）模式，通过人群信息的采集来匹配平台 自由数据库，以生成用户所需内容。
未来做人群的，最核心的就是要了解用户的模糊需求，即使用户不主动提出需求，但是 公司仍然能知道。例如通过人群画像、通过数据采集的各种方式，能够分辨出用户的模 糊需求，然后在渠道端把不同人群的信息给融合起来，达到数据链匹配，最终导向柔性 生产。我觉得这是未来的一个大方向。
现在很多人都说以后若没有技术，估计很难创业了。我觉得大家都有创业机会，做人群 的人，未必需要有很多技术，但一定是有情怀的人，比如文青就是很有情怀的一类人；
比如BAT，做微信的张小龙确实是一个很有情怀的人，李彦宏就是一个工程师。马云肯 定是一个商人，能细致地考虑并安排好各个方面的利益关系。所以，大家都有机会，只 不过要挑适合你们做的事情。
“互联网+”下的产业链整合 ▼
刚才我讲的是一个二维层面的状况，未来我们需要从立体的角度来考虑这个问题，就是不 仅从一个简单的端，而是从一个层面来考虑。
１ 实物交易也包括两种形式：一种是线下交易，比如一家汽车制造厂商，找新浪 做广告，然后指向线下卖车交易；另一种我们谈论更多的、跟互联网有关的方 式是电商。