手机上的大数据分析

【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。

在移动互联网所覆盖的日常生活中，用户随时随地都在产生数据，数据的产生以及获取在现在的移动互联网上已经不是什么难以攻破的难题。需要我们面对的是从海量数据的分析中得到我们所需要的真正信息。

手机大数据的组织与应用

手机上的大数据对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，但并不是所有的手机上产生的大数据都会那么有意义。比如说社会媒体—微博，每天也会产生大量的数据，但多数都是没有意义的。

手机大数据的组织与应用

手机上产生的大数据需要重新组织方能揭示出有意义的信息。

在现今的时代，大数据本身不是问题，你从各个渠道都可能获得海量的数据;我们每个人每天都要生产很大量的数据，关键的问题是如何处理、分析这些数据。数据不处理、不分析，就像Mary举的例子一样，就是一堆稻草，毫无价值。

稻草堆里寻针

数据处理、分析就是要从一大垛稻草堆里面挑出一根针。

这句话有两层含义：

无论我们从何种渠道，通过何种方式获得的数据，大量的数据是没有意义的，这其中只有少量的数据是有效地，可以从中得出一些有规律、有价值的信息的，原始数据需要清洗、整理;(这一点对于移动互联网更为明显，一般来说，几乎80%-90%的移动应用数据都是毫无价值的，只有不到10%-20%左右的数据才包含后续分析所需要的信息)

我们需要通过后续的数据挖掘的工作，从杂乱无章的稻草堆里找出遗落在层层表象下面的一根针，而非一根稻草!这显然，不是简单通过统计就可以得出的;是比统计分析更为复杂的算法，去从简单关联过度复杂逻辑的层面。

从上一章中，我们知道手机上的大数据的来源多种多样，不同的移动互联入口、不同的应用都会导致不同数据的产生，而这些不同的数据又支撑不同的业务，并且不同的业务之间还可能存在一些交叉应用。所以针对这些特点，下面我们根据这些特点来对大数据的组织做一个简单介绍，手机大数据的组织方式可以采用如下图的结构。

手机大数据的组织方式

从上面的结构可以看出，手机大数据的组织主要分为以下三个部分：原始数据存储层，计算层和业务数据存储层

原始数据存储层

主要存储不同入口产生的数据，而不同入口不同数据域也分开并存此时各个数据集是彼此独立，数据集之间没有任何联系方式。这样做的好处就是能最大限度的保证原始数据的完善性，正确性。

计算层

该层的主要任务是对原始数据存储层存取的数据进行挖掘处理，并将挖掘结果按照不同业务进行分类。挖掘处理的大致分为以下两点：① 对不同数据域进行内部分析，挖掘。② 对不同数据域之间进行关联分析挖掘。结果分类主要是将挖掘出的结果进行分类，比如音乐、餐饮、广告等应用。

业务数据存储层

业务数据存储层主要是对计算层产出的数据进行分开存储，以为上层应用提供更明确的数据接口。

当我们对数据进行有效地存储管理后，我们就可以利用这些大数据进行一些有意义的工作，尤其是对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，下面我们以手机阅读为例，对手机上的大数据如何应用做一个说明。

手机上的阅读

手机阅读作为移动互联网目前为数不多还算有一定共性和沉淀应用之一，是我们早期手机应用研究的对象。所谓“共性”和“沉淀”，就是针对手机应用“碎片化”而言。手机阅读虽然也有大量的碎片时间，但已经逐渐形成了一早一晚宝贵的“床上”连片时间，有相对比较完整时间片上呈现的行为习惯，有相对比较完整的用户在移动互联网上体现出来的偏好信息。

尽管很多报告都显示，用户在互联网与移动互联网上的表征有着巨大的差异，但我依然相信，人们在面对一段文字，一个图片上的喜好、感觉是不会变的。因为人性是不会轻易改变的。互联网和移动互联网的用户行为之所以不同，那是因为应用本身使用场景的不同，解决问题的不同所导致的。并不是一个人在互联网上是一个性格，而到了移动互联网上就是另外一个人生了。

这是我们研究手机阅读上大数据的初衷。

下面，我们以一个曾经做过的手机阅读项目为例，主要从发现问题、解决问题、结果验证三个方面来为大家展开。

发现问题

通过对手机阅读数据的挖掘分析，我们发现了如下几个问题：

(1) 城市与城市之间的阅读行为相似

我们统计过杭州、广州、深圳在某一时间段内用户的阅读数据，得到了这三个城市这三个月热门前二十的数据。

下表统计的是杭州与广州深圳这两个城市在该时间段内的热门阅读图书重合数数。

从表中，我们可以猜测，杭州与深圳、广州这两个城市之间确实存在着一定程度上的阅读相似性。

计算公式为：Sim(A,B) = Same(A,B)*2/[Count(A)+Count(B)]

Sim(A,B)表示的是城市A,B的阅读相似性。Same(A,B)表示的是城市A,B在某时间段内共同阅读过的图书的本书，Count(A)表示的是城市A在某时间段内阅读过的图书的本书。

从表中我们可以发现杭州与深圳广州的阅读相似性都很高。也就是说杭深或者杭广城市间阅读是比较相似的，我们可以考虑用他们来作为阅读风向标的参考城市。

所以，如果考虑要做风向标分析的话，更倾向于选择广州作为杭州的阅读风向标，杭州作为深圳的风向标，杭州跟广州可以互相参考。

(2) 移动阅读的“长尾”现象严重

在我们的数据统计中发现，手机阅读市场基本上靠热榜和主观推荐来运营。这就造成了我们所常见的“长尾”效应，而且随着书籍的增多，这种效应更为严重!

(3) 不同行为模式的用户表现相差比较大

我们通过kmeans聚类算法(一种常见的数据挖掘算法)，说明各类用户之间表现的特征差异还是比较明显。

不同行为模式的用户表现相差比较大

解决方案

我们针对历史数据进行了分析，对于不同的问题，我们觉得可以采用如下方法进行解决。

(1) 数据聚类推荐送

通过对用户进行聚类推送图书，我们发现有如下结果：

数据聚类推荐送

第一类：人群比例接近60%。这类人群一直有阅读推荐书的行为(平均约e^1)，在6月14号当天PV量并没有提升，而在后面几天提到较明显的提升，6月20号之后似乎又回到了之前的PV水平。

第二类：人数较少，仅57人。在推荐前基本无阅读推荐书行为，而在推荐后阅读推荐书PV量较大(平均e^2)，且后续也有较好的保持，可以认为被推送激发了阅读推荐书的兴趣。

第三类：人群比例接近40%。这类人群在6月13-17号之间阅读推送书籍的PV量提升非常明显，但是在这个时间段之外，比较沉默，前期(6月13号前)阅读推荐书很少，后期(6月17号)阅读量有些提升，但是还是回归到比较沉默状态。

(2) 个性化推送

由于手机的推送方式，目前大多数是通过流行榜来推荐，这就造成了这些被推送的书籍越流行，后面越推送他。反复的循环下去，就造成了系统长尾现象，数据覆盖率等问题。所以最好是根据不同的用户设置不同的推荐方法。这样可以大大改善系统中这些状况。

结果验证

通过我们对数据的挖掘处理，然后用户实际应用，最后得到了如下的反馈结果：

(1) PV量的增加

首日PV比较

从实验分析中，我们得出：总的一周反馈率，实验组是对照组的1.30倍。

推荐成功用户首日推荐书籍PV总量，实验组是对照组的8.17倍;人均推荐书籍PV量，实验组是对照组的15.19倍。

推荐成功用户首日总激发PV量，实验组是对照组的9.62倍;人均全部书籍PV量，实验组是对照组的17.88倍。

推荐成功用户中，实验组的一周推荐书籍PV总量约为对照组的5.45倍;人均推荐书籍PV量，实验组是对照组的4.88倍。

推荐成功用户中，实验组的一周总激发PV量是对照组的7.01倍;人均全部书籍PV量，实验组是对照组的6.28倍。

综上所述，经过数据挖掘、分析、推荐等算法的处理，手机阅读的各项指标得到了大幅的提升，其效果已经不是百分之几十的提高，而是成倍地增加了!这就是大数据应用的魅力!

智能手机终端的数据采集及分析系统

智能手机终端的数据采集及分析系统主要功能如下：采集使用数据采集程序手机的手机号码：数据采集程序必须开通GPRS，实时传输采集数据及监听服务端指令；所以会有一定的数据量。为解决用户因GPRS传输采集数据产生的费用，所以记录用户的手机号码。采集GPS信息：经纬度，时间，速度；采集无线网络状况信息：GSM，GPRS网络情况；获取的无线网络信息并附加GPS信息，帮助数据分析专家系统分析处理；数据采集终端的主要功能如下：实时诊断网络信息；诊断分为空闲时诊断与使用时诊断；空闲时诊断：根据运营商的相关规定设定网络异常指标；当手机处于空闲状态时，指定频率（秒）获取无线网络的基本参数，如CID，LAC，BSIC，BCCH，RxQuality，RxLevel，C/I，C/A,TxPower,TA,TS等；根据设定的异常指标来判断是否出现异常;如果出现异常则保存本次信息，并获取此时此地的GPS信息、本手机的手机号码一并发送至指定服务器，由“数据分析专家系统”分析处理。发送数据内容：本手机的手机号码+无线网络基本参数+GPS信息；数据格式：XML文件格式；传输方式：使用GPRS进行数据传输；使用时诊断：用户使用手机时，检测用户使用过程中无线网络的状况；如手机数据下载过程中，检测总的下载量，下载时间，是否下载成功，如果不正常则记录本次使用过程；诊断项： 2通话：未接通、掉话、呼叫时延； 2短信（SMS），彩信（MMS）：是否发送或接受成功、发送或接受时间； 2GPRS Attach：Attach是否成功、Attach成功的时长PDP激活，PDP激活是否成功、激活成功的时长； 2WAP数据传输：WAP登陆测试；WAP登陆是否成功；WAP登陆成功时长； 2WAP刷新测试：WAP刷新是否成功；WAP刷新成功时长；

京东发展过程、经营数据及运营模式的分析报告

关于京东发展过程、经营数据及运营模式的分析报告一、京东发展主要过程 1、京东发展大事件：

2、京东历年营业额和GMV增长情况 3、京东历年融资情况

二、从财务角度分析京东模式下面就京东的整体毛利、自营毛利、物流费用、营销费用、行政与研发费用等核心财务数据指标在最近9个季度的变化趋势情况作出详细剖析，从而把握其发展趋势和内部运营方面的理念和思路： 1、毛利率和自营毛利率趋势：在最近9个季度京东的整体毛利率和自营毛利率都有改善，趋势向好。下表是京东2015Q1----2017Q1连续9个季度整体营收的毛利以及自营营收的毛利情况。（表中单位均为：亿元）

（注：毛利=净营收-营收成本；自营毛利=自营营收-营收成本。营收成本包含自营商品进价、自营商品入库费用、库存减计、在线服务交易的成本，营收成本可以看做自营商品进价成本）毛利率随着规模的扩大在逐渐提升，主要原因是规模效应增强了对上游供货商的议价能力，降低了商品进价，同时但拥有巨大流量时稍微提高销售价格对整体毛利的贡献是为正值。而整体毛利则由于第三方平台商户数量和交易额的增加带来的服务营收增加，如信息管理费和交易佣金和广告收入。 2、仓储和配送费用：下表是物流和仓储费用（京东内部为履约费用）占自营营收、总营收以及总GMV的的比例。仓储和物流两块中，物流占大头，特别是最后1千米的配送成本，京东的10万员工中大部分也都是终端的快递配送员，而且这些快递员的费用在物流行业中相对较高，从而也带来了京东物流服务质量这一核心竞争力。

（注：商品入库成本包含在营收成本中，不在此项成本）从最新的17年Q1数据来看，物流占自营营收是8.4%，自营毛利率为8.2%，京东自营业务的毛利连物流成本还不能覆盖，不过物流中

手机上的大数据(二)：手机大数据的特点

手机上的大数据（二）：手机大数据的特点随着移动设备的功能越来越强大，移动互联网与传统互联网之间的差异愈发不容忽视。新型的技术以及数据分析方案都展现一个全新的网络模式。我们需要打破一些固有的思维，重新审视手机上的大数据。移动互联网具有互联网的很多特征，但移动互联网作为一个新生事物，也有其自身的“不同”。用户在互联网和移动互联网上表征的不同移动互联网的“碎片化” 互联网造就了宅男宅女，把人们拴在了电脑桌前；而移动互联网又解放了宅男宅女，把他们又重新放回了现实世界中去。在车站等车时，拿着手机在翻阅小说；站在商圈里，拿着手机搜寻热点商家；或者是在睡觉前，拿着PAD看看有什么娱乐信息，看看喜欢的文章，既拉长了用户们覆盖的范围，也拓宽了其使用网络的时间。无疑，相对于成熟互联网应用而言，移动互联网的应用主要还是在填补上下班、办事途中，晚上睡觉前等碎片化时间。因此，“打发时间”类应用也跻身三

大类主要应用之一，而且受众面极广。手机上的碎片化虽然受众面广，时间占比高，但由于“碎片”的特点，目前还没有一个很好的盈利模式将其利用起来。当然，这也是一个市场发展必然要经历的过程。先让尽可能多的用户用起来吧，暂时先不要去考虑如何盈利，为时尚早。手机阅读的使用时间手机视频时间可以看到，在晚上十点至十一点手机阅读和手机视频都达到了高峰，典型的睡觉前时间，从一个侧面反映了手机应用时间与互联网应用的不同。

移动互联网带来的复杂形势移动互联网绝不仅是有线的业务延展到无线那么简单。势必会产生一些呈几何图形增长的业务，充分发挥移动互联网的特点，比如LBS，比如O2O。移动互联网的发展使得一些本来看似不相关的东西串了起来，我隐隐有种感觉。元芳，你怎么看？所以，移动互联网的数据处理巨绝不简单是统计分析，而是多种更为先进的算法来找到隐藏在层层迷雾下面的真相。互联网分析与移动互联网分析上的差异 Web Analytics（网站分析）已经被各种互联网企业、电子商务企业、以及传统行业的企业网站广泛使用。而Mobile Analytics却还是一个新鲜的事物。它和Web Analytics有继承的关系，但是又有明显的区别。（通常所说的Mobile Analytics主要指Mobile Application Analytics，也就是各种移动设备上的原生应用的数据统计分析。）在Web Analytics中，绝大部分情况下用户是基于浏览器的cookie进行统计的。也就是说，其实使用同一台电脑的同一个浏览器上网的两个人会被计为一个独立用户（Unique Visitor），而同时使用同一台电脑的IE和Chrome浏览器的同一个人却会被计为两个独立用户。Mobile Analytics的对象却不同，它是按照移动设备（例如手机）来统计的，绝大部分情况下每个移动设备的使用者是唯一的。所以它比Web Analytics更能精确到人，这意味着可以在此基础上提供更个性化的服务和更精准的营销。手机上的数据分析这还不是Mobile Analytics唯一让人着迷的地方。浏览器的Cookie很容易被清除或覆盖，但是基于设备的统计相对更为稳定和长久。这使得用户细分（Segmentation）和断代分析（Cohort Analytics）可以更加准确和实用。我们可以通过某种条件（例如当年3月份的新增用户并且使用时长超过20分钟的）筛选出一批用户，分析他们的行为模式。 Mobile Analytics和Web Analytics还有个很大的区别是，前者统计数据时，有可能是离线或者信号不好、网络不稳定的状态，导致统计数据无法立即上

京东数据罗盘

京东数据罗盘系统简介及术语、指标的说明数据罗盘系统介绍： 1、“京东数据罗盘”致力于为京东商城的广大商家提供实时的智能运营分析工具，从而实现精准营销，大幅提升运营效率和收益。 2、“京东数据罗盘”提供了全方位的数据服务，包含了：店铺分析、行业数据和京东实验室3大主要板块。在这些板块下，又涵盖了20余项主题分析及其各自的扩展分析项；维度包含售前、售后及推广分析；时间粒度从分钟、小时、天、周到月，全面覆盖。术语说明：系统中有一些专业术语，可能让您不太好理解，下面进行一些简单的解释说明。最近上架时间：商品最近一次在店面上设置为可售状态的时间。 SPU(Standard Product Unit)：标准化产品单元。是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。 SKU(Stock Keeping Unit)：即库存进出计量的单位，可以是以件、盒、托盘等为单位。在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。例如：纺织品中一个SKU通常表示：同一规格、同一颜色、同一款式的纺织品。如何区分SPU和SKU？例如，手机产品中，红色壳的N97和黑色壳的N97是两个不同的SKU，但是是同一个SPU。合并SKU：商品数量的不同统计粒度。合并SKU，统计到SPU粒度；不选择合并SKU，数据统计到SKU粒度。

指标说明指标汇总浏览量（PV）、访问量——即Pageview，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。访客数（UV）——即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。访问次数（UPV）——即UniquePageview，是访客对您网站进行访问的次数，是根据访客浏览器和网站服务器之间的互动情况判定。目前是按客户登陆服务器的会话统计。一个会话统计为一次。下单单量——统计期内客户提交的总订单量（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）下单商品件数、下单件数——先款订单（网上支付、转账）按付款时间统计，先货订单（货到付款、自提）按订单提交时间统计，每个商品计为一件。下单金额——先款订单（网上支付、转账）按付款时间统计，先货订单（货到付款、自提）按订单提交时间统计。数据口径为：下单数量与商品单价的乘积，扣除团购优惠金额、套装优惠金额、单品直降优惠金额。下单客户数——统计期内提交订单的客户数（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）。上架商品数量——统计期截止时间点的上架的商品数量。最近上架时间——商品最近一次设置为可售状态的时间。客户转化率——客户转化率=下单客户数/访客数客单量——客单量=下单量/下单客户数客单价——客单价=下单金额/下单客户数下单转化率——下单转化率=下单量/访问次数平均订单金额——平均订单金额=下单金额/订单量累计关注量——统计期截止时间点对商品添加关注的客户数。

宇飞来F9手机数据分析

宇飞来F9手机数据分析宇飞来F9手机数据分析一、评价手机好与坏的主要标准 1,CPU (主频，核心，架构，工艺等等) （CPU 中央处理器） 2.GPU (主频，核心，架构，2D绘图，3D绘图等) （GPU 图形处理器） 3.RAM (理论上越高越好) （RAM 运行内存）内置存储速度，这个有时候也很影响体验了 4.手机操作系统及其版本二、其余因素 1. 核心平台是否是最新技术 2. 屏幕大小材质以及分辨率

3. 电池容量大小 2016安卓手机顶级旗舰处理器排行榜：高晓龙820无压力登冠 2016年9月最新手机CPU性能排行-综合性能排行 2016手机芯片性能GPU排行TOP10 从以上数据可以看出，我们手机用的CPU已是很高级的了，进了排行榜前10 三．F9手机与现手机市场 1.达到2K（2560x1440像素）屏的手机三星苹果LG 荣耀黑莓OPPO 魅族联想金立酷派vivo 小米华为乐视中兴（等40多款手机） 2K屏幕即分辨率为2560x1440，1080屏幕即分辨率为

1920x1080。都是说的显示器的分辨率。两者的图片和画面显示面积一样，但前者的图像更细腻，适于看很高清晰度的图片和高清影片，游戏中的各个细节也更细腻。 2.运行内存达6G的手机 OPPO R9S plus 参考价格：3498元华为Mate 9 参考价格：5299元 vivo Xplay6 参考价格：4498元小米MIX尊享版参考价格：3999元小米Note2高配版参考价格：3299元三星C9 Pro 参考价格：3199元锤子M1L高配版参考价格：2999元注：（以上手机运行6G 但个别手机屏幕不是2K的）四．OPPO 的VOOC闪充与高通QC3.0快充高通QC3.0是提高电压，vooc是提高电流。网络投票对比 1. 高通QC3.0

2016年京东商城全球购网络消费白皮书

2016年京东全球购消费白皮书

目录 1 跨境进口电商发展背景、现状跨境进口电商消费者洞察 3 跨境进口电商消费者群谱跨境进口电商发展趋势分析 2 4

中国经济步入新常态，居民消费对GDP 贡献率持续增长，成为经济发展核心驱动力 “三驾马车”中消费跃居首位，掌握消费趋势并正确引导与激发消费潜力成为未来中国经济企业发展核心命题。 2005年-2015年中国GDP 增速 2005-2015年“三驾马车”对GDP 贡献率最终消费支出资本形成总额货物和服务净出口 14.2% 12.7% 2015年最终消费支出GDP 贡献率达66.4 11.4% 10.6% GDP 增速进入6时代， 9.6%9.2% 9.5% 中国经济全面进入新常态 7.8%7.7% 7.3% 6.9% GDP 增速放缓 https://www.360docs.net/doc/b72559934.html, https://www.360docs.net/doc/b72559934.html, ? Analysys 易观智库 · 国家统计局 ? Analysys 易观智库 · 国家统计局

居民收入快速增长，新兴中产阶级崛起，消费结构从生存型消费向享受型、发展型消费转变 2012-2015年全国居民人均可支配收入中国城镇居民消费结构变化趋势 21966元其他医疗保健文化娱乐交通通信家庭设备及用品居住 16510元居民收入快速增长衣着食品 2012年2015年 1990年2000年2010年2013年数据来源：国家统计局? Analysys易观智库·国家统计局www.analysys.c

国家顺应消费升级趋势，明确监管与税收政策，由海外代购发展到B2C 跨境电商 2014年8月 2014年3月增列海关监管方式代码 “1210”,全称“保税跨境贸易电子商务”，简称“保税电商” 购买金额及数量限定征税：以实际销售价格为完税价格，行邮税税率 2016年4月 2015年6月 2014年2月调整个人交易限值税改：取消免征税额；调整行邮税率；调整关税、消费税、增值税税率降低部分服装、鞋靴、护肤品、纸尿裤等日用消费品的进口关税税海关监管方式代码增列“9610”，全称为 “跨境贸易电子商务” 率，平均降幅超过50%

文娱行业发展数据分析

2014 年以来，文化产业持续受到国家重视，政府多次出台有利于文化娱乐产业健康发展的政策。2014 年9 月10 日，财政部发布《2014 年度文化产业发展专项资金拟支持项目公示》，其中财政部资金支持项目共达800余项；9月25日，财政部发布《关于编报2015 年中央文化企业国有资本经营预算支出项目计划的通知》，推动文化与科技融合创新、推动文化走出去。2015 年12 月1 日，国家新闻出版广电总局在官网上发布了《关于大力推进我国音乐产业发展的若干意见》，通过版权保护来促进音乐产业尤其是数字音乐的有序发展。十三五规划指出，2020年“文化产业成为国民经济支柱性产业”，文化产业的重要性已上升到国家战略层面。随着国民人均收入提高，中产阶级群体的不断壮大，精神层面的消费需求逐渐增长，文化娱乐将成为未来经济发展的主题之一。有数据显示，2015年文化娱乐产业总体规模达4500 亿元，增长喜人，文化娱乐产业迈入高速发展的轨道，在2020 年有望达到一万亿元。多重利好条件下，资本蜂拥而至，在影视、媒体和体育等细分行业争相布局，抢占最佳时机。 “文化产业（CultureIndustry）”的概念最早由美国前总统克林顿二十世纪九十年代提出。几年后，英国前首相布莱尔又提出Creative Industry 的新概念，直译为创造型产业，新加坡译成创意产业，更为确切。进入21 世纪，国内文化娱乐产业才逐渐发展起来。清科集团旗下私募通数据显示，2007 年之前，每年文娱行业投资案例数量均以个位数记，2008 年之后投资事件数量波动上涨；2012 年之后，行业逐渐进入高速发展阶段投资数量增长率为82.8%，2013 年为16.2%；而到2014 年至今文娱行业大规模爆发，投资数量急剧增长，2014 年和2015 年分别是2013 年的3.1 倍、4.9 倍。国内文娱产业细分行业主要包括媒体、影视、体育、动漫、视频、艺术等，清科集团旗下私募通数据显示，截止2016 年9 月份，投资事件将近2000 起，投资案例主要分布在媒体及阅读、多媒体、影视、体育和动漫等领域，其中媒体及阅读行业投资事件最多，达420 起，占比21.8%，其次为多媒体和影视，分别占比15.1%、15.0%；除此之外体育、动漫、音乐、综合文娱等行业投资事件均在100 起以上。文娱行业投资案例发展趋势 800 700 600 500 400 300 200 670 420 416 100 117136 30021810 23 18 13 29 64 来源：私募通 2016.9

2019年京东商城运营策划书

2019年京东商城运营策划书电子商务代表着未来贸易方式的发展方向，其应用和推广将给社会和经济带来极大的效益，电子商务已经成为全球经济的最大增长点之一，具有强大生命力的现代电子交易手段已越来越被人们所认识。接下来为你带来京东商城运营策划书，希望对你有帮助。 1运营规划 1.1店铺的上线及日常管理 1.确定店铺的整体风格,做好各个区域的美工工作。 2.细化买家须知内容,尽量做到顾客可以自主购物。 3.美工负责将待售产品的图片做好处理,编辑配置好相关的文案说明。 4.编辑好各个产品的标题,宝贝描述后,核实价格及库存信息后,全部上架。 1.2营销营销活动

1.首先确定3-5款主打产品,以后历次营销活动优先考虑这几款产品的报名,以此吸引客户,做好关联销售。 2.配合京东的新店铺的推广营销活动,做好庆开店营销营销活动,全场折扣,设置后VIP折扣价格。 3.设置京东客,聚划算等营销活动,以此引进流量。 4.不定期经常性的进行小促销,在节假日可以进行相应营销活动的大促销 1.3售后问题委任有经验的,沟通能力强的客服担任售后工作。同时细化各种售后问题,作为应对方案,比如安抚客户的不满情绪;不同情况对客户的损失如何补偿;快递丢件如何索赔,如何追件;其他相关售后问题的。 1.4配送及仓库管理 1.仓库管理人员就及时核对库存信息,和编辑保持沟通,避免店铺出售状态的产品实际无货情况的出现,缺货产品及时下架。

2、发货周期为一天一次;除有营销活动订单较多的情况外,订单一般要在24小时内发出,最迟不超过48小时;如果遇到缺货或其他问题不能及时发货的,及时通知客服,联系客户沟通,做好换货或退款事宜,极力避免缺货没有及时和客户沟通导致客户严重不满的情况的出现。 2阶段运营商城运营分为四个阶段: 1、商城开张期 2、商城成长期 3、商城成熟期 4、商城稳定期第一阶段:商城开张期 1、塑造品牌形象(从店铺装修、品牌介绍及殊荣、设计理念、顾客需求上着手,给消费者留下一个深刻的印象)

京东商城数据开放平台使用手册

京东商城数据开放平台使用手册系统简介京东数据开放平台是京东最新推出的、为POP商家提供运营管理及决策支持的数据平台。它通过对店铺的客户访问题及经营状况等数据进行分析、解读，帮助掌柜更好的了解店铺的经营情况，为店铺经营决策提供充分的数据支持。术语说明最近上架时间：商品最近一次设置为可售状态的时间。 SPU：是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。SKU：即库存进出计量的单位，可以是以件、盒、托盘等为单位。在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。例如纺织品中一个SKU通常表示：规格、颜色、款式。合并SKU：合并SKU，统计到SPU粒度；不选择合并SKU，数据统计到SKU粒度。指标说明

数据开放平台涉及到的统计指标主要有：上架商品数量、下单量、下单商品件数、下单金额、下单客户数、平均订单金额、客单价、客户转化率、下单转化率、商品关注量、客单量、下单商品SKU数量、浏览量（PV）、访问次数、访客数（UV）。上架商品数量：统计期截止时间点的上架的商品数量。下单量：统计期内客户提交的总订单量（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）下单商品件数：统计期内提交的订单包含的总商品件数（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）下单金额：统计期内提交的订单金额之和（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）下单客户数：统计期内提交订单的客户数（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）平均订单金额：平均订单金额=下单金额/订单量。客单价：客单价=下单金额/下单客户数。客户转化率：客户转化率=下单客户数/访客数。下单转化率：下单转化率=下单量/访问次数。商品关注量：统计期截止时间点对商品添加关注的客户数。

2016年客流量数据分析行业分析报告(经典版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年4月

目录一、行业管理情况4 1、行业主管部门及监管体制4 2、行业主要政策 4 二、行业发展情况7 1、软件和信息技术服务业发展状况7 2、软件和信息技术服务业市场情况9 3、软件和信息技术服务业发展趋势10 （1）新一代信息技术深度渗透传统产业领域10 （2）政策利好驱动细分领域快速发展11 （3）产业规模保持持续增长12 4、大数据助力线下商业零售行业转型13 （1）大数据浪潮席卷传统行业，市场空间巨大13 （2）大数据在线下零售行业中的应用16 5、客流分析行业基本情况19 三、进入本行业的主要障碍22 1、资金与网络布局壁垒22 2、客户转换成本壁垒22 3、配套服务能力23 4、人才壁垒23 四、影响行业发展的因素23 1、有利因素23

（1）国家政策大力支持23 （2）新兴技术趋势颠覆传统行业商业模式24 （3）O2O数据采集，未来线下采集是重点24 （4）精细化营销理念不断深入，商业设施客流量分析日渐成为趋势24 2、不利因素25 （1）国内商户对客流分析系统的认同度有待提高25 （2）企业共享数据资源的意愿较弱25 （3）下游主要客户议价能力相对较强26 五、行业周期性、区域性和季节性特征26 1、行业的周期性26 2、行业的区域性26 3、行业的季节性特征26 六、行业上下游之间的关联性27 1、客流分析行业与上游行业的关系27 2、客流分析行业与下游行业的关系27 七、行业竞争格局28 1、下游客户资源的竞争28 2、客户运维服务的竞争29 八、行业主要企业简况29 1、BRICKSTREAM 30 2、索博客科技（深圳）有限公司30

移动数据分析

移动数据分析快速入门

快速入门输入APP基本信息创建成功开通移动数据分析(Mobile Analytics)产品服务后，即可进入到它的管理控制台App列表页，点击页面右上角的“创建APP”按钮即可创建一个新的APP。创建APP时需要输入APP的基本信息，包括APP名称、分类和描述。其中“APP名称”为必填项，支持中文、英文字母、数字和下划线，长度限制在4~30位。 APP创建成功后，即可直接下载oneSDK进行APP开发。

初始化APP 查看Appkey&Secret 由于oneSDK的模块较多，一般地，需要用户下载了带有“数据分析”模块，才完成APP的初始化，“查看数据”按钮才能点击。

- - OneSDK功能入口创建应用后，可以进入OneSDK页面下载阿里云专为移动应用开发提供的OneSDK。可以创建APP成功页面点击“下载SDK” 链接进入。或也可以在APP列表页点击 “下载SDK” 链接进入。 OneSDK功能介绍 OneSDK页面提供OneSDK下载及OneSDK打包记录功能，其中OneSDK打包记录功能保存最近三次打包记录。下载OneSDK 在APP列表点击“应用证书”按钮即可查看该应用的Appkey和Secret。

请按需选择SDK以减小最终生成的OneSDK文件大小，点击下载按钮后请耐心等待OneSDK生成完成并根据提示进行下载。若生成过程中出现异常，请按提示重试或反馈给移动开发平台。 OneSDK生成成功后将出现下载提示框，用户可以选择直接下载也可以后续在OneSDK打包记录中选择下载。若OneSDK生成时间过长，用户可以选择后台运行，后续可在OneSDK打包记录中查看相应状态。 OneSDK打包记录 OneSDK打包记录为用户展示最近三次打包记录，用户可以查看OneSDK生成状态并下载已生成完成的OneSDK。经过上面的步骤后，开发者就可以开始发布APP了。建议第一次发布或者版本升级时，可以选取少量的用户进行灰度发布，并通过移动数据分析（Mobile Analytics）的数据分析报表确认发布或升级效果是否符合预期。但需要开发者注意的事情是，由于我们后端数

京东商城运营模式及推广五篇

京东商城运营模式及推广五篇篇一：京东商城运营模式项目类别项目概述店铺设置流程及重点操作内容提示费用项项目操作权重免费资源类京东搜索引擎优化侧重于是标题关键字的运用，宝贝描述页文字的详细度，增加宝贝排名负责新上架商品根据京东网内部排名规律进行 SEO关键词提取负责根据京东网内部排名规律制定关键词排列规则负责参照关键词以及排列规则进行标题功能性，宝贝描述避免触犯京东规人力成本常规

则京东社区活跃发帖，回帖，帮助买家答疑（侧重买家），通过发贴ID引流到店铺负责在京东社区用主ID发帖，带动店铺人气。人力成本配合友情链接增加和其它高质量店铺的互通链接，通过其它店铺的反链进入店铺友情链接店铺的添加，涉及较多类目店铺(设置店铺参与京东客增大友情链接的可能性) 店铺友情链接亦可转向购买其他店铺广告位人力成本京东客分成外店广告位辅助京东抵价券买家购买商品时，可使用等值的抵价券购买店铺主推商品增加抵价劵，原则上最多使用5元面值人力成本分成成本配合活动关注京东网提供一种叫关注的功能，该功能客服部：1.当潜在买家咨询，即便交人力成本奖励辅助

功能主要针对买家进行的，店铺及产品被关注的次数多少来让明店铺的人气及浏览情况，同时是提高人气宝贝排名的一个重要指数易不成功，提醒买家关注店铺以及咨询的宝贝推广部：1.策划买家店铺关注奖励机制，客服部门按照要求操作成本京东 VIP 会员针对整个京东买家设置店铺单品折扣主推商品增加京东VIP会员的促销人力成本分成成本辅助店铺 VIP 会员针对本人店老客户设置店铺单品折扣 1.设置会员关系，除了打折的同时策划有实际意义的店铺活动增加用户的粘合度人力成本分成成本辅助信用评价在买家评价的解释栏中加上你的店铺名+关键词提供评价文字模板客服部门主动对买家的每一个成功的交易进行好评说明以人力成本常规

中国数据分析行业2010年度行业发展报告白皮书

中国数据分析行业2010年度行业发展报告中国商业联合会数据分析专业委员会

前言中国商业联合会数据分析专业委员会，简称中商联数据分析委(英文译名是：China Data Analysis Committee, China General Chamber Of Commerce，缩写CDAC)，是以项目数据分析师事务所等企业为主体，以及从事与项目数据分析业相关的项目投资、项目数据分析、投资服务、数据分析研究等方向的科研院所、大专院校、经营性企业、服务性企业和相关团体与个人自愿组成的全国性行业组织。2008年04月08日经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记，正式成立了中国数据分析行业唯一的行业协会。2010年12月，中商联数据分析委对我国数据分析行业进行了一次比较全面的调研，针对行业自身的发展和市场环境的变化、出现的新情况和新要求，编写了《中国数据分析行业2010年度行业发展报告》，为我国数据分析行业制定发展战略提供咨询意见，同时也为事务所开拓新业务提供咨询服务，为国家政府主管数据分析行业部门提供参考意见。本书主要分三个部分：第一部分：中国数据分析行业概述第二部分：中国项目数据分析师事务所发展状况第三部分：数据分析行业发展展望我们需要特别说明的是，在编写本书时我们征求了一些事务所及其负责人的意见，同时面向行业发展的要求尽可能客观分析和提出建议，本书不考虑各个领域利益与职责关系的平衡和协调，编写本报告时可能存在信息和资料的遗漏。本书采用数据、图表，均为2010年行业调研数据，可能与实际情况存在一定的偏差。本书仅仅为行业协会针对行业发展提供战略咨询意见，不代表任何国家管理部门观点。如果本书的某些观点和意见与读者意见不一致或存在遗漏，请读者包涵和理解，可以与我们联系和商榷。 2011-1-17

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。

中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/b72559934.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息二、内容介绍中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。

京东商城简介

简介京东商城拥有遍及全国超过6000万注册用户，近万家供应商，在线销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食品等12大类数万个品牌百万种优质商品，日订单处理量超过50万单，网站日均PV超过1亿。2010年，京东商城跃升为中国首家规模超过百亿的网络零售企业。京东商城是中国B2C市场最大的3C网购专业平台，是中国电子商务领域最受消费者欢迎和最具影响力的电子商务网站之一。京东商城自2004年初涉足电子商务领域以来，专注于该领域的长足发展，凭借在3C领域的深厚积淀，先后组建了上海及广州全资子公司。富有战略远见地将华北、华东和华南三点连成一线，使全国大部分地区都覆盖在京东商城的物流配送网络之下。同时不断加强和充实公司的技术实力，改进并完善售后服务、物流配送及市场推广等各方面的软、硬件设施和服务条件。根据战略规划，京东商城组建了以北京、上海、广州和成都为中心的四大物流平台，仓储吞吐量全面提升，以期能为全国用户提供更加快捷的配送服务，进一步深化和拓展公司业务。目前，京东商城已经在北京和上海拥有了自己全资子公司和自己的服务、物流系统，为了确保全国客户服务质量和速度，京东商城正在建立管理中心、物流中心、采购中心和呼叫中心。人员情况超过3W 在线客服上千人，电话客服略少经营模式京东商城作为B2C零售企业，收入来源主要以商品零售为主。商品来源于各类产品的生产商和渠道商。其目前主要的销售渠道为B2C电子商务网站，客户可以通过在线订购或电话订购的方式来购买商品，并选择在线支付、货到付款和自提等方式支付货款并收到货物。组织架构京东商城所有组织架构调整都是由于业务发展需要

京东电子商务分析

京东商城电子商务应用分析一、环境分析利用数据或图示提供有关所属行业、企业电子商务发展现状：目前，京东商城是中国垂直B2C市场最大的3C（计算机、通信和消费电子产品）网购专业平台，是中国电子商务领域最受消费者欢迎和最具影响力的电子商务之一。 2009年京东商城完成40亿元销售额的目标。自2004年创立至2008年，京东商城的年销售额分别为1000万元、3000万元、8000万元、3.6亿元和13.2亿元。京东预计，到2010年，这个数字将是100亿。过去4年里，京东以平均340%的复合增长率增长。即使在盛产“快公司”的互联网领域，这仍然是一个令人震撼的速度。相比传统渠道商，国美从创立到销售额突破100亿元，用了15年。从1999年，当当、卓越诞生至今，中国的B2C浪潮经过几轮起伏，始终不曾出现销售额超过20亿乃至上百亿的公司。而京东商城展现了另一种可能。据2010年第二季度中国网络购物市场监测数据显示，2010年第二季度中国网络购物市场交易规模继续高速增长，达到1112.3亿元，同比增长97.5%；其中，京东商城的市场份额从上季度的26.6%上升为35.4%，连续9个季度蝉联行业头名。二、经营特征分析定位、提供的产品或服务类型：京东商城的市场定位：中国最大的电脑，数码，通讯，家用电器产品网上购

物商城。交易模式：在线交易，第三方交易平台。支付方式：货到付款，在线交易[支付宝，快钱]，银行转帐，邮局汇款，上门刷卡。物流方式：建立自己的物流体系，与第三方合作，高校代理。营销策略：价格策略。网上购物，看重的就是便宜、快捷、方便。这对于所有的B2C公司来说，意味着网络生存的法则就是“低成本、高效率”。京东商城商品价格制定从不参考同行价格，而是在商品的采购价上，加上5%的毛利，即为京东的价格。这个价格要比3C实体渠道之王的国美、苏宁便宜10%~20%，比厂商零售指导价便宜10%~30%。除了京东商城因价格低使电子类商品市场需求增强之外，京东商城物流方面的投入渐显成效，物流配送速度有所提升，加之强势的促销推广，带来销售规模的快速增长。今年3月，京东商城开始为消费者提供“211限时达”配送服务，即每天11点前下订单，下午送达；23点前下订单，次日上午送达。同时，还相继推出“售后100分”、“全国免费上门取件”等售后服务举措。用户群特征分析：互联网的用户以25~35岁的青年为主，而计算机、通信和消费类电子产品的主流消费人群正是他们。这意味着京东商城的主流消费人群与互联网的用户重合度非常高，也就具有了开拓市场的前提。相关数据显示，京东商城现有固定用户600万，累积订单量1000万，相对于其他B2C企业上千万的用户量，这两个数字证明了京东商城的用户黏度非常强。在京东商城购买商品的用户中，25~35

数据分析发展方向

?数据分析员所在部门：市场研究公司数据部上级职位：数据部经理主要工作内容/职责/流程: 根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员. 应聘数据分析员,要遵守岗位职责: 1. 持证上岗。 2. 热爱本职工作，具有高度的责任心和忘我的工作精神，爱岗敬业，工作认真细致，能认真完成公司交给的各项工作任务。 3. 要求掌握较深的业务知识和计算机应用知识，能用行业各种应用软件进行各种数据分析和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策；能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。 4. 负责本公司计算机信息网络数据的收集、传递（主要是上报）和管理工作，对各网点上报的数据和本机房传递的信息数据，要做好详细的“数据传递纪录”，对未按时间要求漏报和数据有误的网点要及时督促，每月将各经营站、点数据上报情况通报一次；负责各类数据的整理、汇总和分析处理工作，及时向本公司领导及有关部门上报信息数据，做好相关纪录；负责本公司网络信息数据的安全管理，及时做好各类数据及报表的备份工作，做好归档、保管工作，做好信息数据的保密工作，严禁向未授权单位、部门及个人提供各类信息数据；负责机房文件收发、归档和保管工作。 5. 遵守特定的工作时间：必须等各网点数据传输完毕核对无误后才能下班。数据分析员的工作不算很累,比较程序员的工作轻松多了.至于前途问题谁都说不定啊.月薪的话,就要看你是做在什么公司做什么数据分析了.在公司当然有前途,月薪高. ?知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求原文地址：知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求作者：bicloud 经常有人咨询数据挖掘该学什么，怎么学，先看看各公司的要求，对着摸索着学习。路走对了，就不怕远，wish u good luck！ 1.一淘广告技术算法工程师-数据挖掘工作年限 3年以上学历要求硕士岗位描述 1. 对数据敏感，热爱数据挖掘领域的工作 2. 思维敏捷，良好的逻辑分析能力、良好的沟通及组织能力，能在一定压力下工作

京东金融分析

京东金融分析 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

西南财经大学 Southwestern University of Finance and Economics 2013届服务营销报告学生姓名：石畑胡博所在学院：工商管理学院专业：市场营销

2013年以来，互联网金融呼啸而至，对中国经济社会产生了翻天覆地的影响。可以预见，未来中国经济金融发展将与互联网金融息息相关，电商、P2P、在线金融等热词将成为全社会持续重点关注的对象。一、研究京东金融的原因京东创始人兼CEO刘强东说的一句话：十年后京东七成的利润将来自金融业务。全球沃尔玛净利润45%是来自现金流再投资的收益，真正每个店面卖货的净利润是55%。京东是零售公司，同时又是半个金融公司。零售是获取用户和数据的手段。零售给消费者带去好的消费体验，消费者会每天买京东的东西，这样京东就能获得用户、获得数据。由此看出刘强东对于京东金融集团的重视，以及金融业务对于京东的重要。2013年7月份，京东分拆成商城集团和金融集团。去年12月，刘强东说，京东2014年的战略重点主要放在技术、O2O、金融、渠道下沉、国际化等五大方面。刘强东又对京东做了一次组织架构调整，将京东集团划分为2个集团（电商集团、金融集团）的同时，增设了1个子公司（拍拍），1个事业部（海外事业部）。其中京东金融CEO直接向刘强东汇报。从组织架构上来看，京东金融在京东内部的地位也很高。跟阿里巴巴创始人马云把阿里巴巴小微金融服务业务独立成立一个集团一样，刘强东也把京东金融拆分成一个独立的集团来运作。

2019年中国数据分析行业年度发展报告

篇一：年中国大数据行业分析及发展趋势预测(目录) -2022年中国大数据行业市场分析预测及投资前景评估报告（目录）华经情报公司介绍北京艾凯德特咨询有限公司是一家专业的调研报告、行业咨询有限责任公司，公司致力于打造中国最大、最专业的调研报告、行业咨询企业。拥有庞大的服务点，公司高覆盖、高效率的服务获得多家公司和机构的认可。公司将以最专业的精神为您提供安全、经济、专业的服务。公司致力于为各行业提供最全最新的深度研究报告，提供客观、理性、简便的决策参考，提供降低投资风险，提高投资收益的有效工具，也是一个帮助咨询行业人员交流成果、交流报告、交流观点、交流经验的平台。依托于各行业协会、政府机构独特的优势，致力于发展中国机械电子、电力家电、能源矿产、钢铁冶金、服装纺织、食品烟酒、医药保健、石油化工、建筑房产、建材家具、轻工纸业、出版传媒、交通物流、通讯、零售服务等行业信息咨询、市场研究的专业服务机构。服务对象涵盖机械、汽车、纺织、化工、轻工、冶金、建筑、建材、电力、医药等几十个行业。我们的服务领域 -2022年中国大数据行业市场分析预测及投资前景评估报告（目录）【出版日期】年【关键字】大数据【交付方式】 a 电子版/特快专递【价格】纸介版：8000元电子版：8000元纸介+电子：8500元【址】/ /302700 大数据是继云计算、物联之后产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联世界中的商品物流信息，互联世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极

手机上的大数据分析

【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。在移动互联网所覆盖的日常生活中，用户随时随地都在产生数据，数据的产生以及获取在现在的移动互联网上已经不是什么难以攻破的难题。需要我们面对的是从海量数据的分析中得到我们所需要的真正信息。手机大数据的组织与应用手机上的大数据对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，但并不是所有的手机上产生的大数据都会那么有意义。比如说社会媒体—微博，每天也会产生大量的数据，但多数都是没有意义的。手机大数据的组织与应用手机上产生的大数据需要重新组织方能揭示出有意义的信息。在现今的时代，大数据本身不是问题，你从各个渠道都可能获得海量的数据;我们每个人每天都要生产很大量的数据，关键的问题是如何处理、分析这些数据。数据不处理、不分析，就像Mary举的例子一样，就是一堆稻草，毫无价值。稻草堆里寻针数据处理、分析就是要从一大垛稻草堆里面挑出一根针。这句话有两层含义：无论我们从何种渠道，通过何种方式获得的数据，大量的数据是没有意义的，这其中只有少量的数据是有效地，可以从中得出一些有规律、有价值的信息的，原始数据需要清洗、整理;(这一点对于移动互联网更为明显，一般来说，几乎80%-90%的移动应用数据都是毫无价值的，只有不到10%-20%左右的数据才包含后续分析所需要的信息)

我们需要通过后续的数据挖掘的工作，从杂乱无章的稻草堆里找出遗落在层层表象下面的一根针，而非一根稻草!这显然，不是简单通过统计就可以得出的;是比统计分析更为复杂的算法，去从简单关联过度复杂逻辑的层面。从上一章中，我们知道手机上的大数据的来源多种多样，不同的移动互联入口、不同的应用都会导致不同数据的产生，而这些不同的数据又支撑不同的业务，并且不同的业务之间还可能存在一些交叉应用。所以针对这些特点，下面我们根据这些特点来对大数据的组织做一个简单介绍，手机大数据的组织方式可以采用如下图的结构。手机大数据的组织方式从上面的结构可以看出，手机大数据的组织主要分为以下三个部分：原始数据存储层，计算层和业务数据存储层原始数据存储层主要存储不同入口产生的数据，而不同入口不同数据域也分开并存此时各个数据集是彼此独立，数据集之间没有任何联系方式。这样做的好处就是能最大限度的保证原始数据的完善性，正确性。计算层该层的主要任务是对原始数据存储层存取的数据进行挖掘处理，并将挖掘结果按照不同业务进行分类。挖掘处理的大致分为以下两点：① 对不同数据域进行内部分析，挖掘。② 对不同数据域之间进行关联分析挖掘。结果分类主要是将挖掘出的结果进行分类，比如音乐、餐饮、广告等应用。业务数据存储层业务数据存储层主要是对计算层产出的数据进行分开存储，以为上层应用提供更明确的数据接口。