㈠ 请问如何使用电子商务大数据分析电商化妆品的相关客户,达到精准营销目的请举一个例子
有一些网店在运营的过程中，为了吸引更多的用户，宣传的资料过于夸内大。导致容用户的匹配度不高，就很难成交，最终就会拉低店铺的成交量。所以要做好精准引流，要定位好自己店铺和宝贝的定位，然后围绕这个定位去确定自己的目标用户群体，再去分析用户群的流量特性，以此来做宣传，直击用户的痛点
㈡ 目前大数据产品及应用平台有哪些典型案例呢
武鸣某在售楼盘案例，某区综治调查项目和某市输油管线爆燃事件。
㈢ 电子商务案例分析题
如果是做搜索，数据要落实到每个词下面，核心词，关联的长尾词等等的数据表现。以回这个答逻辑来解释直通车的开法，当我们做低价引流的开广泛的时候，需要的是体量，量变产生质变，因为你在做广泛引流的时候访客不是集中在哪些词的而且可能每天是不同词的多与少，数据会变动
㈣ 大数据分析的典型案例有什么
我说几个我知道的，智慧图做了西单大悦城，k11 ，帮他们实现了业态规划，图聚也有，但是定位太差，数据准确度没法说。
㈤ 8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略
8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略_数据分析师考试
未来的零售分析要求零售商借助集成式业务流程和信息系统，为客户洞察提供支持，将客户洞察发展成一种企业级的战略能力，并根植于企业结构和企业文化中。在这种形势下，零售商的所有业务职能部门在制定决策时，将把基于情景的客户洞察作为一个重要依据。
分析公司 EKN 认为，为了真正实现以客户为中心，零售商需要具备多项关键能力，而这些能力均由业务分析驱动。
全渠道集成。如果缺乏相关客户洞察支持与客户的互动，零售商将无法实现跨渠道无缝客户体验。零售商与客户互动的联络点能为零售商提供丰富的客户数据，因此，所有联络点也成为了零售商的最佳竞争利器。
个性化互动。与网上零售商相比，实体零售商具有两大优势：能与客户进行个人接触，以及拥有更丰富的历史记录和更多样的客户数据。如今，“个性化”购物体验已成为人们津津乐道的话题，而如何巧妙地结合上述两大优势，即在行动中及时交付客户洞察，将成为零售商打造“个性化”购物体验的基础。
持续的卓越运营。客户洞察的应用并非仅局限于面向客户的使用案例。事实上，如果零售商已经能够在各个运营职能部门中更成熟地运用分析功能，那么集成客户洞察便是他们不容错过的增量机会。
零售商用例
销售
瑞士零售商 Globus 使用大数据内存计算和高级分析来获取宝贵的销售绩效洞察。目前，他们能够实时处理海量的产品数据，并在几分钟内分析不同时间范围、店铺和区域内数千种产品的销售模式与促销活动。该零售商还向其管理人员提供了这些洞察的访问权限，以便他们能够更迅速地响应市场状况。
美国零售商 Guess 使用高级分析向其高管提供畅销产品和可用库存的实时视图。该零售商的分析解决方案基于大型客户数据集，分析销售额、细分目标客户，并策划促销活动。
沃尔玛的 Global.com 部门充分利用“快速的大数据”和社交分析，快速识别不断变化的客户喜好。该零售商的社交意识（Social Sense）项目能通过社交媒体确定商品的畅销程度，并帮助顾客发掘潜在需求和感兴趣的新产品。同时，借助 ShoppyCat 工具，他们可根据 Facebook 用户的爱好和兴趣，为这些用户推荐适合的产品。此外，Global.com 还使用社交基因组（Social Genome）技术，来帮助客户为朋友挑选礼物。
塔吉特（Target）百货公司利用预测分析程序，来推断个体消费者是否具备成为该公司特定营销活动优质客户的特质。他们给每位顾客分配了一个独一无二的客户识别号码。该号码将客户个人信息、购物行为和喜好整合到一个可跟踪的实体内。塔吉特还专门成立了一个客户营销分析部门，致力于全面了解客户，超越其他竞争对手，从而获得竞争优势。借助动态数据仓库（Active Data Warehouse），塔吉特可在整个企业的混合工作负载环境下，基于海量数据管理复杂的用户查询。
全渠道
英国零售商巴宝莉（Burberry）集成了旗下所有渠道，包括实体店、网上商店、移动终端以及各大社交网站。他们采用了创新技术和数据分析，用于分析来自所有数据源的数据，旨在实时识别个人客户并建立客户档案。相比过去，巴宝莉的分析速度提高了 14,000 倍，以前需要 5 个小时的请求，现在 1 秒就能完成。不论店员处于什么位置，他们都能在客户踏入店内时立即识别客户信息，了解他们过去的购买记录，并提供个性化建议。
韩国零售商 NS Shopping 将移动渠道和社交渠道集成到零售环境中，并利用大数据分析，实时、集中地获取所有渠道的客户和产品数据。而公司的电子商务团队和市场营销团队将利用这些数据，向顾客提供个性化的产品建议。
供应链
美国网上零售商亚马逊基于非平稳随机模型，构建了全新的供应链流程和系统。该方法能为订单履行、寻源、产能和库存决策提供鼎力支持。亚马逊不仅开发了联合和协调补货的新算法，还基于历史需求、活动记录和计划、各履行中心的预测结果、库存计划、采购周期以及采购订单，在 SKU 级别实施了全新的国家预测方案。
英国零售商乐购（Tesco）采用先进的建模工具，基于历史销售数据模拟配送仓库的运作，从而达到优化库存的目的。该零售商还组建了一个内部分析团队，该团队主要负责通过回归测试掌握各要素之间的关联，如天气数据、特价优惠，及销售模式等等。
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㈥ 大数据的应用案例以及未来发展趋势
赶超发达国家的重要机遇
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出来大数据这个概念，如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器、智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据，大数据时代已经到来。
当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长，大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点，一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同，如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量，通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储，这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长，例如在各部门和地区之间，企业正在加快收集数据的步伐，推动了传统的事务数据库的增长；医疗卫生等面向消费者的行业中，多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长；社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长，并将继续推动数据池的迅速扩张。
发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备，发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如，亚洲地区移动手机用户最多，终端设备最多，其中中国设备数量最多，个人位置数据在亚洲已经领先。此外，在IT资产方面，尽管一些新兴市场组织落后于发达市场，但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务，通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用，大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景，包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力，我国独特的位势和经济社会高速稳定发展，给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。
信息服务业发展的重要推力
研究表明，大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
例如医疗卫生行业，能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗，从而降低系统成本、提高工作效率，改进和提升治疗质量；公共管理领域，能够利用大数据有效推动税收工作开展，提高教育部门和就业部门的服务效率；零售业领域，通过在供应链和业务方面使用大数据，能够改善和提高整个行业的效率；市场和营销领域，能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求，提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素，伴随着信息化发展，企业将收集更多的信息，从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。
大数据应用能够发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率与竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。例如，能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出，预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元，能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%，充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元，其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是，随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往，随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合，从数据中提取洞见的能力也在显著提高。
大数据及其开发利用能够催生新的产业形态，拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值，可以形成和应用于各行业的关键发现，大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值，许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度，让利益相关方能够更加容易地及时获取信息，例如在公安部门，让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据，就可大大降低搜索和处理时间；在制造业，整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程，可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据，并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据，组织能够通过安排对比实验，运用数据分析获取更好的决策，例如在线零售商，通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场，根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分，以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构，利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务，确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持，通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域，通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据，创新速度非常快。
应组织实施大数据产业专项
发展大数据及其相关服务业具有重要意义，有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展，不仅信息产业自身获取了巨大的数据池，各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变，结构化数据向非结构化数据演进，使得未来IT投资重点不再是建系统为核心，而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。
大数据真正的问题是大数据应用，让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑，解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划：通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与工程中的步伐，加强国家安全，并改变教学研究。
由此，我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态，组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程，面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域，开展大数据重大应用示范，提升基于大数据的公共服务能力；二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化，推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展，支持位置信息服务市场拓展，完善北斗导航基础设施，推进服务模式和产品创新，在重点区域和领域开展示范应用；三是大力发展地理信息产业，拓宽地理信息服务市场，推进大数据技术和服务模式融合创新，支持大数据服务创新和商业模式创新；四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程，包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目，为丰富信息消费内容产品供给提供支撑；五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目，主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。