“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。大数据是需要更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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而这些信息资产依托客观的数据基础衍生出更多有价值的信息。1、根据销售费习惯以及需求为其推荐更加适合的产品，因此相关服务的企业可以利用大数据进行精准营销，从而实现双赢互利的作用；2、当企业遇到瓶颈或者行业遭遇困境的时候，中小微企业可以利用大数据快速反应做好服务转型；3、企业战略布局以及资源配置的环节，可以通过大数据找到更加贴近事实的一句，同时对于面临互联网压力之下必须转型的传统企业提供与时俱进的契机。企业组织利用相关数据和分析，可以帮助它们实现降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等目标。下面是一些关于大数据应用目前已经可以解决的问题：1、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;3、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;4、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;5、从大量客户中快速识别出金牌客户;6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。一、技术价值大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。二、商业价值在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。
大数据是什么？官方解答是巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据最早提出者，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。拥有4V特点，即大量、高速、多样、价值。上面是官方给出的解释，大概可以知道什么意思了。举个例子，在一个空间里一共有10个人，对于其他人9个人都有自己的看法，我们假设每个人都对另一个人有10个看法，那么一个人对其余九个人就有九十条看法。对于评估一个人来讲，在没有大数据的时代，我们会随机抽取一个人问他对另一个人的看法，这样总体一共有90个意见，其中一条，概率是90分之1，然后随机抽取几个，最后产生对一个人的大致评价。那大数据是怎样计算的呢？他把其他九个人每个人10条的想法全部收集起来，整合计算后得到对一个人全面的评估。这个过程计算，我们最后得到的结果就更精准，这就是大数据的价值。只要存在的数据全部收纳其中再进行计算。大量、高速、多样、价值。而怎样计算呢？这就需要把云计算拿出来了，和大数据息息相关的另一技术（一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式）大数据应用广泛，与人工智能和云计算处境频率较高。在金融领域、营销领域、甚至医疗领域等各行各业中发挥着它的作用。当你拥有了大量数据后，这些结果会对每个行业发展方向解决问题有指向性作用，得数据者得人心，得人心者的天下。祝你今天有个好心情，我是u由二毛（微信：ermaodaxia）
有商业价值、社会价值、如果对人有贡献的话，道德价值也可以算上
数字时代，互联网运营离不开大数据，什么是大数据？怎么应用呢？

想要分析主播和达人的数据首先要利用专业数据分析软件进行查看。 认真做好每一场直播，围绕导购，围绕粉丝需求，围绕如何互动，切忌直播中不说话、等用户找你的行为，用户和粉丝是积累的，如果你的直播间冷清你就等，那永远冷清，反过来也切忌自说自夸不顾用户。要树立自己的特点，要找到喜欢自己的人群并建立自己的人群。想要查看淘宝直播数据可以选择任拓数据科技，该公司通过海量电商大数据分析，提供行业深度观察，产出行业趋势报告，累积行业洞察能量，在多种商业场景中为客户提供数据的价值，帮助客户公司持续创新和成功。旗下“直播洞察”，专业电商直播数据分析软件，深受品牌商的青睐。
知瓜数据上面可以查询淘宝直播的主播带货转化数据，通过主播详情页的各类数据波动情况进行分析，哪些时间段是直播最优阶段，哪类带货商品符合主播“气质”（价位、品类）带得动，最长合作投放的品牌是哪些，转化数据、粉丝互动等都是数据分析的关键点。示例-知瓜数据-播主榜单、查询示例-知瓜数据-李佳琦主播详情页示例-知瓜数据-李佳琦投放分析示例-李佳琦近七天数据集合趋势

如今在淘宝商城运营店铺就需要对店铺的各项数据进行查看和跟踪，保证在出现异常后可以及时的进行分析并加以改正。但是有些商家朋友却不知道如何对店铺运营的数据进行分析，下面小编就来为大家介绍下正方面的内容。淘宝运营要做哪些数据分析一、淘宝点击率新品期的点击率对于流量的提升比转化率都要高，那么点击率从哪里去看呢?点击率查看具体的路径是：生意参谋-经营分析-商品效果。在这其中查看数据的时候要特别注意：1.点击率不能低于3%，如果能够保证10%以上的点击率，你的手淘流量会很容易的爆发起来。2.点击率低于3%的话，一定要去分析原因，尽快解决。影响点击率的主要因素有：主图、价格、基础销量。3.以上数据的选择需要注意如下几点：（1）端口选择PC端，因为只有PC才有点击率的数据，但是在大数据下，这个指标也是准确的。（2）如果数据不够大的话，时间选择7天，只有大数据才会准确。二、淘宝收藏加购率新品期的收藏率、加购率的权重也是非常的大。查看具体的路径是：生意参谋-经营分析-商品效果。特别注意：1.如果你能够保证10%以上的数据，你的手淘流量会很容易的爆发起来。当然，你可以用一些非常规手段，这些你懂得。2.影响收藏率、加购率的主要因素有：详情页、活动、客服技巧、评论、问大家。3.以上数据的选择需要注意如下几点：（1）数据选择全部。（2）如果数据不够大的话，时间选择7天，只有大数据才会准确。（3）上面是收藏加购的人数，收藏率、加购率的算法是除以商品访客数就可以了。三、转化率随着时间的推移，基础销量的积累及客户评论的出现，转化率的权重越来越高。查看转化率的路径是：生意参谋-首页-核心指标。在一段时间之后，转化率的权重逐步增加。随之时间的推移，转化率稳步提高(如果用的是非常规手段，建议别超优秀均值)，这样权重会提高更快的。淘宝店铺日常运营的基础内容有哪些一、 店铺需要做每天的数据分析工作。数据分析需要借助一些工具，比如量子统计，数据魔方，还有生e经直通车数据等等，有了工具的收集就会为店铺带来更加全方位的数据可供分析。在日常的维护运营中，至少要抽出半个小时的时间去做这方面的工作。二、 需要做好每日交易情况的管理。在交易过程中很有可能会出现订单异常状态，那就需要及时的做处理，在交易的时候也要做好催单的数据反馈，然后在客服的环节对于催单的效率要进行优化。这个需要占用的时间按情况而定，一般来说是在十分钟左右。三、 需要有日常的淘宝客户维护工作。在做客户维护的时候可以做些产品使用，店铺客服等类的满意度调查表，然后在顾客购买产品或者是使用产品后对其做好满意度的调查工作。对于之前购买过产品的用户，可以将他们做好分类，然后可以引流到微信或者是通过短信的形式，做好日常的优惠券通知，活动通知等营销的环节。这个过程不需要花费多少时间，大概就是在每天十分钟左右。四、 对于店铺重要的指标要做好监测。对于产品的PV，UV等指标要做好定期的监测，对于这些数据的变化，如果出现异常的情况，需要及时的找到出现问题的原因，然后分析原因，找到适合的解决或者是优化方案。这一步需要花费的时间大致在半个小时到一个小时之间。以上就是对于淘宝店铺日常运营的基础内容有哪些的一些介绍，在店铺的日常运营过程中，需要做的细节很多，因此会觉得比较的繁琐，但是每个细节只有处理的好了，之后运营成功才会有保障。

大数据攻略案例分析及结论我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？｛研究结论｝怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：■    当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。■    大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。■    对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。■    虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。■    对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力■    对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。■    对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。■    对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。表1表2大数据运营—企业提升效率的助推力对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。一、大数据营销大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。二、大数据用于内部运营相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）表5三、大数据用于决策在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。大数据产品——企业利润滋长的新源泉大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。表3表4一、大数据作为产品核心支持它们主要在以下几方面使用大数据：1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。二、大数据直接作为产品对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。Tips大数据实战手册将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题1企业如何获取与分析数据？互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：a  和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。b  建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。c  许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。2 如何避免大数据应用时的部门分割？对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。3 如何让业务人员重视大数据的应用？解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”4 为何大数据工作与运营需求脱节？这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”以上是小编为大家分享的关于大数据攻略案例分析及结论的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

第一点：销售 卖产品，都是要销售，那么一个月到现在的话，你需要去统计什么的呢?今天也快月底了的，你要去统计的就是一个月到现在为止的销售，类目占比，达成率，目标是否完成，本月的一个目标，预计的销售，预计的达成率，还有你的同比，环比的增长!第二点：毛利一个月到现在位置的毛利，还有类目的占比，目标的营业额，达成率高达多少，还有本月目标，预计的毛润，预计的本月达成率，环比，同比增长!有关于这方面的需要可以直接联系任拓数据科技（上海）有限公司，该公司通过海量电商大数据分析，提供行业深度观察，产出行业趋势报告，累积行业洞察能量，在多种商业场景中为客户提供数据的价值，，帮助客户公司持续创新和成功。
在电脑上登录打开自己的淘宝网首页，点击屏幕上方的卖家中心 进入个人卖家中心首页，在页面的左侧栏目中找到数据中心，点击打开这时在页面的右侧，我们可以看到店铺最近30天、最近一周或者自己自定义分析天数的店铺流量统计数据同时，我们继续往下翻，还可以查看店铺的PV值（页面浏览量，也就是点击打开店铺首页的次数），以及UV值（访问IP数量，也就是进入店铺的顾客人数），还有转化率（最终成交订单数与进入店铺浏览数的比率），通过这些数据，可以更加清晰地了解到店铺的成效有多大同时，我们也可以查看月度成交数量，比如成交金额、成交用户数量、成交数量、顾客回头率以及老顾客成交比例等等，这些都可以给到店长做出一个服务或者商品馈赠上的一些调整在每一项数据的右上角都有一个详细数据，可以点击打开查看该数据的报表，比如下图所示，是展示当月的流量报表，细化到每天的PV、UV，以及顾客的停留时间长短等等希望我的回答可以帮到您哦