阿里大数据商业化应用实践-杨钦
人工智能研发运营体系(mlops)实践指南
人工智能研发运营体系(MLOps)实践指南一、概念解析在当今数字化快速发展的时代，人工智能已经成为科技的热点。
而在实际应用中，如何将人工智能技术有效地运用到生产实践中，成为了各行业关注的焦点。
MLOps作为人工智能研发运营体系的一种全新范式，正逐渐被人们所熟知和接受。
MLOps简而言之，是一种将工程原则和运营最佳实践应用于机器学习系统的方法。
其目的在于创建、部署和维护机器学习模型，使得这一系列的工作流程更加高效和可持续。
MLOps的重要性在于，它使得人们能够更好地管理和控制机器学习模型的生命周期，实现从研发到部署再到运营的全过程把控。
在MLOps的实践中，需要考虑数据管理、模型开发、模型部署、模型监控等方面的问题。
而在深入探讨MLOps的实践指南时，我们不妨从简单到复杂，由表面到深入的方式来一一阐述。
二、数据管理1. 数据采集与清洗良好的数据管理是MLOps实践中的首要环节。
数据作为机器学习的基础，其质量和实时性对机器学习模型的性能具有至关重要的影响。
在MLOps的实践中，需要对数据的采集和清洗进行充分的准备和规划，确保数据的可靠性和完整性。
2. 数据存储与标注对于大规模的数据而言，合理构建数据存储和标注系统也是MLOps实践中不可或缺的一环。
精细化的数据标注将有助于提升机器学习模型的准确性和鲁棒性，相应地，恰当的数据存储架构也将最大程度地提升数据的可用性和访问效率。
三、模型开发与实验1. 版本管理在MLOps实践中，对于机器学习模型的开发环节，版本管理是必不可少的一项基础工作。
通过对模型代码、数据集和超参数等进行版本化管理，可以确保团队成员之间的协作顺畅，同时也为模型的追踪和回溯提供了基础保障。
2. 模型训练与调优模型训练是MLOps实践的核心环节之一。
在模型训练过程中，需要对各种算法和模型进行细致的调优和实验，以找到最合适的模型效果。
还需要对模型训练的结果进行充分的监控和评估，保证模型的稳定性和可靠性。
新零售背景下传统零售业转型升级的策略探讨
新零售背景下传统零售业转型升级的策略探讨目录一、内容概览 (3)1.1 背景介绍 (4)1.2 研究意义 (5)1.3 研究方法与数据来源 (6)二、新零售的发展现状与趋势 (7)2.1 新零售的概念与特点 (8)2.2 新零售的发展历程 (9)2.3 新零售的发展趋势 (10)三、传统零售业面临的挑战与问题 (11)3.1 技术革新压力 (13)3.2 市场竞争加剧 (14)3.3 消费者需求变化 (15)3.4 经营模式转型困难 (16)四、传统零售业转型升级的策略探讨 (17)4.1 以消费者为中心的产品与服务创新 (19)4.1.1 个性化定制 (20)4.1.2 增值服务 (21)4.2 销售渠道优化与拓展 (22)4.2.1 多元化线上线下融合 (24)4.2.2 跨境电商 (25)4.3 数据驱动的精准营销 (27)4.3.1 用户行为分析 (28)4.3.2 数据化决策支持 (29)4.4 组织架构与流程再造 (30)4.4.1 供应链协同管理 (31)4.4.2 精简高效的运营体系 (32)4.5 创新商业模式探索 (33)4.5.1 社交电商 (35)4.5.2 无人超市 (36)五、案例分析 (37)5.1 阿里巴巴集团新零售实践 (38)5.2 京东无界零售探索 (39)5.3 其他行业传统零售企业转型升级案例 (41)六、政策环境与影响因素分析 (42)6.1 政策支持与引导 (43)6.2 市场竞争机制 (44)6.3 科技创新推动 (46)七、结论与展望 (47)7.1 研究总结 (48)7.2 研究不足与局限 (49)7.3 对未来发展的展望 (50)一、内容概览随着互联网技术的飞速发展和普及，以及人工智能、大数据等前沿技术的广泛应用，“新零售”这一新型商业模式应运而生，并迅速崛起，成为当今零售行业发展的新趋势。
新零售以消费者为中心，通过整合线上线下的资源，优化消费体验，实现零售业的升级和转型。
中国企业运用大数据+算法创新案例
我国企业运用大数据+算法创新案例一、案例背景在当前数字化时代，大数据和算法已成为企业创新的重要驱动力。
我国企业不断探索利用大数据和算法进行创新，以提高生产效率、改善用户体验和开拓新业务。
本文将以几个具体案例为例，探讨我国企业如何运用大数据和算法进行创新。
二、滴滴出行滴滴出行是我国领先的移动出行评台，致力于为用户提供安全、便捷的出行体验。
在大数据和算法技术的支持下，滴滴出行实现了智能派单、动态定价和乘客安全预警等功能，极大地提高了出行效率和用户满意度。
通过分析用户行为数据和交通状况，滴滴出行不仅能够预测用车高峰和热门路线，还可以精准计算价格和智能调度车辆，为用户提供更好的出行服务。
三、蚂蚁金服作为我国领先的金融科技企业，蚂蚁金服在金融领域广泛应用大数据和算法进行创新。
通过深度学习和机器学习等技术，蚂蚁金服可以快速、精准地识别用户的信用风险，实现智能风控和反欺诈。
蚂蚁金服还通过大数据分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的金融服务和产品，提高了用户体验和满意度。
四、小米科技作为我国知名的科技企业，小米科技在智能硬件领域运用大数据和算法进行创新。
通过智能设备采集用户数据和行为信息，小米可以深入了解用户需求和使用习惯，从而不断优化产品设计和功能体验。
小米还利用大数据分析市场趋势和竞争对手动态，指导产品研发和营销策略，保持领先地位。
五、总结与展望通过以上案例的分析，我们可以看到我国企业在运用大数据和算法进行创新方面取得了显著成效。
未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，我国企业将会在更多领域深化应用，推动产业升级和创新发展。
我们也要关注数据隐私和信息安全等问题，不断完善相关法律法规和监管制度，确保大数据和算法创新能够更好地造福社会。
六、个人观点作为我的文章写手，我深切认识到大数据+算法在我国企业创新发展中的重要性。
这些案例充分展示了大数据和算法在提升企业效率、改善用户体验和促进产业升级方面的巨大潜力。
我对未来我国企业在大数据+算法领域的创新充满信心，也希望政府和企业能够共同努力，建立健全的数据治理和监管体系，更好地应用大数据和算法，推动经济社会发展。
走实、走新、走心
走实、走新、走心目录一、走实 (3)1. 理念与方向 (3)1.1 明确目标，精准定位 (4)1.2 坚持问题导向，注重实效 (5)1.3 树立典型，示范引领 (6)2. 实践与应用 (7)2.1 案例分析，经验分享 (8)2.2 实践操作指南与步骤 (10)2.3 应用领域拓展与深化 (11)3. 成效与评估 (13)3.1 效果评估方法与指标 (14)3.2 成功案例展示与分析 (14)3.3 持续改进与优化建议 (16)二、走新 (17)1. 创新理念 (18)1.1 突破传统思维定式 (19)1.2 引入新时代价值观 (19)1.3 构建创新型文化 (20)2. 新技术应用 (21)2.1 数字化转型战略 (23)2.2 新技术在行业中的应用 (23)2.3 技术培训与创新人才培养 (25)3. 转型升级路径 (26)3.1 行业发展趋势分析 (27)3.2 企业转型升级策略 (28)3.3 转型过程中的风险与挑战 (30)三、走心 (30)1. 情感与人文关怀 (31)1.1 关注员工情感需求 (33)1.2 加强人文关怀，促进和谐关系 (34)1.3 举办文化活动，增强凝聚力 (35)2. 团队建设与沟通 (36)2.1 建立高效协作的团队 (37)2.2 优化沟通机制，提升效率 (39)2.3 团队氛围建设与心理资本投入 (40)3. 个人成长与自我实现 (41)3.1 个人发展规划与职业规划 (42)3.2 自我提升与学习能力培养 (43)3.3 实现个人价值，获得职业满足感 (44)一、走实在当今这个快速发展的时代，企业要想取得持续的成功和长久的竞争优势，就必须紧跟时代的步伐，不断创新和改进。
在追求创新的过程中，我们不能忽视一个重要的原则，那就是始终保持“走实”的工作态度。
“走实”意味着我们在追求创新的同时，不能脱离实际，要脚踏实地，注重实效。
我们要以客户需求为导向，关注市场的真实需求，从实际出发，为客户提供真正有价值的产品和服务。
阿里巴巴的金流生态圈.V3
阿里巴巴的金流生態圈——螞蟻金服集團李桂欽R04725050資訊管理碩士一年級孫敏倫R02725026資訊管理碩士二年級雅薩娜R03741066商研所碩士二年級廖書萱R02725032資訊管理碩士二年級楊天怡R03725009資訊管理碩士二年級梁愷恩R03741019商研所碩士二年級陳中彥R04725046資訊管理碩士一年級指導教授：陳文華第一章序論以雲計算、大數據、社群網路、電子商務等為代表的新一代互聯網技術在普世性、移動性、感知性、數據累積性方面的快速發展和金融應用的不斷深入，推動了世界金融市場環境、客戶需求和服務模式的深刻變化，催生了互聯網時代的金融新業態——互聯網金融。
為應運全球互聯網金融時代的到來，台灣在2015年決定探索互聯網金融新經濟形態，包括第三方支付、網路信貸、網路眾籌、電商金融等。
然而早在2012年，中國大陸就開始推動互聯網金融的發展，並且藉助互聯網技術、移動通信技術實現了資金融通、支付和信息中介等多種業務的新金融模式，其中最具代表性的是阿里巴巴集團的互聯網金融生態圈即螞蟻金服集團的金流生態圈。
因此，我們希望能通過對螞蟻金服集團的互聯網金融生態圈的系統研究，促進對互聯網金融整體發展的瞭解以及明晰資訊科技諸如大數據、雲計算等在互聯網金融中的關鍵作用，除此之外，我們也希望對阿里巴巴旗下的螞蟻金服集團的金流生態圈的個案研究有助於促進台灣更好地規劃台灣互聯網金融的發展。
在這篇文章，我們會先對阿里巴巴集團與其旗下的螞蟻金服集團進行簡短的介紹，讓讀者對二者的關係有更好的瞭解，然後對螞蟻金服集團旗下的金融產品逐一介紹，緊接著會以系統的角度探討螞蟻金服集團的互聯網金融生態圈的整體運作，並且深入分析螞蟻金服集團所藉助現代資訊科技進行的技術創新及模式創新對阿里巴巴集團電商平臺甚至整個互聯網金融領域的創新貢獻。
第二章阿里巴巴集團與螞蟻金服集團阿里巴巴集團，創立於1999年，是一間提供電子商務線上交易平台的公司，其主要業務包括B2B貿易、網上零售、第三方支付、購物搜尋引擎和雲計算服務等。
实验1阿里巴巴案例分析
信息搜索。无论是雅虎还是Google，包括各个国家的搜索引擎，都为客户提供了一些获取信息的方式。毫无疑问，随时随地获取全球信息的方式影响了人们的生活。它未来的发展方向我们还没有确定，但发展潜力非常大。
（三）商业模式
1、价值定位：顾客定位：中小企业
企业定位：服务型中介企业、新兴网上企业
2、盈利模式
（1）经纪模式：阿里巴巴将买卖双方聚集在一起并促进交易，扮演着收集、咨
询、磋商等代理的角色。阿里巴巴对其促成的每笔交易收取一定费用或佣金。
（2）会员模式：阿里巴巴通过对VIP会员提供特定的增值服务而收取一定的费
C2C即Consumer To Consumer。C2C同B2B、B2C一样，都是电子商务的几种构成成份之一。
不同的是C2C是用户对用户的模式，C2C商务平台就是通过为买卖双方提供一个在线交易平台，使卖方可以主动提供商品上网拍卖，而买方可以自行选择商品进行竞价。
（七）总结
由阿里巴巴网站的商业模式我们可以看到，
2、ebay的企业文化
eBay之所以能够保持这么长时间的持续增长，是因为我们建立了一个全新的平台，他通过互联网使买卖双方联系起来，建立了一个号的合作模式。而我们正在全球建立这个平台。另外，我们介入的产品领域很多。
从公司角度来说，我们三到六个月就会发生一次新转变。对于eBay未来的五到十年，很关键的一点，就是我们一点要保持这种活力，保持灵敏的变化和行动，包括更快地做出决策，有更新的产品，更快地进入到市场。市场变化，我们也中国最大的网络公司和世界第二大网络公司。是由马云在1999年一手创立的企业对企业（BtoB）的网上贸易市场平台。2003年非典爆发，网络商务价值凸显，阿里巴巴成为全球企业首选的商务平台，其各项指标持续高速发展。来自世界精英的梦幻组合团队是阿里巴巴大厦的基石，完美坚固的组合团队，坚定不移的目标信念，使这家要走102年的企业实现自己的使命。“让天下没有难做的生意”，阿里巴巴拥有来自220多个国家和地区的760多万企业和商人会员，是全球首家拥有百万商人的商务网站，由3个网站组成。面向全球上商人提供专业服务的英语国际网站，面向国内市场服务的简体中文中国网站hina,。
企业级数据架构：核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建_札记
《企业级数据架构：核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建》阅读札记目录一、内容描述 (2)二、企业级数据架构概述 (3)三、核心要素 (5)3.1 数据架构概念及重要性 (6)3.2 企业数据特点与需求 (8)3.3 核心技术和工具 (9)四、架构模型 (10)4.1 总体架构设计原则 (12)4.2 数据架构模型分类 (13)4.3 典型架构模型介绍 (14)4.4 模型选择与实施策略 (15)五、数据管理 (17)5.1 数据治理与策略制定 (18)5.2 数据质量与管控 (19)5.3 数据安全防护措施 (21)5.4 数据生命周期管理 (23)六、平台搭建 (24)6.1 数据平台需求分析 (26)6.2 数据平台技术选型 (27)6.3 数据平台搭建流程 (29)6.4 平台性能优化与扩展策略 (31)七、实践应用案例分析 (33)7.1 案例背景介绍 (34)7.2 数据架构设计与实施过程 (35)7.3 成效评估与经验总结 (36)八、总结与展望 (38)8.1 关键知识点总结 (39)8.2 行业发展趋势预测 (40)8.3 未来研究方向和建议 (41)一、内容描述在深入探索企业级数据架构的奥秘时，我们首先需要理解其核心要素、架构模型以及数据管理与平台搭建的要点。
本书详细阐述了这些关键方面，为企业构建高效、稳定且安全的数据架构提供了全面的指导。
书中开篇即指出，企业级数据架构是支撑企业业务发展的重要基石，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析及应用等多个环节。
为了确保数据架构的有效性，必须首先明确其核心要素，包括数据的标准化、完整性保障、安全性与隐私保护等。
这些要素共同构成了企业数据架构的骨架，为后续的架构设计和实施提供了坚实的基础。
在架构模型部分，本书提出了一个综合性的框架，将数据架构划分为多个层次和组件。
从数据源到数据仓库，再到数据集市和数据分析平台，每一个层次都承担着特定的功能和职责。
《品类创新：成为第一的终极战略》记录
《品类创新：成为第一的终极战略》阅读笔记目录一、内容概览 (2)1.1 书籍简介 (3)1.2 作者介绍 (4)二、品类创新的核心理念 (5)2.1 品类创新的定义 (6)2.2 品类创新的必要性 (7)2.3 品类创新与市场竞争 (8)三、品类创新的策略 (9)3.1 市场细分与定位 (10)3.2 产品创新 (12)3.3 品牌塑造 (13)3.4 营销策略 (14)四、品类创新的实施步骤 (16)4.1 初步调研与分析 (17)4.2 策略制定 (18)4.3 实施与执行 (19)4.4 监控与调整 (21)五、品类创新的案例分析 (22)5.1 成功案例介绍 (23)5.2 案例分析 (24)5.3 经验教训 (26)六、品类创新的挑战与风险 (26)6.1 技术挑战 (27)6.2 市场挑战 (29)6.3 竞争对手应对 (30)七、结论 (31)7.1 品类创新的重要性 (33)7.2 企业如何成功实施品类创新 (34)一、内容概览《品类创新：成为第一的终极战略》是作者陈金明通过对品类创新理论和实践案例的研究，为我们提供了一套完整的品类创新方法论。
本书从品类创新的定义、品类创新的重要性、品类创新的过程和策略等方面进行了深入剖析，旨在帮助企业找到品类创新的关键要素，实现持续的市场竞争优势。
品类创新的定义：品类创新是指通过改进产品或服务的功能、性能、品质、设计等方面的创新，以满足消费者不断变化的需求，从而提升企业的市场竞争力。
品类创新的重要性：随着市场竞争的加剧，企业要想在众多竞争对手中脱颖而出，必须不断进行品类创新。
品类创新不仅可以帮助企业开拓新的市场，还可以提高企业的市场份额，增强企业的品牌影响力。
品类创新的过程：品类创新包括需求分析、概念开发、原型制作、市场测试、产品推广等多个阶段。
在这个过程中，企业需要充分了解市场需求，挖掘消费者的潜在需求，制定切实可行的产品策略。
品类创新的策略：品类创新需要企业采取多种策略，如产品差异化策略、成本领先策略、快速响应策略等。
数字化时代下市场营销策略创新研究
数字化时代下市场营销策略创新研究目录一、内容概览 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目的与问题 (4)1.3 研究方法与范围 (5)二、数字化时代市场营销策略的理论基础 (6)2.1 数字化与市场营销 (7)2.2 市场营销策略理论 (8)2.3 数字化时代市场营销策略的发展趋势 (9)三、数字化时代市场营销策略的创新模式 (10)3.1 数据驱动的营销策略 (12)3.2 社交媒体营销策略 (13)3.3 移动互联网营销策略 (13)3.4 大数据营销策略 (15)3.5 AI与市场营销策略 (16)四、数字化时代市场营销策略的创新实践 (18)4.1 企业案例分析 (20)4.2 创新策略的实施与效果评估 (21)4.3 面临的挑战与应对策略 (22)五、数字化时代市场营销策略的创新趋势与未来展望 (23)5.1 新兴技术对市场营销策略的影响 (24)5.2 跨界融合与创新路径 (25)5.3 未来发展趋势与机遇 (27)六、结论与建议 (28)6.1 研究总结 (29)6.2 对企业的建议 (31)6.3 研究局限与未来展望 (32)一、内容概览随着数字化时代的全面到来，市场营销策略正经历着前所未有的变革与创新。
本论文聚焦于这一变革背景，深入探讨了数字化时代下市场营销策略的创新方向与实施路径。
我们分析了数字化时代对市场营销环境的深刻影响，指出技术进步、消费者行为变化以及信息传播方式的革新共同构成了市场营销创新的基石。
在此基础上，论文详细阐述了数字化营销与传统营销的区别，强调了数字化营销在提升营销效率、降低成本、增强品牌互动等方面的显著优势。
论文围绕数字化时代市场营销策略的创新重点进行了深入剖析。
内容涵盖了数字化营销战略的制定、数字化渠道的选择与运用、大数据在市场营销中的应用、社交媒体营销的策略与实践、内容营销的魅力与挑战、个性化与定制化营销的发展趋势，以及移动营销的新机遇与挑战等多个方面。
电子商务生态系统及其协调机制研究以阿里巴巴集团为例
结果与讨论
阿里巴巴电子商务平台的盈利模式主要包括以下几个方面：
1、广告收入。阿里巴巴通过向商家提供广告投放服务收取一定比例的广告 费用，这是其最主要的盈利来源之一。
2、会员费。阿里巴巴为商家提供各种增值服务，如诚信通、旺铺等，商家 需要支付一定的会员费用才能享受这些服务。
3、佣金。阿里巴巴会根据商家的交易规模收取一定比例的佣金，这也是其 重要的盈利来源之一。
为降低审计风险，我们建议阿里巴巴集团可以从以下几个方面进行改进：
1、积极应用新兴技术：加大在大数据、人工智能等新兴技术上的投入，提 高审计工作的效率和准确性。
2、加强与监管机构的沟通：积极主动与相关监管机构进行沟通，及时了解 政策走向，降低因政策变化带来的审计风险。
3、完善内部审计体系：根据电子商务企业的特点，建立和完善内部审计体 系，提高企业防范审计风险的能力。
对比其他电商企业，我们发现阿里巴巴集团在防范审计风险方面还存在以下 不足：
1、对新兴技术的运用不足：面对大数据、人工智能等新兴技术，阿里巴巴 集团在审计方面的应用相对较少，可能错失了降低审计风险的机会。
2、与监管机构的沟通不足：在面对审计风险时，阿里巴巴集团与相关监管 机构的沟通不够充分，可能影响到其及时解决问题和防范风险的能力。
研究方法
本次演示采用文献资料法、案例分析法和专家访谈法等多种研究方法，对阿 里巴巴电子商务平台的盈利模式进行深入分析。首先，通过文献资料法梳理相关 理论和研究成果；其次，运用案例分析法对阿里巴巴电子商务平台的盈利模式进 行详细剖析；最后，通过专家访谈法收集业内人士的意见和建议，对研究结果进 行补充和完善。
4、数据分析服务。阿里巴巴利用其强大的数据资源，为商家提供定制化的 数据分析服务，帮助商家更好地了解市场和消费者需求。
数据商业化利用的反不正当竞争法规制
数据商业化利用的反不正当竞争法规制目录一、内容概括 (1)1. 背景介绍 (2)2. 研究目的和意义 (2)3. 文献综述与现状分析 (3)二、数据商业化利用概述 (4)1. 数据商业化的定义和内涵 (5)2. 数据商业化的发展历程和现状 (6)3. 数据商业化在各行业的应用和趋势 (7)三、反不正当竞争法的现行法规分析 (8)1. 反不正当竞争法的基本内容 (9)2. 反不正当竞争法的现行法规关于数据商业化利用的相关规定.103. 法规中存在的问题和挑战 (11)四、数据商业化与反不正当竞争风险识别 (12)1. 数据商业化利用中的不正当竞争行为类型 (14)2. 数据商业化利用中的不正当竞争风险分析 (15)3. 风险识别的方法和流程 (15)五、数据商业化利用的反不正当竞争法规制策略 (17)一、内容概括随着信息时代的来临，数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
在数据的商业化利用过程中，也出现了一系列不正当竞争的问题。
为了维护市场秩序和公平竞争，反不正当竞争法规制成为了必要。
本部分主要对数据商业化利用的反不正当竞争法规制进行概述，包括其立法目的、适用范围、认定的要件以及法律责任等内容。
立法目的方面，反不正当竞争法规制的目的是保护市场公平竞争，维护消费者的合法权益，促进社会主义市场经济健康发展。
通过制止不正当手段获取、使用、披露他人商业秘密等行为，保障数据市场的正常运行。
适用范围方面，本法规制适用于数据商业化利用的全过程，包括数据的收集、存储、处理、传输和销售等环节。
对于违反法规定的行为，也将依法予以查处。
法律责任方面，对于违反法规定的行为，将依法追究其民事、行政和刑事责任。
具体措施包括责令停止侵权行为、消除影响、赔偿损失、没收违法所得和罚款等。
对于违法行为人的不良信用记录也将予以记录，影响其未来的市场准入和经营活动。
1. 背景介绍随着信息技术的迅速发展，数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
2.大数据产品之道-邓中华(阿里)
“大数据”建设的几点建议
• 大数据意识
• 连接、共享、 1+1+1>5 • 高层重视
• 大数据战略
• 顶层设计 • 系统思考到组织保障
• 大数据人才（believe，crazy）
• 数据产品经理 • 数据模型师、数据研发 • 前后端、多端产品研发 • 数据产品运营、UED • ……
我们
邓中华
• 花名：宗华 • 角色：大数据产品人 • 经历：2009年加入阿里巴巴，历经从B2B、
“大数据”的挑战
一个闭环的挑战
数据采集：数据量大丏结构多样；离线采集和在线采集技术实现 数据计算：数据质量和效率；开发、计算和存储资源；离线计算和在线计算成本 数据服务：数据服务化；数据交换不共享；数据安全 数据产品：数据产品如何在商业理解、数据披露和数据解读中追求价值最大化
质量
数据准确性
tbtobdcds（m基（础中层间）层：）集：团集数团据数公据共公层共实层现-中的间O层DS
有公共层时： 1、数据流有方向性 2、数据管理有序，可控
“大数据产品”之道
大数据的内在魅力：基础建设（质量、效率、安全） 大数据的外在魅力：数据产品（商业理解、数据披露、数据解读） 大数据的一种诠释：生意参谋（做生意的参谋平台：分析、诊断、优化、预测）
探索商家业务数据化
创意营销 爱上聚划算
定价参考 销量预测
实时直播 数据作战室
业
企划选品品类管理数据化采贩
务
流
程
推广营销数据化，销品售牌宣传数据化物流 服务服数务据化
生
意
导贩服务
参
客服管理
谋
实时催付宝 物流追踪
客户乊声 投诉分析
共赢的生态链——阿里巴巴的商业生态系统之路
共赢的生态链——阿里巴巴的商业生态系统之路“如果说杨致远是互联网领域里第一个世界级的华人企业家，那么马云就可能是第二个。
马云是个天才的商人，他把一团乱麻织成了一匹锦绣。
”知名财经作家吴晓波，畅销书《大败局》的作者，曾这样评价阿里巴巴的创始人马云：在中国，聪明的人实在是太多了，从而滋生了过多的机会主义者，然而像马云这样敢于坚持心中理想的“铁心企业家”，却凤毛麟角。
商业生态系统的思想，最早由美国学者詹姆斯穆尔提出，在其著作《竞争的衰亡》一书中，他把商业生态系统定义为“以组织和个人的相互作用为基础的经济联合体。
穆尔经过研究认为，每一个成熟的商业生态系统，都有一个领导型的企业，它和所有系统中的成员一起，集中思考，探索整个系统发展的道路。
阿里巴巴就是一个典型的电子商务商业生态系统中的领导型企业，故其发展历程和企业本质，也可以用商业生态系统的四阶段演化理论来解读。
第一阶段：开拓——机会的识别与利用我们都知道，阿里巴巴的创办，并不是马云第一次试水互联网行业，之前马云及其原始团队曾多次创业。
1995年4月，马云创建了中国最早的网络公司之一——“海博网络”，并由此建立了的“中国黄页”（Chinapage）项目，主要用于通过网站向世界介绍中国企业。
1997年底，马云的网站营业额达到700万元。
这些经历虽然和“阿里巴巴”这座中国电子商务王国的城堡没有直接的关联，但却是马云对于商业机会的识别和开发，可以看作是马云创办阿里巴巴以构建电子商务商业生态系统的基础，故属于第一阶段的前期准备。
1999年1月，马云和他的团队回到杭州准备再次创业。
亚洲电子商务大会的感悟和多年草根生活的背景，使马云突然意识到，当今的电子商务平台一般只注重那15%的大公司、大型企业，却很少触及那些占总数85%的中小型企业。
于是，马云看到了一个难得的机遇，阿里巴巴的雏形开始在他的脑海里浮现。
他决定构建一个具有中国背景特色的B2B电子商务平台，主要瞄准国内的中小型企业，通过网络向国内及全世界展示这些企业的基本资料，以帮助他们获得在传统运作模式中稀缺的市场。
大数据分析系统项目方案
大数据分析系统项目方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (5)二、需求分析 (7)2.1 数据源分析 (8)2.2 数据处理需求 (9)2.3 分析功能需求 (10)2.4 系统性能需求 (12)三、技术选型 (13)3.1 大数据平台选择 (14)3.2 数据处理工具选择 (16)3.3 数据分析算法选择 (17)3.4 系统架构选择 (18)四、项目实施计划 (20)五、项目风险管理 (21)5.1 技术风险 (22)5.2 运营风险 (23)5.3 法律风险 (25)六、项目预算 (26)6.1 人力成本 (27)6.2 物资成本 (29)6.3 其他成本 (30)七、项目收益预测 (31)7.1 数据增值收益 (33)7.2 业务提升收益 (34)7.3 资金回报收益 (35)八、项目评估与监控 (36)8.1 项目评估指标 (37)8.2 项目进度监控 (38)8.3 项目质量监控 (39)8.4 项目风险监控 (41)九、项目沟通与协作 (42)9.1 内部沟通机制 (43)9.2 外部协作机制 (44)十、项目总结与展望 (46)10.1 项目成果总结 (47)10.2 项目经验教训 (48)10.3 项目未来展望 (50)一、项目概述随着信息技术的快速发展，大数据分析逐渐成为现代企业不可或缺的核心竞争力。
本项目旨在构建一个高效、稳定、智能化的大数据分析系统，为企业提供全方位的数据支持，助力企业决策更加科学、精准。
本项目的核心目标是实现数据采集、存储、处理和分析的全流程管理，充分挖掘数据的潜在价值，为企业提供有价值的洞察和解决方案。
通过本项目，企业可以更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
数据采集：实现多种数据源的数据采集，包括企业内部数据、外部数据等，确保数据的全面性和准确性。
数据存储：构建高效的数据存储方案，确保海量数据的安全存储和快速访问。
做强、做优、做大
做强、做优、做大目录一、内容概述 (2)二、做强 (2)1. 增强核心竞争力 (4)1.1 提升技术创新能力 (5)1.2 加强品牌影响力建设 (6)1.3 优化产品和服务质量 (7)2. 加强人才培养和团队建设 (8)2.1 人才引进与培养策略 (9)2.2 团队建设和激励机制 (10)2.3 企业文化塑造和价值观传承 (11)三、做优 (12)1. 优化产业结构与布局 (14)1.1 调整产业结构，实现转型升级 (15)1.2 优化区域布局，实现协调发展 (16)1.3 加强产业链整合与协同发展 (17)2. 提升运营效率和管理水平 (18)2.1 运营管理优化与创新 (19)2.2 精细化管理实践 (20)2.3 信息化建设与数字化转型 (21)四、做大 (23)1. 市场规模扩张与市场份额提升 (24)1.1 拓展市场份额，提高市场占有率 (25)1.2 深化市场渗透，挖掘潜在客户群体 (26)1.3 加强市场分析与预测能力 (27)2. 产业链延伸与产业生态构建 (28)2.1 上下游产业协同发展机遇 (29)2.2 产业生态布局规划与实践案例 (30)2.3 跨界融合与创新发展路径探索 (32)一、内容概述本文档旨在全面阐述“做强、做优、做大”的发展理念，分析当前市场环境和竞争态势，明确企业发展战略目标，提出一系列具体措施和方法，以期为企业的持续发展奠定坚实基础。
“做强”是指企业要提升核心竞争力，增强市场地位，实现在行业内的领导地位。
我们将加大研发投入，优化产品结构，提高产品质量，提升品牌形象，加强企业文化建设，培养和引进高素质人才，强化内部管理，提高生产效率，拓展市场渠道，提高市场份额。
“做优”是指企业要追求卓越品质，提升客户满意度，实现在市场中的优质口碑。
我们将严格把控产品质量，深化售后服务体系，倾听客户需求，不断创新服务模式，提高服务质量，树立良好的企业形象，赢得客户的信任和支持。
一种基于数据回放的数据存储方法及系统[发明专利]
![一种基于数据回放的数据存储方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/2ae545726bec0975f565e28a.png)
专利名称：一种基于数据回放的数据存储方法及系统专利类型：发明专利
发明人：许扬
申请号：CN201811508484.5
申请日：20181211
公开号：CN110046141A
公开日：
20190723
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本说明书实施例公开了一种基于数据回放的数据存储方法及系统。
所述方法包括：在预定的数据集合中存储有代码执行依赖数据，将数据集合插入到数据回放的工作内存中，并创建模拟数据库操作层，该模拟数据库操作层用于在数据回放的过程中，调用数据集合中的代码执行依赖数据，最后将数据回放中产生的数据存储到数据集合中，实现工作内存对数据的存储。
申请人：阿里巴巴集团控股有限公司
地址：英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱
国籍：KY
代理机构：北京晋德允升知识产权代理有限公司
代理人：杨移
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阿里大数据商业化应用实践
——以儿童安全座椅为例
杨钦
第一财经新媒体数据部
阿里大数据的价值儿童安全座椅行业洞察第一财经数据产品体系
目录
content
一、阿里大数据的价值
1 2 3对平台：业务数据化、数据业务化全方位洞察生态圈业务，指导平台运营
对生态：利用数据优化业务
海量数据+数据产品=数据化运营
对外部：数据价值的“溢出效应”市场特征、消费趋势、演变规律
二、儿童安全座椅行业洞察
二、儿童安全座椅行业洞察
1.市场概览
2.用户画像
3.商品画像
4.行业格局6.发展趋势
7.事件研究
8.市场反馈
1.市场概览
•2011-2014 阿里平台全国儿童安全座椅交易金额保持高速增长; 其中交易金额年均增长幅度保持在110%以上，2014年交易笔数增长幅度达到了209%
2.用户画像
•女性为儿童安全座椅的主要购买人群
•29-35岁的人群购买安全座椅产品比例超过
了一半
•超过50%的安全座椅购买人群来自二级城
市
3.商品画像
•“适合年龄”属性方面，9个月-12周岁的儿童安全座
椅销售额占到了七成，而
适合于婴儿的15个月以下
的儿童安全座椅销售额仅
为4%。
消费者对婴儿安全
乘车意识普遍不强
•总体上，红色，黑色以及蓝色的儿童安全座椅销售
额占比最高，合计约占
55%
3.商品画像
•“三点式安装”安装方式的儿童安全座椅占到了六成以上，而接
口最复杂的”LATCH接口”安装
方式占比不足10%。
一般说来
“三点式安装”的座椅价格较低，
这也可能是这类产品销售额高的
原因之一
•“五点式”固定方式的儿童安全座椅销售额占比最高。
五点式安
全带作为赛车使用的安全装置，
其高安全性决定了大部分产品用
这种形式作为其固定方式
•当前儿童安全座椅市场品牌集中度较高。
2010-2015H1 销量前10个品牌总计占到儿童安全座椅销售额的55%
•销售额前十品牌中国际品牌有6个（Britax/宝得适, Kiddy/奇蒂, Recaro/瑞凯威，Concord/康科德，STM/斯迪姆，Graco/葛莱），而销量前十品牌中只有2个为国际品牌（Britax/宝得适，Kiddy /奇蒂）。
总体而言，国际品牌儿童安全座椅单品价格高于国内品牌的产品
度增长。
其中Britax/宝得
适、感恩以及路途乐增长
幅度较快
•高端国际品牌儿童安全座椅在一二线城市中的占比
明显高于国产品牌。
总体
上而言，价格便宜的产品
在三四线城市占比更高
SKU数量较高
•销售额的价格区间分布出现了两个高峰：分别为251-750和1500-2500，与SKU数
量分布类似
椅的消费者在年龄分布和城
市线级分布有明显差异。
低
价位产品消费者年轻人占比
更高，且主要分布的城市明
显向三四级城市下沉
•两种价位产品的商铺所在情况各有特点。
250-750儿童
安全座椅商铺集中于宁波、
台州市，而1500-2500价位
的产品商铺高度集中于上海、
北京
品在单价分布上同样也是泾渭分
明
•不同价位的六个品牌在折扣率上总体的趋势一致，从2012年以来都是保持下降趋势。
值得注意的
是路途乐品牌的产品在折扣率上
不降反升
•250-750价位的产品在2014年的集市店铺销售额增长迅速。
除此以外，其天猫渠道和1500-2500价位的两类渠道的增长率都有所下降
•2011-2014年，购买儿童安全座椅的人群在年龄方面发生了较明显的变化。
23-28岁人群消费金额占比上升明显，而29-50岁人群的安全座椅产品消费逐年下降。
儿童安全座椅产品的消费人群，向年轻群体逐渐转移
•从2010-2015H1 总体销售额分析中可以得到，不同年龄层次的人群对产品价格偏好有显著差异
•年龄在29-35岁的主力购买人群更偏好1500-3000元之间的产品，其他人群则对低价格段的产品更为偏爱
7.事件研究：政策对行业发展的影响
0 -1&24
129%
155%204%
148%110%
133%201220132014
24 3 《山东省高速公路交通安全条例》
2013年8月1日起正式实施
省份排名：6
全国占比：4.9%省份排名：6
全国占比：6.0%省份排名：4
全国占比：7.8%省份排名：4全国占比：8.5%•
儿童安全座椅的消费会受到明显的政策因素的影响•以山东省为例，2013年8月实施《山东省高速公路交通安全条例》起，该省的儿童安全座椅消费金额出现了明显高于全国平均水平的
增长。
而在实施《条例》之前的2012年，其增速尚不及全国平均水平
%
C r Mb H a KY
GB
%
%
C 734 r O Mb KY
IE AA 672 oR 5 3 ti / 5 5- 53 d S 9 A T 10 8 P 9 D
•该省的消费结构也出现了变化。
从2013年起1750元以上的中高端儿童座椅产品消费金额占比出现了下滑，而低价格段产品消费占比有明显的上升。
这一现象在2014年更为显著
•
在2012年山东省销售额占比较高的几个国际品牌（Kiddy/奇蒂，Britax/宝得适），其销售额在2013年及2014年出现了明显的逐年下滑态势。
而价格更实惠的国产品牌的销售额及占比大幅上升
男, 31%
男, 31%
男, 39%
女69%
女, 69%
女, 61%
20122013
2014
2012-2014 购买儿童座椅人群性别分布
2%
24%
61%
12%
1%
2%17%
60%19%
1%4%13%47%
30%
4%51-69岁
36-50岁29-35岁23-28岁
19-22岁
2012-2014 购买儿童座椅人群年龄区间分布
201420132012
10%
11%78%
2%
11%12%75%2%16%14%68%
1%4级
3级2级1级2012-2014 购买儿童座椅人群
城市线级分布
201420132012
30%
28%25%53%
54%61%1%1%1%
17%
17%13%2012
201320142012-2014 各档次人群购买儿童座椅金额
高档
中档
低档
未知
88%92%
91%9%
6%
8%3%
2%1%2012
201320142012 各深度人群购买儿童座椅金额
深度用户
中度用户
浅层用户•山东省2012-2014年，购买儿童座椅人群的用户画像有较明显的变化。
•性别方面，2014年男性消费者占比明显增加，达到了39%
•23-28岁年轻人的占比逐年上升，而29-50岁人群的占比则是逐年降低
•二线城市的人群占比回落明显，三四线城市人群占比相对应的有所增加
•2014年购买人群档次分布中，高档次人群占比有所下降。
购买人群深度方面变化则并不明显
•高频关键词涉及了13个被用户所关注到的关键因素，这些因素构成了用户对品牌、产品的综合评价维度
•有关产品品质的关键词如“质量”、“做工”的频率最高；此外在用户评论中大量出现了“孩子”、“宝贝”等词，说明消费者对儿童座椅品质判断的依据很大部分是儿童使用过程中的行为反馈；国内儿童安全座椅使用并不普及，“安装”也是消费者相当关注的问题；作为购买儿童安全座椅最重要的原因，“安全”一词的出现频率同样排在非常靠前的位置
•其他还有有关服务、物流、价格、渠道、产品气味以及材质等方面的关键词出现在了前200个高频词中，这些都是儿童安全座椅消费者普遍关注的因素
三、第一财经数据产品体系
三、第一财经数据产品体系
1.品类研究
2.用户洞察
3.用户匹配研究
1.品类研究
/
0 : 3
6 :
: / 6
6 3
3
0 0
6 3
6
6
2.用户洞察
P 3
/
6P
/ A
6
:
6
3.用户匹配研究
6
3
A P :
/
:
大数据，全洞察。