电子商务大数据

大会主题：互联互通·共享共治
大会特点： 一、是第一次由中国举办世界互联网盛会 二、是第一次汇集全球网络界领军人物共商发展大计 三、是第一次全景展示中国互联网发展理念和成果 四、是第一次以千年古镇命名世界网络峰会。 大会意义： 一、是为中国与世界互联互通搭建国际平台 二、是为国际互联网共享共治搭建中国平台，让全世界互联网 巨头在这个平台上交流思想、探索规律、凝聚共识，让互联网 成为人类的阿里巴巴宝库，努力不让它成为潘多拉的魔盒。
美国的Farecast系统，它的一个功能就是飞机票价预测，它通
交 过从旅游网站获得的大量数据，分析41天之内的12000个价格 通 样本，分析所有特定航线机票的销售价格，并预测出当前机票
价格在未来一段时间内的涨降走势，从而帮助虚拟乘客选择最 佳的
据统计，亚马逊销售额的1/3来自于它的个性化推
电 子 商
例子7:UPS有6W辆车，通过对车辆损害的数据挖掘，能够及时的预测哪些车辆需要维 修，达到预警的目的。 例子8:日本通过研究驾驶员的坐姿数据，用来作为汽车防盗系统中。 例子9:UPS通过对于位置数据的分析，获取最佳行车路径。 例子10:IBM开发了一套复杂的预测模型，完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。 例子11:微软和谷歌以及百度等搜索引擎的贫血检查以及纠错提示，有效的利用了数据 废气。 例子12:巴诺通过分析人们在阅读时候的行为，得出往往人们会放弃长篇幅的非小说类 书籍。 例子13:The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房。
这是关于奢侈品营销的。
PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当
一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别。 同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪 个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被 存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作 法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然 销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。 也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节的微 小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。
务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google 实时从全球海量的数字资产(或数字垃圾)中快速找出最可 能的答案，呈现给你，就是一个最典型的大数据服务。
只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太 少，在IT行业没有形成成型的概念。现在随着全球数字化、 网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来 越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的 技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及 提升效率，才逐步形成大数据这个概念。
得 数 据 者
得 天 下
大
数 据
改 变 了 什 么 ？
2009年爆发的甲型H1N1流感，谷歌公司就是通过观察人们在网
上搜索的大量记录，在流感爆发的几周前，就判断出流感是从哪 医 里传播出来的，从而使公共卫生机构的官员获得了极有价值的数 学
据信息，并做出有针对性的行动决策，而这比疾控中心的判断， 提前了一两周。
数据
一、大数据的定义 二、大数据的特征 三、四大误区与核心思想 四、大数据的应用
大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法 通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、 管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积 极目的的资讯。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公 司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数 据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大量的例子
例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条的分析，挖掘出了有效 及时的指示标，比通过层层收集的官方数据惊人很多。 例子2：Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况，提供票价预测的服务，目前公 布准确度高达75%，现在被微软收购，整合在了bing的搜索中。 例子3：Xoom是从事跨境汇款业务的公司，处理过的一个案例是，单独看一笔交易是 合法的，但是重新检查了所有数据之后，发现犯罪集团正在进行诈骗。 例子4：hadoop分析VISA的数据，将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。 例子5：亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。 例子6：美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史，判断出是否怀孕。
数据量大（Volume） 类型繁多（Variety） 价值密度低（Value） 速度快时效高（Velocity）
核心价值：在于对于海量数据进行存储和分 析。相比起现有的其他技术而言，大数据 的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合 成本是最优的。
大 形象化的理解 数据
大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服
在我的眼里，大数据不是一门技术，而是一种从数据中去 发现价值挖掘价值的技能——从各种各样类型的数据中，快速 获得有价值信息的能力。
“大数据”起源于互联网
维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，早在2010 年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性wenku.baidu.com究。
“大数据”兴起于物联网
4 大数据的 大误区与核心思想
大数据就是数据大 × 懂大数据就必须要懂技术 × 所有公司都必须懂大数据 × 数据越多越好 ×
一：有什么不重要，怎么用才重要
思 二 ：对数据的容错性更强，来源更加多样化
想
三：拥有大数据的身，也要有大数据的心
四：强调趋势和未来
大 9 数据 的
大应用
1. 理解、定位客户，以及为客户提供服务 2. 理解和优化业务流程 3. 大数据改善每个人的生活 4. 提高医疗和研发 5. 提高体育成绩 6. 优化机器和设备性能 7. 改善安全和执法 8. 改进和优化的城市和国家 9. 金融交易
荐系统。从一开始，亚马逊就从每一个客户身上捕 获了大量的数据。比如，他们购买了什么书籍？哪 些书他们只浏览却没有购买？浏览了多久？哪些书
务 是他们一起购买的？根据这些数据，亚马逊就能够
判断出客户个人的购物喜好，并为客户推荐相关的
书籍。有了它，很多大型书店和音乐唱片商店就不
得不歇业。
and More…
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是麦肯锡。物联网、云计算、 移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落 的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。物联网与 大数据密不可分。
“大数据”的意义在于“增值”
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提 高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。