『壹』 马云做大数据怎么赚钱
随着大数据时代的来临，大数据早已不再神秘。带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
任何一家有EXCEL表格的公司，都敢说自己是大数据公司;任何一个地方政府公开有数字的PDF文档，就敢说是政府大数据公开。以至于业界人士担忧，某天大家再听这个概念都麻木了，然而行业还是没有做出多少事情。
区域数字鸿沟巨大
说起掘金大数据，一定绕不开政府数据。地方政府掌握着80%以上的数据。每隔一段时间，从中央到地方，都会发布关于大数据开放的政策。高层谈新经济，言必称大数据。
而在执行层面，目前地方政府大多处于观望状态。关注政务数据领域的清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜表示，政府数据开放并没有那么复杂，需要有地方能真正去实践和摸索，做一些事情，当下所有的人都在谈数据开放，但做实事的不多。
韩亦舜曾建议西部一些地方政府借大数据发展的机会，率先开放数据获得先发优势，另外同步做好信息化补课。
6月份，笔者见到一位来北京寻求合作的西部省份地理信息测绘局局长，他长期在部委工作，前些年调到地方当部门一把手，发展大数据思路清晰，不过让他苦恼的是，当地信息化水平不高，很多地方没有数据，有的数据还在纸上。
他酝酿出台一个规定，以后所有的图都不准画在纸上，必须上网，以电子化的形式存储。当下他最想解决的问题是信息化，先收取数据，然后通过建立地方数据中心的形式，与企业合作，做地理信息垂直领域的数据开放和挖掘。
走在前沿的贵州省，希望以发展大数据弯道超车，实现新经济的腾飞。然而从数据开放的程度来看，当地一些职能部门，所谓的公开数据还停留在提供PDF文件阶段，远非结构化的数据，按照国际数据公开标准来说，并不能算政府数据公开。
单从数据开放来看，思路最清晰规划更具体的，还是广东、上海等发达地区。对于地方政府的大数据园区来说，发达地区好比“富二代”，一出生就含着金汤匙，但大部分地区还是“穷二代”，需要更大力度的数据挖掘与开放。由于各地在大数据方面存在差距，不同区域的数字鸿沟会继续深化。
饥渴的大数据创业公司
在掘金大数据的背景下，企业早已经等不及了。早些年，部分企业通过各种交易手段，获得政府数据。在数据开放的背景下，部分企业还在依托不规范交易，已经有政府部门被巡视组查出了因数据交易衍生腐败。
一部分企业希望参与政府数据公开进程，帮助政府做数据公开。比如数据堂公司与贵阳市政府共建数据生态城市。还有一批公司，则是急速扩张，跟各地政府成立相关的合资公司。
当然，还有转型大数据二次创业的公司。在贵阳数博会上，笔者见到很多大数据公司，就是以前卖电脑和软件开发的IT公司，转型做大数据，业务范围无所不在，包括智慧城市、软件开发、智慧农业、医疗等。
除上述归类外，企业为了获取政府数据，采取各种“曲线救国”的招式。前不久，笔者熟悉的一家南方大数据创业公司，为了获取某西部城市政府部门数据，报名参加当地的创业大赛，希望通过得奖，引起当地政府重视，达成数据合作。
这家公司的CEO在参赛间隙，拖着行李箱与当地国企联络，希望能够以合资的形式成立公司，共同挖掘当地数据。
这位CEO还通过各种方式，找到该市分管大数据的负责人，希望能够谈成合作。他勾画的蓝图很美好：获取一个城市的数据，做成样板，然后在全国复制，迅速从0到1成为该行业的“寡头”企业。
不过，目前还没有关于这家公司取得实质进展的消息，但这家公司寻求政府大数据开放的决心和路径，颇具有典型性。
政府资源导向，仍是目前很多数据公司努力的方向。很多大数据公司在融资过程中，强调一定要有国有资本进入，而且坚决远离境外资本。
从2015年国内最大的几笔大数据创业公司的融资情况来看，几乎都有国有资本进入，即便只占很小的比重。在某大数据公司融资发布会上，笔者随机问了几家投资机构选择投资这家公司的原因，答案惊人一致：有政府数据资源。
而在一些专家和专业投资人看来，从价值投资的角度，一是真正有技术优势的公司，二是有自己数据源的公司。依托政府资源的公司，从长远来说，并没有太大的投资价值。
乐观者认为，政府数据开放最终会走向规范化，有科技含量的公司最终会在泡沫破灭后存活下来。
BAT能否领军?
BAT中的某一家，会成为全球最大的数据公司么?
在专业人士看来，媒体喜欢造概念，这个说法很不专业。因为数据就像石油一样，每个地理区间都有，谁储存了多少，很难量化和比较。
马化腾和张小龙都说，他们很焦虑，因为用户花在微信上的时间太多了。不过马化腾又说，微信公众号是腾讯前三年最伟大的发明，因为可以把人留在微信上，大家就离不开了。
BAT三家公司一方面通过自身的数据，做出反映数字中国的图谱，甚至把脉经济走向;另外也在建立自身的数据生态体系;以网络为代表，则认为大数据的最终应用是人工智能。
京东CTO张晨告诉笔者，因为京东有自己的物流体系，其电商数据包括详细的消费者画像。张晨说，如果通过电商大数据分析，提高精准服务水平，能提高销售一个百分点，对京东来说都是很大的大数据价值变现。
互联网企业的数据，在整个大数据生态中，能够起到多大作用，各方都在摸索。很多人认为，互联网企业的数据价值被高估了。
比如韩亦舜认为，相对实体经济来说，互联网企业的数据，更多是第三产业，是对消费者端的，相对整个实体经济，比如说制造业体系产生的数据，互联网数据并不算多。
“互联网只是个工具。”国家统计局一位原副局长在一次数据研讨会上直言。他认为，互联网是传递现代数据的工具，不能唱得比实体经济还高。
至于BAT如何从大数据掘金，笔者聊了很多业内人，听得都不太明白，仍不得解。一家企业CEO表示，现在大家的思路其实都不清晰。
6月份，马云在一次活动上说，阿里是一家大数据公司，不过我们也不知道怎么用数据挣钱。
『贰』 b2b电商贸易平台融资有哪几种途径
民间和银行还有其他不可描述
步骤如下： 1、首先第一步就是申请一个微信公众号，填写一个有效邮箱，然后登陆邮箱验证。 2、因为微商城涉及支付问题，所以要选择开通支付途径，有微信支付、支付宝、货到付款三种方式。注意微信支付和支付宝都有行业限制，对交易价格也有相应规定。 3、微信公众号有三种：订阅号、服务号和企业号。对于个体商家，只能申请订阅号；对于企业商家申请服务号和订阅号均可，企业号暂时不支持对外开放。注：订阅号和服务号建议认证。 4、接下来通过第三方微信开发商，开始定制微商城，我们选择大平台，进入微猫系统。 5、点击注册，注册成功后就可在个人中心设置模块管理，选择模板开始私人定制自己的微商城。
『叁』 电商数据处理的步骤与技巧
对于电商行业来说，数据分析的核心公式是：销售额 = 流量*转化率*客单价。因此，分析可以从流量、转化率和客单价这三个维度进行：
1、流量
流量分析，可以从中发现用户访问网站的规律，并根据这些规律改进网站设计或营销策略。
类别 指标 备注
流量数量 UV，独立访客数
PV，访问量
流量质量 平均访问深度
平均停留时间
跳出率
分析方法包括对比分析、细分分析等。
（1）对比分析
从点（指标值）、线（时间维度上的指标值，同比、环比等）、面（不同品类的指标值比较）维度对基础指标进行对比分析
（2）细分分析
a. 细分来源，包括免费流量和付费流量，优化渠道质量；
b. 细分访问时间点，分析流量的周访问规律，迎合流量的上行趋势进行营销活动的推广（和商品上新）；
c. 细分访问页面，包括首页、列表页、详情页等，第一，优化用户访问页的质量，降低跳出率；第二，热点图分析，通过颜色区分不同区域的点击热度，了解页面设计是否合理、广告位的合理安排等。
2、转化率
转化率分析，检测用户购买路径的转化情况，算出每步的转化率和流失率数据， 优化产品或页面。
分析方法包括对比分析、转化分析等。
（1）对比分析
从点（指标值）、线（时间维度上的指标值，同比、环比等）、面（不同品类的指标值比较）维度对基础指标进行对比分析
（2）转化分析
分析各节点转化率，如首页-列表页转化率，列表页-详情页转化率，详情页-支付页转化率，支付页-支付成功页转化率。
3、客单价
客单价分析，能够了解客单价分布，明确用户定位，优化定价策略，以及有助于促销活动的开展。
分析方法包括对比分析、促销分析等。
（1）对比分析
从点（指标值）、线（时间维度上的指标值，同比、环比等）、面（不同品类的指标值比较）维度对基础指标进行对比分析
（2）促销分析
a. 商品分类：常规款、引流款、利润款
b. 优惠券、包邮规则、多件折扣等
除此之外，电商数据分析分析中还关注用户、订单等维度：
1、用户分析
2、订单分析
根据零售行业的三大重要组成部分：人，货，场，梳理电商数据分析中常涉及的指标：
三基分析法
评判一家电商企业的常用数据指标：
（1）用户数：成交后的买家数，反映品牌对市场的影响力，评估品牌所占领的市场份额；
（2）平均消费金额：每年人均消费金额，评估品牌的消费人群定位，以及盈利期望是否合理；
（3）复购率：衡量用户忠诚度，复购率高说明对新客户的依赖不大，节省更多的市场推广费用。
根据复购率，确定公司的经营重心：
1、用户获取模式：复购率不足40%，说明经营重心应放在新用户的获取上；
2、混合模式：复购率为40%~60%，应兼顾新客户的获取与回头客的招揽；
3、忠诚度模式：复购率大于60%，应将经营重心放在客户忠诚度上。
各种模式间没有优劣之分。
电商运营分析的维度：
1、平台：属性、节奏、规则
2、店铺：流量（流量、用户）、商品（货）、促销（场）
3、竞品：主推、策略、页面
早期的电子商务模式主要通过转化漏斗分析。
现在的电子商务：
1、大多买家通过搜索找到所买物品，而非电商网站的内部导航，搜索关键字更为重要；
2、电商商家通过推荐引擎来预测买家可能需要的商品。推荐引擎以历史上具有类似购买记录的买家数据以及用户自身的购买记录为基础，向用户提供推荐信息；
3、电商商家时刻优化网站性能，如A/B Test划分来访流量，并区别对待来源不同的访客，进而找到最优的产品、内容和价格；
4、购买流程早在买家访问网站前，即在社交网络、邮件以及在线社区中便已开始，即长漏斗流程（以一条推文、一段视频或一个链接开始，以购买交易结束）。
『肆』 电商企业融资方式有哪些
项目融资是指贷款人向特定的工程项目提供贷款协议融资，对于该项目所产生的现金流量享有偿债请求权，并以该项目资产作为附属担保的融资类型。如何融资是许多电商经理人关心的问题。传统的融资渠道因为资质不达标、利率太高等原因望而却步，新兴的渠道目前规模不大。下面,上海登尼特将对电子商务融资的五种途径做如下说明,以供参考:
一、 银行贷款
银行传统信用贷款要求的资质条件与中小企业的实际相矛盾，多数网商难以符合。对于银行的抵押、质押、担保、联保等融资模式，轻资产的网商也同样难以满足。此外，网商的借贷频率高、资金周转快，而银行贷款多是单笔授信、单笔使用，不可循环，并且审批时间长，下款速度慢。整体来说，银行传统信贷模式已不能适应网商经营的需要。同时，银行考虑到资金安全问题，贷款主要投放给大中型企业，小企业仅占20%左右，微型企业更加困难。
二、 小贷公司
一方面，国内3000多家小贷公司的贷款规模远远不能满足小微企业的融资需求，并且受政策所限，除浙江、重庆等少部分地区外，大多数小贷公司的融资比例仍为50%，制约了小贷公司的业务发展，相应的对小微企业的资金支持也受到限制。另一方面，小贷公司考虑到自身的业务风险，对贷款条件也有一定的要求，而且贷款利息不低，以上海地区为例，一般如汽车抵押、红本抵押等有抵押品的贷款，月费率在1.5%以上，纯信用贷款月息超过2%，并且对客户要求高，条件严，获贷客户少之又少，部分贷款利息已达到高利贷的下限。小贷公司的贷款，多数还是需要依靠抵押、担保的，对网商而言，作为临时周转资金尚可，长期使用难以负担。且多数网商，无实力背景，缺乏必要的抵押品和担保人。
三、 民间借贷
除去亲朋好友的免息借款外，一般民间借贷是不需要抵押品的，但有可能需要中间人担保。年化利息在20-30%之间，短期借款甚至高达年化80%以上，在沿海地区如浙江、福建等地，一度出现30%的月利率借款，比高利贷还高。以如此高额成本的资金运营，几乎没有可能存在盈利空间。如非确实必要，网商还是不借为宜。
四、 网贷平台
这两年，兴起的P2P网贷平台，通过互联网，为不少人和企业解决了资金问题。作为贷款人的网商，需要注意三点，其一，P2P行业鱼龙混杂，混乱是事实，选择优质的P2P平台，不仅能够快速的获得贷款，也有利于信用等级的积累，借款额度的提升。其二，发标利息，需要经过严格测算，目前多数P2P平台上动辄年化20%、30%的利息，并不是大多数网商能够承受的。其三，注重信用，及时还贷。在网贷平台上，投资人和贷款人之间并不认识，投资人难以判断贷款人的资信，投资人放贷给贷款人，除了考虑此项贷款业务是否经过平台担保本金外，也会关注贷款人在平台上的信用记录。信用等级越高，即使利息相对较低，也能够获得足够的投资人投标。
五、 电商融资
目前的电商平台贷款模式主要有与银行、网贷公司等的合作模式，如慧聪、生意宝、敦煌网等，以担保公司为平台内的客户贷款进行担保。另外，还有以自有资金成立小贷公司直接对平台内客户放贷，如阿里巴巴。既解决了客户融资问题，又盘活了闲置资金。不过，从多数电商平台融资案例来看，基本体现以下四个特质：首先，申贷人必须是电商平台内的客户;其次，授信以客户在平台上的信用资质和交易记录为基础;再次，对小微企业客户，会进行财务资料收集以及必要的贷前调查，甚至现场调查;最后，从贷款利息的角度来看，相较同类银行贷款产品，有所上浮。还有，申贷、审批、下款、支用、还贷等业务流程，基本上都能够通过互联网完成，省时省力，快捷高效。
电商融资，为广大网商们提供了一条新的资金渠道。但无论是纯信用贷款还是供应链融资，都要求网商保持良好的信用资质和交易记录，这是风险控制的基础，是所有融资业务的核心。上海登尼特代理服务涵盖商标注册、财税顾问、商业计划、公司注册、办公租赁等服务。同时，随着金融市场的逐渐开放和利率市场化的推进，相信在未来，电商平台能够与越来越多的与非银行金融机构合作，创新融资模式，获取更多更低成本的资金，为网商们提供融资服务，从而促进整个电子商务行业的发展。
『伍』 电商大数据服务是什么啊怎么做好
电商大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要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。网舟科技 互联网大数据服务经验。像是在数据挖掘、应用定制、电子渠道转型咨询这些方面，他们都做得很好，而且服务过多个行业领域，经验丰富。
『陆』 在电商行业如何进行大数据分析的
电商行业相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。
当用户在电商网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了价值客户。
我们一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里，所以对于这些客户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户扩展营销的可能性。
『柒』 电商的流程是什么
1：商务平台的搭建
盖楼需要地基的搭建，同样开展电子商务也需要平台的建设，没有平台就无法开展接下来的一切工作。这个平台是就是：网站!建设一个具有网络营销功能的网站，基于这个平台来开展电子商务。
2：产品的定位
在准备做电子商务前就要考虑这个问题，必须先考虑清楚自己准备做产品还是服务，做产品做哪些产品等问题。定位好了产品，在这个定位上去考虑接下来的推广营销计划。不做好产品或者服务的定位就不能很好的开展下一步
『捌』 为促进普惠金融发展，各金融机构推出了哪些创新的金融产品服务
金融机构在服务小微企业、农户、贫困人群等普惠金融重点服务对象时，往往面临客户分散、资信水平不高、信息规范化标准化不足、缺乏有效抵质押物等问题。针对小微企业、农户、新型农业生产经营主体等普惠金融重点领域“短、小、频、急”的金融需求，金融机构不断改进服务方式，打造专属产品服务体系。
一是运用新型信息技术手段，拓展银行服务渠道。网上银行、手机银行等服务渠道发展迅猛。截至2017年末，主要银行业金融机构的网上银行、手机银行账户数已达32.8亿户，主要电子交易笔数替代率平均达到79.6%，其中，手机银行交易笔数占主要电子交易笔数的31.8%。
二是通过互联网、大数据等金融科技手段，提供线上信贷服务，提升服务质量和服务效率，涌现出一批依托互联网、大数据等新技术的创新普惠金融产品。前海微众银行、浙江网商银行创新大数据模型风控模式，精耕个人小额消费贷款、电商贷款等细分领域。建设银行探索全流程线上融资模式“小微快贷”，2017年新增客户超过14万，当年放款1466亿元。互联网保险迅速发展，2017年互联网保险签单124.91亿件，较上年增长102.60%。
三是开展续贷业务创新，缓解小微企业贷款到期资金周转难题，提高贷款资金使用效率。目前，大型银行、股份制银行、邮储银行均已开展续贷业务，泉州银行创新续贷产品“无间贷”，截至2017年末累计为客户节约融资成本2.5亿元。
四是发展供应链金融，与核心企业合作对供应链上下游的小微企业进行批量授信、批量开发。农业银行“数据网贷”通过“核心企业推荐+历史数据分析”，向核心企业上下游小微集群客户提供全流程线上化的供应链融资服务。
五是完善贷款审批流程，探索运用零售业务管理技术，优化小微企业贷款审批政策和流程，压缩获得信贷时间。中国银行“信贷工厂”模式将授信流程从200多个步骤减少至23个，审批时间从2-3个月缩短为5-7个工作日，最快当天即可完成审批。
六是丰富抵质押品类型。在农村地区开展了农村承包土地的经营权、农民住房财产权和农村集体经营性建设用地使用权抵押贷款试点，开展林权抵押贷款，开展注册商标专用权、专利权、著作权等知识产权抵质押贷款，缓解“缺担保”难题。
七是促进扶贫小额信贷健康发展。明确“5万元以下、3年期以内、免担保免抵押、基准利率放贷、财政贴息、县建风险补偿金”的政策要点，帮助建档立卡贫困户发展生产、增收脱贫。截至2017年末，银行业扶贫小额信贷余额2496.96亿元。
八是服务科创企业发展。鼓励银行业金融机构针对科技企业特点，探索建立有别于传统信贷业务的科技金融组织架构、管理机制、业务流程、风控手段以及保障体系。截至2017年末，银行业金融机构已设立科技支行、科技金融专营机构等645家；对科技型中小企业和科创企业贷款余额分别为1.7万亿元和0.6万亿元；银行业金融机构外部投贷联动项下科创企业贷款余额225.6亿元。
九是创新农业保险产品，丰富价格保险、指数保险、制种保险的种类。2017年共开发出农业保险产品1714个，涉及215类农产品。价格保险标的扩大到4大类72个品种，指数保险已备案19个省（区、市）57款天气指数保险产品，制种保险开办省份达29个。
十是创新农产品期货期权产品，降低农业价格风险。已上市23个农产品期货品种和2个农产品期权品种，覆盖粮、棉、糖、林木、禽蛋、鲜果等主要农产品领域。稳步扩大“保险+期货”试点，目前已包括天然橡胶、玉米、大豆、棉花、白糖等5个品种，试点项目达到79个，试点区域包括黑龙江、新疆、云南等多个省（区、市）、覆盖近40个贫困县，各期货交易所支持资金总额达到1.23亿元。
本答案由 关数e 海关数据科技服务平台 整理自银保监会就首次发布普惠金融白皮书答记者问
『玖』 电商数据分析的完整流程是什么
①独立用户访问量： 就是常说到的UV，即有多少台计算机在24小时内访问网站(UV和IP并不等同)。
②积极访问者比率： 如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断上升的。
③忠实访问者比率： 每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。
④客户转化率： 转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。
⑤客单价： 每一个顾客平均购买商品的金额，即平均交易金额。
⑥客户满意度： 客户期望值与客户体验的匹配程度。换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数。
⑦用户回访率： 衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次访问。
⑧投资回报率： 用来衡量营销费用的投资回报，把钱分配给有最高回报率的营销方式。
关于电商数据分析的完整流程是什么，环球青藤小编今天就先和您分享到这里了。如若您对互联网营销有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于文案优化、广告营销文案写作的方法及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
『拾』 大数据的常见处理流程
大数据的常见处理流程
具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。