【电商】电商的基础数据是什么？

电商的基础数据主要有、、会员数据、和。

传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化，需要的基础数据一般有：

【电商】电商的基础数据是什么？

1、营销数据：包括营销费用、覆盖用户数、到达用户数、打开或点击用户数，由此衍生出人均费用、营销到达率、打开率等指标。

2、流量数据：包括浏览量（PV）、访客数（UV）、登陆时间、在线时长等数据。

3、会员数据：包括会员姓名、出生日期、真实性别、网络性别（根据购物行为判断所得）、地址、手机号、微博号、微信号等基础数据，以及登陆记录、交易记录等行为数据。

4、交易及服务数据：包括交易金额、交易数量、交易人数、交易商品、交易场所、交易时间、供应链服务等数据。

5、行业数据：做电商，了解行业数据非常必要，提供行业品牌的搜索、店铺排名、销售、会员等数据查询。

传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。

传统零售是小数据，电商是大数据。

传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。

传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。

传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。

大数据的来源有哪三个

品牌型号：华为MateBook D15

大数据的来源有交易数据、人为数据、机器和传感器数据。

交易数据包括POS机数据、刷卡数据等；人为数据，包括电子邮件、文档、以及通过微信、博客、推特等产生的数据流；机器和传感器数据，如感应器、量表和其它设施的数据。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，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。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据来自哪里?大数据会去哪里?

初识大数据，首先我们需要知道什么是大数据呢？用通俗一点的话来说就是一堆一堆又一堆的、海量的数据。通过百度百科我们知道“大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。”

在当下的互联网飞速发展的时代，任何一个技术都是为了达到某种目的而发展的，而大数据从根本上来说就是为了做决定存在的，大数据为企业的决策提供有力的依据。比如市场方针的制定，精准营销的目标群体、营销数据等等。大数据的存在不仅是为企业提供了数据支撑，而且为用户提供了更为便捷的信息和数据服务。

大数据体现的是数据的数量多，数据类型丰富。我们需要通过对数据的关系的的挖掘，才能终将数据进行更好地利用。

谁是物联网？

物联网是什么呢？通俗的概念来讲，物联网就是通过网络信息技术和工业自动化控制技术将硬件和网络进行有效的并通过传感器进行对应的信息控制，以此达到对物件的自动控制的混合网络。通过百度百科我们知道“物联网（The Internet of things）就是物物相连的互联网”。这有两层意思：，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用。”

随着工业控制、信息识别和互联网网络的发展，物联网将是下一个信息浪潮。

大数据与物联网的联系既有区别也关联。以小编的个人愚见，物联网行业如果需要有较好的发展，那么需要大数据强力的支持，而针对物联网行业的大数据，则是不断来源于物联网超级终端的数据采集。所以，物联网对大数据的要求相比于大数据对物联网的依赖更为。

大数据来自哪里？大数据会去哪里？

浅谈大数据的来源

大数据的来源这个问题其实很简单，大数据的来源无非就是我们通过各种数据采集器、数据库、开源的数据发布、GPS信息、网络痕迹（购物，搜索历史等）、传感器收集的、用户保存的、上传的等等结构化或者非结构化的数据。

浅谈大数据能够带给我们什么

大数据能给我们带来什么？很多公司现在都在炒大数据的概念，但是真正能做好的有几个呢？大数据重在积累、强在分析、利于运用。没有经过多年的有意的数据收集、没有经过严谨细心的数据分析。那么，如何来谈论大数据能给企业或者个人来带来便捷呢？

大数据能带给企业的项目立项的数据支撑、精准化营销、电商的仓位储备等等。但是针对个人用户有时候就是麻烦了，因为你随时都可以接收到很多的营销短信、隐私暴露太多。另外对于个人用户大数据的好处是可以快速找到自己想要东西、为用户提供信息服务、获取消费指导等等。换个角度看问题的话，小编认为应该是利大于弊。

大数据是怎么带给我们想要的支撑？

庞大的数据需要我们进行剥离、整理、归类、建模、分析等作，通过这些动作后，我们开始建立数据分析的维度，通过对不同的维度数据进行分析，终我们才能得到我们想到的数据和信息。

1、项目立项前的市场数据分析为决策提供支撑；

2、目标用户群体趋势分析为产品提供支撑和商务支撑；

3、通过对运营数据的挖掘和分析为企业提供运营数据支撑；

4、通过对用户行为数据进行分析，为用户提供生活信息服务数据支撑和消费指导数据支撑。

如何通过大数据挖掘潜在的价值？

模型对于大数据的含义

模型有直观模型，物理模型，思维模型，符合模型等。我们在进行数据挖掘前需要考虑我们需要用这些数据来干什么？需要建立怎么样的模型？然后根据模型与数据的关系来不断优化模型。

只有建立了正确的模型才能让数据的挖掘和分析更有便捷。

大数据的主要数据来源包括

大数据的来源包括交易数据、人工数据、机器和传感器数据。交易数据包括POS机数据、数据等。人为数据，包括通过微信、博客、推文等产生的邮件、文档、、数据流等。；以及机器传感器数据，例如传感器、仪表和其他设施。大数据，或称巨量数据，是指庞大到无法通过主流软件工具在合理的时间内检索、管理、处理和排序的信息，以帮助企业做出更主动的商业决策。大数据需要特殊的技术来有效处理大量可以容忍时间流逝的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。