如何从零开始做跨境电商

参考资料：

楼主好，小连这边收集整理了一些对新手创业者的建议：

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6、视频内容要持续统一。

，有机会的话先去已经比较成熟的公司工作学习一阵，逐步了解做跨境电商的基本环节，熟悉运营的模式、策略，多动手实践，打好基础。

第二，确定方向。确定想要销售的地区，调查的特点，比如说：文化习俗、生活爱好、地理条件、气候状况以及该的历史等，分析该的人群特点，找到该人群的的消费需求都有哪些；跨境电商平台分析：选择跨境电商平台，看一下哪一个平台更适合我们销售。同时也要了解平台上的各种规则和制度，避免之后出现违规现象。目前市面上跨境电商平台有很多，每个平台都有自己的特色和优劣势，所以卖家要先结合自身实际情况选择适合的平台。

第三，选品。做跨境电商七分在选品，三分在运营，小连将先前选品相关的专栏文章整理成以下八个维度供楼主参考：

1.选择把放在选品的位；

2.选择竞争热度小，相对偏冷门，要避开红海类目，着力盯着偏蓝海的类目；

3.选择更新换代慢，季节性不明显的产品，不易积压库存

5.远离侵权；

6.尽量不选敏感类产品；

7.尽量选择轻小型产品；

8.竞争同行的产品评论星级较高。

第四，除了会选之外，也要了解自己的产品。产品的每一个细节，原料，技术，代表品牌等方方面面都要了解。越了解的自己的产品也就越有助你打造它。

第五，资金和资源，供应链。这也是所有创业的基础，跨境电商也是如此，要保证这三者的持续供应和周转，才能有序长久的经营下去。

1.了解跨境电商平台，然后选择合适的平台，目前的跨境电商平台主要有以下几个Amazon,newegg,沃尔玛,newegg,wish,ebay,速卖通。目前新手的话我是建议wish 或ebay，速卖通需要公司牌照，可以晚点考虑。如果你的产品很有优势，基金够周转，可以选择亚马逊。

2.规划你卖什么产品，是否会侵权。因为跨境电商出到国外，有很多商品是有专利保护的。比如一些产品，苹果这种电子产品是不能卖的。但是你可以卖苹果手机的配件。比如数据线，转接口贴膜，手机壳等等。新手刚开始建议不要卖价值比较高的产品，或者比较贵的产品。你可以选一些性价比比较高的去提高销量和引进店铺流量。

3.做好仓库管理，你卖的产品一定要点清库存。及时补货。分类分区存放，做好sku编码。很多大公司，现在他们的优势都是从在供应链管理，所以仓库管理这块也需要注意。

4.物流发货。每一个平台都有不一样的物流要求，发货之前一定要先了解平台的物流规则和政策。出单了就要及时物流发货，目前刚开始新手做的话，建议发邮政小包包裹就可以了，费用便宜，成本低。比较流行的有邮政小包，E邮宝，新家坡小包，荷兰小包等。

5.售后服务，资金结算。一定要处理好平台的客人投诉售后处理，资金到账合理安排，年底清帐等等。

建议跨境电商新手卖家可以从跨境电商平台、站、海外推广三个方面来着手：

《8大跨境电商主流平台-从入门到精通》

1. Amazon亚马逊 - 从入门到精通全系列视频教程

2. eBay - 从入门到精通全系列视频教程

4. Wish - 从入门到精通全系列视频教程

5. Lazada - 从入门到精通全系列视频教程

6. Tophatter - 开店入驻教程

7. Cdiscount - 开店入驻教程

8. Shopee - 开店入驻教程

《7大海外推广主流渠道-从入门到精通》

1.Facebook-推广营销教程

2.Google-推广营销教程

3.Youtube-推广营销教程

5.Linkedin-推广营销教程

6.Twitter-推广营销教程

7.EDM-邮件推广营销教程

8.B2C-邮件营销教程

9.展会-推广营销教程

10.视频-推广营销教程

《5大站搭建主流工具-从入门到精通》

1.Shopify建站教程 - 从入门到精通教程

2.Wordpress建站教程 - 从入门到精通教程

3.Magento建站教程 - 从入门到精通教程

4.Opencart建站教程 - 从入门到精通教程

5.Zencart建站教程 - 从入门到精通教程

6.站运营教程 - SEO优化教程

7.站运营教程 - SNS优化教程

8.站运营教程 - 用户体验设计教程

9.站运营教程 - 产品拍摄教程

10.站运营教程 - 海外仓储教程

12.站运营教程 - Google Analytic谷歌网站分析教程

13.站运营教程 - 实战案例分享

外贸B2C（亚马逊/ebay/速卖通/wish）跨境电商教程干货资源圈，已有成员4436人 ，欢迎外贸跨境电商卖家加入，一起学习，一起赚美元，（VX公粽号：Fastorer跨境飞鱼奇）

目前跨境还是受政策支持的，发展非常快。

我自己总结了以下几点：

1、国内的货物对比外国，向来物美价廉，如果你在国内进货价为20元，在要卖20美元，除去中间的货运费及佣金等各种费用，利润非常可观。

2、跟国内电商截然不同的一点，我们在淘宝买东西，不管买不买，上来就问：亲在吗？包邮吗？哪里发货呢？聊半天后说一句我考虑一下，同时也喜欢货比三家，但是老外不是这样，国外的消费观念和我们不太一样，首先没有在线聊天功能，买家想要与店家沟通只能通过邮件，邮件可以在24小时内回复，一般也就是问你什么时候发货之类的问题，所以不需要，卖家节省不少人力和财力。

3、这里要说到一点，可能会大家固有的思维。像eBay wish这些平台没有店铺概念，也没有店铺装修，店铺粉丝，收藏店铺，老外追求简洁，不需要有专业的美工知识。

4.与国内电商平台一个店铺只允许上传一个类目的商品相比，跨境电商平台不限制类目的，也就是说卖家可以在同一个店铺上传多种不同类目的商品，这对于卖家来说无疑是好的，多种选择多一些机会。

4．线上是新手卖家获取货源最方便直接的方式，目前绝大部分商家的货源地都是来自1688，淘宝，寻找货源的效率非常高，也非常便捷。还有很多代发网站也非常方便。

有想在亚马逊做跨境电商开店的朋友可以找我学习，wxid年557月632日

第二，可以尝试自己学习，但是过程可能会很累，需要走很多弯路。

第三，建议报个，有教程，自己在家里边学边做，效果也不错。

我也是小白，通过朋友介绍优乐出海的课程，现在就是在家里边学边做。也花不了多少钱，几百块钱就可以看所有课程了。它现在有免费的体验课，可以先尝试看看效果。

自己做那就先学习怎么建站，再学习渠道引流。主要就是渠道引流是关键，有客户是王道，可以学习Google和Facebook投放广告引流到自己店铺

如果没有外贸经验或者电商经验 可以去一些公司学习下人家的流程

郭福星视频教程

上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。

郭福星的视频教程非常实用，内容涵盖了很多领域，涉及到了网页制作、网页设计、动画制作、三维动画4.产品功能尽量单一，但产品组合尽量能够富有想象力；等，涉及的内容非常丰富，有很多详细的步骤介绍，从基础到高级，系统的讲解，让你从头学起，积累经验，提高技能，还有技巧介绍，让你更快的掌握技术。总而言之，郭福星的视频教程是学习网页设计的教材，为您的学习之路提供了无可比拟的指引和帮助。郭福星的视频教程非常丰富，他曾发布了大量的视频教程，涵盖了前端开发、移动开发、大数据、云计算等领域。他在视频教程中提供了详细的教学内容，精准的知识点，并配以实例讲解，深入浅出，让观众能够快速掌握知识。此外，他还会提供丰富的案例，让观众能够实践作，更好的理解所学知识。郭福星的视频教程非常有帮助，能够为观众提供有价值的技术方案，帮助观众掌握新技术，提高开发技能。

一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析

首先，可以去公司学习了解。

觉得团队要想做好数据分析，要做到这些：

1、要把所有平台的经营相关数据整合到一起，所有数据都很分散，每天都要花很多去各个看数据，浪费时间，要正确每天1分钟就能及时掌握所有动态，快速响应，及时调整策略。

2、所有此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。的历史数据都能集中存储，因为数据是很宝贵的。

3、处理、分析数据的速度要快，要是每天花一堆时间在处理、分析数据上，那你还有什么时间去调整业绩呢。

但是个人的力量是有限的，把这些工作外包除去，比如创因科技，可以帮你管理电商类的大数据。

大数据疯狂来袭 看电商如何招架

大数据疯狂来袭 看电商如何招架

大数据时代的到来，不仅给电商带来机遇也带来了挑战。谢俊隽首先表示，大数据的价值在于提升电商从业者的。它给电商带来可喜的成就是，有更多的电商可以存活下来并通过大数据找到盈利点。缔元信.网络数据做的本质的工作就是希望让更多的人通过使用大数据而活下来。利用数据统计，让数据的可读、可视、可应用的门槛降到大范畴，提升电商的存活概率，使电商行业走向更好的发展趋势。

陈涛的观点是，大数据对中小电商是很好的机会，可以让小电商跟大品牌去抗衡。其重视用营销手段提升转化率，利用大数据做转型，数据在很多情况下便成为一种资产。

周翔觉得，大数据对电商的价值是对供应链进行了优化。无论选择产品，还是物流配送，或是人力资源配置，都依托大数据从前端到终端进行全程优化。

宗瑞兴说，大数据才刚刚开始，未来可用的数据更多。利用数据收集、挖掘把数据资产变现。而缔元信.网络数据所做的工作，就把不同的平台打通，将数据转化成价值。大数据不是提高生存率，而是让能用数据的提升。这既是机会，也是挑战，的EMP(电商管理平台)市场并没有建立起来，未来有更广阔的大数据发展空间。

梅涛认为，大数据浪潮到来后，性的是，能不能想到离散的数据之间是否具有关联关系。以前做精算模型只会针对同一行业进行分析，当物联网出现以后，增加了很多新的要素。原来割裂的数据或问题被联系起来分析，完全离散的数据之间也发现很多关联关系。

电商如何处切入大数据应用

专家们各有见解，各献干货。建议如下：

宗瑞兴：首先要打通内部，做好自己的数据管理体系，未来才好与外4. 优化标题和封面：给你的短视频起一个吸引人的标题，能够概括视频的主要亮点。同时，选择有吸引力的封面或截图，能够引起观众的兴趣。部数据对接。

周翔：分四步曲，首先要有良数据，然后在需要的业务产品中进行中试，再根据中试进行迭代，规模化。从良数据到中试就是对数据进行清洗的过程，迭代就是不断试错的过程。

陈涛：，培养数据的感觉，学习从营销到数据的关系。第二，请第三方服务商，给出建议性的规划或设计。数据研究的效果一定是隐性的，是慢慢的过程。可以听取缔元信.网络数据作为数据服务商，提供的专业建议规划，对整个公司的健康发展很有帮助。第三，在行业内，精心研究产品和服务。大数据是孤独的，不如营销圈热闹，需要静下心来研究技术。

谢俊隽：有两个建议。个是知己知彼，先把自己内部的数据梳理。把数据统计和目标进行对接，数据的记录是符合业务作的需第六，创造力和学习能力。求和流程，不管是解读成本，还是对工作的指导，都是从数据中汲取价值。第二个是对使用的数据统计工具进行梳理。

面对大数据浪潮，如何规避陷阱

大数据浪潮接踵而来，带来机遇的背后也隐藏着未知的陷阱。专家们用曾经历的陷阱，来警醒我们的下一步。谢俊隽建议道，单从熟悉的领域里解读出了它的价值，这个价值有可能是片面性的，若从另外一个行业看，便是一个陷阱。

陈涛认为，大数据对创业公司来说是很好的退出机制。在某种程度上，如果没有大的契机，现在的格局很难有所变化。数据不是副产品，是资产，把资产管理好了，比强势的累计销售额来得更加具有长远性。

周翔表示，从应用数据的角度，如果本身没有一套方，就要找到一个好的第三方服务商。首先可视、可读、客观用，三者缺一不可，理性判断以后，还是需要感性。而好的数据采集方式，加上好的数据整理方式，有一个好的方，帮助你做一些业务决策的判断，就是理性加感性结合在一起。

宗瑞兴觉得，抛开大数据，数据中问题就是如何解读它。要么请专业人员，要么找缔元信.网络数据这样专业的第三方数据公司。不管是大数据，还是小数据，一定要去深究，不深究永远发现不了存在的问题。

大数据未来将呈现什么状态，是垄断，还是开放？

当大数据的趋势越来越深入以后，数据是局部封闭使用价值，还是开放共享，一直是两难问题？把难题抛给嘉宾们，看他们如何解答？

宗瑞兴：有两个因素，，一些的确有垄断地位，是可以理解。第二，在数据市场形势下，可供交换的数据平台和数据产品太少。而数据以什么方式解读，数据市场、数据产品、数据对接也存在问题。在这个过程中，就需要第三方数据公司为我们提供服务。

周翔：数据产业链条的生态还没有形成，仅停留在营销层面。数据平台的提供商本身就是虚拟的厂商，是无形的租赁大家的市场，将所有的行为租赁给商户。当商户们知道如何更好地运用这些数据去创造价值的时候，整个闭环就形成了。

陈涛：从目前来看，短期内很难开放，即使开放也是局部的，或者是象征性的开放。企业很难把真实用户的消费记录开放出来，数据的交换，从传统企业、电商到大平台，是需要一个过程的。另一方面法律法规、行业标准的建立与实施也很重要。

谢俊隽：数据的开放心态是建立在他们在自己垂直领域的自信情况下。而缔元信.网络数据的数据统计技术在整个行业中是很自信的。

梅涛：做大数据和用大数据完全是两个概念。做大数据有BAT这样的巨头在，基本格局不会有性的变化。而在大数据基本环境的完善过程中使用大数据的空间是非常大的。面对大数据浪潮，要紧跟趋势，规避陷阱。

2014年，大数据将会从飘在空中、挂在业内人士口头的概念变成落地的实践。当然，不会是全面开花，而是会在部分领域率先突破。就互联网营销而言，以网民跨网站访问和使用轨迹数据为基础，进行数据挖掘、建立相关模型，并据此进行精准营销，这方面的应用将真正进入实战阶段。

想学直播电商，视频剪辑，做，有培训的学校吗？

4.Instagram-推广营销教程

建议来银川新华电脑学校，这边有专业老师一对一教学，办学时间也几十年了

选择学校的方式就是了解培训学校的主要培训专业方向，比如互联网相关专业作为主要培训方向的学校，对于电商直播运营和影视后期等专业的培训研究11.站运营教程 - 着落页LG设计教程会比较深入，这样也有利于参加培训的学员学习到最全面，的知识。

大数据学习需要哪些课程？

选材一定直奔主题，在标题要提醒一定要看完，亮点在之类的话述吸引用户。

大数据学什么

拿着这些数据，针对性的去执行你的产品和销售，并且尽快的落实下去，在落实的其中再次收集数据，这样就会用新的循环了。

大数据需要学习的课程有8个阶段的内容，你可以按照顺序学习，大数据相对来说更适合有基础的人学习，懂Ja或者是做过Ja的人学习起来更容易些，选择大数据培训机构的时候重点关注机构的师资力量、课程体系、就业情况、费用等等方面，多对比几家机构，希望你找到好的大数据培训机构。

1、Ja编程技术

Ja编程技术是大数据学习的基础，Ja是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Ja基础是必不可少的!

2、Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux作系统，Windows作系统是封闭的作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与作!

4、Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级作等。

5、Avro与Protobuf

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级作等。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8、phoenix

phoenix是用Ja编写的基于JDBC API作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询、、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

phoenix是用Ja编写的基于JDBC API作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询、、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

随着IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进，只要有用户数据，那就可以在这个时代占有一席之地。所以，很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢，希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间，迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数据靠拢的方法就是招揽一些大数据方面的人才，而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多，但是，大数据到底学的课程是什么呢？这里，给大家详细的说一下大数据学习的课程，同时也是诸多大数据培训机构共同的课程。

阶段：大数据技术入门

1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。

2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用作，磁盘基本管理命令，内存使用命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手作，将理论付诸实践。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。

第二阶段：海量数据高级分析语言

Scala是一门多范式的编程语言，类似于ja，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的作。

第三阶段：海量数据存储分布式存储

1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。

2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际作才能熟练。

第四阶段：海量数据分析分布式计算

1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。

2Hiva数据挖掘：对其进行概要性，数据定义，创建，修改，删除等作。

3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。

第五阶段：考试

1技术前瞻：对全球的大数据技术进行。

2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能。

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等。

（2）数学：线性代数、微积分等。

（3）学：主要是一些学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助。

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的。

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。

扩展材料：大数据（big data），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，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）学：主要是一些学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

……好好学习，虽然累，但是要坚持！

2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

（1）数据分析报告类：Microsoft Off软件等，如果连excel表格基本的处理作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。

（2）专业数据分析软件：Off并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。

（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindMar、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

最重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

大数据技术目前主要分为两个方向：大数据开发和数据分析与挖掘

数据分析与挖掘：Python基础、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis、网络爬虫、数据分析、数据处理、数据分析处理进阶...

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科。培养面向多层次应用需求的复合型人才。想要学习大数据课程选择【达内教育】。

主修课程bai：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等

大数据技术目前主要分为两个方向：大数据开发和数据分析与挖掘 大数据开发：Ja-va、大数据基储HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型、 Yarn分布式资源管理器、Zookeeper分布式协调服务、Hbase分布式数据库、Hive分布式数据仓库、 FlumeN...

大数据时代要如何做电商？

原来做自媒体的童鞋可能是微信公众号、微博这些平台，那么做视频发行后就是一个全媒体的运营，我们的单个短视频内容产出要发往各个内容渠道，这里面包括媒体平台(比如优酷、爱奇艺等)、自媒体平台(今日等)、还有粉丝平台(公众号、微博、美拍等)。

电商正在面临前所未有的营销挑战，这种挑战突出体现在三个方面。首先，营销成本越来越高，获客成本居高不下。成本高企的主要因素是媒体对定价权的掌握，以及电商巨头对资源的垄断；其次，随着媒体碎片化越来越，营销管理效率受到挑战，机会成本越来越高。电商在找到适合自己的媒体之前，需要一个不小的试错成本和时间积累；第三，促销竞争越来越激烈，用户忠诚度越来越低。一个同行的促销就轻易把用户给挖走，不是利用你的数据进行变现。动用特殊优惠难以触动沉睡的老用户。以往期望有高二购率的高举高打营销模式日渐式微。

电商营销的关键要素，在于营销渠道的选择、营销效率的管控和营销规模的可放大性。不断会有新的渠道出现，然而这个渠道是不是一个优质渠道，主要体现在是否可以达到效率与规模的平衡。

大数据正是这样一个工具，帮助电商进行管控与计算，平衡效率与规模。大数据在电商营销中的应用，核心是做数据资产的保值和增值。大体可分为CRM数据、访客数据和第三方数据三类，数据规模依次呈几何级数递增。所谓保值，是练内功，通过数据发现消费规律，并在此基础上对用户细分和聚类，用适合的工具与用户交流其关心的内容，最终实现用户的转化与再转化；所谓增值，是走出去，基于对自身用户的持续画像，以此在外网寻找“有缘人”，故增值的核心是数据个性绽放，业务需求匹配。不论保值还是增值，应注重积累和持续，而非短平快；注重价值规律由内向外发掘，不同层次的异化和递进关系，而非一刀切。

想做短视频直播电商，请问哪里可以弄？

截止到目前，依然是是的，没有之一。

做需要熟悉其规则：

1、真人出镜；

2、持续产出内容，不要2020年如何从零开始做好跨境电商亚马逊三心二意；

3、内容是内容，内容里不要出现营销导向的，文字等；

4、视频内容和展示产品要统一，你不能再视频中展示的是怎么进行穿搭，然后产品展示的是图书；

5、不要宣扬明显违规的内容；

以上是非常重要的规则，也是做内容运营的技巧。

现在加入的机构越来越多，但得益于的算法机制，新入者只要认真创作内容，还是有多流量的，所以仍是目前的短视频平台，但是加入之前也需要想好，因为内容创作的过程也是痛苦的，很多人就倒在耐心上。

等短视频平台其实是内容电商，内容是前提。

当然，如果你之前有电商运营的经验，可能入门比较简单，如果没有则需要点时间学习。还有如果要在销售产品，就需要申请或者的店铺，目前的规则对入驻店铺的门槛越来越细分。而店铺中，又存在：

1、精选联盟；

2、淘宝联盟。

精选联盟是的选择，一旦你成为精选联盟成员，就意味着所有达人可以推广你的产品，并通过分佣设定，达人可以获得分成。当然，这个需要你安排专业的人员和达人进行对接。

以上，谢谢。

得果果是可以跨境电商跟国内的电商不一样，如果你想进入这个行业，就必须要有基础。新手的话可以先去大公司去学习点东西，比如做个运营，销售。当你了解一些初步常识之后，就可以自己创业了。当然，如果你很急或者可以拉得到志同道德的老司机，那么祝福你就可以顺利开工了。我认为要把握以下几个方面的，很快就有效果了，选品精准，非常厉害。

二类电商具体的定义是泛指在今日、广点通、快手等移动信息流平台上，依托优质广告流量做单品销售的商家，交易形式以包邮和为主。

二类电商的关键，一是选品，二是投放，三是物流。所以对于个人或者小企业要了解清楚加纬心，894中间984后622。

目前最火的、淘宝直播等可以试一试（如果觉得有用望采纳谢谢！）

现在快手短视频直播电商，淘宝直播电商都挺好的

电商如何利用大数据变现？

你好，我是一个电商资深从业者，国内电商和跨境电商都有接触，如果大家有需要，可以加入我的跨境电商和国内电商圈子，大家一起赚钱发财。

关于电商如何利用大数据变现这个问题？我将他分成了四步来进行。

首先你的知道所谓大数据是什么？

其次你需要分析你需要的数据，

再次才是抽出你适合的数据利用

那么我们先说一下所谓大数据是什么？

其实作为电商从业者，大家都经常会说大数据这个词，并且好像在这几年这个都是一个和热词，但是所谓大数据，给人的概括是太广泛了，反而让人落入了一个概念化和很抽象的一个感觉，变的很虚，好像有用，其实也没用。

其实大家搞电商，大家把大数据放在自己需要和需求的数据，不要盲目去追求过多过广泛的数据，因为很多数据出来是对你来说只是参考作用，或者根本没用，没必要花那么多时间在这些数据中，更应该把数据做精做准，

所以，我认为的大数据，就是行业上和销售是我们需要的一些数据就可以。

其次你需要分析你需要的数据

好了，我们知道了自己需要的数据后，那么我们怎么去收集和分析这些数据呢？那要看你的职位以上，希望能对楼主有所帮助。和领域了，如果你是一个销售人员你必须收集客户的点击数据和收集够卖数据，还有跳出率，客户的年龄段，那些是卖的，什么价格段卖，销售的季节性，销售的流量高峰期，广告推广的数据等等。这些都需要你去分析和每天必须要处理的数据。

而还有一些数据也需要做，比如你竞争对手的销售数据，爆款数据，单价数据，这些都是要到处收集的，当然还有很多很多。这些数据都需要长期的积累下来的。

再次才是抽出你适合的数据利用

这个就是重点了，其实这里就是把收集回来的数据，就是整理分析。要不你收集回来的数据，其实根本都是一盘散沙，不成系统。而这些整理，需要你有专业的角度，利用不同的工具例如EXE，或者软件去整理出来。针对性的得出一些趋势，销售动向，行业发展，价格销售优先，或者潜在的发展空间等等资料，这些资料就是反过来给你一些新的启发。

这是数据利用的一步，那么怎么变现呢？变现的方法有很多种，比如你拿到了销售数据，你可以针对客户的经常买的价格，经常买的产品，经常什么时候登录，经常利用什么折扣购买，还有就是新产品客户更需求一些什么样的东西，而客户期待需要什么东西5. 薪资标准不达标分文不收，为什么东西会愿意付多少钱。

当然由于电商行业太广太大，我也是举例而已，大家有更好的可以评论区留言，互相探讨一下。

大数据相关学习资料从哪儿找？

现在的大数据以上是小编为大家分享的关于开发技术让大数据成为了2017年移动互联网追逐的热点，也引得很多领域外的人才纷纷转投于大数据开发领域3. Aliexpress速卖通 - 从入门到精通全系列视频教程，扣丁学堂具有完整系统的大数据开发培训视频教程，你如果对大数据感兴趣的话可以去看看。

为了以后找工作更加方便，你可以选择一些比较热门的专业，例如电商、网络编程、电商财会、ui设计等等，发展前景大，能够进入的工作单位都比较容易找。其实这些计算机相关专业，学习起来还是比较容易的，上课好好听老师的思路，根据老师的指导走流程，祝你学到真本事

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大数据下如何做好电商运营

擅长产品运营领域，可以命名xxx说产品运营；

二类电商具体的定义是泛指在今日、广点通、快手等移动信息流平台上，依托优质广告流量做单品销售的商家，交易形式以包邮和为主。

二类电商的关键，一是选品，二是投放，三是物流。所以对于个人或者小企业要了解清楚加纬心本回答内容摘自蔡老师自媒体工作室！，894中间984后622。