『壹』 大數據怎麼收集
一般來說，有些人尋找數據，是為了做出正確的商業決策；有些人要完善自己的技能，在事業上更上層樓；另一些人或為社會，或為科學而搜尋數據。
特別是，有些人收集詳細的數據，是為了做出統計分析，卻不知道絕大多數的人可以找到已經為他們做好了一部分統計分析的資訊，包括報告、表單數據的總匯，甚至只是具體事實，幾乎所有的人都能夠找到對他們有用的數據。
由於不知道怎樣尋找豐富的數據，許多人根本不去尋找。他們根據自己的個人觀點做決定，或者根據新聞報導做決定，即使使用數據，也不知道使用對他們有用的數據類型或數據的來源。
想要找到需要的數據，必須要有明確的目標，和使用它的目地。資訊的目標越清晰，找到合適的資源就越容易。
下面是四種主要的數據來源，可以引導你找到最好的數據。
1）內部資訊
自己工作單位裡面已經有的資訊，是獲取數據首先應該考慮的地方。你可以找到對你的機構特別相關的、競爭者找不到的，詳細的數據。
這並不容易，你必須明白是什麼部門收集和保存這些數據，如何能夠訪問這個網址，以及允許什麼樣的用途。這是為什麼明確的、詳細的目標是如此的重要。
你可能需要向管理階層提出正式申請，獲得准許，而成功與否則要看你的特定目標和一個清晰的商業案例。
拒絕走後門或捷徑的誘惑。 你的IT部門設下的規則也許讓你頭痛， 但是它們的設立是為了保證你的工作單位遵守法律。
2）政府及非營利組織
如果你必須從單位以外的地方搜尋數據，一定要盡量從政府機構或非營利組織搜尋資料。每一個政府機構都會收集數據，而且它們有法律上的義務同公眾分享，至少分享一部分數據。 海量多的資料就在電腦、電話或公共圖書館里，等你使用。
政府機構的數據有些是交易型的 ，就是為了做出分析，特別收集起來的一份政府活動記錄或統計； 例如財產轉讓和投票記錄，就是交易型的數據。人口普查是統計數據，消費物價指數也是。雖然交易數據通常只有詳細的表格，例如個人的交易記錄，但是為了保護個人隱私，統計數據通常是匯總的型態。
有些機構的數據比別的機構有用，但是首先你得找到這個機構才能找到其它。需要一般美國人的數據，找美國人口普查局；需要知道豬腩的價格，找農業部。網上有一個門戶網站data.gov，可以幫你找到數據，但是如果你不熟悉術語或找不到正確的名稱，別放棄，可以打電話到似乎最適合的機構去問。
許多非營利組織是他們的專業領域中良好的數據來源。例如企業信息，就要調查相關的行業協會。一個很好的資料來源是《協會網路全書》（ Encyclopedia of Associations），包含有企業協會、社會事業協會和研究協會。這本書在大多數公共圖書館和大學圖書館里都可以找到。 記住，這些機構通常分享的資訊都是報告的形式，不是數據，所以向他們申請資訊時要說清楚你要的是數據。
如果網上找到的數據來源不明確、不對應，不要使用它。網上浮動的數據集對於練習數據分析的人可能很有用， 但是如果你要靠它來決定策略，你最好知道它的正確來源。
3）商業性
如果你需要的數據無法從內部、政府機構，或非營利組織得到，不妨考慮購買它。 有些由政府收集和格式化的數據意義重大，價錢也便宜。不過要小心，並非所有的商業性數據的質量都好。在花費大價錢購買以前，問問出售者數據是怎樣得到的，如何處理的，並且調查一些樣本。
4）收集新的數據
最後一招是，由於數據根本不存在，而無法找到時，不妨自己出去收集一下。這要看你需要的是什麼數據。你可以根據你所需要的數據，進行一項調查，安裝感測器或派人出去觀察、衡量，得出數據。這可能會即花時間又花錢，好處是你收集的數據是你真正需要的，而且完全屬於你自己。
『貳』 大數據採集從哪些方面入手
1. 數據質量把控
不論什麼時候應用各種各樣數據源，數據質量全是一項挑戰。這代表著企業必須做的工作中是保證數據格式准確配對，並且沒有重復數據或缺乏數據導致分析不靠譜。企業必須先分析和提前准備數據，隨後才可以將其與別的數據一起開展分析。
2.拓展
大數據的使用價值取決於其數量。可是，這也將會變成一個關鍵難題。假如企業並未設計構架方案開始進行拓展，則將會迅速面臨一系列問題。其一，假如企業不準備基礎設施建設，那麼基礎設施建設的成本費便會提升。這將會給企業的費用預算帶來壓力。其二，假如企業不準備拓展，那麼其特性將會明顯降低。這兩個難題都應當在搭建大數據構架的整體規劃環節獲得處理。
3、安全系數
盡管大數據能夠為企業加深對數據的深入了解，但保護這種數據依然具備挑戰性。欺詐者和網路黑客將會對企業的數據十分感興趣，他們將會試著加上自身的仿冒數據或訪問企業的數據以獲得敏感信息。
互聯網犯罪嫌疑人能夠製作數據並將其引進其數據湖。比如，假定企業追蹤網址點一下頻次以發覺總流量中的出現異常方式，並在其網址上搜索犯罪行為，互聯網犯罪嫌疑人能夠滲入企業的系統軟體，在企業的大數據中能夠尋找很多的比較敏感信息，假如企業沒有維護周圍環境，數據加密數據並勤奮密名化數據以清除比較敏感信息的話，互聯網犯罪嫌疑人將會會發掘其數據以獲得這種信息。
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『叄』 如何玩轉電商大數據
當前社會中最重要的資源也可能也就是大數據了，所以想要玩轉電商大數據學會獲取分析大數據才是關鍵。
建議你可以系統的學習一下大數據+電商
『肆』 電商大數據究竟怎麼玩
大數據具有4V特點，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。比如微碼鄧白氏通過數據分析發現采購A產品的用戶80%也會要同時采購B產品，而采購周期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向采購A產品的客戶推送一次信息，推送的時候除了A產品的信息也同時推送B的信息。
『伍』 一個企業，特別是電商類的，如何進行大數據分析
覺得團隊要想做好數據分析，要做到這些：
1、要把所有平台的經營相關數據整合到一起，所有數據都很分散，每天都要花很多去各個看數據，浪費時間，要正確每天1分鍾就能及時掌握所有動態，快速響應，及時調整策略。
2、所有的歷史數據都能集中存儲，因為數據是很寶貴的。
3、處理、分析數據的速度要快，要是每天花一堆時間在處理、分析數據上，那你還有什麼時間去調整業績呢。
但是個人的力量是有限的，最好把這些工作外包除去，比如創因科技，可以幫你管理電商類的大數據。
『陸』 在電商行業如何進行大數據分析的
電商行業相對於傳統零售業來說，最大的特點就是一切都可以通過數據化來監控和改進。通過數據可以看到用戶從哪裡來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題。
當用戶在電商網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了價值客戶。
我們一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫里，所以對於這些客戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行為進行分析，以估計每位客戶的價值，及針對每位客戶擴展營銷的可能性。
『柒』 小型電商如何進行大數據分析
我覺得小型電商團隊要想做好數據分析，要做到這些：
1、要把所有平台的經營相關數據整合到一起，所有數據都很分散，每天都要花很多去各個看數據，浪費時間，要正確每天1分鍾就能及時掌握所有動態，快速響應，及時調整策略。
2、所有的歷史數據都能集中存儲，因為數據是很寶貴的。
3、處理、分析數據的速度要快，要是每天花一堆時間在處理、分析數據上，那你還有什麼時間去調整業績呢。
4、還有一個，就是可以做到共享，讓團隊內的小夥伴都能實時了解數據動態。
分析這塊舉個例子，電商平台定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品評論等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這里可以做的數據圖表類型很多。
一、時間維度
從時間維度上來看，除了顯示分析周期的數據，最常用的分析方式是同比和環比（BDP個人版也能一鍵選擇同環比增長值或增長率），時間區間可以是年、季和月，甚至是周，不過周相對用的少。
二、商品類別、價格維度
本次分析我主要是從商品類別、價格等多角度來進行商品數據分析，先是商品總的數據預覽，如圖（圖表是我在BDP個人版上製作的，且BDP也能滿足上述的幾個要求，實現對電商龐大數據進行更好整合、查看，讓小型團隊工作變得更加有效。）：
自己平台上的上架商品的數量、價格分布情況，作為運營者應該很了解的，均價當然也要了解，均價可能直接影響到網站客單價，網站的價格定位甚至是主要人群定位都會很清晰。比如，某個網站均價5000，那可能可以屬於輕奢侈品網站了，可能主要人群是年收入過10萬的女白領等等，這個依不同網站而定。
以上只是簡單分析商品的某些數據，商品還能進行關聯性、TOP10、采購情況等分析，大家依據自己的網站實際情況進行分析。當然，電商平台除了商品分析，還有訂單數據、用戶行為等分析值得探討。
『捌』 電子商務中數據採集的做法有哪些
主要做法是利用雲計算、大數據技術，建立電子商務稅源監控平台。
『玖』 如何利用挖掘大數據對應電子商務
數據挖掘能發現電子商務客戶的的共性和個性的知識、必然和偶然的知識、獨立和關聯的知識、現實和預測的知識等，所有這些知識經過分析，能對客戶的消費行為如心理、能力、動機、需求、潛能等做出統計和正確地分析，為管理者提供決策依據。具體應用如下：
1.分類與預測方法在電子商務中的應用
在電子商務活動中，分類是一項非常重要的任務，也是應用最多的技術。分類的目的是構造一個分類函數或分類模型，通常稱作分類器。分類器的構造方法通常由統計方法、機器學習方法、神經網路方法等。這些方法能把資料庫中的數據映射到給定類別中某一個，以便用於預測，也就是利用歷史數據記錄，自動推導出給定數據的推廣描述，從而對未來數據進行預測。
2.聚類方法在電子商務中的應用
聚類是把一組個體按照相似性原則歸成若干類別。對電子商務來說，客戶聚類可以對市場細分理論提供有力的支持。市場細分的目的是使得屬於同一類別的個體之間的距離盡可能小，而不同類別的個體之間的距離盡可能大，通過對聚類的客戶特徵的提取，電子商務網站可以為客戶提供個性化的服務。
3.數據抽取方法在電子商務中的應用
數據抽取的目的是對數據進行濃縮，給出它的緊湊描述，如求和值、平均值、方差值、等統計值、或者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是一種把最原始、最基本的信息數據從低層次抽象到高層次上的過程。可採用多維數據分析方法和面向屬性的歸納方法。在電子商務活動中，採用維數據分析方法進行數據抽取，他針對的是電子商務活動中的客戶數據倉庫。在數據分析中經常要用到諸如求和、總計、平均、最大、最小等匯集操作，這類操作的計算量特別大，可把匯集操作結果預先計算並存儲起來，以便用於決策支持系統使用。
4.關聯規則在電子商務中的應用
管理部門可以收集存儲大量的售貨數據和客戶資料，對這些歷史數據進行分析並發現關聯規則。如分析網上顧客的購買行為，幫助管理者規劃市場，確定商品的種類、價格、質量等。通常關聯規則有兩種：有意義的關聯規則和泛化關聯規則，有意義的關聯規則，即滿足最小支持度和最小可信度的規則。最小支持度，它表示一組對象在統計意義上的需滿足的最低程度，如電子商務活動中的客戶數量、客戶消費能力、消費方式等。後者即用戶規定的關聯規則的最低可靠度。第二是泛化規則，這種規則更實用，因為研究對象存在一種層次關系，如麵包、蛋糕屬西點類，而西點又屬於食品類，有了層次關系後，可以幫助發現更多的有意義的規則。
5、優化企業資源
節約成本是企業盈利的關鍵。基於數據挖掘技術，實時、全面、准確地掌握企業資源信息，通過分析歷史的財務數據、庫存數據和交易數據, 可以發現企業資源消耗的關鍵點和主要活動的投入產出比例, 從而為企業資源優化配置提供決策依據, 例如降低庫存、提高庫存周轉率、提高資金使用率等。通過對Web數據挖掘，快速提取商業信息，使企業准確地把握市場動態，極大地提高企業對市場變化的響應能力和創新能力，使企業最大限度地利用人力資源、物質資源和信息資源，合理協調企業內外部資源的關系，產生最佳的經濟效益。促進企業發展的科學化、信息化和智能化。
6、管理客戶數據
隨著「以客戶為中心」的經營理念的不斷深入人心, 分析客戶、了解客戶並引導客戶的需求已成為企業經營的重要課題。基於數據挖掘技術，企業將最大限度地利用客戶資源，開展客戶行為的分析與預測，對客戶進行分類。有助於客戶盈利能力分析，尋找潛在的有價值的客戶，開展個性化服務，提高客戶的滿意度和忠誠度。通過Web資源的挖掘，了解客戶的購買習慣和興趣，從而改善網站結構設計，推出滿足不同客戶的個性化網頁。利用數據挖掘可以有效地獲得客戶。比如通過數據挖掘可以發現購買某種商品的消費者是男性還是女性,學歷、收入如何, 有什麼愛好,是什麼職業等等。甚至可以發現不同的人在購買該種商品的相關商品後多長時間有可能購買該種商品, 以及什麼樣的人會購買什麼型號的該種商品等等。在採用了數據挖掘後, 針對目標客戶發送的廣告的有效性和回應率將得到大幅度的提高, 推銷的成本將大大降低。同時，在客戶數據挖掘的基礎上，企業可以發現重點客戶和評價市場性能，制定個性化營銷策略，拓寬銷售渠道和范圍，為企業制定生產策略和發展規劃提供科學的依據。通過呼叫中心優化與客戶溝通的渠道，提高對客戶的響應效率和服務質量，促進客戶關系管理的自動化和智能化。