‘壹’ 大数据怎么收集
一般来说，有些人寻找数据，是为了做出正确的商业决策；有些人要完善自己的技能，在事业上更上层楼；另一些人或为社会，或为科学而搜寻数据。
特别是，有些人收集详细的数据，是为了做出统计分析，却不知道绝大多数的人可以找到已经为他们做好了一部分统计分析的资讯，包括报告、表单数据的总汇，甚至只是具体事实，几乎所有的人都能够找到对他们有用的数据。
由于不知道怎样寻找丰富的数据，许多人根本不去寻找。他们根据自己的个人观点做决定，或者根据新闻报导做决定，即使使用数据，也不知道使用对他们有用的数据类型或数据的来源。
想要找到需要的数据，必须要有明确的目标，和使用它的目地。资讯的目标越清晰，找到合适的资源就越容易。
下面是四种主要的数据来源，可以引导你找到最好的数据。
1）内部资讯
自己工作单位里面已经有的资讯，是获取数据首先应该考虑的地方。你可以找到对你的机构特别相关的、竞争者找不到的，详细的数据。
这并不容易，你必须明白是什么部门收集和保存这些数据，如何能够访问这个网址，以及允许什么样的用途。这是为什么明确的、详细的目标是如此的重要。
你可能需要向管理阶层提出正式申请，获得准许，而成功与否则要看你的特定目标和一个清晰的商业案例。
拒绝走后门或捷径的诱惑。 你的IT部门设下的规则也许让你头痛， 但是它们的设立是为了保证你的工作单位遵守法律。
2）政府及非营利组织
如果你必须从单位以外的地方搜寻数据，一定要尽量从政府机构或非营利组织搜寻资料。每一个政府机构都会收集数据，而且它们有法律上的义务同公众分享，至少分享一部分数据。 海量多的资料就在电脑、电话或公共图书馆里，等你使用。
政府机构的数据有些是交易型的 ，就是为了做出分析，特别收集起来的一份政府活动记录或统计； 例如财产转让和投票记录，就是交易型的数据。人口普查是统计数据，消费物价指数也是。虽然交易数据通常只有详细的表格，例如个人的交易记录，但是为了保护个人隐私，统计数据通常是汇总的型态。
有些机构的数据比别的机构有用，但是首先你得找到这个机构才能找到其它。需要一般美国人的数据，找美国人口普查局；需要知道猪腩的价格，找农业部。网上有一个门户网站data.gov，可以帮你找到数据，但是如果你不熟悉术语或找不到正确的名称，别放弃，可以打电话到似乎最适合的机构去问。
许多非营利组织是他们的专业领域中良好的数据来源。例如企业信息，就要调查相关的行业协会。一个很好的资料来源是《协会网络全书》（ Encyclopedia of Associations），包含有企业协会、社会事业协会和研究协会。这本书在大多数公共图书馆和大学图书馆里都可以找到。 记住，这些机构通常分享的资讯都是报告的形式，不是数据，所以向他们申请资讯时要说清楚你要的是数据。
如果网上找到的数据来源不明确、不对应，不要使用它。网上浮动的数据集对于练习数据分析的人可能很有用， 但是如果你要靠它来决定策略，你最好知道它的正确来源。
3）商业性
如果你需要的数据无法从内部、政府机构，或非营利组织得到，不妨考虑购买它。 有些由政府收集和格式化的数据意义重大，价钱也便宜。不过要小心，并非所有的商业性数据的质量都好。在花费大价钱购买以前，问问出售者数据是怎样得到的，如何处理的，并且调查一些样本。
4）收集新的数据
最后一招是，由于数据根本不存在，而无法找到时，不妨自己出去收集一下。这要看你需要的是什么数据。你可以根据你所需要的数据，进行一项调查，安装传感器或派人出去观察、衡量，得出数据。这可能会即花时间又花钱，好处是你收集的数据是你真正需要的，而且完全属于你自己。
‘贰’ 大数据采集从哪些方面入手
1. 数据质量把控
不论什么时候应用各种各样数据源，数据质量全是一项挑战。这代表着企业必须做的工作中是保证数据格式准确配对，并且没有重复数据或缺乏数据导致分析不靠谱。企业必须先分析和提前准备数据，随后才可以将其与别的数据一起开展分析。
2.拓展
大数据的使用价值取决于其数量。可是，这也将会变成一个关键难题。假如企业并未设计构架方案开始进行拓展，则将会迅速面临一系列问题。其一，假如企业不准备基础设施建设，那么基础设施建设的成本费便会提升。这将会给企业的费用预算带来压力。其二，假如企业不准备拓展，那么其特性将会明显降低。这两个难题都应当在搭建大数据构架的整体规划环节获得处理。
3、安全系数
尽管大数据能够为企业加深对数据的深入了解，但保护这种数据依然具备挑战性。欺诈者和网络黑客将会对企业的数据十分感兴趣，他们将会试着加上自身的仿冒数据或访问企业的数据以获得敏感信息。
互联网犯罪嫌疑人能够制作数据并将其引进其数据湖。比如，假定企业追踪网址点一下频次以发觉总流量中的出现异常方式，并在其网址上搜索犯罪行为，互联网犯罪嫌疑人能够渗入企业的系统软件，在企业的大数据中能够寻找很多的比较敏感信息，假如企业没有维护周围环境，数据加密数据并勤奋密名化数据以清除比较敏感信息的话，互联网犯罪嫌疑人将会会发掘其数据以获得这种信息。
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‘叁’ 如何玩转电商大数据
当前社会中最重要的资源也可能也就是大数据了，所以想要玩转电商大数据学会获取分析大数据才是关键。
建议你可以系统的学习一下大数据+电商
‘肆’ 电商大数据究竟怎么玩
大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
‘伍’ 一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析
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，最好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。
‘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’ 小型电商如何进行大数据分析
我觉得小型电商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。
4、还有一个，就是可以做到共享，让团队内的小伙伴都能实时了解数据动态。
分析这块举个例子，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比（BDP个人版也能一键选择同环比增长值或增长率），时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。
二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表是我在BDP个人版上制作的，且BDP也能满足上述的几个要求，实现对电商庞大数据进行更好整合、查看，让小型团队工作变得更加有效。）：
自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。
以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析值得探讨。
‘捌’ 电子商务中数据采集的做法有哪些
主要做法是利用云计算、大数据技术，建立电子商务税源监控平台。
‘玖’ 如何利用挖掘大数据对应电子商务
数据挖掘能发现电子商务客户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和正确地分析，为管理者提供决策依据。具体应用如下：
1.分类与预测方法在电子商务中的应用
在电子商务活动中，分类是一项非常重要的任务，也是应用最多的技术。分类的目的是构造一个分类函数或分类模型，通常称作分类器。分类器的构造方法通常由统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。这些方法能把数据库中的数据映射到给定类别中某一个，以便用于预测，也就是利用历史数据记录，自动推导出给定数据的推广描述，从而对未来数据进行预测。
2.聚类方法在电子商务中的应用
聚类是把一组个体按照相似性原则归成若干类别。对电子商务来说，客户聚类可以对市场细分理论提供有力的支持。市场细分的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别的个体之间的距离尽可能大，通过对聚类的客户特征的提取，电子商务网站可以为客户提供个性化的服务。
3.数据抽取方法在电子商务中的应用
数据抽取的目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述，如求和值、平均值、方差值、等统计值、或者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的过程。可采用多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。在电子商务活动中，采用维数据分析方法进行数据抽取，他针对的是电子商务活动中的客户数据仓库。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支持系统使用。
4.关联规则在电子商务中的应用
管理部门可以收集存储大量的售货数据和客户资料，对这些历史数据进行分析并发现关联规则。如分析网上顾客的购买行为，帮助管理者规划市场，确定商品的种类、价格、质量等。通常关联规则有两种：有意义的关联规则和泛化关联规则，有意义的关联规则，即满足最小支持度和最小可信度的规则。最小支持度，它表示一组对象在统计意义上的需满足的最低程度，如电子商务活动中的客户数量、客户消费能力、消费方式等。后者即用户规定的关联规则的最低可靠度。第二是泛化规则，这种规则更实用，因为研究对象存在一种层次关系，如面包、蛋糕属西点类，而西点又属于食品类，有了层次关系后，可以帮助发现更多的有意义的规则。
5、优化企业资源
节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、准确地掌握企业资源信息，通过分析历史的财务数据、库存数据和交易数据, 可以发现企业资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例, 从而为企业资源优化配置提供决策依据, 例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。通过对Web数据挖掘，快速提取商业信息，使企业准确地把握市场动态，极大地提高企业对市场变化的响应能力和创新能力，使企业最大限度地利用人力资源、物质资源和信息资源，合理协调企业内外部资源的关系，产生最佳的经济效益。促进企业发展的科学化、信息化和智能化。
6、管理客户数据
随着“以客户为中心”的经营理念的不断深入人心, 分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。基于数据挖掘技术，企业将最大限度地利用客户资源，开展客户行为的分析与预测，对客户进行分类。有助于客户盈利能力分析，寻找潜在的有价值的客户，开展个性化服务，提高客户的满意度和忠诚度。通过Web资源的挖掘，了解客户的购买习惯和兴趣，从而改善网站结构设计，推出满足不同客户的个性化网页。利用数据挖掘可以有效地获得客户。比如通过数据挖掘可以发现购买某种商品的消费者是男性还是女性,学历、收入如何, 有什么爱好,是什么职业等等。甚至可以发现不同的人在购买该种商品的相关商品后多长时间有可能购买该种商品, 以及什么样的人会购买什么型号的该种商品等等。在采用了数据挖掘后, 针对目标客户发送的广告的有效性和回应率将得到大幅度的提高, 推销的成本将大大降低。同时，在客户数据挖掘的基础上，企业可以发现重点客户和评价市场性能，制定个性化营销策略，拓宽销售渠道和范围，为企业制定生产策略和发展规划提供科学的依据。通过呼叫中心优化与客户沟通的渠道，提高对客户的响应效率和服务质量，促进客户关系管理的自动化和智能化。