序論：速發(fā)表網(wǎng)結(jié)合其深厚的文秘經(jīng)驗(yàn)，特別為您篩選了11篇網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文。如果您需要更多原創(chuàng)資料，歡迎隨時(shí)與我們的客服老師聯(lián)系，希望您能從中汲取靈感和知識(shí)！

篇1

目前，越來(lái)越多的網(wǎng)站開(kāi)始重視數(shù)據(jù)，并期望從中發(fā)現(xiàn)新的機(jī)會(huì)，不管你是做網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)、個(gè)人站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)維護(hù)，我們都希望從數(shù)據(jù)中尋找有價(jià)值的結(jié)論，并且指導(dǎo)公司管理層的決策，最終創(chuàng)造更大的網(wǎng)站價(jià)值。本書(shū)以通俗易懂的方式來(lái)講解網(wǎng)站分析所需掌握的知識(shí)，剖析日常工作中遇到的問(wèn)題，并且配合大量的實(shí)戰(zhàn)案例的講解。

本書(shū)適合網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)人員、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)人員（SEO、SEM、EDM）、網(wǎng)站產(chǎn)品經(jīng)理和個(gè)人站長(zhǎng)閱讀，本書(shū)也適合計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)或者市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)的自學(xué)。

目錄

第1章解密神奇的網(wǎng)站分析——網(wǎng)站分析的目的、流程及價(jià)值

1.1　為什么要對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行分析

1.2　網(wǎng)站分析是什么

1.3　如何進(jìn)行網(wǎng)站分析

1.3.1　網(wǎng)站流量質(zhì)量分析

1.3.2　網(wǎng)站流量多維度細(xì)分

1.3.3　網(wǎng)站流量重合度分析

1.3.4　網(wǎng)站內(nèi)容及導(dǎo)航分析

1.3.5　網(wǎng)站轉(zhuǎn)化及漏斗分析

1.4　網(wǎng)站分析為什么很重要

1.5　網(wǎng)站分析帶來(lái)的價(jià)值及改變

1.6　網(wǎng)站分析的基本流程

1.6.1　定義（Define）

1.6.2　測(cè)量（Measure）

1.6.3　分析（Analyze）

1.6.4　改進(jìn)（Improve）

1.6.5　控制（Control）

1.7　我能成為網(wǎng)站分析師嗎

1.7.1　網(wǎng)站分析行業(yè)概況

1.7.2　興趣和一個(gè)免費(fèi)的分析工具

1.7.3　了解JS及HTML語(yǔ)言

1.7.4　了解網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)知識(shí)及常見(jiàn)廣告模式

1.7.5　Excel和PPT的使用能力

1.7.6　強(qiáng)大的溝通能力

1.7.7　不畏錯(cuò)誤和挑戰(zhàn)的能力

1.7.8　良好的職業(yè)操守和道德底線(xiàn)

1.8　本章小結(jié)

第2章從這里開(kāi)始學(xué)習(xí)網(wǎng)站分析——網(wǎng)站分析中的基礎(chǔ)指標(biāo)解釋

2.1　我們?nèi)绾潍@得網(wǎng)站的數(shù)據(jù)

2.1.1　常見(jiàn)的數(shù)據(jù)獲取方式

2.1.2　網(wǎng)站日志和JS標(biāo)記

2.1.3　用戶(hù)識(shí)別

2.1.4　點(diǎn)擊流模型

2.2　網(wǎng)站分析中的基礎(chǔ)指標(biāo)

2.2.1　網(wǎng)站分析中的骨灰級(jí)指標(biāo)

2.2.2　網(wǎng)站分析中的基礎(chǔ)級(jí)指標(biāo)

2.2.3　網(wǎng)站分析中的復(fù)合級(jí)指標(biāo)

2.3　本章小結(jié)

第3章網(wǎng)站分析師的三板斧——網(wǎng)站分析常用方法

3.1　數(shù)據(jù)分析前的準(zhǔn)備工作

3.1.1　數(shù)據(jù)的來(lái)源類(lèi)型

3.1.2　數(shù)據(jù)的清洗與整理

3.1.3　我們的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確嗎

3.2　網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析

3.2.1　同比、環(huán)比、定基比

3.2.2　趨勢(shì)線(xiàn)擬合

3.2.3　移動(dòng)均值

3.2.4　數(shù)據(jù)監(jiān)控自動(dòng)化

3.3　網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析

3.3.1　簡(jiǎn)單合并比較

3.3.2　比較實(shí)驗(yàn)的設(shè)定

3.3.3　讓比較結(jié)果更可信

3.3.4　別忘記與目標(biāo)對(duì)比

3.4　網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分

3.4.1　指標(biāo)和維度

3.4.2　為什么要使用細(xì)分

3.4.3　什么是細(xì)分

3.4.4　細(xì)分的常用方法

3.5　本章小結(jié)87第4章網(wǎng)站流量那些事兒——網(wǎng)站流量分析

4.1　網(wǎng)站中常見(jiàn)的流量分類(lèi)

4.1.1　網(wǎng)站中常見(jiàn)的三種流量來(lái)源

4.1.2　直接流量的秘密

4.2　對(duì)網(wǎng)站流量進(jìn)行過(guò)濾

4.2.1　過(guò)濾流量來(lái)源的基本原理

4.2.2　Google Analytics流量過(guò)濾速查表

4.3　如何對(duì)廣告流量進(jìn)行追蹤和分析

4.3.1　對(duì)你的流量進(jìn)行標(biāo)記

4.3.2　區(qū)分搜索付費(fèi)流量與免費(fèi)流量

4.3.3　監(jiān)測(cè)百度競(jìng)價(jià)流量ROI

4.3.4　挖掘有價(jià)值的搜索關(guān)鍵詞

4.3.5　追蹤EDM的活動(dòng)流量

4.4　如何辨別那些虛假流量

4.4.1　虛假流量與真實(shí)流量的特征

4.4.2　辨別虛假流量的十二種方法

4.5　為你的網(wǎng)站創(chuàng)建流量日記

4.5.1　什么是網(wǎng)站流量日記

4.5.2　如何創(chuàng)建流量日記

4.5.3　網(wǎng)站流量日記的作用

4.5.4　開(kāi)始第一次網(wǎng)站分析報(bào)告

4.6　流量波動(dòng)的常見(jiàn)原因分析

4.6.1　直接流量波動(dòng)常見(jiàn)原因

4.6.2　付費(fèi)搜索流量（SEM）波動(dòng)常見(jiàn)原因

4.6.3　自然搜索流量（SEO）波動(dòng)常見(jiàn)原因

4.6.4　引薦流量波動(dòng)常見(jiàn)原因

4.7　本章小結(jié)

第5章你的網(wǎng)站在偷懶嗎——網(wǎng)站內(nèi)容效率分析

5.1　網(wǎng)站頁(yè)面參與度分析

5.1.1　什么是頁(yè)面參與度

5.1.2　頁(yè)面參與度的計(jì)算方法

5.1.3　設(shè)置并查看頁(yè)面參與度指標(biāo)

5.1.4　頁(yè)面參與度指標(biāo)的兩個(gè)作用

5.2　頁(yè)面熱力圖分析

5.2.1　Google Analytics熱力圖功能

5.2.2　Google Analytics熱力圖中數(shù)字的含義

5.2.3　Google Analytics熱力圖中的細(xì)分功能

5.2.4　Google Analytics熱力圖中的路徑分析

5.2.5　Google Analytics熱力圖的常見(jiàn)問(wèn)題

5.3　頁(yè)面加載時(shí)間分析

5.3.1　理想情況下的Landing Page時(shí)間分布

5.3.2　Landing Page缺乏吸引力的時(shí)間分布

5.3.3　頁(yè)面打開(kāi)速度慢的時(shí)間分布

5.4　網(wǎng)站中的三種渠道分析

5.4.1　網(wǎng)站的流量來(lái)源渠道

5.4.2　網(wǎng)站的內(nèi)部渠道

5.4.3　網(wǎng)站的目標(biāo)渠道

5.5　追蹤并分析網(wǎng)站404頁(yè)面

5.5.1　使用Google Analytics追蹤404頁(yè)面

5.6　最終產(chǎn)品頁(yè)分析

5.6.1　如何評(píng)價(jià)內(nèi)容的熱門(mén)度

5.6.2　基于多指標(biāo)的內(nèi)容簡(jiǎn)單分類(lèi)

5.6.3　基于多指標(biāo)的內(nèi)容綜合評(píng)分

5.7　本章小結(jié)

第6章誰(shuí)在使用我的網(wǎng)站——網(wǎng)站用戶(hù)分析

6.1　用戶(hù)分類(lèi)

6.1.1　用戶(hù)指標(biāo)

6.1.2　新老用戶(hù)

6.1.3　活躍用戶(hù)和流失用戶(hù)

6.2　用戶(hù)行為分析

6.2.1　每個(gè)用戶(hù)行為指標(biāo)的分析價(jià)值

6.2.2　基于用戶(hù)行為指標(biāo)的用戶(hù)分布

6.2.3　基于用戶(hù)細(xì)分的用戶(hù)行為分析

6.3　用戶(hù)忠誠(chéng)度和價(jià)值分析

6.3.1　基于用戶(hù)行為的忠誠(chéng)度分析

6.3.2　基于用戶(hù)行為的綜合評(píng)分

6.3.3　用戶(hù)的生命周期價(jià)值

6.4　本章小結(jié)

第7章我們的目標(biāo)是什么——網(wǎng)站目標(biāo)與KPI

7.1　對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行全面貨幣化

7.1.1　設(shè)置電子商務(wù)追蹤

7.1.2　對(duì)目標(biāo)設(shè)定貨幣價(jià)值

7.2　創(chuàng)建網(wǎng)站分析體系

7.2.1　定義網(wǎng)站目標(biāo)

7.2.2　獲取并分解網(wǎng)站目標(biāo)

7.2.3　聚焦網(wǎng)站的核心目標(biāo)

7.2.4　關(guān)注每個(gè)分解的目標(biāo)

7.2.5　創(chuàng)建網(wǎng)站分析的KPI

7.3　KPI網(wǎng)站分析成功之匙

7.4　KPI在網(wǎng)站分析中的作用

7.4.1　網(wǎng)站分析KPI的5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)

7.5　解讀可執(zhí)行的網(wǎng)站分析報(bào)告

7.5.1　可執(zhí)行的網(wǎng)站分析報(bào)告的內(nèi)容

7.5.2　KPI指標(biāo)的創(chuàng)建及選擇

7.5.3　網(wǎng)站分析關(guān)鍵KPI指標(biāo)報(bào)告

7.5.4　關(guān)鍵KPI指標(biāo)變化分析

7.5.5　訪(fǎng)客行為貨幣化

7.5.6　創(chuàng)建屬于你的Action Dashboard

7.6　目標(biāo)KPI的監(jiān)控與分析

7.6.1　KPI的數(shù)據(jù)監(jiān)控

7.6.2　KPI背后的秘密

7.7　本章小結(jié)

第8章深入追蹤網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)者——路徑與轉(zhuǎn)化分析

8.1　探索用戶(hù)的足跡——關(guān)鍵轉(zhuǎn)化路徑分析

8.1.1　明確關(guān)鍵轉(zhuǎn)化路徑

8.1.2　測(cè)量關(guān)鍵轉(zhuǎn)化路徑

8.1.3　漏斗模型的展現(xiàn)

8.1.4　有效分析轉(zhuǎn)化路徑

8.1.5　為什么使用漏斗圖

8.1.6　網(wǎng)站中的虛擬漏斗分析

8.2　讓用戶(hù)走自己的路——多路徑選擇優(yōu)化

8.2.1　簡(jiǎn)化用戶(hù)轉(zhuǎn)化路徑

8.2.2　讓用戶(hù)選擇適合自己的路

8.2.3　多路徑轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)分析

8.3　基于內(nèi)容組的訪(fǎng)問(wèn)者路徑分析

8.3.1　基于分析目的規(guī)劃內(nèi)容組

8.3.2　創(chuàng)建內(nèi)容組前的準(zhǔn)備工作

8.3.3　使用過(guò)濾器創(chuàng)建內(nèi)容組

8.3.4　檢查并優(yōu)化內(nèi)容組

8.3.5　訪(fǎng)問(wèn)者流報(bào)告功能概述

8.3.6　訪(fǎng)問(wèn)者流報(bào)告與其他功能配合使用

8.4　本章小結(jié)

第9章從新手到專(zhuān)家——網(wǎng)站分析高級(jí)應(yīng)用

9.1　為你的網(wǎng)站定制追蹤訪(fǎng)問(wèn)者行為

9.1.1　使用_trackPageview函數(shù)自定義頁(yè)面名稱(chēng)

9.1.2　使用_trackPageview函數(shù)追蹤出站鏈接

9.1.3　使用_trackPageview函數(shù)記錄時(shí)間維度

9.1.4　使用_trackPageview函數(shù)記錄頁(yè)面狀態(tài)

9.1.5　使用_trackPageview函數(shù)記錄用戶(hù)行為

9.2　按需求創(chuàng)建個(gè)性化報(bào)告

9.2.1　創(chuàng)建報(bào)告前的準(zhǔn)備工作

9.2.2　設(shè)置自定義信息中心

9.2.3　對(duì)報(bào)告的用戶(hù)權(quán)限進(jìn)行管理

9.2.4　設(shè)置智能提醒和郵件報(bào)告

9.3　控制報(bào)告中的數(shù)據(jù)

9.3.1　過(guò)濾器基礎(chǔ)

9.3.2　高級(jí)過(guò)濾器

9.4　快速數(shù)據(jù)導(dǎo)出工具

9.5　數(shù)據(jù)分析高級(jí)應(yīng)用

9.5.1　網(wǎng)站內(nèi)容關(guān)聯(lián)推薦

篇2

之所以存在這樣的問(wèn)題，其根本原因在于網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的混亂，而諸如網(wǎng)站日流量、用戶(hù)的關(guān)注點(diǎn)、訪(fǎng)問(wèn)量最高頁(yè)面等都需要準(zhǔn)確、清晰的數(shù)據(jù)做支撐。如果沒(méi)有一個(gè)詳盡的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，網(wǎng)站的發(fā)展將會(huì)暗藏巨大的決策風(fēng)險(xiǎn)，正所謂網(wǎng)站發(fā)展數(shù)據(jù)必先行，而這，就需要功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)?！鞍俣冉y(tǒng)計(jì)”便是這樣一款簡(jiǎn)單易用、綠色可依賴(lài)、能夠滿(mǎn)足個(gè)性化統(tǒng)計(jì)需求的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站流量分析工具。

基于百度強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，百度統(tǒng)計(jì)能夠記錄用戶(hù)如何找到并瀏覽網(wǎng)站，幫助網(wǎng)站改善用戶(hù)的使用體驗(yàn)，讓更多的用戶(hù)轉(zhuǎn)化為客戶(hù)。各網(wǎng)站只需按照系統(tǒng)說(shuō)明添加代碼，百度統(tǒng)計(jì)便可馬上收集數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)分析結(jié)果方面，百度統(tǒng)計(jì)提供了幾十種圖形化報(bào)告，全程跟蹤訪(fǎng)客的行為路徑，并且?guī)椭O(jiān)控各種網(wǎng)絡(luò)媒介推廣效果，成為提高投資回報(bào)率的重要決策依據(jù)。知名的“愛(ài)卡汽車(chē)”就利用百度統(tǒng)計(jì)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，不僅減少了“愛(ài)卡汽車(chē)”對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)投入的人力，更清晰的區(qū)分了不同媒介所帶來(lái)的流量轉(zhuǎn)化;多種優(yōu)化推廣方案大大提升了“愛(ài)卡汽車(chē)”流量變銷(xiāo)量的能力，使得網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的幾大難題迎刃而解。

化解難題一：“我很難知道有多少人注冊(cè)過(guò)頁(yè)面，有多少人瀏覽了產(chǎn)品信息，他們都分布在哪里?又有哪些后續(xù)的行為?”

流量支持是一個(gè)網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的最基本要求，通過(guò)“百度統(tǒng)計(jì)”對(duì)“愛(ài)卡汽車(chē)”的流量分析報(bào)告來(lái)看，“愛(ài)卡汽車(chē)”首頁(yè)日均流量達(dá)230萬(wàn)，全站流量高達(dá)2116萬(wàn)PV。然而，讓“愛(ài)卡汽車(chē)”心動(dòng)的不單單體現(xiàn)在對(duì)網(wǎng)站訪(fǎng)客的整體數(shù)值統(tǒng)計(jì)上。

透過(guò)“百度統(tǒng)計(jì)”對(duì)這些訪(fǎng)客的IP地址追蹤，可以很明顯的分析出他們分布在北京或是上海。其中又有多少人注冊(cè)了會(huì)員，有多少人瀏覽了車(chē)展信息，又有多少人關(guān)注了奧迪Q5……這些后續(xù)的用戶(hù)行為細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)都能在流量分析報(bào)告中找到清晰的答案。

從另一個(gè)角度看，“百度統(tǒng)計(jì)”的來(lái)源分析模塊，可以詳細(xì)的區(qū)分出這些訪(fǎng)客進(jìn)入到“愛(ài)卡汽車(chē)”的渠道，是透過(guò)搜索引擎、搜索關(guān)鍵詞，還是百度推廣或是其他媒介營(yíng)銷(xiāo)推廣。這些數(shù)據(jù)信息，為“愛(ài)卡汽車(chē)”及時(shí)做出有針對(duì)性的產(chǎn)品服務(wù)策略和有效制定業(yè)務(wù)推廣方向提供了真實(shí)的依據(jù)，讓更多的推廣預(yù)算分配到能夠給網(wǎng)站帶來(lái)更多訪(fǎng)客且訪(fǎng)客關(guān)注度更高的推廣渠道。

化解難題二：“現(xiàn)有的用戶(hù)數(shù)據(jù)和廣告數(shù)據(jù)還不夠，我更需要一個(gè)工具，可以全面整合與反映廣告效果、用戶(hù)行為和網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)?！?/p>

當(dāng)訪(fǎng)客第一次進(jìn)入“愛(ài)卡汽車(chē)”，自然會(huì)產(chǎn)生或多或少的點(diǎn)擊行為。首訪(fǎng)頁(yè)面的第一印象、具體品牌廣告的影響刺激、頁(yè)面內(nèi)容的關(guān)注興趣點(diǎn)等因素都對(duì)訪(fǎng)客是否繼續(xù)瀏覽網(wǎng)站起到?jīng)Q策性作用。而“百度統(tǒng)計(jì)”的頁(yè)面分析報(bào)告，可以提供訪(fǎng)客在“愛(ài)卡汽車(chē)”內(nèi)各個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)情況數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，從界面美觀(guān)、操作方便性、內(nèi)容專(zhuān)業(yè)性等來(lái)提升頁(yè)面質(zhì)量，讓訪(fǎng)客保持對(duì)網(wǎng)站的持續(xù)關(guān)注。

通常，“愛(ài)卡汽車(chē)”的訪(fǎng)客在接收到某汽車(chē)品牌的廣告訊息后，多數(shù)會(huì)到相應(yīng)汽車(chē)品牌的社區(qū)論壇中去尋求各種“聲音”，然后再到對(duì)應(yīng)品牌的相關(guān)頁(yè)面去了解詳細(xì)信息，這為“愛(ài)卡汽車(chē)”中某汽車(chē)品牌的論壇指定頁(yè)面帶來(lái)很大的訪(fǎng)問(wèn)流量?！鞍俣冉y(tǒng)計(jì)”的頁(yè)面上下游報(bào)告，正可以了解這些指定頁(yè)面的訪(fǎng)客行為規(guī)律，了解他們的關(guān)注點(diǎn)和訪(fǎng)問(wèn)習(xí)慣。

若在指定頁(yè)面設(shè)定了目標(biāo)，還可以根據(jù)目標(biāo)的轉(zhuǎn)化情況來(lái)衡量訪(fǎng)客在指定頁(yè)面行為路徑的合理性，進(jìn)而有據(jù)地改善指定頁(yè)面與其他頁(yè)面之間的層次關(guān)系，讓訪(fǎng)客在網(wǎng)站上獲得更好的使用體驗(yàn)。

化解難題三：“我更想知道我的廣告點(diǎn)擊效果從哪里轉(zhuǎn)化而來(lái)?這些轉(zhuǎn)化還會(huì)有什么樣的變化趨勢(shì)?我還可以做哪些更進(jìn)一步的優(yōu)化?”

篇3

今目標(biāo)創(chuàng)始人兼CEO文榮表示：“近年來(lái)，中小微企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中迸發(fā)出了驚人的活力，但也面臨著迷惑和風(fēng)險(xiǎn)。擁有深厚的學(xué)術(shù)研究能力的中國(guó)人民大學(xué)勞動(dòng)人事學(xué)院與今目標(biāo)攜手創(chuàng)辦‘企業(yè)行為研究中心’，將為中小企業(yè)提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)。未來(lái)將每季度一次，幫助中小企業(yè)更清晰了解宏觀(guān)數(shù)據(jù)，展開(kāi)針對(duì)性策略，助力經(jīng)濟(jì)發(fā)展?！?/p>

此次的中小企業(yè)行為分析報(bào)告數(shù)據(jù)源于今目標(biāo)平臺(tái)245萬(wàn)家企業(yè)用戶(hù)，數(shù)據(jù)囊括了員工培訓(xùn)次數(shù)、遲到、工作時(shí)長(zhǎng)、人員流動(dòng)率、企業(yè)生存年限等非常具體和微觀(guān)的數(shù)據(jù)，用不同的視角對(duì)中小企業(yè)行為作出了解讀。

中國(guó)人民大學(xué)勞動(dòng)人事學(xué)院教授徐世勇教授對(duì)報(bào)告進(jìn)行了解讀，包括：大部分企業(yè)分布在北上廣，10年以上的企業(yè)占比27.66%，平均存在年限6.98年，65.43%的企業(yè)每年員工的培訓(xùn)次數(shù)超過(guò)了10次，大多數(shù)企業(yè)都是成長(zhǎng)激勵(lì)型，人力資源管理的困難來(lái)自于員工關(guān)系管理（17.5%）和績(jī)效管理（15.5%），91.36%的企業(yè)對(duì)未來(lái)充滿(mǎn)信心等。

徐世勇談到，之所以要做中小企業(yè)行為調(diào)查，是因?yàn)橐酝槍?duì)中小企業(yè)的報(bào)告相對(duì)來(lái)說(shuō)較少，現(xiàn)存調(diào)查數(shù)據(jù)也不集中，比較分散，無(wú)法形成整體分析?，F(xiàn)在人民大學(xué)與今目標(biāo)聯(lián)合將持續(xù)，詳盡動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

篇4

企業(yè)如果想在行業(yè)中力爭(zhēng)上游，離不開(kāi)對(duì)于行業(yè)和市場(chǎng)的精準(zhǔn)把握，而一個(gè)新興行業(yè)在快速發(fā)展過(guò)程中，對(duì)于市場(chǎng)變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)也需要依托于準(zhǔn)確的行業(yè)分析。作為重要的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析，市場(chǎng)分析必須依托于準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)，以適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集來(lái)的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和概括總結(jié)，進(jìn)而提取有用信息和形成結(jié)論，這一過(guò)程也就是數(shù)據(jù)分析的過(guò)程。

雖然企業(yè)內(nèi)部都會(huì)建立各方面的數(shù)據(jù)庫(kù)，但企業(yè)數(shù)據(jù)并不足以分析預(yù)測(cè)整個(gè)行業(yè)的態(tài)勢(shì)，這時(shí)候就需要行業(yè)數(shù)據(jù)的支持。行業(yè)數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)了解項(xiàng)目產(chǎn)品的市場(chǎng)環(huán)境，分析、判斷項(xiàng)目投產(chǎn)后所生產(chǎn)的產(chǎn)品在限定時(shí)間內(nèi)是否有市場(chǎng)，分析同類(lèi)產(chǎn)品的市場(chǎng)供給量及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情況，以及采取怎樣的營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略來(lái)實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售目標(biāo)并有效預(yù)測(cè)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，對(duì)整個(gè)行業(yè)、尤其是新興行業(yè)而言，市場(chǎng)分析能夠體現(xiàn)行業(yè)的走勢(shì)和發(fā)展?jié)摿Γ@些也會(huì)深刻影響著資本市場(chǎng)對(duì)行業(yè)支持的態(tài)度和力度。

那些影響寵物行業(yè)的數(shù)據(jù)

中國(guó)的寵物行業(yè)已走過(guò)近20年，近年來(lái)更呈現(xiàn)出即將面臨巨大變革的快速發(fā)展趨勢(shì)。在這場(chǎng)變革洪流中，企業(yè)更需要通過(guò)有效的行業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)變化進(jìn)行估測(cè)，而不同的產(chǎn)業(yè)節(jié)點(diǎn)對(duì)于行業(yè)數(shù)據(jù)的需求也不盡相同。

對(duì)于生產(chǎn)商來(lái)說(shuō)，行業(yè)總產(chǎn)值、全國(guó)寵物數(shù)量、全國(guó)消費(fèi)水平、不同品類(lèi)的銷(xiāo)售趨勢(shì)、用戶(hù)喜好方面的數(shù)據(jù)會(huì)影響到新產(chǎn)品的定位與研發(fā)計(jì)劃。對(duì)于數(shù)據(jù)的作用，福貝寵物總經(jīng)理汪迎春表示，“對(duì)生產(chǎn)企業(yè)來(lái)說(shuō)，全面的行業(yè)數(shù)據(jù)能夠幫助經(jīng)營(yíng)者準(zhǔn)確預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)。生產(chǎn)企業(yè)建廠(chǎng)周期長(zhǎng)達(dá)幾年，如果沒(méi)有基于數(shù)據(jù)的正確預(yù)測(cè)，很可能到工廠(chǎng)投產(chǎn)時(shí)就會(huì)面臨極為尷尬的境地?！倍ㄉ毯土闶凵淘趦?nèi)的經(jīng)銷(xiāo)商最關(guān)心的數(shù)據(jù)集中在與消費(fèi)者相關(guān)的一些數(shù)據(jù)，如國(guó)內(nèi)寵物數(shù)量，養(yǎng)寵人地區(qū)分布，養(yǎng)寵消費(fèi)趨勢(shì)、養(yǎng)寵消費(fèi)習(xí)慣、市場(chǎng)消費(fèi)力、用戶(hù)體驗(yàn)等方面的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對(duì)于零售商來(lái)講直接影響他們決策在哪里建倉(cāng)庫(kù)或是投入更大精力去開(kāi)拓市場(chǎng)等等；寵物服務(wù)機(jī)構(gòu)會(huì)更加關(guān)心區(qū)域性的消費(fèi)水平，但同時(shí)也會(huì)關(guān)注全國(guó)整體的消費(fèi)趨勢(shì)，比如養(yǎng)寵人可以接受何種價(jià)位的美容服務(wù)，或是在寄養(yǎng)方面消費(fèi)者的需求與意見(jiàn)等等。所有這些都可以通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查進(jìn)行量化，產(chǎn)生行業(yè)數(shù)據(jù)，通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，最終總結(jié)出一定的市場(chǎng)趨勢(shì)和規(guī)律，進(jìn)而指導(dǎo)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的企業(yè)和機(jī)構(gòu)做出正確的決策。而作為行業(yè)觀(guān)察者，寵物行業(yè)媒體對(duì)行業(yè)各個(gè)方面的數(shù)據(jù)都非?？是螅⒓毙柰ㄟ^(guò)這些不斷更新的數(shù)據(jù)總結(jié)出行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)，或是對(duì)行業(yè)中的一些現(xiàn)象進(jìn)行分析。

由此可見(jiàn)，行業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)中的所有從業(yè)者都很重要，所有人也都在不遺余力地尋覓著這些具有指導(dǎo)價(jià)值的數(shù)據(jù)，但在搜尋的過(guò)程中，都不約而同地走到了一個(gè)棘手的境地——中國(guó)寵物行業(yè)可以搜索到的數(shù)據(jù)幾乎為零。

難覓蹤影的行業(yè)數(shù)據(jù)

尋求行業(yè)數(shù)據(jù)的人往往會(huì)首先通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索相關(guān)信息。但在實(shí)際搜索國(guó)內(nèi)寵物行業(yè)數(shù)據(jù)過(guò)程中，搜索到的信息一般分為兩類(lèi)。第一類(lèi)是分析評(píng)論性的文章，這類(lèi)文章中雖然會(huì)包含一些數(shù)據(jù)，但大多是類(lèi)似全國(guó)某類(lèi)寵物的數(shù)量、行業(yè)估計(jì)產(chǎn)值等宏觀(guān)而概括性的數(shù)據(jù)，同時(shí)這些數(shù)據(jù)還停留在幾年前的情況，無(wú)法指導(dǎo)企業(yè)對(duì)當(dāng)下業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)整或是對(duì)未來(lái)市場(chǎng)有準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)；第二類(lèi)數(shù)據(jù)則是由各個(gè)商業(yè)公司出版的行業(yè)市場(chǎng)調(diào)查及分析報(bào)告，如在中國(guó)產(chǎn)業(yè)研究網(wǎng)上可以搜索到近10篇以“寵物行業(yè)”為關(guān)鍵詞的分析報(bào)告，而在中國(guó)行業(yè)研究報(bào)告網(wǎng)上可以通過(guò)搜索“狗糧”得到98篇與這一產(chǎn)業(yè)相關(guān)的商業(yè)報(bào)告。在這些報(bào)告的摘要說(shuō)明中顯示，其主要數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、海關(guān)總署、國(guó)家信息中心、行業(yè)協(xié)會(huì)、咨詢(xún)公司問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，銀行采集數(shù)據(jù)、稅務(wù)部門(mén)采集數(shù)據(jù)、證券交易采集數(shù)據(jù)，商務(wù)部采集數(shù)據(jù)以及各類(lèi)市場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)等，調(diào)查報(bào)告的目錄中也顯示報(bào)告將包含行業(yè)整體運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析、重點(diǎn)區(qū)域運(yùn)行情況、行業(yè)產(chǎn)銷(xiāo)狀況監(jiān)測(cè)分析、資產(chǎn)負(fù)債狀況監(jiān)測(cè)分析、運(yùn)營(yíng)狀況監(jiān)測(cè)分析、行業(yè)成本費(fèi)用監(jiān)測(cè)分析、行業(yè)盈利情況、財(cái)務(wù)分析、核心競(jìng)爭(zhēng)力分析以及發(fā)展?jié)摿Ψ治龅榷喾矫娴臄?shù)據(jù)分析。但這樣一份報(bào)告并非免費(fèi)，其價(jià)格往往在8000—10000元不等，并不是能夠直接使用參考的公開(kāi)數(shù)據(jù)。在采訪(fǎng)中，我們了解到一些企業(yè)也曾經(jīng)購(gòu)買(mǎi)過(guò)此類(lèi)商業(yè)調(diào)查報(bào)告，但對(duì)于其中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況也存有質(zhì)疑。

除了通過(guò)搜索引擎直接搜索相關(guān)數(shù)據(jù)外，其他行業(yè)尋找相關(guān)數(shù)據(jù)時(shí)也可以通過(guò)相應(yīng)的政府主管部門(mén)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行搜集。寵物行業(yè)目前仍隸屬于中國(guó)農(nóng)業(yè)部，但在農(nóng)業(yè)部的官方網(wǎng)站上并不能直接搜索到寵物行業(yè)的數(shù)據(jù)，只能在一些與畜牧業(yè)相關(guān)的文章中有零散的個(gè)別寵物企業(yè)或?qū)櫸锸称酚闷烦隹诜矫娴臄?shù)據(jù)。此外，在中國(guó)畜牧業(yè)協(xié)會(huì)犬業(yè)分會(huì)這類(lèi)的行業(yè)協(xié)會(huì)網(wǎng)站上也無(wú)法查詢(xún)到公開(kāi)詳實(shí)的行業(yè)數(shù)據(jù)。

“行業(yè)確實(shí)缺乏公開(kāi)易于查詢(xún)的數(shù)據(jù)，”國(guó)內(nèi)某知名寵物食品生產(chǎn)企業(yè)負(fù)責(zé)人表示，“有實(shí)力的企業(yè)會(huì)自己進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)查或是聘請(qǐng)調(diào)查公司進(jìn)行調(diào)查，企業(yè)之間也會(huì)彼此交換一些調(diào)查數(shù)據(jù)，但僅限于行業(yè)內(nèi)很小的范圍?！蓖瑫r(shí)，這位業(yè)內(nèi)人士也表示，企業(yè)的調(diào)查限于人力和財(cái)力限制，并不能有效反應(yīng)整體趨勢(shì)，對(duì)于趨勢(shì)的預(yù)測(cè)更多地依靠經(jīng)營(yíng)者對(duì)于行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)積累，全國(guó)性的數(shù)據(jù)調(diào)查和分析必須依靠行政部門(mén)更為強(qiáng)有力的支持。

篇5

中圖分類(lèi)號(hào)：G358.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，參與到購(gòu)物網(wǎng)站的人越來(lái)越多，人們樂(lè)于在網(wǎng)絡(luò)中去分享自己的相關(guān)信息，拓展自己的人脈。企業(yè)甚至能通過(guò)社交平臺(tái)去直接影響客戶(hù)，一切都似乎因?yàn)橘?gòu)物網(wǎng)站的出現(xiàn)而變的美好。

基于網(wǎng)上購(gòu)物系統(tǒng)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)數(shù)據(jù)的“相似性”的比對(duì)，來(lái)找出具有相似愛(ài)好的同類(lèi)人群，從而可以為這些具有相同愛(ài)好的人群提供某些便利：

（1）為具有相同愛(ài)好的人提供好友推薦，以供他們互相交流；

（2）通過(guò)對(duì)某位客戶(hù)往期所購(gòu)入的商品，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，通過(guò)這些商品的類(lèi)別，價(jià)格，以及風(fēng)格上等的特征提取，為客戶(hù)在下次瀏覽商品時(shí)提品推薦服務(wù)，以便顧客迅速找到心儀的產(chǎn)品；

（3）通過(guò)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品類(lèi)別、風(fēng)格等上的特征提取，以及評(píng)論的特征的提取，從而為店家提供一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)方向。

購(gòu)物網(wǎng)站已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最恰當(dāng)?shù)膽?yīng)用領(lǐng)域。

1什么是數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），又稱(chēng)為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database， KDD），就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。或者說(shuō)是從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)（KDD），并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融合（Data Fusion）以及決策支持的過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

2購(gòu)物網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘的意義

通過(guò)購(gòu)物網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘并加以分析，企業(yè)能獲得什么？

2.1潛在商機(jī)的發(fā)現(xiàn)

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘與分析，可以發(fā)現(xiàn)某個(gè)用戶(hù)的活動(dòng)商圈是否在企業(yè)的商圈覆蓋范圍內(nèi)；可以知道某個(gè)用戶(hù)的消費(fèi)能力；可以知道某個(gè)用戶(hù)的喜好及最近的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣；可以知道某個(gè)用戶(hù)會(huì)購(gòu)買(mǎi)自己產(chǎn)品的概率；可以知道競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略。

寄生在Facebook這樣的社交網(wǎng)站上的社交游戲公司Zynga，它聰明的利用了用戶(hù)數(shù)據(jù)，從中挖掘出大量商機(jī)。據(jù)《彭博商業(yè)周刊》披露，這個(gè)社交游戲巨頭大約每天要收集600億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，包括人們一般玩多久游戲，什么時(shí)候玩，喜歡購(gòu)買(mǎi)什么游戲物品等等。該公司的數(shù)學(xué)極客們用這些數(shù)據(jù)來(lái)分析哪些人喜歡逛自己朋友的農(nóng)場(chǎng)和城市（Zynga開(kāi)發(fā)的游戲），人們都喜歡買(mǎi)哪些虛擬物品以及他們給自己的朋友贈(zèng)送虛擬物品的頻率等。然后他們就會(huì)得出這樣一個(gè)重大的發(fā)現(xiàn)：經(jīng)常收到朋友虛擬禮物的人會(huì)更喜歡玩游戲，收不到或不那么經(jīng)常收到的則不太喜歡玩游戲。Zynga的數(shù)據(jù)分析部門(mén)副總裁Ken Rudin表示：根據(jù)這個(gè)發(fā)現(xiàn)，一群數(shù)學(xué)極客們又想出了解決辦法――那些不那么經(jīng)常收到禮物的玩家我們會(huì)讓他們更加容易的找到建城（Zynga游戲）的工具，這樣他們就不會(huì)過(guò)于依靠他人的禮物了。Zynga的意圖很明顯：分析用戶(hù)行為，揣摩用戶(hù)心理，然后適時(shí)為每個(gè)獨(dú)特行為習(xí)慣的用戶(hù)提供更有針對(duì)性的服務(wù)。

2.2危機(jī)預(yù)警

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘與分析，可以對(duì)一些網(wǎng)絡(luò)中突然的一條可能對(duì)企業(yè)產(chǎn)生危機(jī)的信息即時(shí)的監(jiān)控起來(lái)。并追蹤其傳播路徑，找到其中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。利用“亂石”打散其傳播軌跡。從而讓危機(jī)盡快消失。一個(gè)企業(yè)面對(duì)社交媒體中網(wǎng)民創(chuàng)造的成千上萬(wàn)，甚至幾百萬(wàn)的討論內(nèi)容，想要通過(guò)人工去判斷哪些口碑對(duì)品牌有利，哪些將會(huì)成為品牌危機(jī)是個(gè)不可能完成的任務(wù)。而輿情監(jiān)測(cè)則可以圍繞某一監(jiān)測(cè)領(lǐng)域或事件，經(jīng)過(guò)科學(xué)部署的不間斷的數(shù)據(jù)收集與分析的過(guò)程，前期需要對(duì)收集范圍和關(guān)鍵詞群進(jìn)行設(shè)置，中期對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾、分組、聚類(lèi)等預(yù)處理，后期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并以分析報(bào)告的形式讓品牌了解到自身的口碑狀況。我們發(fā)現(xiàn)百度指數(shù)顯示2011年以前沒(méi)有任何關(guān)于“輿情監(jiān)測(cè)”的搜索記錄，然而隨著社交媒體的發(fā)展，品牌逐漸意識(shí)危機(jī)公關(guān)的重要性，也更加深入地認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析在危機(jī)預(yù)警中不可忽視的作用。

2.3效果預(yù)測(cè)

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘與分析，可以通過(guò)對(duì)企業(yè)已掌控的圈子，消費(fèi)群體的黏著度，事件的時(shí)序，傳播的投入上去事先預(yù)測(cè)相關(guān)的效果。從而讓企業(yè)能花最少的錢(qián)得到最大的產(chǎn)出。在2010年，惠普實(shí)驗(yàn)室的研究人員Sitaram Asur和Bernardo Huberman發(fā)現(xiàn)，通過(guò)Twitter可以了解人們興趣的變化，從而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電影票房收入。他們統(tǒng)計(jì)了一部電影名字在Twitter上出現(xiàn)的次數(shù)，收集了3個(gè)月內(nèi)與電影相關(guān)的約300萬(wàn)個(gè)tweet，發(fā)現(xiàn)電影名字出現(xiàn)的頻率與電影的票房收入存在很強(qiáng)的相關(guān)性。Bernardo Huberman說(shuō)：“我們的預(yù)測(cè)非常準(zhǔn)確?！币越┦稓⒊隹袢随?zhèn)》為例。研究小組預(yù)測(cè)這部影片在美國(guó)上映的首周票房為1680萬(wàn)美元，實(shí)際數(shù)字為1606萬(wàn)美元。我們分析推文并衡量推文產(chǎn)生的速度。并且認(rèn)為，關(guān)于某部電影的推文產(chǎn)生速度越快，大家越有可能去觀(guān)看這部電影。

3購(gòu)物網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘的步驟

基于網(wǎng)購(gòu)，對(duì)所牽涉的網(wǎng)購(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中的毫無(wú)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行相關(guān)特征上的比對(duì)，從而找出“相似性”。

篇6

這個(gè)過(guò)程并非完全因?yàn)檠挪齽?chuàng)辦者的“神機(jī)妙算”，而是他們順其自然地根據(jù)我國(guó)藝術(shù)領(lǐng)域以及藝術(shù)品市場(chǎng)發(fā)展的新?tīng)顩r、新需求，踏準(zhǔn)節(jié)拍，及時(shí)調(diào)整布局，不斷充實(shí)而形成的。

人們通過(guò)這個(gè)網(wǎng)站，可及時(shí)了解各地的藝術(shù)品拍賣(mài)信息，查詢(xún)歷年藝術(shù)品行情和市場(chǎng)指數(shù)，瀏覽國(guó)內(nèi)外藝術(shù)創(chuàng)作、評(píng)論、展覽、市場(chǎng)諸多領(lǐng)域的新動(dòng)態(tài)。但一個(gè)有活力的網(wǎng)站，并不是網(wǎng)站創(chuàng)辦者包辦所有的內(nèi)容，而是打造一個(gè)具有自發(fā)創(chuàng)造能力的平臺(tái)，讓網(wǎng)友在那里開(kāi)辟自己的“疆土”，形成網(wǎng)上“社會(huì)”。讓熱愛(ài)藝術(shù)的網(wǎng)友在那里發(fā)表觀(guān)點(diǎn)，交流作品，展示藏品，還可以進(jìn)行網(wǎng)上交易。

篇7

二、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐教學(xué)云服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐教學(xué)云服務(wù)平臺(tái)是一款功能強(qiáng)大、便捷實(shí)用的學(xué)習(xí)交流平臺(tái)，將線(xiàn)下教育機(jī)構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)化，運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)整合現(xiàn)有技術(shù)服務(wù)平臺(tái)，包括云服務(wù)網(wǎng)站、應(yīng)用端APP、微信應(yīng)用軟件三部分，可以促進(jìn)高校教師、學(xué)生、社會(huì)人員之間的交流，實(shí)現(xiàn)城域范圍內(nèi)的優(yōu)質(zhì)教育資源共享，如圖1所示。其定位于高等院校、高等院校教師、大學(xué)生、社會(huì)大眾、第三方機(jī)構(gòu)五大服務(wù)對(duì)象，包括創(chuàng)建網(wǎng)校平臺(tái)、在線(xiàn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)、在線(xiàn)直播系統(tǒng)、在線(xiàn)題庫(kù)系統(tǒng)、教學(xué)排課系統(tǒng)、學(xué)員管理系統(tǒng)、教務(wù)管理系統(tǒng)、數(shù) 據(jù)分析系統(tǒng)子功能模塊。

三、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐教學(xué)云平臺(tái)的服務(wù)對(duì)象

1.高等院校。構(gòu)建平臺(tái)，打通學(xué)生、教師、學(xué)校之間的溝通互動(dòng)渠道，讓學(xué)校及時(shí)了解教師、學(xué)生各個(gè)方面的情況，保證三者兩兩之間的信息互通與服務(wù)對(duì)稱(chēng)性。

2.高等院校教師。通過(guò)信息平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)高等院校網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)授課教師的“講”、“學(xué)”、“用”等方面的服務(wù)。

3.高等院校及大專(zhuān)院校學(xué)生。通過(guò)平臺(tái)、云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)高等院校學(xué)生的“學(xué)”、“用”、“做”等方面的關(guān)愛(ài)和服務(wù)。

4.社會(huì)大眾。指社會(huì)性學(xué)員，主要包括各類(lèi)企業(yè)員工、成功創(chuàng)業(yè)者、往屆畢業(yè)大學(xué)生等等。通過(guò)應(yīng)用端APP或微信，讓社會(huì)大眾了解在線(xiàn)學(xué)習(xí)、在線(xiàn)直播、在線(xiàn)題庫(kù)、數(shù)據(jù)分析與共享等信息，并可為企業(yè)員工提供再次深造學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)；也可為成功創(chuàng)業(yè)者提供在線(xiàn)講座的機(jī)會(huì)，以促進(jìn)其與同行或同層次專(zhuān)家學(xué)者間的交流、分享創(chuàng)業(yè)心得，為大學(xué)生提供有關(guān)社會(huì)創(chuàng)業(yè)等實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的借鑒。5.第三方機(jī)構(gòu)。主要包括分銷(xiāo)機(jī)構(gòu)、營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)伙伴、投資機(jī)構(gòu)等。如果大量第三方機(jī)構(gòu)接入平臺(tái)，平臺(tái)會(huì)沉淀高校、高校教師、大學(xué)生、社會(huì)人員等數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，可形成線(xiàn)下課程、管理等方面的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，也可對(duì)平臺(tái)的管理、平臺(tái)定位服務(wù)的五大對(duì)象的行為進(jìn)行深度挖掘，使其成為有用的“數(shù)據(jù)黃金”。

四、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐教學(xué)云服務(wù)平臺(tái)的功能

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐教學(xué)云服務(wù)平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò)課堂、輔助教學(xué)、教務(wù)管理、系統(tǒng)配置等功能。

1.門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。通過(guò)建立網(wǎng)站作為網(wǎng)校操作平臺(tái)，主要包括課程展示、課程推薦、名師展示、課程購(gòu)買(mǎi)、新聞資訊、社區(qū)問(wèn)答、個(gè)人中心具體功能。

2.網(wǎng)絡(luò)課堂。是該平臺(tái)最基礎(chǔ)的功能模塊。包括直播教學(xué)、公開(kāi)課、錄播教學(xué)、考試題庫(kù)、互動(dòng)答疑、投票系統(tǒng)、問(wèn)卷調(diào)查等具體功能。

3.輔助教學(xué)。在線(xiàn)學(xué)習(xí)、在線(xiàn)直播、在線(xiàn)答題等都是輔助教學(xué)的內(nèi)容。主要用于實(shí)現(xiàn)課程筆記、課程分享、課程標(biāo)簽、課程收藏、課件下載、學(xué)習(xí)跟蹤、課程評(píng)論等功能。

4.教務(wù)管理。教務(wù)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能排課、班級(jí)管理、學(xué)員導(dǎo)入、電子檔案、教材管理、教師管理、課酬績(jī)效管理等功能。

5.系統(tǒng)配置。是對(duì)平臺(tái)前后端進(jìn)行健康管理的操作。主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、發(fā)送通知、權(quán)限分配、站內(nèi)短信、版權(quán)保護(hù)、財(cái)務(wù)審核、人員管控等功能?？傊?，基于云計(jì)算、云服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐教學(xué)平臺(tái)可促進(jìn)城域范圍內(nèi)優(yōu)質(zhì)教育資源共享，實(shí)現(xiàn)異地兩課堂雙向交互的同步教學(xué)，使其可在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)空間內(nèi)使用。

作者:王梓蓉 單位:蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)

參考文獻(xiàn)：

[1]劉撿平，黃勇，周西柳.云計(jì)算科技服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)設(shè)計(jì)研究[J].科技通報(bào)，2012，(10):52-56.

[2]常雪琴.基于云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)構(gòu)建研究[J].蘭州文理學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，(5):33-37.

[3]朱江鴻.高校虛擬與實(shí)體實(shí)訓(xùn)平臺(tái)協(xié)同構(gòu)建研究[J].當(dāng)代教育實(shí)踐與教學(xué)研究，2016，(2):74.

篇8

由于網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)分析事關(guān)網(wǎng)站的生存和發(fā)展大計(jì)，所以，網(wǎng)站管理者對(duì)于網(wǎng)絡(luò)流量分析越來(lái)越重視。有需求就會(huì)有市場(chǎng)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的繁榮，一個(gè)圍繞網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)分析的市場(chǎng)就此形成，并逐步形成了一個(gè)產(chǎn)業(yè)，這些公司不僅提供流量統(tǒng)計(jì)以及相應(yīng)的分析報(bào)告，還能提供更為專(zhuān)業(yè)和全面的數(shù)據(jù)分析，比如為特點(diǎn)網(wǎng)站提供網(wǎng)站優(yōu)化的咨詢(xún)服務(wù)、提供網(wǎng)站內(nèi)廣告效果分析服務(wù)等。

“互聯(lián)網(wǎng)流量統(tǒng)計(jì)分析是一種新興的業(yè)務(wù)，盡管已經(jīng)存在一段時(shí)間了，但是直到最近一兩年才逐漸為人們所熟知。從事這項(xiàng)服務(wù)的公司大多數(shù)也是新興的公司?！?聯(lián)網(wǎng)時(shí)代（北京）科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)CNZZ）執(zhí)行總裁張志強(qiáng)告訴記者。這些公司中比較活躍的有來(lái)自中國(guó)的CNZZ、好耶，和來(lái)自國(guó)外的WebTrend等。

據(jù)張志強(qiáng)介紹，這項(xiàng)業(yè)務(wù)的需求首先來(lái)自于中小網(wǎng)站。因?yàn)榫W(wǎng)站需要了解來(lái)訪(fǎng)者是來(lái)自友情鏈接還是搜索引擎、來(lái)訪(fǎng)者點(diǎn)擊哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)最多、能停留多長(zhǎng)時(shí)間等，這些對(duì)于優(yōu)化網(wǎng)站的布置、是否投放廣告以及如何投放廣告都非常重要。然而中小網(wǎng)站通常不具有開(kāi)發(fā)此類(lèi)功能的能力，所以會(huì)使用這種流量統(tǒng)計(jì)服務(wù)。 另外，也有一些大公司出于成本上的考慮愿意把這些工作交給更專(zhuān)業(yè)的公司。

由獨(dú)立的第三方提供流量統(tǒng)計(jì)服務(wù)，還有一個(gè)好處是可以比較公正地網(wǎng)站的流量信息，幫助廣告客戶(hù)決定廣告的投放。在有“眼球”經(jīng)濟(jì)之稱(chēng)的互聯(lián)網(wǎng)上，流量可能決定一個(gè)網(wǎng)站的生死，獨(dú)立第三方的數(shù)據(jù)可以為廣告主提供一個(gè)相對(duì)客觀(guān)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

實(shí)際上，網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)不僅可以用來(lái)指導(dǎo)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)和規(guī)劃，它還可以提供更為豐富的其他信息。比如，從CNZZ提供的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，就可以感受到眼下這場(chǎng)金融風(fēng)暴的威力: 汽車(chē)類(lèi)奢侈品網(wǎng)站的點(diǎn)擊率呈明顯下降，而電子商務(wù)和游戲網(wǎng)站的點(diǎn)擊率上升勢(shì)頭明顯，C2C網(wǎng)上購(gòu)物類(lèi)網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)量上升最為顯著。

篇9

Creative construction and application of GDIS in Vehicle Dimension field

Li Zhengping，Yang Yufang，Gu Qing，Gao Yu，Yang Yang，Xu Xiangze

（Vehicle Manufacturing Engineering， Shanghai General Motor limited company， 201201， ）

Abstract：To introduce the construction and application of Global Dimensional Information System（GDIS） in Vechicle Dimension field. It’s the description about the execution approach how SGM rebuild and integrate system around GDIS， and involve out-sourcing parts data into data system network. It’s also the statement on innovative execution on measurement system， combined with GDIS functional development for the purpose of vehicle dimension data analysis and monitoring under new manufacturing process.

Keyword：Vehicle dimension，GDIS，data system，data integration， Vision system， Geo-pallet

1、全球尺寸信息系統(tǒng)簡(jiǎn)介

通用公司由北美公司牽頭，西門(mén)子開(kāi)發(fā)，上海通用、大宇、歐寶、巴西等全球各區(qū)域公司共同參與，基于TcAE平臺(tái)全新開(kāi)發(fā)尺寸數(shù)據(jù)系統(tǒng)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和報(bào)告，并實(shí)現(xiàn)全球信息共享。該開(kāi)發(fā)項(xiàng)目目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全球尺寸數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)，格式，平臺(tái)統(tǒng)一。同時(shí)也使產(chǎn)品開(kāi)發(fā)生命周期中相關(guān)系統(tǒng)，軟件工具使用平臺(tái)也得到統(tǒng)一。有效地提高了全球化信息共享效率和能力。

全球尺寸信息系統(tǒng)集車(chē)身尺寸工藝信息管理，測(cè)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)多樣化分析以及尺寸信息評(píng)價(jià)共享功能為一體，完整整合企業(yè)內(nèi)部各級(jí)車(chē)身總成，各類(lèi)測(cè)量來(lái)源的尺寸數(shù)據(jù)，有效支持日常車(chē)身制造尺寸分析和控制。本文介紹該系統(tǒng)在整車(chē)尺寸領(lǐng)域的架構(gòu)和常規(guī)應(yīng)用方法，并且上海通用汽車(chē)公司圍繞該系統(tǒng)進(jìn)行的系統(tǒng)再構(gòu)造和集成，將車(chē)身零部件供應(yīng)商的尺寸數(shù)據(jù)也納入到該系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，將系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋到整車(chē)制造所有步驟。以及通過(guò)測(cè)量系統(tǒng)創(chuàng)新實(shí)施，結(jié)合本系統(tǒng)的功能應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)新工藝下的整車(chē)在線(xiàn)測(cè)量系統(tǒng)尺寸數(shù)據(jù)分析監(jiān)控功能。

全球尺寸信息系統(tǒng)（Global Dimension Information System以下簡(jiǎn)稱(chēng)GDIS）由下圖各部分組成。

圖1 GDIS系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

其中各組成部分功能如下：

1）數(shù)據(jù)采集端：在整車(chē)制造不同階段采用各類(lèi)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行尺寸測(cè)量監(jiān)控，如白光/藍(lán)光測(cè)量設(shè)備，三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)（CMM），在線(xiàn)測(cè)量系統(tǒng)（VISION），等，這些測(cè)量設(shè)備最終形成固定格式的電子文件報(bào)告，通過(guò)固定的電腦終端上傳至數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)器。

2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)器：獲取采集端上傳的數(shù)據(jù)報(bào)告，并從系統(tǒng)管理服務(wù)器中得到相關(guān)的零件總成尺寸工藝配置信息進(jìn)行報(bào)告有效性自動(dòng)評(píng)定。一旦報(bào)告評(píng)估有效，則自動(dòng)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一報(bào)告格式，存儲(chǔ)入數(shù)據(jù)庫(kù)中，供后續(xù)應(yīng)用。如評(píng)估報(bào)告無(wú)效則報(bào)告無(wú)法存儲(chǔ)入數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)錯(cuò)誤信息也會(huì)即時(shí)反饋到數(shù)據(jù)采集部門(mén)以便數(shù)據(jù)流管理人員進(jìn)行及時(shí)糾正和重新上傳。

3）系統(tǒng)管理服務(wù)器：管理GDIS所有零件總成/測(cè)量設(shè)備配置信息的終端，同時(shí)也是各類(lèi)尺寸測(cè)量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。

4）數(shù)據(jù)分析客戶(hù)端：現(xiàn)場(chǎng)尺寸工程師使用GDIS數(shù)據(jù)分析客戶(hù)端，隨時(shí)獲取最新的零件總成測(cè)量數(shù)據(jù)，并進(jìn)行多樣化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，完成日常生產(chǎn)尺寸監(jiān)控和問(wèn)題診斷分析。同時(shí)也可使用該客戶(hù)端制作個(gè)性化尺寸分析評(píng)估報(bào)告用以匯報(bào)和數(shù)據(jù)分享。通過(guò)該客戶(hù)端，用戶(hù)可以完成常規(guī)的：

√測(cè)點(diǎn)數(shù)模查看：通過(guò)測(cè)點(diǎn)清單與數(shù)模測(cè)點(diǎn)位置的互動(dòng)，快速查閱測(cè)點(diǎn)信息和相關(guān)實(shí)體

√測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)常規(guī)統(tǒng)計(jì)分析：針對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)計(jì)算相關(guān)的均值，極差值，6sigma，Pp，Ppk，合格率等常規(guī)統(tǒng)計(jì)值計(jì)算。

√功能尺寸分析：可創(chuàng)建功能性尺寸以評(píng)價(jià)相關(guān)測(cè)點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系

√相關(guān)性分析：計(jì)算相關(guān)測(cè)點(diǎn)的尺寸變化關(guān)聯(lián)性，以支持判斷尺寸變化來(lái)源

√主成分分析：將區(qū)域測(cè)點(diǎn)波動(dòng)的主要原因以數(shù)模動(dòng)畫(huà)效果演示，以幫助用戶(hù)進(jìn)行問(wèn)題判斷

√客戶(hù)自定義報(bào)告：可定制各類(lèi)尺寸分析報(bào)告并輸出

圖2 GDIS客戶(hù)端軟件功能界面示意圖

5）報(bào)告管理服務(wù)器：管理所有尺寸評(píng)價(jià)報(bào)告模板，一旦對(duì)應(yīng)的零件總成測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)，則自動(dòng)觸發(fā)相應(yīng)的報(bào)告刷新后臺(tái)程序，形成PDF格式的數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)報(bào)告，更新到GDIS網(wǎng)站。

6）GDIS網(wǎng)站：全球化GDIS尺寸信息共享平臺(tái)，可查詢(xún)各生產(chǎn)基地的各車(chē)型報(bào)告。網(wǎng)站提供用戶(hù)自定義報(bào)告功能，可由用戶(hù)在一定范圍內(nèi)自行定制個(gè)性化的尺寸報(bào)告。

2、供應(yīng)商數(shù)據(jù)集成開(kāi)發(fā)

對(duì)于整車(chē)制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，廠(chǎng)內(nèi)的總成件測(cè)量數(shù)據(jù)的采集和集成可自行規(guī)劃并實(shí)施，其實(shí)施應(yīng)用難度相對(duì)較低。對(duì)外部眾多供應(yīng)商的零件測(cè)量數(shù)據(jù)并進(jìn)行集成，與廠(chǎng)內(nèi)整車(chē)尺寸數(shù)據(jù)結(jié)合，對(duì)整車(chē)制造鏈構(gòu)成全過(guò)程監(jiān)控，將更有效的實(shí)現(xiàn)整車(chē)尺寸質(zhì)量監(jiān)控，追溯和改進(jìn)。 但是供應(yīng)商數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)和廠(chǎng)內(nèi)車(chē)型數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，供應(yīng)商的測(cè)量設(shè)備，軟件標(biāo)準(zhǔn)化程度很低，測(cè)量報(bào)告的格式五花八門(mén)，企業(yè)對(duì)供應(yīng)商的網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)入門(mén)檻非常高，上述這些是所有整車(chē)企業(yè)都將面臨的難題。上海通用在供應(yīng)商數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成方面率先走出了第一步，并針對(duì)上述的難題提出了自己的創(chuàng)新解決方案。

2.1供應(yīng)商產(chǎn)品管理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

GDIS系統(tǒng)面向廠(chǎng)內(nèi)產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理方案是已成熟運(yùn)用的雙線(xiàn)方式，即“廠(chǎng)->車(chē)型->總成” （BOP結(jié)構(gòu)即Bill of Product“產(chǎn)品清單”管理）和“廠(chǎng)->測(cè)量設(shè)備->測(cè)量軟件”（BOR結(jié)構(gòu)即Bill of Resource“資源清單”管理）雙線(xiàn)矩陣管理模式。見(jiàn)下圖

圖3 雙線(xiàn)管理結(jié)構(gòu)示意圖

通過(guò)上述雙線(xiàn)矩陣管理模式，可以準(zhǔn)確定義每個(gè)廠(chǎng)每個(gè)車(chē)型總成的工藝信息，測(cè)點(diǎn)信息以及相應(yīng)的測(cè)量設(shè)備和軟件信息。而對(duì)于供應(yīng)商的零件數(shù)據(jù)管理體現(xiàn)出與廠(chǎng)內(nèi)產(chǎn)品管理不同的特點(diǎn)。廠(chǎng)內(nèi)產(chǎn)品與供應(yīng)商產(chǎn)品管理的差異見(jiàn)下表：

廠(chǎng)內(nèi)產(chǎn)品管理 供應(yīng)商產(chǎn)品管理

產(chǎn)品結(jié)構(gòu) 產(chǎn)品工藝復(fù)雜，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)層次較多 產(chǎn)品工藝簡(jiǎn)單，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)層次簡(jiǎn)單

車(chē)型生產(chǎn)廠(chǎng)固定 車(chē)型供應(yīng)商廠(chǎng)家多

資源結(jié)構(gòu) 廠(chǎng)內(nèi)多種測(cè)量資源 廠(chǎng)內(nèi)測(cè)量資源單一

不同廠(chǎng)家間測(cè)量設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)基本一致 不同供應(yīng)商設(shè)備資源標(biāo)準(zhǔn)不一，且種類(lèi)繁多

表1 廠(chǎng)內(nèi)及供應(yīng)商產(chǎn)品管理差異表

基于以上差異，同時(shí)兼顧廠(chǎng)內(nèi)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的基本規(guī)則和應(yīng)用模式。我們針對(duì)供應(yīng)商團(tuán)體，建立了一個(gè)虛擬的廠(chǎng)家――“Supplier Site”（供應(yīng)商基地）以統(tǒng)一管理所有供應(yīng)商產(chǎn)品。所有的供應(yīng)商產(chǎn)品并不按照供應(yīng)商廠(chǎng)家進(jìn)行劃分，仍以車(chē)型產(chǎn)品結(jié)構(gòu)進(jìn)行管理。即不同供應(yīng)商下的同一車(chē)型下屬零件產(chǎn)品集中管理，以保持和廠(chǎng)內(nèi)產(chǎn)品管理風(fēng)格一致。在資源清單管理結(jié)構(gòu)中，將每家供應(yīng)商廠(chǎng)家的概念弱化為一種測(cè)量設(shè)備資源，并與其所屬零件在產(chǎn)品清單結(jié)構(gòu)中進(jìn)行關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定義管理。

2.2供應(yīng)商數(shù)據(jù)格式管理方案

我們通過(guò)目前數(shù)十家主要供應(yīng)商處調(diào)研收集了總數(shù)超過(guò)20種的不同型號(hào)設(shè)備和軟件。這些軟件輸出的測(cè)量數(shù)據(jù)報(bào)告格式也是五花八門(mén)，從而導(dǎo)致了對(duì)于GDIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)讀入產(chǎn)生極大的阻礙。我們需要對(duì)現(xiàn)有的眾多供應(yīng)商中推行測(cè)量報(bào)告格式標(biāo)準(zhǔn)化，以最大化的將各類(lèi)報(bào)告格式統(tǒng)一到有限的集中GDIS系統(tǒng)可識(shí)別的格式中。我們指定了幾家主要的測(cè)量設(shè)備產(chǎn)品作為供應(yīng)商報(bào)告輸出標(biāo)準(zhǔn)，如?？怂箍档腜CDMIS，尼康的LKDMIS，蔡斯的HOLOS軟件。并聯(lián)系相關(guān)測(cè)量設(shè)備供應(yīng)商開(kāi)發(fā)軟件插件，以幫助供應(yīng)商轉(zhuǎn)化輸出標(biāo)準(zhǔn)化的報(bào)告格式。針對(duì)其他無(wú)法納入上述標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備和軟件清單的供應(yīng)商及其測(cè)量系統(tǒng)，上海通用則通過(guò)針對(duì)性的自行開(kāi)發(fā)報(bào)告格式轉(zhuǎn)換軟件，使其轉(zhuǎn)換后的報(bào)告格式可以被GDIS系統(tǒng)識(shí)別和正確讀入。通過(guò)上海通用的自行變成開(kāi)發(fā)軟件，使GDIS系統(tǒng)讀取各種來(lái)源的數(shù)據(jù)更加具備了靈活性和兼容性。

2.3供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)接入解決方案

整車(chē)制造企業(yè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息安全都有極高的要求，任何從廠(chǎng)外向廠(chǎng)內(nèi)發(fā)出的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸和訪(fǎng)問(wèn)請(qǐng)求都是不被接受和允許，這也為供應(yīng)商測(cè)量數(shù)據(jù)傳輸至上海通用廠(chǎng)內(nèi)GDIS系統(tǒng)造成了極大的技術(shù)障礙。我們?cè)诂F(xiàn)有的供應(yīng)商與上海通用數(shù)據(jù)溝通渠道中，找到僅有的信息傳輸系統(tǒng) “電子采購(gòu)系統(tǒng) E-Procurement”（后文簡(jiǎn)稱(chēng)EP系統(tǒng)），在EP系統(tǒng)下每個(gè)供應(yīng)商都擁有一個(gè)上海通用授權(quán)的賬號(hào)，針對(duì)新的車(chē)型項(xiàng)目和合同要求，登錄該EP系統(tǒng)向上海通用提交各類(lèi)零件狀態(tài)和資質(zhì)認(rèn)證等資料文件。通過(guò)與IT和采購(gòu)部門(mén)的合作，我們?cè)贓P系統(tǒng)下單獨(dú)開(kāi)發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)傳輸渠道和操作界面，經(jīng)過(guò)GDIS系統(tǒng)授權(quán)的供應(yīng)商仍使用相同的賬號(hào)登錄EP系統(tǒng)，選擇對(duì)應(yīng)的GDIS系統(tǒng)上傳操作界面即可上傳零件測(cè)量數(shù)據(jù)報(bào)告，并通過(guò)該渠道被GDIS系統(tǒng)所讀入。從而徹底解決供應(yīng)商數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)廠(chǎng)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)入門(mén)檻問(wèn)題。上海通用更在廠(chǎng)內(nèi)建立一個(gè)獨(dú)立的服務(wù)器以單獨(dú)為供應(yīng)商數(shù)據(jù)傳輸，中轉(zhuǎn)使用，以方便對(duì)供應(yīng)商數(shù)據(jù)進(jìn)行分離管理。

上海通用通過(guò)本項(xiàng)目將數(shù)據(jù)系統(tǒng)的涵蓋范圍從廠(chǎng)內(nèi)零件，總成數(shù)據(jù)擴(kuò)展到供應(yīng)商處，使整車(chē)尺寸數(shù)據(jù)管理面最大化。

3、面對(duì)新工藝的測(cè)量系統(tǒng)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)創(chuàng)新實(shí)施及應(yīng)用

3.1背景

隨著整車(chē)廠(chǎng)生產(chǎn)節(jié)拍的不斷提升，傳統(tǒng)的固定工裝生產(chǎn)工藝已成為限制節(jié)拍提升的瓶頸。上海通用自2011年引進(jìn)新的隨行工裝工藝，以求突破瓶頸進(jìn)一步提高生產(chǎn)節(jié)拍。隨行工裝是傳統(tǒng)雪橇和定位工裝夾具的結(jié)合體。車(chē)身總成在落到隨行工裝并定位夾緊后，將保持這種定位固定關(guān)系完成整個(gè)工段的焊接拼裝工作。從而節(jié)省了大量車(chē)身落位，定位，夾具夾緊等運(yùn)動(dòng)，緩沖時(shí)間，進(jìn)而提高了生產(chǎn)效率。隨行工裝的設(shè)計(jì)造型見(jiàn)下圖

圖4 隨行工裝示意圖

上海通用自2007年起在各生產(chǎn)基地，車(chē)身生產(chǎn)線(xiàn)安裝實(shí)施激光柔性在線(xiàn)測(cè)量系統(tǒng)（后文簡(jiǎn)稱(chēng)Vision系統(tǒng)）以實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)身尺寸100%實(shí)時(shí)監(jiān)控，同時(shí)也為車(chē)身尺寸質(zhì)量穩(wěn)定性提升提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。Vision系統(tǒng)實(shí)時(shí)測(cè)量所得的數(shù)據(jù)也都全部輸入GDIS系統(tǒng)，并有相應(yīng)的指標(biāo)和工具支持分析評(píng)價(jià)，如6sigma， CII指標(biāo)，相關(guān)性矩陣，主成分分析等。

而隨著隨行工裝的引入，在生產(chǎn)效率提升的同時(shí)，也對(duì)車(chē)身尺寸穩(wěn)定性和尺寸監(jiān)控分析實(shí)施提出了新的難題和挑戰(zhàn)：

1）工裝定位關(guān)系復(fù)雜，工裝狀態(tài)監(jiān)控難度提高

篇10

施旦霽和他的創(chuàng)業(yè)幫

施旦霽自高中就開(kāi)始了在海外的求學(xué)生涯，在澳大利亞墨爾本皇家理工學(xué)院就讀IT本科，澳大利亞悉尼大學(xué)攻讀IT碩士，專(zhuān)注研究Web2.0時(shí)代的數(shù)據(jù)交互模式。他曾在澳大利亞創(chuàng)辦電子商務(wù)網(wǎng)站，回國(guó)后創(chuàng)辦了國(guó)內(nèi)早期的SAAS公司，退出后于2008年開(kāi)始進(jìn)入孵化投資領(lǐng)域，角色定位從自己創(chuàng)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)他人創(chuàng)業(yè)。

彼時(shí)的施旦霽是上海張江高科技園區(qū)金科路地鐵站附近的一個(gè)叫做“創(chuàng)智天地”的孵化器運(yùn)營(yíng)者。施旦霽在運(yùn)營(yíng)孵化器的時(shí)候有個(gè)習(xí)慣，即每天要提前一個(gè)小時(shí)到辦公室，瀏覽新聞網(wǎng)站上與科技相關(guān)的所有新聞和數(shù)據(jù)。“每個(gè)網(wǎng)站都有幾條有用信息，我當(dāng)時(shí)非常希望有一個(gè)地方能夠圖文并茂聚合所有科技信息。”

美國(guó)知名的科技新聞和博客聚合網(wǎng)站techmeme能夠滿(mǎn)足施旦霽的需求。2005年9月，techmeme的前身memeOrandum橫空出世，網(wǎng)站上面的科技文章主要來(lái)自新聞網(wǎng)和博客，它能分析新聞的重要程度，給予不同新聞不同的權(quán)重。扎克伯格是techmeme的癡迷讀者，許多科技公司高管如谷歌高管、PayPal CEO以及風(fēng)險(xiǎn)投資人都是techmeme的讀者。

施旦霽想做一個(gè)類(lèi)似于techmeme的科技信息聚合平臺(tái)，平臺(tái)上的信息可以來(lái)自于TechCrunch、36氪等國(guó)內(nèi)外科技博客，通過(guò)機(jī)器自動(dòng)抓取和分析公開(kāi)數(shù)據(jù)，讓科技圈的從業(yè)者能夠在一個(gè)網(wǎng)站上掌握所有必知信息。

事實(shí)上，在運(yùn)營(yíng)孵化器期間，除了為孵化器內(nèi)企業(yè)爭(zhēng)取政策方面的扶持外，施旦霽還嘗試通過(guò)做天使投資對(duì)企業(yè)進(jìn)行持股孵化。創(chuàng)業(yè)者、孵化人、投資人三種角色讓施旦霽無(wú)比熟悉孵化投資和初創(chuàng)企業(yè)的需求。因此施旦霽還想為這個(gè)平臺(tái)賦予聯(lián)系企業(yè)家與投資者的功能。如果一定要用一句話(huà)描述這個(gè)項(xiàng)目，施旦霽希望這是“一個(gè)服務(wù)于早期投融資的信息聚合平臺(tái)”。

這個(gè)服務(wù)于早期投融資的信息聚合平臺(tái)很快落地，23Seed應(yīng)運(yùn)而生。除了施旦霽外，還有邱青峰和賀飛鳴是23Seed的聯(lián)合創(chuàng)始人。兩人中前者是23Seed的首席運(yùn)營(yíng)官，有15年技術(shù)咨詢(xún)及管理經(jīng)驗(yàn)、7年創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)；后者是23Seed的首席技術(shù)官，是同濟(jì)大學(xué)的控制理論及控制工程博士，有著超過(guò)12年技術(shù)開(kāi)發(fā)及管理經(jīng)驗(yàn)，參與過(guò)眾多上海市政府的信息系統(tǒng)研發(fā)，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)交換、輿情內(nèi)容監(jiān)管、信息采編分析。

不是科技博客

“23Seed肯定不是科技博客?！北M管23Seed聚合了眾多科技資訊，擁有項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)，投資人、投資機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)，和諸如36氪等國(guó)內(nèi)科技博客網(wǎng)站相似，但施旦霽顯然并不希望眾人將23Seed看成是一個(gè)科技博客，“它是一個(gè)數(shù)據(jù)分析公司。”

“23Seed第一個(gè)板塊是資訊，但我們并沒(méi)有自己采集內(nèi)容，而是在不侵犯版權(quán)的前提下做聚合。更重要的是，我們的系統(tǒng)會(huì)對(duì)所采集到的數(shù)據(jù)做分析。例如打開(kāi)23Seed網(wǎng)站，你可以看到2014年二季度早期投資排行榜、2014年二季度早期融資行業(yè)排行等分析數(shù)據(jù)?！?施旦霽介紹說(shuō)。

23Seed所有的數(shù)據(jù)都來(lái)自公開(kāi)數(shù)據(jù)，重點(diǎn)關(guān)注早期投融資數(shù)據(jù)。施旦霽在創(chuàng)業(yè)和孵化投資過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)上并沒(méi)有專(zhuān)門(mén)為早期投資做參考的金融數(shù)據(jù)和分析服務(wù)商。據(jù)了解，目前中國(guó)二級(jí)市場(chǎng)，有萬(wàn)得這樣的金融數(shù)據(jù)和分析工具服務(wù)商，PE市場(chǎng)有投中集團(tuán)這樣的投資市場(chǎng)信息咨詢(xún)機(jī)構(gòu)。

2012年被業(yè)內(nèi)稱(chēng)為“天使投資”元年，隨著民眾財(cái)富增加，財(cái)富管理方式從儲(chǔ)蓄型轉(zhuǎn)變到理財(cái)型，再到投資型，以個(gè)人為單位的天使投資人開(kāi)始如雨后春筍般冒出。根據(jù)公開(kāi)披露信息統(tǒng)計(jì)顯示，2008年至2012年，中國(guó)天使投資案例數(shù)量和融資規(guī)模均呈逐年增加態(tài)勢(shì)。2012年全年共披露天使投資案例194起，總投資金額6.94億元。2013年上半年，天使投資繼續(xù)保持活躍，共披露案例135起，總投資金額5.20億元。由于天使投資機(jī)構(gòu)的部分項(xiàng)目比較敏感、私密，不易對(duì)外披露，因此，中國(guó)天使投資案例數(shù)量和規(guī)?？傮w上應(yīng)高于以上統(tǒng)計(jì)。

活躍的天使投資也意味著個(gè)人投資人越來(lái)越多，23Seed能夠?qū)崿F(xiàn)向投資人發(fā)送分析報(bào)告、推薦優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目、為項(xiàng)目打分等功能。這些工作相當(dāng)于投資機(jī)構(gòu)里年薪30萬(wàn)元的崗位所能提供的工作內(nèi)容。

施旦霽強(qiáng)調(diào)23Seed專(zhuān)注于早期投融資，相對(duì)而言，創(chuàng)業(yè)企業(yè)早期需求比較明顯、集中，可以借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)幫助投資人和企業(yè)進(jìn)行相互之間的配對(duì)與篩選，將繁雜的機(jī)械勞動(dòng)交給計(jì)算機(jī)，可以解放出人的時(shí)間與精力。

商業(yè)化：賣(mài)數(shù)據(jù)庫(kù)

那么，如何才能讓23Seed商業(yè)化呢？讓施旦霽欣慰的是，目前23Seed提供的數(shù)據(jù)分析服務(wù)均由計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，并不需要付出高昂的人力成本與管理成本。

施旦霽希望能夠?qū)?3Seed的數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)收費(fèi)會(huì)員的方式打包給一些精力有限的投資人。在23Seed平臺(tái)上，創(chuàng)業(yè)者首先需要提交信息，形成創(chuàng)業(yè)報(bào)告。平臺(tái)會(huì)根據(jù)創(chuàng)業(yè)者學(xué)歷、工作經(jīng)驗(yàn)等形成創(chuàng)始人背景調(diào)查，并運(yùn)用已有的數(shù)據(jù)信息，形成行業(yè)分析，參考美國(guó)硅谷的行業(yè)估值對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行最終估值并打分，完成這一系列創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目分析后，會(huì)根據(jù)投資者偏好將最終報(bào)告發(fā)送給平臺(tái)上的潛在投資人。

篇11

在消費(fèi)領(lǐng)域，商戶(hù)提供免費(fèi)Wi-Fi卻因上網(wǎng)體驗(yàn)不佳反遭消費(fèi)者抱怨的案例比比皆是。但是，如果這些免費(fèi)Wi-Fi能幫商戶(hù)變成電商并“賺到錢(qián)”，這個(gè)問(wèn)題或許就能迎刃而解。

近日，面向商場(chǎng)超市、服裝百貨、專(zhuān)營(yíng)專(zhuān)賣(mài)、休閑娛樂(lè)等連鎖經(jīng)營(yíng)商戶(hù)，銳捷網(wǎng)絡(luò)推出了一個(gè)由無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、商業(yè)云路由、WMC營(yíng)銷(xiāo)云平臺(tái)和RBIS商業(yè)智能云系統(tǒng)共同組成的銳捷睿易商業(yè)O2O營(yíng)銷(xiāo)云平臺(tái)方案。據(jù)稱(chēng)，這個(gè)方案可以在提供極速無(wú)線(xiàn)上網(wǎng)體驗(yàn)的同時(shí)，幫商戶(hù)收集顧客信息，進(jìn)行精準(zhǔn)廣告營(yíng)銷(xiāo)，甚至還能利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)展消費(fèi)者行為、客流分析等。通過(guò)提供免費(fèi)且用戶(hù)體驗(yàn)更好的Wi-Fi，商戶(hù)就能實(shí)施自己的O2O（Online To Offline）戰(zhàn)略，用“電商”模式做生意。

近年來(lái)，O2O電商模式在消費(fèi)領(lǐng)域大熱，但能夠理解O2O精髓且把這種模式“玩好”的商家卻并不多。埃森哲的市場(chǎng)分析報(bào)告曾把O2O分成了幾個(gè)環(huán)節(jié)，對(duì)大部分商戶(hù)而言，要想玩好O2O，首先就要利用線(xiàn)下線(xiàn)上的機(jī)會(huì)做好市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，免費(fèi)Wi-Fi正是一個(gè)極佳的切入點(diǎn)。天下沒(méi)有“免費(fèi)的午餐”，對(duì)于商家提供的免費(fèi)Wi-Fi，消費(fèi)者其實(shí)愿意付出一些“代價(jià)”。以星巴克為例，在咖啡館內(nèi)上網(wǎng)的用戶(hù)，首先就要貢獻(xiàn)自己的手機(jī)號(hào)碼信息，還要登錄商戶(hù)頁(yè)面才能開(kāi)始上網(wǎng)沖浪。但因其網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)相對(duì)較好，多數(shù)消費(fèi)者并不反感?？梢?jiàn)，免費(fèi)為消費(fèi)者提供的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)完全可以變成一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)。當(dāng)然，前提必須是商家提供的免費(fèi)Wi-Fi能為消費(fèi)者帶來(lái)良好的上網(wǎng)體驗(yàn)。

網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)差通常來(lái)自?xún)纱笠蛩兀篧i-Fi網(wǎng)絡(luò)本身的承載能力有限和“蹭網(wǎng)”者防不勝防。傳統(tǒng)的家用路由或品質(zhì)較差的小型Wi-Fi路由很難滿(mǎn)足消費(fèi)者用Wi-Fi看視頻、玩游戲這樣的要求，但往往小型店鋪又不愿意投資太大。為了解決這個(gè)問(wèn)題，針對(duì)小型店鋪，銳捷開(kāi)發(fā)了一款叫做RG-BCR800W的設(shè)備，一臺(tái)這樣的設(shè)備就可以滿(mǎn)足40人并發(fā)上網(wǎng)的要求。需要強(qiáng)調(diào)的是，它不是滿(mǎn)足40人并發(fā)連接的需求，而是“上網(wǎng)沖浪”的需求，包括順暢地玩游戲、瀏覽視頻網(wǎng)站，這主要是因?yàn)镽G-BCR800W具備企業(yè)級(jí)的專(zhuān)業(yè)流量、帶寬控制能力。而多數(shù)小型店鋪正在使用的號(hào)稱(chēng)能實(shí)現(xiàn)50～60人的并發(fā)連接數(shù)的Wi-Fi路由器，往往最多只能支撐10人順暢“上網(wǎng)沖浪”。不僅如此，RG-BCR800W設(shè)備上還集成了VPN功能，可讓連鎖經(jīng)營(yíng)的店鋪輕松實(shí)現(xiàn)分店、總部的安全互聯(lián)互通。家用路由器實(shí)現(xiàn)防“蹭網(wǎng)”主要靠密碼機(jī)制，但這種機(jī)制對(duì)商戶(hù)而言卻無(wú)法帶來(lái)有價(jià)值的信息。銳捷用比較主流的認(rèn)證模式提供了防“蹭網(wǎng)”的方案，消費(fèi)者進(jìn)行安全認(rèn)證的同時(shí)，就能讓商家適當(dāng)獲取消費(fèi)者的信息，便于開(kāi)展后續(xù)的二次營(yíng)銷(xiāo)。

提供了更好的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，商家該如何借此賺錢(qián)呢？銳捷提供的方法是，幫商家把用戶(hù)連接上網(wǎng)的整個(gè)過(guò)程變成一個(gè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程。首先幫用戶(hù)建立一個(gè)明顯的提供免費(fèi)Wi-Fi的標(biāo)識(shí)，讓消費(fèi)者容易找到相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)，其次是幫助商家用內(nèi)容簡(jiǎn)單、鮮明的品牌形象進(jìn)行宣傳，讓商戶(hù)品牌給消費(fèi)者留下深刻印象，然后還要讓消費(fèi)者在連接上網(wǎng)的過(guò)程中輕松獲取自己感興趣的商品或商家促銷(xiāo)信息等。和傳統(tǒng)的基于Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的平臺(tái)不同，銳捷是用一個(gè)完整的業(yè)務(wù)平臺(tái)來(lái)支撐精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的。這個(gè)平臺(tái)能幫商戶(hù)打通廣告、促銷(xiāo)、微站、微信營(yíng)銷(xiāo)到電商平臺(tái)、會(huì)員管理、訂單支付等各個(gè)電商營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)。過(guò)去，只有專(zhuān)業(yè)的咨詢(xún)機(jī)構(gòu)才能幫助商家做BI層面的分析，且傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析更多是依賴(lài)于現(xiàn)有的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)。但銳捷的業(yè)務(wù)平臺(tái)，卻更適合電商化后的傳統(tǒng)商家，它能為用戶(hù)提供電商級(jí)別的大數(shù)據(jù)分析能力，真正從業(yè)務(wù)層面為商家提供有價(jià)值的信息。