大數據母嬰

1. 有關大數據的誤區:數據統計≠大數據

有關大數據的誤區:數據統計≠大數據

關於大數據的誤區：數據統計是已經發生的事情，而大數據往往被用於還沒有發生的事情預測或者推薦中，二者不能劃等號。不過，無論數據統計也好，大數據也罷，都是為了使工作變得更為有效，讓決策更為理性而准確。
大數據太火了，被廣泛應用到各行各業，而近階段又有著明顯的過熱跡象。大數據到底是一個營銷詞彙，還是一個方法論?本文作者老李正是一家大數據服務提供商的資深員工，他所做的項目就是針對不同行業進行大數據分析。他認為，關於大數據你首先必須有一個基本認識，那就是「大量的數據並非一定具有價值」。另外，數據統計並不等同於大數據，數據統計和大數據的區別就在於人工智慧。
近兩年來，「大數據」被廣泛應用到各行各業，而近階段又有著明顯的過熱跡象。從央視的春運遷徙圖到姚晨看到微博數據的驚呼;從兩會期間的兩會大數據，到《星星》都叫獸的高低領毛衣，「大數據」被人們推到了一個前所未有的高度，同時也從一個高精尖的科研方向變成了一個世人皆知的營銷詞彙。
我既沒有資格代表學術界，更沒有資格來判定誰是誰非。我只能就自己的工作經歷，來談一下我眼中的大數據：
什麼是大數據?
網路對大數據的定義是這樣的：大數據(big data)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
Gartner給出了這樣的定義：「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
個人認為Gartner的定義更為貼切。「新處理模式」是一個很關鍵的詞彙，這也是我所理解的「大數據」區別於傳統統計分析等最關鍵的特徵之一。這個所謂的「新處理模式」有兩層含義：
1、由於海量的數據，需要更高效的存儲和處理技術，Hadoop成為了大數據時代的標志;
2、如果你認為大數據就等於Hadoop，那就大錯特錯了。Hadoop只是大數據時代的一個必要條件，大數據還有一個明顯的標志是數據挖掘和人工智慧的緊密結合。這也是我理解的「大數據」與現在很多所謂「大數據」項目最明顯的區別之一。我會在後面的案例中給大家展開。
除了上面的「新處理模式」上的區別，個人認為還有一個最主要的區別是：數據統計分析是基於已有數據的縱向歸類，而大數據是基於對已有海量數據的處理，對還未產生的數據作出預測和推薦。數據統計是已經發生的事情，而大數據往往被用於還沒有發生的事情預測或者推薦中。
預測和推薦，是如何實現的?
目前主要的推薦演算法大致可以分為兩類。一個是基於行為，一個是基於內容。當然，針對不同的領域，不同的預測和推薦的對象，又會有十餘種演算法。這就不是本文展開的內容了。
基於行為的分析，顧名思義，即對用戶在互聯網、移動互聯網留下的「痕跡」，即瀏覽、點擊、收藏、購買、二次購買的分析，得出未來會選擇購買的預測和推薦結果。基於行為的分析，屬於群體智慧，綜合利用群體用戶的行為偏好。用戶之間會相互影響，更加符合現實世界中的用戶行為。
基於內容的分析， 包括對文字、圖片、音頻、視頻等信息的分析，得出預測和推薦的結論。內容的「基因」和用戶的偏好相匹配，最有代表的是潘多拉的音樂推薦項目，其將曲庫中所有歌曲都由400多位專家打上標簽，然後建立個人與音樂的聯系，從而完成音樂的推薦。內容的分析只針對個人，與用戶之間關系無關。
大數據到底能做什麼
現在談這個問題可能會讓大家笑話，似乎所有人都知道大數據能幹這個，能幹那個，最後連我們自己都覺得可笑。大數據已經都不是被「妖魔化」了，是「娛樂化」。大數據似乎是個離我們忽遠又忽近的事物了，變得不真實起來。
好吧，我還是結合從業經歷來說說大數據「解決過什麼問題」吧：簡單地來說，大數據可以幫我們解決決策和選擇的問題。
天氣預報就是一個最古老而且眾所周知的預測。你可以根據預報來決定明天穿什麼衣服，是否要帶雨傘，等等;
近兩年來，大數據被應用到影視製片行業，基於對觀眾偏好的分析，去預測、設計觀眾喜歡的劇情，找觀眾喜愛的演員出演相關的角色，甚至可以去預測票房。這些所有的預測都是基於數據的基礎上，經過一定的模型處理，得到接近真實的結論。從某種程度上給決策者決策的依據，比如《紙牌屋》和《星星》。
大數據還有一個重要的作用，就是解決人們的「選擇」問題。別笑，無論你的年齡、性別、教育背景，人們目前都面臨著前所未有的選擇問題。講的學術一些，這是由於「長尾效應」導致的問題;講得通俗一些，就是由於日益增多的可選擇的對象和我們自身的處理能力之間的矛盾。
科技的進步讓人變得更懶，也就是我們自身的處理能力降低，無論是主觀的還是客觀的。而可被選擇的對象卻在日益增多。從紛繁復雜的商品(電商)，到海量曲庫中的樂曲;從婚戀網站的男女朋友，到交通管理的信號燈。
基於人工智慧下的大數據，就是可以使人們「變懶」的一個手段。基於你的歷史行為，判斷出你可能的喜好，乃至需求，將最佳結果，推薦給你。這就是大數據，她是你的貼心管家，或者說是最懂你的朋友。
一個最經典的案例是沃爾瑪曾經做過的「啤酒」和「尿布」調研：沃爾瑪在研究中發現，一類顧客經常在購買尿布的同時也購買啤酒。尿布跟啤酒自然是毫無關聯的兩個品類的商品，從個人經驗上來看，根本想不到二者的聯系。後來發現，這是一類社會現象所導致的。美國有很多年輕夫婦，尿布用完後，女主人在家帶孩子，而男主人就去超市買尿布。買完尿布之後，男主人通常會順帶著買些啤酒。
上述例子說明，數據經常可以讓你發現看似不合理不合邏輯但卻存在，並且經常發生的現象。
再舉個例子，北京的交通擁堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰，這已經不需要預測了。但如果根據歷史交通數據，再經過數學模型，計算出一個全北京最佳的交通信號燈管理系統，這就屬於大數據的范疇了。
這也是我眼中大數據主要與普通的數據統計分析最大的不同：數據統計可以幫助你發現疾病，但大數據可以不但幫助你發現，且幫助你治療疾病。
大數據絕不是「噱頭「，我們在幫助某運營商閱讀基地的閱讀推薦項目中，各項指標均得到大幅提升。而這個提升不是百分之幾十，而是數倍的提升!(用戶人均流量提升了4倍，沉默用戶激活能力提升了6.5倍)這才是大數據的魅力。
大數據不是萬能的
大數據顯然不是萬能的。正因為如此，她才真實。大數據在有些領域由於種種原因，所帶來的價值並不如預期的那麼高。導致這種現象最主要的問題有兩個，一個是由於數據本身的質量或者數量不夠;另一個是演算法不合適。
不要以為是海量數據就一定會有價值，在過往的工作中，我們經常發現來自甲方的數據源有80-90%的數據都是無用的。只有10%-20%的數據才會產生一定的價值。這就又讓我想到Marry Meeker打的那個比喻，「大數據的工作就像在一堆稻草中尋找一根針」。
何況，大多數領域本身業務屬於早期，所擁有的數據非常貧乏。冷啟動、稀疏性是大數據在諸多領域面臨的挑戰。
另一方面，對於不同領域，不同項目，沒有放之四海而皆準的演算法，必須要根據具體問題具體分析解決。在實際的工作中發現，不只是不同的領域(如文章推薦與商品推薦)，甚至同一領域的不同單元(同屬電商但不同類電商，如母嬰類和服裝類或者奢侈品類)也有所不同。
數據的交叉利用
上面提到的兩個大數據在實際應用中面臨的最大問題，即冷啟動時數據的匱乏和業務早期數據的稀疏性問題，並不是無葯可救。業界一直討論的數據打通，就是解決這兩問題的出路。
對於一些新興領域，缺乏數據是必然的，而另一方面，正由於缺乏數據的支持，所以才更需要有強大決策支持的系統對其業務做指導和支撐，以實現少走彎路，利益最大化的目的。
移動互聯網領域的項目，尤為代表。雖然在過去的兩三年裡，移動互聯網得到了高速的發展，但畢竟在各個方面的積累，都無法與互聯網相比。尤其在人們形成穩定的使用習慣之前，數據還不具備更多的價值和意義。
但如果能把互聯網的數據與移動互聯網數據打通，那麼我們就掌握了這個人的喜好等多方面信息，從而為移動互聯網業務做出更有效的指導和幫助。
當然，數據的打通絕不僅限於互聯網和移動互聯網。每個數據源的數據往往刻畫了一個人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆發》一書中描繪的那樣，如果數據充分，人類93%的行為是可以預知的，是有規律的。
也只有將這些不同來源的數據重新組織，才能挖掘出更有意義的信息。
如今，行業內不少人打著「數據統計和分析」的旗號來做大數據，讓很多外行人陷入了誤區：數據統計並非等於大數據。無論數據統計也好，大數據也罷，其實都是為了使我們的工作變得更為有效，讓決策更為理性而准確。重視數據，本身就是一個企業成熟的標志。
移動互聯網的迅速崛起，讓數據變得更為多樣、豐富。它的移動性，它的碎片化，它的私密性和隨時性都剛好彌補了用戶離開桌面電腦之後的數據，從而與原有的互聯網數據一起很好滴勾勒出一個網民一天的生活，日常生活的數據化。
隨著數據的進一步豐富和完善，隨著不同渠道數據的打通和交叉利用，有關大數據的想像一定會更加廣闊。

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2. 關於母嬰行業的報告有哪些

2019年中國母嬰零售行業分析報告-產業規模現狀與發展前景預測

【報告大綱】

第一章 2016-2018年中國母嬰零售行業發展概述
第一節母嬰零售行業發展情況概述
一、母嬰零售行業相關定義
二、母嬰零售行業基本情況介紹
三、母嬰零售行業發展特點分析
第二節中國母嬰零售行業上下游產業鏈分析
一、產業鏈模型原理介紹
二、母嬰零售行業產業鏈條分析
三、中國母嬰零售行業產業鏈環節分析
1、上游產業
2、下游產業
第三節中國母嬰零售行業生命周期分析
一、母嬰零售行業生命周期理論概述
二、母嬰零售行業所屬的生命周期分析
第四節母嬰零售行業經濟指標分析
一、母嬰零售行業的贏利性分析
二、母嬰零售行業的經濟周期分析
三、母嬰零售行業附加值的提升空間分析
第五節中國母嬰零售行業進入壁壘分析
一、母嬰零售行業資金壁壘分析
二、母嬰零售行業技術壁壘分析
三、母嬰零售行業人才壁壘分析
四、母嬰零售行業品牌壁壘分析
五、母嬰零售行業其他壁壘分析

第二章 2016-2018年全球母嬰零售行業市場發展現狀分析
第一節全球母嬰零售行業發展歷程回顧
第二節全球母嬰零售行業市場區域分布情況
第三節亞洲母嬰零售行業地區市場分析
一、亞洲母嬰零售行業市場現狀分析
二、亞洲母嬰零售行業市場規模與市場需求分析
三、亞洲母嬰零售行業市場前景分析
第四節北美母嬰零售行業地區市場分析
一、北美母嬰零售行業市場現狀分析
二、北美母嬰零售行業市場規模與市場需求分析
三、北美母嬰零售行業市場前景分析
第五節歐盟母嬰零售行業地區市場分析
一、歐盟母嬰零售行業市場現狀分析
二、歐盟母嬰零售行業市場規模與市場需求分析
三、歐盟母嬰零售行業市場前景分析
第六節 2019-2025年世界母嬰零售行業分布走勢預測
第七節 2019-2025年全球母嬰零售行業市場規模預測

第三章中國母嬰零售產業發展環境分析
第一節我國宏觀經濟環境分析
一、中國GDP增長情況分析
二、工業經濟發展形勢分析
三、社會固定資產投資分析
四、全社會消費品母嬰零售總額
五、城鄉居民收入增長分析
六、居民消費價格變化分析
七、對外貿易發展形勢分析
第二節中國母嬰零售行業政策環境分析
一、行業監管體制現狀
二、行業主要政策法規
第三節中國母嬰零售產業社會環境發展分析
一、人口環境分析
二、教育環境分析
三、文化環境分析
四、生態環境分析
五、消費觀念分析

（共十四章，因網路限字數，第四章以下略）

3. 大數據是如何精準推送的

大數據可視化帶來的變革是全方面的，不僅變革互聯網世界，也變革現實世界。以大數據為核心的數字經濟的實質就是「精準」經濟。利用大數據強大的分析處理能力，對海量的數據進行實時動態的分析處理以及可視化展現，最終推動大數據的實時應用，幫助用戶實現大數據下的精準運作。
數據首先是有時效性的，一秒鍾前的行為和一秒鍾後的行為有著天差地別。以往是通過統計數據，得出規律，找到用戶喜好。而現在實時變得更為重要。前一秒看了母嬰內容，那麼幾秒內就應該推送相關廣告，轉化率會比較高。如果還在推送幾天前，這個用戶看足球的數據信息，這個生意就很難做下去。
關於消息推送，極光是不錯的選擇，極光推送的的多種消息類型，開發者可以輕松地通過極光發送各個移動平台的系統通知，還可以在控制台編輯多種富文本展示模板； 極光還提供自定義消息的透傳，客戶端接到消息內容後根據自己的邏輯自由處理。

4. 孩子王前景分析孩子王 主力資金孩子王大數據診斷

隨著三胎政策的進一步落實，一些城市制定了配套政策，並且現在已經開始試行了，從這里可以看出，母嬰市場將會獲得更大的發展空間。

因此今天我帶大家對孩子王這家母嬰產品行業的龍頭進行了解。

在開始分析孩子王前，我把整理好的母嬰行業龍頭股名單分享給大家，點擊就可以領取：寶藏資料：母嬰行業龍頭股一覽表

一、從公司的角度來看

公司介紹：孩子王成立於2009年，是一家母嬰產品及服務的全渠道零售供應商，其中公司的產品有食物、易耗品、耐用品等高端產品，致力於為准媽媽及0-14歲嬰童提供一站式購物及全方位服務。

發展至今，公司在全國131個城市已擁有434家大型數字化實體門店，服務超過4200萬個會員家庭。

在簡單介紹孩子王之後，我們再來看看該公司有什麼投資亮點？值不值得我們投資？

亮點一：產品服務優勢

孩子王採用大店經營模式，不只是銷售母嬰商品，線下門店還提供以下服務：兒童游樂場、配套母嬰服務，與消費者購物、服務及社交的多重需求相適宜。

公司會以消費者的生活場景來劃分，將商品分類擺設，讓消費者享受購物的便捷性。此外，公司還擁有4700名專業的育兒顧問，能夠為在消費者購物的過程中提供專業化的服務和建議。

亮點二：供應鏈管理優勢

孩子王分別把中央倉、區域倉和城市倉布局在全國的不同的地區，同時針對這三類倉庫打造了三級倉儲體系，能夠快速提供產品配送服務。

其中，中央倉全面負責全國區域倉的配送和線上訂單配送；而區域倉就專門負責的是范圍內城市倉的配送；最近終端門店則是城市倉的主要配送領域。在全國各個地方都有物流倉儲點，能夠顯著減少公司的周轉天數，避免發生庫存堆積。

亮點三：全渠道數字化運營優勢

孩子王全渠道數字化平台到今天包含且超過7000個子系統模塊，數字化生產工具不低於3000個，實現了全操作流程數字工具的全覆蓋，足以使公司的整體運轉效率獲得提升。

關於補貨系統方面，公司的補貨模型可以進行更新，依據的是SKU庫存和在途訂單等多種因素，實現最優化的補貨。而在管理方面，公司能夠依據每月供應商送貨及時率、規范性及准確率來對供應商進行分類分級管理，更好的完善整個供應系統。

由於篇幅受限，更多關於孩子王的深度報告和風險提示，我整理在這篇研報當中，點擊即可查看：【深度研報】孩子王點評，建議收藏！

二、從行業來看

在國民消費水平的不斷提升過程中，現在育兒科學性深受消費者重視，在高質量的產品和服務方面，有更強烈的支付意願，新生代母嬰消費觀念逐漸由一線城市擴展到2、3、4線城市，國內母嬰童市場將來的發展態勢不錯。

在我看來，孩子王能夠迎合行業發展的趨勢，繼續依靠全渠道經營模式來取得進一步發展，未來的發展有希望更上一台階。

但是文章具有一定的滯後性，如果想更准確地知道孩子王未來行情，直接點擊鏈接，有專業的投顧幫你診股，看下孩子王估值是高估還是低估：【免費】測一測孩子王現在是高估還是低估？

應答時間：2021-12-08，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

5. 親身經歷告訴你：在鄉鎮開母嬰店到底賺不賺錢

在鄉鎮開母嬰店是賺錢的，相比於城市裡面，競爭力沒有那麼大。而且有以下4大優勢。
1、市場
首先來看看鄉鎮的母嬰市場，鄉鎮里相對比較保守，而對孩子也覺得子孫滿堂，所以從新生兒的數量上來看，對比城市，只多不少。其次，看看鄉鎮的消費現狀，鄉鎮大多數沒有正規和專業的母嬰店，所以急需專業的母嬰店引進和指導。最後，看看未來的經濟發展趨勢，未來必定會走向城鄉一體化的發展，母嬰店入駐鄉鎮也是大勢所趨。

2、成本
鄉鎮開母嬰店的成本對比在城市開來說，成本肯定是相對較少，這點是毋庸置疑的。無論是從店鋪的房租還是店鋪需要裝修的資金來說，都是能省很大一筆資金。而更主要的是，在以後常年累月的經營過程中，店鋪的人員成本和水電日用成本，包括店鋪組織活動的成本，都會比城市裡低的多。
3、廣告
部分的投資者可能會擔心鄉鎮地廣人稀，對於店鋪的宣傳傳播不利。其實事實恰恰是相反的，鄉鎮雖然地廣人稀，但是消費的商圈卻是相對集中的。鄉鎮的傳播媒介多是以人與人之間的相互告知來達到的。傳播的成本小，傳播的效率卻極高。而且相對城市的消費者來說，鄉鎮的消費風俗比較淳樸。

4、消費服務
一再的強調母嬰店的專業性質，在鄉鎮開母嬰店也不要忘記這一點。專業的產品，專業的母嬰知識，專業的經營，專業的售後服務，一個也不能放鬆。關於母嬰店的售後服務，在鄉鎮可以開展送貨上門等服務，一般這樣的情況下，顧客會極其願意在你的店鋪消費和購物的。

6. 有哪些智能母嬰APP方案開發公司

母嬰APP是一款集備孕、懷孕、育兒等服務為一體的資訊類、商城類手機APP，現專在的產品大多趨同，想屬要突破的話可以從基本的APP使用細節和後期服務做起。
現在開發一個APP不難，一般來講只要有需求，就可以通過程序員來實現，當然差別就在於開發企業之間的技術、時間成本了。在英唐眾創的智能智能母嬰APP開發方案里，利用大數據開發的針對孕嬰人群提醒的母嬰APP，將為孕婦和有寶寶的人群提供包括孕檢、防疫等生活提醒。這個方案基本的功能有：育兒提醒，信息推送，期刊訂閱，活動信息，產品展示，育兒社區，購物車，在線支付，訂單管理，後台管理等。