大数据母婴

1. 有关大数据的误区:数据统计≠大数据

有关大数据的误区:数据统计≠大数据

关于大数据的误区：数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中，二者不能划等号。不过，无论数据统计也好，大数据也罢，都是为了使工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。
大数据太火了，被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。大数据到底是一个营销词汇，还是一个方法论?本文作者老李正是一家大数据服务提供商的资深员工，他所做的项目就是针对不同行业进行大数据分析。他认为，关于大数据你首先必须有一个基本认识，那就是“大量的数据并非一定具有价值”。另外，数据统计并不等同于大数据，数据统计和大数据的区别就在于人工智能。
近两年来，“大数据”被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼;从两会期间的两会大数据，到《星星》都叫兽的高低领毛衣，“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度，同时也从一个高精尖的科研方向变成了一个世人皆知的营销词汇。
我既没有资格代表学术界，更没有资格来判定谁是谁非。我只能就自己的工作经历，来谈一下我眼中的大数据：
什么是大数据?
网络对大数据的定义是这样的：大数据(big data)或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
Gartner给出了这样的定义：“大数据”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。
个人认为Gartner的定义更为贴切。“新处理模式”是一个很关键的词汇，这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。这个所谓的“新处理模式”有两层含义：
1、由于海量的数据，需要更高效的存储和处理技术，Hadoop成为了大数据时代的标志;
2、如果你认为大数据就等于Hadoop，那就大错特错了。Hadoop只是大数据时代的一个必要条件，大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是我理解的“大数据”与现在很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。我会在后面的案例中给大家展开。
除了上面的“新处理模式”上的区别，个人认为还有一个最主要的区别是：数据统计分析是基于已有数据的纵向归类，而大数据是基于对已有海量数据的处理，对还未产生的数据作出预测和推荐。数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。
预测和推荐，是如何实现的?
目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为，一个是基于内容。当然，针对不同的领域，不同的预测和推荐的对象，又会有十余种算法。这就不是本文展开的内容了。
基于行为的分析，顾名思义，即对用户在互联网、移动互联网留下的“痕迹”，即浏览、点击、收藏、购买、二次购买的分析，得出未来会选择购买的预测和推荐结果。基于行为的分析，属于群体智慧，综合利用群体用户的行为偏好。用户之间会相互影响，更加符合现实世界中的用户行为。
基于内容的分析， 包括对文字、图片、音频、视频等信息的分析，得出预测和推荐的结论。内容的“基因”和用户的偏好相匹配，最有代表的是潘多拉的音乐推荐项目，其将曲库中所有歌曲都由400多位专家打上标签，然后建立个人与音乐的联系，从而完成音乐的推荐。内容的分析只针对个人，与用户之间关系无关。
大数据到底能做什么
现在谈这个问题可能会让大家笑话，似乎所有人都知道大数据能干这个，能干那个，最后连我们自己都觉得可笑。大数据已经都不是被“妖魔化”了，是“娱乐化”。大数据似乎是个离我们忽远又忽近的事物了，变得不真实起来。
好吧，我还是结合从业经历来说说大数据“解决过什么问题”吧：简单地来说，大数据可以帮我们解决决策和选择的问题。
天气预报就是一个最古老而且众所周知的预测。你可以根据预报来决定明天穿什么衣服，是否要带雨伞，等等;
近两年来，大数据被应用到影视制片行业，基于对观众偏好的分析，去预测、设计观众喜欢的剧情，找观众喜爱的演员出演相关的角色，甚至可以去预测票房。这些所有的预测都是基于数据的基础上，经过一定的模型处理，得到接近真实的结论。从某种程度上给决策者决策的依据，比如《纸牌屋》和《星星》。
大数据还有一个重要的作用，就是解决人们的“选择”问题。别笑，无论你的年龄、性别、教育背景，人们目前都面临着前所未有的选择问题。讲的学术一些，这是由于“长尾效应”导致的问题;讲得通俗一些，就是由于日益增多的可选择的对象和我们自身的处理能力之间的矛盾。
科技的进步让人变得更懒，也就是我们自身的处理能力降低，无论是主观的还是客观的。而可被选择的对象却在日益增多。从纷繁复杂的商品(电商)，到海量曲库中的乐曲;从婚恋网站的男女朋友，到交通管理的信号灯。
基于人工智能下的大数据，就是可以使人们“变懒”的一个手段。基于你的历史行为，判断出你可能的喜好，乃至需求，将最佳结果，推荐给你。这就是大数据，她是你的贴心管家，或者说是最懂你的朋友。
一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。尿布跟啤酒自然是毫无关联的两个品类的商品，从个人经验上来看，根本想不到二者的联系。后来发现，这是一类社会现象所导致的。美国有很多年轻夫妇，尿布用完后，女主人在家带孩子，而男主人就去超市买尿布。买完尿布之后，男主人通常会顺带着买些啤酒。
上述例子说明，数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在，并且经常发生的现象。
再举个例子，北京的交通拥堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰，这已经不需要预测了。但如果根据历史交通数据，再经过数学模型，计算出一个全北京最佳的交通信号灯管理系统，这就属于大数据的范畴了。
这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同：数据统计可以帮助你发现疾病，但大数据可以不但帮助你发现，且帮助你治疗疾病。
大数据绝不是“噱头“，我们在帮助某运营商阅读基地的阅读推荐项目中，各项指标均得到大幅提升。而这个提升不是百分之几十，而是数倍的提升!(用户人均流量提升了4倍，沉默用户激活能力提升了6.5倍)这才是大数据的魅力。
大数据不是万能的
大数据显然不是万能的。正因为如此，她才真实。大数据在有些领域由于种种原因，所带来的价值并不如预期的那么高。导致这种现象最主要的问题有两个，一个是由于数据本身的质量或者数量不够;另一个是算法不合适。
不要以为是海量数据就一定会有价值，在过往的工作中，我们经常发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。这就又让我想到Marry Meeker打的那个比喻，“大数据的工作就像在一堆稻草中寻找一根针”。
何况，大多数领域本身业务属于早期，所拥有的数据非常贫乏。冷启动、稀疏性是大数据在诸多领域面临的挑战。
另一方面，对于不同领域，不同项目，没有放之四海而皆准的算法，必须要根据具体问题具体分析解决。在实际的工作中发现，不只是不同的领域(如文章推荐与商品推荐)，甚至同一领域的不同单元(同属电商但不同类电商，如母婴类和服装类或者奢侈品类)也有所不同。
数据的交叉利用
上面提到的两个大数据在实际应用中面临的最大问题，即冷启动时数据的匮乏和业务早期数据的稀疏性问题，并不是无药可救。业界一直讨论的数据打通，就是解决这两问题的出路。
对于一些新兴领域，缺乏数据是必然的，而另一方面，正由于缺乏数据的支持，所以才更需要有强大决策支持的系统对其业务做指导和支撑，以实现少走弯路，利益最大化的目的。
移动互联网领域的项目，尤为代表。虽然在过去的两三年里，移动互联网得到了高速的发展，但毕竟在各个方面的积累，都无法与互联网相比。尤其在人们形成稳定的使用习惯之前，数据还不具备更多的价值和意义。
但如果能把互联网的数据与移动互联网数据打通，那么我们就掌握了这个人的喜好等多方面信息，从而为移动互联网业务做出更有效的指导和帮助。
当然，数据的打通绝不仅限于互联网和移动互联网。每个数据源的数据往往刻画了一个人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆发》一书中描绘的那样，如果数据充分，人类93%的行为是可以预知的，是有规律的。
也只有将这些不同来源的数据重新组织，才能挖掘出更有意义的信息。
如今，行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据，让很多外行人陷入了误区：数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好，大数据也罢，其实都是为了使我们的工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。重视数据，本身就是一个企业成熟的标志。
移动互联网的迅速崛起，让数据变得更为多样、丰富。它的移动性，它的碎片化，它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据，从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活，日常生活的数据化。
随着数据的进一步丰富和完善，随着不同渠道数据的打通和交叉利用，有关大数据的想象一定会更加广阔。

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2. 关于母婴行业的报告有哪些

2019年中国母婴零售行业分析报告-产业规模现状与发展前景预测

【报告大纲】

第一章 2016-2018年中国母婴零售行业发展概述
第一节母婴零售行业发展情况概述
一、母婴零售行业相关定义
二、母婴零售行业基本情况介绍
三、母婴零售行业发展特点分析
第二节中国母婴零售行业上下游产业链分析
一、产业链模型原理介绍
二、母婴零售行业产业链条分析
三、中国母婴零售行业产业链环节分析
1、上游产业
2、下游产业
第三节中国母婴零售行业生命周期分析
一、母婴零售行业生命周期理论概述
二、母婴零售行业所属的生命周期分析
第四节母婴零售行业经济指标分析
一、母婴零售行业的赢利性分析
二、母婴零售行业的经济周期分析
三、母婴零售行业附加值的提升空间分析
第五节中国母婴零售行业进入壁垒分析
一、母婴零售行业资金壁垒分析
二、母婴零售行业技术壁垒分析
三、母婴零售行业人才壁垒分析
四、母婴零售行业品牌壁垒分析
五、母婴零售行业其他壁垒分析

第二章 2016-2018年全球母婴零售行业市场发展现状分析
第一节全球母婴零售行业发展历程回顾
第二节全球母婴零售行业市场区域分布情况
第三节亚洲母婴零售行业地区市场分析
一、亚洲母婴零售行业市场现状分析
二、亚洲母婴零售行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲母婴零售行业市场前景分析
第四节北美母婴零售行业地区市场分析
一、北美母婴零售行业市场现状分析
二、北美母婴零售行业市场规模与市场需求分析
三、北美母婴零售行业市场前景分析
第五节欧盟母婴零售行业地区市场分析
一、欧盟母婴零售行业市场现状分析
二、欧盟母婴零售行业市场规模与市场需求分析
三、欧盟母婴零售行业市场前景分析
第六节 2019-2025年世界母婴零售行业分布走势预测
第七节 2019-2025年全球母婴零售行业市场规模预测

第三章中国母婴零售产业发展环境分析
第一节我国宏观经济环境分析
一、中国GDP增长情况分析
二、工业经济发展形势分析
三、社会固定资产投资分析
四、全社会消费品母婴零售总额
五、城乡居民收入增长分析
六、居民消费价格变化分析
七、对外贸易发展形势分析
第二节中国母婴零售行业政策环境分析
一、行业监管体制现状
二、行业主要政策法规
第三节中国母婴零售产业社会环境发展分析
一、人口环境分析
二、教育环境分析
三、文化环境分析
四、生态环境分析
五、消费观念分析

（共十四章，因网络限字数，第四章以下略）

3. 大数据是如何精准推送的

大数据可视化带来的变革是全方面的，不仅变革互联网世界，也变革现实世界。以大数据为核心的数字经济的实质就是“精准”经济。利用大数据强大的分析处理能力，对海量的数据进行实时动态的分析处理以及可视化展现，最终推动大数据的实时应用，帮助用户实现大数据下的精准运作。
数据首先是有时效性的，一秒钟前的行为和一秒钟后的行为有着天差地别。以往是通过统计数据，得出规律，找到用户喜好。而现在实时变得更为重要。前一秒看了母婴内容，那么几秒内就应该推送相关广告，转化率会比较高。如果还在推送几天前，这个用户看足球的数据信息，这个生意就很难做下去。
关于消息推送，极光是不错的选择，极光推送的的多种消息类型，开发者可以轻松地通过极光发送各个移动平台的系统通知，还可以在控制台编辑多种富文本展示模板； 极光还提供自定义消息的透传，客户端接到消息内容后根据自己的逻辑自由处理。

4. 孩子王前景分析孩子王 主力资金孩子王大数据诊断

随着三胎政策的进一步落实，一些城市制定了配套政策，并且现在已经开始试行了，从这里可以看出，母婴市场将会获得更大的发展空间。

因此今天我带大家对孩子王这家母婴产品行业的龙头进行了解。

在开始分析孩子王前，我把整理好的母婴行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：母婴行业龙头股一览表

一、从公司的角度来看

公司介绍：孩子王成立于2009年，是一家母婴产品及服务的全渠道零售供应商，其中公司的产品有食物、易耗品、耐用品等高端产品，致力于为准妈妈及0-14岁婴童提供一站式购物及全方位服务。

发展至今，公司在全国131个城市已拥有434家大型数字化实体门店，服务超过4200万个会员家庭。

在简单介绍孩子王之后，我们再来看看该公司有什么投资亮点？值不值得我们投资？

亮点一：产品服务优势

孩子王采用大店经营模式，不只是销售母婴商品，线下门店还提供以下服务：儿童游乐场、配套母婴服务，与消费者购物、服务及社交的多重需求相适宜。

公司会以消费者的生活场景来划分，将商品分类摆设，让消费者享受购物的便捷性。此外，公司还拥有4700名专业的育儿顾问，能够为在消费者购物的过程中提供专业化的服务和建议。

亮点二：供应链管理优势

孩子王分别把中央仓、区域仓和城市仓布局在全国的不同的地区，同时针对这三类仓库打造了三级仓储体系，能够快速提供产品配送服务。

其中，中央仓全面负责全国区域仓的配送和线上订单配送；而区域仓就专门负责的是范围内城市仓的配送；最近终端门店则是城市仓的主要配送领域。在全国各个地方都有物流仓储点，能够显著减少公司的周转天数，避免发生库存堆积。

亮点三：全渠道数字化运营优势

孩子王全渠道数字化平台到今天包含且超过7000个子系统模块，数字化生产工具不低于3000个，实现了全操作流程数字工具的全覆盖，足以使公司的整体运转效率获得提升。

关于补货系统方面，公司的补货模型可以进行更新，依据的是SKU库存和在途订单等多种因素，实现最优化的补货。而在管理方面，公司能够依据每月供应商送货及时率、规范性及准确率来对供应商进行分类分级管理，更好的完善整个供应系统。

由于篇幅受限，更多关于孩子王的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】孩子王点评，建议收藏！

二、从行业来看

在国民消费水平的不断提升过程中，现在育儿科学性深受消费者重视，在高质量的产品和服务方面，有更强烈的支付意愿，新生代母婴消费观念逐渐由一线城市扩展到2、3、4线城市，国内母婴童市场将来的发展态势不错。

在我看来，孩子王能够迎合行业发展的趋势，继续依靠全渠道经营模式来取得进一步发展，未来的发展有希望更上一台阶。

但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道孩子王未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下孩子王估值是高估还是低估：【免费】测一测孩子王现在是高估还是低估？

应答时间：2021-12-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

5. 亲身经历告诉你：在乡镇开母婴店到底赚不赚钱

在乡镇开母婴店是赚钱的，相比于城市里面，竞争力没有那么大。而且有以下4大优势。
1、市场
首先来看看乡镇的母婴市场，乡镇里相对比较保守，而对孩子也觉得子孙满堂，所以从新生儿的数量上来看，对比城市，只多不少。其次，看看乡镇的消费现状，乡镇大多数没有正规和专业的母婴店，所以急需专业的母婴店引进和指导。最后，看看未来的经济发展趋势，未来必定会走向城乡一体化的发展，母婴店入驻乡镇也是大势所趋。

2、成本
乡镇开母婴店的成本对比在城市开来说，成本肯定是相对较少，这点是毋庸置疑的。无论是从店铺的房租还是店铺需要装修的资金来说，都是能省很大一笔资金。而更主要的是，在以后常年累月的经营过程中，店铺的人员成本和水电日用成本，包括店铺组织活动的成本，都会比城市里低的多。
3、广告
部分的投资者可能会担心乡镇地广人稀，对于店铺的宣传传播不利。其实事实恰恰是相反的，乡镇虽然地广人稀，但是消费的商圈却是相对集中的。乡镇的传播媒介多是以人与人之间的相互告知来达到的。传播的成本小，传播的效率却极高。而且相对城市的消费者来说，乡镇的消费风俗比较淳朴。

4、消费服务
一再的强调母婴店的专业性质，在乡镇开母婴店也不要忘记这一点。专业的产品，专业的母婴知识，专业的经营，专业的售后服务，一个也不能放松。关于母婴店的售后服务，在乡镇可以开展送货上门等服务，一般这样的情况下，顾客会极其愿意在你的店铺消费和购物的。

6. 有哪些智能母婴APP方案开发公司

母婴APP是一款集备孕、怀孕、育儿等服务为一体的资讯类、商城类手机APP，现专在的产品大多趋同，想属要突破的话可以从基本的APP使用细节和后期服务做起。
现在开发一个APP不难，一般来讲只要有需求，就可以通过程序员来实现，当然差别就在于开发企业之间的技术、时间成本了。在英唐众创的智能智能母婴APP开发方案里，利用大数据开发的针对孕婴人群提醒的母婴APP，将为孕妇和有宝宝的人群提供包括孕检、防疫等生活提醒。这个方案基本的功能有：育儿提醒，信息推送，期刊订阅，活动信息，产品展示，育儿社区，购物车，在线支付，订单管理，后台管理等。