大数据需求匹配

『壹』 大数据报告里面有个产品匹配是什么意思

个人大数据的意思是指随着信息化时代的大穗到来，个人的大部分行为已竖仿哗经转化为数据记录，这些数据记录经过各部门或者企业的整理，形成个人的大数据，用于判断你的下一步行为意向或者作为金融机构的风控参照。
所以要搞明白自己的大数据记录，保护好自己的信用记录，不要破坏个人大数据。那么余行个人大数据具体是说：个人风险综合查询违法犯罪记录：刑事、行政拘留信贷逾期记录电商授权数据实名认证数据；运营商授权报告异常通话；身份证实名信息查询实名校验；平台风险查询平台借贷记录；手机号码定位信息定位功能开通；个人资产报告房产：车牌号；车贷模块行驶证：车主信息；信贷模块个人风险评分系统；各种app应用，浏览器的分析，现在市场上的app大多会对注册者个人或者使用的设备(不限于手机)进行全部的数据记录，你的日常使用其实就是数据的产生和积累。

『贰』 大数据技术在物流中的应用

1、大数据在物流决策中的应用

在物流决策中，大数据技术应用涉及到竞争环境的分析与决策、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。

在竞争环境分析中，为了达到利益的大化，需要与合适的物流或电商等企业合作，对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。

物流的供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。供需情况也需要采用大数据技术，从大量的半结构化网络数据，或企业已有的结构化数据，即二维表类型的数据中获得。

物流资源的配置与优化方面，主要涉及到运输资源、存储资源等。物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。

2、大数据在物流企业行政管理中的应用

在企业行政管理中也同样可以应用大数据相关技术。例如，在人力资源方面，在招聘人才时，需要选择合适的人才，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析;对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。

3、大数据在物流客户管理中的应用

大数据在物流客户管理中的应用主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。

4、大数据在物流智能预警中的应用

物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解消费者偏好，预判消费者的消费可能，提前做好货品调配，合理规划物流路线方案等，从而提高物流高峰期间物流的运送效率。

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『叁』 大数据对物流行业有什么影响

1、提高物流行业的智能化

物流行业可以看出，是一个程序化很强的行业，而大数据则是一种严谨的数据分析技术。两者相结合之下，通过对物流数据的跟踪分析，大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流行业的决策中，大数据还可能会涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等的决策分析，这种情况下大数据也能够很好的应对。

2、能够促进行业的发展

现在的物流行业，整体上的运输、仓储和搬运等都是通过人为来控制和完成的，在效率上都较为落后。而大数据技术能够在整体上完成对物流行业全过程的迭代整理。而且在行业竞争环境的分析中，为了达到品牌利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而来寻找自己品牌在行业中的不足和需要改进的地方。这种方式下，大数据能够很快的完成对行业的促进作用，加速行业的发展。

3、提高用户的体验感

物流行业在最后，是需要把产品送到用户的手中的，而在大数据黑科技的加持下，相较于以前低效率的人工配送，大数据技术可以为用户提供更好的物流体验，进一步巩固和用户之间的关系，增加用户的粘性。

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『肆』 上市后首份年报出炉，黄韬“五步”详解丽人丽妆背后的商业逻辑

文丨尹应娥

3月17日晚间，国内领先的化妆品网络零售服务商丽人丽妆，迎来了一个重要时刻，其上市之后的首份年报在股民的满怀期待中如约而至。

年报显示，丽人丽妆2020年全年实现营业收入46.00亿元，同比增长18.72%；归母净利润3.39亿元，同比增长18.70%；扣非归母净利润3.09亿元，同比增长41.72%。

3月18日，丽人丽妆开盘跳空高开3%，盘中一度冲击涨停，收盘于29.40元，涨6.72%，市值达118亿元。

针对上市后的首份财报，3月18日上午10点，丽人丽妆专门举行了2020年财报专场沙龙会。丽人丽妆董事长、总经理黄韬携公司6位高管团队，向媒体详细解析了财报背后丽人丽妆的商业逻辑。

以“效率”为生命，方能行稳致远

在流行“没有中间商赚差价”、国际美妆巨头不断收回品牌自营电商渠道的今天，不断有人在问，代运营商真正的价值在哪？

作为一家以“买断式”运营模式为主的电商代运营商，“效率”在某种程度来上就意味着“生命”。

“对于流通环节来说，品牌电商渠道无论是自营还是代运营，真正的核心目的都是要让品牌的增速超越大盘。”黄韬在分享会上举例道， 去年天猫双十一，雅诗兰黛、兰蔻是50%左右的增长，而丽人丽妆旗下后和雪花秀是100%的增长。 而雪花秀和后最终花费的 营销费比 是雅诗兰黛、兰蔻的一半。 “用一半的营销费比做到比别人多一倍的增速，这充分体现出了中间环节的意义和价值。”

黄韬还举例道，不少品牌收回自营之后，增速反而逐年下降甚至是出现负增长。

因此，丽人丽妆就是要在零售效率上面做文章。用黄韬的话总结就是，“通过我们的系统不断地累积效率，让合作的品牌超越行业的平均增速，跑赢大盘，甚至超越大盘一倍左右的增速，这是丽人丽妆公司一直在思考的事情。”

另外，对于不同于“买断模式”的“佣金模式”，黄韬认为，佣金模式尽管具备自身的优势，但佣金模式在与品牌沟通确认方案的过程中，沟通效率要比买断式低出很多。这也是为何丽人丽妆坚持买断式经销模式的原因之一。在他看来， 佣金模式对改善整个流通环节的效率不能带来真正的价值。

效率是生命，稳健是目标。视效率为生命，丽人丽妆才能在十余年的发展中行稳致远，才能源源不誉此断地吸引一批又一批品牌，创造持续稳定的营收和利润增速。

黄韬表示，丽人丽妆并不会刻意通过增加很多品牌的方式去追求GMV,而是坚持继续发挥营销优势，保持稳定增长。“虚胖没有用”。

在谈及希望丽人丽妆会成为一家什么样的上市公司时，黄韬的回答是，“我希望公司未来是能够做到收入、利润稳健增长，不靠各种重组概念炒作和提升公司股价，能分红就尽量给大家分红，这就是我最朴素的一个想法。”

自主大数据建模和营销优势 构建公司“护城河”

如果说效率是丽人丽妆的生命，那么，强大的自主大数据建模能力和营销成本的控制能力，更是为丽人丽妆构建起了一道铜墙铁壁式的“护城河”。

拥有清华大学大数据和人工智能专业背景的黄庆亩迅韬，从公司创立之初，就尝试用大数据建模对消费者需求进行精准画像。“大数据与消费者需求匹配效率越高，流量成本就会越低，营销费比也越低，进而给到消费者更多的实惠，品牌和代运营公司也能够赚到相应较好的利润，这就是丽人丽妆的运营模型。”

如今，丽人丽妆已具备领先的IT 系统和精细化管理，有效提升了供应链价值及运营效率。公司自行研发了业界领先的 OMS(订单管理系统)、IMS(库存管理系统)，能够实现订单快速拉取及处理，同时，通过 IT 后台系统，公司所有采购、销售、库存及物流数据均能够得到完整记录，并准确追踪定位全业务链的各个操作环节，实现各环节数据的无缝衔接。

同时，丽人丽妆还具备出色的数据分析能力，以数据分析为品牌运营赋能。公司通过与大量化妆品品牌的合作经验，积累和沉淀了庞大而有效的用户消费数据，并自行研发了BI 商业智能分析系统、大数据存储处理系统和 CRM 客户忠实度管理系统；凭借强大的信息系统和耐游数据挖掘分析能力，为品牌运营提供数据支持及策略建议，为建立品牌的消费者数据、资产管理体系，提升品牌价值提供有力的支持。

这些优势也为丽人丽妆在库存测算、消费趋势预测、消费人群画像、广告投放等各个方面，带来了众多实实在在的效益。据丽人丽妆大数据分析，2021年，卸妆、防脱、男士等品类将迎来爆发，为此，丽人丽妆也在这些品类上提前做了充足的准备。

再例如，疫情以来，丽人丽妆迅速预测推算出2020年化妆品在各个品类和价位段的变化，并迅速做出调整，修改生产计划，从而保证了公司2020年的业绩。

得益于大数据带来的实际成效，丽人丽妆还保持了极高的人效。据黄韬介绍，丽人丽妆近几年营收增长的同时，员工人数一直保持在1000名左右。数据显示，丽人丽妆2017-2019年的人均销售收入在279万元、339万元、440万元，远高于同类型公司。

不仅如此，强大的大数据建模能力，也为丽人丽妆在控制销售成本、营销费比各项指标上起到了关键性作用。

年报显示，在营收高速增长的同时，丽人丽妆的销售成本逐年下降。2020年，公司期间费用率同比下降2.73个百分点至24.52%。另外，丽人丽妆在营销费比的控制上也呈现逐年下降的趋势，销售费用率下降2.66个百分点至22.14%；广告费用率下降1.29个百分点至7.64%。丽人丽妆希望未来能把营销费比尽最大努力压缩在15个点以内。

要知道，在人口红利消失，流量红利白热化竞争的阶段，唯有依据大数据精打细算控制好营销费比，才能做好成本控制，走得更稳更远。

掌握选品主动权，方显英雄本色

2018年，丽人丽妆运营的欧莱雅旗下多个品牌被收回，丢失了20多亿元的生意对任何一家代运营商来说，都是致命一击。但丽人丽妆并没有因此大受影响，出现断崖式下滑情况。究竟是为什么？

黄韬解密说，公司在预测每年每个品类、每个价位段需要哪些产品之后，就会去找相应的商品匹配相关的预测趋势。因此，只要公司继续维持丰富和全面，在护肤、彩妆、洗护等每个价位段、每个功能区间的产品时，减少任何个别品牌，都不至于对公司的营收和利润产生巨大的影响。比如，在这之前，丽人丽妆少了欧莱雅的染发剂，就会把施华蔻的染发剂卖多一点，少了欧莱雅的洁面，就会把芙丽芳丝的洁面卖多一点，少了兰蔻就多卖奥伦纳素。

因此，丽人丽妆在选品上，不会因为公司和品牌名气进行取舍，只会考虑公司自身对于全品类和价位段的整体布局。黄韬表示，这也源于丽人丽妆对于公司整体营销能力的极度自信。

当被问及自有品牌的布局时，黄韬认为逻辑其实是一样的。“丽人丽妆只关心如何找到更好的商品给到消费者，至于这个品牌是不是全新的品牌，是不是大集团推出的品牌，是不是新国货，公司不care，因为丽人丽妆的 核心能力是效率匹配和营销费比的控制 。一般而言，如果我们预测的需求在我们已代理的品牌结构里达不到相应的匹配，那么，我们就会自己去生产。”据悉，疫情期间，丽人丽妆生产的抑菌类护手霜美壹堂便是这样诞生的。

如今，丽人丽妆已获得了汉高、爱茉莉太平洋、韩国LG生活 健康 、日本佳丽宝、皮尔法伯等多家国际化妆品集团授权合作，手握雪花秀、奥伦纳素、后、雅漾、施华蔻、馥绿德雅等超60个美妆品牌，且品类已扩充至服装及母婴领域。

聚焦天猫 现在还不是大力拓展其他渠道的好时机

年报显示，丽人丽妆2020年的营收98%来自天猫。其中，天猫国内营业收入为43.52亿元，同比增长17.12%；天猫国际营业收入为1.62亿元，同比增长118.56%。并且，阿里巴巴（中国）网络技术有限公司因持有17.59%股权，是丽人丽妆第二大股东。

基于此，也有一些人质疑丽人丽妆过度依赖天猫平台，又或者质疑丽人丽妆受限于阿里而不能大力发展其他平台。

黄韬对此也做了回应。

黄韬认为，很多人对天猫有误解，认为天猫流量成本越来越高了。但他不这么看。他认为，天猫是目前唯一个流量成本在下降的电商平台，丽人丽妆的实践也证明了这一点。而这其中，黄韬特别强调，并不存在大家误解的阿里“灌水”一说。他坚定地认为，如果一个品牌一旦陷入了负增长，更要注重建设天猫的生意才能渡过难关。

其次，黄韬认为，品牌要大规模推广，最核心的还是要抓住天猫渠道。“天猫的广告系统经过多年的发展，是最先进的广告系统。天猫的人群画像是最目前最先进的，其他的平台暂时还没办法做到。”

财报显示，在丽人丽妆已运营的90家店铺中，天猫国内有50家，天猫国际有12家，拼多多、抖音小店、Lazada&Shopee分别有1家、7家、8家，其他平台有12家。

丽人丽妆始终聚焦天猫，是没拓展其他平台的能力吗？对此，黄韬回答，丽人丽妆在其他很多平台也有一些实验性店铺，并不是丽人丽妆没有能力去做别的平台，而是从目前的实践情况来看，其他平台生意的投入产出比值达不到天猫的比值，尽管拓展其他平台，可能会使整体的GMV上去，但营销费比将会逐年上升。黄韬认为，“现在还不是我们大力拓展其他渠道的好时机。”

8亿库存，是备货正常所需

他进一步解释道，化妆品行业的特殊性还在于，去年双十一之后，货已经基本卖光了，这时候备货，就要一直备货到今年三月份。再加上春节和不确定的疫情对物流的影响等因素，丽人丽妆在12底，就备好了今年第一季度的货品。从周转天数来看，丽人丽妆一直保持在90天左右。因此，丽人丽妆的库存周转很良性。

2021年，丽人丽妆给自己定的销售目标很保守，力争实现营收48亿元、扣除非经常性损益后归属于母公司净润达3.77亿元。

对于一家网络零售服务商而言，这个目标似乎过于保守，但对于长期主义者黄韬来说，丽人丽妆能够走得更稳更远，才是最重要的目标。

『伍』 成都大学用算法为新生匹配室友，“大数据选房”是否能较好满足新生需求

成都大学使用算法为新生匹配室友，这种行为也从根本上解决了新生入住困难的问题，而且也给了新生自由选乱神择室友的权利。所以，大数据选房势必会成为主流，而对一些高校来说，通过相对的算法，通过学生自主匹哗仿亏配室友的行为，也能够减少一些非必要的麻烦，同时有利于促进新生内部的沟通交流，促进新生和睦相处，极大地提高新生的幸福感，所以可以从一下几个方面出发来看待问题。

3，大数据选房确实能够满足新生的需求，而且也能够摆脱对传统规定下宿舍分配的不公正的现象。

其实不得不说是对于大多数新生来说，在入学之后，换宿舍也成了烫手的问题。一部分学生在接触的过程中认为自己的室友不适合一起居住，但是碍于情面无法合理的调控，通过自主选择，为新生提供选择匹配室友的权利，也从根本上杜绝类似现象，切实保护新生的权益和自由。

『陆』 大数据时代什么最重要

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台
例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。
FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。

『柒』 大数据技术在仓配管理中有哪些应用

目前随着网络技术的不断发展，大数据技术在各行各业都得到了充分的利用大数据技术，在仓配管理当中主要是可以利用数据了解仓储管理的时间空间等进行有效的管理。

『捌』 如何提高物流大数据素养的方法与手段

做出全方位轿枣的分析。在现代物流决策中，大数据分析技术应用主要包括竞争环境分析、货物供应和需求匹配、物流资源优化和分配，在竞争环境分析中，想要实现利润的最大化，必须对竞争者做出全方位的分析，闭乎拆预测其情况和行动，以便了解某些特定地区或者顷岩在某些特定时间，需要选择的伙伴。

『玖』 用大数据解决个性化出行需求

用大数据解决个性化出行需求
经常搭公共交通工具出行的人最担心的就是遇到突发情况导致行程遇阻。搭乘滴滴巴士这样的互联网定制班车的用户也会遇到这样的状况。而每当遇到这样的状况，驾驶员的反应处理和平台的快速调度，成为服务质量高低的关键。
突发状况 滴滴巴士快速调度
北京下第一场雨夹雪时，滴滴巴士上庄——上地路线的一辆巴士在中途一段车辆最密集的路段，突发刮蹭事故。当值的巴士司机立即与滴滴总部联系，请求调度应急车辆。很快，应急车辆就到达了事故地点，并将在寒风中等待的乘客安全送回家。后来第二天有乘客反应没有等到救援车辆，自己打车回家了。司机当即与总部反应情况，征得同意后，为打车自费回家的用户报销了打车费用。
类似的事情在沙河——上地线路的乘客也遇到过。同样是雪后，滴滴巴士即将抵达沙河时，突燃“熄火”。当值司机李师傅首先联系滴滴总部给予车辆支持，随后赶往沙站一面安抚乘客情绪，一面与到站的滴滴巴士司机沟通，将等待的乘客送上车。由于雪后路滑，李师傅不停提醒上车的乘客小心脚下。
滴滴巴士能够在突发事件时，快速做出反应，除了巴士司机们多年的经验积累外，还有源自滴滴平台的大数据分析处理能力。
大数据解决个性化出行需求
有统计显示，北京平均人口大概3000万，私家车500万台，出租车66000台，车和人的比大概是1：6，小汽车渗透率是15—18%，而在美国，这个数字是46.5%。北京这样的特大型城市，不可能让小汽车无限增长，但人们的出行需求却是不断增长的，要解决二者之间的矛盾，就需要借助大数据与共享经济。
滴滴巴士利用大数据解决出行难题主要体现在两方面：车辆和用户。滴滴巴士事业部总经理李锦飞介绍，滴滴巴士通过对滴滴快的平台上海量出行数据进行抓取和分析，针对现有公交主干线的进行补充，解决公交系统无法满足的上班族的出行需求。
李锦飞介绍，在车辆方面，滴滴巴士主要是与有经营资质的旅游公司和有合法资质的租赁企业合作，结合线下闲置大巴资源进行数据匹配，搭建平台，完成用户的找车需求。
而在用户方面，滴滴巴士则通过微信公众号收集用户出行需求。当一个新线路的出行需求在3天内达到30人时，滴滴巴士就可以开通。“不只如此，每条线路的出发时间也都不是固定的，因为我们是通过以收集乘客需求为主要依据来制定每条线路和出发时间，同时还根据滴滴平台的出行大数据来进行设定。”李锦飞表示。
由于滴滴巴士用户的出行需求高度集中，车辆又基本上全是社会闲置车辆资源，因此，在大数据分析下，可以灵活地进行路线规划、站点设置、发车时间设置等车辆调度，满足用户的个性化出行需要。

『拾』 大数据匹配是什么意思

通过大数据参数找到相同的参数。大数据匹配最广泛地适用于婚恋网站，根据双方的信息更精准的找到相互合适的的伴侣，也就是门当户对。