电商大数据前言和目录.pdf

前 言 当今社会，经济形态和商业文明已经进入整合阶段，比如电商耦合了物流、零售、支 付手段、互联网等载体，各种载体产生的数据汇整在一起便形成“大数据”。大数据的故事、 传奇、思想和成功案例，我们已耳熟能详，在本书中亦有大量电商案例介绍。真正的大数 据，不是噱头，更不是空心的概念，是“梦想照进现实”般的落地和创造丰厚的经济价值。 商业中的大数据 “大数据”若按照学术界的严格定义，其量级通常不低于1PB （也就是1024TB）。电商 各种数据源量级巨大，但是相对粗糙、噪声高，甚至部分是流水，经过数据的筛选、洗涤、 转换、聚合等动作之后，“大数据”往往会变成可供商业分析和挖掘“小数据”。所以，大 数据是相对的。 目前，尽管大数据如火如荼，但是商业模式和盈利模式并不清晰。能算得上真正的“大 数据”量级同时完全由大数据创造的巨额经济价值足以养活整个公司的企业，在笔者看来， 仅网络搜索巨擘谷歌和百度两家。而大部分商业场景之下的基于数据的决策倘若按照“大 数据”的学术定义，皆称不上大数据，但是数据化决策和管理屡见不鲜、无处不在。所以， 商业中（包括电商行业）的大数据一般指的是数据维度比较丰满且数据观测数在1000 万以 上的规模。 IV 电商大数据——用数据驱动电商和商业案例解析 数据驱动电商 电商企业的兴衰荣辱总能最先在运营数据方面窥见端倪，数据亦能在量化层面揭橥电 商生态的进化与成长。电商群雄逐鹿中原，数据驱动主宰沉浮。 数据驱动跟数据分析、数据挖掘和数学建模有本质的区别，后面三种皆侧重数据技术 层面，没有考虑到商业流程和使用者。数据驱动的核心是数据创造生产力。笔者不论在商 学院传道授业解惑，还是在企业的管理实践中，总是不停地重申：数据只有产生价值才会 有价值。 数据与商业结合，懂商业才能谈数据分析或挖掘，两者皆成为业界共识，但是如果说 数据撑持商业则过于笼统，没有说到点子上，数据应当是作用于“商业决策点”，哪里遇到 决策的拐点，哪里便需要数据，并不是商业和商务中方方面面都离不开数据。认清数据在 商业中的角色也很重要。 本书由来 笔者曾一直想写一本电子商务数据化管理和数据化运营方面的书。数据驱动主题的电 商教材并不多见，源于一线的真实、有效的商业案例则更少。笔者浸淫电商行业多年，非 常希望能把自己团队的数据化管理和运营经验编撰起来，汇编成一本书，让后来者稍有借 鉴。 约莫大半年前的一天，电子工业出版社的张彦红老师通过阿里巴巴公司的朋友找到笔 者，表明希望出版数据电商书籍的意向。我们不谋而合，笔者非常荣幸地接下了这本有关 数据电商的书，并下定决心拼尽全力、尽笔者所能写一本像样的书。但是，动起手来并不 容易，认认真真写一本书是一件很苦的事情，也是一件很痛苦的事情。笔者给自己制定的 写作计划是半年时间，如此速度还是基于现已掌握丰富写作素材的基础上。于是，白天上 班，夜晚和周末推掉了一切应酬，笔耕不辍，有时候为了确认案例中的数据是否靠谱，便 要推敲好几天。终于，这本书如期跟大家见面了。 本书着眼于电商数据化的思想，尽量弱化各种深奥难懂的技术细节，但是如果全是思 想就流于泛泛而论、空洞无物，内容略显肤浅，而且不容易深入掌握商业案例的本质。所 以，笔者对内容结构的部署也做了一番精心编排。全书分成三个层次：第一个层次着眼于 电商的思想，商业模式是电商从业者必须了解的；第二个层次是基础性的数据驱动方法和 V 前言 商业案例；第三个层次是大数据方面的高级应用，读者在这个层次中不仅会感受到大数据 的思想，同时笔者会立体呈现完整的大数据案例。为了让本书内容深入浅出、形象生动， 对关键性的技术以“知识小卡片”的形式展现给读者，期望能达到“知其然并知其所以然” 的效果。 本书特点 这本书特色鲜明，纵观全书有