⑴ 我是服裝批發的，求怎樣找到大量的客源
那你有想過，別人想批發衣服都先到哪看嗎，他們到哪看，你就做上去，他們喜歡有事問度娘，你就做上去，不會我來幫你做上去，看號是用護明，加
⑵ 零售行業的大數據分析該怎麼去做有案例之類的可以參考嗎
零售行業對接大數據也是個不錯的選擇，下面我簡述下我的看法：
1，通過門店客流監控，制定營銷推廣方案，輔助運營決策。
2、利用大數據的優勢調研顧客特徵，幫助深刻認知、理解和找到目標消費者群體。
3、發揮大數據的優勢，監測地域人流量從而進行選址決策
4、分析客群畫像，全面掌握客群屬性及興趣、品牌關注。
5、以定製化精準營銷服務形式，通過大數據海量渠道資源進行規模化曝光。
6、通過對會員、到店顧客以及商圈與全網潛在客群的行為意圖、興趣偏好等動態數據深度分析，進行精準營銷。
希望我的回答能幫助你，若還要不清楚的地方可向我提問。
⑶ 談大數據營銷，如何利用大數據發現商機，靠大數據
這里我把大數據的核心價值理解為核心商業價值。
第一次工業革命以煤炭為基礎，蒸汽機和印刷術為標志，
第二次工業革命以石油為基礎，內燃機和電信技術為標志，
第三次工業革命以核能基礎，互聯網技術為標志，
第四次工業革命以可再生能源為基礎，數據和內容作為互聯網的核心為標志。
不論是傳統行業還是新型行業，誰率先與互聯網融合成功，能夠從大數據的金礦中發現暗藏的規律，就能夠搶佔先機，成為技術改革的標志。
四個月前，《網路安全法》以及最新刑事司法解釋正式施行，信息安全尤其是個人隱私保護問題被上升到了一個新高度，當時寫了《分水嶺：6月1號起，大數據進入下半場！》。
幾個月過去了，據媒體報道，有數十家做大數據的公司因涉嫌數據信息安全被約談或者協助調查，很多數據查詢訪問介面關停，有人驚呼"大數據行業進入冰封時代"。
但更多的大數據從業人士認為那些倒賣數據的企業是掛羊頭賣狗肉，對大數據的名聲和產業空間傷害非常大，對整頓拍手稱快，認為唯有如此，才能讓大數據產業走得更遠。
喧鬧過後，要冷靜思考。不做倒賣數據出售隱私信息，生意應該如何做呢？這不是簡單的問題，而是大數據產業的戰略選擇。
未來的盈利模式
以《網路安全法》為代表，國家嚴厲打擊倒賣客戶隱私信息的行為，斬斷了數據簡單變現的發展模式，目的是推動大數據產業持續健康發展。然而從大數據產業發展的視角看，如果產業鏈的各個玩家不盡快做出戰略選擇，那麼未來也是死路一條。
做"大而全"的大數據平台是賺大錢的生意經，核心價值是數據完整性和有效性，其價值體現則有直接和間接兩種。
由於不能直接售賣個人數據和信息，因此數據變現多以行業報告的方式呈現出來，這將成為平台直接創造商業價值的重要手段。雖然數據來自於個體，但是由於報告呈現的是宏觀整體數據，收益也是匯總加工之後產生的，並不受單個數據的影響，完全可以規避法律風險，成為大數據平台名正言順的收入。
而且，如果大數據平台里有相應的數據，不排除根據企業的要求為其提供指定的"競品分析報告"，比如運營商的大數據平台給騰訊做一份優酷視頻的使用情況分析報告，也是合法的生意。
除了發布或提供報告，大數據平台的價值更多地通過間接方式來實現，也就是為數據分析應用提供數據服務。所以致力於建設大數據平台的企業要做好與應用企業的協作，如果應用發展不起來，大數據平台也活不下去——光靠賣報告是養不活大數據平台的。
大數據玩家的另一種存在方式就是做應用，相信未來會有很多以此為生的小而美的企業。這些企業或者在技術（演算法、模型）方面有過人之處，或者在業務（營銷、運維）方面有一技之長，總之是靠突出的專業性優勢而存在，同時由於規模小，成本低，因此可以快速呈現價值，也可以快速調整以適應變化。
無論是做大而全的大數據平台，還是做小而美的應用企業，適逢大數據發展的熱潮，都有成功的機會。但這是兩類不同的發展模式，筆者很難想像什麼樣的企業能將這兩個角色融為一體，換句話說，就是大數據產業的玩家要清楚自己的戰略定位，明確自己的選擇，知道什麼是應該放棄的，才能涅槃重生。
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⑷ 服裝企業如何構建自己的大數據平台
企業必須構建自己的大數據平台，無論是大企業還是小企業，這些數據都會曾為大數據，可以搜一下織帶網路，會根據您的需求提供解決方案。
⑸ 怎麼利用大數據提升品牌價值
引導產品及營銷活動投用戶所好能力
如果能用大數據了解潛在用戶特徵、用戶畫像、用戶對產品期待的樣子，那麼你的產品生產即可投其所好，再結合裂變營銷傳播（關注本公眾號，留言「加入品牌經理人」即可入群隨時與營銷大咖交流如何裂變營銷），那就無往不利。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。他們都是先通過數據分析再開始行動的，因此投用戶所好是一切營銷的開始，而這一切都基於數據，尤其是大公司牽一發而動全身，所以應該一切行動聽數據，而這就不單單是品牌經理人所能做的了，需要公司高層對數據的認知能力。
九一數榜大數據分析師王宇認為品牌營銷要想進入用戶心智，通過數據「找到對的人」還不夠，還需要「講對好故事」，用目標人群能夠接受的素材、內容和方式，去做立體化溝通，快速有效地建立用戶和品牌間的聯系。這些步驟，都可以為品牌數據資產賦能，提升每一次決策的效率。
⑹ 服裝行業如何利用大數據
大數據的功能在於通過數據分析來發布指示，這剛好解決了服裝行業庫存調配的問題。廈門致聯科技提供的RFID服裝行業方案，就成功通過RFID技術收集各門店數據，通過大數據服務快速地實現多餘庫存的有效分配。
⑺ 大數據如何應用到服裝門店
廈門致聯科技提供的基於RFID技術的智慧門店方案中，便是利用採集顧客在服裝門店中的行動數據，然後通過大數據服務平台分析顧客的行為，為不同的顧客自動提供不同的服裝推薦，為顧客提供VIP智能服務，提高顧客的門店體驗。
⑻ 如何運用大數據
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
⑼ 如何將大數據運用到服裝材料業
可以運用大數據分析各個服裝材料的銷量；分析社交網路數據來得到當季熱門流行材料，預判市場走向，網路社區中的很多熱門話題，往往會先於一些流行趨勢預測機構的發布；另外還可以利用大數據做環境分析。舉個例子，如果在經營過程中發現物流、資金流都控製得很好，但銷量在不斷下降，這可能與大環境相關。這時候需要通過環境分析，是競爭對手降價，帶走了我們的銷售量?還是由於天氣的原因，或者是在社交網路上傳播的一些信息導致了我們外部環境的變化?對環境進行分析，能夠有效的發現企業所面臨的外部經營環境。另外通過對客戶評價數據的採集可以進行基於客戶反饋的產品設計和改進，改善用戶體驗。
更多關於大數據的行業應用，解決方案可以關注下FineBI商業智能大數據官網~希望我的回答對你有幫助~
⑽ 怎麼利用大數據招商
重慶撼地大數據有限公司是專業的產業大數據綜合解決方案提供商。公司數據資源豐富，已覆蓋全國全量1.8億+家企業數據，並採用業界領先的模型和演算法持續深耕各細分業務場景，構建產業大數據應用生態圈。
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