⑴ 我是服装批发的，求怎样找到大量的客源
那你有想过，别人想批发衣服都先到哪看吗，他们到哪看，你就做上去，他们喜欢有事问度娘，你就做上去，不会我来帮你做上去，看号是用护明，加
⑵ 零售行业的大数据分析该怎么去做有案例之类的可以参考吗
零售行业对接大数据也是个不错的选择，下面我简述下我的看法：
1，通过门店客流监控，制定营销推广方案，辅助运营决策。
2、利用大数据的优势调研顾客特征，帮助深刻认知、理解和找到目标消费者群体。
3、发挥大数据的优势，监测地域人流量从而进行选址决策
4、分析客群画像，全面掌握客群属性及兴趣、品牌关注。
5、以定制化精准营销服务形式，通过大数据海量渠道资源进行规模化曝光。
6、通过对会员、到店顾客以及商圈与全网潜在客群的行为意图、兴趣偏好等动态数据深度分析，进行精准营销。
希望我的回答能帮助你，若还要不清楚的地方可向我提问。
⑶ 谈大数据营销，如何利用大数据发现商机，靠大数据
这里我把大数据的核心价值理解为核心商业价值。
第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，
第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，
第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，
第四次工业革命以可再生能源为基础，数据和内容作为互联网的核心为标志。
不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。
四个月前，《网络安全法》以及最新刑事司法解释正式施行，信息安全尤其是个人隐私保护问题被上升到了一个新高度，当时写了《分水岭：6月1号起，大数据进入下半场！》。
几个月过去了，据媒体报道，有数十家做大数据的公司因涉嫌数据信息安全被约谈或者协助调查，很多数据查询访问接口关停，有人惊呼"大数据行业进入冰封时代"。
但更多的大数据从业人士认为那些倒卖数据的企业是挂羊头卖狗肉，对大数据的名声和产业空间伤害非常大，对整顿拍手称快，认为唯有如此，才能让大数据产业走得更远。
喧闹过后，要冷静思考。不做倒卖数据出售隐私信息，生意应该如何做呢？这不是简单的问题，而是大数据产业的战略选择。
未来的盈利模式
以《网络安全法》为代表，国家严厉打击倒卖客户隐私信息的行为，斩断了数据简单变现的发展模式，目的是推动大数据产业持续健康发展。然而从大数据产业发展的视角看，如果产业链的各个玩家不尽快做出战略选择，那么未来也是死路一条。
做"大而全"的大数据平台是赚大钱的生意经，核心价值是数据完整性和有效性，其价值体现则有直接和间接两种。
由于不能直接售卖个人数据和信息，因此数据变现多以行业报告的方式呈现出来，这将成为平台直接创造商业价值的重要手段。虽然数据来自于个体，但是由于报告呈现的是宏观整体数据，收益也是汇总加工之后产生的，并不受单个数据的影响，完全可以规避法律风险，成为大数据平台名正言顺的收入。
而且，如果大数据平台里有相应的数据，不排除根据企业的要求为其提供指定的"竞品分析报告"，比如运营商的大数据平台给腾讯做一份优酷视频的使用情况分析报告，也是合法的生意。
除了发布或提供报告，大数据平台的价值更多地通过间接方式来实现，也就是为数据分析应用提供数据服务。所以致力于建设大数据平台的企业要做好与应用企业的协作，如果应用发展不起来，大数据平台也活不下去——光靠卖报告是养不活大数据平台的。
大数据玩家的另一种存在方式就是做应用，相信未来会有很多以此为生的小而美的企业。这些企业或者在技术（算法、模型）方面有过人之处，或者在业务（营销、运维）方面有一技之长，总之是靠突出的专业性优势而存在，同时由于规模小，成本低，因此可以快速呈现价值，也可以快速调整以适应变化。
无论是做大而全的大数据平台，还是做小而美的应用企业，适逢大数据发展的热潮，都有成功的机会。但这是两类不同的发展模式，笔者很难想象什么样的企业能将这两个角色融为一体，换句话说，就是大数据产业的玩家要清楚自己的战略定位，明确自己的选择，知道什么是应该放弃的，才能涅槃重生。
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⑷ 服装企业如何构建自己的大数据平台
企业必须构建自己的大数据平台，无论是大企业还是小企业，这些数据都会曾为大数据，可以搜一下织带网络，会根据您的需求提供解决方案。
⑸ 怎么利用大数据提升品牌价值
引导产品及营销活动投用户所好能力
如果能用大数据了解潜在用户特征、用户画像、用户对产品期待的样子，那么你的产品生产即可投其所好，再结合裂变营销传播（关注本公众号，留言“加入品牌经理人”即可入群随时与营销大咖交流如何裂变营销），那就无往不利。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。他们都是先通过数据分析再开始行动的，因此投用户所好是一切营销的开始，而这一切都基于数据，尤其是大公司牵一发而动全身，所以应该一切行动听数据，而这就不单单是品牌经理人所能做的了，需要公司高层对数据的认知能力。
九一数榜大数据分析师王宇认为品牌营销要想进入用户心智，通过数据“找到对的人”还不够，还需要“讲对好故事”，用目标人群能够接受的素材、内容和方式，去做立体化沟通，快速有效地建立用户和品牌间的联系。这些步骤，都可以为品牌数据资产赋能，提升每一次决策的效率。
⑹ 服装行业如何利用大数据
大数据的功能在于通过数据分析来发布指示，这刚好解决了服装行业库存调配的问题。厦门致联科技提供的RFID服装行业方案，就成功通过RFID技术收集各门店数据，通过大数据服务快速地实现多余库存的有效分配。
⑺ 大数据如何应用到服装门店
厦门致联科技提供的基于RFID技术的智慧门店方案中，便是利用采集顾客在服装门店中的行动数据，然后通过大数据服务平台分析顾客的行为，为不同的顾客自动提供不同的服装推荐，为顾客提供VIP智能服务，提高顾客的门店体验。
⑻ 如何运用大数据
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
⑼ 如何将大数据运用到服装材料业
可以运用大数据分析各个服装材料的销量；分析社交网络数据来得到当季热门流行材料，预判市场走向，网络社区中的很多热门话题，往往会先于一些流行趋势预测机构的发布；另外还可以利用大数据做环境分析。举个例子，如果在经营过程中发现物流、资金流都控制得很好，但销量在不断下降，这可能与大环境相关。这时候需要通过环境分析，是竞争对手降价，带走了我们的销售量?还是由于天气的原因，或者是在社交网络上传播的一些信息导致了我们外部环境的变化?对环境进行分析，能够有效的发现企业所面临的外部经营环境。另外通过对客户评价数据的采集可以进行基于客户反馈的产品设计和改进，改善用户体验。
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⑽ 怎么利用大数据招商
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