北京國美大數據
Ⅰ 大數據將推動零售業技術變革
大數據將推動零售業技術變革
建設強大的數據中台，實現線上線下數字化打通，重構「人、貨場」，是新零售的重要內涵。業內人士指出，2018年將是大數據從技術階段向應用階段高速發展的一年，大數據未來在物聯網、區塊鏈、智慧城市、AR、VR、AI、語音識別等方面都值得關注，這在不久的將來或深刻改變零售業的未來。
線下零售大數據應用剛起步
近日高鑫零售公布年報，2017年實現營業收入1023.20億元，同比增長1.9%；2017年凈利潤為30.20億元，同比增長14.9%。這是阿里入住高鑫新零售的第一年，招商證券指出，雖然阿里入股高鑫在短期內並未給高鑫業績帶來大幅改善，但是阿里的互聯網基因和大數據資源加速了高鑫的線上線下整合。
在阿里與高鑫的合作中，目前仍是線上大數據指導線下商品管理，大潤發華東20個城市的167家門店上架了天貓超市百萬件商品，這些商品由阿里大數據根據周邊消費者喜好篩選商品，並由天貓供應鏈優化供貨方案。招商證券指出，雖然這些商品銷售狀況有好有壞，但整體上調整了門店的經營體系和業務鏈路。
基於模式和技術優勢，線上零售數據的採集和大數據技術的應用已相當成熟，相比之下，線下零售大數據技術的應用還處於起步階段。中國連鎖經營協會會長裴亮曾指出，大數據技術在零售業的應用還沒有發揮出來，目前來看，零售企業不掌握大數據，如何與握有大數據的企業進行合作，共同開始大數據在零售業的應用，還處在探索的過程中。
從發展現狀來看，線下零售應用大數據技術首先面臨的技術難點是數據採集。專家指出，線下零售店由於技術限制和消費者更加碎片割裂的行為，很難根據消費者ID數據與商品銷售、店鋪庫存、物流等數據進行打通連接，尤其消費者店鋪行為偏好數據的獲取。
這方面，同時擁有門店優勢和互聯網基因的零售企業將占據優勢。蘇寧易購向中國證券報記者表示，在蘇寧易購雲店內的已經開始全面打造線下門店客流數據分析的「蘇寧北斗」系統。該產品的上線，標志著蘇寧易購在門店端開始採用類似線上頁面運營的流量運營邏輯，「從用戶進店以及在門店內的動線變化，進行線上UV到四級頁面瀏覽路徑的分析，對門店商品布局、用戶習慣分析將有巨大的幫助」。預計到2019年，蘇寧易購將會把人臉識別系統和北斗系統相結合，使監測數據更加精準，並將為後期會員服務、會員運營的優化提供數據依據。
推動零售業技術變革
蘇寧控股集團董事長張近東表示，2018年將是大數據從技術階段向應用階段高速發展的一年，「大數據未來在物聯網、區塊鏈、智慧城市、AR、VR、AI、語音識別等方面都值得關注，這在不久的將來或深刻改變零售業的未來」。
中國電子商務研究中心主任曹磊表示，過去數據只在銷售端和營銷端驅動，今後還將向商品端、供應鏈端、倉儲物流乃至生產端來進行全方位驅動。過去商品和用戶是零售商和電商最核心的資產，在大數據時代，大數據將成為他們最核心的資產。
基於對線上線下數據打通的重視，2017年國美落地蒲公英計劃，完成國美在線、國美Plus、國美管家、國美海外購、國美酒窖整合成國美APP，連接線上線下，以互聯網為基礎、數據為核心，打造線上交易、線下體驗的共享零售雙平台。通過實施蒲公英計劃，國美線上線下的供應鏈數據、交易數據、服務數據、會員數據全面打通，匯聚為國美的數據中台，形成大數據工廠。
在大數據的支持下，國美升級了後服務體系，推出「揚帆計劃」，實現訂單配送、安裝服務、維修服務、客戶服務全周期的可視化、標准化，打通廠家後台數據，首創保內維修一鍵預約功能。
從整個產業鏈來看，大數據的最高效應用將是從生產端開始就實現定製，對此，已有零售業開始布局。國美將大數據應用於供應鏈，用C2M反向定製、家生活品類和智能產品橫向延展、驅動精準選品和營銷，進而與第三方供應鏈形成補充，提升零售效率，滿足消費者品質化、個性化、智能化的產品需求，促進品質升級，優化商品結構。
Ⅱ 麥當勞或者肯德基近五年的年度報表
如果是銷售情況或者是本年的比例，我倒是建議去當地的分公司去碰碰運氣，權當是一次社會調查行為。
Ⅲ 國美易卡是什麼
國美易卡是一款線上消費的模擬信貸卡，所以也可以將國美易卡看做一款線上內申貸的容貸款產品。在進行國美易卡申貸的時候需要申貸人通過線上申請、審核、審批三個過程才可以完成，而且在進行國美易卡申貸之初系統會讓申貸人綁定一張個人名下的銀行卡儲值卡，這張儲值卡是用來還款使用的，它自動和個人的線上申貸賬戶相連，在申貸成功以後系統就會根據申貸的期限進行在線扣款，所以作為國美易卡的申貸人必須能夠保證個人的銀行賬戶裡面有充足的還款額度，避免國美易卡在扣款的時候出現扣款失敗的情況。
Ⅳ 有什麼網站可以提供大數據分析
八爪魚旗下的微圖可以提供文本數據分析，而且是免費的。
Ⅳ 國美電器是什麼性質的企業
香港聯交所上市的民營企業，是香港上市一家股份有限公司。
2004年在香港聯交所上市，包括「國美」、「大中」、「永樂」在內的三大零售品牌，均屬於國美。
截止2016年末，國美在中國擁有1581家門店，覆蓋428個城市，並建立了以大區域倉、城市倉和全國終端配送覆蓋的立體物流網路，覆蓋95.5%的地級市，91.0%的縣區，71.0%的鄉鎮。
(5)北京國美大數據擴展閱讀：
國美控股集團有限公司
一、發展歷程
1987年1月1日，國美電器在北京成立了第一家以經營各類家用電器為主，僅不足一百平米的小店。從1993年始，國美電器統一門店名稱、統一商品展示方式、統一門店售後服務、統一宣傳，建立起低成本、可復制的發展模式。
2003年11月國美電器在香港設立分部，邁出了開拓海外市場探索性的第一步，同時預示國美電器最終將進入國際市場。2004年6月國美電器在香港成功上市（股票代碼：00493）。
作為家電及消費電子零售連鎖企業，國美電器不僅啟動了以消費需求為核心，全面整合供需鏈資源的多渠道新興商業模式，更打造了中國家電零售業先進的以消費需求為導向的信息化系統，全力保障消費者利益。
國美的ERP系統像大數據一樣極大地實現了與供應商發現、研究與共同滿足消費需求的能力，在ERP系統平台上，零供雙方共享消費需求和市場數據。
二、國美產業
1、線下零售板塊
由國美電器開創先河，力拓中國家電連鎖新業態，是新模式創作者和行業領導者。關聯相關領域，成立國美售後公司、安迅物流、ODM/OEM自有品牌公司，控股三聯商社。同時試水新行業，於2015年2月注冊成立臨滄國美茶葉有限公司。
2、智能家居製造板塊
在智能家電領域，推出智能家居頻道，涵蓋智能家電、智能穿戴等全系商品，形成一站式購物智能生活圈。同時，對家電產品外觀、功能自主開發、設計，拓展國內各品類代理品牌及進口生活電器品牌代理，先後成立恆信商貿公司、戰聖商貿公司。
3、互聯網板塊
隨著發展步伐的加快，國美控股集團對旗下電商的定位和方向做出重大調整：國美在線和庫巴購物網將實現後台統一管理和資源共享，走出了一條「新雙品牌+雙模式」的創新發展之路。同時利用自身的渠道優勢，向跨境電商、酒窖等新領域拓展。
Ⅵ 國美在線公司適合新人學習嗎做技術的 大數據相關
大數據時代需要學習數據的存儲和處理技術。
大數據的存儲主要是一些分布式文件系專統，現在有好些屬分布式文件系統。比較火的就是GFS,HDFS前者是谷歌的內部使用的，後者是根據谷歌的相關論文用java開發的來源框架。hdfs可以學習。
然後就是數據處理是學maprece，這是大數據出的不錯的實現，可以基於hdfs實現大數據處理和優化存儲。
還有一個比較好的列式存儲的資料庫hbase,也是為了大數據兒生的非關系型資料庫。
然後就是一些輔助工具框架，比如:hive,pig,zookeeper,sqoop,flum。
Ⅶ 請問國美和蘇寧是不是國企還是外資還是合資
國美和蘇寧不是國有企業，是民營企業，由眾多民營資本聯合組成的民營股份制企業
Ⅷ 企業大數據實戰案例
企業大數據實戰案例
一、家電行業
以某家電公司為例，它除了做大家熟知的空調、冰箱、電飯煲外，還做智能家居，產品有成百上千種。在其集團架構中，IT部門與HR、財務等部門並列以事業部形式運作。
目前家電及消費電子行業正值「內憂外患」，產能過剩，價格戰和同質化現象嚴重；互聯網企業涉足，顛覆競爭模式，小米的「粉絲經濟」，樂視的「平台+內容+終端+應用」，核心都是經營「用戶」而不是生產。該公司希望打造極致產品和個性化的服務，將合適的產品通過合適的渠道推薦給合適的客戶，但在CPC模型中當前只具備CP匹配（產品渠道），缺乏用戶全景視圖支持，無法打通「CP（客戶產品）」以及「CC（客戶渠道）」的匹配。
基於上述內外環境及業務驅動，該公司希望將大數據做成所有業務解決方案的樞紐。以大數據DMP作為企業數據核心，充分利用內部數據源、外部數據源，按照不同域組織企業數據，形成一個完整的企業數據資產。然後，利用此系統服務整個企業價值鏈中的各種應用。
那麼問題來了，該公司的數據分散在不同的系統中，更多的互聯網電商數據分散在各大電商平台，無法有效利用，怎麼解決？該公司的應對策略是：1）先從外部互聯網數據入手，引入大數據處理技術，一方面解決外部互聯網電商數據利用短板，另一方面可以試水大數據技術，由於互聯網數據不存在大量需要內部協調的問題，更容易快速出效果；2）建設DMP作為企業統一數據管理平台，整合內外部數據，進行用戶畫像構建用戶全景視圖。
一期建設內容：技術實現上通過定製Spark爬蟲每天抓取互聯網數據（主要是天貓、京東、國美、蘇寧、淘寶上的用戶評論等數據），利用Hadoop平台進行存儲和語義分析處理，最後實現「行業分析」、「競品分析」、「單品分析」 三大模塊。
該家電公司大數據系統一期建設效果，迅速在市場洞察、品牌診斷、產品分析、用戶反饋等方面得到體現。
二期建設目標：建設統一數據管理平台，整合公司內部系統數據、外部互聯網數據（如電商數據）、第三方數據（如外部合作、塔布提供的第三方消費者數據等）。
該公司大數據項目對企業的最大價值是將沉澱的數據資產轉化成生產力。IT部門，通過建設企業統一的數據管理平台，融合企業內外部數據，對於新應用快速支持，起到敏捷IT的作用；業務部門，通過產品、品牌、行業的洞察，輔助企業在產品設計、廣告營銷、服務優化等方面進行優化改進，幫助企業進行精細化運營，基於用戶畫像的精準營銷和個性化推薦，幫助企業給用戶打造極致服務體驗，提升客戶粘性和滿意度；戰略部門，通過市場和行業分析，幫助企業進行產品布局和戰略部署。
二、快消行業
以寶潔為例，在與寶潔中國市場部的合作中發現，並不是一定要先整合內外部數據才能做用戶畫像和客戶洞察。寶潔抓取了主流網站上所有與寶潔評價相關的數據，利用語義分析和建模，掌握不同消費群體的購物喜好和習慣，僅僅利用外部公開數據，快速實現了客戶洞察。
此外，寶潔還在渠道管理上進行創新。利用互聯網用戶評論數據進行社群聆聽，監控與寶潔合作的50個零售商店相關的用戶評論，通過線上數據進行渠道/購物者研究並指導渠道管理優化。
實現過程：
1、鎖定微博、大眾點評等互聯網數據源，採集百萬級別消費者談及的與寶潔購物相關內容；
2、利用自然語言處理技術，對用戶評論進行多維建模，包括購物環境、服務、價值等10多個一級維度和50個二級維度，實現對用戶評論的量化；
3、對沃爾瑪、屈臣氏、京東等50個零售渠道進行持續監控，結果通過DashBoard和周期性分析報告呈現。
因此，寶潔能夠關聯企業內部數據，更有效掌握KA渠道整體情況，甚至進一步掌握KA渠道的關鍵細節、優勢與劣勢，指導渠道評級體系調整，幫助制定產品促銷規劃。
三、金融行業
對於消費金融來說，家電、快消的案例也是適用的，尤其是精準營銷、產品推薦等方面。這里主要分享徵信風控方面的應用。顯然，互聯網金融如果對小額貸款都像銀行一樣做實地考察，並投入大量人力進行分析評判的話，成本是很高的，所以就有了基於大數據的批量的信用評分模型。最終目的也是實現企業畫像和企業中的關鍵人物畫像，再利用數據挖掘、數據建模的方法建立授信模型。宜信的宜人貸、芝麻信用等本質上就是這個架構。
在與金融客戶的接觸中發現，不論銀行還是金融公司，對外部數據的需求都越發迫切，尤其是外部強特徵數據，比如失信記錄、第三方授權後的記錄、網路行為等。
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Ⅸ 國美電器老闆為什麼坐牢
2008年11月27日9點30分，北京市公安局新聞辦證實：黃光裕因涉嫌經濟犯罪，正在接受警方調查。翌日晚，北京市公安局新聞辦證實，北京新恆基董事長黃俊欽、北京中關村董事長許鍾民，涉案被查。中國證監會通報：發現黃光裕的北京鵬潤投資有重大違法違規嫌疑。
2009年1月7日，北京公安局新聞辦證實：黃光裕的妻子杜鵑因涉嫌經濟犯罪，正在接受警方調查。
同月12日，公安部原部長助理鄭少東、公安部經偵局原副局相懷珠以涉嫌在金融大案中受賄被中紀委「雙規」。廣東省原政協副大大陳紹基、浙江省原紀委書記王華元、深圳市原市長許宗衡、上海市公安局原副局長朱影等高官先後接受調查。
(9)北京國美大數據擴展閱讀
2010年5月18日，一審判決：黃光裕犯非法經營罪判處有期徒刑八年，並處沒收個人部分財產人民幣2億元；犯內幕交易罪判處有期徒刑九年，並處罰金人民幣6億元；犯單位行賄罪判處有期徒刑二年。
數罪並罰，決定執行有期徒刑十四年，並處罰金人民幣6億元，沒收個人財產人民幣2億元。以內幕交易罪判處黃光裕妻子杜鵑有期徒刑三年六個月，並處罰金人民幣2億元。
以內幕交易、泄露內幕信息罪，判處許鍾民有期徒刑三年，並處罰金人民幣1億元；以單位行賄罪判處許鍾民有期徒刑一年，決定執行有期徒刑三年，並處罰金人民幣1億元。
國美電器有限公司、北京鵬潤房地產開發有限責任公司也因單位行賄罪分別被判處罰金人民幣500萬元與120萬元。一審宣判後，黃光裕、杜娟和許鍾民也一同提出上訴。
參考資料來源：網路-黃光裕