电商平台数据怎么来的电商网站可以获取什么数据，电商如何分析数据

一、电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
电商平台要分析的数据和分析规则如下：1 。网站运营指标：网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况。在这里，Ec数据分析联盟暂时将网站运营指标细分为网站流量指标、商品品类指标、供应链指标。网站流量指标主要从网站优化、网站可用性、网站流量质量、客户购买行为等方面考虑。商品指数主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指数、供应链指数密切相关。这里的供应链指标主要是指电商网站上商品的库存和发货，而不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。2.运营环境指标：在这里，电子商务网站的运营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站市场份额、市场扩张率、网站排名等。这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。相对于独立的B2C网站，淘宝在这方面的数据要准确的多。网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营性指标(这部分与前面的流量指标一致) 。常用的功能指标包括商品类别的多样性、支付和分销方式的多样性、网站的正常运行、链接速度等。3.销售业绩指标：销售业绩指标与公司财务收入直接挂钩。该指标在所有数据分析指标体系中占有重要地位，其他数据指标可以根据该指标进行细分。网站销售业绩指数关注网站订单转化率，订单销售指数关注具体毛利率、订单效率、重复购买率、退货率。当然还有很多指标，比如总销售额、品牌品类销售额、总订单、有效订单等。此处未列出。4.营销活动指标：一个营销活动成功与否，通常从活动效果(收入和影响力)、活动成本、活动粘性(通常用用户关注度、活跃用户数、客单价来衡量)等几个方面来考虑。这里营销指标分为日常市场运营指标、广告指标、对外合作指标。其中，市场运营和广告的指标主要考虑新访客数、订单数、订单转化率、每次访问的成本、每次转化的收入和投资回报率。对外合作指标根据具体合作伙伴确定。比如某电商网站与返利网合作，首先考虑的就是合作退货率。5.客户价值指标：一个客户的价值通常由三部分组成：历史价值(过去的消费)、潜在价值(主要来自用户行为方面，以RFM模型为主要衡量依据)、附加价值(主要来自用户忠诚度和口碑推广方面) 。这里，客户价值指标分为整体客户指标和新老客户价值指标。这些指标主要从客户的贡献和获取成本来衡量。比如在这里，总客户价值指数是通过访客数量、访客获取成本和从访问到订购的转化率来衡量的。除了上述考虑，对老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。延伸：在电子商务中使用分析数据的优势：数据分析系统建立后，其数据指标不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时调整。在调整过程中，应注意统计周期和关键指标的变化。通常单独分析一个数据指标是解决不了问题的，每个指标都是相互关联的。把所有的索引编织成一张网，根据具体需要找到自己的数据索引节点。当用户在电子商务网站上进行购买时，他们从潜在客户变成了网站的价值客户。
一般电商网站都会在自己的数据库中存储用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、付款金额等信息。因此，对于这些客户，可以基于网站运营数据分析他们的交易行为，从而估算出每个客户的价值，以及为每个客户拓展营销的可能性。来源：百度百科-电子商务数据分析

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二、电子商务网站的分析可以从哪些方面
电子商务网站的分析可以针对以下几个方面：一、电子商务网站的业务需求：营销手段是否有效，是否可以进一步完善；访问网站的用户是否是目标用户，哪些渠道对用户更有价值(与第一种需求也有区别)；3.用户对网站的感受是好是坏，除了产品本身还有哪些因素影响用户的感受；4.除了撒谎，什么样的商业手段可以帮助说服客户购买；5.哪里可以进一步节约成本；6.新的市场机会在哪里，哪些未上市的商品可以带来新的营收增长。这些基本的业务需求每天都由网站管理人员以各种方式提出。如果webanalytics不能关注这些问题，那么任何分析努力都只会挠痒痒，没有价值。二、电子商务网站的结构：网站URL的结构和格式；不要小看电子商务网站页面的URL结构和格式，URL的设置方式将直接影响未来webanalytics的成败。此外，URL设置方式一旦确定，进行更改的可能性极小或难度很大。这是一个牵一发而动全身的问题。未来会涉及SEO、数据重组、品类管理等。这是极其复杂的。所以我们发现，在实际案例中，一旦前期页面的URL格式不合理，给后期分析带来的灾难几乎是完全不可逆的，因为很少有网站敢再次调整URL结构和格式。2.流量来源的标注电商网站几乎都是靠买流量生存的，除非你是淘宝商城(其实淘宝还是要买流量的) 。因此，为了找出购买流量的数量和质量，我们必须能够在进行网络分析时识别这些流量。给流量源添加标签其实是一个非常容易实现的领域，几乎所有的问题都可以通过使用link标签来解决。但遗憾的是，各种感觉
况造成link tag的实施总不是100%令人满意。不过，不能做到100%，只要能做到90%实际上已经能够帮助到后面的分析，但如果你完全不去做这个工作？——那就只能盲人摸象了。3. 端到端的ROI监测实施如果我们想要解决上面的第一个业务需求——市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效，其实从分析的方法论角度看并不那么困难，但是我们需要网站分析工具能够实现端到端的ROI监测。什么是端到端的ROI监测？这是电子商务网站分析中最重要的一个分析功能。如果没有这个功能，这个工具对于电子商务网站的适用性就大打折扣。所谓端到端，一端指的是流量的来源，即你购买的流量；另一端是输出，即这些流量带来的销售。端到端的ROI即是指流量端的投入和最后流量带来的销售收入的比较。没有端到端的ROI监测，你就不能真的知道各种市场推广方式是否有效，或者何种方式更有效。这些功能都不是网站分析工具默认配置可以直接提供的，需要做一些技术设置，属于监测实施的一部分。我们的最佳实践（Best Practice）是，如果你不能实施前端（即流量来源投入端）投入的监测，那么至少必须保证前端流量来源标记实施以及后端（即流量带来的销售）收入监测的实施。如果这一块没做好，那么后期想要了解这个领域的优劣，就难如登天。4. 每个页面都正确置入了监测代码吗？你一定会认为这个问题不值一提，答案当然是都置入了。但是实际情况并不如此，越大的网站就越可能有漏网之鱼。如果页面没有代码，那么就只能回过头用服务器日志来解决问题，这可不是一个高效的办法。三、电子商务网站在线营销效果：SEO的效果衡量我们传统的方法是只用搜索引擎的SERP的排名来决定SEO的成败。很直接，很容易操作，但很片面，而且趋势也不明显，不能带来足够的insight 。我们关注更多的指标：Organic Search Traffic（自然搜索流量），当然，这个肯定会关注，不用说。Total Organic Traffic（全部自然流量），这个需要一点儿解释。如果SEO的效果显现，那么除了搜索引擎上的流量增加，一些来自其他相关网站的潜在流量也会被激发出来。例如来自SNS网站的分享、推荐类网站的推荐、博客和社区网站以及直接流量（Direct Traffic）等等。热门关键词。查看到底是哪些自然关键词更有流量？哪些关键词带来的访问者对商品更有兴趣（注意：这个问题和前面那个问题是两回事）？哪些关键词能带来更高的收入？这些关键词都是极有意义的潜在商业机会，值得通过网站分析进行挖掘，而仅仅通过前端的AdWords或者凤巢系统是不可能完成的。SEO流量的访问深度。我们可能遇到过这样的情况，SEO之后，排名升高了，流量也增加了，但是流量的含水量也加大了——bounce rate升高，访问的页面深度降低，网站/页面的停留时间也变短。所以在SEO效果衡量上，必须在关注数量的同时关注质量。SEO的端到端ROI 。如果在SEO方面额外进行了花费，那么就应该计算这一策略的投入产出情况。最后，SERP的关键词Ranking 。2. SEM和硬广的效果衡量SEM效果衡量和SEO类似，但是更强调端到端的ROI，因为SEM广告的投放效果是可以通过link tag标记进行细分的。有很多工具都能做到这一点，例如Google Analytics可以跟AdWords无缝衔接，Omniture的Search Center也能提供类似的功能。硬广的衡量其实和SEM是类似的，关注细分类型乃至个体的端到端ROI以帮助优化具体的投放选择。3. EDM营销效果衡量EDM是一个非常特殊的领域，也是我很喜欢的营销方式。这是因为同SEM等营销方式一样，它是可以被持续优化的，而且因为它含有的信息量很大，所以更容易帮助增加转化。此外，EDM的优化分析和对一个网站页面的优化分析有非常接近的地方。除了EDM本身关注的指标，如Delivery Rate、Open Rate、Click Rate等之外，与前面的营销方式一样，EDM营销的端到端ROI分析仍被强调为最重要的KPI 。此外，细分EDM的流量也能带来很多优化推广的insight 。另一方面，EDM本身比SEM和硬广具有更多的可优化空间，并且与网页一样，是一个非常好的研究用户行为和兴趣的“观测平台” 。如果可能，我们强烈推荐在EDM中加入网站分析工具的监测代码，这样可以把EDM作为页面来进行分析和优化；另外，link tag是必须要加入的，这样在EDM内置的监测代码不起作用的时候，仍然能够为我们提供完整的clickstream数据。Kurt告诉我们，这些clickstream数据包括：邮件元素的点击比较，例如导航部分与正文的点击比较；2. 促销banner之间的点击比较；3. Call to action按钮在首屏与非首屏的比较等等，其实和分析网页的互动几乎一样。此外EDM营销分析中还有一个领域是可以持续优化的，即EDM的数据库。你可以不断修正和补充，让你的客户数据库更具相关性。4. 所有营销方式的综合分析如果link tag标记和端到端的ROI实施都很好的执行了，那么比较不同营销方式带来的效果就不是难事。单位成本的流量比较，这个相对而言能够让你了解在带来流量方面谁更强大；单位成本的ROI比较，这个能让你知道谁更能帮你赚到钱（显然流量多少和赚钱多少并不能完全划等号），这个有可能能让你得到新的预算分配的方法，并且在不降低营销效果，甚至提升营销效果的前提下降低成本；
三、电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析？电商三个底层因素：曝光、点击、反馈，可以从这三个纬度进行深入分析。例如影响曝光的因素有关键词的数量和排名，一个词代表着一个被买家找到的渠道，能覆盖越全越好，排名跟你排在第几页有关，我们都知排名越前被买家看到点击的概率越大，目前大部分电商平台的第一页很多都是付费的位置，所以这里面会涉及到付费工具的使用问题了，工具包含了固定排名、顶级展位、直通车、橱窗、信用保障、评价体系等，剩余的才是自然排名，自然排名是建立匹配的基础上去延伸排序的。点击的影响因素很多，几个重点的要去关注优化：产品相关度、图片质量、排名位置、评价体系、信用保障、销量、回复率等。反馈的影响因素我只提两点：产品内容描述页和旺铺。

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四、电子商务营销中哪些数据可以用来作为营销分析的基础数据在数据驱动下的营销中，对于数据质量的把控、数据预测和统计都要一个系统来支持。
文/庖丁的刀
电商在最近几年的迅猛发展，导致围绕电商的相关产业和服务迅速增加，数据化运营就是一例。相比传统行业，电商对数据的依赖更强，而数据的获取容易太多。进而数据处理的这项工作也有了很大需求和变化：先是纯技术的数据统计，自己的IT，后来有了数据分析师、商业分析师、数据挖掘专家、甚至数据科学家。而在应用上也有了各种工具如量子统计、各种CRM软件，再到咨询公司、顾问公司等。
之所以有那么多的岗位，那么多的公司出现，就是电商企业希望自己的数据能“数据变现”，提升销售、降低成本、加快周转等等，从而达到开源销售、节约成本的目的。
数据化运营曾经在2011年非常火爆，但后来却渐渐无人提及。为何如此?
第一种原因是因为做数据的同事对商业理解不够，对运作模式理解不够。拿到一些数据推送给一线运营人员，如果经验不够，直接拿来应用，自然会产生很多问题。因为电商的整个链条非常长，从营销流程看，从各种渠道的推广到站内的导流引导(参考《站外引流+站内引导：流量不是梦!》)，到折扣策略、订单的审核、采购的回货、物流的选择、包裹的跟踪、客服的维护等等，每一步都需要很好的沟通和协调才能完成。这些工作并非仅仅数据层面上就能一次性解决，是需要每个步骤对数据的理解是一致的基础上才能完成的。
第二种原因就是那些运营人员是从零开始做起，各个部门的协作已经非常娴熟，在常规的营销、运营的层面对数据的依赖非常小，同时又熟悉市场、了解用户，对供应链又比较熟悉，这样的团队基本可以秒杀数据的工作人员。
那就意味着数据分析师们注定要失业了?这倒未必。
想在这样的团队有立足，就只能在分工协作的条件下做他们无法靠业务经验来完成的事情——数据挖掘、大数据应用。这样的应用场景是：具有相同兴趣偏好、相同消费习惯的用户群、用户的支付方面的风险控制、用户流失预警、匹配各种用户群的商品组等等。对这些场景可以组合多种营销策略，而达到销售的目的。
而对于销售以后的事情，比如如何保证订单不缺货，选择好的物流及时发货，并能给用户及时的反馈包裹情况等都需要内部的运营系统。当然，除了系统方面的支持外，还需要很多的人力执行层面的执行，仓库的拣货、打包，物流人员的取包、送货等等。尽管这些都不能由机器或者系统代替，但数据中心完全可以提供相关的支持支持。
数据化运营可以在整个公司的运营体系中发挥很大的作用，如果有数据中心的支持，除了可以监控运营的整个流程，还能提供相关的KPI数据、人力管理数据、财务数据等，使得公司能方面快捷的知道公司运营的各个关键节点的表现，以方便做出各种决策，在执行层面能制定出更优化的、更高效的战术。
主题营销是数据化运营中最常见的动作。因为各种节日的活动促销非常频繁，一到节假日就会发现各种促销活动蜂拥而至，无论是商场还是超市都是如此。而线上的电商则更是疯狂，不仅造出了光棍节，还有了诸如“94”备货节之类的节日，更不用说各家自己搞的店庆什么的了。同时，这些主题营销的影响一般比较大，主要表现为：站外流量、站内商品的热销和缺货、团队协作的不顺畅、仓库的发货压力、采购的回货不及时。
当电商遇到这些问题的时候，我们就能说是时候启用数据分析了。
从数据营销的角度看主题营销活动，可以分四个阶段：数据准备、实施、反馈、总结推广。其核心思路：找出主题及相关的热词，然后针对热词做出站内的调整、站外的引流，然后跟单完成订单的发货。
第一阶段：数据准备
数据准备阶段是要对进行营销的主题进行分析，选取符合主题的词，进行商品和用户选择、市场推广、站内商品陈列的调整。然后在推广、站内热词、商品布局达到团队的理解一致。完成初步的准备。
1. 明确市场推广策略
市场推广需要考虑大的氛围，如整个电商环境是否参加，参加的力度是多大，主打什么品类，推广的主要渠道有哪些，各个渠道是以什么方式进行。这些是要明确的。举例来说，有的网站是以论坛为主，比如外贸电商中的DX，就要在产品的测评文章上下工夫，找出符合主题的宣传点，确定关键词，然后根据这些词来选择商品，在论坛写出专业的测评帖子。帖子的曝光率在数据中有相关的体现，基本能估算其中的流量，如果和版主合作，流量和转化都会比较不错。在SEM方面可操作的范围不大，如果大家都做同一个主题，热词的选择会比较相近，根据市场投放的费用，基本就定死了用多少关键词。综合各个渠道看，关键词的选取、论坛的文章、社交网站的主题要保持一致，且非常明确，在推广的各个团队要一致。
2. 主题和热词
主题是企业要打的一个点是什么?如果一个竞争对手打低价，你就可以打真品、高端、低价、快速送货、赔付等等。热词的选取可以参考站内搜索列表和站外投放列表。站内的热词是要转化率的，站外的热词是引流的。对应站内和站外的热词在数据中心都应该有对应的搜索人数和进入人数，及对应的转化情况。站内的热词选定后，也可以拿给站外进行推广。
3. 用户群和商品
热词定义完成，就可以根据主题和热词选择用户群和商品了。还是以化妆品为例，用户群可以选取有购买过的女性，如果主题更明确点，比如母亲节，可以定位年龄。还有就是购买过女性商品的男性。如果数据中心记录了搜索热词对应的用户，那他们也算作目标用户群里。有了用户群和主题，品类人员就要根据用户群的大小、主题和热词去选择相关的商品。商品的切合度要和主题一致，同时在价格段上有区分，折扣上有吸引，商品质量有保证。最常见的做法就是拿品牌商品做一个折扣去引流，然后利用各种非折扣商品的销售来弥补品牌商品的亏损。
4. 站内商品布局
站布局可以分为三个点：搜索、广告位、专页。搜索就是根据挑选的商品进行搜索优化，选出的热词在站内的搜索结果列表是可控的，保证选出的商品在选出的热词产生的搜索列表的曝光度，一般的系统可以完成这些。广告位是针对主题活动的，在站内一般不会所有的广告位都参加这样的主题活动，除非是非常大的活动，特别那种品类分工比较明确的平台。手机的广告位一般不会放化妆品的商品推荐。所以，一般做到某个类目里面即可。专页多用来放在首页的flash里，同时又可以作为一个着陆页进行推广。如果专页里面有不同的属性导航，属性可以用对应的热词来做，这样还可以让SEO的团队进行相关的SEO优化，也能有些自然搜索流量，不过这样的见效较慢。
第二阶段：实施
在相关准备完成后就可以做对应的实施了，核心是要做好各个团队的步调一致，主要是时间的协调。应对突发情况在各个团队间如何处理。
1. 商品处理
实施阶段商品的最易出现的问题是卖断货，如果选择的商品突然发生了“超卖”现象，实际库存满足不了订单的需求，就要去联系采购确认市场是否能回货、回货的市价是多久、下单的用户是否能及时的送达。如果回货时间只能满足部分订单，那离发货点远的用户订单可能就要通知客服取消订单了，这种情况应该在早期有个预判，给采购的团队有相关的通知出来，这也是团队协作要做的关键。对于哪些没卖出去的商品怎么处理?可以参考之前的文章《库存积压巧盘活之四大招数》。
2. 用户通知
EDM和手机短信等方式的通知是比较普遍的方式，对应起来还可以有优惠券产生，主要的是在第一阶段选取的用户群对应着陆页面要好，如果站内的专页有相关的属性导航，可以直接着陆到属性导航页。EDM有相关的时效性，用邮箱的大部分都是办公室一族，时间要选择好，比如早上7点半，下午5点。都可以保证自己的邮件在他的邮件列表里排名是top的。
3. 站外引流
论坛和SNS的网站一般时效性比较差，一个帖子发完后，最近几个小时的曝光是最高的，放出去后，推广人员要及时跟进，主要是相关的互动。不管是售前客服的及时互动，还是推广人员的及时互动都会影响转化，最怕的是客服和推广不知道具体的活动的规则，不熟悉商品，这个也要在之前进行相关的沟通，甚至培训。
4. 跟单
不要以为用户付了款，你就能收到钱。最常见的情况是就那种无库存销售的商品，超卖的商品也算在这个里面，在发货过程中是优先发那些买了很多商品的用户，还是优先买了单个商品的用户是要进行考虑的。对那些买很多商品的用户进行相关的拆单，等货等情况，在前期要做相关的规定，执行中系统有相关的支持。重点客户可能要单独的发货，走物流。缺货、回货、发货情况要进行及时的数据跟踪。当然这些数据中心都可以在数据上有一定的支持。
第三阶段：反馈
活动结束后，就要等着各方的反馈了，用户的、客服的反馈、物流是否通顺等等，反馈的核心是市场推广、商品选择、客服跟踪、采购回货、物流跟踪的在活动的配合是否顺畅，有无发现主题推广不一致的情况，整合营销的打法是要整个团队顺利的沟通，不是各自完成各自的KPI，像主题活动的客服培训、推广培训是要有的，商品推广力度、范围需要通知采购的，诸如此类的问题一定是跨部门整体作战才能完成的。
1. 数据反馈
前期确定的相关目标的完成情况是什么样的，投入的人力资源是什么样的，产生这样的情况的原因是什么样的。然后评估收益，并在数据中心对本次活动产生的数据进行归总。在此后的活动中备查。核心指标根据活动主题来定，常见的是注册用户、购买用户、退款用户、销售额、毛利、毛利率、销售件数、推广费用。
2. 团队协作反馈
一般的营销活动，大家比较关注前期的市场推广，而忽略平台内部的商品布局，忽略订单完成后的补货、发货情况，作为电商企业，一个长长的链条中，那个环节出问题，影响销售的情况，或者是成本的增加，对于电商这种节奏快，业务变化大的企业，团队的整体协作，比单个团队更重要。
3. 人力反馈
如果整合内部资源做活动，人力的投放是要控制的，有的企业做个1111要备战3个月，活动多了，企业内部根本无法承担。但也经常看到十几个几个人的团队做的销售和几百人的团队差不多，原因是什么?可能有一种答案就是十几个人的团队小团队专业，大团队协作好。活动的一个产出就是人力投入的控制，通过这样的控制可以让团队更顺畅的沟通，按项目管理的角度说就是严格控制各个团队的输入、输出，每个团队必须保证本团队的结果质量和时间控制。
在三个阶段的营销过程中，团队的沟通至关重要，而沟通的高效往往建立在良好的数据支持上面，大家交流的数据统计口径是一致的，面对数据的理解是一致的，才能在协作中达到高效的沟通和融合，对于数据质量的把控、数据预测和统计都要一个系统来支持，而用户群的选择，商品的选择更是需要分析团队，甚至挖掘团队来支持。这就是数据营销。
五、每个电子商务企业都应该分析的9种数据

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六、大数据在电子商务中应用体现在哪些方面1、通过大数据进行市场营销通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析，在消费者输入关键词之后，提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品，节约了消费者的寻找商品的时间成本，使交易双方实现快速的对接。实现电子商务平台或是企业营销的高效化。在数据化时代，针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销，提升产品的下单率，提升电子商务的营销效率。2、实现导购服务的个性化对于电子商务的平台来讲，往往都会针对用户提供一些推荐和导购服务。通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息，对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析，根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的推荐和导购服务。大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响，提升竞争力，挖掘更多的潜在消费者。针对消费者的消费偏好，进行适宜的广告推广，提升产品的广告转化率，同时提供个性化的导购服务。对于一些大型的电子商务平台来讲，产品种类繁多，想要提升消费者的消费量，提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好，主动进行商品的推送。这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量，还能针对消费者的消费需求提供商品的推送，提升消费者的用户体验，进而提升消费者的忠诚度。3、为商家提供数据服务大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额，还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。这样不仅仅能够提升平台的收益，还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类产品的喜好等信息，来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态，针对产品的性能等进行研发和调整。扩展资料：大数据的应用：1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。参考资料来源：百度百科-大数据
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