隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，各行各業(yè)都逐漸應(yīng)用了大數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的變化，可以知道行業(yè)發(fā)展情況，并做出調(diào)整，那么企業(yè)利用服務(wù)器代理ip讓爬蟲采集什么數(shù)據(jù)？
 

 

1.零售

監(jiān)控客戶的店內(nèi)走動情況以及與商品的互動。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時(shí)在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

 

2.互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)

借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶行為，進(jìn)行商品推薦和針對性廣告投放。

 

3.制造業(yè)

利用工業(yè)大數(shù)據(jù)提升制造業(yè)水平，包括產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測、分析工藝流程、改進(jìn)生產(chǎn)工藝，優(yōu)化生產(chǎn)過程能耗、工業(yè)供應(yīng)鏈分析與優(yōu)化、生產(chǎn)計(jì)劃與排程。

 

4.餐飲業(yè)

利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)餐飲O2O模式，徹底改變傳統(tǒng)餐飲經(jīng)營方式。

 

5.金融業(yè)

大數(shù)據(jù)在高頻交易、社交情緒分析和信貸風(fēng)險(xiǎn)分析三大金融創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)揮重大作用。

 

5.個(gè)人生活

大數(shù)據(jù)還可以應(yīng)用于個(gè)人生活，利用與每個(gè)人相關(guān)聯(lián)的“個(gè)人大數(shù)據(jù)”，分析個(gè)人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個(gè)性化服務(wù)。

 

6.物流行業(yè)

利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)，提高物流效率，降低物流成本。

 

采集商品數(shù)據(jù)要注意：

 

1.高效性

高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團(tuán)隊(duì)內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的高效性。

 

2.多維性

數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標(biāo)。

比如“查看商品詳情”這一行為，通過埋點(diǎn)，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價(jià)格、類型、商品id等多個(gè)屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個(gè)商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進(jìn)入了商品詳情頁。

 

3.全面性

數(shù)據(jù)量足夠具有分析價(jià)值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。

 

比如對于“查看商品詳情”這一行為，需要采集用戶觸發(fā)時(shí)的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id，最后需要統(tǒng)計(jì)這一行為在某一時(shí)段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。

 

通過數(shù)據(jù)的采集分析，可以挖掘到有價(jià)值的信息，但前提是這些數(shù)據(jù)要有用，若是沒有價(jià)值，這采集就是無意義的，還浪費(fèi)人力物力，畢竟使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲進(jìn)行采集，都是需要使用大量動態(tài)代理ip的。動態(tài)ip海采用高匿ip代理，為用戶帶來近千萬優(yōu)質(zhì)ip資源，延時(shí)低好用。