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北京哪里学开网店培训 淘宝公司是属于阿里巴巴吗?

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一、淘宝与阿里巴巴的关系
两者都是马云的商业帝国的产业。阿里巴巴专是马云早期创业的属公司,主要面向BTOC和BTOB,也就是商业对商业和商业对个人,为很多中小企业搭建了一个平台。
淘宝主要面向CTOC。主要是群体客户的区别。有了阿里巴巴的巨大成功,才有了今天的淘宝。如果谈两家公司的关系,不提马云,他们都是独立的,没有任何的关系。
二、淘宝与阿里巴巴的区别
1.淘宝是c2c 阿里巴巴是b2b 很显然淘宝是零售业为主,,阿里巴巴是批发为主;
2.淘宝上的掌柜大部分都是没有生产能力的学生为主,他们大部分都是二手商人,在淘宝上购买的物品肯定价格要高一些,阿里巴巴上面集中了大量的中小型企业,自主生产,所以购买的物品是出厂价格,相对来说会便宜些(如果小额批发是要选择价格高的供应商拿货,还是选择价格低的供应商拿货,这就是您自己决定的了);
三、总结

阿里巴巴和淘宝是不同一家公司,但是都是马云开的,请放心购物,希望可以帮到你。

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软文推广营销,由企业的企划人员或广告公司的文案专员,根据自身品牌或产品的特性,结合社会热点或者故事场景编写的“内容图文广告”,它可能是一篇优美的叙事散文,也可能是一次时事新闻,甚至可能是一篇心灵鸡汤等等,和传统硬广告相比,软文当中植入了品牌或产品信息,却不会出现王婆卖瓜自卖自夸的广告行为,受众看完后大多会明白这是一篇广告,却不会有排斥心理,大多会愉快接受软文当中传递的广告信息,之所以叫做软文,精妙之处就在于“软”字,好似春风化雨、润物无声,收而不露,克敌于无形,这是软文推广营销的第一阶段;软文推广营销的第二阶段就是发布,毕竟你写了一篇惊天地泣鬼神的软文,要是只保存在自家电脑里也是废物,只有让更多的受众看到它才能起到作用,发布到各大媒体就是最简单最有效的办法,除了媒体本身的读者阅读,由于媒体本身的地位,在百 度、360等搜索引擎具有很高的权重,这种软文会很容易被收录,只要标题设置得当,可以长期被意向用户搜索展现,这个效果是任何硬广告无法实现的。有的人会说,我不认识媒体呀,怎么让人家发布呢?现在有专门的媒体发稿平台,选择适合自己行业的媒体发布就行了,莱媒网就是,得益于社会分工细致,成本越低。

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介绍了数据挖掘技术在零售业的应用,并结合马克威分析系统介绍了常用的案例 数据挖掘在零售业中的应用摘要:本文首先系统的介绍了零售业的功能,定位及要解决的问题,然后介绍了数据挖掘的定义、算法及应用,最后结合“马克威分析系统”,利用数据挖掘技术,以案例的形式解决了零售业领域的几个典型应用。关键词:数据挖掘,关联分析,聚类,零售业 1 零售业定义:零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品,再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是: ① 销售对象是直接消费者,而不是那些进行转卖或生产加工的使用者。 ② 零售商业企业的交易次数颇繁,平均每次交易额较小。 ③ 零售商业企业是商品流通的最终环节。零售企业的交易活动一旦成功、便意味着商品脱离了流通领域而进入消费领域,从而实现了商品价值和使用价值。 ④ 就商品而言,除了专业的特卖店,一般零售商所包含的商品品种巨大,零售商采取的商品销售方式很多:经销,代销,联销等。随着经济、技术的不断发展,零售业面临着重大变革:日益成熟的电子商务;与关键客户和供应商之间的联盟;供应链整合、协同作业;全球化等等。为了适应环境的快速变化,因此具有竞争优势的零售商不但要知道客户是谁,买了什么,还要能够了解最适合的采购方式等。信息技术的发展推动着传统商业的发展,利用现代信息技术,实现企业管理的自动化、现代化,充分把信息技术运用与经营中,以最低的成本、最优质的服务、最快速的管理反应进行运作。 2 数据挖掘技术数据挖掘(data mining,DM)是一个萃取()和展现()新知识的流程。通过分析具体数据,发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息,为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖掘任务分可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘方法可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法包括:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等;统计方法包括:回归分析 (多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等;神经网络方法包括:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等;数据库方法主要包括多维数据分析(OLAP)方法。 DM在很多行业都可以有较好的应用。如:国外DM已广泛应用于银行金融、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发等领域。据报导,DM的投资回报率有达400%甚至10倍的事例。 3 零售业中的数据挖掘通过条形码、编码系统、销售管理系统、客户资料管理及其它业务数据中,可以收集到关于商品销售、客户信息、货存单位及店铺信息等信息资料。数据从各种应用系统中采集,经分类整理,放到数据仓库里,允许高级管理人员、分析人员、采购人员、市场人员和广告客户访问,利用DM工具对这些数据进行分析,为他们提供高效的科学决策工具。如对商品进行购物篮分析,分析那些商品顾客最有希望一起购买。如被业界广为传诵的 “啤酒和尿布”案例就是通过数据挖掘技术找出人与物间规律的典型。在零售业应用领域,利用数据挖掘技术在很多方面有卓越表现:

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