这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　做到上述几点后，咨询团队的营销思路，便打开 —— 由于有侧重点的构建某一项企业问题的咨询产品，在此问题上，团队也有相应侧重的数据面和数据模型，以此为营销核心，向平台展示自己的核心能力。简单说，只要数据库针对的企业有一定的社会代表性，这样的营销是无疑的 —— 企业诊断的效率在于对于错误信息的筛选频率，减少失误不确定性的亮度。数据的根本用途在于提供决策依据，而这样的决策依据，已经在前端的历史数据中，得到了很好的解决，，以及参考对标的空间，并不属于数据和团队的未知领域。

　　之前的玩法单纯粗暴，就是冲销量或者买位置到第一，然后开始赚钱。

　　当然除了阿里之外，大数据精准营销在其他的互联网企业也都被看做是长线的利润价值，对于企业来说，这种趋势，不是把眼光放在短期的盈利上，主要依托大数据对用户的画像，设身处地的去触动用户，把握数据的长期黏性，从而实现长期增长。

　　如教育行业:如学历提升、职业教育、教育培训、K12教育等，可以通过大数据建模抓取教育相关网站的实时访客，抓取相关教育垂直APP的活跃用户……

　　所以，当产业链完成初期发展时，上游企业的产品成为下游企业的原材料和供货商，下游企业将产品呈现，来到市场，这样的供应链环节，成为了资本主义发展和市场经济发展的正常步骤，以及整个商业社会的基础。但是，由于产业链的逐渐发展，产业链的每一端，所谓都会出现大量同类竞争者 —— 同类竞争者在几乎类似的产品和供应商不断的提高产品质量和降低成本，不断优化供应链体系，在供应链的端口完成市场占据和市场 —— 20世纪90年代以及21世纪头十年，中国的珠三角，地区，出现了大量的类似供应商，而很多供应商产品的成本，已经降到了不可想象的程度 —— 横向整合的结果，会形成在某产业环节的，或者几家竞争的格，这是供应链企业做大做强的表征。

　　数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学的搜索算法、建模技术和学理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是。