第三节
大数据电商机会与前景
我们在上一节的各段新闻报道中都使用了“人才匮乏”这个词，这表示就业市场确实渴望大数据电子商务人才。那么，这样的荣景还能够维持多久呢？会不会是昙花一现，很快就泡沫化了呢？虽然这个问题没有标准答案，也没有人敢保证这个荣景能够持续到哪一年，但我们可以从日常生活中来观察大数据电子商务，借以判断它的可能机会与前景。
因此本节将重点放置在如何从日常生活中观察大数据电子商务的机会与前景，若与各位的学习项目或方向吻合，那么恭喜各位走对路了！现在就让我们一起加入观察行列！
日常生活之中离不开许多活动，举凡衣、食、住、行、育、乐，样样事物都能够发现大数据电子商务的踪迹。以图1-49为例，多数学生或上班族在早上6点从睡梦中逐渐清醒，准备一天的学习或工作。起床后第一件事情可能是喝杯水或是直奔浴室刷牙盥洗，但是看似简单的起床喝水或是刷牙盥洗也有许多大数据电子商务元素隐藏在其中。
图1-49 日常生活中的大数据电子商务元素
以图1-50为例，这是一台由知名电动牙刷品牌Oral-B所推出的智能牙刷，这款牙刷内置动作传感器，能够感知使用者刷牙时的力道，并且可以借由手机App镜头来分析刷牙动作是否正确，借此判断使用者刷牙方式（如角度、力度、持续时间等）是否正确。通过对大量用户手机App镜头与牙刷的传感数据分析后，Oral-B发现约有89％的使用者刷牙时间会超过两分钟，平均刷牙时间为2分26秒。那么为何要分析刷牙时间呢？原来罹患牙周病的成年人当中，有将近80％的人刷牙时间不足且力道使用不当，因此Oral-B推出的这款智能电动牙刷能有效地告知使用者刷牙是否正确。从这个案例我们看见了刷牙大数据，那么电子商务运作的部分在哪儿呢？根据可靠的消息指出，Oral-B正研讨从上述的刷牙大数据中进行电子商务商机挖掘。可能的商机包含电动牙刷头耗材、牙膏、漱口水等洁齿护牙商品，试想既然可以得知特定用户的刷牙时间数据，那么从业者势必很清楚自己所出产的牙刷头应该何时更换或是其耐久度如何，一旦牙刷临近不堪使用的程度，就可以在使用者的App上跳出提醒信息，并且为老顾客提供耗材优惠折扣，如果你是这款牙刷的使用者，会不买这样的耗材吗？对于这种贴心又超划算的信息能不理会吗？
图1-50 Oral-B智能电动牙刷（资料来源：Oral-B）
当然掌握刷牙大数据的商机还不止这些，如果Oral-B发现特定用户的刷牙数据总是不正常，几经劝导也没有改善，那么是否可以在该位使用者的App上推送由于刷牙习惯不正确，因此有必要购买强效型牙膏来降低由于刷牙习惯不佳所潜藏的风险呢？以上这些或许在电子商务领域中尚未实现，但通过刷牙大数据的辅助，相信在不久的将来，这样的商业模式很快就可以成真，毕竟刷牙是人们每天必做的事情，甚至有些人一天刷牙好几次。
起床盥洗完毕之后，接着就是吃早餐，吃顿营养的早餐是为了让学习或工作期间能够精力饱满。一般情况下，早餐可以在家自理或是外出购买，想必莘莘学子或是上班族都是在外出途中顺道买早餐的吧！福州近期开设了一家早餐店名叫“MORNINGFUN”，如图1-51所示，这间看似平淡无奇的早餐店可是隐藏了许多解决大众早餐需求的锦囊妙计！
图1-51 MORNINGFUN智能早餐店（资料来源：kknews.cc）
MORNINGFUN除了重视自身所提供的餐点质量，对于大数据与电子商务的应用更是格外看重。以实际情境来说，顾客走到店内不用找店员点餐，也不需要担心自己点的餐会不会被店员遗忘，只需要在自动点餐机上点餐，不到10秒钟就可以完成点餐，而店员也只需要依照出单品项与顺序来交付餐点，整个点餐和取餐的流程效率大大提升。至于在线情境方面，MORNINGFUN推出了线下的O2O虚实整合策略，会员只要通过微信App就能提前一天预约隔天的早餐，再通过微信支付来结账。隔天一早到实体早餐店就可以取餐，此举不但不需使用实体货币，还大大地提升了购买早餐便利性。当然，不论是实体自动点餐机还是在线点餐预约，MORNINGFUN都没有放过从这两大渠道来捕捉大数据，一旦掌握特定会员的餐饮习惯与偏好，便能利用这宝贵的数据进行更多的营销推广工作。所以除了刚才提到的牙刷大数据之外，早餐大数据或许也可以成为大数据电子商务历久弥新的机会与前景，毕竟民以食为天。
上述示例针对的是早餐，但如果工作性质特殊，每天上下班不必仓促地跟着大众一起赶车，甚至有许多时间可以享用早餐，可能会偶尔自己动手做一下！打开冰箱瞧一瞧食材，顺手拿个鸡蛋与葱饼皮，下锅煎个几分钟，健康营养的自制早餐便能上桌。但是万一有的时候打开冰箱发现里面空荡荡或是想吃的食材一点也不剩，那就麻烦了。所幸三星推出的智能冰箱帮大家解决了这个问题。如图1-52所示，如果发现冰箱内的食材没了，用户只要动动手指，点击冰箱门上的液晶荧幕，就能轻轻松松地完成食材订购。更厉害的是，冰箱内部设备也能与电商平台合作，倘若发现特定食材即将食用完毕或快要过期，冰箱门上的荧幕会自动提示，让用户能够直接在荧幕上完成食材的订购，这个动作甚至不局限在家中，即使人在公司也能够通过手机App远程遥控，联网订购食材。任何发生在智能冰箱上的操作过程以及行为数据都能够被经销商轻松捕捉，然后利用这些数据进行业内或是跨界的电子商务运作。如果以上案例已经落实到世界各地的家庭中，我们就必须再次强调“食”这档事在大数据电子商务中的重要性。
图1-52 三星智能冰箱（资料来源：samsung.com）
时间到了早上8点，无论是在家用餐或是外食，通常这个时候大家应该都已经搭上通勤工具。大数据电子商务在“行”方面的应用更为日常，无论是上学还是上班，在相同的地点可以搭乘不同的交通工具，例如，上班可以搭乘地铁、公交车，下班可以使用出租车、优步（Uber）、共享单车等。无论是哪一种方式，其建置密度越高，越能够解决最后一里路（last mile）问题。由于在前文已经提过共享经济产物—共享单车，因此这里我们不再赘述。
大数据电子商务“行”的应用不只局限在上下学或上下班的通勤上，如果有出国的打算，那么飞机也是一种便利的交通工具。亚洲知名低成本航空公司亚洲航空充分利用大数据与电子商务的特性来提升自己营运效能。以图1-53为例，乘客通过手机App就可以完成订票、结账、登机牌领取、管理订位等事项。其中管理订位中提供了许多加购服务，如选位服务、机上餐点订购等。一旦乘客使用这些服务，亚洲航空也就顺势掌握了乘客产生的大数据，而且比其他领域所产出的数据更具有指向性，这受惠于机票订购必须以实名制方式进行。航空公司充分掌握特定个人的飞机搭乘信息，包含订票前的选票行为、订票后的搭机行为或是搭机后的延伸行为（如通过航空公司App订购饭店、租车等）。实名制数据所能够进行的营销活动更能够契合顾客需求，笔者有一次搭乘应航航空的班机时，在飞机快要降落前，机上空乘员居然拿起麦克风，邀请所有乘客一起唱生日快乐歌，原来机上乘客中有一位寿星，这么贴心的服务，全是实名制数据的功劳。人们每天不能没有睡眠、不能不进食，同样在交通运输上更是无法脱离大数据电子商务，机会与前景再次浮现。
图1-53 亚洲航空手机App（资料来源：airasia.com）
百度是中国大陆最大的入口网站，其地位相当于谷歌在美国，百度仰赖这样的地位在近十年来搜集了海量数据，因而推出旗下重量级产品“知道大数据”。该平台针对热门的话题进行搜集与归纳，分析之后将数据进行可视化处理，再将结果呈现。在“知道大数据平台”(12)中有一项分析与办公室大数据有关，那就是“关于上班族压力的三两事”。以图1-54为例，大多数上班族的工作压力来源为收入福利41.40％、加班太久23.79％、发展困惑12.6％、人际关系11.28％、不能胜任工作6.31％等。在收入福利关注度排名中，上班族较为在意的依次是工资、五险一金（特别是职业保险与退休金）、年假、双休。换句话说，多数上班族是为了薪资收入而工作且最为在意工资水平。
图1-54 上班族压力大数据分析（1）（资料来源：百度知道大数据）
上班族一旦产生了工作压力之后，他们的生理表现会是怎样呢？依据图1-55的分析结果得知，上班族可能的生理反应按发生率依次为烦躁、身体不适（头痛、脊椎病）、失眠、暴饮暴食、注意力或记忆力下降。
图1-55 上班族压力大数据分析（2）（资料来源：百度知道大数据）
从地理位置来看，如图1-56所示，上班族压力较大的省级行政单位依次为北京19.45％、广东11.88％、山东6.55％、江苏5.99％、上海5.34％、浙江4.60％、辽宁4.46％、河南4.46％、河北4.04％、四川3.06％。由此可知，在大多数情况下，沿海城市的上班族压力较大，且普遍高于内陆城市。
图1-56 上班族压力大数据分析（3）（资料来源：百度知道大数据）
综合以上分析结果，我们可以推论多数上班族是为了薪资而努力工作，但因为压力过大而导致身体出现许多疾病，而这个现象在沿海城市较为普遍，因此电子商务从业者可以通过这样的办公大数据来进行销售活动策划。例如，针对高压城市推广上班族舒压商品、舒压方案或是舒压轻食等，可针对北京上班族的午休或下午茶时段在其手机上推送舒压精油广告，并且强调休息是为了走更长远的路，如此才能一步一步累积个人财富。
对于电商从业者而言，比起毫无依据的推销方式，这种推销方式势必更为具体且有效。目前许多电子商务平台都与各大公司行号的员工福利委员（简称“福委会”）合作，只要员工持约定代码至协议电商平台购物，就可以获得折扣。如果电商从业者在与各公司行号福委会约定的同时，也加入类似上述分析，是不是更能契合上班族的需求呢？以上这些是继刷牙大数据、早餐大数据以及通勤大数据之后的办公大数据案例。
一天的时间过得飞快，很快就到下午时段。这个时段大家也许正在享用下午茶小憩一番，也许正在努力访问客户，也许是与同学闲话家常，等待下午课程或工作的到来，总之，这个时段可谓是人际互动高度密集的时段。没错！人际互动大数据也是电子商务重点项目之一，毕竟通过人际互动，不但能够使电子商务从业者节省营销成本，还能够为从业者开拓原来无法触及的业务范围。
现在就让我们以保险业务员的售卖情境来传达大数据电子商务的应用。曾聪明是某保险公司金牌业务主管，从事保险业务工作已20余年，过去得益于其热心助人的个性与人脉资源，他的保险销售业绩长红。然而最近几年，虽然他自己仍抱有热心助人的初衷，人脉也持续增加，但他的业绩却不增反减？为此他总趁着下午茶时段拼命访问客户，期盼能够改变低迷的业绩。半年过去了，即使他每天下午勤于访问客户，但业绩仍然没有起色。正当心灰意冷之际，一场与年轻同事赵小华之间的就餐闲聊，给这位金牌业务主管带来了新希望。
赵小华刚毕业不久，投身保险业务工作也只有短短的3年时间，但她却从什么都不懂的底层业务员，摇身一变成为公司的业绩常胜军。在就餐闲聊时，赵小华告诉曾聪明：“我在访问客户时，通常只携带一部平板电脑，每当客户有任何疑问或是需要查询相关数据时，我都能够在最短的时间内给客户找到答案。除此之外，由于我接触的客户大多属于刚步入社会的年轻人或是刚成家立业的人士，他们对于在线下单这档事再熟悉不过了！因此在保险销售方面，我以公司所提供的电子商务平台作为投保工具（如图1-57）。”因此赵小华建议他不妨也多使用在线投保平台，将它作为与客户互动的利器。
图1-57 上保险公司在线投保（资料来源：富邦人寿）
当然赵小华在言谈中也坦言，并非每一位客户都能够立即被说服，并且完成投保动作，有些客户往往会有较长的犹豫期，而且这个犹豫期通常会随着保费金额的提高而延长。有鉴于此，赵小华与客户初次见面之后，还会持续以电子邮件、传讯软件来与客户保持联系。当曾聪明听到电子邮件一事，立刻打断赵小华的谈话并说道：“我也常常通过电子系统大量寄发保险广告给客户，但是客户收到信息之后，真正理会我的却寥寥无几。”赵小华听到以后会心一笑，立刻不藏私地传授“实名电子邮件追踪”方法给这位业务主管，她拿起追踪报表滔滔不绝地介绍她寄送广告信给顾客后的行为脉络。
以图1-58为例，赵小华于2017年7月13日寄发了一封保单广告给她的客户王大明（昵称：王大大），这位“王大大”于隔天（2017年7月14日）收到保单广告之后，开启信件内容阅读，并在当天晚上10点54分点击了广告信中的链接，详细阅读保险促销EDM内容。曾聪明看完报表以后目瞪口呆，心想同样是寄送广告信给客户，赵小华居然可以知道收件者是否有理会她、是否确实浏览信件广告内容，以及浏览广告内容之后的续衍生行为（如是否在线投保）。曾聪明二话不说，立刻向赵小华求教，希望她可以传授这个好用的大数据分析方法，赵小华欣然答应！
图1-58 电子邮件广告实名追踪（资料来源：谷歌分析）
以上案例是否说明在传统业务推销工作中加入大数据分析后更为精准有效呢？当然这只是众多以社交为主轴的大数据电子商务应用之一，仍有许多不同的社交互动科技有待我们去探索与善用。在未来，社交互动肯定是大数据电子商务的应用重点项目，除非人类社会停止互动，否则这个应用的荣景将会持续很长时间。当然除了上述的电子邮件以外，其他发生在脸书、LINE等的业务推广活动也都能轻松地见到成效，甚至也可以观察是否确实将信息通过社交软件分享给其他亲朋好友，进而达到低成本且口耳相传的目的。
时间到了傍晚7点，结束了忙碌的一天，下班之后跟三五好友餐叙，或把酒言欢也是人生一大乐事。为了避免排队等待时间过长，许多上班族在下班之前就已经先通过团购App预订好了喜好的餐厅，当然在下单前会先浏览一下其他消费者的用餐心得与意见，一切没问题之后，到达餐厅只需出示电子或实体餐券，轻轻松松即可享受美味大餐。
图1-59是知名的餐饮订位App，EZTABLE提供GPS卫星订位服务，让顾客无论身处何方，都可以寻找附近的餐厅。此外，EZTABLE与TripAdvisor合作，将顾客的体验评论导入App中，一方面协助顾客预先得知餐点情况，另一方面希望通过这项机制来营造良好的订位用餐氛围。无独有偶，任何顾客与App的互动数据都被从业者所收集，从业者得以通过这些餐饮大数据来推出各式营销方案。
图1-59 用餐订位App（资料来源：EZTABLE）
以上案例是顾客用餐前的延展案例，那么顾客在用餐当下或是用餐后是否也有类似大数据电子商务应用案例呢？答案是有的，知名火锅品牌海底捞于2015年将营运触角延伸至台北，在信义区精华地段开设了台湾一号店。相较于其他火锅品牌，海底捞提供了许多创新项目，例如，顾客入座后，服务员即会递上一台平板电脑，顾客可以仔细端详餐点、点餐，并且将数据传递至后台。采用平板点餐（如图1-60所示）对于顾客与商家来说，可谓是皆大欢喜。从顾客立场来说，他们可以在用餐过程中不疾不徐地在平板电脑上端详菜色，并可以随时加点菜肴。最后结账时，顾客也无须紧盯收银员是否计算错误，类似结账一指通的功能能够快速将点菜清单打印出来，方便又可靠。对于商家来说，使用平板电脑点餐的好处很多，如提高出菜效率且避免顾客久候，提高服务质量避免点餐或结账环节出错，当然最重要的是能够通过点餐大数据来掌握顾客的口味偏好。
图1-60 平板电脑点餐系统（资料来源：板长寿司）
由于电子商务无法让顾客在线感受实体商品的品质，因此与餐饮相关的大数据电子商务应用通常仰赖虚实整合（click-and-mortar）的营运方式，将顾客从线上导引至实体餐厅。 2017年餐饮服务业依然延续传统餐饮与互联网餐饮平行的发展模式，过去热门的团购、外卖等餐饮服务预期会继续发光发热，而通过移动网络基础所衍生出的互联网互动形态餐饮服务势必为未来趋势所在。
在与三五好友把酒言欢之后，如何安全地离开餐厅并且顺利抵达家中也不容忽视。有鉴于近期因酒后驾车引发的车祸事件时有发生，因此相关从业者绞尽脑汁地构想新方案来确保顾客的酒后安全。图1-61为群悦科技股份有限公司所推出的酒后代驾服务，该公司将自身提供的服务与其他酒后返家方式做了一份比较表，包含出租车代驾、泊车小弟代驾以及该公司推出的台湾代驾，从红色方框中我们可以看出若以代驾司机的服务质量而论，泊车小弟代驾最无法令人放心，此外虽然出租车代驾与台湾代驾的司机都需经过考核筛选，如具备无肇事记录、提供保险等，不过前者无法提供后者在红色虚线里面的服务，包含行驶路线、客服电话、司机评分机制等。
图1-61 代驾服务（资料来源：群悦科技）
很明显，台湾代驾能够以相对低廉的费用以及较佳的服务胜过其他代驾方式。那么为何在App上提供行驶路线、客服电话、司机评分机制能够取悦顾客、受到顾客青睐呢？原因很明显，那就是酒后人士反应、判断力或是其他生理情况通常不如一般人，试想若没有提供明确的行驶路线，万一代驾司机趁着酒客不清醒刻意绕道而行或是有其他意图，处于晕眩状态的酒客必定没有任何判断能力。当然不是每一位使用代驾服务的酒客都会喝到烂醉，有的其实很清醒但碍于法规无法自行驾车，因此代驾服务所提供的客服电话可以在必要时提供相关帮助。
再者，有些酒客常常无法避免喝酒应酬，因此司机评分机制可以让酒客在每次使用代驾服务前，事先了解代驾司机过去的表现。久而久之表现不好的司机就会被市场淘汰。如同之前所提到的滴滴出行、摩拜共享单车一般，当代驾服务从业者累积一定量的行为数据或是装置运作数据，大数据就能够发挥作用，悄悄地在幕后扮演运筹帷幄的角色。例如，汇整重点代驾路段，并于代驾高峰时段调度人员，或者是与餐饮从业者合作，让酒客能放心安全地返家。
时间到了晚上10点，通过代驾服务的帮助，大家终于安全返家。不但避免了酒后驾车的高额罚金，也维护了公共安全。由于刚吃完油腻的晚餐又喝了不少酒，躺在家中客厅沙发休息之余，索性来测量一下血压。图1-62为天创聚合科技所推出的智能血压计，该设备能够测量12种与心血管疾病相关的项目，并且将所有测量数据传递至手机App上，因此对于使用者来说，监控自己健康的便利性大大提升。除此之外，这个血压计还能够通过手机App上的社交功能，让使用者将自己的健康状况分享给亲朋好友，一起努力维持健康，当然也可以通过社交分享功能来关注自己家人的健康状况。试想，这个设备携带方便、使用简单，对于忙碌的上班族而言，彷佛行动医生一般。
图1-62 智能血压计（资料来源：天创聚合科技）
至于在大数据电子商务应用方面，由于现阶段受限于法规约束，专业医师们尚无法实行远距离医疗，但或许有一天可以将血压计测得的数据传递至医师端，或者传递至保健食品从业者端，这样就可以配合医师的嘱咐与建议来推送定制化个人健康食品给使用者。许多国家和地区正面临或即将面临人口老化与少子化问题，未来可能会出现许多独居老人，因此健康照护的大数据肯定会是未来趋势所在，大家在学习过程中不妨也留意一下这个未来的焦点。
时间到了半夜12点，结束了忙碌的一天，刷牙盥洗后终于可以睡觉了。在进入梦乡之前，当然不能忘记设定隔天的起床闹钟，顺便也看一下明日待办事项，拿出手机App来完成这些事情恐怕已经落伍了。图1-63为亚马逊所推出的家庭助理Echo，这台长得像喇叭音箱的设备看似平淡无奇，其实大有学问。
图1-63 家庭助理Echo（资料来源：亚马逊）
Echo是一台具备语音识别功能的家庭助理设备，只要对着它下达指令，Echo就能够针对所接收到的语音数据进行辨识与分析，例如，睡觉前设定闹钟这件事情，只需要躺在床上动动嘴巴，Echo就能够轻松地为我们设定好闹钟。当然提醒也是这个设备的重点功能，因此吩咐 Echo帮我们提醒隔日的待办事项也不会是什么难事，甚至在对于睡觉过程中有听音乐习惯的人，还可以请它帮助播放一首安眠曲，让我们好眠到天明。以上这些功能类似iPhone的Siri，俨然成为我们的贴身管家，无时无刻不在提供贴心服务，然而Echo比Siri更了不起的地方在于其语音下单功能，人们只需要对着它下指令，任何过去需要用鼠标来完成的电子商务交易，都可以通过它来实现。
亚马逊努力把这个家庭助理设备推广到每个人家中的意图很明显，就是希望全世界的人都能够在家里放置一台“资料搜集器”，如此亚马逊便能进行许多个性化的销售。例如，可以通过家庭助理使用的地理位置来得知特定区域的用户需求或偏好，也可以清楚地知道不同用户在特定关键词上的语音查询频率（如明天气温多少），还可以搜集到大家肚子饿时订购比萨的数据，甚至是优步的叫车数据也被搜集到亚马逊口袋内。倘若有朝一日这个资料搜集设备确实发挥了数据资产效应（data asset effect），那么任何被这台装置连接的从业者都要听命于它，毕竟使用者都是通过它来进行许多电子商务交易的，此时亚马逊俨然成为语音搜寻界的谷歌。
完成闹钟与隔日代办事项设定，该是好好睡觉的时候了，但往往这个时候才是许多失眠患者痛苦的开始。人类一生之中约有1/3的时间花在睡眠上，可想而知睡眠对于人类的重要性绝对不亚于其他日常活动。图1-64为大陆一家蓝桔子大数据公司，它结合了金融科技（FinTech）的概念首创适眠险，期盼被保险人能够通过物联网穿戴式装置来监控并改善睡眠质量，若经过科技辅助仍无法改善睡眠质量，被保险人就能够领到理赔金。此举可以让失眠者避免人财两失的情况，“人失”指的是睡眠质量不佳而伤害身体，“财失”则是指即使睡眠质量不佳仍有补贴金可以领取。这个案例说明了蓝桔子扮演着数据平台的角色，试图将穿戴式装置硬件与保险公司串接，借以形成专属数据生态圈。
图1-64 适眠险（资料来源：蓝桔子）
通过以上案例介绍，我们可以体会到，在互联网时代，人类每日生活作息与工作都有意或无意地产生了许多大数据。而获得大数据只是电子商务成功与否的必要条件，真正要在大数据电子商务中占有一席之地，仍须仰赖学习者对于数据转化力的培养。无论如何，不管打算从衣、食、住、行、育哪一个项目中切入大数据电子商务的学习，势必都能够契合未来发展趋势，只要方向走对了，就能够学有所成、学有所长、学有所思、学有所获！最后提醒大家，在大数据流通的过程中常形成三大数据现象，即情境性、频繁性与破碎性，通俗地讲就是数据可以在特定情境中产生专属性，即相同数据在不同领域会有不同意义，而且这些不同意义的数据可以24小时不间断地产生，因此若能够将散落在各个领域中的专属数据予以结合，就能够挖掘更多使用者或消费者需求，同时也为自己的学习之路缔造无可取代的差异化。
阿里巴巴集团主要创始人马云曾提道：大数据与云端运算可以预测未来，笔者亦认同此说法。我们认为大数据电子商务不但可以预测企业未来兴衰，还可以预测学习者或求职者是否能趁势赶上这千载难逢的竞争力养成机会。《大数据》(13)一书的作者曾提道：在过去，我们总是觉得专才在职场上的价值比通才还高，但专长如针头般精细的特性只适合过去小量数据时代，在这个处处是大数据的时代，大量数据与数据转化力能够取代多数专才的经验与直觉，导致专才已不如过去那样珍贵。有鉴于此，本书专为通才量身打造精选内容，不但能够满足大数据电子商务对于人才所需具备的多管齐下特质，更能够帮助学习者培养跨界数据敏感度，借此因应瞬息万变的大数据就业市场。自下一章开始，将进入精彩的实战部分，每一章节都对应着大数据电子商务里的至少一项重点，举凡网络舆情探索、网络足迹掌握、数据浓缩与获取、数据分析平台、数据可视化呈现等，都在后续篇幅中，学会这些技能虽不一定能够让自己成为大数据电子商务的资深专家，但可以确定的是，学习这些内容可以使自己成为大数据电子商务中所极为匮乏的通才，待有朝一日累积一定程度的实务经验成为大数据电子商务专才后，可以为自己在职场上加分不少。
(1) Miller, H. G., ＆ Mork, P. (2013). From data to decision: a value chain for big data. IT Professional, 15(1), 57-59.
(2) Mukhopadhyay, S. K., Yao, D. Q., ＆ Yue, X. (2008). Information sharing of value-adding retailer in a mixed channel hi-tech supply chain. Journal of Business Research, 61(9), 950-958.
(3) Day, R.L., Grabicke, K., Schaetzle, T., ＆ Staubach, F. (1981). The hidden agenda of consumer complaining. Journal of retailing.
(4) 参见巨量数据成熟度阶层https://knowledgent.com/infographics/levels-big-data-maturity.
(5) Babin, B.J., Darden, W.R., ＆ Grif.n, M. (1994). Work and/or fun: measuring hedonic and utilitarian shopping value. Journal of consumer research, 20(4), 644-656.
(6) Petty, R.E., ＆ Cacioppo, J.T. (1986). The elaboration likelihood model of persuasion. Advances in experimental social psychology, 19, 123-205.
(7) Roberts, J.H., ＆ Lattin, J.M. (1991). Development and testing of a model of consideration set composition. Journal of Marketing Research, 429-440.
(8) 羊群效应指的是人类盲目地追随多数人一致的思想或行动，进而产生盲从之行为。
(9) 由中国国家信息中心信息化研究部、中国互联网协会分享经济工作委员会定义的共享经济意涵。
(10) Markus, M.L. (2015). New games, new rules, new scoreboards: the potential consequences of big data.
(11) 抢当大数据科学家，五大特质你有吗？https://www.bnext.com.tw/article/36144/BN-2015-05-02-182907-109（数位时代）
(12) 百度知道大数据https://zhidao.baidu.com/bigdata/view?id=67.
(13) John Walker, S. (2014). Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think.