[如何利用Excel制作数据库库存表]这个要看你怎么要求，如果每次是手动的，那比较简单： 你可以在EXCEL里把入库的表格先制定好，比如，序号，名称，编号，数量，入库日期，出库日期等等 这样入库的时候你可以手动填加，出库的时候...+阅读
电商等企业需要大数据服务和支持，帮助企业做出有参考的决定。
大数据将来会应用到每个人的衣食住行方面，越来越能呈现一个人的过往历史，提供数据支持能有效的刻画出用户的画像，也能降低风控成本、人文、生活等，大数据是未来的必然趋势，在以后的生活和工作中将扮演越来越重要的角色，不论是个人还是企业，每一个行为举止都是一个数据的产生大数据是一个是互联网+社会的必然产物，京东金融数据源自于自身积累的客户数据也有亿美软通的数据库做支持，才能在大数据内留下自己好的数据，所以，要保留很好的习惯，也是一个新时代的到来，必将会影响社会、科技，也是后期考量一个人或企业的依据，对以后的生活和工作有很大帮助。
很多像金融、网购。
以后就是大数据的天下，随着大数据的不断建立和完善，在将来会出现每个人的衣食住行等各个方面，很直接的能反应出某个人的生活行为习惯
大数据在生活中如何应用
数据显示，17%-18% 的妇女都曾因受孕困难寻求过医学帮助。PayPal 联合创始人兼 CTO Max Levchin 认为：“受孕困难说到底是一个信息问题。大多数妇女如果能更好地掌握自己排卵周期，更好地读懂自己身体发出的各种信号。她们怀孕的几率会大很多。”于是 Levchin 想借助大数据和移动互联网来解决这个困扰夫妇的实际问题。
在近日的 D11 大会上，Levchin 展示了其打造的助孕应用Glow。通过 Glow，妇女们能够记录和跟踪与怀孕有关的各种重要身体信号，包括月经周期、晨温、上一次性行为时间、体重、心理压力，当然还有最重要的宫颈粘液稠度。具体 Glow 是如何助孕的，女生们可以参考其官网的FAQ页面。这里就不多解释了，还是有些害羞哈。Glow 目前正在等待 App Store 的审核。
怀孕是两个人的事，不孕自然男人也脱不了干系。Levchin 表示，未来还会推出记录和跟踪男性身体信号的应用。而目前，丈夫也是可以使用 Glow 来记录自己对妻子的观察数据。
录入数据之后，Glow 内置的算法能够推算出可能的受孕时间。想造人的夫妻就可以赶紧利用这个时间，而不想要拖油瓶的夫妻则最好尽量避免这个时间。另外，在预测准确率方面，Levchin 表示，随着用户的增多，Glow 的大数据技术能够提高准确率。
不只想做受孕预测，Glow 还想做一款金融工具。Levchin 表示，美国很多夫妻当遇到不孕不育问题都会寻求医疗帮助，但这笔数目不小的费用却没有纳入美国的医保体系，很多夫妻表示压力山大。对此，Glow 推出了一个 “不孕不育公积金”的概念。每对有受孕困难的夫妇可以选择每月在公积金里存 50 美元，连存 10 个月。10 个月之后，如果 Glow 都还没能帮助你受孕，你就可以拿着这笔钱去医院接受不孕不育的治疗。
如何应用大数据
在这个信息爆炸的时代，大数据的应用是非常广泛的，ITjob网有关于大数据的文章，论坛和贴吧也会有很多的说明，你可以了解下。下面为你举一个例子说明大数据的应用。
1、基62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333361313863于客户行为分析的产品推荐
产品推荐的一个重要方面是基于客户交易行为分析的交叉销售。根据客户信息、客户交易历史、客户购买过程的行为轨迹等客户行为数据，以及同一商品其他访问或成交客户的客户行为数据，进行客户行为的相似性分析，为客户推荐产品，包括浏览这一产品的客户还浏览了哪些产品、购买这一产品的客户还购买了哪些产品、预测客户还喜欢哪些产品等。
2、基于客户评价的产品设计
客户评价数据具有非常大的潜在价值，它是企业改进产品设计、产品定价、运营效率、客户服务等方面的一个很好的数据渠道，也是实现产品创新的重要方式之一。客户的评价既有对产品满意度、物流效率、客户服务质量等方面的建设性改进意见，也有客户对产品的外观、功能、性能等方面的体验和期望，有效采集和分析客户评价数据，将有助于企业改进产品、运营和服务，有助于企业建立以客户为中心的产品创新。
3、基于社区热点的趋势预测和营销
社区中热点和热门是大数据分析的结果。在社区中热门话题、在搜索引擎中热点分析，通常具有先兆性的特征，能够成为一种流行趋势的预测。比如，苹果的土豪金让土豪色成为一种流行。同时由于社区传播的广泛、快捷性，也能够帮助企业通过营销获得更多关注，比如小米的营销的策划。
大数据怎么用
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。
例如，用户从企业的网站首页进入到产品库查看产品详情、把产品放到购物车以及最后购买和支付等接触点，通过这样的检测可以衡量用户从看到产品到购买产品间的体验是否人性化，然后根据这样的结果来修正自己的运营模式，尽量做出符合用户喜欢的购物环境。
其实大数据对于企业精细化运营的价值表现在三个重要的维度：
第一，帮助企业了解用户从哪些渠道进来；
第二，这些用户关注什么；
第三，这些用户是新关注的还是老用户。
通过这三个维度的分析，可以让企业决定自己的投放策略和方向，这完全是大数据给精细化运营带来的价值。
在分析用户从哪些渠道进来，可以帮助企业发现更多流量的来源和需要在哪些渠道加强投放，比如用户是从微博、微信、论坛还是门户网站，从而帮助企业不断调整营销投放，发现哪个渠道更有吸引用户的潜力和价值，如果没有被挖掘到，可以继续深挖。
在分享用户关注什么方面，通过用户对产品的点击、话题的讨论、内容的转发能方面进行大数据分析，可以帮助企业有效找到用户喜欢的兴趣点和接受内容的方向，方便企业在运营内容和形式上及时作出调整。
最后，通过对用户新老观察分析，可以让企业做精准运营的时候掌握好用户的生命周期，知道什么时候该对什么样的用户进行内容上的营销，以及帮助企业找到激活老用户的方法。
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