大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习实现网络流量分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍深度学习实现网络流量分析的解答，让我们一起看看吧。
深度分销适合哪些领域？怎么运用？
以商业的本质，任何商业领域，都存在深度分销，都离不开人传人。商业没有人际之间的传播，就没有生存何发展的空间。
题目上讲的深度分销，讲的应该是以经济利益为目的的人传人。即传播不是为了商业指向的产品或者服务本身，而是为了此外的经济利益，变成了拉人头。
拉人头游戏，从创造新价值角度，这中间没有新价值的创造，只存在零和游戏。最后那个接盘的人在***的时候血本无归。我想，这样的深度传销，在任何健康的商业领域都不适合。
商业领域的销售，无论线上还是线下，无论叫什么名字，不过就是一种新的引流和销售方式。所谓深度分销也不例外。
【灵兽山】观点：深度分销是品牌厂商与层级分明、权限清晰且数量庞大的分销商合作，通过利益共享机制和精细化管理，不放过渠道中每一处流量，最终实现流量大量汇集，实现规模效应的策略。从概念中可以感受到，深度分销十分适合线下传统渠道，并且由于过于细致成本不低，需要相当好的利润来支撑，尤其在具有庞大基数的快消品行业。随着互联网越来越深入生活，深度分销策略应用的场景也在逐渐减少，这取决于品牌的定位。
一、信息流和物流欠发达地区，深度分销转化效果好
线上交易发展到今天，其销售占比依然没有超过社消总额的半数，这说明还有很多流量依然在线下。而这些流量又是看不到摸不着，要不就是感觉没有多少，其实恰恰相反。不敏感是因为这些消费者过于分散，互联网并不能有效的将他们聚集起来。
在一些信息不对等，以及物流无法触达的低线城市，这个群体不仅基数庞大，而且对产品和服务，甚至价格的认知不足，可以说都是潜在消费者。标准化快消品可以在很多类似区域进行***，品牌商可以在省市县设置不同等级分销商，将产品销售给消费者。
深度分销策略十分传统甚至笨拙的，但却很有效。农夫山泉、康师傅、OPPO和vivo等品牌，市场占有率能做得很大，皆是深度分销做得好，步步高系手机网点峰值曾达到30万个以上。可见，如果将这些消费者比作细沙，将其汇聚起来就是很大的流量，转化效果很好。
二、产品要有高定倍率能力，用于支撑成本与利益分配
深度分销越细致效果越好，加上品牌商与供应商都有完善的销售激励机制，运营费用和利润共享叠加形成的成本很高，产品没有高定倍率是无法支撑的。定倍率是生产成本，本质上与毛利率是不同的。
比如农夫山泉矿泉水便利店零售价2元钱，但生产成本才几分钱，定倍率达到10倍，再加上销售巨大，价量内核也体现了出来。高定倍率和高销量就可以支撑深度分销，从而保证供应链各环节都有收益，但售价也变得高了。
互联网时代，去中间化和实现更高效率是商业诉求，而深度分销有时也成为商业转型和改革的目标。但由于市场的复杂性，消费需求的满足程度，信息和物流等不成熟，这些问题很多也不是互联网能马上解决的。
三、线上线下获取用户主体流量，深度分销搜集庞大细微流量
流量是商业的源泉，获取流量是常态行为。虽然获客的方法有很多，但都离不开线上线下的双向导流和互相融合。然而，选择双线融合获客，还是深度分销策略，都需要根据产品和用户定位来确定。比如有些产品既不在网上销售，也不进入规模实体终端，只做县级市场的也不少。
但未来已来，产品与用户的连接是离不开网络的。无论是拼购还是社区团购，直播短***等内容电商，平台化的S2B2C模式，除了网络还要结合线下店来实现转化。但要更好更多收集分散至毛细血管的流量，只能通过深度分销来实现。
产品在实现流量转化和客单复购的过程中，最终业绩还要看裂变级数如何，传播越多销售越多。这是借助了互联网的无边界特性，但所谓的无边界也不是绝对，前面说的线上交易占比没超过社消总额半数，这个就是有边界的体现。
四、思考与结语
深度分销是一种将获客能力做到极致的模式，通过高效激励和精细运营体系支撑，完成销售最大化，但最终也会达到需求的天花板，而此时也是品牌最危险的时候。
在互联网信息和物流的下沉中，高定倍率是很难维持的，这样深度分销模式也很难维继，因为这正是互联网思维要消灭的。
不过我个人觉得，深度分销又很难被消灭，无论商业如何演化，深度分销这个最大化获取流量的本质，本就是商业最底层的核心。至于如何运用，除了更适合传统线下渠道外，还是看定位看发展阶段，并结合现实情况来选择。
灵兽山天鲲，起始于底层实操，升维于零售演进！100余家连锁品牌咨询案例。欢迎关注！皆是原创！期待互动！
大数据是什么？市场有多大？
大数据是人工智能的基础和前提。大数据和人工智能多次被写进***院***工作报告，发展潜力巨大，如今处于快速发展时期。
但一个快速发展的行业必定有一定的泡沫，就好比现在寒冬中的互联网行业正在去泡沫化，扛得住寒冬活下来的才能走远。大数据行业技术门槛很高，急需顶尖人才，然而目前的行业现状是从业人员鱼龙混杂，基础岗位供过于求。
发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国***工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。
市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展***》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。
市场格局
——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场
目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。
根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。
——应用市场格局：互联网、***、金融为大数据主要应用领域
从具体行业应用来看，互联网、***、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;***大数据成为近年来***信息化建设的关键环节，与***数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。
发展趋势与前景
——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向
——发展前景预测
据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。
—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
到此，以上就是小编对于深度学习实现网络流量分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习实现网络流量分析的2点解答对大家有用。
