京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据勾勒“打假地图”_数据分析师考试
近一周来,阿里巴巴罕见地披露了一批打假举措、案例或报告:12月15日,与浙江省知识产权局签署知识产权保护合作备忘录,打击电子商务领域的专利侵权;17日,淘宝与警方联合披露多起打假大案;18日,发布《2014淘宝联动警方打假报告》;20日,发布《知识产权打假报告》;21日,发布《新闻出版打假报告》;昨天,发布《2014网络交易平台打假研究报告》。
如此高调的打击侵权和打假行动,究竟原因何在?记者多方了解后获悉,阿里的举动既是表明坚决打击售假行为的态度,也是希望借助各方力量,推动大数据把制假售假“一锅端”。
麻子与镜子的比喻
很多人都会说“网上都是假货”。阿里巴巴却不这么看。
马云就网络假货打了个比方:假货好比人脸上的麻子,而淘宝、天猫这样的电子商务平台是一面镜子。把镜子打掉,麻子还在。在阿里巴巴眼中,打击电子商务平台,不能根治假货。
中国电子商务协会网规研究中心负责人阿拉木斯认为,由于电子商务平台对商品具有高度集中性,好比“长了1万颗麻子的1张脸”。与此同时,网络信息的流动性使得每个电子商务平台都成为一面镜子,虽然麻子只有1颗,但可能在100面镜子里都有体现,变成了100颗麻子。
阿拉木斯由此指出,“网上都是假货”并非客观的评价,而是要搞清楚假货和电子商务平台的真正关系。
虚拟之真可打现实之假
阿拉木斯认为,电子商务的高度集中性和信息流动的指向性,其实为打假提供了一个新思路,就是“以虚拟世界之真打现实社会之假”。他解释,电子商务虽然是虚拟的,但蕴含了大量的“真实”,包括交易双方的实名制登记信息、信用信息、交易情况等。这些数据的真实性具有现实社会无法比拟的优势;如果利用这些数据在现实社会打假,实现制假者、售假者“一锅端”并非不可能。
阿里巴巴首席风险官邵晓锋透露,大数据打假的效果是明显的:2014年前三季度,阿里配合品牌权利人年处理了600万条侵权商品链接,配合各级行政执法部门处理侵犯知识产权案件1000余起,抓获犯罪嫌疑人近400人,涉案金额近6亿元。这些案件的线索大多来自于虚拟世界的数据,由平台通过智能图像识别、数据抓取与交叉分析、智能追踪、大数据建模系统等技术,将假货从10亿量级的在线商品中“抓取”出来。
开发打假数据潜在价值
业内人士指出,互联网和电商平台本身不产生假货,假货的根源在于线下。所以“虚实结合”打假十分有必要。
中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉认为,电子商务平台的完善,可以在全国范围内监控和跟踪假货流通的过程,为监管部门在生产和流通环节追溯假货提供便利。平台必要时可以根据网友举报、权利人投诉等多维度信息,全面客观地展现线下假货分布情况,并对重点区域、类目等信息进行注明,供监管部门、执法部门参考。
中国人民大学法学院教授杨立新建议,应进一步开发平台打假数据的潜在价值。比如,可以将售卖假货者与个人征信系统连接,能够在流通领域有效喝阻铤而走险者;监管部门可以加大与电子商务平台的合作,收集、分析、利用互联网大数据,创新打假手段、提高打假效率。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21