京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据成为电商打假利器_数据分析师考试
消除信息不对称、建设信用制度、简化透明渠道、降低鉴定成本……以上这些,都是国内电子商务平台常用的打假手段。而通过分析可以发现,这些措施或多或少地都和大数据相关联。
或者说,在电商打假领域,由于大数据的特殊性质,导致这几种措施发生了量变甚至质变,发展出了一整套新型的打假模式,我们称其为大数据打假,它具有以下几个方面的显著特点:
首先,大数据打假是基于数据的智能化打假。它具有的优势有:通过主动防控措施可以实现防患于未然;最大限度地实现信息公开透明,使侵权人无处藏身;对于细小分散的违法案件,可以实现并案处理,加大了处罚和打击力度;由于信息的可追溯,可以通过智能化手段提高打假的效率和准确度;利用物联网和“一品一码”,可以实现全过程的监控。这些措施和效果,都是线下的打假活动无法实现的。而且,在网络上打假的另一个优势,是网上的所有行为都记载在案,可有效运用大数据的手段进行分析、汇集和整合,从而发现蛛丝马迹,使制假售假者无处遁行。
比如微信。2014年12月,腾讯在反信息诈骗联盟成立一周年之际,又推出腾讯手机管家天下无贼2.0版本,并发布反信息诈骗白皮书,力图打通大数据建立精准反诈骗平台。腾讯副总裁罗道锋透露,反信息诈骗平台上线一年,收集的用户举报、标记的诈骗电话、诈骗短信数量均超过了7000万。
其次,大数据打假是基于实人认证的打假。比如阿里巴巴,它的实名认证体系包括淘宝注册、支付宝账号绑定认定、开店须用身份证认证、利用手机或数字证书的二次认证、复核这五个环节。
再者,大数据打假是防患于未然的打假。由于大数据打假是基于互联网、物联网、大数据等高科技手段和完整的信用体系而建立的,通过大数据分析,很多情况下都可以预见到侵权违法现象的发生,从而起到提前预防的作用,减少损害。这也是大数据打假不同于一般线下打假模式的重要特点之一。
2013年,淘宝网在主动打击假货方面运用了一系列人性化的处理,例如在商品发布的时候,对可能涉及侵犯知识产权的用户进行提醒。同时,还建立了一个“体检中心”,对可疑的商品,会进行拦截并放入“体检中心”,同时提示卖家进行调整或者提供申诉的材料。通过一系列的卖家转型计划实施,包括一些线下的面对面的辅导和帮助的实施,并在处罚与教育相结合的过程中,进行“初犯”教育和警示,实施“累犯从重”的管理方式,已有25%的售假卖家不再出售假货。
再者,大数据打假是基于统一大市场的打假。我们不妨问这样一个问题,市场集中度的高和低,哪样更有利于打假?显然答案应该是前者,当万千假货藏身于千店万市的时候,打假的成本之高、难度之大可想而知。
电子商务恰恰给予了我们这样一个绝佳的打假机会,不需要任何成本,只要辅之以足够给力的技术手段,至少表象层面的假货都会一览无余,这难道不是我们打假和根治假货问题千载难逢的时机吗?
而且,大数据打假是网民广泛参与、运用互联网思维的打假。首先,电子商务助力打假的另一个重要方面就是群策群力,充分发挥广大网民的力量。比如淘宝,目前它既有“神秘买家”制度,又和众多的专业检测机构合作,与3万多名权利人、数十家行业协会和国际组织合作,织成了一张打假的巨大罗网。
此外,大数据打假是自下而上的打假。发达的市场经济和商品经济,带来的一个弊端就是假冒伪劣的易发。基于这种特性,假货的治理往往只依靠法律是不够的。“高大上”的法律,对于深藏于每一个乡村和山沟的生产作坊而言,难免有种“天高皇帝远”的感觉。将小生产者组织起来,一起提高质量、创立品牌、规范流程等工作,无法靠法律实现。这时候我们就应该看到,在国外的假货治理中的重要角色——商会,像德国的法兰克福商会、科隆商会等,都有着成功案例。在我国治理假货的成功经验中,广西宾阳、浙江温州当地的商会和协会也都发挥了重要的作用。
而今天的电子商务时代,基于网络的商盟不断涌现,再辅之以网规和信用的作用,一种全新且有效的自下而上的治理模式正在形成,成为网络打假的生力军。所以,在打假这个典型的治理问题面前,政府一定要抛开传统的亲力亲为治理模式,运用互联网思维,调动最多的力量帮助自己,才有可能在根本上开创崭新的局面。
最后,大数据打假是面向信息社会的治理模式。笔者比较了线上线下两种治理模式的主要区别,归纳出4种治理要素:主体、客体、内容和载体。主体、客体和载体存在虚拟化和跨区域和行业的变化;内容存在多样化和个性化、海量、即时的变化;在治理手段上,需要解决虚拟化、跨区域和行业以及海量、个性化等问题。这些挑战都是线下所不存在,需要在治理理念、手段和组织架构等方面不断创新,探索真正适合电子商务的监管模式。
更进一步可以发现,第一,线上的治理手段更多样。比如,像淘宝规则里例如“扣分”“关小黑屋”、限制上线新产品数量等等这样的治理手段,在线下是不可想象的;第二,线上的治理分布比较均衡,而线下的治理集中在交易后,交易前和交易中的办法不多;基于信息透明和交易记录,线上可以带来很多防患于未然的措施;第三,线上的治理是多元化治理:包括主体多元和手段多元两个层面;第四,线上的治理是全方位的,线下往往只监管卖家,无法监管买家,而线上的买家也可以有信用记录,可以设置“黑名单”,对于职业差评师等,也可以有法律责任追究机制;第五,线上治理的对象更多,虽然线下也会有商场、支付等服务者,但线上又多出了交易平台、第三方支付、物流配送、网络接入、电脑手机厂商、软件厂商、搜索引擎等诸多新的主体;第六,线上的治理是跨时空的,有很强的延展性。跨空间很好理解;所谓的跨时间是指所有以前的交易记录都有据可查,以后的交易也可以通过信用来控制。而线下的治理停留在一个时空的特定节点,伸缩性很差,基本就是“就事论事”。
总之,笔者认为,互联网的自我进化和自我修复的能力远超我们的想象。今天,围绕电子商务的信用、支付和物流的服务明显好于网下的相应服务,尤其体现在透明度、碎片化、即时性和人性化服务等方面。
随着云计算、大数据、互联网金融、菜鸟物流、芝麻信用、打车软件、网上挂号、网上司法拍卖、网上订餐的不断推出,这些“出生”于网络的事物已经开始走出虚拟世界,帮助我们解决网下的那些老大难问题,提升网下的服务。基于互联网的草根性、众包和创新力的治理模式,一定会全面帮助我们改善物理世界的治理,实现国家治理体系和能力的现代化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10