在经历了多年的用工荒后，农民工现在正经历一波返工潮。为什么？年后会出现用工荒，会有工作岗位，工资更高的员工就得走。初夏是什么问题？年后用工荒的原因其实比较好理解。首先，很多农民工年前都会选择返乡过年，自然导致春节前后一些工厂出现用工荒。
白金数据开始积累和分析小数据。罪犯在大数据的聚光灯下。很多企业急于研究大数据，才开始分析自己公司里的小数据。于是，他们事倍功半，甚至开始怀疑大数据。在销售领域，无论是线上还是线下，大数据都可以提供相当大的帮助。企业员工数据、官网数据、电商数据、广告数据、产品数据、客户关系管理数据CRM都是小数据。
什么是大数据，如何利用大数据来销售产品？
先看什么是大数据？百科上的学术定义就不说了，搜一搜就能找到，超子感性的介绍一下大数据。首先是大数据的大这个大描述为多的话比较好理解。然后这个多可以指两个方面1数据的量多，也就是有足够的样本数据，这样挖掘出来的数据价值可靠性更高，假如只有一两个数据，就算得出结论了你也不敢信啊。2数据的种类多，可以是数字，文字，图片，视频，音频，销售数据等等都可以。
相对大多数的应用场景，数据种类越多越丰富就越好。再看数据的高精度不管数据有多大量，多丰富。首先得要保证数据的精度，准确度。比如我要分析周边人群快销品的消费习惯，但是拿来了一大堆数码产品的销售数据。驴唇不对马嘴的数据再多也没价值。然后还要具有高度时效性这个时效性也可以分两个方面。1数据本身的时效性，假如拿一堆10年前的数据来用，其实参考价值不大了，毕竟早已时过境迁了，当然也不是绝对的，只是相对于绝大多数的应用，越新鲜的数据，越好。
2数据处理的时效性，假如我拿到了一大批，种类丰富的新鲜数据，10年才能处理完，这样还有啥意义。所以从这方面而言，大数据并不是只有数据本身，还要包含数据的传输，储存，计算以及结果分发等一系列的处理技术。这些技术必须能都高效的加工数据，保证数据价值的时效性。总结一下，大数据可以感性的理解，就是大量的，丰富的，准确的，新鲜的海量数据，同时还要包含有能够高效处理这些数据的一系列技术。
在销售领域，不管是线上还是线下，大数据都能提供相当大的帮助。感性的理解下。一人群定位我们的产品谁在看，谁在关注，谁在购买我们的产品。通过数据的总结分析，准确定位转化率最大的人群，男生还是女生，老人还是年轻人，可以把流量精准的投放在转换率大的人群。二地域定位分析不同地域的销售数据，哪个地域的量最大，哪个地域的销售潜力最高。
都可以通过数据来挖掘，可以帮助我们安排销售策略的侧重点。三产品定位什么产品卖的好，什么产品受欢迎。统计数据，根据结果可以安排不同产品的生产和销售方案。四趋势定位通过数据规律，分析人群的潜在消费趋势，最大概率上，什么产品未来会好卖，可以帮助新产品方向的定位。简单的说，大数据就是为了挖掘数据背后的价值，帮助人们做决策，提供有效的依据。
服装行业如何利用大数据？
服装行业有着流行周期短季节性强，产销链不畅，丢失市场机会生产库存难预计市场信息不畅通等特点，而利用大数据智能数据可视化分析却恰好可以弥补这些缺陷，化被动为主动。比如奥威软件的鞋服行业BI方案就主打以爬虫对接填报的方式来迅速采集各个系统零售平台零售ERP上的数据上的数据做综合性零售数据可视化分析，以成熟的零售数据分析模型推动系统化分析挖掘，并以这些数据信息为支持优化生产结构销售库存计划等，及时把握市场风向提高销售额的同时降低市场风险减少不必要的成本投入。
服装设计需要大数据吗？
在如今的大数据时代，说服装设计不需要大数据是不现实的。每个服装品牌都会有自己的商品部。商品部除了为门店调配衣服，处理售后问题，还承担着为设计师提供每个季度深圳周销售数据的重要角色。这些销售数据涵盖了品牌每个品类在不同省市、不同季节的销售情况，不同年龄、不同风格的顾客对每件服装的喜好和购买程度差异，同一品类不同颜色、形状、款式的服装销售差异等。
年后，将会出现工人、工作岗位的短缺，工资较高的员工将不得不离开。初夏问题出在哪里？这个问题在过去10年里是一个普遍现象。究其根本，我觉得主要是以下原因:进一步交流可以加个人好HC-SH007或者xcjxwang。工资低的企业满足不了员工日益增长的物质需求，工资没有吸引力。说表面厂五千到六千？都是为了吸引骗子吗？让所有黑心工厂倒闭。
