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一、传销是指某些组织者或经营者通过发展人员，以直接或间接发展的人员数量或销售业绩为基础计算和给付报酬，或者要求被发展人员交纳一定费用以获取加入资格，从而牟取非法利益，扰乱经济秩序，影响社会稳定的行为。

二、以下行为属于传销行为：

1. 组织者或经营者通过发展人员，要求他们发展更多人员加入，并根据直接或间接滚动发展的人员数量计算和给付报酬，牟取非法利益。

2. 组织者或经营者要求被发展人员交纳费用或以认购商品的方式变相交费，以获取加入或发展其他人员的资格，并从中牟取非法利益。

3. 组织者或经营者通过发展人员，形成上下线关系，并以下线的销售业绩为依据计算和给付上线报酬。

问题一：关于淘宝数据挖掘，如果滥用的话，例如频繁发送垃圾短信或旺旺消息，会扰乱客户体验，这是不被允许的。淘宝不会透露客户的私人信息。

问题二：电子商务中常用的数据挖掘数据源包括：

1. 流量工具：如搜索诊断助手，检查搜索流量，关注图片优化、价格与销量等因素。

2. 付费流量工具：使用各付费工具的数据报表、店查查等工具。

3. 转化率工具：利用店查查等查看转化率、访问深度、支付率等，优化内页和营销活动。

4. DSR工具：使用淘宝DSR评分计算器进行优化。

问题三：数据挖掘工资高是因为现在是大数据时代，需要挖掘数据与数据之间的关系以发现规律。例如，淘宝通过挖掘技术了解用户的购物喜好，推送相关物品。

问题四：大数据与数据挖掘的区别在于，大数据是数据挖掘的产出之一，而数据挖掘需要跨学科的知识，包括人工智能、数据库、机器语言和统计分析等。数据挖掘的出现需要满足多个条件，如海量数据、计算机处理能力等。

问题五：数据挖掘工程师的职责包括根据行业和公司业务进行独立的分析任务，并形成分析报告。分析方向包括用户行为、广告点击等。他们需具备建模经验、相关专业背景知识，精通统计学、数据挖掘技术等。

问题六：大数据和数据挖掘都有良好的发展前途。大数据包含数据挖掘，是未来的趋势。很多大型企业都在涉足大数据领域。数据挖掘是BI方向的基础，与大数据息息相关。对于择业选择，大数据领域具有广阔的前景和丰富的技术内容。

问题七：通过电子商务数据挖掘，可以利用大数据发现电子商务客户的共性和个性知识、必然和偶然知识等。这些知识经过分析，能统计并正确分析客户的消费行为如心理、能力、动机、需求和潜能等，为管理者提供决策依据。具体应用包括分类与预测方法在电子商务中的使用。电子商务活动中的核心任务和重要技术：分类与数据挖掘的应用

一、分类技术在电子商务中的应用

在电子商务领域，分类是一项核心任务，旨在构建一个能将数据映射到特定类别的分类器。这个分类器通常是通过统计方法、机器学习方法或神经网络方法等构建的。通过对数据库中的数据进行分类，我们可以预测未来趋势，利用历史数据自动推导描述，对未来数据进行预测。

二、聚类方法在电子商务中的价值

聚类是根据相似性将个体归成若干类别。在电子商务中，客户聚类对市场细分理论具有强大的支持作用。通过对客户特征的提取，电子商务网站可以为客户提供个性化的服务。市场细分的目标是使同一类别内的个体距离尽可能小，不同类别的个体距离尽可能大。

三、数据抽取在电子商务中的作用

数据抽取的目的是对数据进行浓缩，给出其紧凑描述。在电子商务中，采用多维数据分析方法进行数据抽取，主要针对的是仓库。数据分析中常用的汇集操作如求和、总计、平均等，计算量较大，预先计算并存储结果，能用于决策支持系统。

四、关联规则在电子商务的决策支持

管理部门可以收集大量的售货数据和，通过分析这些历史数据发现关联规则，如分析网上顾客的购买行为，帮助管理者规划市场和确定商品种类、价格、质量等。关联规则有两种：有意义的关联规则和泛化关联规则。后者更为实用，因为它能基于对象的层次关系发现更多有意义的规则。

五、电子商务中的资源管理优化

节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术，可以实时、全面、准确地掌握企业资源信息，分析历史的财务数据、库存数据和交易数据，发现资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例，为企业资源优化配置提供决策依据。这有助于企业合理协调内外部资源关系，产生最佳的经济效益。

六、的管理与运用

随着“以客户为中心”的经营理念的发展，分析客户、了解并引导客户需求成为企业经营的重要课题。基于数据挖掘技术，企业能最大限度地利用，开展客户行为的分析与预测。

七、关于R语言代编程数据挖掘服务的费用

R语言代编程数据挖掘服务的费用因服务难度和工作量而异。具体价格需要基于具体的要求来判断。建议将详细需求发给服务提供商，他们会根据需求的复杂程度给出合理的报价。

八、淘宝网店运营的推广体系概述

导读：随着大数据时代的到来，数据已成为互联网企业未来战略发展的中心。关于大数据的讨论已经到达了一个高峰，人们对大数据的概念、价值及应用边界等问题充满了疑惑。阿里作为数据领域的佼佼者，正围绕着数据海洋展开深度挖掘，并衍生出金融借贷业务。马云对未来数据战场的重视可见一斑，通过合并阿里金融与支付宝两大核心业务，成立了阿里小微金融。作为筹备中的阿里小微金融服务集团数据平台负责人冯春培，对大数据有着独到的见解。他认为大数据的本质是拥有数据的人对这个世界、企业、时代有了更全面而清楚的认知，能理解人的需求及世界的任何变化。在这里，数据就是生产资料，如同一种业务的辅助决策，渗透到业务和产品流程中。随着新一代信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，已日益成为土地、资本之后的又一种重要的生产要素。各个国家和地区对数据的争夺异常激烈，谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。美国总统奥巴马将数据定义为未来的新石油，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分。此后，“大数据”成为了一个风靡全球的概念。维基百科定义大数据为超过现有数据库系统处理能力的大规模复杂数据集。大数据的特征体现为规模性、多样性、高速性和价值性四个方面。虽然大数据目前仍处在发展的起步阶段，但我们相信随着时间的推移，大数据未来的发展前景非常可观。通过深度分析大数据，发现新规律和新知识，并应用于各个领域，将为社会治理、生产效率提高及科学研究带来巨大价值。我们期待大数据能带来更多的惊喜和改变。一、数据增长如火箭升空

近年来，随着互联网技术的飞速发展，社交网络、移动互联、电子商务等领域的崛起，音频、视频、图像、日志等各类数据呈现指数级增长。相关数据显示，2011年全球数据规模仅为1.8ZB，相当于能填满575亿个32GB的iPad，这些iPad堆砌起来足以在中国修建两座长城。而到了2020年，全球数据规模将达到惊人的40ZB，如果将它们全部存入蓝光光盘，这些光盘的总重量将与424艘尼米兹号航母相当。美国互联网数据中心的研究也指出，互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番，这意味着世界上绝大部分数据都是在近几年内产生的。

二、数据成为宝贵资源

在大数据时代，数据已经超越了土地、劳动、资本等传统要素，成为企业未来发展的核心竞争力。如同货币或黄金一样，数据已经成为一种新的资产类别。《大数据，大影响》报告宣传了这一现象，而IBM执行总裁罗睿兰更是明确指出：“数据将成为决定各行业胜负的根本因素，最终将成为人类至关重要的自然资源。”随着大数据的广泛应用，我们有理由相信，大数据将成为机构和企业的重要资产，各大公司如谷歌、苹果、阿里巴巴等正在运用大数据获得商业上的成功。

三、大数据与传统行业的智能融合

通过收集、整理、分析、挖掘大数据，我们可以解决城市治理难题、掌握经济运行趋势。这还可以驱动精确设计和生产模式，引领服务业的精确化和增值化，打造出新的创意产业形态。例如麦当劳、肯德基等通过数据分析精准选址，而百度、阿里、腾讯等则通过分析海量数据为用户提供更加专业和个性化的服务。在智慧城市建设中，大数据发挥着越来越重要的作用，成为智慧城市的核“智慧引擎”。智慧金融、智慧安防、智慧医疗等领域无不是大数据与传统产业融合的重要领域。

四、数据开放共享成趋势

大数据是人类的共同财富，其开放共享已经成为不可逆转的历史潮流。随着全球各国和企业对开放数据带来的社会效益和商业价值的认识不断提升，全球将很快掀起一股数据开放的热潮。为了实现全球性大数据整合，避免形成“数据孤岛”，各国应将私有大数据转变为公共大数据。而且，大数据越关联越有价值，越开放也越有价值。特别是公共事业和互联网企业的数据开放将越来越多。美欧等发达国家和地区的已在和公共事业上的数据开放做出了表率。中国也正积极推动数据公开共享，同时建设大数据服务交易平台，为数据使用者提供丰富的数据来源和应用。

五、大数据安全备受关注

随着大数据在经济社会中的应用越来越广泛，其安全问题也日益凸显。在大数据时代，“黑客”可以利用大数据技术收集更多有用信息，发起更加精准的攻击。近年来个人隐私、企业商业信息甚至国家机密泄露事件频发。因此美欧等发达国家纷纷制定完善了保护信息安全、防止隐私泄露等相关法律法规。其他国家也将迅速跟进以保障数据安全。

六、大数据人才需求激增

随着大数据的不断发展及其应用的日益广泛对人才的需求也在激增。包括大数据分析师、数据管理专家等在内的具有丰富经验的数据分析人员已成为全社会稀缺的资源和各机构争夺的对象。据预测未来几年全球对大数据人才的需求将远远超过市场供应能力各大企业和国家都将为争夺这些人才而展开激烈竞争。因此各国纷纷采取措施鼓励培养下一代数据科学家和工程师以应对这一挑战。

综上所述在信息化社会中我们必须正视并应对大数据带来的种种挑战和机遇为未来的发展做好准备。（武锋：国家信息中心）