用工匠精神做真正懂生活的沙發(fā)
在眾多80后、90后逐漸成為消費(fèi)主力的今天，對(duì)于家具的選擇有了不一樣的考慮。對(duì)于他們而言，過(guò)多的裝飾就是負(fù)累，過(guò)多的渲染就是浮夸。為滿足不同客戶需求，緊密追隨年輕人“崇尚極簡(jiǎn)、自由與實(shí)用功能性相結(jié)合”的新思維，蝶依斕推出2016新款布藝沙發(fā)供親們選購(gòu)。
好沙發(fā)主要看氣質(zhì)——蝶依斕2016新款布藝沙發(fā)樂(lè)陶（DYL366B-A）
自由而不拘束的生活方式，是現(xiàn)代年輕人的個(gè)性追求。高靠背沙發(fā)，頭枕和腰枕的貼合承托，讓您體驗(yàn)無(wú)限舒適。貴妃位不分左右方向，腳踏可輕巧移動(dòng)，滿足現(xiàn)代年輕人多變新穎的追求。高檔壓花絨布，色彩新晰圓嫩，深灰和淺灰的層次分明，氣質(zhì)滿分，倍感舒爽。
雙重座墊布設(shè)計(jì)
雙重座墊布的設(shè)計(jì)巧奪天工，拉鏈輕輕一滑，方便拆洗，家的色彩瞬間變換，鏈接奇思妙想，樂(lè)趣您的生活。輕松靈動(dòng)的線條，百折不回，溫情秀美。腰枕是數(shù)碼印花工藝絨布，個(gè)性元素的橙色圖案，不經(jīng)意間流露的華美，落落大方，不拘一格。靜靜地享受家的溫暖與詩(shī)意，攤開(kāi)我最珍愛(ài)的雜志，生活中最美的細(xì)節(jié)總是這樣令人陶醉。
好沙發(fā)是不將就——蝶依斕2016新款布藝沙發(fā)富爾斯（DYL367）
莊重的色彩，營(yíng)造舒適的情調(diào)，大氣婉約的設(shè)計(jì)，緊隨潮流。精選時(shí)尚優(yōu)質(zhì)混紡面料，豐滿柔軟，細(xì)膩富有質(zhì)感，奢華的氣質(zhì)和豐富的紋理營(yíng)造出深淺不一魔法般的時(shí)尚氛圍?；顒?dòng)功能頭靠，7個(gè)檔位調(diào)節(jié)，滿足您坐或半躺的需要。乳膠頭枕、腰枕非常飽滿舒適，環(huán)保性好，有超高彈性，乳膠中的橡樹蛋白能抑制病菌、螨蟲滋生，無(wú)靜電，散天然的乳香味，保護(hù)敏感呼吸道，呵護(hù)肌膚健康。
7檔可調(diào)節(jié)頭靠設(shè)計(jì)
明艷色彩的抱枕，為空間增添一抹鮮明的跳躍靈動(dòng)，完美地襯托出灰色的優(yōu)雅與不凡。翠綠的樹枝上黃鸝在歡快地歌唱，與大自然無(wú)限的親近感讓家居生活也充滿活力氛圍，也體現(xiàn)了對(duì)綠色家居生活追求的不將就。
懂生活才是好沙發(fā)——蝶依斕2016新款布藝沙發(fā)愛(ài)爾沃（DYL371）
豪華大氣的設(shè)計(jì)風(fēng)格，寬厚的扶手，流暢的線條，寬敞的座墊，可調(diào)節(jié)傾斜度的靠背，帶來(lái)極強(qiáng)的舒適性和尊貴的感官享受。布套采用最新工藝的科技布，厚實(shí)，柔軟，保暖，舒適。細(xì)膩的紋理將柔情無(wú)限釋放。數(shù)碼印花工藝絨布的腰枕，個(gè)性元素的橙色圖案，不經(jīng)意間流露的華美，落落大方，不拘一格。
智慧是讓家變美的終極力量，想由坐變躺？身體都不必挪動(dòng)，只需按動(dòng)單位沙發(fā)扶手外的按鈕，沙發(fā)的電動(dòng)伸展坐墊就會(huì)自動(dòng)增加沙發(fā)坐深，腳部得到伸展與放松?？勘骋餐瑫r(shí)緩緩隨之躺下，在隨變隨換的坐姿中，獲得無(wú)與倫比的實(shí)用性和舒適度，不僅可以自由舒展，亦帶給您輕松享受的感覺(jué)，延伸生活的樂(lè)趣。簡(jiǎn)約而不簡(jiǎn)單，是一款懂生活的沙發(fā)。
擁入愛(ài)爾沃智慧沙發(fā)懷抱，您無(wú)論是讀書、小憩、聽(tīng)音樂(lè)、看電視、玩手機(jī)……一切休閑活動(dòng)都顯的那么隨性和諧，讓身心頓時(shí)走向自信、安逸和放松，帶給您的不僅僅是身體上的享受，而是一次精神上的吐故納新、活力煥發(fā)。
22年來(lái)，蝶依斕堅(jiān)持以工匠精神打造每一件產(chǎn)品，以“嫁女兒理論”為客戶提供貼心、細(xì)致的服務(wù)，過(guò)硬的產(chǎn)品質(zhì)量和優(yōu)良的服務(wù)使蝶依斕品牌擁有了大批忠實(shí)的“蝶粉”，蝶依斕的幸福之路才越走越寬。
擺在家里，最有養(yǎng)生作用的不是鮮花也不是綠植，而是盆景。因?yàn)轲B(yǎng)生最重要的作用是養(yǎng)眼怡情，有統(tǒng)計(jì)顯示：中國(guó)各種職業(yè)中，書畫家的平均壽命最長(zhǎng)，已超90歲，而這些書畫家，大多是畫山水畫的，而盆景則是山水畫的“縮微3D”版。
我們看一幅好的山水畫會(huì)覺(jué)得陶醉其中，身心愉悅，中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院陳小野教授的研究顯示，山 水畫中表達(dá)的大自然最能養(yǎng)生，而且可以通過(guò)盆景來(lái)囊括。有利于養(yǎng) 生的，肯定是個(gè)良好的生態(tài)，好生態(tài)的基礎(chǔ)就是土地和水，山是立體的，它的生態(tài)系統(tǒng)更加完整，所以我們看上去很能怡情的畫，都會(huì)有“山”和“水”。
之所以一般的綠植、鮮花不如盆景養(yǎng)生，是因?yàn)樗麄冎荒軤I(yíng)造一個(gè)很小的生態(tài)系統(tǒng)。我們喜歡去的中國(guó)園林，或者著名的山水畫，都以樹木為主體，從這個(gè)意義上說(shuō)，中國(guó)畫是藝術(shù)，更是養(yǎng)生藝術(shù)，因?yàn)樗隙页扇松谋灸苄枨蟆?/p>
山水畫、園林之所以能讓人陶醉，就是因?yàn)槠渲杏泻芨叩男畔⒘?，包括中?guó)人喜歡的石頭，也以“瘦 漏透”為追求，因?yàn)?ldquo;瘦、漏、透”的石頭，表面積比同樣體積 但是是實(shí)心的石頭要大得多，能承載更多的信息量，具體到人看的時(shí)候，就會(huì)覺(jué)得變化多端，很奇妙，并且被這種奇妙所陶醉。
盆景能養(yǎng)生的原理也在于此 ，雖然盆景很小，但一般都會(huì)模擬出山水意境，小的空間里濃縮了大信息，而一棵蒼老的松樹，一個(gè)做舊的亭子，又承載了歷史的信息，這就又從時(shí)間維度上增加了信息量，盆景雖小，但表現(xiàn)的天地很大。
這也是為什么，過(guò)去的文人只要有可能，都會(huì)盡力實(shí)現(xiàn)山水夢(mèng)想，家里再小的地方也要造個(gè)園林，最不濟(jì)的也要用文字造出一座園林。而我們擺在家里的盆景，也是無(wú)法親臨名山大川時(shí)的補(bǔ)救。
數(shù)據(jù)可營(yíng)銷其實(shí)并沒(méi)有大家想的那么難。數(shù)據(jù)管理這塊主要是指運(yùn)用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，利用計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算能力，把不同的數(shù)據(jù)綜合成為有條理的數(shù)據(jù)庫(kù)。特別是大型公司，需要用專門的軟件統(tǒng)一管理用戶的數(shù)據(jù)庫(kù)，要做到所有部門的數(shù)據(jù)都是統(tǒng)一和同步的。管理這塊最重要的一塊，是數(shù)據(jù)挖掘，特別是對(duì)于網(wǎng)店與電子商務(wù)公司，尤其重要。數(shù)據(jù)挖掘主要是挖三方面的內(nèi)容：
挖掘用戶：簡(jiǎn)單的說(shuō)就是用不同的屬性，對(duì)用戶進(jìn)行不停的深入細(xì)分。根據(jù)使用最多類消費(fèi)者的共同特點(diǎn)，用電腦勾劃出某產(chǎn)品的消費(fèi)者模型。拿推一把為例。推一把的用戶粗略來(lái)分，有三種：個(gè)人站長(zhǎng)、中小企業(yè)人員以及行業(yè)從業(yè)人員。而中小企業(yè)人員這塊，如果按行業(yè)，又可以細(xì)分出醫(yī)療行業(yè)、美容行業(yè)、教育行業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品等等。如果按公司規(guī)模分，又可以分為10人以下、50人以下等。如果按資金規(guī)模來(lái)分，又可以分成10萬(wàn)、50萬(wàn)、100萬(wàn)等。如果再按地區(qū)分，又可以分為北京、上海、廣州等。小 貼士：本文系推一把創(chuàng)始人、藍(lán)色烽火成員江禮坤原創(chuàng)，想?yún)⒓油埔话丫W(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷學(xué)院培訓(xùn)的朋友，請(qǐng)搜索推一把或江禮坤，也可登陸江禮坤(拼音)點(diǎn)卡母。轉(zhuǎn)載時(shí)請(qǐng)保留此版權(quán)信息。把用戶充分細(xì)分的好處就是，當(dāng)我們需要推廣某個(gè)產(chǎn)品后，可以馬上從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取出來(lái)最精準(zhǔn)、最適合的那部分用戶。
挖掘需求：這個(gè)是指根據(jù)用戶的年齡、職業(yè)、收入、文化層次、喜好、消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，找出他們的潛在需求。這個(gè)以推一把網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn)為例，在我們以往的培訓(xùn)中，對(duì)學(xué)員也都進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，同時(shí)也都通過(guò)調(diào)查等手段詳細(xì)的調(diào)查了用戶的情況。然后通過(guò)初步的數(shù)據(jù)分析后我們發(fā)現(xiàn)了很多新的需求，比如說(shuō)現(xiàn)在推一把做的是系統(tǒng)性的綜合網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn)，但是有一些行業(yè)用戶只想了解與本行業(yè)有關(guān)的營(yíng)銷情況，特別是一些比較大的行業(yè)，目標(biāo)用戶及市場(chǎng)前景是非常廣闊的。而這些需求，在之前我們是完全不知道的。
挖掘產(chǎn)品：開(kāi)發(fā)什么樣的產(chǎn)品會(huì)有市場(chǎng)?用戶喜歡什么樣的產(chǎn)品?會(huì)為那些產(chǎn)品買單?這是很多企業(yè)困惑的問(wèn)題。而這些問(wèn)題的答案，都可以通過(guò)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)而得出答案。舉個(gè)例子，比如說(shuō)我們是一家制藥企業(yè)，主打產(chǎn)品是胃藥，通過(guò)幾年的銷售，我們擁有了30萬(wàn)的用戶數(shù)據(jù)庫(kù)，而且其中大部分是我們的忠實(shí)用戶。這時(shí)候我們開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析與挖掘，最后發(fā)現(xiàn)這些用戶中，其中60%患有腸道疾病，那公司下一步就可以考慮開(kāi)發(fā)這方面的產(chǎn)品。好了，寫到這里，希望文章對(duì)大家有所啟發(fā)。
需要是發(fā)明之母。近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)。獲取的信息和知識(shí)可以廣泛用于各種應(yīng)用，包括商務(wù)管理，生產(chǎn)控制，市場(chǎng)分析，工程設(shè)計(jì)和科學(xué)探索等。
數(shù)據(jù)挖掘利用了來(lái)自如下一些領(lǐng)域的思想：(1) 來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)，(2) 人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。數(shù)據(jù)挖掘也迅速地接納了來(lái)自其他領(lǐng)域的思想，這些領(lǐng)域包括最優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化和信息檢索。一些其他領(lǐng)域也起到重要的支撐作用。特別地，需要數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)提供有效的存儲(chǔ)、索引和查詢處理支持。源于高性能（并行）計(jì)算的技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)集方面常常是重要的。分布式技術(shù)也能幫助處理海量數(shù)據(jù)，并且當(dāng)數(shù)據(jù)不能集中到一起處理時(shí)更是至關(guān)重要。[NextPage]
數(shù)據(jù)挖掘能做什么
1)數(shù)據(jù)挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：
• 分類 （Classification）
• 估值（Estimation）
• 預(yù)言（Prediction）
• 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）
• 聚集（Clustering）
• 描述和可視化（Description and Visualization）
• 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
2)數(shù)據(jù)挖掘分類
以上六種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘
• 直接數(shù)據(jù)挖掘
目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，這個(gè)模型對(duì)剩余的數(shù)據(jù)，對(duì)一個(gè)特定的變量（可以理解成數(shù)據(jù)庫(kù)中表的屬性，即列）進(jìn)行描述。
• 間接數(shù)據(jù)挖掘
目標(biāo)中沒(méi)有選出某一具體的變量，用模型進(jìn)行描述；而是在所有的變量中建立起某種關(guān)系 。
• 分類、估值、預(yù)言屬于直接數(shù)據(jù)挖掘；后三種屬于間接數(shù)據(jù)挖掘
3)各種分析方法的簡(jiǎn)介
• 分類 （Classification）
首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對(duì)于沒(méi)有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
顯然在數(shù)據(jù)挖掘存在著一個(gè)潛在的機(jī)會(huì)。在大數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式的可能性當(dāng)然存在，大數(shù)據(jù)集的數(shù)量與日俱增。然而，也不應(yīng)就此掩蓋危險(xiǎn)。所有真正的數(shù)據(jù)集（即使那些是以完全自動(dòng)方式搜集的數(shù)據(jù)）都有產(chǎn)生錯(cuò)誤的可能。關(guān)于人的數(shù)據(jù)集（例如事務(wù)和行為數(shù)據(jù)）尤其有這種可能。
這很好的解釋了絕大部分在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的“非預(yù)期的結(jié)構(gòu)”本質(zhì)上是無(wú)意義的，而是因?yàn)槠x了理想的過(guò)程。（當(dāng)然，這樣的結(jié)構(gòu)可能會(huì)是有意義的：如果數(shù)據(jù)有問(wèn)題，可能會(huì)干擾搜集數(shù)據(jù)的目的，最好還是了解它們）。與此相關(guān)聯(lián)的是如何確保（和至少為事實(shí)提供支持）任何所觀察到的模式是“真實(shí)的”，它們反應(yīng)了一些潛在的結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)而不僅僅是一個(gè)特殊的數(shù)據(jù)集，由于一個(gè)隨機(jī)的樣本碰巧發(fā)生。在這里，記分方法可能是相關(guān)的，但需要更多的統(tǒng)計(jì)學(xué)家和數(shù)據(jù)挖掘工作者的研究。