一、互联网中传输数据的基本单元？

1数据链路层是OSI参考模型中的第二层，介乎于物理层和网络层之间。不管是局域网还是广域网，都包含数据链路层。

2术语中称为协议数据单元（PDU） 每一次层得协议数据单元如下：

应用层的PDU 称为数据

传输层的PDU 称为数据段

网络层的PDU 称为数据包

网络接口层得PDU 称为帧

介质实际传输实际使用的PDU 称为比特。

二、互联网＋在物流企业中的作用？

互联网对物流行业影响表现在：

1、降低企业成本

大家都知道，不管是物流行业也好，其他的行业也罢，既然是为用户服务就肯定免不了打广告等推广的手段，提升品牌的知名度，但是这其中包含了昂贵的广告费，但是当互联网进入了

物流行业之后，就可以为商家省去一些广告的费用。所知的媒体应该只有通过电视来了解，但随着互联网世界性的普及，从而诞生了更多的媒体，通过这些媒体来做品牌的推广可以为企业节省大笔的广告费用。

2、行业竞争力

互联网的普及可以降低企业的发展资金，相当于对企业的运营要求明显降低很多，这种情况下就导致很多人借助互联网的平台来创业。同时也意味着物流行业的竞争力明显提升，互联网

也形成了一片市场，商家之间通过搜索引擎的排名机制来竞争。

3、促进发展

可以说物流行业在运行的短短30年中，如果不借助互联网的话一定不会有现在这样成熟的市场，互联网不但加快了物流行业的发展速度，同时也为广大用户带来了更多的方便，比如我们

在运输物品的过程中，通过物流单号就可以了解物品在运输过程中的详细单号。

互联网进入的行业，虽然能为商家带来一部分好处，但带来好处的同时也具备一些坏处，当然只要合理的利用，并且服务周到取得客户的信赖就不回有太大的影响。

三、互联网对企业管理大数据的影响？

数据更加精准，为企业自身管理改革提供依据。

四、互联网企业的大数据

互联网企业的大数据

随着互联网技术的不断发展，大数据已经成为企业不可或缺的一部分。在互联网企业中，大数据的重要性更是日益凸显。那么，什么是大数据呢？它又如何影响互联网企业的发展呢？本文将为大家详细解读。

一、大数据的定义

大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，它涵盖了各种来源、各种形式和各种类型的数据。这些数据不仅包括结构化数据，如数据库中的表格和数字，也包括非结构化数据，如社交媒体上的文字、图片和视频等。大数据的规模如此之大，以至于传统的数据处理方法无法应对，需要采用新的技术和方法来处理和分析它。

二、大数据对互联网企业的影响

1. 提升运营效率：通过分析大数据，企业可以更好地了解用户需求、市场趋势和竞争状况，从而制定更加精准的营销策略和产品开发方向。这不仅可以提高企业的运营效率，还可以降低成本和提高收益。 2. 优化用户体验：通过对用户行为数据的分析，企业可以更好地了解用户需求和喜好，从而为用户提供更加个性化和智能化的服务。这不仅可以提高用户满意度，还可以增强用户粘性和忠诚度。 3. 创新商业模式：大数据可以帮助企业发现新的商业机会和商业模式，如基于大数据的精准营销、个性化推荐和智能客服等。这些创新模式不仅可以提高企业的竞争力，还可以为企业带来更多的收益和价值。

三、如何处理大数据

面对如此大规模和复杂的数据，如何有效地处理和分析它成为了一个重要的挑战。以下是一些常用的方法： 1. 分布式计算框架：如Hadoop和Spark等，它们可以处理大规模的数据集，并支持实时分析。 2. 数据仓库：将数据整合到一个中央数据库中，以便进行快速分析和查询。 3. 数据挖掘和分析工具：如机器学习和人工智能等，它们可以帮助企业发现隐藏在数据中的有用信息和规律。 除了以上方法，企业还需要注重数据的安全性和隐私保护，确保数据的可靠性和完整性。只有这样，企业才能更好地利用大数据来推动企业的发展和壮大。

总之，大数据已经成为互联网企业不可或缺的一部分。它不仅可以提升企业的运营效率、优化用户体验和创

五、山东十大互联网企业？

海尔、东方国信、用友、树根互联、航天云网、浪潮、华为、富士康、阿里、徐工这10家企业,较2018年6月工信部首次公布的“双跨”平台清单已出现了变化,在原有的8家工业互联网“双跨”测试平台上多了华为和富士康；处在领跑位置的,变成了海尔COSMOPla

六、互联网数据传输中数据帧的结构分析？

wireshark（或其他抓包工具）进行抓包可以发现，原本最小数据帧的大小为64字节，但抓到的只有60字节甚至更少。

原因：数据帧是由网卡的driver抓取到并传送到TCP/IP协议栈，而很多网卡的driver都会把帧最后面的4个字节的FCS字段去掉，从而抓包软件无法抓取到这个字段。

另外数据段部分如果太小（不足46字节），网卡会进行自动填充（全0）。在抓取的时候，存在一个优先级的问题，有时可能数据还没有填充或者没完全填充就被抓取了，导致整个数据帧的长度不足60（去掉那4字节的FCS字段）。

七、互联网企业 大数据

互联网企业与大数据的应用

概述

随着互联网的飞速发展，大数据已成为企业发展的重要驱动力。大数据技术为企业提供了前所未有的数据分析和处理能力，帮助企业更好地理解市场、客户和自身运营情况。互联网企业作为数据产生的主力军，更是受益于大数据技术的广泛应用。

大数据在企业中的角色

大数据在互联网企业中扮演着至关重要的角色。首先，大数据帮助企业更好地理解市场趋势和客户需求，从而制定更精准的市场策略和产品开发方向。其次，大数据技术可以提高企业的运营效率，降低成本，提高收益。此外，大数据还可以用于风险控制、用户行为分析、个性化推荐等方面，为企业创造更多价值。

• 提高市场洞察力：大数据分析能够帮助企业实时掌握市场动态，预测市场趋势，为决策提供科学依据。
• 优化运营效率：通过大数据分析，企业可以优化生产流程、提高产品质量、降低运营成本。
• 个性化推荐：利用大数据技术，企业可以为用户提供更加个性化和精准的产品和服务。

未来的挑战与机遇

虽然大数据为互联网企业带来了巨大的机遇，但同时也带来了挑战。如何处理和管理海量数据、如何保护用户隐私、如何确保数据安全等问题，都是互联网企业需要面对的挑战。同时，随着人工智能、物联网等技术的发展，大数据的应用场景将更加丰富，为企业带来更多机遇。

八、大数据 互联网企业

大数据在互联网企业中的应用

随着大数据技术的不断发展，越来越多的互联网企业开始意识到大数据的重要性，并将其应用于企业运营的各个方面。在这篇文章中，我们将探讨大数据在互联网企业中的应用场景、优势以及挑战。

一、大数据的应用场景

1. 用户画像分析：通过对用户的行为数据进行分析，互联网企业可以更准确地了解用户的需求和偏好，从而为用户提供更加个性化和精准的服务。 2. 广告投放优化：通过分析用户的行为数据和兴趣爱好，互联网企业可以更加精准地投放广告，提高广告效果和转化率。 3. 供应链管理：大数据可以帮助企业实时监控供应链的各个环节，及时发现和解决潜在问题，提高供应链的稳定性和效率。 4. 风险控制：通过对海量数据的分析，企业可以更加准确地评估风险，制定更加合理的风险控制策略。

二、大数据的优势

1. 提高决策效率：大数据可以帮助企业更快地做出决策，因为数据更加准确和全面。 2. 提升用户体验：通过分析用户的行为数据和反馈，企业可以更好地了解用户需求，为用户提供更加优质的服务。 3. 降低成本：通过优化运营流程和降低成本，大数据可以帮助企业提高竞争力。

三、大数据的挑战

1. 数据安全和隐私保护：随着大数据应用的普及，数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题。企业需要采取有效的措施来保护用户数据的安全和隐私。 2. 数据质量：大数据中存在大量的噪声数据和无效数据，需要采取有效的数据处理方法来提高数据的质量和准确性。 3. 技术难度：大数据技术相对较复杂，需要专业的技术人员进行管理和维护。这可能会增加企业的成本和难度。

综上所述，大数据在互联网企业中的应用具有广泛的应用场景和优势，但也面临着一些挑战。对于互联网企业来说，如何更好地利用大数据技术来提高企业的竞争力，是一个值得深入探讨的问题。

九、企业如何选择数据中台？

数据中台，它是一个偏技术性的平台，它最初的概念，类似于数据的仓库。现在又提到这个数据中台的概念。

（一）

从目前对数据中台主流有两种理解：

一种是坚持分技术的数据中台，还有一种是技术加应用的数据中台。从我了解来看，目前市场上大家听到的，更多主要都是偏向底层的技术类的数据平台，离应用还是比较的远。阿里这边做的已经成熟。

但是现在大家都在思考这个问题，很大的一个原因就是如何用数据来赋能业务。所以光有纯技术层面上的一个汇集，和中台的建设是没有办法真正的满足到大家对于一个公司战略发展更长远的数据驱动业务。

我想说的意思是说，我们强调的是数据后台加前台应用，而不是数据中台的概念，其实就是希望数据中台不单单是一个技术类的平台，它更多的是要走到前面去，能够支持到业务的前台。

在我们看来，一个数据后台，一个决策的中台，然后再加上一个业务前台这样的一个组合，是更符合现在零售企业的实际需求。所以我提出的一个概念是策略中台，而不单单是说所谓的数据平台，数据更多的是在后面，我们把零售企业内部的各种数据源有机的组合、治理、清洗，甚至建模，这些都在后台完成，包括一些有效的外部数据能够整合进来。

在这些数据后台的基础之上，上层我们要搭的是一个策略的中台，这个策略的中台，他能够去负责我们业务的前台。这个策略中台很大一个程度上是目前我们非常缺的一块，它真正是一个核心的组建，核心的一层，它能够去非常好的支持到零售企业各个部门、各个业务场景。更多的能够去紧密的贴合业务前台当中不同的应用场景，用数据和算法支撑策略中台。所以这个策略中台可以理解的话叫做BT的平台，它是吃了数据后台的数据，然后通过算法和模型结合非常明确的前台业务场景，所搭建的一层中台。

我举一个非常具体的业务场景，来解释一下这个层怎么从数据后台到策略中台，再到最上层的应用场景的前台业务的闭环。就拿促销这件事情来说，我相信不管是任何规模的零售企业，促销都是大家去做的一件事情。整个促销的业务闭环当中，有几个关键的业务决策场景。

第一个就是营销的规划，我到底怎么来做？我促销的品类，一年26档或者30档促销的规划。

第二个是促销的选品。促销规划完了之后，具体的某一个时间段档期或者是一个具体的时间段，我要去做促销的选品，我怎么来选择商品？是供应商推荐的，我自己采购提报的，依据是什么？

第三个是促销的定价，我选定了比如说200支商品，要去做促销，我200商品，怎么确定合理的价格，合理的机制？很重要的一个点，我要去做促销的备货，200个商品，到底每一个店都应该备多少货，这里又是一个单单靠经验和传统的补货公式很难去完成的。

中间还有一个促销执行过程当中的监测，最后就是促销的评估。所以总的来看会有促销规划，选品、促销定价，然后再有促销的预测，最后还有一个促销的评估，这样的4到5个环节关键的决策点组成。

首先要做成整套闭环的话，要做到在这4到5个促销场景下的一个数据驱动，需要得到所有历史促销的数据和所有订单的数据，还有需要所有会员的销售数据，还有一部分的库存数据，至少是这些数据源基础，能够完成促销场景的技术闭环的数据基础。

这些数据都会放到数据后台当中，做我们内部数据，按照既定的数据格式和数据标准放进去，除了内部数据之外，还需要融入一部分的外部数据。比如说天气的数据，当我们在对促销做销量预测背后的时候，天气肯定是一个非常重要的影响因素。还有一些是外部的一些POI的数据，也就是你的竞争信息，这些外部数据也需要容纳到你的数据后台里去。当这些你所满足某一个特定业务场景所需要的数据，能够放到数据后台中去之后，在策略中台这一层，是去等于说调用这些数据后台的数据，基于机器学习和人工智能算法和或者是一些在数据后台已经打上了一些商品和会员的标签，你可以对于促销的核心决策情景去进行直接的推荐和建议。

从这个角度，我可能不同的部门，在做规划的时候，规划部或者市场部可以各取所需，选品的时候采购来进行选择，通过选品里面的一些商品的标签，包括促销品的预测、预期的销量、包括价格因素，进行智能的选品，包括一些基于标签所产生的策略。

再往后走的话就是备货、备完之后给到店运营端来定，最后再去做促销，在这里业务前台就是要去和我们具体的前端展现结合起来。

所以在前台的部分，有了好的策略，已经基于数据选出了很多比人工和经验判断更准的商品，更合理的价格，更合适的备货，怎么样去跟顾客触达，就有很多前台的业务场景点、触点去用。不管是通过H5和小程序，未来在线下各种屏幕和硬件的露出，也能够给到更多的、更吸引人的内容展现形式。

策略中台的其中一层可以是这种用标签，用销量预测，用价格弹性等一些算法去帮助我们进行选品、定价和促销的预测之外，还有一个很核心的算法，就是我选出来这200支促销商品之后，怎么样去对顾客进行个性化的推荐，这里又涉及到个性化推荐算法。

我不会把200个商品、甚至500支商品全部推荐给每一个消费者，所以我们会基于这200或者500的商品去进行个性化推荐。在这样的一种情况下，我们通过数字化的手段是完全可以跟电商一样进行对促销的个性化推荐，不管是券还是商品还是其他的内容，都可以进行这样的个性化展现。进一步的把我们促销的资源，对于每一个会员相关性提高。我们就完成了促销场景下的从数据后台到策略平台，再到业务前台的这样的一个相对完整的闭环，这个闭环是一个环形的链路。

在我们零售的产品当中有很多的环形链路组成，每一个环形链路加总起来就会形成一个链式的链路。未来整个零售的数字化进程，到最后就是在我们几个零售的核心业务场景，包括促销闭环，包括会员运营的闭环，包括商品的闭环等一系列闭环，形成一个链式反应，最终才能够形成从粗放式到集约式发展，整个精细化管理的路径才有可能。

用促销这个场景举了一个例子来阐述如何从数据后台到策略中台，再到业务前台从下至上的业务场景闭环。

在我们的零售场景当中，核心的业务场景有很多，促销只是其中的一环，然后商品的环路是一个，可能未来有会员环路等。

只有从这样的一个链式反应当中，并且中间是以消费者和会员作为核心的算法驱动，我们才能够真正的实现以消费者为中心在运营，不管是我们的品类决策、选址或者价格决策，促销决策都应该按照这样的一个闭环来形成。

现在观察到的情况是，数据后台做纯技术的非常多，做中间这一层的非常少，做上面那层的也非常多。

中间策略这一层也就是DT这一层，它能够完美的去衔接数据源和业务前台的部分，这块的技术含量也要求非常高，它不但要求技术，而且要求对业务的理解要深，还需要有很强的算法和数据，懂业务、懂场景的算法科学家来支持，才有可能把这些策略能算得好、算的准。

甚至一开始的时候也许是不准的，是在一个过程中去迭代的，不断的去升级，不断的去完善数据后台里的数据的维度，数据的准确性，才有可能把这套体系完整的搭建起来。

（二）

接下来从整个架构当中三个层面去展开，比较详详细的讲一下数据后台和策略中台。

数据后台：最核心的就是两块，一块就是数据的就采集和治理，一块就是数据的架构。

数据的采集和治理：是一个非常重、脏的活，说实话，因为要从零售商内部的各种离散的系统，不管是我的CRM的CRP我的ws等内部的各种纷繁复杂系统里面去抽取，未来对于业务、对于管理、对于财务等各方应用场景所需要的数据源，是一件非常复杂的事情，很细很琐碎。

还包括要考虑到的基于未来的业务发展战略，数据战略怎么去形成和外部数据源的一些合作和打通，这里面还涉及到跟外部数据的合作，所以这个又涉及到数据战略，整个的数据采集、数据架构其实是相对来说有更多技术含量的事情。

大家知道现在的数据，所谓大数据，数据源有结构化，有非计划数据，有各种数据处理的技术也是层出不穷，有处理这种结构化数据比较好的，要处理一些实时性数据比较强的技术。

这些梳理不同类型的数据，都会有不同的数据处理组合来处理，也需要有不同的数据架构和技术来支撑。

数据架构：又有数据存储和数据计算这两块。

一般来说存储对于一些性能的要求相对比较低，计算我们还是要跟整个业务场景来进行设计，所以这一块可能更偏向于比较技术化的话题，我就不具体展开讲了，这个部分需要比较非常专业的大数据工程师。

他属于架构师和业务专家通力合作，才有可能把这样的数据后台搭的比较好，否则就会出现大量的数据质量问题，或者说数据计算效率不高。

策略中台：也是目前市场上极度稀缺，但是极其有价值，这个价值很大程度上可能会被大家低估。

举个最常见的场景就是销量预测。其实销量预测我认为是零售的终极话题，很多的需求，归根到底就是销量预测。

这个商品，他到底大概能卖多少件？不同的门店能卖多少钱？不同的时间得卖多少斤，郊区的卖多少钱，我按不同的价格，我能卖多少斤，其实都是销量问题。在这个问题上面，我们之前也就开始做了大概有差不多十年的时间，在和一些零售企业做销量预测探索。的确是一个业界最复杂的难题，而且一般人在外面可能测也有点测不出。

这取决于几个关键的要素，第一个是数据源，销量预测决定准不准的主要因素就是你的数据源够不够全，这也是制约现在销量预测在市场上，能够达到大家所认为的非常核心的障碍，但是我相信这个答案是能够随着时间可以逐步被解决的。

第二个就是算力的问题。以前在包括分布式架构，云计算这些技术还没有完全普及，在这个体系下，算力一直是销量预测当中一个比较核心的瓶颈。现在这一块已经逐渐的随着架构的完善，核算率的大幅提升和成本的大幅的降低，算力已经逐渐的不再是一个技术上的瓶颈了。

第三就是你的算法模型。这个也是在不断的迭代和引进的，销量预测有一些经典的模型，大家常见的一些序列，差距不大，趋势波动等。有各种模型或者模型的组合，可以去对不同类型的商品进行销量的预测。

整个的销量预测，如果你能完美解决数据源算力和模型的迭代，你的销量预测一定的准确度会逐步提升的。

我举个例子。

现在大部分所合作的伙伴，平均的销量预测准确率大概是在百分之60。平均来看所有品类，有些品类肯定会高一点，高动销的产品很高。其实还远远达不到80%以上，特别品类肯定是这个差更明显，而且不同的时间也会有很大的差异。

我们目前所看到的，如果能够应用起来这样的一些内外部的数据源，因为以前我刚说60%主要还是基于现有的erp系统的模型所计算的。误差还是相对比较大的。我们也做了大量的落地和实战，总的平均水平大概可以减少实际销量和预测销量之间的差，可以减少20个百分点。

随着一些A.I.视觉识别的技术发展期，可以进一步获得更多的陈列排面等一些以往在门店里面很难采集到的数据。这些数据有了之后，再加入到这个模型里的话，会进一步的降低销量预测的差率，进一步去和ERP打通，或者是取消ERP，进一步的让整个捕获情景能够有一个更高的效率。本质上就是降低我的库存周转，然后降低我的库存积压，减少缺货两件事情之间作一个平衡，所以预测是个很大的话题。

在未来不管是哪一种类型的零售，预测都是一个可以探讨的话题。目前还没有深入去基于社交零售的产品销量预测，但是我们在思考一些案例，有一些这方面的一些探索，所以它是一个终极话题，针对不同类型的零售，是最终的本质。

整个策略中台里面除了销量预测，还有一系列的核心可以基于高级的算法，复杂的人工智能算法去驱动关键的策略场景，比如说定价，这也是一个非常核心的决策要素。定价又非常复杂，又分成日常定价，促销定价，生鲜定价，还有一些清仓的定价等等。

定价里面还涉及到促销的机制。这些都是有大量的工作可以去通过这样的一些算法去帮助我们把日常大家可能是通过一些比较简单的逻辑，或者商业逻辑来进行的价格的定义，变得更加的科学性。

这里面一定是人机结合的，比如说我推荐500个商品的价格策略，你可能会接受里面的200个，另外300个还是按照自己人工的经验，因为目前算法是没有办法100%准确的，这是不可能的事情，但是我们也不能忽略它长期的迭代和价值的创造。

另外一个核心的场景，就是商品的陈列和陈列逻辑、顾客的决策树，这跟品类管理相关，也是一个非常重要的策略性基于算法来指导和支持前台业务动作当中品类管理和品类调整。

这里面也是可以基于大数据，还有一些饥饿策略分类聚类的算法，指导不同的品类采购，去联合供应商一起来进行大数据的分析，通过分析商品之间的关联性和替代性，帮助决定到底每个品类陈列的逻辑和场内的决策树是怎么样的。

还有就是个性化推荐，这个是非常成熟的机器学习的应用了。亚马逊通过个性化推荐，是它的一个核心的技术引擎，创造了大量的销售和用户的忠诚度，国内的互联网公司也都在这块投入巨大。

所以策略中台里面非常核心的业务场景，简单来总结一下，就是在整个策略平台上，对于零售最相关的、对商场来说可能最有用的、最有价值的几个核心的策略，策略中台里的输出的是销量预测，智能定价，个性化推荐的算法，还有品类管理里面的算法，他们共同形成的策略平台，就可以覆盖到我们零售当中的主要场景。

从上品到促销到备货，到会员的忠诚度管理，形成一个相对比较完整的从前到后的的一个策略平台的支撑。整个业务前台一定也是要跟整个策略中台紧密关联的。

（三）

最重要的是这个事情要一个一个的点开始，任何企业他很难上来就把整套东西完全用上，马上出效果，这个是不现实的。整个的数字化引进，是一个螺旋上升的过程，从整个技术搭建到运营，让内部的组织能够用起来，然后再到后续的迭代，包括流程上，还有算法上的迭代，都有一个相对比较长的过程。

千万不要想有一些场景，可以有比较明显的短期效果。特别是在促销这一块，整个环节很难完全百分之百。因为你要做很多归因的分析，才能看到，整个的评估效果，是现在大家普遍欠缺的。

要有一个长线的思维，整个数字化中台，不管他叫什么，他要做中台到最后我们都是希望用一个数字化的手段来驱动我们的业务。这件事情它是一个长期的系统化的工程。

我们和一些客户合作了两三年，稍微长一点的两三年甚至三年左右的，就是从这样的顺序，从前往后走的，从前面的偏会员和促销的场景，慢慢的开始往中间的货架空间运营，再往后面销量预测供应链。

从前往后来走，从见效的方式来说是比较好的。特别是大家现在都想做品类管理，要做商品选品，如果前面的事情不做好的话，走到这一步是挺难的。一是他需要数据，需要市场数据，需要更大的数据，没有大数据品类，都是挺困难的，当然有很多方法，大家都在用爬虫，或者是一些外部的数据，各种不知道怎么来的数据。

整个的闭环链路里面，前面的这个部分见效会更快，相对来说还是需要有更多的数据源之后，才有可能有更大的增效。

数据中台这个事情肯定要做，但是还是有一些相对比较轻的方案。总的建议小步快跑不一定要花上千万，甚至几千万来做一个数据的平台。

数据中台是很有价值的一个东西，只是说怎么去平衡时间投入和价值产出的问题。

十、2021中国互联网企业十大领军人物？

第一名、马云、阿里巴巴集团

第二名、李国庆，当当网CEO

第三名、史玉柱、巨人集团董事长

第四名、刘强东、京东商城CEO

第五名、雷军、小米CEO

第六名、张朝阳、搜狐公司董事局主席

第七名、丁磊、网易CEO

第八名、陈天桥、盛大集团董事长

第九名、李开复、创新工场董事长

第十名、陈一舟、人人网创始人