用工匠精神做真正懂生活的沙發(fā)
在眾多80后、90后逐漸成為消費主力的今天，對于家具的選擇有了不一樣的考慮。對于他們而言，過多的裝飾就是負累，過多的渲染就是浮夸。為滿足不同客戶需求，緊密追隨年輕人“崇尚極簡、自由與實用功能性相結(jié)合”的新思維，蝶依斕推出2016新款布藝沙發(fā)供親們選購。
好沙發(fā)主要看氣質(zhì)——蝶依斕2016新款布藝沙發(fā)樂陶（DYL366B-A）
自由而不拘束的生活方式，是現(xiàn)代年輕人的個性追求。高靠背沙發(fā)，頭枕和腰枕的貼合承托，讓您體驗無限舒適。貴妃位不分左右方向，腳踏可輕巧移動，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
雙重座墊布的設(shè)計巧奪天工，拉鏈輕輕一滑，方便拆洗，家的色彩瞬間變換，鏈接奇思妙想，樂趣您的生活。輕松靈動的線條，百折不回，溫情秀美。腰枕是數(shù)碼印花工藝絨布，個性元素的橙色圖案，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意，攤開我最珍愛的雜志，生活中最美的細節(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，營造舒適的情調(diào)，大氣婉約的設(shè)計，緊隨潮流。精選時尚優(yōu)質(zhì)混紡面料，豐滿柔軟，細膩富有質(zhì)感，奢華的氣質(zhì)和豐富的紋理營造出深淺不一魔法般的時尚氛圍。活動功能頭靠，7個檔位調(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，無靜電，散天然的乳香味，保護敏感呼吸道，呵護肌膚健康。
7檔可調(diào)節(jié)頭靠設(shè)計
明艷色彩的抱枕，為空間增添一抹鮮明的跳躍靈動，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，與大自然無限的親近感讓家居生活也充滿活力氛圍，也體現(xiàn)了對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)愛爾沃（DYL371）
豪華大氣的設(shè)計風(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，帶來極強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，柔軟，保暖，舒適。細膩的紋理將柔情無限釋放。數(shù)碼印花工藝絨布的腰枕，個性元素的橙色圖案，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，只需按動單位沙發(fā)扶手外的按鈕，沙發(fā)的電動伸展坐墊就會自動增加沙發(fā)坐深，腳部得到伸展與放松。靠背也同時緩緩隨之躺下，在隨變隨換的坐姿中，獲得無與倫比的實用性和舒適度，不僅可以自由舒展，亦帶給您輕松享受的感覺，延伸生活的樂趣。簡約而不簡單，是一款懂生活的沙發(fā)。
擁入愛爾沃智慧沙發(fā)懷抱，您無論是讀書、小憩、聽音樂、看電視、玩手機……一切休閑活動都顯的那么隨性和諧，讓身心頓時走向自信、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，蝶依斕堅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、細致的服務(wù)，過硬的產(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。因為養(yǎng)生最重要的作用是養(yǎng)眼怡情，有統(tǒng)計顯示：中國各種職業(yè)中，書畫家的平均壽命最長，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覺得陶醉其中，身心愉悅，中國中醫(yī)科學(xué)院陳小野教授的研究顯示，山 水畫中表達的大自然最能養(yǎng)生，而且可以通過盆景來囊括。有利于養(yǎng) 生的，肯定是個良好的生態(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，都會有“山”和“水”。
之所以一般的綠植、鮮花不如盆景養(yǎng)生，是因為他們只能營造一個很小的生態(tài)系統(tǒng)。我們喜歡去的中國園林，或者著名的山水畫，都以樹木為主體，從這個意義上說，中國畫是藝術(shù)，更是養(yǎng)生藝術(shù)，因為它符合而且成全了生命的本能需求。
山水畫、園林之所以能讓人陶醉，就是因為其中有很高的信息量，包括中國人喜歡的石頭，也以“瘦 漏透”為追求，因為“瘦、漏、透”的石頭，表面積比同樣體積 但是是實心的石頭要大得多，能承載更多的信息量，具體到人看的時候，就會覺得變化多端，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，一個做舊的亭子，又承載了歷史的信息，這就又從時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，過去的文人只要有可能，都會盡力實現(xiàn)山水夢想，家里再小的地方也要造個園林，最不濟的也要用文字造出一座園林。而我們擺在家里的盆景，也是無法親臨名山大川時的補救。
數(shù)據(jù)可營銷其實并沒有大家想的那么難。數(shù)據(jù)管理這塊主要是指運用先進的統(tǒng)計技術(shù)，利用計算機的強大計算能力，把不同的數(shù)據(jù)綜合成為有條理的數(shù)據(jù)庫。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，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：簡單的說就是用不同的屬性，對用戶進行不停的深入細分。根據(jù)使用最多類消費者的共同特點，用電腦勾劃出某產(chǎn)品的消費者模型。拿推一把為例。推一把的用戶粗略來分，有三種：個人站長、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)模來分，又可以分成10萬、50萬、100萬等。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、藍色烽火成員江禮坤原創(chuàng)，想?yún)⒓油埔话丫W(wǎng)絡(luò)營銷學(xué)院培訓(xùn)的朋友，請搜索推一把或江禮坤，也可登陸江禮坤(拼音)點卡母。轉(zhuǎn)載時請保留此版權(quán)信息。把用戶充分細分的好處就是，當我們需要推廣某個產(chǎn)品后，可以馬上從數(shù)據(jù)庫中提取出來最精準、最適合的那部分用戶。
挖掘需求：這個是指根據(jù)用戶的年齡、職業(yè)、收入、文化層次、喜好、消費習(xí)慣等數(shù)據(jù)，運用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，找出他們的潛在需求。這個以推一把網(wǎng)絡(luò)營銷培訓(xùn)為例，在我們以往的培訓(xùn)中，對學(xué)員也都進行了數(shù)據(jù)采集，同時也都通過調(diào)查等手段詳細的調(diào)查了用戶的情況。然后通過初步的數(shù)據(jù)分析后我們發(fā)現(xiàn)了很多新的需求，比如說現(xiàn)在推一把做的是系統(tǒng)性的綜合網(wǎng)絡(luò)營銷培訓(xùn)，但是有一些行業(yè)用戶只想了解與本行業(yè)有關(guān)的營銷情況，特別是一些比較大的行業(yè)，目標用戶及市場前景是非常廣闊的。而這些需求，在之前我們是完全不知道的。
挖掘產(chǎn)品：開發(fā)什么樣的產(chǎn)品會有市場?用戶喜歡什么樣的產(chǎn)品?會為那些產(chǎn)品買單?這是很多企業(yè)困惑的問題。而這些問題的答案，都可以通過分析數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)而得出答案。舉個例子，比如說我們是一家制藥企業(yè)，主打產(chǎn)品是胃藥，通過幾年的銷售，我們擁有了30萬的用戶數(shù)據(jù)庫，而且其中大部分是我們的忠實用戶。這時候我們開始對數(shù)據(jù)庫進行分析與挖掘，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發(fā)這方面的產(chǎn)品。好了，寫到這里，希望文章對大家有所啟發(fā)。
需要是發(fā)明之母。近年來，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。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應(yīng)用，包括商務(wù)管理，生產(chǎn)控制，市場分析，工程設(shè)計和科學(xué)探索等。
數(shù)據(jù)挖掘利用了來自如下一些領(lǐng)域的思想：(1) 來自統(tǒng)計學(xué)的抽樣、估計和假設(shè)檢驗，(2) 人工智能、模式識別和機器學(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自其他領(lǐng)域的思想，這些領(lǐng)域包括最優(yōu)化、進化計算、信息論、信號處理、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)庫系統(tǒng)提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源于高性能（并行）計算的技術(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)，并且當數(shù)據(jù)不能集中到一起處理時更是至關(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
目標是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個模型，這個模型對剩余的數(shù)據(jù)，對一個特定的變量（可以理解成數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列）進行描述。
• 間接數(shù)據(jù)挖掘
目標中沒有選出某一具體的變量，用模型進行描述；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)練集上運用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對于沒有分類的數(shù)據(jù)進行分類。
顯然在數(shù)據(jù)挖掘存在著一個潛在的機會。在大數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式的可能性當然存在，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。所有真正的數(shù)據(jù)集（即使那些是以完全自動方式搜集的數(shù)據(jù)）都有產(chǎn)生錯誤的可能。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)上是無意義的，而是因為偏離了理想的過程。（當然，這樣的結(jié)構(gòu)可能會是有意義的：如果數(shù)據(jù)有問題，可能會干擾搜集數(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（和至少為事實提供支持）任何所觀察到的模式是“真實的”，它們反應(yīng)了一些潛在的結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)而不僅僅是一個特殊的數(shù)據(jù)集，由于一個隨機的樣本碰巧發(fā)生。在這里，記分方法可能是相關(guān)的，但需要更多的統(tǒng)計學(xué)家和數(shù)據(jù)挖掘工作者的研究。