作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
2020年全球数字经济持续高速发展，消费者对电子产品、服务的需求日益增加，越来越多的消费者希望通过线上购物平台直接购买商品，而不是依赖于在线客服咨询的方式，在线购物平台的流量越来越大。同时，由于当前线上购物环境复杂，商品信息展示、交易确认等环节较为繁琐，线下门店也无法及时和全面的接触到消费者。
对于一个小型商业企业而言，要想立足线上、线下的各种新兴市场，提升品牌知名度、影响力、盈利能力，不仅需要具备优质的营销渠道，还需要抓住消费者潜在需求，在其周边区域布局实体店。所以，如何从海量网络数据中找寻隐藏的商业机会，成为本文的中心议题。
本文的目的是为了帮助企业找到最新的商业机会，并为相关的产业分析提供必要的工具。作者认为，一方面，当前很多企业通过网络渠道获取数据能力尚欠缺，尤其是在行业繁荣的当下，传统的数据采集方式无疑是束手无策。另一方面，由于网络平台流量大，数据获取频率高，数据处理速度快，有利于寻找新的商业机会。因此，可以从以下几个方面探索和实践：
- 数据收集方法论：主要包括如何发现商业机会、如何收集有效数据以及如何存储数据。
- 数据清洗、特征工程：主要是解决数据集中的噪声、异常值、缺失值等问题。
- 聚类分析和画像挖掘：基于数据进行用户画像和聚类分析，发现用户群体和商业领域的共性和差异性，判断用户的购买习惯和偏好。
- 潜在客户关系建模：借助网络社交媒体和互联网搜索行为，建立潜在客户之间的关系网络，挖掘潜在客户群体和商业价值之间的联系。
- 商业策略制定：结合用户画像、潜在客