恒诺世佳平台模式开发

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 大数据涉及的维度比较多，多数情况只能研究和解决相关性问题，而不是因果性问题。例如在大数据应用的较广的个性化推荐、互联网广告领域，业界经常会利用机器学习算法构建各种“黑盒”模型，目标是为消费者推荐他可能购买的商品，或者展示给消费者他可能感兴趣的广告，但很少有模型能揭示出其内在的机制和原理。

　　恒诺世佳的代理商购货需要以市场价报单，报单产品有880元一瓶的，还有440元一瓶的，代理商二次进货时可以享受2折优惠，举个例子，440元的产品二次进货时就是88元，市场指导价是5折（88除以220等于40％，也就是说可以获利60％），各级别的级差奖如下：普通代理是0，县代是5%，市代是10%，省代是20%。

　　第二项，进货奖

　　代理商可以拿二次进货10代的2%。（这一种奖金也延续到了现在，现在已经改叫了“复购奖”）

　　第三项，直推奖（不封顶）

　　直接推荐奖是30%，产生的直推奖中的80%可提现，剩余的20%属于积分，可以拿来到后台购买全价产品。

　　第四项，广告互助分红（回本即停）

　　在每一个区只排一条线，按一条线上加盟的时间顺序给予10％的新增业绩奖励，作为加权互助分红。

　　比如A推荐B，B推荐C，那么在这个过程中，B就能拿到上面提到的直推奖30％，A则能拿到10％。

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这个模式也具有自动滑落的性质，比如A推荐B，之后A又推荐了D，那么此时D就自动滑落到B的下面，在这个过程中，A能拿到直推奖30％，B还能拿到这个互助分红10％。如果直接推荐奖和互助分红奖加起来让A回本了，那么此刻A即不再享有分红，晋级为总代。

传统的市场研究领域曾是小数据的天下，而这种格局随着互联网的兴起和大数据技术的普及正在逐渐被改变。如今的市场研究领域正流行将大数据和小数据结合在一起进行分析