个算法可能需要很长的一段时间。

但这个算法，陈宁在搞量化交易的时候就已经在进行，只不过之前的量化交易是在股票上面操作，但实则理论是一样的。

所以在卜利民的加入之下，李中恩的web30概念终于落实到实处。

「陈总，我们电商这一块的算法初步实现了。」

李宗恩有些兴奋的给陈宁打了一个电话。

陈宁赶到了研究室。

卜利民打开了他们的电商算法公式。

陈宁一看，头都晕了。

陈宁虽说是学经济学的，也学数学、统计学，可哪怕如此，看到里面一大堆的公式，陈宁都头痛了：「我去，这也太复杂了吧。」

陈宁感觉有些看天书。

不过看不看天书无所谓，陈宁能不能完全懂这个算法也无所谓，他只要达到想要的效果就可以了。

「拿去试一下。」

这个算法有没有用？

试一下就知道了。

随后，拼多多在数据中心后台增加了电商大数据算法。

当然，这个算法不可能一下子就体现出用处，因为它本身需要不断、叠代，也得不断分析用户数据。特别是对于数据的分析，需要一定的时间。

不过陈宁倒也不急，目前别说是国内了，就是全球都还没有能将大数据分析算法放到电商实战这一块的。

甚至，恐怕很多人连想都没有想过。

当然，哪怕想过，他们想的可能也比较简单。他们的想法或许会与百度关键字算法一样，只要出现某些关键字，或与这些关键字差不多相近的词语，就会触发gg推荐。

虽然这也算是大数据分析，但这只能说这是大数据最为浅显的分析。

真正的大数据怎么可能只是那几个关键字？

对于消费者来说，他们有的时候哪怕不输入关键字，滑鼠的操作、对某些商品的停留时间、点击某些商品的次数等等，都能深刻地反映出消费行为。

对这些消费行为进行分析，就能向消费者推荐匹配他们内心需要的商品。

而这样的推荐一出。

其效果那就是摧枯拉朽。

陈宁也亲自见证了大数据算法推荐的魅力。

比如陈宁就亲自注册了一个拼多多帐号。一段时间后，大数据分析出陈宁的操作习惯，很快系统就自动给他推荐一系列商品。

这些商品，陈宁只是一看，就有极度购买的冲动。

比如陈宁最近看了某一类书，很想再购买同类型的作品，但因为不知道同类型作品的名字，根本无法搜索。

但进入拼多多后，他却发现平台推荐了内心想要的一众书籍。

又如陈宁最近看到拼多多某一双鞋子还可以，但暂时不太满意，又看了其他鞋子，还是没找到。

下次进入拼多多时，他发现平台已经推荐了一双极为满意的板鞋。

大数据好像完全能够明白陈宁的意思一样，都不需要他说些什么或者搜索什么，就已经推荐了想要的商品。

陈宁如此，其他用户更是被这一套算法轻松拿捏。

不过对于消费者来说，他们可不知道拼多多用了

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