1. CEO（皇帝）
   1. 总裁办（司礼监）
   2. 电商主体（三省六部）
      1. 产品中心
      2. 运营中心
      3. 研发中心
      4. 人力行政中心
      5. 财务中心
2. 品牌战略部（军机处）
   1. 编制
   2. 职能
   3. 业务
3. 新型媒体宣传部（鸿胪寺）
   1. 业务
   2. 编制
   3. 职能
4. 战略信息安全委员会（锦衣卫都指挥使+东缉事厂厂督）
   1. 工作要求
      1. 快速反应
      2. 以数据和事实为基础
      3. 工具和模型对数据的分析
      4. 研究与工作紧密结合
      5. 可视化
      6. 前瞻性
      7. 小中心、大网络
      8. 数据、工具和专家的集成
   2. 业务
      1. 监测
         1. 范围
            1. 经营信息
            2. 积极信息
            3. 消极信息
            4. 技术信息
            5. 积极信息
            6. 消极信息
         2. 对象
            1. 内
            2. 电商主体
            3. 战略研究中心
            4. 外
            5. 第三方合作
            6. 委托开发
            7. 技术对接
            8. 平台合作
            9. 商务合作
            10. 直接竞争对手
            11. 天天果园
            12. 百果园
            13. 。。。。
            14. 业态竞争对手
            15. 京东系
            16. 腾讯系
            17. 阿里系
            18. 。。。。
      2. 识别
         1. 战略信息
         2. 战役信息
         3. 战术信息
      3. 评估
         1. 商业情报
            1. 情报管理与甄别
            2. 信度评估(Reliability)
            3. 有没有撒谎
            4. 重复收集结果一致性
            5. 标准
            6. 信度分级
            7. 可靠
            8. 可信
            9. 有关
            10. 第三方援引
            11. 评估方法
            12. Text-retext分析法
            13. 用同样方法对某一主题的情报进行重复调查
            14. 如结果相同或相近，则判断可信
            15. 等效可靠性分析
            16. 对同样主题的情报用不同的两个方法进行重复调查
            17. 如两次结果仍然一致，则判断可靠
            18. 分半可靠性分析法
            19. 对信息源进行随机两组分拆
            20. 两组均值相近或一致，则判断可靠
            21. 误差分析判定法
            22. 绝对误差计算
            23. 相对误差计算
            24. 效度评估(Validiti)
            25. 有没有用
            26. 准确反映调查问题的程度
            27. 标准
            28. 效度分级
            29. 至关重要
            30. 不可忽视
            31. 很有意义
            32. 值得借鉴
            33. 评估方法
            34. 表面有效性评估
            35. 预示有效性评估
            36. 收敛有效性评估
            37. 区别有效性评估
            38. 智能化甄别系统
            39. 数据挖掘（Knowledge-Discovery in Databases）
            40. 没有数据说个卵？情报分析模型需要的是参数，但大部分情报是没有数据的，怎么办？
            41. 方法
            42. 分类 （Classification）
            43. 估计（Estimation）
            44. 预测（Prediction）
            45. 聚类（Clustering）
            46. 复杂数据类型挖掘（Text, Web ,图形图像，视频，音频等）
            47. 易总开会的录音还记得吗？
            48. 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
            49. 规律
            50. 目标律
            51. 业务目标是所有数据解决方案的源头
            52. 知识律
            53. 业务知识是数据挖掘过程每一步的核心
            54. 准备律
            55. 数据预处理比数据挖掘其他任何一个过程都重要
            56. 试验律
            57. 一个正确的模型只有通过试验(experiment)才能被发现
            58. 模式律
            59. 数据中总含有模式
            60. 洞察律
            61. 数据挖掘增大对业务的认知
            62. 预测律
            63. 预测提高了信息泛化能力
            64. 价值律
            65. 数据挖掘结果的价值不取决于模型的稳定性或预测的准确性
            66. 比如根据刘文杰的年龄、收入、心智模式、第一台车购买的价格我们成功的预测出他买第二台车的价格
            67. 变化律
            68. 所有的模式因业务变化而变化
            69. 需求
            70. 数据统计分析
            71. 预测预警模型
            72. 数据信息阐释
            73. 数据采集评估
            74. 数据加工仓库
            75. 品类数据分析
            76. 销售数据分析
            77. 网络数据分析
            78. 流量数据分析
            79. 交易数据分析
            80. 媒体数据分析
            81. 情报数据分析
            82. 金融产品设计
            83. 日常数据分析
            84. 数据变化趋势
            85. 预测预警模型
            86. 运营数据分析
            87. 商业机遇挖掘
            88. 风险数据分析
            89. 缺陷信息挖掘
            90. 决策数据支持
            91. 运营优化与成本控制
            92. 质量控制与预测预警
            93. 用户行为分析
            94. 客户需求模型
            95. 产品销售预测（热销特征）
            96. 商场整体利润最大化系统设计
            97. 市场数据分析
            98. 综合数据关联系统设计
            99. 行业/企业指标设计
            100. 企业发展关键点分析
            101. 资金链管理设计与风险控制
            102. 用户需求挖掘
            103. 产品数据分析
            104. 销售数据分析
            105. 异常数据分析
            106. 数学规划与数学方案
            107. 数据实验模拟
            108. 数学建模与分析
            109. 呼叫中心数据分析
            110. 海量数据分析系统设计、关键技术研究
            111. 数据清洗、分析、建模、调试、优化
            112. 数据挖掘算法的分析研究、建模、实验模拟
            113. 数据挖掘算法的分析研究、建模、实验模拟
            114. 组织机构运营监测、评估、预测预警
            115. 经济数据分析、预测、预警
            116. 金融数据分析、预测、预警
            117. 产品数据挖掘与分析
            118. 商业数学与数据技术
            119. 故障预测预警技术
            120. 数据自动分析技术
            121. 泛工具分析
            122. 互译
            123. 屌不屌全看这两
            124. 指数化
            125. 屌不屌全看这两
            126. 模型
            127. C4.5算法模型
            128. K-means算法模型
            129. SVM模型
            130. Apriori 模型
            131. EM最大期望值模型
            132. pagerank谷歌算法模型
            133. Adaboost模型
            134. KNN比邻模型
            135. Naive Bayes模型
            136. Cart模型
            137. 数据仓库建立
            138. 沃尔玛尿布与啤酒的故事
            139. 情报分析
            140. 贝叶斯定律
            141. 知道消息A时我该怎么办？
            142. 根据不确定性信息作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计
            143. P(H[,i]/A)=P(H[,i])*P(A│H[,i])/{P(H[,1])*P(A│H[,1]) +P(H[,2])*P(A│H[,2])+…+P(H[,n])*P(A│H[,n])}
            144. 建立为水果营行量身订制的信息情报概率模型
            145. 神经网络模型
            146. 不确定ABCDE消息且还有EFNLK等信息时我该怎么办？
            147. 处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题
            148. 根据概率细分甄别
            149. BP（Back Propagation）神经网络模型（分类、聚类、预测模型）
            150. 输入输出模型
            151. 隐节点输出模型：Oj=f(∑Wij×Xi-qj) (1)
            152. 输出节点输出模型：Yk=f(∑Tjk×Oj-qk) (2)
            153. f-非线形作用函数；q -神经单元阈值。
            154. 作用函数模型
            155. f(x)=1/(1+e乘方（-x）) （3）
            156. 误差计算模型
            157. (4)
            158. 自学习模型
            159. △Wij(n+1)= h ×Фi×Oj+a×△Wij(n) （5）
            160. ART神经网络模型（心智认知模型）
            161. 为人的心理和认知活动所建立的数学模型
            162. Hopfield神经网络模型（组合优化模型）
            163. 涉TSP（旅行推销员问题）逻辑信息甄别
            164. Kohonen神经网络模型（超出认知范围的信息处理模型）
            165. 诺基亚后悔没用这个模型分析当年关于智能手机的情报
            166. 决策树模型(Decision Tree）
            167. 知道消息ABCEF对我有这样那样的影响后我该怎么办？
            168. 评价项目或事项风险，判断其可行性的决策分析模型
            169. 已知各种情况发生概率的基础上，求取净现值的期望值大于等于零的概率
            170. (x, y) = (x1, x2, x3…, xk, y)
         2. 商业机密
            1. 机密等级
            2. 红色商业机密
            3. 黄色商业机密
            4. 蓝色商业机密
            5. 判定标准
            6. 价值性
            7. 信息公开危害评估
            8. 经济价值
            9. 竞争价值
            10. 时效价值
            11. 实用性
            12. 当下或未来可执行甄别
            13. 观念、概念甄别
            14. 抽象、具象甄别
            15. 安全评估
            16. 标准
            17. 泄密概率
            18. 知悉范围
            19. 认知难度
            20. 获取难度
            21. 管理性
            22. 是否限制接触范围
            23. 是否明确接触准许条件或限制接触的技术手段
            24. 是否对接触人员明确未授权不得使用和披露的义务
            25. 是否接触人员能显然识别或认识其为商业秘密
         3. 潜在威胁
            1. 判定标准
            2. 无法完全按照机密或情报的标准进行评估，但部分符合。
            3. 安全评估
            4. 潜在泄密概率
            5. 知悉范围
            6. 认知难度
            7. 获取难度
            8. 管理性
            9. 是否限制接触范围
            10. 是否明确接触准许条件或限制接触的技术手段
            11. 是否对接触人员明确未授权不得使用和披露的义务
            12. 是否接触人员能显然识别或认识其为商业秘密
      4. 建议（动嘴）
         1. 潜在威胁
            1. 防止潜在威胁信息扩散建议
            2. 潜在威胁做好管理建议
            3. 统计备案至信息安全报告
         2. 决策参考
            1. 已甄别情报应对
            2. 紧急性
            3. 战略情报
            4. 即时通报CEO
            5. 战役情报
            6. 即时通报CEO、相应部门主管
            7. 战术情报
            8. 即时通报部门主管
            9. 长效性
            10. 战略情报
            11. 编入商情咨文
            12. 战役情报
            13. 编入商情咨文
            14. 战术情报
            15. 编入商情咨文
            16. 未甄别信息
            17. 备案
            18. 内容管理
      5. 干预（动手）
         1. 泄密高风险干预
            1. 红色商业机密
            2. 通报集团董事会、内控部、CEO
            3. 写入信息安全报告
            4. 黄色商业机密
            5. 通报电商中心CEO
            6. 写入信息安全报告
            7. 蓝色商业机密
            8. 通报部门主管
            9. 写入信息安全报告
         2. 发生泄密应急预案
            1. 损失评估
            2. 证据收集
            3. 内部协查
            4. 司法干预
            5. 内部追责
            6. 司法追责
      6. 总结
         1. 信息安全报告
            1. 每月一期
            2. 由CEO确定接触权限
         2. 商情咨文
            1. 每月一期
            2. 由CEO确定接触权限
   3. 编制
   4. 职能