整个是这样的一个图表，我们看连续访问网页行为，不要看第一步，要看连续的行为是怎么样的，要拿样来分析，你看翻页率最高的，最少的差异在哪里，你找到一个差异值，就看到影响偏差的问题在哪儿，有的在搜索的过程中止了，在选择的过程中中止了，这是你要解决的问题。而有些用户买了东西，但是花了别人三四倍的工作量也是有问题的，说明你的交货过程有问题。通过这个交货你要弄清楚第一用户想买什么，他是如何表达他的需求?我们在分析的时候是如何顺利地完成这样一个交易，同时要去分析这部分用户的潜在需求是什么，通过这样一个分析来决定我现在卖什么东西，我以后有可能卖多少东西，我现在卖多少件商品，以后有可能卖多少件商品。

　　最后我讲一下数据挖掘，在有啊我们8月18日宣布三大计划中的应用。我们自己的数据挖掘就是说现在有57.5%的网购用户在购买前是通过搜索引擎在了解商品信息，其中恩B2C用户对搜索引擎的依赖性高于C2C的用户，一个用户到C2C选择的不是商品，基本上是选择商务，在B2C的网站基本上是在选择商品，更多的搜索对于商品本身的比较价格信息，所以这部分用户对搜索的依赖性更高。第二个在需求表格上三分之二集中在确定买什么产品上，比如说随便输入一个商品的关键词，它会提示，那个提示很多是两个品牌或者是两个商品在做比较，很多用户主要的需求还是集中在我是买A还是买B这件事情上。第三就是网购，80%的时间花在确定买什么商品，包括在谁家买。最后需要我们总结一下通过搜索引擎获取的内容，品牌的对比、了解复杂功用、核实一下描述跟实际是不是相符，整个的流程搜索产品、认知品牌、对比价格、跳转购买、购后搜索，这是整个的过程，现在我们通过百度的网页搜索和知识社区的体系，完成搜索产品和认知品牌的过程，通过有啊搭建的平台完成跳转购买、购后搜索这样一个过程。

　　我们有一个新的计划，就是大家比较关注的信用体系，百度的这个信用体系是可以送到第三方的，传统的信息是以交易的频次，我们一开始做的时候加入了一个时间的概念，第二加入了品类的概念，下一步发展的话，我们会加入人的概念，不同的网络用户所赋予一个商户的权重一定是不一样的，作为一个资深的用户的评价，和一个初级的用户对商品的评价是完全不对称的，所以我们在做评价的时候第一去除噪音，你给我一个差评，我一定给你一个差评，怎样去除这个噪音，使这个评论接近于真实，这是我们在做的。我们也改变了以前非零即一，也做这样的一个评价，你过去六个月的时间里面大概是什么样的状况。