用工匠精神做真正懂生活的沙发
在众多80后、90后逐渐成为消费主力的今天，对于家具的选择有了不一样的考虑。对于他们而言，过多的装饰就是负累，过多的渲染就是浮夸。为满足不同客户需求，紧密追随年轻人“崇尚极简、自由与实用功能性相结合”的新思维，蝶依斓推出2016新款布艺沙发供亲们选购。
好沙发主要看气质——蝶依斓2016新款布艺沙发乐陶（DYL366B-A）
自由而不拘束的生活方式，是现代年轻人的个性追求。高靠背沙发，头枕和腰枕的贴合承托，让您体验无限舒适。贵妃位不分左右方向，脚踏可轻巧移动，满足现代年轻人多变新颖的追求。高档压花绒布，色彩新晰圆嫩，深灰和浅灰的层次分明，气质满分，倍感舒爽。
双重座垫布设计
双重座垫布的设计巧夺天工，拉链轻轻一滑，方便拆洗，家的色彩瞬间变换，链接奇思妙想，乐趣您的生活。轻松灵动的线条，百折不回，温情秀美。腰枕是数码印花工艺绒布，个性元素的橙色图案，不经意间流露的华美，落落大方，不拘一格。静静地享受家的温暖与诗意，摊开我最珍爱的杂志，生活中最美的细节总是这样令人陶醉。
好沙发是不将就——蝶依斓2016新款布艺沙发富尔斯（DYL367）
庄重的色彩，营造舒适的情调，大气婉约的设计，紧随潮流。精选时尚优质混纺面料，丰满柔软，细腻富有质感，奢华的气质和丰富的纹理营造出深浅不一魔法般的时尚氛围。活动功能头靠，7个档位调节，满足您坐或半躺的需要。乳胶头枕、腰枕非常饱满舒适，环保性好，有超高弹性，乳胶中的橡树蛋白能抑制病菌、螨虫滋生，无静电，散天然的乳香味，保护敏感呼吸道，呵护肌肤健康。
7档可调节头靠设计
明艳色彩的抱枕，为空间增添一抹鲜明的跳跃灵动，完美地衬托出灰色的优雅与不凡。翠绿的树枝上黄鹂在欢快地歌唱，与大自然无限的亲近感让家居生活也充满活力氛围，也体现了对绿色家居生活追求的不将就。
懂生活才是好沙发——蝶依斓2016新款布艺沙发爱尔沃（DYL371）
豪华大气的设计风格，宽厚的扶手，流畅的线条，宽敞的座垫，可调节倾斜度的靠背，带来极强的舒适性和尊贵的感官享受。布套采用最新工艺的科技布，厚实，柔软，保暖，舒适。细腻的纹理将柔情无限释放。数码印花工艺绒布的腰枕，个性元素的橙色图案，不经意间流露的华美，落落大方，不拘一格。
智慧是让家变美的终极力量，想由坐变躺？身体都不必挪动，只需按动单位沙发扶手外的按钮，沙发的电动伸展坐垫就会自动增加沙发坐深，脚部得到伸展与放松。靠背也同时缓缓随之躺下，在随变随换的坐姿中，获得无与伦比的实用性和舒适度，不仅可以自由舒展，亦带给您轻松享受的感觉，延伸生活的乐趣。简约而不简单，是一款懂生活的沙发。
拥入爱尔沃智慧沙发怀抱，您无论是读书、小憩、听音乐、看电视、玩手机……一切休闲活动都显的那么随性和谐，让身心顿时走向自信、安逸和放松，带给您的不仅仅是身体上的享受，而是一次精神上的吐故纳新、活力焕发。
22年来，蝶依斓坚持以工匠精神打造每一件产品，以“嫁女儿理论”为客户提供贴心、细致的服务，过硬的产品质量和优良的服务使蝶依斓品牌拥有了大批忠实的“蝶粉”，蝶依斓的幸福之路才越走越宽。
摆在家里，最有养生作用的不是鲜花也不是绿植，而是盆景。因为养生最重要的作用是养眼怡情，有统计显示：中国各种职业中，书画家的平均寿命最长，已超90岁，而这些书画家，大多是画山水画的，而盆景则是山水画的“缩微3D”版。
我们看一幅好的山水画会觉得陶醉其中，身心愉悦，中国中医科学院陈小野教授的研究显示，山 水画中表达的大自然最能养生，而且可以通过盆景来囊括。有利于养 生的，肯定是个良好的生态，好生态的基础就是土地和水，山是立体的，它的生态系统更加完整，所以我们看上去很能怡情的画，都会有“山”和“水”。
之所以一般的绿植、鲜花不如盆景养生，是因为他们只能营造一个很小的生态系统。我们喜欢去的中国园林，或者著名的山水画，都以树木为主体，从这个意义上说，中国画是艺术，更是养生艺术，因为它符合而且成全了生命的本能需求。
山水画、园林之所以能让人陶醉，就是因为其中有很高的信息量，包括中国人喜欢的石头，也以“瘦 漏透”为追求，因为“瘦、漏、透”的石头，表面积比同样体积 但是是实心的石头要大得多，能承载更多的信息量，具体到人看的时候，就会觉得变化多端，很奇妙，并且被这种奇妙所陶醉。
盆景能养生的原理也在于此 ，虽然盆景很小，但一般都会模拟出山水意境，小的空间里浓缩了大信息，而一棵苍老的松树，一个做旧的亭子，又承载了历史的信息，这就又从时间维度上增加了信息量，盆景虽小，但表现的天地很大。
这也是为什么，过去的文人只要有可能，都会尽力实现山水梦想，家里再小的地方也要造个园林，最不济的也要用文字造出一座园林。而我们摆在家里的盆景，也是无法亲临名山大川时的补救。
数据可营销其实并没有大家想的那么难。数据管理这块主要是指运用先进的统计技术，利用计算机的强大计算能力，把不同的数据综合成为有条理的数据库。特别是大型公司，需要用专门的软件统一管理用户的数据库，要做到所有部门的数据都是统一和同步的。管理这块最重要的一块，是数据挖掘，特别是对于网店与电子商务公司，尤其重要。数据挖掘主要是挖三方面的内容：
挖掘用户：简单的说就是用不同的属性，对用户进行不停的深入细分。根据使用最多类消费者的共同特点，用电脑勾划出某产品的消费者模型。拿推一把为例。推一把的用户粗略来分，有三种：个人站长、中小企业人员以及行业从业人员。而中小企业人员这块，如果按行业，又可以细分出医疗行业、美容行业、教育行业、农产品等等。如果按公司规模分，又可以分为10人以下、50人以下等。如果按资金规模来分，又可以分成10万、50万、100万等。如果再按地区分，又可以分为北京、上海、广州等。小 贴士：本文系推一把创始人、蓝色烽火成员江礼坤原创，想参加推一把网络营销学院培训的朋友，请搜索推一把或江礼坤，也可登陆江礼坤(拼音)点卡母。转载时请保留此版权信息。把用户充分细分的好处就是，当我们需要推广某个产品后，可以马上从数据库中提取出来最精准、最适合的那部分用户。
挖掘需求：这个是指根据用户的年龄、职业、收入、文化层次、喜好、消费习惯等数据，运用先进的数据分析技术，找出他们的潜在需求。这个以推一把网络营销培训为例，在我们以往的培训中，对学员也都进行了数据采集，同时也都通过调查等手段详细的调查了用户的情况。然后通过初步的数据分析后我们发现了很多新的需求，比如说现在推一把做的是系统性的综合网络营销培训，但是有一些行业用户只想了解与本行业有关的营销情况，特别是一些比较大的行业，目标用户及市场前景是非常广阔的。而这些需求，在之前我们是完全不知道的。
挖掘产品：开发什么样的产品会有市场?用户喜欢什么样的产品?会为那些产品买单?这是很多企业困惑的问题。而这些问题的答案，都可以通过分析数据库中的数据而得出答案。举个例子，比如说我们是一家制药企业，主打产品是胃药，通过几年的销售，我们拥有了30万的用户数据库，而且其中大部分是我们的忠实用户。这时候我们开始对数据库进行分析与挖掘，最后发现这些用户中，其中60%患有肠道疾病，那公司下一步就可以考虑开发这方面的产品。好了，写到这里，希望文章对大家有所启发。
需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。[NextPage]
数据挖掘能做什么
1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：
• 分类 （Classification）
• 估值（Estimation）
• 预言（Prediction）
• 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
• 聚集（Clustering）
• 描述和可视化（Description and Visualization）
• 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
2)数据挖掘分类
以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘
• 直接数据挖掘
目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
• 间接数据挖掘
目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。
• 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘
3)各种分析方法的简介
• 分类 （Classification）
首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
显然在数据挖掘存在着一个潜在的机会。在大数据集中发现模式的可能性当然存在，大数据集的数量与日俱增。然而，也不应就此掩盖危险。所有真正的数据集（即使那些是以完全自动方式搜集的数据）都有产生错误的可能。关于人的数据集（例如事务和行为数据）尤其有这种可能。
这很好的解释了绝大部分在数据中发现的“非预期的结构”本质上是无意义的，而是因为偏离了理想的过程。（当然，这样的结构可能会是有意义的：如果数据有问题，可能会干扰搜集数据的目的，最好还是了解它们）。与此相关联的是如何确保（和至少为事实提供支持）任何所观察到的模式是“真实的”，它们反应了一些潜在的结构和关联而不仅仅是一个特殊的数据集，由于一个随机的样本碰巧发生。在这里，记分方法可能是相关的，但需要更多的统计学家和数据挖掘工作者的研究。