大数据的挖掘靠的对是用户的种种行为进行交叉分析，定点分析等等分析而来的。天猫分别记录了用户的基本资料和基于商品而产生的的搜索，对比等个人行为留下的数据。

　　天猫可以根据以上的数据分析，得出用户的偏好与厌恶，进而指导厂商对产品功能进行改进。比如，用户因为不想弯腰而舍弃了卧式吸尘器的垃圾倾倒设计或者因为气候原因广东用户更需要吹风机。这些都可以帮到小家电的生产商。另外，天猫还可以通过数据分析帮助厂商及时的了解和制定当季的产量和库存。

　　天猫的数据共享计划，帮助了很多厂商挖掘产品的功能卖点，分析消费者的需求并且有利于他们制定价格区间。天猫沉淀的行业数据，有利于厂商从成交量，消费者评价、价格分布、关键属性等维度建模。这样的数据分享计划使得天猫可以引入更多厂商加入。

　　这种C2B模式不需要组织投票，组织调研，用户在不知不觉中就参与了大数据的定制。这种大数据在很多方面都帮到了厂家，这是一种直接的基于终端消费者的数据分析，因而有利于厂家更好地满足用户的需求，开发新的市场，发现自己产品的不足，同时也可以跟行业进行比较，明确自己的定位。

　　有能够对生产商家产生指导价值的海量数据，数据挖掘的技术能力，有整合生产、流通和销售环节的整合能力，是能够进行数据挖掘的基础，但是具有此能力的企业并不多，所以大数据挖掘还需要进一步的发展，但是这是未来必然的趋势。