电商平台如何利用大数据做好用户体验

电商平台如何利用大数据做好用户体验

电商平台如何利用大数据做好用户体验

电商平台如何利用大数据做好用户体验

互联网上信用消费的兴起，是一个标准的跨界现象，以场景为桥梁，涉及电商和金融供应链的交叉点。电商发展至今，积累了丰富而宝贵的大数据;金融平台通过分析和利用大数据，挖掘新的价值增长点。6月12日，第三方消费金融服务平台闪钱包举办了跨界沙龙，易观、去哪儿、美丽说、瑞丽网、银泰网现身说法，带来对“电商大数据变现”的深入讨论。

从B2C到B2B,大数据变现成主流

说起“电商大数据”，离不开几个关键词：移动互联网、电商物流、互联网金融、用户管理和精准营销。易观流通产业分析师谭乃洵认为：讨论该背景下的产业升级，一个切入点是：回顾近几年电商产业发生了哪些重大变化，再看大数据在背后扮演怎样的角色。

B2C 领域。电商与生俱来就带着大数据光环。相比传统零售和渠道商，B2C平台可以通过获取消费者行为数据、购物偏好、地位位置、联系信息

等，对用户进行精准的身份识别和定位。平台上的第三方服务商，比如物流公司、支付公司，也在贡献着包括运营状况、产品服务记录、消费者评论等在内的重要数据。不具备大数据优势的传统商家，一方面自建电商平台，同时跟互联网合作，打造自己的客户管理或会员体系，另一方面借助O2O风口，运用WIFI等技术营造室内交互体系，从而完成数据收集。

物流领域。大数据对电商物流的提效。两年前，阿里、银泰、富春集团共同启动了中国智能物流骨干网，即“菜鸟网络”，体量庞大，计划在5-8年内，实现全中国任何一个区域的24小时配送。打造社会化的物流平台，背后少不了大数据的支持。阿里巴巴2014年“双十一”的包裹数量达到了2.78亿，任何一个独立或松散的物流体系都无法承担。

互联网金融。从去年开始，京东、天猫、苏宁、唯品会等等，一方面向平台上的供应商和卖家推出

小额信贷业务，另一方面对消费者推出京东白条、任性付(苏宁)、天猫分期购等服务，也是基于对大数据的分析和利用，电商才敢大胆切入互联网金融。

B2B 领域。B2B有三个发展阶段：第一阶段是信息服务平台，B2B扮演信息撮合者;第二阶段是交易服务平台，企业及买卖双方将交易环节搬到线上;第三阶段是综合性服务平台，包括金融、物流和数据服务。B2B有自己的天然属性，如交易规模较大、决策流程较长、中间环节较为复杂等等，相较于B2C发展缓慢。因而，开展供应链金融，对B2B平台发展不可或缺。一方面，B2B在线交易和金融服务需要完善，通过数据收集打造信用评

级和风控模型，供应链金融才能落地;另一方面，B2B的数据本身也会成为一项产品，作为新的盈利点和增值服务，面向平台商家提供。

电商大数据究竟怎么玩?深挖平台用户价值

电商大数据变现的主要途径，是深挖平台用户消费数据的价值。但价值从何而来?如何进行挖掘?对此，闪钱包CEO盛阳认为：作为第三方消费金融服务平台，要负责将金融技术的专业问题解决，帮助电商挖掘和利用数据。

背景。随着大数据的发展，整个电商行业都需要解决方案，不仅针对消费环节，而是产业链的提升。今后，数据将成为一种战略资产。电商发展经过了很多红利阶段，比如人口红利、政策红利、流量红利等等，由于巨头的占领，这些红利也变成了红海。新的蓝海在哪里?移动电商前景广阔，数据管理的时代即将到来。对电商而言，数据红利可以从C2B、O2O等互联网金融的角度去挖掘。

门槛。电商做消费金融的门槛比较高。一方面，大数据挖掘存在困难，单个电商可能成为数据的“孤岛”，其消费数据不足以反映用户的整个信用体系，用户画像不完整，需要打通的数据才有效。另一方面，电商做消费金融的风险较高，例如，央行的征信开口可能只留给银行和金融机构，不太可能对电商开放，同时这种资金的使用成本相对高昂，还要花费很多精力控制坏账。

用户。真正的网购用户什么样?去年国内网购用户达到3.6亿，其中大多数是90后。在消费习惯上，90后会为“喜欢”而买单，而不是攒够钱再买;在购买种类上，90后偏爱一些独立、奢侈的品牌;在信用消费上，很多90后和更年轻的人拿不到信用卡。在传统银行和征信机构，因为缺少数据而无法给这些人授信。所以闪白条应运而生。

服务。基于对互联网消费心态的服务，闪白条的授信、支付、还款都在网上操作完成，不会借助线下和人工。此外，闪白条还以全网的电商平台为

授信机构。比如，一个授信机构给你6万的额度，年化利益为16%;另一家给你的额度是5万，但年化利息只要11%，会帮用户选价格最低的。

用户画像。去哪儿网的用户，40%来自一线城市，68%为高学历，52% 是女性，26%的人每年旅行花费在2万元以上。这些用户对授信机构是很好的用户群。对于用户数据，去哪儿网本身有一个风控模型，将两次筛选后的核心用户，输送给授信机构，一方面保护了用户隐私，一方面增加了授信的成功率。

跟谁合作。站在电商的角度，如果把数据共享给阿里，天下的生意可能都被马云做了。选择闪白条，第一，是为了用户，为用户选择最便宜、体验最好的;第二，帮助平台上的供应商，获取更多用户，挣更多合理的钱。跟闪白条做了两件事：一个是针对贷款类用户的合作;二是用户提前付过来的钱，帮他们做理财，因为预定机票和酒店的用户，

一般会提前1-2周就把钱付过来，如果将理财的反向受益补贴给客户，他们的花费会更低。

无论旅游产品还是金融产品，去哪儿网坚持的原则就是“永远站在用户这端，给用户谋福利”。当然，也会站在供应商的角度，去哪儿网所有产品都是实名交易，信用产品也是帮供应商增加收入。在交易环节中，授信的金额是不能套现的，也只能在去哪儿网使用，并且是用户本人才能使用。至于授信机构的钱从哪来，想将前端理财的钱导入到供应商那里，并在去哪儿平台上实现闭环。

从互联网金融的发展趋势上看，除了去哪儿网，今后还会有更多电商，选择像闪钱包这类的第三方金融服务平台进行合作，这也是大数据下消费金融反哺电商的重点表现。

电商平台如何利用大数据做好用户体验

电商平台如何利用大数据做好用户体验

电商平台如何利用大数据做好用户体验

电商平台如何利用大数据做好用户体验 互联网上信用消费的兴起，是一个标准的跨界现象，以场景为桥梁，涉及电商和金融供应链的交叉点。电商发展至今，积累了丰富而宝贵的大数据;金融平台通过分析和利用大数据，挖掘新的价值增长点。6月12日，第三方消费金融服务平台闪钱包举办了跨界沙龙，易观、去哪儿、美丽说、瑞丽网、银泰网现身说法，带来对“电商大数据变现”的深入讨论。 从B2C到B2B,大数据变现成主流 说起“电商大数据”，离不开几个关键词：移动互联网、电商物流、互联网金融、用户管理和精准营销。易观流通产业分析师谭乃洵认为：讨论该背景下的产业升级，一个切入点是：回顾近几年电商产业发生了哪些重大变化，再看大数据在背后扮演怎样的角色。 B2C 领域。电商与生俱来就带着大数据光环。相比传统零售和渠道商，B2C平台可以通过获取消费者行为数据、购物偏好、地位位置、联系信息

等，对用户进行精准的身份识别和定位。平台上的第三方服务商，比如物流公司、支付公司，也在贡献着包括运营状况、产品服务记录、消费者评论等在内的重要数据。不具备大数据优势的传统商家，一方面自建电商平台，同时跟互联网合作，打造自己的客户管理或会员体系，另一方面借助O2O风口，运用WIFI等技术营造室内交互体系，从而完成数据收集。 物流领域。大数据对电商物流的提效。两年前，阿里、银泰、富春集团共同启动了中国智能物流骨干网，即“菜鸟网络”，体量庞大，计划在5-8年内，实现全中国任何一个区域的24小时配送。打造社会化的物流平台，背后少不了大数据的支持。阿里巴巴2014年“双十一”的包裹数量达到了2.78亿，任何一个独立或松散的物流体系都无法承担。 互联网金融。从去年开始，京东、天猫、苏宁、唯品会等等，一方面向平台上的供应商和卖家推出

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

大数据营销在电商领域的应用案例

大数据营销在电商领域的应用案例 在电商产业如火如荼的今天，电商已成为互联网经济的主要力量，并不断发展升级。618年中大促、双十一、双十二等一系列的购物狂欢节引爆了一个又一个的互联网经济热点。随着互联网新技术的出现，尤其是互联网大数据在电商领域的应用将给电商企业带来诸多利益，跟不上时代的企业将会处于弱势并最终被淘汰。 大数据正在给互联网带来翻天覆地的变化，尤其是在大数据营销运用方面。以大数据为基础的互联网广告改变了传统的以媒体为主广告形式，将互联网广告转变为针对精准受众的广告推送形式。随着数据碎片化时代来临，大量的数据散布在互联网上的各个平台角落，如果将这些数据整合并挖掘其中的价值，那么大数据精准分析技术的必要性就凸显出来。这里分享一则大数据大数据营销在电商领域的应用案例。 方案背景 这是一家经营法国某品牌进口化妆品的电商平台。该平台想在互联网上推广一款当时新出的产品，将高端化妆品兴趣人群引流至官网，提高产品曝光量和市场占有率，实现销售转化。该电商采用小蜜蜂大数据营销平台的DSP广告投放功能进行实时竞价推广，广告形式采用banner广告、信息流广告和视频贴片形式。 投放方案 一、精准投放媒体 精选高度符合品牌形象和广告环境的媒体名单，作为白名单进行投放，并在实施过程中根据多维数据排除表现差的媒体，将投放重心向效果表现较好的媒体。

二、大数据圈定用户兴趣属性 根据历史投放数据，从亿万网民的网络行为轨迹中总结出行为特征，为本次推广匹配的兴趣人群有：个体美妆、时尚潮流、休闲娱乐、品质生活。 三、重定向人群 若用户点击过品牌广告，则说明用户对此品牌感兴趣，且点击次数越频繁，浏览时间越长，说明兴趣度越高。我们只对这类高兴群人群进行广告追踪投放，并提高广告溢价，当用户再次访问可竞价媒体时，争取将品牌广告第一时间展示给他们，吸引用户重回品牌活动页面，促进成交转化。 投放效果 此次投放结束后对投放数据结果统计，优化推广后该电商网站的点击率比优化前提升48%，优化后的投资回报率比优化前提升60%。 通过数据整合，电商就能知道将预算投入到哪个互联网媒体平台，通过数据了解消费者的兴趣和需求并从中筛选出精准受众。基于大数据的DSP广告投放平台将成为电商主流的广告投放渠道，给电商行业注入新的增长动力，实现效益最大化。

电商平台如何利用大数据做好用户体验

电商平台如何利用大数据做好用户体验 互联网上信用消费的兴起，是一个标准的跨界现象，以场景为桥梁，涉及电商和金融供应链的交叉点。电商发展至今，积累了丰富而宝贵的大数据;金融平台通过分析和利用大数据，挖掘新的价值增长点。6月12日，第三方消费金融服务平台闪钱包举办了跨界沙龙，易观、去哪儿、美丽说、瑞丽网、银泰网现身说法，带来对“电商大数据变现”的深入讨论。 从B2C到B2B,大数据变现成主流 说起“电商大数据”，离不开几个关键词：移动互联网、电商物流、互联网金融、用户管理和精准营销。易观流通产业分析师谭乃洵认为：讨论该背景下的产业升级，一个切入点是：回顾近几年电商产业发生了哪些重大变化，再看大数据在背后扮演怎样的角色。 B2C 领域。电商与生俱来就带着大数据光环。相比传统零售和渠道商，B2C平台可以通过获取消费者行为数据、购物偏好、地位位置、联系信息等，对用户进行精准的身份识别和定位。平台上的第三方服务商，比如物流公司、支付公司，也在贡献着包括运营状况、产品服务记录、消费者评论等在内的重要数据。不具备大数据优势的传统商家，一方面自建电商平台，同时跟互联网合作，打造自己的客户管理或会员体系，另一方面借助O2O风口，运用WIFI等技术营造室内交互体系，从而完成数据收集。 物流领域。大数据对电商物流的提效。两年前，阿里、银泰、富春集团共同启动了中国智能物流骨干网，即“菜鸟网络”，体量庞大，计划在5-8年内，实现全中国任何一个区域的24小时配送。打造社会化的物流平台，背后少不了大数据的支持。阿里巴巴2014年“双十一”的包裹数量达到了2.78亿，任何一个独立或松散的物流体系都无法承担。 互联网金融。从去年开始，京东、天猫、苏宁、唯品会等等，一方面向平台上的供应商和卖家推出小额信贷业务，另一方面对消费者推出京东白条、任性付(苏宁)、天猫分期购等服务，也是基于对大数据的分析和利用，电商才敢大胆切入互联网金融。

中国电商行业大数据分析报告

2016年中国电商行业大数据分析报告

研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点

女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述

数据为王,服务为本——谈B2B电商平台与大数据

数据为王，服务为本——谈B2B电商平台与大数据 2013-06-27 作者：@吾为暮斯 导读：大数据、云计算、O2O曾被我个人评价为目前最有前景但又最易被玩概念的三个新兴领域。从电子商务发展周期来说，数据为王的时代已初露端倪，这种时代不是单指几个有实力的互联网巨头去做SaaS 或分布式服务器，而是越来越多的行业客户认识到碎片化数据的潜在价值。当年以IBM为代表的跨国巨头把云计算基础服务概念带入时，国内电子商务企业尤其是B2B类平台还在挤兑信息撮合机制的红利，而现在从政府、企业、市场都在高喊大数据，但真正理解其本质、懂得大数据产品设计精髓的实务性应用并不多。数据为王，服务为本，云计算、O2O、物联网、金融支付、资信认证等各服务环节其实都是大数据的采集架构组成，近期各电商大佬的众多动作也能看出其构建数据闭环的真正用意。笔者曾长期负责阿里集团及美国运通的众多战略项目，两个月

前也发表过一篇“B2B电子商务第二春”的文章，在文章结尾设置了多模块集成所产生的价值这一问题，引发各位朋友的热烈讨论，其实这个答案即在本篇文章中所阐述。 大数据，其本质核心并非是数据量“大”才称为大数据，从产品技术角度略微提一些关于大数据的概念，让大家了解一下其技术发展过程。如果把众多的信息碎片比喻为撒哈拉大沙漠，每一粒沙子所携带的数据内容可能仅是一个数字、名称、点击、时间、性别等单一内容，看似平淡无奇，但通过正确的分析算法可以将所需的沙子自由组合，变成比黄金还要宝贵的数据资源，所以大数据的核心是数据处理分析能力，其数据容量、分析加工、数据真实性、数据特性是Big Data的关键要素，即经常被提及的4V：Volume（数据量）、Velocity（分析速度）、Variety （特性）、Veracity（真实性）。以往众多电商平台及网站的数据库架构是基于关系模型建立的关系型数据库，如MySQL、Oracle、Microsoft Access等，但关系型数据库就远不能满足大数据的处理需求了。Apache （阿帕奇）基金会开发了一款名为Hadoop的分布式基础架构，Google 以此为基础提出了Map-reduce系统可进行大规模的数据并行计算，至此奠定了以Hadoop为主流的分布式计算系统在全球的快速应用，专注于批处理。但值得一提的是，像SNS社交这样高数据动态的平台，对数据处理速度有着更高要求，为此Nathan Marz推出了Storm系统，在Twitter内部被称为BackType，并被广泛应用。产品技术概念点到即止，只是想说明大数据在技术层面配合着不断开发出的应用插件，已基本满足不同需求的数据分布式处理。互联网平台尤其是B2B电商平台

电商大数据平台排名 电商大数据平台哪家好

电商大数据平台排名电商大数据平台哪家好 一直以来，科技行业都是创新的代名词。不论是个人电脑还是智能手机，抑或社交媒体、共享经济、VR、大数据等，科技行业的一代代创新改变了全世界。令人瞩目的是，电商持续在热门行业中位列第一，最受大众青睐。而长三角地区可谓是电商行业的摇篮。那么，在信息化的互联网时代，到底有哪些知名的电商大数据平台呢？鹿豹座平台小编对比了数十家，最终选出以下十家可靠的电商大数据平台。 鹿豹座 鹿豹座，是一家专注“互联网+产业转型升级”、高新技术、高端资源、创意内容的高端营销推广平台，在网络推广领域有10年资源累积。鹿豹座前身即襟抱堂网络传媒机构（2007年始创），10年深耕互联网高端推广领域。依托互联网大数据和丰富的资源，鹿豹座致力于为高端市场提供原创内容策划、网络推广解决方案、优质网媒资源、品牌推广、上市宣传、娱乐营销、软文营销、影视节目推广、大数据营销、公关优化等专业服务。 怒蛙网络 怒蛙网络，2010年成立于杭州，中国互联网协会会员单位；2017年浙江省科技型企业；2017年余杭国家高新园区官方合作伙伴；2016年杭州市高新技术企业；2015年湖南卫视/天娱广告战略合作伙伴。怒蛙网络操作过的知名节目互联网宣传包括《我是歌手》《爸爸去哪儿》

《鲁豫有约》等。怒蛙网络对所有客户都抱着严谨负责的态度，严格控制项目数量，不断提升服务质量。怒蛙网络在网络推广领域有丰富的操作经验和实力。 微数网络 杭州微数网络科技有限公司是一家专业网络文化传播公司。微数网络一直致力于为品牌提供媒体传播一站式服务解决方案。现已在行业中脱颖而出，服务于汽车、手机、IT等多个行业的诸多国内知名企业。微数网络以专业化、精细化、全面化的完美服务为品牌开辟电子商务新方向。 阿里云 阿里云数加提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 GrowingIO GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品，无需埋点即可采集全量、实时用户行为数据，数据分析更精细，帮助管理者、产品经理、市场运营、数据分析师、增长黑客等提升转化率、优化网站/ APP，实现用户快速增长和变现。 赛百威 广东赛百威信息科技有限公司成立于1996年，是领先的互联网+服务提供商。作为最早从事软件开发的企业之一，赛百威迄今已有20年经验积累，为宝洁、玛氏、屈臣氏等世界500强企业及政务部门成功提供了互联网化服务，并赢得广泛好评和信赖，成为客户长期的合作伙伴。 网易大数据 网易大数据，着眼于大数据管理与应用开发、大数据可视化分析等层面，帮助企业一站式解决大数据落地的难题，助力企业的数字化创新。

电商大数据采集系统建设方案

电商大数据采集分析系统建设方案 V1.0-20200610 重庆炙迅科技有限公司 一、建设背景 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的"钻石矿"。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出"实施国家大数据战略"，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。"十三五"时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。 二、建设内容 坚持“统一规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效”的原则，打造集约、开放、共享的平台体系，平台主要包括一下内容： 1、大数据采集系统。可以实现与县电商平台、物流平台等无缝对接，实现县乡村三级物流体系数据全部汇

总上报。同时采集系统与第三方数据采集平台对接，抓取淘宝、京东等数据。同时也可以定制开发与本地第三方平台对接，研制数据适配接口，对接各应用系统获取各类异构数据，并采用大数据主流的框架和系统对数据进行统一存储，为数据的挖掘和分析打好基础。

2、大数据分析加工系统。实现大数据的效果呈现，可实现县电子商务上行、下行，产品类别，日交易额及相关流水等数据多重风格形式展示。采用数据挖掘、数理统计等相关技术，构建大数据分析框架，提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和规律，通过数据报表工具，根据需求制定多样的，针对性的数据报表。

大数据项目之电商分析平台

大数据项目之电商分析系统

1项目框架 1.1 项目概述 本项目来源于企业级电商网站的大数据统计分析平台，该平台以 Spark 框架为核心，对电商网站的日志进行离线和实时分析。 该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行分析，根据平台统计出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 本项目使用了Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL 和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，该项目几乎完全涵盖了Spark Core、Spark SQL 和Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点，学员对于Spark 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。 图1-1 Spark 计数框架 户访问 现了包括用

1.1项目框架 1.1.1项目整体框架 图1-2 项目整体框架 本项目分为离线分析系统与实时分析系统两大模块。 在离线分析系统中，我们将模拟业务数据写入Hive 表中，离线分析系统从Hive 中获取数据，并根据实际需求（用户访问Session 分析、页面单跳转化率分析、各区域热门商品统计）对数据进行处理，最终将分析完毕的统计数据存储到MySQL 的对应表格中。 在实时分析系统中，我们将模拟业务数据写入Kafka 集群中，实时分析系统从Kafka broker 中获取数据，通过Spark Streaming 的流式处理对广告点击流量进行实时分析，最终将统计结果存储到MySQL 的对应表格中。

基于大数据的电商平台供应商信用评价

Advances in Social Sciences 社会科学前沿, 2018, 7(8), 1356-1360 Published Online August 2018 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/1715183342.html,/journal/ass https://https://www.wendangku.net/doc/1715183342.html,/10.12677/ass.2018.78200 Credit Evaluation of Supplier Based on Big Data for E-Commerce Platform Ming Yan Logistics Institute, Beijing Wuzi University, Beijing Received: Aug. 1st, 2018; accepted: Aug. 13th, 2018; published: Aug. 20th, 2018 Abstract From the perspective of customers, based on big data analysis, this paper obtains the evaluation value index of supplier credit under the e-commerce platform. Among them, python is mainly used to implement the crawler of the commodity comment of the corresponding supplier on the e-commerce platform, and the after-sales evaluation text is obtained. Finally, data processing and analysis are carried out on the text to construct the supplier credit evaluation index under the e-commerce platform. The evaluation index constructed by this method is more suitable for the credit evaluation of suppliers under the e-commerce platform, so as to effectively manage the cre-dit of suppliers under the e-commerce platform. Keywords Big Data, The Crawler, Python, E-Commerce Platform, Supplier Credit 基于大数据的电商平台供应商信用评价 闫明 北京物资学院物流学院，北京 收稿日期：2018年8月1日；录用日期：2018年8月13日；发布日期：2018年8月20日 摘要 本文从客户的角度，基于大数据分析，得到电商平台下的供应商信用的评价值指标。其中主要运用python 实现对电商平台对应供应商商品评论的爬虫，得到售后评价文本。最后在对文本进行数据的处理与分析，以此作为依据来构建电商平台下供应商信用评价指标。以此构建的评价指标更适用于电商平台下供应商

中国电商行业大数据分析报告

中国电商行业大数据分析报告研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点 女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力62.29%vs37.71%）。

2016年中国电商行业大数据分析报告

2016年中国电商行业大数据分析报告研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状 随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点 女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力62.29%vs37.71%）。

电子商务大数据的发展现状与应用

电子商务大数据的发展现状与应用 随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。 电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness)，商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer)，商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment)，消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment)，消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物，如2014年年底电子商务的交易规模达万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。 1.产业政策及发展现状 （1）产业政策 中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展，国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时，提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等，推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。 ①国务院日前印发《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》部署进一步促

实测实量质量控制措施

佳乐国际城三期住宅工程 实测实量质量控制措施 四川省兴旺建设工程项目管理有限公司 华阳街道社区商业服务综合体项目监理部 二零一六年一月二十六日

目录 一．混凝土结构工程4 1.截面尺寸偏差（砼结构）4 2.表面平整度（砼结构）4 3.垂直度（砼结构）5 4.轴线位移（砼结构）5 5．层高（砼结构） (5) 6.楼板厚度偏差（砼结构）6 7.施工控制线设置（砼结构阶段）6 二．砌筑工程7 1.表面平整度（砌筑工程）7 2.垂直度（砌筑工程）7 3.轴线位移（砌筑工程）7 4.外门窗洞口尺寸偏差（砌筑工程）8 5.重要预制或现浇构件（砌筑工程）8 6. .......................................................... 砌筑工序（砌筑工程）10 7.灰缝厚度、宽度（砌筑工程）11 A.其他方法（砌筑工程）12 三．抹灰工程12 1.墙体表面平整度（抹灰工程）12

2.墙面垂直度（抹灰工程）13 3.室内净高偏差（抹灰工程）13 4.阴阳角方正（抹灰工程）14 5.房间开间/进深偏差（抹灰工程）14 6.地面表面平整度（抹灰工程）15 7.户内门洞尺寸偏差（抹灰工程）15 8.裂缝/空鼓（抹灰工程）16

实测实量质量控制措施 为确保工程施工质量，根据《建筑工程施工质量验收规范》中实测实量内容要求，特对主要检测内容在施工过程中进行重点控制，并对砼工程在现场设置上墙检查牌，主要控制措施如下： 一．混凝土结构工程 1.截面尺寸偏差（砼结构） 1)检查内容：检查每层剪力墙、柱砼施工尺寸与设计图 尺寸的偏差。 2)合格标准：截面尺寸偏差[－5，8]mm 3)质量控制措施： 本工程主体结构剪力墙模板采用大模，拼模前放射墙体定位线以及模板控制线，并在放射墙体定位线上钻孔打定位筋和在剪力墙里放成品预制定位块，确保墙体截面尺寸。 2.表面平整度（砼结构） 1)检查内容：检查每层范围内剪力墙、柱砼表面平整程度。 2)合格标准：[0，8]mm 3)质量控制措施：