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应用场景，提供个人信用赊购服务，最终让用户能够“即看即买”和“先消费、后付账”。

风控。风控是各方对消费金融的关注重点。在数据采集上，闪白条主要有四个来源：第一，用户在电商过往消费的行为数据;第二，网络爬虫获取用户在互联网上的数据;第三，用户填写的一些个人信息;第四，与其它信用机构进行合作。在风控模型上，闪白条通过自有技术模型，将数据源结构化，进行黑名单筛选，最后给用户全方位画像，得出整体评估结论。用户获得授信后，就可以进行信用消费。

在消费金融领域，京东白条和阿里花呗出现较早，但目标用户仅仅针对电商平台内部。另一类针对大学生分期的趣分期和分期乐产品，目标用户群体则相对较窄。闪钱包/闪白条是针对全网用户发放“白条”，支持所有的电商，比如目前和去哪儿网合作的“拿去花”、和美丽说合作的“白付美”，都是闪钱包针对电商各自的使用场景开发的分期产品。

永远站在用户这端，数据价值才能变现

从电商角度来看，与金融平台合作打造支付工具，不仅能提升用户的消费体验，还对活络电商平台的整体资金链有很大好处。为此，去哪儿网运营总监蔡昌茂分享了自身的电商策略及与闪白条的合作经历。

比价原则。为了迎合大数据互联网金融，去哪儿网做了最擅长的事情：竞价搜索。和“给用户价格最低的机票”一个道理，也会根据所有授信机构给用户的金额及收取的利息，帮用户挑选最合适的授信机构。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

电商网站数据分析常用指标

电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸

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12.3万亿元,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》部署进一步促进电子商务创新发展。《意见》要求，各地区、各部门要认真落实本意见提出的各项任务，于2015年底前研究出台具体政策。 ②《电子商务“十二五”发展规划》。电子商务是降低成本、提高效率、拓展市场和创新经营模式的有效手段，是满足和提升消费需求、提高产业和资源的组织化程度、转变经济发展方式的重要途径，对于优化产业结构、支撑战略性新兴产业发展和形成新的经济增长点具有重要作用。为全面贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》和《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》，工业和信息化部制定了《电子商务“十二五”发展规划》。 ③《国务院办公厅关于转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》印发后，各地方和相关部门正积极落实，并取得阶段性成效。目前，杭州市、广州市和苏州市已实现全流程跨境电子商务零售出口；北京、天津、江苏、浙江、福建、河南、重庆等省级地区已形成工作方案或实施意见，处于实施前的准备阶段。商务部积极开展政策宣传，密切跟踪各项政策措施制订和实施，帮助各地更好地理解和落实相关政策；海关总署向各地海关下发通知，积极研究设立跨境电子商务海关代码及新型监管模式；质检总局下发了《关于支持跨境电子商务零售出口的指导意见》，要求各直属检验检疫局贯彻执行；财政部和税务总局正联合起草跨境电子商务零售出口税收政策；人民银行、工商总局和外汇

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：

电商平台的数据分析

一、主要路径分析 一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活 不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。 然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册 注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存 用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如： 对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户； 对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收 我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。 如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播 由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。 二、行为数据分析 分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。 做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。 下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。 用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号

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。

电子商务网站核心数据分析

电子商务研究报告-电子商务网站核心数据分析 电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。 一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 我们先来说说流量来源分析。 电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的，那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的，那些是虚假等。 流量分析一般一奥分析以下内容： 网站流量来源排名：那些网站贡献的流量多，那些贡献的少 搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。 网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。 网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。 推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。 其次是流量效率分析 流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下： 到达率：到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。一般来说，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。

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

全国电商平台的消费数据及分析,全国电商平台发展状况详情分析

全国电商平台的消费数据及分析，全国电商平台发展状况详情分析随着互联网的发展，我国的电商平台消费数据发生了很大的变化，各类产品销售额不断上升是趋势。电子商务破除了时空的壁垒、提供了丰富的信息资源、为各种社会经济要素的重新组合提供了更多的可能，这将影响到社会的经济布局和结构。下面小编为大家详细介绍一下全国电商平台的消费数据及分析。 一、电商平台现如今发展状况 电子商务有很高的互动性，它通过互联网使得商家之间可以直接交流、谈判、签合同，消费者也可以把自己的反馈建议反映到企业或商家的网站，而企业或者商家可以根据消费者的反馈及时调查产品种类及服务品质，做到良性互动。所以很多企业或是商家都会选择入驻电商平台。 二、电商平台的创新之处在哪里 如今电商平台也有很大的创新，我们以誉风购物为例为大家分析一下新型电商平台的蜕变在哪里。 1、通过“人”参与的模式，可以让一个人在平台中身份任意转化。如：誉风购物通过“用

户链”的收益捆绑，使商家、消费者、创业者都能够得到相应的终身收益。商家是提供货源的供应商，也可以是一位消费者、也可以是一位创业者；消费者也可以是商家，也可以是创业者；创业者也可以是商家，也可以的消费者。 2、通过“智”参与的模式，无论是商家、消费者还是创业者，只要邀请其他商家或者用户加入誉风购物，当该用户产生交易后，就可以获得该笔订单服务费的10%作为奖励。通过资源共享在平台中实现价值收益，并且任何有能力、有时间的人都能参与共享，得到相应的终身收益。 3、通过“力”参与的模式，在誉风购物，各种团队可以紧密合作，让团队的资源超大化发挥，也通过收益捆绑在一起，目标、利益一致，用合作代替雇佣，更有利于创业的发展。和股权众筹相比，力的参与门槛更低，任何团队有能力、有时间的人都能参与共享。 4、通过“财”参与的模式，誉风购物的参与模式可以加强市场化的紧密合作，引进各种资本方，个人资金或机构资金均可，让资方的利益超大化，同时资方也有终身收益！ 誉风购物应电商发展潮流，改变创业的模式，只需分享就可以获得收益，并且收益伴随终生，电商平台当然要选誉风购物！

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

电子商务平台的数据库设计实现分析

数据库设计 设计题目：电子商务平台的 设计与实现 学生姓名： 学生学号： 专业班级： 学院名称：信息科学与工程学院指导老师： 2015年1月日

目录 1.引言 ......................................................... - 3 - 1.1开发背景................................................. - 3 - 1.2需求分析................................................. - 4 - 2．主要项目内容 ................................................ - 5 - 2.1系统功能结构............................................. - 5 - 2.2系统功能的描述........................................... - 5 - 3.业务流程描述 ................................................. - 7 - 3.1流程图................................................... - 7 - 3.2数据流图................................................. - 8 - 3.3活动图................................................... - 8 - 3.4时序图................................................... - 9 - 3.5用例图.................................................. - 11 - 4．数据库逻辑模型 ............................................. - 13 - 4.1概念数据模型............................................ - 13 - 4.2物理数据模型............................................ - 14 - 4.3所有数据项目表.......................................... - 14 - 5.主要数据库表的说明 .......................................... - 18 - 5.1所有表.................................................. - 18 - 5.2各个表的详细说明........................................ - 23 - 6.结束语 ...................................................... - 26 - 7.致谢 ........................................................ - 26 -

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%）。

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。

浅析电商平台数据指标分析

浅析电商数据分析 整体运营分析 电商网站总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析，着重了解用户购买各环节的体验，结合购买者的人口统计学属性、购买行为等，给出提升用户体验的优化策略，提升订单销售业绩。 分析指标包括：访问人数、订单数、销售总额、客单价、购买频率、销售趋势等数据，新用户比率、老用户比率、新用户注册量、注册转化率、订单量、订单转化率、新老用户重复购买频次、新老会员重复购买订单数、新老会员重复购买金额等。 访客分析 分析网站总访客数、产生商品浏览的访客数、创建订单访客、平均客单价等数据。 ●新老访客价值分析：访客数、商品访客数、营销费用、访客获得成本、创建订单访客、订单金额、平均客 单价、访客转化率等； ●访客购买矩阵分析：每年注册的用户最后一次下单的时间分布，比如，我们以2008年册的用户来说明， 这个报表就是提供了在后续的2008、2009、2010、2011以及2012这五年最后下订单的时间段分布，了解用户的活跃度； ●访客购买次数分析：人数、百分比、人均贡献、总计贡献、累计贡献； ●访客首次购买分析：了解访客首次访问到首次下单的时间段分布，可以了解用户消费习惯； ●访客平均客单价分析：了解访客平均消费金额的区间分布，了解访客消费水平； ●访客转化漏斗：访客数、浏览商品访客、加入购物车访客、提交购物车访客、创建订单访客、支付订单访 客、完成订单访客；

●访客转化率：访客数、浏览商品访客、转化率、加入购物车访客、转化率、提交购物车访客、转化率、创建 订单访客、转化率、支付订单访客、转化率、完成订单访客、转化率； ●访客复购率分析：日期、复购访客数、订单访客、复购率； ●访客活跃度分析：日期、活跃访客数、订单访客、活跃率； 订单溯源分析 分析电商网站人均访问、商品浏览、下单和支付的行为及数据，提供对单品及各个品类访问数据状态的全面分析，帮助电商网站评估订单销售情况及变化趋势。 ●订单明细：订单产生日期、访客省份、订单号、订单金额、状态、来源媒介、来源关键词、来源网站等； ●订单访客：产生订单的访客，订单数、订单金额、订单优惠、订单商品数量、来源媒介等； ●订单趋势：包括24小时订单数据、每日订单趋势、每日订单金额分析等； ●汇总分析：每日支付金额、年度支付金额、每日支付订单、平均每单金额等； ●订单集中度分析：支付方式分析、订单金额区间分析、订单商品数量区间分析、第三方推荐订单分析、购 物车分析等； 分析指标包括：订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。

大数据电子商务安全与数据分析平台.docx

大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖，精确分析市场形势、精准把握用户需求，极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时，也带来更严重的信息安全问题，导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代，电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要，因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计 大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别，由于依托于网络系统，因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块，以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分，即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中，前三个层级的主要功能是进行安全验证，由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例，网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障，包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击，降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密，以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应，在大数据时代，数据计算能力得到极大的提升，以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择

1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下，数据的安全性才能被很好的实现，尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全，配合用户权限管理，对不同权限用户的操作范围进行限制，进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全，防护系统处于完全被动的位置，因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手，通过检验数据是否正确、完整，以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行，如对目标客户年龄数据的限制，仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如，在网上支付的过程中，将整个过程分为支付及确认支付，其中的支付过程属于消费者的预购买行为，此时的交易并没有完全达成，消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实，其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构 大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架，分为基础层、架构层和应用层。其中，基础层由虚拟机、Linux等构成，框架层则为HadoopYARN框架，应用层包括数据采集模块、数据存储

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。