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大数据分析挖掘技术在电商的应用

发布日期:2015年01月04日    作者:Optimus Prime    来源:36dsj.com    点击率:

阿里云 ODPS (Open Data Processing Service)

  • 2010年2月第一版上线
  • 集团内部生产机群规模18000台机器
  • 单存储和计算机群最大规模5000台机器
  • 日均处理3000万个作业请求,20万个计算任务
  • 日均读3PB,写1PB数据;日均上传450TB,下载50TB数据
  • 服务淘宝、支付宝、阿里金融等多项集团内部业务
  • 支持淘宝贷款、数据模型、聚石塔等多款产品
  • 目前处于公测阶段,今年2季度正式商用​
大数据挖掘技术在电商的应用
  • 总量与构成:描述统计、频率分析
  • 趋势变化:时间序列、小波理论、比较
  • 关联分析:聚类、回归、二值逻辑、关联规则、决策树
  • 预测预警:神经网络、支持向量机、面板模型、贝叶斯网络

总量与构成挖掘数据:

  • 客户构成:地区、购买金额、频次、客单价
  • 销量构成:品类数量结构
  • 销售额构成:收入与品类贡献占比
  • 利润构成:商品、客户对利润的贡献率
  • 点击率和转化率:点击客户数,转化客户数