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淘寶網消費研究怎样做海量數據分析

传感器  |  2019-11-14  |  来源:乐山物联网云平台

淘宝消费研究怎样做?海量数据分析

万众期待的2012数据库技术大会已于2012年4月13日如期召开,本次大会已是IT168、ITPUB、IXPUB、ChinaUnix联合主办的第三届数据库技术盛会,为满足广大数据库从业者的需要已经过两天升级为三天大会聚集了国内最顶级的数据库专家、大量国内数据库工程师、架构师等顶级人群

现在谁没有购经历?而淘宝的消费研究大家也都多少看到过,这些消费研究数据是怎样来的呢?淘宝数据发掘团队负责人张辉(必达)给我们现场解读张辉说:细节会影响数据分析的成果

在淘宝的数据中,有很大的量可以供研究和分析

▲淘宝数据挖掘团队负责人张辉(必达)

▲淘宝的数据

淘宝惊人的数据:每天的数据4万件是最守旧的统计、28PB的总数据量、3000多的扫描数据量这样的数据尽管很吓人,但是散布还是非常有特点的通过消费信誉等因素让消费比较集中在某些部份,这也让淘宝面对数据量很大但是压力还是比较容易处理

▲淘宝访问来源分布

用户行为的分析,可以整理发现很多共性,但是不是所有消费行为都具有非常明确的周期性张辉为我们用话费的上充值领域已经有非常高的规律周期性,说明上充值业务已被消费者认可并逐渐成为习惯固然通过淘宝的数据分析还有很多类似的情况

▲淘宝不同的实现的系统框架

▲变量构造方法列举

我们看到,消费者的行为信息实际上为企业经营和计划会起到很关键的作用能够通过这样的用户行为基础数据的分析建立一个变量构造模块,我们可以通过分析变量预测未来的结果库这里核心的是变量构造模块是直接决定这项目的结果,这个结果,看似非常理论但是经过长期的数据积累和分析,这个预测性的结果将会与未来数据能够比较吻合乃至准确,结果库可以被各种应用所利用基础数据固然非常重要,但是变量构造的算法更是展现分析人员的想法的渠道通过当前的行动能够看出消费者的趋势和特性,能够精确的得出目标用户淘宝数据分析与传统方式实现是不同的,是分布式实现的、将数据分层的、更关注基础算法特点的、关注消费行为属性等但我们不过于专注个人信息搜集

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