数据电子商务论文范文-试述电商里的数据玩家word版下载

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2、他们的最新动作是，4月18日发布了面向卖家、第三方研究机构、媒体的消费者数据研究平台──“淘宝指数”，在这个平台上开放基于消费者搜索和交易行为的分析数据，供所有人免费使用。　　淘宝目前拥有国内电子商务最大的交易数据量，总数据量已经超过30PB，并且还在以每月3PB的速度增加着，共有10亿多条产品信息和5亿多名用户的活动信息，每天超过8000万人次的独立访问。“淘宝拥有海量的数据，同时也必须面对数据分析带来的挑战。”赵昆说。　　与他有同样想法的还有eBay中国研发中心分析平台与支付研发总监梁浒。梁浒所在的中国研发中心是eBay设在中国上海的技术

3、支持中心，在这里，每天有上千人的团队为eBay全球提供技术支持，数据分析部门是其中最主要的团队。他认为，相比于B2C平台，淘宝和eBay这类C2C平台遇到的数据分析挑战更大，理由是“亚马逊和京东所有的商品数据都是自己的，可是在eBay，商品数据都在卖家那儿。”需要指出的是，两家公司的商品数据极为庞大，截至去年末，eBay的在线商品数目在3亿左右，淘宝的在线商品数则高达10亿，是国内拥有最庞大商品数的电商。　　在淘宝所有数据里，有超过50%的数据属于非结构化/半结构化的数据，而在eBay，这一比例则高达95%以上。两家公司面对了相似的大数据处理

4、理由，这迫使两家公司不得不关注它们对数据处理的能力。　　不过，淘宝和eBay数据分析团队遇到的业务诉求不同，让它们二者分别走向了不同的关注点。在淘宝，日常运营的数据处理和计算是一部分，他们更致力于如何为用户提供产品化的数据服务。而eBay更关注在日常运营中，为内部各部门提供细致的数据分析支撑工具。　　　　淘宝：迎合用户需求，将数据产品化　　赵昆入职后遇到的第一个挑战，是来自宝洁中国的问询，“淘宝上人们对日化产品消耗和需求的数据是什么？”。　　2009年，宝洁中国在淘宝开设了名为“e生活家”的旗舰店，销售剃须刀和洗发水、牙膏等套装日用品。宝洁考

5、虑的并非销售额上的直接获益，而是认为淘宝能够提供一种创新的营销模式。对于一向热衷数据分析的宝洁，同样热切期望获得淘宝上的数据支持。随着品牌企业的逐步加入，有同样需求的企业卖家不在少数。　　“既然这些需求很典型，为什么不做一个能够覆盖到这些用户需求的产品呢？”抱着这个想法，赵昆和他的团队开始将自己的工作定位于将数据产品化，以服务于需要数据的卖家等外部用户。　　不过，他们马上就面对最棘手的数据处理和整合理由——淘宝此前缺乏数据体系：数据内容多样（日志型数据、文本型数据、关系型数据）、数据来源也很广泛（有商品维度、卖家维度、买家维度），并且这些数据

6、分布在不同的数据库中。　　在接下来的四五个月里，团队成员忙于数据处理理由。他们首先将原始数据进行规范化处理。同时，为了让分析工作更快速推进，他们将大多数非结构化的数据尽量转为结构化数据，比如将用户行为这一非结构化数据进行结构化数据处理。这些工作量非常庞大，在淘宝，数据的核心有三大维度：商品、交易和用户。此时淘宝内部开始确立明确的数据存储规则：网络平台上产生的所有数据都要被保留下来。这也意味着淘宝需要投入更大的技术力量，提高海量数据的存储和计算能力，并且需要不断提高系统的性能，压缩投入的成本。　　不过，这仅仅是第一步，“我们要通过一种方式让用户

7、能获取有价值的数据，让数据真正地帮助到用户的业务”赵昆说。为此，他们创造了一种树形方式对数据进行梳理。所有数据都基于这棵“树”进行组织，并且以“树”的方式展示给用户，这样用户获取数据的方式就像从一颗树的高处到末端根系，获得商品的从行业、类目、品牌、产品，到属性、店铺、商品等所有完整的、有关联的、有作用的信息。　　这种方式打破了一般做法，通常在企业里，数据会分布于不同的数据库里，用户最终获取的是不完整的数据，数据分析完全由业务需求驱动，查询的成本很高。这种做法意味着，需要将分布在不同数据库中的数据组建关联起来，这样的关联降低了用户提取数据的成本

8、，也让数据变得更加“聪明”。　　“不过，淘宝需要动用很多系统资源，对数据做大量的预处理，尽可能降低数据的使用成本并且增大灵活性。”赵昆表示。　　随后要开展研究数据产