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大数据分析挖掘技术在电商的应用(33页PPT)

PPT来自黄晖博士,PPT要点如下:


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

未完……


由于文章太长,PPT图片打开费流量,故在此放出部分内容。为了帮助大家节省流量,我们建议你从PC到36大数据官网查看。


↓↓↓↓请点击“阅读原文”查看完整版PPT。


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