天猫在电商节如何处理大数据？技术架构上采用了哪些策略？
对于这个问题，我们先了解下天猫电商节的数据：2019年双十一终交易额是2135亿！其专有云计算平台阿里云将在高峰期处理每秒数十万笔交易和付款。
电商如何进行大数据分析 电商大数据方案
电商如何进行大数据分析 电商大数据方案
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阿里在电商节的技术框架可将一个库吞吐达到将近3wTPS（每秒钟request/事务数量），RT(响应时间)在1ms以内完成基本上与本地相当，很好的支撑了天猫节的电商大促销活动。
据了解和自己的分析终结得出，阿里在天猫电商节上对大数据的的处理上基本的技术框架简单来讲就是计算存储分离+高宽带+AI技术+云计算
1，实现计算存储分离，计算存储分离后，再将计算与离线资源分布，解决了大数据量存储的问题。
2，高宽带保证了大数据的实时交互不延时。
3，通过大量的图像识别和机器学习，增加AI技术对商品的智能识别功能。
4，通过互联网提供虚拟化计算资源的云计算，改善了物流部门。
如何做电商数据分析
目前我也从事数据分析，主要用到的是数据表；主要是提供一些报表供参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。
据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。
电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：
1. 建立完整的数据体系
2. 对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题
3. 针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进
一、首先建立数据体系。
电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。
除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：
1. 搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据
2. 搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据
3. 社交媒体：社交媒体后台数据
4. 展示类广告投放 广告投放平台数据 等
从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题
三、提出解决方案
根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳也是学徒级别，学习中！经济基础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；
市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；
经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；
经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）
洛阳儒墨科技公司——产业电商经济数据监测、预测与政策模拟平台
如何进行大数据分析及处理
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。
语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。
处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。
一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 设检验、显著性检验、异分析、相关分析、T检验、 方分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和作，比如火票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。
并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
电商需要掌握的数据分析要素有哪些?
1. 店铺的点击量数 这是能分析一个店铺运营结果的数据。一家销量高、推广效果好的店铺，通常点击率都非常高，这和店铺的营业额有直接关系，如果点击率不高，可以从这个数据中获取，从而分析原因，进而可以作为改善运营、提高转化率的一种方式。
2. 访客分析 只有全面分析客户，才能了解他的价值，进而进行有针对性的营销。需要注意以下几点：1。区域比例访客比较分析产品类别中搜索度较高的三个词，快速找出客户所在位置，完美投递。还可以分析主要客户群，根据客户群准确定位，做好客户需求。
3. 直通车公式分析 卖家可以通过直通车更准确的分析网店的数据，然后进行合理的调整。数据可以从以下几个方面进行分析：1 .转化率点击转化率=总交易量/点击量X100 %;2.投入产出比投入产出比=交易总额/成本;3.平均点击成本平均点击成本=成本/点击量;商家可以很好的利用这些方面的数据分析来准确的分析直通车数据。当卖家利用直通车做好对网店的流量、访客、各种数据的分析，就能让自己的网店运营更精准，销量也会稳步增长。
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小型电商如何进行大数据分析？
看你要分析哪些数据，又想得到怎样的运营效果。比如说你要提升网店的流量，提升转化率，那么你就要去分析从用户点击网页到终下单购买，甚至签收（不退换货）每个环节的有效转化率；你要分析用户从不同终端进来的数据，分析不同平台广告投放的效果等。如果要看实际的电商大数据可视化分析，也可以去奥威软件的BI报表体验中心看看，那里有用虚拟数据制作的电商大数据可视化分析报表。或者你可以去了解下奥威软件的BI电商解决方案。