DTCC2014：O2O数据仓库实践-美团网徐章_IT168文库
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
美团O2O营销策略分析
基于O2O模式下的营销策略研究--以美团为例摘要：随着移动互联网时代的来临，020的营销模式逐渐的开始兴盛起来，而作为这种营销模式中的佼佼者的美团，因为其本身正确地战略规划以及国内温床效应的影响，其逐渐发展成了国内最大的020营销平台，但是其本身也并非是十全十美的，依旧具有一些无法轻易变革的积习的情况下，本文将拟就其问题提出一些行之有效的解决方法。
关键词：美团020营销方法团购问题解决方法第一章O2O营销模式分析1.1 O2O营销策略发展史一般意义上的O2O 营销模式的流程主要分成四个环节，首先是线上撮合，企业通过电子商务网展示自己的商品，消费者则通过上线来获取各种商品的信息，进而做出选择，其次是线上支付，经过第一环节后，消费者往往通过银行或者第三方支付工具在线支付或者预付，领取数字凭证，然后则是线下消费，消费者凭借之前领取到的数字凭证到线下实体店消费自己之前所购买的商品，最后当消费环节完成后，相关的信息将会提供到后台进行处理，一方面会反馈商家，另一方面也会告诉消费者，并通过大数据的形式，在未来的营销战略中做出参考。
1.2 O2O营销策略发展现状如今020营销模式通过四五年的发展，已经初具规模，现在使用020营销模式的团购网站有多家已经位居领先地位。
如今团购网站的不断发展促生出来的马太效应也进一步令整个产业达到了惊人的高集中率。
这一点从2011年10月团购网站成交额前5名之和约为6.92亿元,占总量之比约为57.22%。
2012年10月这两项数据则分别为14.12亿元以及79.4%就可以看得出来。
1.3 市场已有O2O营销策略O2O 可以将其看成是Offline To Online的缩写，也就是线下到线上，这种交易模式中最为典型的就是苏宁易购，通过以互联网为平台，将线下的交易引到线上。
尽管如此，但是从各方面来说，在现实的交易当中，不能仅仅将用户从线上引到线下，这种单一的流向仅仅只是一个数据流或者一种引导，020营销应当充分发挥自己的优势，一方面依靠传统互联网、移动互联网、线下实体店等不同的媒介引导用户从不同的时段、不同的地点进入整个使用体系当中。
DTCC2014：珠联璧合：当大数据联姻数据仓库后_IT168文库
主动解决影响客户满意度的问题（如 通话掉线）。
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©2013 IBM Corporation
下一代企业仓库环境
将转换、匹配、安全和治理能力扩展到所有数据
数据类型 实时处理与分析 切实可行的洞察
机器和 传感器数据 + 图像和视频 企业内容 + 事务性数据和 应用程序数据 社交数据 第三方数据 信息整合 探索、着陆和归 档 运营系统 深度分析与 建模
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扩展数据仓库基础架构
• 将极少使用的数据迁移到 Hadoop，从而优化 存储、维护和许可成本 • 通过对流数据进行智能处理，减少存储成本 • 通过确定馈送什么数据给仓库，提高仓库的性 能
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增强数据仓库的 3 种方式
1 预处理中心 2 可查询的归档 3 探索性分析
资料来源：Forrester Research, 2011 年 6 月，全球大数据网络调查
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概括而言，我们在考虑做什么？
集成大数据和数据仓库功能，以提高运营效率
需要充分利用各种数据
• 需要结构化、非结构化和流式传输的数据 源，进行深度分析 • 低时延要求 （几个小时，而不是几周或几个月） • 需要对数据的查询访问权限
Eclipse 插件
系统管理
连接器
Hue
Cloudera Manager
先进的引擎
Mahout
工作负载优化
Whirr ZooKeeper Lucene Oozie Pig Jaql Hive Flume
Sqoop
运行时
MapReduce
数据存储
O2O美团
O2O即线上到线下，是指将线下的商务机会与互联网结合，让互联网成为线下交易的平台，这个概念最早来源于美国。
其应该具有这5大要素：独立网上商城、国家级权威行业可信网站认证、在线网络广告营销推广、全面社交媒体与客户在线互动和线上线下一体化的会员营销系统。
下面以美团外卖为例子来分析O2O的电子商务模式。
一、运营模式（一）抓住顾客的消费心理对于买家而言，同样的商品当然是价格越便宜就越好，而美团网提供的价格几乎是最低的市场价，低地简直令人惊讶，因此能够成功吸引客户的购买。
还有更不可思议的是，当团购人数没有达到最低限度时，用户为了购买到自己想要的商品会主动邀请身边的朋友一起购买，以增加人数。
这样，不论是美团网，还是商家，都是化主动为不主动，原来是卖家加大力度宣传商品以吸引用户，现在是用户自己把人带过来，并且是完全免介绍费的。
（二）利用成本优势对卖家而言，这里有两种方式是能够获取较大利润的。
一种是单件商品以高价卖出去，以获得高利润。
另一种就是薄利多销，每件商品只赚一点点利润，但是销售的数量在短时间内极其庞大，就同样能够获得高利润。
美团网就是很好地利用了这一原理。
当美团网直接向商家拿货时，就省去了中间的一大笔费用，所以卖家自然会同意给出最低的折扣。
既卖了产品，又做了广告，何乐而不为。
（三）全程的物流掌控美团网的“物流”方式却是，客户付款后将收到一个唯一的美团网序列号码和密码，然后带着序列号码和密码到相应的地方消费，大大可以节省快递的时间与费用，而且令人感觉心里更踏实，更容易接受。
二、美团外卖的盈利模式（一）传统的成交费这是团购网站最基本的一项服务，但与国外的团购网站又不尽相同，国外一般是自己向商家进货，然后负责把商品卖出去，赚取其中的差价，就是直销。
而美团网不同，它基本上只充当组织者的作用，然后收取交易的佣金，听起来似乎这样的钱赚得更加轻松。
（二）流水抽成根据流水抽提成，美团运营商收取商家一定的年费，让其在平台上发布自己的商品。
美团网O2O营销论文
1 前言1.1 研究背景现如今，网络技术和电子商务的发展已经越来越迅速，O2O网络营销模式也随之应运而生，以其新颖的特点吸引了广大消费者的眼球。
O2O（Online To Offline）通过互联网这一第三方平台将线上交易与线下享受体验相结合。
它是一种新型的电子商务模式，O2O网络营销模式分为实物类商品营销和本地生活服务类商品营销两大类，经营实物类商品的模式相当于B2B、B2C模式，而经营服务类商品的模式则属于本地生活服务O2O模式，也是O2O网络市场发展的重点。
团购即“Business To Team”，作为O2O网络营销模式的典型代表，他发挥着聚集陌生的广大互联网用户的作用，使之形成一个购买某种商品或服务的团，从而获得较低的折扣。
它需要在线支付费用，团购商家薄利多销，运行团购的网站从中抽取佣金。
网络团购提高了对商家和用户的议价能力，使消费者获得较为可观的让步利润，在比较短的时间内就可以聚集大批的消费者①。
然而，团购的进入门槛低，容易被模仿和学习，各种网站团购如雨后春笋办建立起来，“千团大战”逐渐兴起，团购的商品和服务的种类也越来越丰富，导致团购行业的诸多问题暴露出来。
所谓O2O网络团购，是指一定数量的消费者通过互联网渠道组织成团，以折扣购买同一种商品。
团购中O2O模式大都是以本地化服务为主的，很多网站团购在选择服务型商品的时候忽略了消费者的真实需求，盲目扩大市场，导致付出大量的资金和人力成本之后，并没有得到理想的利润。
美团网是中国销售额最大的独立团购网站，也是国内建立最早的团购网站。
本文将结合美团网自身的特点，通过调查问卷和统计分析，针对在美团团购中的消费者的O2O意向进行研究，通过消费者的偏好的变量自身的特点来对在线的消费者进行考察，观察消费者在美团团购中有哪些偏好，这些偏好对O2O影响如何，然后提出相应的美团团购发展的建议，从而促进网络团购不断向前、健康发展。
所以，最终选定《基于消费者结构特征的O2O网络营销模式研究——以美团网为例》作为毕业论文的题目。
DTCC2014：大型企业级应用环境SQL优化探秘_IT168文库
INDEX_NAME -----------------PK_TF_R_UNICARD IDX_TF_R_UNICARD_4 IDX_TF_R_UNICARD_4 IDX_TF_R_UNICARD_4
COLUMN_NAME COLUMN_POSITION --------------- --------------UNICARD_NO 1 RESERVED1 1 UNICARD_BATCHNO 2 UNICARD_VALCODE 3
云和恩墨成就所托 成就所托 云和恩墨
一条SQL语句引发的血案
SELECT UNICARD_NO FROM TF_R_UNICARD WHERE PRESENT_TAG = '0' AND LIMIT_DATE + 0 > SYSDATE + 90 AND UNICARD_STATE||NULL = '0' AND UNICARD_VALCODE||NULL = :B3 AND ROWNUM <= :B2 AND RESERVED1 = :B1 AND (RESERVED2 <> '99' OR RESERVED2 IS NULL) FOR UPDATE
云和恩墨成就所托 成就所托 云和恩墨
一条SQL语句引发的血案
SQL> SELECT CHILD_NUMBER, NAME, POSITION, DATATYPE_STRING, VALUE_STRING FROM V$SQL_BIND_CAPTURE WHERE SQL_ID = '6zqqgm5k6nyt6' AND CHILD_NUMBER = 0;
DTC创造品牌奇迹读书札记
《DTC创造品牌奇迹》读书札记1. DTC品牌创新模式DTC(DirecttoConsumer)品牌创新模式是指企业直接面向消费者进行产品设计、生产、销售和营销的一种新型商业模式。
在这种模式下，企业通过去除传统零售渠道中的中间商环节，降低了成本，提高了效率，从而能够更好地满足消费者的需求。
这种模式在中国市场也得到了广泛的应用和发展，许多知名的中国企业如小米、拼多多等都成功地运用了DTC品牌创新模式，取得了显著的市场成果。
在《DTC创造品牌奇迹》作者深入剖析了DTC品牌创新模式的内涵、特点和发展趋势，并结合了大量的案例分析，为读者提供了丰富的理论知识和实践经验。
通过阅读这本书，我对DTC品牌创新模式有了更深入的理解，也为我在未来的工作和创业过程中提供了有益的启示。
1.1 DTC的概念与特点DTC（DirecttoConsumer）是一种商业模式，直接面向消费者销售产品和服务，去除中间环节，实现品牌与消费者的直接连接。
在这种模式下，品牌通过自有渠道或电商平台直接接触消费者，收集并分析消费者数据，精准定位需求，为消费者提供个性化、高品质的产品和服务体验。
DTC模式打破了传统渠道依赖，使品牌能够更加自主灵活地拓展市场。
直接连接消费者：品牌与消费者之间建立直接联系，有助于品牌了解消费者需求，提供个性化服务。
数据驱动决策：通过收集和分析消费者数据，优化产品设计、营销策略和客户体验。
高效互动沟通：通过社交媒体、官方网站等自有渠道，实现品牌与消费者的实时互动沟通。
快速响应市场变化：由于直接面向消费者，DTC模式能够迅速捕捉市场变化，及时调整产品和策略。
高度注重用户体验：关注消费者在整个购买过程中的体验，致力于打造愉悦、便捷的购物体验。
随着数字化时代的到来，DTC模式逐渐成为品牌发展的主流趋势之一。
通过深入了解消费者的需求和喜好，DTC品牌能够更好地满足消费者的期望，建立起强大的品牌忠诚度和口碑效应。
DTC模式也有助于品牌实现差异化竞争，提高市场份额和盈利能力。
基于电子商务OTO模式完善的分析——以美团网为例
易在 网上 交易 的行业 完全饱 和 ， 酒店、 餐 饮 皆属 于服务业 品类 ，
． 美 团存在诚信缺失等方 面问题 ， 很多消费者线下付款去实 团， 大众点评以及由它投资的饿了么网站。 以美团为代表的正在 弱。ｂ 实物与 ０ ２ ０ 平 台上展示 的反差太大 ， 顾客不满心理 筹措资金 ， 为在以餐饮为主导 ， 娱乐 ， 旅游 ， 购物 为风向标 打下一 体店消费后 ，
点 四大商家 占据 。未来 ， 美 团将设置外卖配送业务集 团， 意 图创 上。 ｄ ． 美团与支付 宝 ， 快捷支付等支付平 台拥有 良 好 的合作 ， 服务
造一个 以餐饮外卖为核 心 ， 扩展 的水果和蔬菜 ， 便利 店 ， 医学 ， 甜 保障系统完备 。ｅ ． 美 团总裁丰富的创业经历 和敏锐的战略眼光。 ②劣 势 ： ａ － பைடு நூலகம்模 式步入 门槛低 ， 美 团难 以形 成坚 固的行业 壁 点和其他新 的类别分布链 ，这说 明美 团外卖在 未来将 直面京东 到家 的竞争 ， 一场激烈 的资本与价格 的争夺之战 即将打响。 美团 垒， 不能独领风骚 Ｄ ｂ ． 宣传渠道不够新颖 ， 主要采用 邮件和短信等
线下实体和线上平 台相结合 ，构建切 实可行 的智 慧城市末端神 下对线上” 两种模式 ， 这两种模式之 间达到完美契合 的创新空 间 ． 手机等工具越来越智能化为线下消费提供 了可 能。ｅ ． 经 网络 ，用纯互联 网思维改造各种 围绕社 区居 民的公益和商业 还很 大。ｄ 服务 ， 达到政府 、 企业 、 居 民三赢 ， 小区居民可以通过线上平台订 该模式重点在餐饮服务方面 ， 目 前涉及商家还不多， 市场前景广阔。 ④威胁： ａ 责 争压力大， 大家商业模式趋同性太强， 替代性太 购产 品和服务 。这其 中运用 的惟妙惟 肖的 ， 是 它们 所依托 的美
美团配送实时数仓建设
• 算法策略（智能调度、ETA、动态定价等） • 实时业务监控、报警大盘 • 活动运营
• 每分钟生产实时指标上千万 （维度、指标矩阵）
• 每分钟处理数据上亿条(binlog)
• 30w+Qps的数据查询服务, 响应时间30ms以内(4个9)
美团配送实时数据建设演进
2016.9-2017.3
系统化
2017.3-2018.11
读取基 础指标
分组
爆单分组缓存 调度分组缓存 定价分组缓存 ETA分组缓存
爆单数据服务 调度数据服务 定价数据服务 ETA数据服务
V2.0 服务性能优化
• IO
- 增加信息密度：矩阵接口
List扁平结构
<D1,F1> <D1,F2> <D2,F1>
<D1,F1>,<D1,F2>,<D2,F1>
<D1,F1> <D1,F2>
规模化
2018.11-至今
平台化
美团配送实时数据建设演进
2016.9-2017.3
2017.3-2018.11
系统化
规模化
• 定边界 • 搭服务
2018.11-至今
平台化
V1.0 系统化(2016.9-2017.3)
• 背景：
- 大量的实时数据监控需求
• 思路：快速上线
- 边界拆分 - 和线上业务隔离
四层监控体系
基础组件监控
服务监控
DB
缓存
性能 异常
MQ
ES
超时率 QPS
业务监控 指标值 异常值
架构设计
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 容量规划
DTCC2014：TimesTen内存数据库— 架构扩展应用实践_IT168文库
子系统1
统应该是相对比较独立的，子系统 之间关联较少，而且相互关联的子
字体数量相对较少。
实际情况
子系统2
实际情况往往是大相径庭的，子系 统之间存在很高的耦合性。子系统
子系统5
内读写错综复杂，基本上不可能实 子系统4
现读写分离。 面对这样的现实，出于成本和风险
子系统1
子系统3
的考虑，很难做到子系统的解耦，
视子进程。
子进程(Sub Daemon)： 载入/卸载Data Store；将日志缓存写入日志文件；监视 和解除死锁；执行检查点。
Timesten
TimesTen的Cache Group选择
1. 每隔一定时间，缓存代理将数据复制到TimesTen中； 2. 适合用于储存几乎没有更新的数据；
3. 能保证单一数据库源的写入，能更好控制数据一致性，重点推荐。 1. 异步写入，DML被抛给Oracle，不等待Oracle完成COMMIT；
TimesTen中，表和索引均保存在内存中，容量
（内存）估算很重要，单库尽可能控制在 50~60GB，不超过100GB。 表字段不宜过多，字段不宜过长，TimesTen存 储具有字段对齐的特点，比Oracle需要更多的 存储空间，尽可能不超过128字节。
目录
架构现状
TimesTen
个性定制 应用效果 其他
②
① 应用COMMIT提交； ② 立刻返回应用COMMIT提交成 功； ③ 通过日志缓存写入日志文件； ④ 将更新信息发送给Replication
Rep Agent
④ ⑤
③
LogFile
Agent；
⑤ 将更新信息从Active发生到
LogFile
【完整版毕业论文】案例分析——美团网
【完整版毕业论文】案例分析——美团网案例分析——美团网一、案例背景：所谓团购（group purchase），就是认识的或者不认识的消费者连个起来，来加大与商家的谈判能力以求得最优价格的一种购物方式。
根据薄利多销、量大优价的原理，商家可以给出低于零售价格的团购折扣和单独购买得不到的优质服务。
由美国的Groupon模式出现之后，启动了原本平静的团购市场。
国内的团购网站始于2010年，短短8个月已经发展到千家，根据中国电子商务研究中心调查数据显示，截止2010年8月底，国内初具规模的网络团购企业数量已达1215家。
其中尚未包括未开团、或已倒闭的256家团购网站，及开团或开团次数很少的小型团购网站。
2010年3月4日，饭否创始人王兴重出江湖创建团购网站美团网。
王兴在第一时间觉察到了“Groupon模式”的商机，在国内建立了美团网。
在他看来，网购网站聚集了大量有针对性的用户去撬动商户，这形成了一种新的C2B模式。
目前王兴对该网站的定位为：新型团购网站，最大的特点是每天只卖一件商品，折扣很大，例如原价100元的红酒品尝套餐只卖50元，但是有24小时的时间限制以及最低人数限制。
美团的宗旨是：为消费者找到最值得信赖的商家，同时让消费者享受到超低折扣的优质服务。
后来美团网结合中国实际，推出了由原来每天一次团购一单的团购方式改变成每天一堆团购，增强了美团的竞争力。
并且由于团购没有达到人数，就不会成交，所以消费者不需要支付任何费用和承担风险。
二、案例简介1、商业机遇：团购的火热来源于美国的Groupon网站的成功网络，加之网络信息的快速传播，商业模式也被快速实现模仿，2010春，国内的团购如春笋般遍地开花。
并且由于电子商务进入门槛较低，团购的产品多为服务类产品自创建以来所团购的产品以餐馆、酒店、美容、健身、SPA等服务产品为主。
因此边际成本和物流成本较低，业务团队具有极高的议价能力，能提供极大的折扣。
团购网站受欢迎可以由三方面说明:1)对于消费者来说：选择简单，无法抵抗的折扣诱惑，面对商品具有紧迫感和新鲜感。
DTCC2014：大云Hadoop平台及应用-王宝晗_IT168文库
查询能力
SQL引擎
Scan
MR
适应运营商场景 的多种存储引擎 支持
监控/管理
元数据存储
索引存储
TextFile Hfile RCFile HBase
存储引擎
数据存储
基础存储部件选 择
分布式文件系统
分布式KV-Store
关系型数据库
HDFS
HBase
MySQL
• • •
支持数据的IUD操作 HBase存储引擎：支持同一份数据进行实时查询和统计分析：Hive直接读Hfile进行统计，通过HBase实时查询 Join优化：按照join key将两个表的数据存储在同一个HBase Table的不同column.
并行 数据ETL
BC-BSP
并行 数据探索
并行 数据挖掘
社交 用户权限管 网络分析 理
HugeTable
任 务 数据分割 子任 务 任务分解
block3
PC节点
MapReduce
M1 M2 Mi R1 R2 Rj
…
元数据服务器
M2
block2
PC节点
… …
分布式集群 管理服务器
任务分发服务器
block1 block2
120 100 80 60 40 20 0 流程3 流程4 流程5 流程6 流程7 现网时间（min） HIVE时间（min） MR时间
现网时间 云ETL时 （min） 间（min） MR时间 流程3 流程4 流程5 流程6 流程7 90 130 60 80 130 10 59 14 25 47 无 40 无 无 无
Superstep 1-n
Result files
/cmri/
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持的重要工具。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现模式、关联和趋势的过程。
本文将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术和应用，并提供一些常见问题的答案。
一、数据仓库的基本概念和技术1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。
它具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织，而不是按照应用系统或部门。
- 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，并进行了数据清洗和转换。
- 稳定性：数据仓库的数据是经过一定周期的更新和维护的，以保证数据的准确性和一致性。
- 非易失性：数据仓库中的数据是持久的，不会因为系统故障或人为操作而丢失。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括数据源层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。
- 数据源层：包括企业内部的各种数据库、文件和应用系统，以及外部数据源如互联网和供应商提供的数据。
- 数据存储层：是数据仓库的核心组成部分，用于存储集成和清洗后的数据，常见的数据存储技术包括关系型数据库和大数据存储技术。
- 数据处理层：包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，用于将数据从数据源层导入到数据存储层，并进行数据清洗、转换和整合。
- 数据展示层：用于向用户展示数据仓库中的数据，包括报表、图表、数据可视化和在线分析处理（OLAP）工具。
3. 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是保证数据仓库能够满足用户需求的关键步骤。
- 维度建模：维度建模是一种基于主题的建模方法，将业务过程中的关键业务概念抽象为维度和事实表，并通过维度之间的关联来描述业务过程。
- 星型模型和雪花模型：星型模型是一种简单直观的维度建模方法，事实表围绕着一个中心的维度表而展开。
雪花模型在星型模型的基础上，进一步细化了维度表，使得维度表更加灵活和可扩展。
O2O实验
本科实验报告课程名称：系统分析与设计实验项目：《O2O系统》实验实验地点：逸夫楼304专业班级：学号：学生姓名：指导教师：2014年11月14 日一、实验目的通过《系统分析与设计》实验，使学生在实际的案例中完成系统分析与系统设计中的主要步骤，并熟悉信息系统开发的有关应用软件，加深对信息系统分析与设计课程基础理论、基本知识的理解，提高分析和解决实际问题的能力，使学生在实践中熟悉信息系统分析与设计的规范，为后继的学习打下良好的基础。
二、实验要求学生以个人为单位完成，自选题目，班内题目不重复，使用UML进行系统分析与设计，并完成实验报告。
实验报告以纸质版（A4)在课程结束后一周上内提交（13周）。
三、实验主要设备：台式或笔记本计算机四、实验内容1 选题及项目背景题目：O2O线上线下电子商务模式背景：随着互联网的快速发展，电子商务模式除了原有的B2B，B2C，C2C商业模式之外，近来一种新型的消费模式020已快速在市场上发展起来。
对于B2B，B2C商业模式下，买家在线拍下商品，卖家打包商品，找物流企业把订单发出，由物流快递人员把商品派送到买家手上，完成整个交易过程。
这种消费模式已经发展很成熟，也被人们普遍接受，但是在美国这种电子商务非常发达的国家，在线消费交易比例只占8%，线下消费比例达到92%。
由于消费者大部分的消费仍然是在实体店中实现，把线上的消费者吸引到线下实体店进行消费，这个部分有很大的发展空间，所以有商家开始了这种消费模式。
2 定义O2O营销模式又称离线商务模式，是指线上营销线上购买带动线下经营和线下消费。
O2O通过打折、提供信息、服务预订等方式，把线下商店的消息推送给互联网用户，从而将他们转换为自己的线下客户，这就特别适合必须到店消费的商品和服务，比如餐饮、健身、看电影和演出、美容美发、摄影等。
O2O模式要求消费者网站预订、支付，预订、支付信息会成为商家了解消费者购物信息的渠道，方便商家对消费者购买数据的搜集，进而达成区域化精准营销的目的，更好地维护并拓展区域性客户。
美团网帮助文档
美团网帮助文档美团网是国内著名的新模式团购网站，采用的国际最尖端的技术和策划，尤其是在美国现在十分火爆，此运营模式更适合互联网创业者，对拥有社区的地方门户站长更是最好的选择，功能创新性强，模板易于管理。
整合国内主流的discuz、phpwind等程序，在线支付更为简单，邮件短信群发等。
目录一、安装说明 (1)1、解压安装包到运行空间 (1)2、检查环节以及文件权限 (2)3、填写空间信息和设置后台密码 (3)4、点击下一步开始自动安装 (5)二、使用说明： (6)1、设置自己的网站信息 (6)2、发布团购 (7)1、设置地区 (7)2、添加供应商 (8)3、发布团购活动信息 (9)4、添加团购卷 (10)三、前台客户操作 (12)1、充值账户余额 (12)2、在线购买商品 (13)3、打印或者短信团购卷 (14)四、用户购买短信接口协议 (14)五、商家验证团购卷 (15)六、常见的修改问题 (18)1、修改在线QQ (18)2、修改支付宝等账户 (19)3、修改邮件账户 (19)一、安装说明首先确保本地或者服务器支持php+mysql环境，不低于一下配置php 5.0、Apache 2.2.4、MySQL 5.0、Zend Optimizer 3.3.01、解压安装包到运行空间下载或者是从美团网cms官网购买商业版程序包解压后，重命名或者是复制到wwwroot根目录即可本地用http://127.0.0.1/美团网文件夹名（如果不根目录）网络用http://域名/美团网文件夹名（如果不根目录）打开后开始安装界面在浏览器地址栏输入路打开后开始安装界面2、检查环节以及文件权限第三步：填写ucenter配置信息【选填项，跳过程序完全没任何关系】3、填写空间信息和设置后台密码如果是本地用集成环境包测试，数据库名可以随便写，因为你有权限创建，用户名大多都是root，和集成环境软件有关，密码对应的设置后台密码网络安装：数据库名、用户名、密码这些是固定的，购买空间应该都会给你只需要下面设置后台密码即可。
美团数据分析实习报告
一、实习背景随着互联网技术的飞速发展，大数据和数据分析在各个行业中的应用越来越广泛。
为了深入了解数据分析在实际工作中的运用，我于2023年在美团公司进行了为期三个月的数据分析实习。
在实习期间，我深入参与了公司数据分析项目的各个环节，积累了宝贵的工作经验。
二、实习内容1. 数据收集与处理实习初期，我主要参与了数据收集与处理工作。
在导师的指导下，我学习了如何从各个渠道获取数据，包括API接口、数据库等。
同时，我还学习了如何使用Python、Excel等工具对数据进行清洗、整理和转换。
2. 数据分析与挖掘在掌握数据基础处理后，我开始进行数据分析与挖掘。
根据业务需求，我选取了多个业务场景进行深入分析，包括用户行为分析、商品销售分析、市场竞争分析等。
通过运用统计学、机器学习等方法，我发现了业务中的潜在问题和机会，为业务决策提供了数据支持。
3. 可视化与报告在数据分析过程中，我学会了如何使用Tableau、Power BI等工具进行数据可视化。
通过直观的图表，我能够更清晰地展示数据背后的趋势和规律。
此外，我还撰写了详细的分析报告，将分析结果和建议以书面形式呈现给团队。
4. 业务支持在实习期间，我还参与了业务支持工作。
针对业务部门提出的问题，我利用数据分析技能进行调研，为业务决策提供数据支撑。
例如，针对用户流失问题，我分析了用户行为数据，发现用户流失的主要原因是服务质量不高，进而协助业务部门优化服务流程。
三、实习收获1. 专业技能提升通过实习，我掌握了数据分析的基本技能，包括数据收集、处理、分析、挖掘、可视化等。
同时，我还学习了Python、Excel等工具的使用，为今后的工作打下了坚实的基础。
2. 业务理解能力在实习过程中，我深入了解了美团业务，对公司的运营模式、市场定位、竞争环境有了更清晰的认识。
这使我能够更好地将数据分析与业务实际相结合，为业务决策提供更有针对性的建议。
3. 团队协作能力实习期间，我积极参与团队讨论，与同事共同完成数据分析项目。
美团O2O的CRM系统架构设计
美团O2O的CRM系统架构设计众所周知，O2O（Online To Offline），是指将线下的商务机会与互联网结合，让互联网成为线下交易的前台。
但是O2O平台自身并不提供用户最终享受的商品、服务，这些服务都来自线下商户提供的服务，换句话说平台只是服务的搬运工。
线上风景固然靓丽，但是并不像看到的那样风光，就拿“团购”来讲，美团、点评、百度糯米的APP在功能布局、操作体验等方面差异化越来越小，这样极大的降低了用户使用门槛，作为理性逐利的C端用户来讲，最长见的结果谁便宜就会用谁。
那么问题来了，如何在这场纷争中抓住用户，最终胜出呢?对，线下能力!线下的能力包括线下资源的控制能力和线下服务品质的控制能力。
线下能力最终决定了平台能够提供给线上用户的服务和服务品质,只有能够提供丰富、实惠、高品质的服务，来能够帮助平台在线上赢得用户，取得成功。
美团之所以成功，就在于强大的地面、运营团队所建立起的线下能力。
而这些团队背后所依赖的，就是我们称之为秘密武器的B端产品。
CRM，就是其中之一。
CRMCRM系统，立足于帮助美团解决线下资源控制的能力。
CRM通过商家关系的建立和维系客户关系，同时借助于新技术、和方法改进来提升工作效率，从而达成链接美团和商户的使命!接下来我会从两大维度四个方面来介绍一下美团CRM的特点:合作篇销售(建立合作)、运营(持续合作)效能篇信息之战(数据)、移动办公(场景支持)销售（建立合作）众所周知，在CRM系统中线索是非常重要的资源，提供丰富、有价值的线索是CRM系统的首要职责。
在美团，线索对象通常指商家门店(POI)，通过对门店关键人物(KP)的拜访和机会转化，最终为美团提供合作商家(可上单的商家)。
线索通过多种渠道获得：网上数据爬取(初期)BD(业务拓展人员)采集商家创建众包采集美团数据中心(MDC)将信息收集完成后，POI将会进入审核环节，未经校准的POI会经由人工(运营审核、众包采集)、机器审核进行校准、去重工作，通过反向拉取、消息队列通知等方式，线索数据最终会同步到CRM。
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• 快速建模: 全面面地覆盖所有业务
• 业务模型灵活变更: 可行行且响应周期短
• 方方便使用用: 每个人人都能使用用数据资源
⺫目目录
• 美团数据业务现状和要求
• 演进中出现的问题 • 统一一模型管理方方案和工工具
• 经验总结
开放数据生生产
业务需求庞大大,
数据团队疲于应付数据接入入和建模工工作 构建数据开放平台,业务方方RD自自行行生生产数据 数据团队人人员Review ETL
</Entity>
<Fact name="Feedback" caption="评价">
<Table name="feedback" schema=“fact”></Table>
<EntityAttribute name="Deal" caption="项⺫目目" column="deal_id" entity=“Deal"></ EntityAttribute>
!
<Hierarchy name="Calendar" caption="自自然时间周期" allMemberName="All Periods">
<Level attribute="Day"></Level>
<Level attribute="Month"></Level>
<Level attribute="Quarter"></Level>
多维模型视角角
• 按事实角角度(纵向): 星型多维
• 按主题组织(横向): 维度层级组合合并
模型元素
• 实体/事实: 名称,物理表名,属性/度量列表
• 属性: 名称,对应字段/表达式,属性字典
• 度量: 聚合方方法
• 层级关系: 各层级属性
模型元素:实体/事实
<Entity name="User" caption="用用户" primaryAttribute="User" creationalFact="Signup">
!
INSERT OVERWRITE TABLE `pagevisit__date__calendar__day` PARTITION(`day`) SELECT COUNT(`pagevisit__pv`) `pv` , COUNT(DISTINCT `pagevisit__uv`) `uv` ... , `dim_date__day` GROUP BY `dim_date__day`
<Expression>
<![CDATA[ $Measures('Revenue')- $Measures('Order Buy Price')]]>
</Expression>
</Measure>
模型元素:层级关系
<Hierarchy name="Category" caption="品类" allMemberName="All Categories">
</LevelTuple>
</Aggregate>
驱动数据生生产:聚合流程
FROM ( SELECT `pagevisit`.`time` `pagevisit__time` `pagevisit`.`_c_ga_uuid` `pagevisit__uv` ...
]]>
</Expression>
</Attribute>
模型元素:度量值
<Measure name="Revenue" caption="交易额" column="amount" aggregator="SUM" dataType=“Decimal”></Measure>
!
<Measure name="Gross Profit" caption="毛毛收入入" aggregator="SUM" dataType="Decimal">
</LevelTuple>
<LevelTuple>
<Level entity="City" level="City"></Level>
<Level entity="Date" level="Day"></Level>
<Level entity="Deal" level="Deal"></Level>
<AttributeItem value="4" name="LOTTERY" caption="抽奖单"></AttributeItem>
<AttributeItem value="5" name="YGLZMMS" caption="阳光绿洲二二维码"></AttributeItem>
<Level entity="Date" level="Day"></Level>
</LevelTuple>
<LevelTuple>
<Level entity="Deal" hierarchy="Category" level="Class"></Level>
<Level entity="Date" level="Day"></Level>
…
<Measure name="Feedback User Count" caption="评价用用户数" column="user_id" aggregator="COUNT-DISTINCT" dataType="Integer"></Measure>
…
</Fact>
模型元素:属性
!
FROM `log`.`blog` `pagevisit` JOIN `dim`.`date` `dim_date` ON `dim_date`.`datekey` = `pagevisit`.`dt` JOIN `dim`.`city` `city` ON ... WHERE `pagevisit`.`dt` = '$now.datekey' ) `_inter`
</Dictionary>
</Attribute> <Attribute name="Is Open" caption="是否是已上线项⺫目目" dataType="Integer">
<Expression>
<![CDATA[
IF($Attributes('Status') IN (32, 64) AND $Attributes('Deal Attribute') & 8 = 0, 1, 0)
<Level attribute="Deal"></Level>
<Level attribute="Type"></Level>
<Level attribute="Category"></Level>
<Level attribute="Class"></Level>
</Hierarchy>
• 业务变化快. 行行业高高速发展,形式不断更新
数据业务规模 (截至至2014.4)
• 每日日新增数据量: 5T(压缩后)
• ETL任务: 1800
• 每日日Hadoop Job 数: 20000+
• 报表数量: 985
• 支支撑RD和分析师: 460+
对数据仓库的要求
快速粗放式增⻓长之痛
• 指标管理混乱: 重复定义, 口口径不一一致, 变
更困难
零散
• 元数据过于松散: 找不到数据, 业务知识
快速粗放式增⻓长之痛
• 依赖关系过于复杂: 层次过深, 指标来源
不明
• 规范执行行困难: 人人工工审核,建模方方法论难以
贯彻,精力力耗费在业务无无关的细节上
⺫目目录
<Level attribute="Year"></Level>
</Hierarchy>
<Hierarchy name="City Rank" Caption="城市级别" allMemberName="All City Rank">