阿里巴巴大数据实践(1)
阿里巴巴大数据分析报告
阿里巴巴大数据分析报告随着大数据的出现与普及，越来越多的企业开始关注和重视数据的价值与分析。
阿里巴巴作为中国最具代表性的互联网公司之一，其数据分析能力更是令人刮目相看。
在此，我们将通过对阿里巴巴大数据分析报告的解读，来了解阿里巴巴在数据智能方面的探索与应用。
1. 阿里巴巴如何运用大数据分析？阿里巴巴的业务涉及电子商务、金融、物流等多个领域，每个领域都有大量的数据输入和产生，其中的价值需要通过大数据分析来挖掘和利用。
阿里巴巴数据分析师群体的主要工作是对各类业务数据进行深入挖掘和分析，同时也制定出相应的数据应用模型进行运营。
他们以此为基础，为阿里巴巴的各个业务部门提供数据支持和服务。
据悉，全球大部分的电商数据都来源于阿里巴巴。
阿里巴巴先进的大数据分析能力不仅为自身提供了数据的广度与深度支持，更为其他国际企业的数据应用提供了重要的模板。
2. 阿里巴巴大数据分析报告中涉及的主要领域阿里巴巴大数据分析报告中，涉及了几个主要领域，分别是移动互联网、电商、金融和物流以及智慧城市等。
我们将按领域逐一解读。
2.1 移动互联网移动互联网是当前最为热门的领域之一，因此阿里巴巴在大数据分析报告中也对其进行了特别的关注与分析。
报告中显示，截至2016年底，中国的移动互联网用户规模已经达到7.31亿，占比超过了50%。
而在这些用户之中，女性用户占比逐年攀升，已经成为移动互联网的主流用户。
阿里巴巴大数据分析报告中还指出，移动互联网行业的用户体验已经成为一个破局点。
用户行为的多样化与高峰期的集中使用，使得数据管理成为移动互联网行业头疼的问题之一，大数据分析能力的提升能够有效解决这一问题。
2.2 电商作为电商领域的领军企业，阿里巴巴巨大的数据积累与分析能力为企业提供了无穷的商业价值。
阿里巴巴大数据分析报告中指出，电商行业的竞争力主要体现在物流和用户体验方面。
而大数据分析技术则可以对上述两个方面进行有效的解决。
以物流为例，大数据分析技术可以帮助电商企业实现全链条物流数据的实时跟踪与统计，并能够进行物流路线优化。
阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践
阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践近年来，随着互联网技术的快速发展，大数据正成为各行各业的新宠。
作为中国最大的电商企业之一，阿里巴巴集团早早就意识到了大数据的重要性，并在公司战略中确立了以大数据为核心的发展方向。
本文将探讨阿里巴巴集团在大数据战略方面的实践，并重点介绍其在征信领域的应用。
阿里巴巴集团的大数据战略阿里巴巴集团成立于1999年，起初只是一个简单的B2B电子商务平台，但随着业务的不断拓展，阿里巴巴逐渐积累了大量的交易数据和用户行为数据。
随着互联网技术的进步，阿里巴巴集团开始认识到这些数据的价值，并将其视为公司核心竞争力的来源。
因此，阿里巴巴在2011年正式确立了大数据战略，将其作为公司的战略目标之一。
阿里巴巴集团的大数据战略主要包括以下几个方面：1. 数据中心建设：阿里巴巴集团投资了大量资源用于建设数据中心，用以存储和处理数据。
通过建设自己的数据中心，阿里巴巴可以更好地掌握和管理数据，提高数据安全性和稳定性。
2. 数据挖掘和分析：阿里巴巴利用自身所拥有的海量数据进行挖掘和分析，以获取潜在的商业机会和消费者需求。
通过对数据的深度分析，阿里巴巴能够更好地了解用户的行为和喜好，从而为其提供个性化的产品和服务。
3. 人工智能技术的应用：阿里巴巴在大数据战略中积极探索人工智能技术的应用。
通过人工智能技术，阿里巴巴可以更好地处理和利用大数据，为用户提供更智能、高效的服务体验。
阿里巴巴集团的征信实践征信是指通过收集、整理和分析个人或企业的信用信息，评价其信用状况的一种方式。
传统的征信体系往往依赖于少量的数据来源和繁琐的手工操作，效率低下且不够准确。
然而，阿里巴巴集团凭借其庞大的交易数据和海量的用户行为数据，正在对征信领域进行革新式的实践。
阿里巴巴集团在征信实践方面的主要探索如下：1. 芝麻信用：阿里巴巴集团推出了芝麻信用体系，通过对用户的消费行为和信用记录进行分析，为用户提供信用评分。
阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践
阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践随着互联网的快速发展，大数据已逐渐成为企业竞争的核心要素之一。
而阿里巴巴集团作为中国最大的互联网公司之一，充分认识到大数据的价值和潜力，并在其业务中广泛应用大数据技术。
特别是在征信领域，阿里巴巴集团采用创新的大数据模式，实现了对个人信用的评估和征信服务的提供，为中国的金融行业带来了革命性的变化。
阿里巴巴集团的大数据战略主要包括两个方面。
首先，阿里巴巴通过用户购买、搜索、浏览、评论等多种行为数据的收集和分析，建立了庞大的用户数据库，包含海量的个人信息和行为记录。
这些数据不仅能够为商品销售提供精准的个性化推荐，还可以通过对用户行为的分析来评估个人信用水平。
其次，阿里巴巴以支付宝为基础，通过金融科技的手段，获取了大量的用户信用数据。
支付宝的在线支付、信用借贷、蚂蚁借呗等金融服务为阿里巴巴集团提供了大量的信用行为数据，为个人信用评估提供了可靠的依据。
这两方面的数据共同支撑了阿里巴巴集团在征信领域的实践。
阿里巴巴集团在征信领域的实践主要表现在两个方面。
首先，阿里巴巴集团通过大数据技术，建立了以个人信用评估为核心的征信体系。
通过对用户在阿里巴巴旗下平台上的多维度数据进行分析，包括但不限于购买行为、支付行为、信用借贷行为等，阿里巴巴可以对个人的信用水平进行评估，并生成相应的信用评分。
这一信用评分既能为用户提供诚信担保服务，也可以作为金融机构决策的参考依据。
其次，阿里巴巴集团利用大数据技术，开展了信用借贷和消费金融服务。
通过对用户的消费行为、个人信用评估等信息的分析，阿里巴巴可以为用户提供个性化的信贷产品和消费金融服务，满足用户的多样化金融需求。
阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践在中国金融行业中带来了革命性的变化。
一方面，阿里巴巴集团通过个人信用评估和征信服务的提供，提高了金融机构的信贷决策能力，降低了贷款风险。
个人信用评估的引入实现了对个体的全面评估，打破了传统金融中以抵押品为主要评估依据的模式，为小微企业等难以提供抵押品的个体创业者提供了更多的融资机会。
《阿里巴巴数字经济生态圈的构建与实践》
《阿里巴巴数字经济生态圈的构建与实践》阿里巴巴数字经济生态圈的构建与实践阿里巴巴是中国众多IT企业中的佼佼者，以电子商务为主营业务，在过去的十多年里，它积极探索数字经济的发展模式，建立了数字经济生态圈。
这个生态圈，包括了多个领域的产业，如电商、金融、物流、云计算、大数据分析、人工智能等。
此外，它还通过合作、投资和收购等方式，拓展了生态圈的边界，形成了完整的数字经济产业链。
本文将详细介绍阿里巴巴数字经济生态圈的构建过程和实践经验。
一、数字经济生态圈的构建过程1.电商阿里巴巴集团成立于1999年，是中国最早的电子商务公司之一。
早期的阿里巴巴主要是一个B2B平台，帮助中国出口企业与全球采购商联系。
随着中国电子商务市场的发展，阿里巴巴逐渐扩大了业务范围，进入C2C和B2C市场，成为全球最大的电子商务公司之一。
2014年，阿里巴巴在纽约证券交易所成功上市，成为中国企业在海外上市的历史性事件。
2.金融在电商业务壮大的同时，阿里巴巴也快速拓展金融业务，成立了蚂蚁金服公司。
蚂蚁金服旗下的支付宝已成为全球最大的在线支付平台之一，拥有8.7亿用户。
此外，蚂蚁金服还提供理财、信贷、保险等金融服务，涉及用户数量达到6亿。
3.物流电商业务需要高效物流支持，为了提升物流质量和效率，阿里巴巴不断完善自己的物流体系。
阿里巴巴创办了菜鸟网络公司，菜鸟网络致力于打造智能物流体系，利用物联网技术、云计算和人工智能等技术提高物流配送效率和精准度。
截至2019年底，菜鸟网络已覆盖全国68个城市，发货量和订单量分别达到了1.21亿和5.06亿。
4.云计算阿里云是阿里巴巴集团旗下的云计算公司，成立于2009年。
阿里云提供基于云计算技术的各类服务，如云服务器、云存储、大数据分析等。
目前，阿里云已经成为全球第三大云计算服务商，全球95%的世界500强企业中，有超过一半的企业选择阿里云作为他们的云计算服务提供商。
5.人工智能阿里巴巴对人工智能的投入已超过1000亿元人民币。
大数据技术在企业管理中的应用与实践
大数据技术在企业管理中的应用与实践随着社会经济的发展，各行业企业竞争加剧，而科技的不断进步与发展，也为企业管理带来了新的机遇和挑战，其中最重要的就是大数据技术的广泛应用。
大数据技术已经成为当下企业管理中不可或缺的一部分，其应用与实践所带来的经济效益和社会价值越来越受到人们的重视。
1. 大数据技术的概述大数据技术是指通过现代化的技术手段，对各种类型和来源的数据进行采集、存储、处理、分析和应用的一种综合性技术。
它含有三个基本特征：数据量大、处理速度快、分析复杂。
随着数字化时代的到来，大数据的来源已经包括社交媒体、传感器、互联网、物联网等多个方面。
如何利用和应用这些海量数据，已经成为企业管理中亟需解决的一大难题。
2. 大数据技术在企业管理中的应用（1）市场营销领域：大数据技术可以通过对消费者行为数据的分析，实现个性化、定向的市场推广和广告投放，从而提高销售转化率和客户黏性。
（2）物流和供应链领域：大数据技术可以对物流和供应链中的数据进行分析，提高物流运输效率和供应链管理质量，减少运输成本和货损率。
（3）产品研发领域：大数据技术可以通过对市场数据和用户反馈的分析，改进产品设计和研发，提高产品的满意度和市场竞争力。
（4）风险控制和精细化管理领域：大数据技术可以对企业内部数据进行分析，实现风险预警和管理精细化，提高企业管理效率和管理水平。
3. 实际案例解析（1）阿里巴巴：阿里巴巴通过大数据技术，实现了个性化推荐和运营管理，提高了电商销售转化率和用户黏性。
阿里还开发了数据分析平台“ET-AI”，为企业提供了全面的数据分析服务。
（2）京东物流：京东物流通过大数据技术，实现了智能化运输和物流管理，提高了物流运输效率和管理质量，减少了货损率和运输成本。
（3）华为技术有限公司：华为通过大数据分析，提高了管理水平和业务效率。
华为还利用大数据在产品研发、精益生产、全面考核等方面展开了深度应用。
4. 大数据技术的前景大数据技术是人工智能时代的重要支撑，其应用前景非常广阔。
大数据分析在网络平台跨境精准营销中的应用研究——以阿里巴巴国际站为例
80 2021年 11 期 总第 944 期
营销策略
以下三个方面： ①对于消费者来讲，阿里巴巴国际站可以让消费者在最短
时间内了解目标产品的最近市场行情。阿里巴巴国际站从 1999 年成立，一直以来致力于全球 B2B 贸易。随着经济全球化的不断 发展，越来越多跨国贸易开始在全球范围内展开。但是跨境贸易 的发展容易受到地域时间等多种因素的限制，消费者利用阿里 巴巴国际站可以轻松突破时间地点语言等多种限制，只需要在 网站或手机 App 上登录，并且按照自己期望产品的特征进行筛 选，然后按照筛选出来产品的价格或销售量进行匹配，就可以在 最短时间内找到符合自己期望的产品。
面向连接的智能运维体系：阿里大数据运维实践
阿里大数据运维的挑战
阿里巴巴在大数据运维过程中，面临着海量数据处理、复杂系统架 构、高并发访问等挑战。
02 面向连接的智能运维体系 概述
体系结构
感知层
通过各类传感器和监控工具， 实时感知系统的运行状态和性
THANKS FOR 的深度融合
未来，运维和开发将更加紧密地结合在一起，形成高效的协同工作机 制，提高软件交付速度和质量。
云计算与边缘计算的结合
随着云计算和边缘计算技术的不断发展，运维体系将实现云边协同， 提高资源利用效率和响应速度。
运维安全的重要性凸显
随着网络安全风险的增加，运维安全将成为未来发展的重要方向，保 障系统和数据的安全将成为运维工作的核心任务之一。
资源动态管理
根据业务需求和系统负载情况，动态调整资源分配， 实现资源高效利用。
自动化与智能化运维实践
自动化部署与配置管理
通过自动化工具实现大数据系统的快速部署和配置管理，提高运 维效率。
智能化监控与告警
利用机器学习等技术手段实现智能化监控和告警，减少误报和漏报。
自动化故障恢复
通过自动化工具实现故障自动恢复，缩短故障处理时间，保障业务 连续性。
运维安全与合规
阿里大数据运维注重运维安全和合规性，采用严 格的访问控制、数据加密、安全审计等措施，确 保数据和系统安全。
运维流程与规范
运维流程
阿里大数据运维遵循标准的运维流程，包括需求分析、设计、开发、 测试、发布、监控和优化等环节。
运维规范
阿里大数据运维制定详细的运维规范，包括系统命名规范、目录结 构规范、日志规范、备份规范等，确保系统稳定性和可维护性。
非连续性文本《论中国非物质文化遗产的当代价值》阅读练习及答案(浙江S9联盟2023学年高一上期中考)
2022学年高一年级上学期S9联盟期中联考（一）（本题共3小题，12分）阅读下面的文段，完成下面小题。
材料一非物质文化遗产的保护与传承，重在融入现代生活、展现当代价值，涵养文明乡风、凝聚民族精神。
在新的时代条件下，促进非遗创造性转化、创新性发展，就要处理好传统与现代、继承与发展、保护与利用的关系。
为了让非遗更好地融入现代生活，山东将推出一批非遗主题旅游线路，培育一批非遗旅游体验基地，打造一批非遗研学旅游产品和演艺作品。
建设一批非物质文化遗产特色景区，用时代精神激发传统非遗新活力。
促进乡村振兴、建设美丽乡村，非物质文化遗产正在发挥独特作用。
在山东，有的地方探索“非遗+扶贫车间”模式，依托市场潜力大、带动作用强的非遗项目，让群众实现家门口就业；不少地方建设传统工艺工作站，开设非遗扶贫就业工坊，组织展示展销，鼓励电商平台推介工坊产品。
一位树皮画非遗传承人感慨：“从带动几个人到带动几百人，从过去几百元到现在几千元的收入，非遗保护传承给大家带来了看得见的实惠。
”着眼未来，既加强系统性保护，也推进创新性发展，就能让非遗焕发出强大生命力，为增强文化认同、坚定文化自信提供重要的精神支撑。
摘编自《人民日报》的《让非遗绽放更迷人光彩》材料二《非物质文化遗产法》2011年颁布实施以来，我国已建立国家、省、市、县四级非物质文化遗产代表性项目名录体系，非物质文化遗产保护传承取得突出成绩。
同时，我国非遗保护传承工作也存在一些矛盾和困难，突出表现为部分非遗项目、门类推广不力后继乏人，有的甚至濒临失传、灭绝的危险。
我国非遗保护传承实践表明，一些非遗项目、门类受内容特点或表现形式的限制，在技艺传授、生产制作、宣传展示、市场推广等方面存在“先天性”不足，需要持续得到政府和有关各方的支持保障。
相当一部分非遗项目、门类面临生存和发展困境，大都属于这种情况。
非遗保护传承需要“两条腿走路”，除有效发挥政府支持保障作用，还应当充分发挥社会参与和市场配置资源的作用。
阿里巴巴案例分析-(含多场景)
阿里巴巴案例分析一、引言随着互联网的飞速发展，电子商务已经深入到了人们生活的方方面面。
作为我国乃至全球最大的电子商务平台，阿里巴巴集团的成功引起了广泛关注。
本文将对阿里巴巴的发展历程、商业模式、竞争策略、技术创新、企业文化等方面进行深入分析，以期为我国电子商务产业的发展提供有益借鉴。
二、发展历程1.创立初期（1999-2003）1999年，马云等18人在杭州创立了阿里巴巴，以B2B业务为核心，为企业提供在线交易和信息发布服务。
2003年，阿里巴巴推出了淘宝网，正式进入C2C市场，迅速积累了大量用户。
2.成长扩张期（2004-2009）2004年，阿里巴巴推出，解决了电子商务中的信任问题。
随后，阿里巴巴不断拓展业务领域，进入B2C、C2B、O2O等市场，形成了丰富的业务生态。
3.转型升级期（2010-至今）2010年，阿里巴巴推出天猫，正式进入B2C市场。
此后，阿里巴巴通过投资并购等方式，布局物流、金融、云计算等领域，逐步实现业务多元化。
2014年，阿里巴巴在美国纽约证券交易所上市，成为全球最大的IPO。
三、商业模式1.B2B模式：阿里巴巴通过提供在线交易和信息发布服务，帮助企业降低采购成本、拓展市场，实现产业链上下游企业的共赢。
2.C2C模式：淘宝网为个人卖家提供免费开店服务，吸引了大量卖家和买家，形成了一个庞大的在线市场。
3.B2C模式：天猫聚集了大量品牌商家，为消费者提供正品保障、优质服务，满足消费者对品质生活的需求。
4.新零售：阿里巴巴通过投资线下实体店、发展智慧物流等手段，实现线上线下的深度融合，提升消费者购物体验。
四、竞争策略1.市场定位：阿里巴巴通过明确市场定位，针对不同市场推出相应产品，满足各类用户的需求。
2.生态布局：阿里巴巴通过投资并购等方式，布局多个领域，实现业务协同，提升整体竞争力。
3.技术创新：阿里巴巴不断加大研发投入，推动技术创新，提升平台运营效率，优化用户体验。
4.品牌建设：阿里巴巴注重品牌建设，通过举办“双11”等大型促销活动，提升品牌知名度和影响力。
电商企业大数据营销的应用研究以阿里巴巴为案例分析
电商企业大数据营销的应用研究以阿里巴巴为案例分析一、本文概述随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为企业运营和决策的重要依据。
在电商领域，大数据营销的应用更是日益凸显，为企业带来了前所未有的商业机遇。
本文旨在探讨电商企业如何利用大数据进行精准营销，并以阿里巴巴为例，深入分析其大数据营销的应用策略和实践成果。
本文首先将对大数据营销的定义、特点及其在电商领域的重要性进行阐述，明确研究背景和意义。
接着，通过对阿里巴巴的案例分析，揭示其大数据营销的具体做法和成功经验。
在此基础上，本文还将探讨大数据营销面临的挑战和问题，并提出相应的解决策略和建议。
本文的研究旨在为电商企业提供有益的参考和启示，帮助其更好地运用大数据营销手段提升市场竞争力。
也希望能为学术界和业界的相关研究提供有价值的参考和借鉴。
二、大数据营销理论基础随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到社会的各个领域，特别是在商业领域，大数据的应用更是日益广泛。
大数据营销，作为大数据应用的一个重要分支，是指利用大数据分析和挖掘技术，深入了解消费者行为，优化营销策略，提高营销效果的一种新型营销方式。
大数据营销的理论基础主要包括数据挖掘、消费者行为分析、市场细分和目标市场定位等。
数据挖掘是通过特定算法对海量数据进行处理和分析，挖掘出隐藏在数据中的有价值信息的过程。
消费者行为分析则是通过收集和分析消费者的购买记录、浏览行为等数据，深入了解消费者的需求和偏好，从而为企业制定更为精准的营销策略提供依据。
市场细分和目标市场定位则是大数据营销中的关键环节，通过对消费者数据的挖掘和分析，企业可以将市场划分为不同的细分市场，并确定自己的目标市场，从而制定更为精准的营销策略。
在大数据营销中，数据的收集和处理至关重要。
企业需要利用各种手段收集消费者的数据，包括购买记录、浏览行为、搜索记录等，并对这些数据进行清洗、整合和分析，以提取出有价值的信息。
同时，企业还需要建立强大的数据处理和分析系统，以支持大数据营销的实施。
阿里巴巴大数据之路——数据技术篇
阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇⼀、整体架构 从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼ 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接⼝或者视图形式的数据服务） 数据应⽤层：包含流量分析平台等数据应⽤⼯具⼆、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。
⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。
我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。
通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 1.直连同步 通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 2.数据⽂件同步 从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 3.数据库⽇志同步 主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 （数据库相关⽇志介绍，参考：） 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 1）批量数据同步 要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。
以此来实现数据格式的统⼀。
产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。
产品简介： 开源地址： 更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 2）实时数据同步 实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。
阿里大数据练习(习题卷10)
阿里大数据练习(习题卷10)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共67题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]在阿里云MaxCompute中，用于判断X和Y两个整型不相等，可以使用的操作符是:（ ）。
A)X==YB)X!=YC)X<>YD)X like B2.[单选题]weblogic是遵循（ ）标准的中间件。
A)DCOMB)J2EEC)DCED)TCP/IP3.[单选题]select event,count(*) from v$session_wait group by event 这个语句是用来做（ ）分析的。
A)分析会话的状态B)分析会话的等待事件情况C)分析系统消耗的系统资源情况D)分析系统主要等待事件分布情况4.[单选题]国家电网公司信息化工作坚持“统一领导，统一规划，（ ），统一组织实施”的“四统一”原则。
A)统一运作B)统一管理C)统一设计D)统一标准5.[单选题]以下运算符中，优先级最高的运算符是（）。
A)=B)!=C)*(乘号)D)()6.[单选题]阿里云的机器学习平台提供了大量实用的算法，包括数据预处理方法，常用的"归一化"处理主要是(）A)把指定数据设置为1B)把指定数据设置为平均值C)对数据的线性资换，使结果值映射到到[0-1]之间D)对>1的数据设置为17.[单选题]段是表空间中一种逻辑存储结构，以下（ ）不是ORACLE数据库使用的段类型。
A)索引段C)回滚段D)代码段8.[单选题]某些在线广告APP采用了阿里云的技术，通过对网上搜集的海量数据的分析，给企业主提供精准的广告投放人群。
该APP的产品经理介绍该系统能实现以下计数指标：1-能存储海量数据，单标大小超过100TB;2-支持多张上亿的表进行Join;3-支持多种筛选条件，包括连续范围筛选、取值筛选、and/or/not条件组合等;4-支持快速（3秒以内）对十个维度分别进行技术透视分析根据以上信息，请判断该APP使用的是阿里云的（ ）产品。
阿里巴巴等电子商务平台与营销策略实践
阿里巴巴等电子商务平台与营销策略实践电子商务是当今商业领域最为热门和前景广阔的行业，而阿里巴巴集团作为中国电商巨头，致力于推进数字经济发展，在多方面展现了强大的实力和领先的创新能力。
为了更好地推广商品和提升客户体验，阿里巴巴采取了一系列的营销策略，让其电商平台日渐成为商界灵感源泉。
一、大数据分析对于阿里巴巴来说，大数据分析是其自我发展和进步的关键。
通过大数据分析，阿里巴巴可以了解的有关客户行为、购买习惯和消费行为模式。
大数据还可以帮助阿里巴巴在网站设计和营销策略上进行优化。
阿里巴巴将大数据应用到商品推广中，运用大数据进行精准定位并降低营销成本。
同时大数据会影响阿里巴巴在金融和物流方面的产品设计与策略制定。
二、流量引导与导购平台在各大电商平台中，流量是非常重要的一环。
阿里巴巴就想方设法保持流量的增长。
无论是天猫的创新促销活动，还是淘宝的直播和短视频功能，阿里巴巴都在帮助卖家拓展流量。
此外，阿里巴巴还发展出导购平台，为卖家提供直播、短视频、教程、推广位等，帮助卖家进行流量引导，提高转化率。
三、精准营销基于大数据分析，阿里巴巴通过推荐算法将用户的浏览历史和购买历史进行分析，定位有潜力的用户进行定向投放，通过此方法提高广告效果。
阿里巴巴还开发了其自己的DSP（买卖方广告平台），用于在其平台上的各个场景中进行广播。
与此同时，阿里巴巴也为卖家提供了更丰富的广告选择，比如淘宝营销管家广告，阿里钻展广告等。
四、品牌塑造阿里巴巴在消费者心中一直有着良好的品牌形象。
阿里巴巴很早就开始注重品牌建设，在线共享经济等领域，阿里巴巴不仅充分利用自身品牌形象作为品牌塑造的核心资源，还通过一系列公益事业项目和活动来提高品牌美誉度。
阿里巴巴还通过多个渠道推出自己的Logo，在线下、线上均有推广，并以此作为品牌差异化和个性化的展现。
五、公益推广阿里巴巴一直致力于公益事业。
通过加强与中国青少年发展基金会合作、防灾减灾、城市环保、农村扶贫等多种方式推进公益事业发展。
大数据对于企业决策的辅助与实践
大数据对于企业决策的辅助与实践随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为企业决策中不可或缺的重要组成部分。
大数据的应用不仅可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，还可以提升企业的运营效率和竞争力。
本文将探讨大数据在企业决策中的辅助作用以及实践案例，旨在帮助读者更好地理解大数据对企业的重要意义。
一、大数据在企业决策中的辅助作用1. 提供全面的数据支持大数据技术可以帮助企业收集、存储和分析海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
通过对这些数据的深度挖掘和分析，企业可以获得更全面、更准确的信息，为决策提供有力支持。
2. 实现精准的定制化服务借助大数据技术，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，实现精准的定制化服务。
通过分析客户的行为数据和消费习惯，企业可以为不同客户群体量身定制产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
3. 预测未来趋势大数据分析可以帮助企业预测未来的市场趋势和发展方向，为企业决策提供参考依据。
通过对历史数据和市场动态的分析，企业可以更好地把握市场机会，规避风险，实现可持续发展。
4. 提升运营效率大数据技术可以帮助企业优化运营流程，提升工作效率和生产效率。
通过对生产数据和供应链数据的分析，企业可以及时发现问题并采取措施，实现资源的合理配置和利用，降低成本，提升盈利能力。
二、大数据在企业决策中的实践案例1. 阿里巴巴的大数据营销阿里巴巴作为中国领先的电商平台，利用大数据技术实现了精准营销。
通过分析用户的浏览记录、购买记录和搜索记录，阿里巴巴可以向用户推荐个性化的商品，提升购物体验，增加销售额。
2. 腾讯的大数据广告腾讯利用大数据技术实现了精准广告投放。
通过分析用户的社交行为和兴趣爱好，腾讯可以向用户展示与其兴趣相关的广告，提升广告的点击率和转化率，实现广告主和用户的双赢。
3. 京东的大数据仓库京东建立了庞大的大数据仓库，实现了对海量数据的存储和分析。
通过对用户的购物行为和偏好进行分析，京东可以为供应商提供精准的商品推荐和定制化服务，提升销售额和客户满意度。
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提纲
• 大数据的几个问题 • 本质、目标、核心、挑战
• 阿里巴巴大数据实践 • 大数据路径 • 典型应用示例
提纲
• 大数据的几个问题 • 本质、目标、核心、挑战
• 阿里云的大数据实践 • 大数据路径 • 典型应用示例
大数据的本质
• 大数据的本质在于数据都在线、可以共享
大数据不仅仅在于大，欧洲对撞 实验室做一次碰撞的数据产生的 数据非常大 今天的数据不是大，数据都在线 成为互联网的特点
类别 电视剧 电影 动漫 综艺
用户比例对比表
某视频网站
全网视频
32%
63%
50%
24%
8%
14%
5%
9%
说明 • 该网站电视剧内容对
用户的需求满足不够 • 该网站的电影内容对
用户的需求满足较好
判断网站内容是否符合用户兴趣 -2
进一步，通过对比某视频网站热门电视剧排行和全网用户访 问视频电视剧排行，发现：
– 淘宝上有70万ISV，与阿里巴巴一起构成了一个大生态圈，需 要云计算平台来助力生态圈的构建
• 成本因素
– 需要采用低成本PC级服务器
• 未来发展需求
– 我们自己希望成为一家数据公司，做数据最基本的需求就是要 能够处理PB级的数据能力，否则很难有新的业务突破
飞天云计算平台
地图、邮箱、搜索、CNZZ
问题 对于庞大的通用服务器集群考虑规模运营的问题
我们如何做到的？
“海陆空“立体作战
– IBM小型机 通用PC服务器集群、弹性计算 – Oracle数据库 MySQL，OceanBase分布式数据库，RDS – EMC存储 TFS 小文件存储、Tair 弹性缓存 – 业务逻辑适配分布式架构
2013年5月17日，阿里巴巴最后一台小型机下线
– 用户的娱乐、IT、生活日用品等兴趣并没有相应的广告覆 盖
– 投放的机动车广告，实际感兴趣的用户并不多
类目 娱乐 游戏
IT 生活日用品
教育 体育 机动车 金融保险 房地产 食品饮料
用户兴趣分布 24.31% 17.95% 16.11% 7.95% 3.87% 2.33% 1.42% 1.40% 1.19% 1.13%
亚马逊通过访问数据分析做成了全球做好的 推荐业务，这可以算是大数据的早期应用
阿里金融做小贷的事情，恰恰是银行做不了 的。银行做信用评级的成本极高，银行不做 小的贷款。 阿里金融每天贷10块钱，100块钱的人也很 多
大数据的核心 • 大数据的核心在于建立数据之间的整合和关联分析
Google的搜索：一个关键字就能够把我们想 得到的文档通过列表的形式给展示出来
淘宝的销售、物流、仓储和制造
大数据的挑战
• 大数据的挑战在于有了大数据，你能不能及时、正确的算 出来
• PB级的数据，流式数据和多种数据的融合需要在一定的时间内 （小时、天等）完成，成本可控
1. 数千台集群、多个任务的同时分布处理 2. 流式计算和支持任意维度分析的即时计算 3. 分布式的大规模数据的存储
• 智能规划配送网点 • 优化配送路线 • 规划仓储建设 • 合并路线 • 预警爆仓等
预计支撑日均300亿元网络零售额，并确保全国范围24小时内送 达
中国药品电子监管网
350亿药品数据 每天处理近7亿次读写 关键业务处理平均延时从60分钟降到2.7秒
全网用户行为+全网网页+淘宝数据分析
CNZZ收集到全网用户1/3的访问网页行为日志， 结合全网240亿网页和淘宝电商类别数据， 综合分析得到互联网3亿用户的兴趣
提纲
• 大数据的几个问题 • 本质、目标、核心、挑战
• 阿里巴巴大数据实践 • 大数据路径 • 典型应用示例
阿里巴巴大数据路径
去IOE
飞天：分 布式云计 算平台
数据交换 平台： DXP
数据管 理平台： DMP
为什么要做飞天操作系统
• 集团内部业务需求
– 每天集团内部每天需要跑60万个任务，近300万次请求，无法 购买到满足需求的平台
钟完成
飞天：将几千台PC构成 一台“超级计算机”
多租户的运行环境 • 资源共享 • 安全隔离
故障屏蔽，数据冗余 • 服务“永远”不中断 • 数据“永远”不丢失
飞天的技术特色
同一个平台支持离线和在线应用
– 搜索：240亿网页的离线处理，130亿网页的在线查询 – 邮箱：日处理邮件亿量级，日发送邮件千万量级，10
大数据的本质
• 大数据的本质在于数据都在线、可以共享
在线远远比“大”更反映本质，写在磁带、写 在纸上的数据，远没有在线数据有价值
淘宝数据：反映了商品属性、交易、仓储、 物流等，对于做金融、物流、仓储和个性化 制造带来巨大的变化
大数据的本质
• 大数据的本质在于数据都在线、可以共享
在线让数据收集变得很容易 比如：美国总统选举预测 历史上都是采用：盖洛普调查 现在利用在twitter上分析每个人发的东 西，都可以直接分析
信用
金融
物流
DMP平台
典型应用示例 数据促进行业变革
阿里金融
近30万家企业 超过1000万笔贷款 累积发放贷款近900亿
纯信用贷款 全程无人工介入 坏账率<0.3%
阿里巴巴+淘宝+支付宝的数据 大规模数据处理能力 阿里金融前端业务创新
菜鸟物流
建立下一代的基础设施--中国智能物流骨干网(CSN)通过实时计算、 大规模数据处理以及数据挖掘等技术帮助物流公司
帮助最高单一商家处理订单数65万（南极 人），日订单数过10万单的商家有12家。
当天帮助商家成功阻挡24次异常攻击，事 先帮助600商家做弹性升级，双11当天帮 助5家线下商家（因为线下系统崩溃）紧 急上聚石塔。
什么是IOE？
小型机
数据库
存储服务器
国内外大部分企业IT基础设施的标配
我们为什么要去IOE？
广告投放分布 60%
40%
说明： • 该网站有潜在的巨
大广告市场未被发 现
• 该网站需要多吸引 对机动车感兴趣的 用户，才能使这类 广告的收益提升
谢谢！
淘宝、天猫、支付宝、阿里 金融、数据平台、云OS
第三方服务与应用
ECS/SLB
ACE
OSS
OTS
RDS
ODPS Stream
弹性计算
存储与数据库
大规模数据计算
飞天大规模分布式计算系统
Linux Clusters
飞天的技术特色
存储：一块100PB级别的硬盘 • 100个人从生到死每一秒钟的
所听所见
计算：一台10万核以上的机器 • 一个月的渲染作业只需5分
– 黑盒技术大大压制了工程师的聪明才智;
专用设备规模化场景下诸多限制
– 专用机架/专用电源/ 无法满足快速扩容需要
成本
“去IOE”的技术难点
通用服务器置换小型机要需要考虑多冗余，高扩容 MySQL置换Oracle考虑异构数据同步，数据的无缝迁移 通用服务器置换专有存储设备需要考虑数据一致性，高可靠
毫秒级别访问延时
规模：单集群5000台服务器，10-100K CPU核，10-100PB存储空间 高可用系统架构：服务可用性达到99.9%以上 所有数据持久保留3个复本，数据可靠性达到10个9以上 更加灵活的离线作业框架，比MapReduce快30% 100TB 排序（TeraSort）时间30分钟
集中式的严重制约
– IDC稳定性(一个服务器出现问题影响一大片) – 跨灾切换(oracle切换慢,阿里受不了这样的速度) – 快速扩容(IOE体系无法满足双11快速扩容的需求)
技术面临失控,创新潜力受限
– 黑盒技术,只能依靠厂商解决问题,响应无法保证;另外,由于阿里并发强度全球 范围罕见,厂商无法提供现成方案,都需要临时定制开发,响应更慢;
– 成本大幅度降低，性能提升25倍 – 灵活可靠的自动化运维平台 – 工程师对核心技术的理解和掌握 – 输出”去IOE”技术，推动行业共同进步
DXP平台
数
商 家
企 业
研 究 公 司
金 融 机 构
大 学
开 发 者
据
交 换 平
淘 宝
天一 猫淘
聚 划 算
阿 里 云
CNZZ
支 付 宝
新 浪 微 博ຫໍສະໝຸດ 友 盟台大数据的目标
• 大数据的目标在于做以前做不到的事情，而不在于改进现 有业务
今天的银行都不会说靠大数据做起来的公司。 银行靠什么处理数据：IOE。处理数据产生 的价值，可能都无法抹平处理数据的成本。
数据真正了不起的地方，是靠小的成本，去 产生有价值的东西
大数据的目标
• 大数据的目标在于做以前做不到的事情，而不在于改进现 有业务
应用场景举例
1. 判断网站内容是否符合用户兴趣 2. 判断广告投放是否符合用户兴趣
判断网站内容是否符合用户兴趣 - 1
• 通过对比某视频网站内用户访问资源的比例和全网用户访问 视频资源的比例，发现：
– 全网视频用户63%看电视剧，而网站用户只有32%看电视剧 – 全网视频用户24%看电影，而网站用户有50%看电影
– 全网热门视频在该视频网站中并没有得到展现
热门电视剧排行榜
排名
某视频网站
全网视频
1
笑傲江湖
樱桃红
2
隋唐英雄
第22条军规
3
终极一班2
贤妻
4
隋唐演义
乡村爱情变奏曲
5
楚汉传奇
行尸走肉第三季
说明 • 需要补充全网热门电
视剧资源 • 需要调整运营的方向
判断广告投放是否符合用户兴趣
通过对比某网站用户的全网商业兴趣类目与该网站广告类目的分布，发现