京东大数据的思考和探索
京东大数据技术
京东大数据平台调研1 背景及意义我国已将大数据发展确定为国家战略，强调要瞄准世界科技前沿，集中优势资源突破大数据核心技术，加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。
大数据产业在国内发展得如火如荼，据统计，到 2022 年将突破万亿元。
大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。
大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变；从少数领域向众多领域渗透；从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。
目前，无论国内还是国外，大数据技术都在经历前所未有的快速演变，以满足各种应用的需求。
从国内的大数据技术和行业应用发展来看，大数据技术的基础架构技术已日趋成熟，大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现，但更多的传统企业在如何建设大数据平台，如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验，这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。
京东作为一家业内领先的互联网科技公司，完整的产业链条带来了价值可沽的海量大数据，丰富的业务场景也为技术发展提供了最佳创新土壤。
从认知、探索到今天京东技术上的百花齐放，京东经历了最为艰苦的创新和付出。
业务的复杂与多元化，数据的飞速增长，但也使得大数据平台拥有更强大的能力，形成了一套完整的技术体系和有效的数据管理方法，并在实践中得以验证和夯实。
京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据，包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。
同时，京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景，是大数据实践的最佳场所。
早在 2010 年，京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作，经过八年来的持续投入，京东大数据平台无论从规模、技术先进性，还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。
作为支撑公司数据运营的重要阵地，目前已拥有集群规模 40000+服务器，数据规模达800PB+，每日的 JOB 数100 万+，业务表900 万+，每日的离线数据日处理量30PB+，单集群规模达到7000+台，实时计算每天消费的数据记录近万亿条。
内部绝密PPT揭秘京东大数据平台,这才是完整版
Part1:京东大数据分析及创新应用
Part 2 京东大数据基础架构和实践
Part 3：京东数据仓库海量数据交换工具t揭秘京东大数据平台京东大数据平台从无到有从集中式到分布式从oracle数据仓库到jdw20在演变过程中一直在思索两个问题
内部绝密PPT揭秘京东大数据平台
京东大数据平台从无到有，从集中式到 分布式，从Oracle数据仓库到JDW2.0， 在演变过程中，一直在思索两个问题： 如何建设电商特有的复杂业务的数据仓 库？如何在保障安全的情况下降低使用 数据的成本？从下面的内容中似乎能够 看到这些问题的答案。
京东电商网店的数据分析和营销优化方法
京东电商网店的数据分析和营销优化方法在如今竞争激烈的电商市场中，京东作为中国最大的综合性电商平台之一，面临着巨大的挑战和机遇。
为了实现持续增长和提升市场竞争力，京东需要运用数据分析和营销优化方法。
本文将讨论京东电商网店的数据分析和营销优化方法。
一、数据分析的重要性数据分析在电商领域起着至关重要的作用。
准确获取、分析和解读数据，可以帮助京东了解消费者需求、优化运营管理、提高市场竞争力。
1.1 数据获取京东拥有庞大的用户群体和海量的销售数据。
通过细致的数据获取和归档，京东可以获取客户的购买行为、偏好、地理位置等信息。
同时，京东可以通过用户评价和反馈收集宝贵的消费者意见和建议。
这些数据可以为京东提供深入了解客户需求和市场趋势的基础。
1.2 数据分析基于数据的分析，京东可以从多个角度对市场进行深入研究。
通过有效的数据处理和挖掘，京东可以识别出热门商品，分析销售趋势，预测潜在的需求和市场动向。
此外，京东还可以通过数据分析来评估广告和促销活动的效果，为市场营销提供有效的决策支持。
1.3 数据解读数据分析后的结果需要进行合理解读。
京东可以通过数据解读来评估产品的竞争力，了解市场竞争对手的策略，并根据消费者行为和需求进行相应的调整和优化。
此外，通过数据解读，京东可以发现供应链的瓶颈以及提供更优质的服务和满足消费者需求的机会。
二、营销优化方法在数据分析的基础上，京东可以运用营销优化方法来提升品牌形象和市场竞争力。
2.1 个性化推荐基于用户数据分析，京东可以实现个性化推荐。
通过分析用户的购买历史、浏览记录和兴趣偏好等信息，京东可以向用户提供针对其个人喜好的推荐产品。
这种个性化推荐可以极大地提升用户体验，提高用户忠诚度，并带来更多的销售机会。
2.2 数据驱动的定价策略数据分析可以帮助京东识别不同产品的市场价值，并根据供需关系和竞争态势进行定价策略的优化。
京东可以通过数据驱动的定价策略来提高销售收入和市场份额。
2.3 营销活动规划通过数据分析，京东可以评估广告和促销活动的实际效果，并从中获取有价值的信息。
京东大数据解析
二．京东大数据处理
三． 京东大数据工具云化
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京东大数据收集
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京东大数据收集
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京东大数据收集
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京东大数据收集
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京东大数据处理
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京东大数据实时分析
• Impala
– 历史数据：除了推送实时数据，首先会推送三
面向移动开发 移动分析、移动消息推送、短 地址、移动测试
面向系统运行 弹性计算云、弹性负载均衡、 自动扩展、弹性块存储
面向运维 自动编译、统一监控、统一日 志、自动部署
云存储使用量突破10P，包括电子书、数字音 乐、商品图片、历史订单等，云存储使用率超 过80%
JCloud 京东私有云
电商应用关键模式实现复用，项目研平均研 发周期缩短50%+，大大提升了业务响应速度
共享京东电商资源和能力 真正的自动弹性伸缩的云计算平台 完整的电商应用解决方案 新兴的电商应用市场 5000万扶持基金
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京东电商云发展现状
7月京东电商云对外邀请公测，我们打造了闭环的电商应用云 服务，电商应用生态快速生长
年底目标
26
目 录 CONTENTS
一．京东大数据
二． 京东大数据处理 三． 京东大数据工具云化
京东大数据
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京东大数据
• 基本面
– 过亿用户 – 近五千万商品 – 2012年成交量600多亿 – 近五万第三方卖家 – 日PV2亿以上
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京东大数据
云数据库（MySQL、MongoDB）
数据推送
云监控
京东的大数据分析与利用给你的启示
京东的大数据分析与利用给你的启示12月10日晚间，我从搜狐手机网上看到一条消息，说是“近日有个12G 的数据包在黑市上开始流通，这些被泄露的信息涉及多个维度，包括了用户名、密码、QQ号，电话号码等等。
数据更是多达数千万条。
而这个数据包的来源，皆有证据表明数据源自京东。
”当然，人家京东随后也解释了一大堆，依照我理解的就是一下这个意思：这个漏洞是2013年Struts2的安全漏洞问题，本质上不是我们的问题，是Struts2的问题。
分析一下，我们还安全吗？京东不解释还不要紧，这一解释，我心里更难受了，为什么呢？第一：绝大多数的账户是安全了，登录不进我的京东了，但是，我的信息却早已经泄露了。
第二：即便你京东升级了，可是我的账户真的安全吗？我们都知道，有一个词”撞库“，那么什么是”撞库“呢，就是人家知道你的用户名和密码，就可以去各大网站试一下这个用户名和密码在别的网站上好使不好使！所以，京东的一次泄露，可能会带来二次泄露，甚至三次，N次泄露的危险。
第三：更可怕的是，京东说几乎所有的网站，包括银行，政府等等都有可能泄露了数据。
第四：三年前的数据，为何今天正式在黑市上流通起来，原因是黑客用了大量的时间进行“洗库”。
那么，什么是“洗库”呢？简单的说，对数据库中的资源进行层层利用。
所以，我觉得目前在黑市上流通的数据应该已经被洗的不轻了。
第五：既然已经洗成这样了，我怎么没有发现我的资金账户被转走了钱呢？这个的可能性有很多种。
首先，一般的网站都会用MD5加密。
这种加密是不可逆的，破解比较费劲。
所以，别担心，里面有个千儿八百的小网民没啥事，你平时就防着点骗子就行了。
最后，真破解了，发现你比较穷，骗子也觉得没啥意思，还担着被发现的风险，也就作罢了。
总言而之，这个事给我带来的启示就是一定不要所有密码都用一个！。
京东数据分析2篇
京东数据分析2篇第一篇：京东用户行为分析京东是中国最大的综合性电商平台之一，旗下包括数百万家商家，为数亿消费者提供全品类、高品质、便捷的网购体验。
作为一家大数据驱动的企业，京东一直在不断地进行数据分析，以更好地了解用户需求，改进用户体验，提高服务水平。
一、用户画像分析用户画像是指将用户的基本信息、行为习惯、消费习惯等多维度数据整合分析后，为企业提供全面、深入的用户认知。
京东通过多种手段获取用户数据，如用户注册信息、购物记录、搜索行为、评价等，将这些数据整合分析后，形成了用户画像。
用户画像包括以下几个方面的内容：1.基本信息：包括性别、年龄、地区等基本信息，为企业提供用户素质信息。
2.购买偏好：包括用户的购物频率、购买时间、购买类型、购买渠道等，为企业提供营销思路。
3.消费行为：包括购物车记录、收藏夹记录、支付记录、客服服务等，为企业提供用户消费行为数据。
4.兴趣偏好：包括用户搜索行为、浏览行为、点赞行为等，为企业提供用户兴趣偏好数据。
根据用户画像，京东可以为用户提供更有针对性的服务和产品，如个性化推荐、差异化定价等。
二、用户转化率分析用户转化率是指用户在经历了一系列消费行为后，最终成为企业的有效客户的比例。
用户转化率分析是电子商务企业经常进行的分析工作，它能够帮助企业了解用户从浏览网页到购买商品的整个过程，帮助企业更好地了解用户需求和购物行为。
具体而言，用户转化率包括以下几个方面的内容：1.页面浏览率：指用户访问企业网站或APP的页面浏览次数。
2.访客转化率：指企业网站或APP的页面被访问后，用户进行了搜索或点击购买等操作的比例。
3.添加购物车转化率：指在用户进行了搜索或浏览操作后，将商品添加到购物车的比例。
4.下单转化率：指用户在添加购物车后，最终完成下单的比例。
5.支付转化率：指用户下单后，最终完成支付的比例。
针对用户转化率分析，京东可以通过优化电商平台的设计、改进商品营销推广、强化售后服务等方面入手，以提高用户转化率，提高企业效益。
京东用互联网思维创新产品及服务
京东用互联网思维创新产品及服务随着互联网的快速发展，传统零售行业面临着巨大的挑战。
然而，京东作为中国最大的自营式电商平台，却成功地运用互联网思维，创新了许多产品及服务，成为行业的领导者之一。
本文将就京东如何用互联网思维创新产品及服务进行探讨。
一、京东的供应链创新对于电商平台而言，供应链的优化是非常重要的。
京东凭借自身强大的供应链管理系统，通过构建全方位、全品类、全时空的供应链网络，实现了高效的物流配送。
京东以电商的方式连接供应商、仓储中心和客户，采用大数据分析等技术手段优化库存管理，提高货品周转率，降低了成本，使得产品的价格更具竞争力。
二、京东的O2O模式创新京东通过O2O（线上到线下）的模式创新，实现了线上线下的无缝衔接。
京东通过自有线上平台和线下实体店相结合，为顾客提供更加个性化的服务。
顾客可以在线上浏览商品信息，线下到实体店购买和体验，或者线下下单，线上提货。
O2O模式使得消费者可以充分感受到京东智慧零售的便利和优质服务。
三、京东的云计算和大数据创新京东在云计算和大数据分析方面做出了巨大的努力，并取得了显著的成果。
京东通过建设强大的云计算平台，利用大数据技术分析用户行为和消费习惯，提供个性化的推荐服务，实现精确营销。
此外，京东还利用大数据分析，优化供应链管理，提高物流配送的效率和准确性。
四、京东的智慧物流创新京东在物流领域也做出了许多创新。
京东成立了自己的物流公司，拥有庞大的物流网络和配送团队，通过智能化物流系统的建设，提供及时、准确的配送服务。
京东还积极探索无人机、机器人等先进技术在物流领域的应用，提高了物流配送效率，并实现了配送范围的不断扩大。
五、京东的跨界合作创新京东积极与其他行业进行合作，进行跨界创新。
例如与快递公司合作，推出了“京东到家”服务，为用户提供上门取件、洗衣等多种生活服务；与苏宁合作，实现线上线下资源的整合，提供更广泛的产品选择和便捷的购物体验。
这些跨界合作创新不仅为用户提供了更多元化的产品和服务，也推动了同行业的竞争和创新。
基于大数据的电商平台用户行为分析研究——以京东为例
基于大数据的电商平台用户行为分析研究——以京东为例一、背景介绍近年来，随着互联网的快速发展，电子商务行业迅速崛起。
大数据技术的应用给电商平台带来了巨大的变革，其中用户行为分析成为电商平台研究的重要方向之一。
本文以京东为例，通过对大数据的分析，从多个角度对用户行为进行研究。
二、用户购物偏好分析通过大数据分析，我们可以了解到在京东上进行购物的用户偏好。
例如，用户购买的商品种类、品牌、价格段等。
通过分析用户的购买记录和用户对商品的评价，我们可以得到用户喜好的准确指向，从而为电商平台提供个性化推荐服务。
三、用户浏览行为分析大数据分析不仅可以分析用户的购买行为，还可以追踪用户的浏览行为。
通过对用户在京东平台上的浏览记录的分析，我们可以了解用户对不同商品的关注程度和浏览路径，甚至可以预测用户可能感兴趣的商品类型。
这为电商平台提供了优化商品展示和推荐的依据。
四、用户活跃度分析大数据分析可以帮助电商平台识别出哪些用户是活跃用户，哪些用户是潜在用户，从而制定更精准的运营策略。
通过对用户的登录频率、购买频率、浏览时长等数据进行统计分析，可以识别出活跃用户的特征，进而针对性地进行用户管理和留存策略。
五、用户地域分析京东平台拥有广泛的用户群体，覆盖全国各个地区。
通过大数据的分析，我们可以了解用户来自哪些地区，并对用户的行为进行分析。
通过对不同地域用户购买偏好的了解，可以优化商品的区域供应链，提供更精准的商品定位和服务。
六、用户评论分析京东平台上，用户对购买过的商品可以进行评论和评价。
通过对这些评论的大数据分析，可以了解用户对商品的满意度和需求。
同时，还可以统计不同商品的评论数量和质量，从而分析品牌和商品在用户心目中的声誉，为用户购物提供参考依据。
七、用户投诉分析电商平台上无法避免出现一些用户的投诉和意见反馈。
通过对用户投诉的大数据分析，可以及时发现和解决问题，提升用户的满意度。
比如，针对经常出现问题的商品或者服务，可以进行及时的改进和优化，提高用户的购物体验。
大数据时代精准营销在京东的应用研究
大数据时代精准营销在京东的应用研究一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为商业运营中至关重要的一环。
大数据不仅可以帮助企业更好地了解消费者，还可以为精准营销提供强大支持。
作为我国最大的自营式电商评台，京东一直致力于通过大数据技术，提高用户体验、增强用户黏性、提高用户复购率。
本文将着眼于大数据时代下京东的精准营销应用进行深入探讨。
二、京东大数据精准营销的技术支持1. 用户画像大数据为精准营销提供了丰富的用户数据样本，通过分析用户的消费行为、浏览记录、搜索习惯等，京东可以建立起用户画像。
通过用户画像，京东可以更好地了解用户的兴趣爱好、购买习惯、消费能力等，从而实现个性化的推荐、定制化的营销活动。
2. 大数据分析京东利用大数据分析技术，可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息。
通过对用户行为数据的挖掘，京东可以发现用户的潜在需求，精准把握商品的受欢迎程度，实现更加准确的营销策略制定。
3. 智能推荐系统京东的智能推荐系统是基于大数据分析和机器学习技术构建而成的。
通过对用户历史行为数据的深度学习，智能推荐系统可以根据用户的兴趣爱好和行为习惯，实时推荐用户感兴趣的商品，从而提升购物体验，增加用户购买的可能性。
三、京东大数据精准营销的应用案例1. 个性化推荐以用户购物历史、浏览记录等多维度数据为基础，京东的个性化推荐系统能够向用户展示他们感兴趣的商品。
无论是首页推荐、商品详情页推荐，还是购物车页推荐，都能够根据用户的兴趣实时调整推荐内容，从而提高用户购买转化率。
2. 营销活动定制通过大数据分析，京东可以更加精准地制定营销活动。
针对高消费能力用户可以推送奢侈品牌的促销活动，而对于年轻用户则可以推送潮流时尚品牌的打折信息。
这样的定制化营销活动能够更好地触达用户，提高用户参与和购买的积极性。
3. 客户关系管理京东通过大数据技术搭建起了完善的客户关系管理系统。
系统根据用户的购物行为、互动行为等信息，将用户划分为不同的等级或标签，然后针对不同的用户群体制定不同的维护策略，提升用户忠诚度和复购率。
京东快递如何利用物联网和大数据进行深度升级？
京东快递如何利用物联网和大数据进行深度升级？随着物联网和大数据的快速发展，京东快递作为中国最大的电商物流企业之一，也积极应用这些技术，进行深度升级。
下面将从物联网和大数据两个方面介绍京东快递如何利用这些技术进行升级。
首先，京东快递利用物联网技术进行深度升级。
物联网是指通过不同的感知器件将物体与物体进行连接，实现信息的交互和共享。
京东快递利用物联网技术，在仓储和快递配送环节进行了升级。
在仓储环节，京东快递使用RFID（射频识别）技术对货物进行标识和追踪，实时掌握货物的位置和数量。
通过RFID技术，京东快递可以提高仓储效率，减少货物丢失和错误。
在快递配送环节，京东快递使用GPS定位技术和传感器技术对快递车辆进行监控和管理。
通过GPS定位技术，京东快递可以实时掌握快递车辆的位置和行驶路线，提高配送效率和安全性。
通过传感器技术，京东快递可以监测车辆的温度、湿度等环境参数，确保货物的安全和质量。
通过物联网技术的应用，京东快递可以实现仓储和配送环节的智能化和自动化，提高运营效率和服务质量。
其次，京东快递利用大数据技术进行深度升级。
大数据是指对海量的、高速生成的数据进行收集、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
京东快递利用大数据技术，在客户服务和运营管理方面进行了升级。
在客户服务方面，京东快递利用大数据技术对客户的需求和喜好进行分析，提供个性化的服务。
通过分析客户的订单历史和搜索记录，京东快递可以推荐符合客户需求的商品和优惠信息，提高客户满意度和转化率。
在运营管理方面，京东快递利用大数据技术对运营数据进行分析，优化运营流程和资源配置。
通过分析订单数据和物流数据，京东快递可以预测订单量和配送需求，合理安排运力和人力，提高运营效率和成本控制。
同时，京东快递还利用大数据技术进行风险管理和反欺诈。
通过分析订单数据和支付数据，京东快递可以识别异常交易和欺诈行为，保障交易安全和客户权益。
总之，京东快递积极应用物联网和大数据技术，进行深度升级。
大数据时代精准营销在京东的应用研究
参考内容
基本内容
大数据时代已经到来，它改变了我们看待和理解世界的方式。在这个时代， 企业能够以前所未有的方式收集和分析数据，以更精准的方式理解客户的需求和 行为，从而进行更有效的营销活动。本次演示将探讨大数据时代的精准营销模式。
一、大数据与精准营销的关系
大数据的特性使得企业可以深入挖掘消费者数据，识别出消费者的购买习惯 和偏好，从而为他们提供个性化的产品和服务。这种个性化营销的方式，即所谓 的“精准营销”。因此，大数据是实现精准营销的关键。
最后，用户行为预测也是京东精准营销的关键技术。通过对用户行为数据的 分析，京东可以预测用户的购买意向、需求等，从而提供更加个性化的服务。
对于大数据时代精准营销在京东的应用前景，我们可以从市场增长、用户粘 性和商业价值三个方面进行探讨。首先，随着大数据技术的不断发展和应用，京 东的精准营销将更加智能化和个性化，从而进一步提高营销效果，促进市场份额 的增长。其次，通过精准营销，京东可以更好地满足用户需求，提高用户满意度 和忠诚度，从而增加用户粘性。
在大数据时代精准营销的具体应用上，京东已经取得了显著成果。首先，通 过广告营销，京东可以实现根据用户的兴趣和行为习惯，推送相应的广告，从而 提高广告的点击率和转化率。其次，购物篮分析也是京东精准营销的重要手段之 一。通过对用户购买的商品进行分析，京东可以得知不同商品之间的关联程度， 进而为用户推荐更加合适的商品组合。
总之，大数据技术的应用为烟草企业实现精准营销提供了有效手段。通过对 海量数据的收集、处理和分析，企业可以深入了解消费者需求和市场趋势，制定 出更具针对性的营销策略。同时，大数据技术还可以帮助企业优化生产和库存管 理，提高运营效率。然而，大数据时代烟草精准营销仍面临数据安全和隐私保护 等挑战，需要企业加强管理和技术投入，以实现可持续发展。
京东物流数字化转型战略分析与实践
京东物流数字化转型战略分析与实践一、引言在当前数字化时代，物流行业也正面临着巨大的转型挑战。
作为中国领先的物流服务提供商，京东物流早早认识到了数字化转型的重要性，并积极采取一系列举措来应对挑战并取得成功。
本文将对京东物流数字化转型战略进行分析与实践总结。
二、数字化转型的背景随着互联网的快速发展，电子商务行业的竞争日益激烈，物流成为了整个供应链的重要环节。
传统物流企业势必面临数字化转型的压力和挑战。
京东物流凭借在电子商务领域的雄厚实力，理解到数字化转型对提升物流效率和服务质量的重要性，积极迎接数字化转型带来的机遇和挑战。
三、京东物流数字化转型战略1. 建设物流信息平台京东物流通过建设物流信息平台，实现了商品从下单到交付全程可追溯。
通过该平台，消费者可以随时查询包裹的物流状态，提高了用户体验；同时，这一平台也为供应商提供了数据分析和优化的基础，提升了供应链的整体效率。
2. 推进智能化物流设施建设京东物流积极投入智能化物流设施的建设，例如无人仓、自动分拣设备等。
这些设施的使用可大幅提高物流处理效率，降低人力成本。
通过数字化技术的支持，京东物流实现了对大规模商品的快速处理和仓库的自动化管理。
3. 运用大数据与人工智能京东物流运用大数据与人工智能技术，通过分析海量数据，提供更准确、高效的物流运输方案。
同时，人工智能技术的应用还能够提前发现潜在的问题，并做出智能化的处理与预测，从而优化整个物流过程。
四、数字化转型实践效果1. 提升物流效率通过数字化转型，京东物流实现了物流信息的透明化与实时化，大大提高了物流效率。
用户可以更加清晰地了解商品的物流状态，物流过程也更加精确可控，提升了用户的满意度。
2. 降低物流成本智能化设施的应用使得人力成本得到有效控制，仓库运营效率大幅提高，减少了人为因素造成的操作失误和损耗。
同时，通过大数据与人工智能的分析，京东物流优化了物流运输方案，降低了运输成本。
3. 提供个性化服务数字化转型还使京东物流能够根据用户的个性化需求提供定制的物流服务。
京东的大数据分析与利用给你的启示
京东的大数据分析与利用给你的启示第一，精准用户画像和个性化推荐系统。
简单来说，用户画像是京东大数据分析技术在模型塑造上的一个重要成果，他将一个消费者抽象成为一个网站的潜在客户，根据其个人资料及在京东上的浏览记录可以判定其消费倾向和兴趣爱好，再通过个性化推荐系统，让消费者看到自己中意的产品，这些都是能够促成最终购买的关键点。
例如，张晨在现场就例举了一组北京不同区域用户的购买力数据和品牌偏好：在望京地区，用户购买力指数较高，在选购电饭煲时，进口高端品牌排在首位；大兴区的黄村购买力要低于望京，用户更倾向于选择性价比高的国产品牌电饭煲。
再如，在京东打造的“智能卖场”项目中，2015年春节大促APP 首页的年货活动分会场入口、年会主会场“猜你喜欢”栏目均采用智能卖场的个性化选品和排序。
据后期统计，通过大数据个性化算法对点击和订单转化提升非常明显，转化率提升超过100%。
第二，用户购买体验的提升。
用户体验尽管“看不见摸不着”，但是却非常实在，可以做细、可以改善；同时，好的客户体验没有最好只有更好，也是电商在竞争中建立良好品牌的重磅炸弹。
这方面，京东花了不少心思做出了很大的努力，例如，遇到苹果、三星等品牌发布新的手机，很多粉丝都想马上就拿到手机，不过传统的电商购物，需要经历下单、查库存、配送员配送，最终才到用户手中，最快也需要好几个小时。
那么，京东利用大数据分析，提前把手机派送到相应的配送站，一旦用户下单，配送员就可以直接从配送站送到用户手上，近期三星S7的配送中，京东实现了最快9分钟送货的记录，这毫无疑问给用户带来了非常大的惊喜。
不仅如此，京东近期也在利用移动仓库，把商品直接提前进行部署，以方便高校的学生群体能“秒买”喜欢的商品。
提高效率降低成本，靠的是大数据如果说，京东大数据在消费者这个层面展现出来的能力只是“小试牛刀”，那么对京东内部而言，大数据的重要性就更加不言而喻了——JIMI智能机器人、减少拆单、优化配送路径乃至京东金融都受益于此，真正实现了提高运营效率，降低了成本。
浅析大数据在京东商城精准营销中的应用
浅析大数据在京东商城精准营销中的应用作者：刘岩刘文华来源：《现代营销·经营版》2019年第02期摘要：大数据时代的来临，给电子商务网购平台带来了巨大的机遇，精准营销的应用，使得电子商务网购平台能够充分挖掘市场中的潜在商业价值。
本文分析了大数据在京东商城精准营销中的应用现状，提出了当前京东精准营销中存在的问题，并提出了大数据精准营销进一步优化的应用建议，希望对电子商务的营销创新和应用起到一定的借鉴意义。
关键词：大数据;京东商城;精准营销在互联网悄然改变人们生活方式和态度的当前，网络销售也进入了全盛时期。
自2009年起，大数据一词开始被人们提及，并逐渐熟识。
2013年被认为是中国的“大数据元年”，大数据时代的来临使得网络销售向精准式营销开始转变。
通过大数据技术，网络销售平台可以收集消费者的相关信息，以满足消费者的个性化需求，增加消费者的忠诚度，达到提高企业经济利益的目的。
本文通过对大数据在京东商城精准营销中的应用，来对大数据技术下，B2C电子商务精准营销策略进行了相关研究。
一、京东大数据精准营销的应用现状在大数据技术的支持下，京东打造了专有的精准营销架构。
通過消费者在京东商城平台上的浏览记录、交易和非交易等等数据的收集，来构建精准营销架构的基础，然后分析消费者的基础属性、喜好、兴趣、消费者关系、信用、等等数据，进行消费者的行为建模，为消费者画像，以此来分析和评估消费者的营销价值和风险等级，并将这些数据整合打包发送到营销系统中，由营销系统通过各种营销方式来向消费者推广商品信息，最终实现精准营销。
在为消费者画像后，京东的大数据精准营销开始将消费者进行分类，找出其中画像相似的人群，并开发出潜在客户。
二、京东大数据精准营销存在的问题（一）SEO与SEM的组合应用重叠浪费在当前，京东商城的SEO优化效果良好，重点关键词的搜索排名居于前列，但是两者的组合应用配合度不高，经过SEO的优化后，已排名居前的关键词，SEM同时也在投入中，而非配合SEO的关键词搜索，将与排名居前的关键词相关联的词汇进行优化，这就使得两者的组合应用并没有起到应有的效果，同时造成了优化的重叠浪费。
京东快递如何通过数据优化提升客户体验？
京东快递如何通过数据优化提升客户体验？京东快递作为中国领先的电子商务平台，一直以来都致力于提供优质、高效、便捷的物流服务。
近年来，京东快递利用先进的数据分析技术，通过对大量数据的挖掘和分析，不断优化物流管理和服务流程，从而提升了客户的物流体验。
本文将探讨京东快递如何通过数据优化来提升客户体验。
首先，京东快递充分利用数据分析来改进物流管理。
京东快递在全国范围内建立了大规模的物流网络，每天都有海量的物流数据产生。
京东快递通过对这些数据进行深度挖掘和分析，可以追踪货物的物流轨迹，分析运输时间、区域核心瓶颈和拥堵情况等关键信息，准确判断物流运输的状况，并及时采取优化措施。
其次，京东快递通过数据优化来提升物流配送效率。
京东快递通过对大数据的分析，能够精确预测客户的物流需求和订单量，从而有针对性地安排物流资源，提高物流配送的准确性和效率。
同时，京东快递通过数据分析，优化线路规划和车辆调度，减少了运输的时间和成本。
此外，京东快递还通过数据优化来提高配送员的工作效率，比如根据数据分析结果，合理分配订单给配送员，提高配送员的效率和工作满意度。
另外，京东快递通过数据优化提升了客户的投诉处理效率。
在日常业务中，难免会出现配送延误、包裹损坏等问题，客户投诉是提升物流服务质量的重要环节。
京东快递通过数据分析，可以快速分析和定位问题，准确把握客户的需求和诉求，从而快速解决问题，保护客户的权益，提升客户满意度。
同时，京东快递还通过数据优化来提升客户投诉的预警能力，及时发现潜在的问题，并采取措施加以解决，避免客户投诉的发生，提升客户体验。
此外，京东快递还通过数据优化来提升服务质量。
京东快递通过大数据分析客户的需求和偏好，提前预测客户可能的需求，从而提前准备相关服务，加强对客户的个性化服务。
京东快递通过对顾客历史购买记录和行为数据的分析，可以给予个性化的商品推荐，提高购物体验。
京东快递还通过数据优化，实时分析客户的评价和反馈，及时检测问题，改进服务质量，不断提高客户满意度。
解析京东的大数据在运营中的实际应用
解析京东的⼤数据在运营中的实际应⽤京东⼤数据的优势得益于京东电商业务的全价值链数据。
由于京东的主要业务是⾃营式电商，⽽且要求端到端的流程控制，使得京东的⼤数据覆盖了电商的全部流程，从采购、库房、销售、配送到售后、客服，整个链条是完整的。
分分合合的⼤数据路线京东⼤数据说来话长，实际上，它经历了⼀个分分合合的过程。
2009年7⽉的时候，邢捕头的⼼情可没有现在轻松。
那个时候，快速增长的业务带来了海量的数据需求，业务部门扔过来⼤量的数据，⼏乎天天到他那⾥来“讨账”。
于是京东数据部在2009年底正式成⽴。
到了2010年下半年，数据部依照服务职能对象的不同拆分为两个团队，其中⼀个主要⾯向采销、市场等部门，另⼀个数据团队则为仓储、物流等部门提供服务。
巧合的是，这两⽀团队也选择了不同的技术路线。
⼀个选择了基于开源的MySQL⾃建数据仓库，⾃主开发配套的数据调度⽣产、数据分析提取、数据知识管理、数据报表呈现及数据质量监控的产品体系，并建设相应的数据集市与业务部门联合推⼴使⽤。
另⼀个数据团队选择了购买ORACLE RAC⼩型机/ORACLE BIEE商业智能平台，数据处理效率也得到了明显提⾼。
但是随着京东业务的不断扩张和⾼速增长，商业软件的局限性就⽇益显露出来了，主要表现在两个⽅⾯：⼀个是维护成本⾼，商业软件此后的每⼀次升级都要请原⼚的专家上门，这个服务费可是相当的⾼。
另⼀个更重要的则是快速响应能⼒。
电商⾏业变化⾮常快，⼏乎每天业务部门都要做⼀些策略调整，⽐如增加某些品类，砍掉另⼀些品类，⽽商业软件都是模块化的，并没有那么强的灵活性，响应速度根本跟不上业务的发展。
实际上，我们看到⼀些使⽤了商业软件的电商在这个⽅⾯吃亏不⼩。
到了2012年年初，为了更好地应对业务的快速增长，京东数据部⼜合在了⼀起，并且确定了基于Hadoop的分布式开源技术架构，原来的SQL Server和ORACLE数据仓库均退出了历史舞台。
在Hadoop的基础上，京东开发出了JDW企业级数据仓库，⽬前集群的总存储量已经达到了50PB以上，是名副其实的⼤数据。
京东快递智慧物流战略下的技术创新和应用
京东快递智慧物流战略下的技术创新和应用京东快递作为中国领先的电商企业，近年来在智慧物流领域取得了许多突破性的技术创新和应用。
在京东快递智慧物流战略的指引下，技术创新和应用不断提升了运输效率、降低了成本、提高了客户满意度，成为京东快递可持续发展的关键因素。
首先，京东快递引入了物流大数据和人工智能技术，实现了物流过程的智能化。
通过对海量的物流数据进行分析和挖掘，京东快递能够预测货物运输路径、运输时间和库存需求，进而优化调度和运输计划。
同时，京东快递还利用人工智能技术对物流操作进行自动化处理，减少了人力成本和错误率。
例如，京东快递引入了智能机器人和自动化分拣设备，大大提高了分拣速度和准确度，为下一步的配送提供了有力的支持。
其次，京东快递利用物联网技术实现了物流过程的全程监控和追踪。
物流过程中的各个环节，例如运输车辆、仓库和包裹等，均与物联网系统连接，实时传输和共享信息。
这使得京东快递能够实时监控货物的位置、温度和状态等信息，减少货物丢失和损坏的风险，并且为客户提供准确的物流信息查询服务。
此外，京东快递还利用物联网技术优化了车辆调度和路线规划，提高了运输效率和节能减排效果。
同时，京东快递积极推广无人配送技术，提升了配送效率和便利性。
无人配送技术主要通过无人机和无人车等无人载具实现。
京东快递通过与合作伙伴共同研发和测试，已经成功实现了无人机的商业化配送服务。
通过无人机配送，京东快递能够突破地理限制，提供远程和急件配送服务，进一步缩短了配送时间。
此外，京东快递还在城市部分地区实现了无人车的自动送货，不仅提高了配送效率，还减少了交通拥堵和环境污染。
最后，京东快递还积极倡导可持续发展和绿色物流。
为了减少包装废物和物流碳排放，京东快递推广可回收包装材料和纸质快递袋，并且优化了包装设计和运输方式，减少了包裹的运输体积和重量。
此外，京东快递还利用太阳能和新能源车辆等绿色能源，降低了物流活动的碳排放。
这些举措既降低了物流成本，也减少了对环境的影响，实现了经济和环境效益的双赢。
大数据背景下京东盈利模式问题探析
2021年1期总第934期一、大数据背景下京东盈利模式现状分析1.电子商务平台的盈利模式京东商城是以帮助用户实现“多、快、好、省”为目标的一站式购物平台。
用户足不出户就能购买食品饮料等日用品，实现日常生活购物需求。
如下图所示，自2017年第一季度开始，京东GMV （平台成交金额）已经连续7个季度超过30%的增长率，2018年第四季度GMV 达5144亿元。
由此可见，目前京东商场的平台交易业务愈发重要，对于京东长远发展起着不可磨灭的作用。
图京东2017Q1-2018Q4季度GMV （亿元）京东的销售收入主要来自自营产品的销售和第三方卖家支付的平台使用费。
平台业务的增加给京东带来了平台手续费收入的增长。
如果第三方卖方的订单选择用京东的仓储物流系统和支付平台来完成整个销售过程，京东供应链系统的优势可以达到最大化。
通过引入第三方卖家，京东商城可以继续开发其3C 产品。
第三方销售商的存在也可以丰富产品类别并增加销售额，同时分担各种投资成本，京东的销售结构和收入结构大大改善。
2.物流系统的盈利模式（1）完善的物流网络自京东商城建立自己的物流系统以来，其网络布局不断发展和完善。
京东最初的物流网络是以人口和地理位置为导向，随着公司影响力的发展和业务量的提升，其愈发着重于辐射全国各地的仓储物流平台。
随着其物流网络的不断健全，与同行业公司相比，其完善的物流网络的作用愈发重要，高效的配送能力深受消费者的钟爱。
京东物流目前基本上已经实现了物流网络的全覆盖。
（2）个性化的配套服务京东在自营物流模式下还推出了多种个性化配套服务，以更好地满足消费者的不同需求。
大数据也在改善客户体验方面发挥作用。
与此同时，京东通过大数据分析技术，充分研究和发掘不同地方的用户对于平台的使用频率、消费偏好及消费能力等方面的特征。
并以此根据住宅区的基本属性和购买属性，可以按人口和类别预测回购率，并筛选出社区中消费者群体所青睐的产品。
3.金融体系的盈利模式（1）全面的业务内容京东金融是以数据为基础，技术为手段的自营金融业务，通过借力京东用户资源和场景为金融业服务，且京东金融现已建立起十一大业务板块。
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京东大数据的思考和探索
作者：刘彦伟
来源：《软件和集成电路》2018年第08期
京东大数据平台是京东大数据业务的基础服务平台，为京东大数据业务的实现提供一站式、自助式的大数据处理全流程解决方案。
涵盖数据接入、存储、处理、分析、挖掘、可视化、机器学习等产品和服务，致力于大幅降低大数据消费门槛，帮助京东大数据业务快速落地，助力京东实践以数据为驱动的业务变革与发展。
京东在大数据方向上的思考和探索非常多，今天主要和大家分享实时数仓、存储计算分离与容器化。
我针对京东大数据的业务场景和特点，对实时数仓这个领域大概做了三个分类，即实时应用、实时分析、实时数仓。
关于实时应用，比如，实时大屏、京东聊吧等，京东内部用的实时报表，为京东的高层或京东业务人员提供决策支持类系统，就是非常典型的实时应用。
这些实时应用类业务的技术，在业内发展得比较成熟，比如Storm、Flink、SparkStreaming等的技术框架已经非常成熟，京东基于技术框架再去落地这些应用。
这些应用的特点是：门槛高。
正因为用了这些比较流行的实时计算框架，京东在数据时效性上可以达到秒级的延迟。
关于实时分析，实时分析是实时应用里一个非常典型的产品。
大家在访问京东App、京东网站时，当你浏览一些商品之后，京东能够根据你的实时浏览行为，为你推荐需要的产品，因为每个人在京东看到的商品或广告不一样。
实时主要是体现在数据时效性上，通过实时OLAP 分析平台，可以让我们的业务人员或分析师看到分钟级或秒级延迟数据。
通过技术手段提升OLAP引擎的数据时效性，从而解决实时分析对数据分析场景的支持。
实时分析的场景具有不确定性，分析人员需要获取什么样的数据相对不确定。
分析人员需要的订单类型数据可能基于地域分析，也可能基于渠道分析，也可能基于不同时间窗口分析。
总之，需求相对不确定。
数据相对确定，要么基于订单数据分析，要么基于流量数据分析。
实时分析需要研发人员和研发资源的参与，研发人员需要构建OLAP产品底层的模型，研发资源的投入永远不够。
京东的业务非常广泛，除了物流、配送、供应链等核心业务之外，还有大量长尾需求。
对于长尾需求在实时性上的需求没办法满足，因为没有这么多研发资源投入进来去帮他们构建实时应用或实时OLAP的基础产品。
随着实时分析的广泛应用，各个部门对实时计算的需求非常迫切，为了更好地满足客户的需求，我们提出了实时数仓概念。
实时数仓概念是相对于传统数据仓库而言，通过技术手段把传统数据仓库升级为实时数仓，可以达到分钟级时延，实时数仓可以满足有长尾需求的所有用户。
实时数仓平台是通用型解决方案，京东的任意一个业务部门可以基于体系内的引擎，通过流式计算引擎的方式，实时写入实时数仓平台中。
通过实时数仓的构建，京东所有业务人员的采销、运营都具备了获取实时数据的能力，有了实时数仓的体系之后，业务人员上线业务的第一天，就能看到他实时的数据。
所以，我们认为，实时数仓可以改变整个大数据体系的未来。
实时数仓通过实时数据总线，将存在数据库里的数据、放在服务器上的日志型数据、结构化数据、非结构化数据等，全部接入流式计算引擎中，流式计算引擎将数据分发到不同存储中。
第一类是在线存储，第二类
是放在OLAP引擎中，第三類是通过流式计算引擎将流式数据同步到数据仓库中。
京东通过这三类存储，构造三位一体的实时大数据解决方案，让整个实时业务在京东的落地变得更加简单。
接下来我们谈谈存储计算分离与容器化，存储计算分离与容器化的常规方案有：存储计算混合部署、数据本地化、硬件配置均衡、独立于在线集群。
计算不再去找存储，减少数据的搬运，从而减少对网络的带宽消耗，存储和计算部署在一个节点上。
而今，常规大数据平台一般独立于在线系统，他们互相物理隔离。
常规方案形成以来一直广受欢迎，随着技术和业务的发展，常规方案已经暴露出很多问题。
第一个问题，存储与计算相互制约，包括机器选型、机器拓展等。
比如，如果机器的存储不够了，你要买机器，但是你买的机器可能没办法照顾到某一个资源，这样一个模式制约了机器的选型以及拓展。
庆幸的是，最近几年，容器化技术逐渐成熟，10G网络是标配，25G网络逐渐普及，机器间的网络传输不是问题，这是一个硬件升级带给我们整个平台的机遇。
基于这个机遇，我们提出了存储系统、计算系统的未来发展方向，他们应该去做存储与计算分离，存储节点和计算节点应该分开，不应该像现在这样耦合在一起，相互制约，影响各自发展。
解决存储、计算遇到的问题需要做很多工作：第一，关闭数据本地化，优化远程读写；第二，存储、计算独立发展，比如，存储机型、计算机型以及存储引擎、计算引擎需要独立发展；第三，通过路由实现多集群的统一；第四，基于容器化的在线、离线计算资源弹性互补。
通过存储计算分离与容器化，可以极大地提升整个数据中心的资源使用率。
（根据演讲内容整理，未经本人审核）。