京东大数据平台
京东的大数据营销案例
京东的大数据营销案例一、引言随着互联网的发展，大数据已经成为企业进行营销的重要工具之一。
京东作为中国最大的综合性电商平台之一，其大数据营销案例备受关注。
本文将深入分析京东的大数据营销案例，探讨其成功的原因以及对其他企业的启示。
二、京东的大数据优势1. 商品丰富度京东作为中国最大的综合性电商平台之一，拥有海量商品信息。
这些商品信息包括品牌、价格、品类、用户评价等多个方面，可以为企业提供更加全面和精准的用户画像。
2. 用户活跃度高京东每天都会有数百万用户在平台上进行购物和浏览。
这些用户不仅活跃度高，而且购买力强，对于企业来说是非常有价值的资源。
3. 数据收集能力强京东通过多种方式收集用户数据，包括购物行为、搜索行为、评论等多个方面。
同时，京东还与第三方数据公司合作，获取更加全面和精准的用户数据。
三、京东的大数据营销策略1. 用户画像分析京东通过分析用户购物行为和搜索行为等多个方面来构建用户画像，从而更好地了解用户的需求和兴趣。
京东通过分析用户画像来制定个性化的营销策略，例如推荐商品、折扣优惠等。
2. 数据驱动的销售策略京东通过分析用户购物行为和搜索行为等多个方面来制定销售策略。
例如，京东会对不同品类的商品进行不同的促销活动，以吸引更多的用户购买。
3. 营销活动优化京东通过数据分析来评估营销活动效果，并对营销活动进行优化。
例如，京东会根据用户购物行为和搜索行为等多个方面来制定促销活动，并在活动结束后对效果进行评估和优化。
四、京东的大数据营销案例1. 618大促活动618是京东每年最大的促销活动之一。
在2019年的618大促中，京东通过数据分析来制定了一系列针对不同用户群体的促销策略。
例如，针对高端消费者，京东推出了豪华礼品盒和限量版商品；针对年轻消费者，京东推出了时尚潮流商品和限时抢购活动。
2. 金融服务营销除了电商业务，京东还拥有自己的金融服务平台。
在金融服务营销方面，京东通过数据分析来制定个性化的金融服务策略。
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。
京东大数据解析
二．京东大数据处理
三． 京东大数据工具云化
第11页
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
京东数据仓库海量数据交换工具--张侃
HDFS
hdfs writer
多线程并行执行
reader disruptor writer
reader
disruptor
writer
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
reader
disruptor
writer
并行执行任务
– 分库分表，库名表名sql拆分
资源有效利用
– 根据系统资源增加线程数
调度模板和实时监控
二、plumber技术特点和实现方案
三、 clojure语言在开发中的应用
技术特点及实现方案 • 读写分离插件化
• 多线程并行执行
• 配置化和实时统计信息 • 定制化开发全国仓库抽取
读写插件化
reader
disruptor
writer
Reader : mysql, sqlserver, oracle, mongodb, hive, log Writer : hive, mysql, oracle, hbase
三、 clojure语言在开发中的应用
目 录 CONTENTS
一、离线海量数据交换场景介绍
二、plumber技术特点和实现方案
三、 clojure语言在开发中的应用
技术突破
• 海量
• 每日进出上TB数据
• 每天数千数据传输任务 • 异构
• 结构化：mysql, sqlserver, oracle, hive
谢谢！
Thank you!
北京市朝阳区北辰西路8号北辰世纪中心A座6层 6F Building A, North-Star Century Center, 8 Beichen West Street, Chaoyang District, Beijing 100101 T. 010-5895 1234 F. 010-5895 1234 E. xingming@
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。
京东物流大数据应用
JMQ JimDB
版本控制、灰度发布
JBOX
Kubernetes编排系统 云主机节点
VM VM VM
集团镜 像 基础镜
像 自动 部署
部门镜像
基 镜 基础镜 像础 像
私有镜像
容器资源池
应用 应用 11 版 版本 本x y
应用 应用 22 版 版本 本x y
应用 应用 3 3版 版本 本x y
n
n
将结果按照城市纬 度进行展示。
智能建站案例：预测模型
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根据所选模型，利 用运筹学模型，对 城市站点布局，进 行优化求解； 针对不同的应用场 景，可以选用传统 机器学习方法，甚 至深度学习的方法， 来进行解决。
n
智能建站案例：自动化决策
n
重新计算
北京市-成本最优模型 新增坐标 • 站点数量 • 消化订单量（总 量） • 终端总成本 • 平均传站距离 • 单均传站成本 • 单均站点成本 • 平均人效 • 单均总成本 • 平均站点派送半 径 • 站点人员数量
n
n
智能建站案例：大数据技术分析
智能建站案例：站点数据展示
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收集配送站点相关信 息数据，包括地理位 置，单量，房屋成本， 管理成本，传站距离 等；
将站点对应的信息用 图形化的方式进行展 示，采用GIS模式和 传统表格方式。
n
智能建站案例：建站模型评估
n
建立多纬度构建模 型，包括成本最优， 传站距离最优，站 点数量最少，综合 模型最优等； 经过分析，确定评 估模型，即在满足 效率前提下成本最 低；
业务流程
业务流程
更多应用案例
京东物流大数据应用
当今技术热点
大数据应用门槛
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。
京东大数据分析与创新应用-邢志峰-发布版
关联标签挖掘 （基于京东搜索）
标签模型
舆情销售机会模型
主题模型
内外舆情数据集市
京东慧眼
京东雷达
京选（主题导购）
大数据看未来电商发展
电商用户群体趋向男女均衡
B2C网上购物人群的性别比例正在悄然变化，正趋向男女平衡
男性用户
女性用户
线上线下购物将互补发展
网购女性用户更喜欢选择在上班期间购物，而节假日还延续逛街习惯
女 男
移动购物成为电商未来趋势
工作时间
电脑设备
夜间休息
移动设备娱乐
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京东大数据平台
我们招聘
-数据挖掘工程师 -数据分析师
-BI工程师
-数据产品经理 ……. 简历可发送至：xingzhifeng@
• • 用户画像 京东慧眼
三 大数据创新的商业价值
• • 用户的生活圈 舆情深度挖掘
四 大数据看未来电商发展
电商面临的大数据挑战
商业思维面临的挑战
中国电子商务市 场依然在快速增 长，“红利”时
代还在延续
• 电商的人员构成（传统+互联网）
• 电商的组织架构（业务主导 VS 数据支持）
• 电商的商业目标（GMV VS Data-Driven）
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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。
京东大数据看进口消费人群画像：中等收入、中青年、重体验
京东大数据看进口消费人群画像：中等收入、中青年、重体验“当前中国已经成为世界第二大经济体和第一大货物贸易国，综合国力和国际影响力显著增强，开放的、高速增长的中国市场已经成为国际市场中举足轻重的一部分，许多国家和企业都把拓展中国市场作为重要的发展机遇。
同时，中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正在实现从总量扩张向结构优化的转变，对高品质产品和服务需求迫切。
“进博会”聚焦高质量发展，帮助进口商品更好满足消费者对“美好生活”的需求，电商则成为联结进口商品与中国消费者的商品、信息和信任桥梁。
数据显示，电商平台交易已在我国进出口贸易中占据了相当的比重，助力我国扩大进口商品，电商平台成为消费者选购进口商品的重要渠道。
对此，京东大数据研究院发布《寻路中国消费市场——2019“进口品牌”消费趋势报告》（以下简称报告）。
报告以京东大数据为基础，将进口品牌电商领域发展趋势、消费群体画像及行为、消费及行业性发展特征等进行深度解析，同时对进口品牌建设路径及发展核心趋势做出全面解读。
电商平台搭建信任桥梁扩大进口商品种类拉动消费者选购对外贸易稳中有进，呈现出进出口规模创历史新高、一般贸易进出口比重上升、贸易方式结构优化等特点。
据海关统计，2018年我国外贸进出口总值30.51万亿元人民币，比2017年增长9.7%。
其中，出口16.42万亿元，增长7.1%；进口14.09万亿元，增长12.9%；贸易顺差2.33万亿元，收窄18.3%。
2018年，我国一般贸易进出口17.64万亿元，增长12.5%，占我国进出口总值的57.8%，比2017年提升1.4个百分点，贸易方式结构有所优化。
开放的中国市场吸引了来自越来越多国家的进口品牌，头部国家的下单金额占比集中度开始下降。
报告显示，从进口品牌的消费情况来看，2019年前三季度京东平台下单金额TOP5进口国分别为美国、日本、德国、荷兰和意大利，而TOP5进口国的消费金额占比较去年同期下降1.28%。
京东大数据营销案例
京东大数据营销案例概述随着信息技术的迅猛发展，大数据营销成为企业获取市场竞争优势的重要手段之一。
本文以京东大数据营销案例为例，探讨京东如何利用大数据分析和应用，提升用户体验、优化营销策略，并获得商业价值。
京东的大数据体系京东大数据体系由多个关键组成部分构成，如用户数据、商品数据、行为数据、社交数据等。
其中，用户数据主要包括用户的基本信息、购买记录、浏览行为等；商品数据则包括商品的属性、销售数据、评论数据等；行为数据主要包括用户在京东平台上的各种行为，如搜索、点击、加购、购买等；社交数据则包括用户在社交媒体上的互动数据。
京东大数据营销的应用场景场景一：个性化推荐京东通过对用户行为数据进行分析，构建用户画像，深入了解用户的兴趣、喜好和购买倾向，从而为用户提供个性化推荐服务。
通过大数据技术，京东可以根据用户的历史购买记录、浏览行为，智能地推荐相似商品或相关商品，提升用户购买体验，增加销售机会。
场景二：精准营销京东通过对用户数据的细分和分析，可以对不同群体的用户提供定制化的营销服务。
例如，京东可以根据用户的购买频次、购买金额、购买偏好等，将用户分为高价值客户、潜在价值客户和低价值客户，然后针对不同的客户群体制定相应的营销策略，提高转化率和ROI。
场景三：供应链优化京东利用大数据技术对商品数据进行分析，可以实时掌握销售情况、市场需求和供应链状况，做出及时的调整和决策。
例如，京东可以通过数据分析预测某款商品的需求量，从而合理规划库存，提前采购或调整价格，实现供需平衡和降低成本。
场景四：用户反馈与改进京东通过对用户的评价、评论、投诉等数据进行分析，可以及时了解用户的需求和意见，找出产品或服务的不足之处，做出改进。
通过大数据分析，京东可以发现用户的共同痛点和需求，从而改善用户体验，提高品牌形象，增强用户黏性。
数据安全和隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为亟待解决的问题。
京东在大数据营销中高度重视数据安全和隐私保护，并采取了一系列措施来保护用户数据的安全。
京东大数据解析资料
二．京东大数据处理
三． 京东大数据工具云化
第11页
京东大数据收集
第12页
京东大数据收集
第13页
京东大数据收集
第14页
京东大数据收集
第15页
京东大数据处理
第16页
京东大数据实时分析
• Impala
SOA化
应用开发 移动开发 运行服务 运维服务
私有云计算平台
供应链 仓储 配送 售后 财务 金融 营销 交易 数据 IT
物流
资金流
信息流
京东
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京东私有云发展现状
京东IT资源的内部云化已完成，对京东业务平稳、系统优化和 效能提升的作用已经显现
面向开发 云存储、云数据库、缓存云、 Hadoop平台…
数据推送
云监控
云主机 弹性集群 云硬盘
云控制台
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数据推送—内部大数据工具云化
JBUS
第30页
数据推送—内部大数据工具云化
• 特点
– 实时数据：数据推送服务会进行实时推送，对 订单、商品和退款的创建、修改、删除等信息 实时地推送至云数据库中。
– 历史数据：除了推送实时数据，首先会推送三
– Cloudera公司贡献 – 一种通用的SQL查询引擎（Hive语法） – 与Hadoop整合在一起 • Storm – Twitter开源的分布式处理框架 – 可扩展、容错、易用 – 在内存中执行
第17页
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
云
云缓存
组 件
IP查询 服
京东数字化管理案例
京东数字化管理案例
京东数字化管理案例涉及京东公司的数字化转型和管理实践，以下是一些可能的案例：
1. 数据驱动的运营管理：京东通过建立大数据平台和智能分析系统，实现对销售数据、用户行为数据、供应链数据等各个环节的实时监控和分析，以指导决策和优化运营管理。
2. 人工智能在供应链管理中的应用：京东利用人工智能技术，通过对供应链数据的分析和预测，提高了库存管理的精确度和效率，减少了仓储成本和损耗。
3. 数据驱动的个性化营销：京东通过分析用户的购买历史、浏览行为和偏好等数据，为用户提供个性化的推荐和优惠活动，提升了用户体验和转化率。
4. 无人仓库的建设和管理：京东通过数字化技术和自动化设备，在物流中心建设了多个无人仓库，实现了高效的仓储和配送，提升了物流效率和成本控制。
5. 创新的人力资源管理：京东通过建立数字化的人力资源管理系统，实现了对员工绩效的实时监控和评估，以及培训和激励措施的个性化设计，提高了员工的工作效率和满意度。
这些案例展示了京东在数字化转型中的管理实践和创新，以及数字化技术对运营管理、供应链管理和客户关系管理等方面的影响。
实时数据平台技术实践
关键环节详解—实时数据采集
• 实时数据来源 在线系统记录日志 统一的实时日志采集方案 支持数据上报 提供SDK支持用户上报实时数据 基于数据库日志 无需开发 数据最全
• 优势 几乎覆盖全部业务数据 通过产品化实现用户自助接入 快速新增实时数据
关键环节详解—实时数据采集
• 数据库日志采集方案
关键环节详解—实时计算平台
• 统一的实时计算平台 • 基于Storm打造的流式计算平台 • 提供SDK实现与JDQ的对接，从而通过JDQ获取实时数据 • 提供可视化的配置管理系统 • 支持Job的自助上传、测试、发布、管控服务 • 支持Job的版本控制 • 集成监控，实现状态、延迟等异常报警 • 实时查看Job运行日志 • 实现了公司资源利用最大化，包括人力、技术、硬件等
Tracker
数据压缩
DB
数据确认
异构适配
实时采集
JDQ
内部使用 保证顺序
库粒度 数据缓存 原始日志
Parser
数据压缩 数据过滤
分库分表 数据合并
数据拆分 格式转换 协议解析
JDQ
对外消费 保证顺序 表粒度 数据缓存 结构数据
关键环节详解—高可用的任务调度框架
• 实时任务调度框架 – Magpie 保证任务的高可用 节点不可用时任务自动切换到可用节点 调度框架通过Zookeeper实现各调度节点的无状态 根据CPU，内存，网络资源平衡集群各节点压力 通过分组实现集群内资源隔离 集群规模水平扩展 整合监控
• 营销场景
– 根据用户位置、实时浏览轨迹、商品价格变化等实现精准推荐、广告
– Top排行榜：销量排行、热度排行等
• 优化离线数据仓库数据抽取环节
– 传统“T+1”模式的数据仓库每天凌晨第一件事就是增量或全量抽取业务数据
京东商城数据开放平台使用手册.
京东商城数据开放平台使用手册系统简介京东数据开放平台是京东最新推出的、为POP商家提供运营管理及决策支持的数据平台。
它通过对店铺的客户访问题及经营状况等数据进行分析、解读，帮助掌柜更好的了解店铺的经营情况，为店铺经营决策提供充分的数据支持。
术语说明最近上架时间：商品最近一次设置为可售状态的时间。
SPU：是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。
通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。
SKU：即库存进出计量的单位，可以是以件、盒、托盘等为单位。
在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。
例如纺织品中一个SKU通常表示：规格、颜色、款式。
合并SKU：合并SKU，统计到SPU粒度；不选择合并SKU，数据统计到SKU粒度。
指标说明数据开放平台涉及到的统计指标主要有：上架商品数量、下单量、下单商品件数、下单金额、下单客户数、平均订单金额、客单价、客户转化率、下单转化率、商品关注量、客单量、下单商品SKU数量、浏览量（PV）、访问次数、访客数（UV）。
上架商品数量：统计期截止时间点的上架的商品数量。
下单量：统计期内客户提交的总订单量（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）下单商品件数：统计期内提交的订单包含的总商品件数（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）下单金额：统计期内提交的订单金额之和（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）下单客户数：统计期内提交订单的客户数（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）平均订单金额：平均订单金额=下单金额/订单量。
客单价：客单价=下单金额/下单客户数。
客户转化率：客户转化率=下单客户数/访客数。
下单转化率：下单转化率=下单量/访问次数。
商品关注量：统计期截止时间点对商品添加关注的客户数。
客单量：客单量=下单量/下单客户数。
下单商品SKU数量：统计期内，提交的订单涉及到的SKU数量（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）。
京东大数据营销案例
京东大数据营销案例一、背景介绍京东作为中国最大的电商平台之一，拥有庞大的用户群体和海量的商品信息。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息并进行精准营销，成为了京东面临的重要问题。
二、数据收集与处理1. 数据来源：京东平台内部数据，包括用户浏览记录、购买记录、搜索记录等。
2. 数据处理：通过数据清洗、去重、归一化等方式对原始数据进行处理，以便后续分析使用。
三、用户画像建立1. 基础信息：性别、年龄、地区等2. 行为偏好：浏览商品类别、购买商品类别等3. 价值评估：用户消费金额、购买频次等四、精准营销实践1. 目标定位：根据用户画像，确定目标人群。
2. 营销策略：针对不同目标人群制定不同的营销策略。
例如：（1）针对高消费用户，推送高端品牌商品和优惠券等；（2）针对新用户，推送注册礼包和首单优惠券等；（3）针对流失用户，推送回流优惠券和个性化推荐商品等。
3. 营销效果评估：通过数据分析和实验对营销效果进行评估，不断优化营销策略。
五、案例分析以京东“618”大促为例，京东通过大数据分析和精准营销实践，取得了显著的成效。
1. 数据分析：京东通过对用户购买行为的分析，发现高消费用户对品牌、质量和服务等方面有较高要求；新用户对价格、品质和口碑等方面比较关注；流失用户则需要更多的回馈和关怀。
2. 营销策略：基于以上分析结果，京东制定了不同的营销策略。
例如：（1）针对高消费用户，推出“品牌日”活动，集中推广知名品牌商品；（2）针对新用户，推出“618新人专享”活动，提供首单优惠券和注册礼包等；（3）针对流失用户，推出“618回归计划”活动，提供回流优惠券和个性化推荐商品等。
3. 营销效果：据统计，“618”期间京东的订单量同比增长超过130%，其中高消费用户订单量增长最为明显。
同时，“618新人专享”活动吸引了大量新用户注册，流失用户的回归率也有所提高。
六、总结通过大数据分析和精准营销实践，京东成功地将海量的用户数据转化为有价值的信息，并实现了精准营销。
大数据在电商供应链成本控制方面运用的研究——以京东为例
经济研究导刊ECONOMIC RESEARCH GUIDE总第463期2021年第05期Serial No.463No.05，2021收稿日期：2020-08-20作者简介：曹舒佩（1995-），女，河北邢台人，硕士研究生，从事产权会计学研究。
一、研究背景与研究意义（一）研究背景自20世纪90年代起，电子商务经过电子商务技术、电子商务服务以及电子商务经济三个阶段，完成技术到实践再到产业链的跨越式发展。
近五年来我国电商企业蓬勃发展。
2018年，我国电子商务收入3667亿元，增速为13.1%，阿里巴巴、京东、亚马逊、拼多多等主流电子商务平台的盈利模式趋于成熟，竞争日趋白热化。
当前我国电子商务已进入一个较为成熟阶段。
在当前阶段，电商要占有更大的市场份额，单单依靠价格竞争战略已不足以满足发展需求。
企业要实现产品服务差异化，实现需求和供给的精准对接，传统市场分析成本方法不足以达到智能化、精细化的管控要求。
因此，众多企业将大数据分析技术引入供应链成本核算体系，以达到控制成本目标。
（二）研究意义本文以大数据分析技术的运用为背景，通过分析京东运用大数据进行供应链成本控制的效果，验证大数据分析技术在成本控制中的有效性，发现当今大数据运用存在的问题，为后续电商运用大数据技术进行成本控制提供了借鉴。
二、国内外研究现状及评述Chris Dubelar （2010）通过对供应链流程的研究发现作业成本法的重要性[1]。
Pather （2016）研究确定供应链成本管理体系[2]。
程平（2015）构建大数据分析中心、库存管理等模块的大数据平台，详细论述了成本管理方式[3]。
张万华（2016）研究发现，企业可以利用大数据充分挖掘、分析处理财务所需信息来达到降低成本的目的[4]。
刘义进、黄晓红（2016）认为，电商企业对大数据的敏感性更高，提出了大数据时代电商企业成本管理新思路[5]。
杜小勇、卢卫、张峰（2018）预测了大数据未来在企业应用的优点[6]。
数据资源资本化事例
数据资源资本化事例随着信息技术的高速发展，数据已经成为当今社会最重要的资源之一。
数据资源的价值被越来越多的企业所认识到，并开始进行数据资源资本化的探索与实践。
本文将以几个具体的事例来展示数据资源资本化的应用与效果。
一、京东大数据中心京东是中国最大的自营式电商平台之一，拥有庞大的用户群体和海量的交易数据。
为了更好地利用这些数据资源，京东成立了大数据中心，通过对用户行为数据、交易数据等进行挖掘和分析，为企业决策提供支持。
京东大数据中心利用数据挖掘技术，对用户行为进行分析，从而推测用户的购买意向和偏好。
通过精准的定向广告投放和个性化推荐，京东能够提高广告的转化率和用户的购买率，从而实现了数据资源的资本化。
二、滴滴出行的智能调度系统滴滴出行是中国最大的打车平台，拥有海量的出行数据。
为了更好地利用这些数据资源，滴滴出行开发了智能调度系统，通过对出行数据进行分析和建模，实现了出行资源的优化配置。
滴滴出行的智能调度系统能够根据不同时间段和地区的需求，合理调度车辆资源，提高车辆利用率和乘客的出行效率。
通过数据驱动的智能决策，滴滴出行实现了数据资源的资本化，并为用户提供更好的出行体验。
三、蚂蚁金服的大数据风控系统蚂蚁金服是中国领先的金融科技公司，拥有丰富的金融交易数据和用户信用数据。
为了更好地利用这些数据资源，蚂蚁金服建立了大数据风控系统，通过对数据进行实时分析和建模，实现了风险控制的精确预测。
蚂蚁金服的大数据风控系统能够识别和预测用户的信用风险，有效防范各类金融风险。
通过数据资源的资本化，蚂蚁金服为金融行业提供了创新的风控解决方案，并推动了金融科技的发展。
四、亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电商平台之一，拥有庞大的商品和用户数据。
为了更好地利用这些数据资源，亚马逊开发了个性化推荐系统，通过对用户历史购买数据和浏览行为进行分析，为用户提供个性化的购物推荐。
亚马逊的个性化推荐系统能够根据用户的兴趣和偏好，推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户购买的便利性和满意度。