解码阿里大数据
阿里云大数据解决方案
阿里云大数据解决方案阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。
这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。
奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。
基础产品：大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。
MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。
分析性数据库（AnalyticDB）是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。
分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。
数据集成（Data Integration）是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。
核心解决方案介绍：（一）个性化推荐根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。
建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。
业务需求：1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。
对阿里云大数据的理解
对阿里云大数据的理解
阿里云大数据是一款由阿里云开发的大数据计算、存储和管理平台。
它支持多种数据存储和处理技术，包括 Hadoop、Spark、Hive、Pig 等，可以帮助用户快速构建、部署和管理大数据处理系统。
阿里云大数据还提供了丰富的数据可视化和分析方法，让用户可以轻松地探索和分析数据，从而得出有用的结论和预测。
阿里云大数据的优势在于它强大的性能和可靠性，以及丰富的功能和工具。
它支持多种数据处理方式，包括批处理、流处理、数据挖掘和机器学习等，可以满足用户的各种数据处理需求。
此外，阿里云大数据还提供了强大的数据安全和隐私保护功能，确保用户的数据得到妥善的保护。
阿里云大数据还可以与多种云平台和基础设施进行集成，包括 Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP) 等，为用户提供全面的大数据解决方案。
总的来说，阿里云大数据是一款功能强大的大数据计算和管理平台，它可以为用户提供高效的数据处理和分析服务，帮助企业和组织实现数字化转型和智能化发展。
阿里巴巴大数据分析与应用白皮书
阿里巴巴大数据分析与应用白皮书随着互联网技术的发展和数据存储技术的提升，大数据的概念越来越突显重要。
在这个时代里，数据不仅仅是一种资源，更是推动经济的重要驱动力。
其中有一个典型的案例，那就是阿里巴巴公司。
在阿里巴巴公司，大数据不仅仅只是一种资产，它也是一种巨大的生产力。
作为中国最著名的电商企业，阿里巴巴公司已经覆盖了包括B2B、C2C、B2C 在线市场等在内的众多电商领域，拥有海量用户和海量数据。
在这些数据中，包含了消费者的行为、走向、兴趣、购买力以及其他有意义的信息。
因此，阿里巴巴公司可以对这些数据进行分析，从而使企业更加深入地了解消费者，优化商业模式和提高产品的质量。
阿里巴巴公司的大数据应用已经远远超出了电商领域。
通过使用阿里云，这家公司还将其大数据分析技术用于金融服务、医疗健康、智能制造等领域，并取得了显著的成果。
阿里巴巴已经成为一家集企业级服务、云计算、大数据解决方案和创新技术于一体的综合性互联网企业。
作为阿里巴巴公司大数据应用的代表之一，其企业级服务平台——“阿里云”是一项强大的技术资源，能够处理复杂数据分析、高级计算等高负荷任务。
通过抽取、清洗和ETL处理，其数据集成服务可以从不同的数据源中整合数据，帮助企业获取清晰、全面的视图。
同时，数据分析服务平台可以通过智能算法和大量数据，对企业数据进行分类、聚合和排序，从而呈现出相当生动、直观的开发用户视图、以及识别模式，从而为企业提供更高效的业务支持。
在阿里巴巴公司看来，大数据的使用是可以带来巨大价值的。
这家公司不仅要利用大数据来完善自身的电商生态系统，还要致力于将其大数据分析技术推向其他领域，帮助其他企业、政府和社会组织改进他们的运营和管理，从而促进社会的发展与进步。
总之，阿里巴巴公司的大数据分析技术已经成为其掌握市场竞争优势的必要手段。
通过对海量数据的处理和分析，该公司已经切实提高了商业运作效率和竞争力，同时也极大地促进了社会经济和信息化水平的发展。
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。
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术大数据分析和商业智能技术是现代商业的重要组成部分。
在这一领域中，阿里巴巴作为全球最大的电子商务公司之一，一直保持着领先地位。
通过使用其所拥有的海量数据和先进的技术，阿里巴巴能够对其客户和用户需求做出更准确的预测和分析，提高商业效能和用户满意度。
大数据技术是阿里巴巴的核心竞争力之一。
阿里巴巴的生态系统涵盖了电商、金融、物流、云计算等多个领域，拥有庞大的用户数据和海量的销售数据，同时还能获取到来自社交媒体、物流、金融机构等方面的大量数据。
阿里巴巴通过使用自己的大数据平台——阿里云数据平台，能够将不同来源的数据快速准确地整合，并提供高效的分析和挖掘。
阿里巴巴的商业智能系统通过对大数据的深度挖掘和分析，能够为企业提供更加智能化的商业洞察。
通过对用户行为、购买历史和产品偏好等方面的分析，阿里巴巴能够预测用户的需求，满足客户的个性化需求，提高客户满意度和忠诚度。
对于企业来说，商业智能技术能够帮助企业更好地了解市场需求和用户行为，提高产品和服务的开发效率和质量，优化销售和营销策略，从而实现更高的商业价值。
阿里巴巴的商业智能系统还可以通过对供应链、物流和金融等领域的数据进行分析和挖掘，为供应商、物流公司、金融机构等不同商业参与者提供更加智能化的服务。
例如，阿里巴巴的供应链金融平台——菜鸟金融，通过使用自有的大数据分析和风控技术，可以为供应商提供全流程的供应链金融服务，从而解决中小企业的融资难题。
阿里巴巴的物流系统——菜鸟网络，则通过使用大数据技术，实现了快递配送的智能化和高效化管理，提高了物流效率和用户满意度。
总之，阿里巴巴是大数据分析和商业智能技术的佼佼者，其应用领域涵盖了电商、金融、物流、云计算等多个领域。
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术不仅带来了商业价值的提升和用户满意度的提高，更为中国新经济的发展贡献了重要的力量。
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。
阿里大数据平台
阿里大数据平台阿里大数据平台是阿里巴巴集团旗下的一项重要业务。
它是一个基于大数据技术的创新平台，旨在帮助企业根据大数据分析和洞察，提升业务运营效率和决策能力。
阿里大数据平台的核心优势在于深度挖掘和分析海量数据，为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
通过阿里大数据平台，企业可以实现对销售数据、用户行为数据、供应链数据等多维度的深入分析和挖掘。
依靠强大的计算和分析能力，阿里大数据平台能够将大数据转化为有价值的商业洞察，并为企业提供精细化的业务决策支持。
阿里大数据平台提供的主要功能包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析。
通过数据采集，平台可以自动收集和整合来自多个数据源的数据，并实现对数据的实时更新和同步。
数据处理功能可以对数据进行清洗、转换和加工，保证数据的准确性和可用性。
数据存储功能提供了多种存储方式，包括关系型数据库、分布式文件系统等，以满足不同业务需求的数据存储需求。
数据分析功能则提供了多种分析算法和模型，帮助企业从数据中发现关键业务规律和趋势。
阿里大数据平台还提供了可视化的数据展示和报表功能，使企业能够直观地了解和分析数据。
通过数据报表，企业可以实时监控业务运营情况、产品销售情况等重要指标，及时调整业务策略和决策。
阿里大数据平台的优势不仅在于其强大的数据处理和分析能力，还在于其丰富的业务解决方案和行业经验。
阿里巴巴集团在多个行业都有丰富的数据积累，能够根据行业特点和需求，为企业提供个性化的数据分析和洞察解决方案。
此外，阿里大数据平台还积极与各大智能硬件厂商、传感器厂商等合作，实现对物联网数据的集成和分析，为企业提供更加完整的大数据解决方案。
总之，阿里大数据平台是阿里巴巴集团在大数据领域的重要业务，通过深度挖掘和分析海量数据，为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
它不仅拥有强大的数据处理和分析能力，还提供丰富的业务解决方案和行业经验，为企业提供精细化的业务决策支持。
《阿里大数据架构》课件
2
阿里云实时计算引擎
阿里云实时计算引擎是一种实时数据分析和计算平台，提供实时数据处理和实时 智能服务。
3
TensorFlow在阿里的应用
阿里巴巴广泛使用TensorFlow进行机器学习和深度学习，在智能推荐和图像识 别等领域取得了重要成果。
大数据平台管理
阿里巴巴大数据 平台管理的架构
阿里巴巴建立了一套完善 的大数据平台管理架构， 实现了数据的集中管理和 资源的统一调度。
Storm流式计算引擎
Storm是一种分布式的实时流 式计算引擎，用于处理和分析 高速数据流。
Flink在流处理中的应用
阿里巴巴使用Flink进行实时流 处理，通过流计算实现业务实 时监控和分析。
实时智能架构
1
实时智能分析的概念和应用场景
实时智能分析是基于实时数据进行智能挖掘和分析，用于实时推荐、智能广告等 应用。
2 阿里巴巴大数据安全架构设计
阿里巴巴通过建立严格的安全架构和流程，确保数据在收集、存储和处理过程中的安全。
3 阿里云数据加密解决方案
阿里云提供多种数据加密解决方案，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和篡改。
流处理架构
流处理的定义和应用场景
流处理是一种实时处理数据的 方式，广泛应用于实时推荐、 欺诈检测和实时分析等场景。
数据的写入和读取。
阿里云OSS存储
阿里云对象存储（OSS）是一种安全 可靠、高扩展性的云存储服务，用于 存储和管理大规模的非结构化数据。
HBase列式数据库
HBase是一种分布式、可扩展的列式 数据库，用于存储和查询大规模结构 化数据。
数据安全
1 数据安全的重要性
在大数据时代，数据安全是保护个人隐私和企业利益的关键，需要采取有效的安全措施。
阿里巴巴大数据之路相关读物
阿里巴巴大数据之路相关读物阿里巴巴大数据之路相关读物一、前言在当下的信息时代，大数据已经成为了各行各业都离不开的重要部分。
作为大数据应用的典范之一，阿里巴巴凭借其丰富的实践经验和深厚的技术积累，一直处于行业的前沿位置。
了解阿里巴巴大数据之路的相关读物，对于深入理解大数据的应用和发展具有重要意义。
二、《数据之巅》《数据之巅》是由阿里巴巴集团董事局马云亲自推荐的一部关于大数据的著作。
作者是美国著名科技作家菲利普•艾尔特，他深入阿里巴巴内部，全面揭秘了阿里巴巴在大数据领域的发展历程和应用实践。
这本书以生动的案例和深入的分析展示了阿里巴巴如何借助大数据技术，推动企业的转型升级，以及对社会经济的深远影响。
通过阅读这本书，可以全面了解阿里巴巴大数据之路的起源、发展和未来规划。
三、《数据时代》《数据时代》是阿里巴巴集团副总裁吴晓波所著的一本畅销书。
通过对阿里巴巴、腾讯、百度等我国互联网巨头的深入访谈和研究，吴晓波全面解析了我国互联网企业在大数据时代的商业模式、技术创新和市场竞争。
这本书在研究阿里巴巴大数据之路的也涵盖了整个互联网行业的发展趋势和未来走向，为读者提供了广阔的视野和深刻的思考。
四、个人观点在我看来，阿里巴巴大数据之路的相关读物不仅仅是对阿里巴巴公司的一次深度解剖，更是对当前大数据时代的全面思考和总结。
通过阅读这些书籍，我们可以充分了解到阿里巴巴在大数据领域的技术创新、商业模式革新和社会影响力，同时也可以深刻思考大数据时代给我们带来的挑战和机遇。
五、总结阿里巴巴大数据之路相关的读物，不仅提供了深入浅出的阿里巴巴大数据案例分析，还反映了大数据技术在商业运作和社会变革中的重要作用。
通过深入阅读这些书籍，我们能够更全面地了解大数据时代的背景和现状，为今后的发展规划和决策提供重要参考和启示。
六、参考资料- 艾尔特. 《数据之巅》，2018年。
- 吴晓波. 《数据时代》，2017年。
阿里巴巴大数据之路相关读物的重要性在当下的信息时代变得愈发显著。
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
阿里大数据分析2篇
阿里大数据分析2篇第一篇：阿里大数据分析在电商营销中的应用近年来，电子商务行业蓬勃发展，电商营销逐渐成为企业推广产品和服务的重要手段。
在这个竞争激烈的时代，如何利用大数据分析提高电商营销效果成为企业关注的热点。
阿里大数据分析作为国内最主要的大数据分析工具之一，已经被广泛应用于电商营销领域，并且产生了显著的效果。
首先，阿里大数据分析可以对电商客户进行画像分析。
通过对客户的基本信息、购买记录、行为轨迹等数据进行收集和整理，阿里大数据分析可以准确地把握客户的需求和行为习惯，针对不同的客户群体实施不同的营销策略。
例如，根据用户购买记录和搜索行为分析用户的购买力和消费倾向，制定个性化的营销方案，提高购买转化率。
其次，阿里大数据分析还能够实现营销效果的实时监控。
通过对电商平台的流量、交易量和成本等数据进行收集和分析，阿里大数据分析可以实时监测各个营销渠道的效果，及时对营销策略进行调整和优化。
例如，可以根据不同时间段、地区、活动的流量变化情况，调整广告投放位置和方式，提高广告展示效果，降低广告成本。
此外，阿里大数据分析还可以通过对用户行为和偏好的分析，为电商企业提供营销智能化的决策支持。
例如，通过对用户行为的观察，发现用户喜欢的商品类型、购买频次和价格区间，从而调整产品设定和价格策略，提高用户黏性和回购率。
综上所述，阿里大数据分析在电商营销领域的应用已经被广泛认可。
它能够帮助企业精准把握客户需求，实现产品推广和销售的最大化；实时监控营销效果，及时优化营销策略；并且为企业提供智能化的决策支持，推动企业的发展和壮大。
第二篇：阿里大数据分析在物流管理中的应用物流管理是现代企业中十分重要的一个环节，对于企业的运营效率和产品质量都有着至关重要的影响。
阿里大数据分析作为大数据领域的代表，可以通过数据收集和分析，优化物流管理，提高企业的运营效率。
首先，阿里大数据分析可以对物流管理的环节和成本进行全面分析。
包括仓储、运输、配送和退货等环节，以及人力、设备、运输和配送等方面的成本，通过对这些环节和成本的评估和分析，阿里大数据分析可以找出物流管理环节的瓶颈，提出具有针对性的改进意见，实现企业的物流成本控制。
阿里大数据的“三个维度”和“十诫”,值得一看
阿里大数据的“三个维度”和“十诫”，值得一看来源：IT八卦女虎嗅今天，阿里巴巴在杭州召开西湖品学·大数据峰会，请副总裁车品觉来跟一些媒体交流了下大数据心得。
以下是笔者从峰会上学到的一些东西：1、2011年的时候，大数据概念兴起。
2012年，商业开始尝试如何运营大数据。
而如今，大数据进入了DATA时代，也就是所谓的数据工程化时代。
而在数据工程化时代，首先要学会运营大数据，其次是大数据需要开放出来，运用到行业乃至整个社会，这样形成一个正循环，数据产生数据，循环反复，充分运营后，价值就会被不断地挖掘出来，让整个社会受益。
2、大数据的三个维度大数据从4个V的年代，Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）延伸至三个维度，可实时性、可解释性、数据准确性稳定性。
这三个维度是现在到底数据能不能用上的很重要的三个维度。
3、现在大数据运用里很重要的问题是：业务的人不知道数据怎么用，做数据的人不知道别人怎么用，所以里面是有一个很大的障碍在中间的。
车品觉说，需要运营数据。
“当你搜集很多数据的数据帮我们解决很多未来的问题时，这个才叫大数据。
”过去阿里的大数据做了两个循环，一个循环是在怎么用数据；一个循环是说怎样养数据，怎么改善数据。
三年前，阿里巴巴的大数据不仅可以看，还是可以用的。
但是今天，不仅仅让自己用，而且让别人用。
这一次的圈，当阿里要做让别人用的时候，第二个圈就比以前那个圈更困难了，更注重精准性。
通过运营，阿里巴巴发现从整个运营里面产生了一些价值，即有很多新的数据和新的工具。
现在，阿里巴巴最近就在解决这些问题：数据的产生、人才的不匹配、数据冗余、工具不统一、安全、质量，这些是整个行业做数据必须保障的，否则就不容易产生数据的价值。
4、以下这张图就是车品觉做的“数据十诫”，每一条都很有份量，值得一读，不必过多解释了。
阿里大数据计算服务MaxCompute-产品简介
q Java SDK:向开发者提供Java接口。 q Python SDK:向开发者提供Python接口。 备注：目前MapReduce以及Graph功能仍处于公测中，想使用这部分功能的用户可以通过工单系统提交 申请。申请时请指明您的项目空间名称，我们会在7个工作日内处理。
如果您是项目Owner或者管理员？
- SDK：提供给开发者的工具包，SDK的相关介绍请参考 SDK介绍 ； - 安全：MaxCompute提供了功能强大的安全服务，为用户的数据安全提供保护，详情请参考 安全参
考手册 ；各个功能模型的描述请参考用户手册的其他部分。如果想快速了解如何使用 MaxCompute，请参考 快速开始;
如果您是MaxCompute初学者？
2
大数据处理服务MaxCompute/产品简介
如果您是有开发经验பைடு நூலகம்用户？
如果您是一个有开发经验的用户并且对分布式概念有一定程度的了解，加上某些数据分析可能无法用SQL来实 现，此时我们建议您学习MaxCompute更高级的功能模块：
- MapReduce:MaxCompute提供的Java MapReduce编程模型。您可以使用MapReduce提供的接口 (Java API)编写MapReduce程序处理MaxCompute的中的数据。
如果您是一个有开发经验的用户并且对分布式概念有一定程度的了解加上某些数据分析可能无法用sql来实现此时我们建议您学习maxcompute更高级的功能模块
大数据处理服务MaxCompute 产品简介
大数据处理服务MaxCompute/产品简介
产品简介
MaxCompute简介
大数据计算服务(MaxCompute，原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。 MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量 数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。MaxCompute主要服务于批量结构化数据的存储和计算 ，可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务。随着社会数据收集手段的不断丰富及完 善，越来越多的行业数据被积累下来。数据规模已经增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百GB、TB、 乃至PB)级别。在分析海量数据场景下，由于单台服务器的处理能力限制，数据分析者通常采用分布式计算模式 。但分布式的计算模型对数据分析人员提出了较高的要求，且不宜维护。使用分布式模型，数据分析人员不仅 需要了解业务需求，同时还需要熟悉底层计算模型。MaxCompute的目的是为用户提供一种便捷的分析处理海 量数据的手段。用户可以不必关心分布式计算细节，从而达到分析大数据的目的。MaxCompute已经在阿里巴 巴集团内部得到大规模应用，例如：大型互联网企业的数据仓库和BI分析、网站的日志分析、电子商务网站的 交易分析、用户特征和兴趣挖掘等。
阿里 大数据报告
阿里大数据报告引言随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据正成为当今社会的一个热门话题。
大数据的出现为企业和组织提供了更多的机会和挑战。
作为全球领先的互联网巨头之一，阿里巴巴凭借其强大的技术实力和海量数据资源，对大数据的研究和应用有着深入的洞察。
本文将基于阿里巴巴的大数据报告，介绍阿里巴巴在大数据领域的研究成果和应用案例。
阿里巴巴的大数据研究阿里巴巴作为中国最大的电商平台之一，每天都面临着海量的数据流。
为了更好地利用这些数据，阿里巴巴建立了强大的大数据研究团队，致力于发掘数据中的价值。
根据阿里巴巴的大数据报告，他们的研究主要集中在以下几个方面：1. 数据分析与挖掘阿里巴巴利用大数据分析和挖掘技术，对用户的购物行为、消费习惯等数据进行深入研究。
通过分析用户的购买历史和浏览记录，阿里巴巴能够准确地洞察用户的需求，并为用户提供个性化的推荐服务。
2. 人工智能与机器学习阿里巴巴在大数据领域的另一个重要研究方向是人工智能和机器学习。
他们利用大数据训练机器学习模型，使其能够自动学习和改进。
这样一来，阿里巴巴可以通过大数据分析来预测市场趋势、用户需求，并做出相应的调整和决策。
3. 数据安全与隐私保护随着大数据的普及和应用，数据安全和隐私保护成为一个重要的问题。
阿里巴巴致力于保护用户的数据安全和隐私，并积极研究和应用相关技术。
他们通过建立安全的数据存储和传输系统，确保用户的数据不会被泄露或滥用。
阿里巴巴的大数据应用案例阿里巴巴的大数据研究成果在很多领域都得到了实际的应用。
以下是几个典型的应用案例：1. 阿里巴巴的推荐系统阿里巴巴利用大数据分析和机器学习技术，开发了一个高效准确的推荐系统。
这个系统能够根据用户的购买历史和兴趣，为用户推荐个性化的商品和服务。
通过提供个性化的推荐，阿里巴巴能够更好地满足用户的需求，提高用户的购物体验。
2. 阿里巴巴的精准营销阿里巴巴利用大数据分析技术，为企业提供精准的营销服务。
通过分析用户的购物行为和消费习惯，阿里巴巴能够帮助企业找到潜在的目标客户，并针对他们进行定向广告投放。
揭秘阿里数据实践之旅
揭秘阿里数据实践之旅作者：刘晶晶来源：《中国信息化周报》2015年第45期2015年11月15日在北京国家会议中心，以“未来已来”为主题的“大数据+产业大会”隆重召开。
就在各行业正在大数据浪潮中热血沸腾，讨论究竟如何将大数据融入公司的商业模式，如何在政策有利的条件下累积企业的数据资产并再利用的同时，阿里巴巴大数据专家王峰为我们分享了阿里云大数据创新平台，揭秘了阿里数据的实践成长之旅。
整合分析个性投放王峰认为，如今的整合分析服务可以快速搭建自己的全景洞察工具，并决定这些工具应用在哪些场景。
“今天我们服务的对象是星巴克，通过整合分析能够帮助全国500多家门店做到线下周边洞察，成功告知经营者星巴克门店三公里左右的人流量如何，同时也会通过相关数据的分析得出竞争对手的选址和定位参考。
如此看来，竞争分析也可以用在线上，这种分析的数据更多基于标签，例如性别、年龄、职业等画像。
很容易理解，画像的目的是什么，必然是要致力于定向优化的投放方式。
”他说。
众所周知，投放的方式和角度有很多种，王峰表示针对各个渠道广告的投放也可能会施加一些动作。
整合现有数据服务，然后对接开发者自己应用的一些ID，有时候是手机号码或者是Gmail，投入到自己的服务中。
如今利用这个服务，广告行业或者媒体投放行业都可以做出自己的DMP，投放自己的渠道，这个渠道可以是自己的APP，也可以是自己的网门或者是页面。
在数据的整合分析过程中，我们不可避免会涉及到数据使用交换。
例如A有数据直接给B，B帮助加工后再进行出售，本质上这是一种很粗鲁的方式。
遇到这种方式，第三方通常会希望B能够一起加工数据，发挥数据价值，实现所谓的数据共建共享，但并不知道A所拥有的数据已经被B挖走，这种现象就是经常发生的数据可用不可见现象。
如构建商业WiFi，线下50多个品牌商，包括DQ、星巴克都会呈现其中，完成沟通互联的是一张数据表格。
表格中包括地址、连接起始时间点、连接时长以及连接地理等数据。
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解码阿里大数据大数据时代，阿里巴巴集团是最有资本进行烂漫遥想的公司之一，阿里数据平台事业部的服务器上，攒下了超过100PB已“清洗”的数据。
马云曾在2012年公开宣称，“平台、数据、金融”是阿里集团和阿里小微集团未来的指导路线。
在此前后，战略布局已经渐次展开：2010年，推出重整的搜索业务“一淘”，2011年收购数据属性公司CNZZ，近期又接连收购友盟、入股新浪微博和高德，抢占数据源；在物流领域，阿里由天猫主导建设了与各大配送公司对接的“天网体系”，最近牵头成立智能骨干物流网络“菜鸟科技”，构建物流信息数据平台。
阿里数据十年铸剑，如今只是起手开了个局。
十年进化从报表到分析工具、flash，阿里的数据产品越来越没“数据味”。
从2003年淘宝起步开始，阿里集团数据平台事业部负责人“七公”（本名汪海）就一直在与数据打交道，他的经历勾勒出了这家数据巨人的演变轨迹。
阿里系最早的数据工作自2003年起步，出于业务需求的驱动，起初非常粗糙，无非数据库、IT系统，随后开始统计分析行业的基础指标，比如PV、UV等，当时的淘宝数据部门只有数名员工。
在数据的童蒙时代，淘宝“依葫芦画瓢”，学习当时最大的对手――易趣，当时eBay、亚马逊都已成立成熟的BI部门。
恰是与易趣的竞争，推动了阿里的数据应用。
据淘宝内部人回忆，易趣曾强势通过排他协议垄断了门户广告资源，迫使阿里将广告投放转向中小网站联盟，由此催生了广告投放精准化分析需求，淘宝的数据团队开始积累流量数据的分析经验。
2004-2005年，淘宝逆转易趣，业务量激增，品类快速扩张，数据量随之跃升。
淘宝开始意识到，不能再靠拍脑袋做经营决策了，需要实时观察掌握用户量和交易量的变化，进行精准分析。
2005年，淘宝成立商业智能部门，成为当时淘宝技术研发部门负责人姜鹏的直属部门。
这一年，阿里拥有了第一款严格意义上的数据产品――“淘数据”，这是一份经营数据的报表，为各业务公司、部门提供经营报表的检索生成工具。
同年，阿里切入搜索、广告业务――两项业务均带有天然的数据属性，成为阿里大数据运营的开端。
七公说，由此阿里对数据和应用场景的理解越来越清晰，目的性更明确――搜索帮助消费者更快找到商品，广告则让商家获得更高的ROI（投资回报率）。
2009年，阿里数据开始进入产品化时代。
“淘数据”从一个内部报表系统跃升为内部数据统称。
2009年4月和12月，商业智能团队又分别开发出可预警的“KPI系统”、服务于业务部门的“数据门户”。
阿里的对外数据产品也浮出水面。
脱胎于“雅虎统计”的工具“量子恒道”，为外部商户提供统计分析工具，用于跟踪自有店铺流量、点击、购买等数据的变化。
与数据产品的大裂变同步，2009年，阿里的数据技术架构，开始大变革。
此前一年加入阿里出任首席架构师的王坚，一手主导了阿里架构从Oracle商用系统向Hadoop开源平台的迁移。
相比IBM、Oracle等商用系统，Hadoop平台的优点是成本低廉，且架构可扩展性极强，全球互联网企业的大规模计算体系多使用该平台。
同年，王坚成立阿里集团研究院，将集团内各公司自行搭建的Hadoop集群统一，开发出“云梯1”系统，以实现全集团所有数据的打通、整合的管理和共享。
这一系列变革之后，阿里最高层提出了“数据开放”。
2010年初，淘宝推出“数据魔方”，第一次向市场开放了全局市场数据，这款付费产品成为了大中型商户追捧的数据利器。
产品研发发端于阿里数据平台团队对客户的走访。
当时，宝洁公司提出，希望了解行业数据，以帮助其经营决策。
数据团队的员工提出，与其case by case解决，不如直接产品化，阿里数据的价值出来了！此后，阿里内部数据产品的开发进入井喷状态。
淘宝数据部门开发出“活动直播间”，帮助买家更好地参与促销运营。
2011年上半年，“卖家云图”、“页面点击”接连出现。
2011年，现任阿里数据委员会负责人的车品觉加盟支付宝，发现阿里数据产品线存在短板：高层一端数据过多，关联性不强，难以快速进行全局诊断；一线运营一端总抱怨数据不够，数据间壁垒重重，没有进行整合。
于是，车品觉研发了两款产品，一款名为“观星台”，是一个高度可视化的仪表盘，选择最关键的数据在几秒内展示全局运营状况；另一款叫“地动仪”，可以看到用户投诉最多的功能有哪些，甚至可以获取最原始的客服电话录音。
随后，车品觉进入淘宝，又开发了两款产品“黄金策”和“无量神针”。
七公领导的另一支数据团队也开发了一系列产品，如“淘宝指数”，以及2012年“双11”期间推出的“淘宝时光机”。
一家互联网公司数据挖掘业务的负责人评论，从“数据门户”到“数据魔方”，再到“淘宝指数”、“淘宝时光机”，阿里的数据产品从报表到数据工具，再到可视化图片甚至一组flash，看上去越来越没有“数据味”，但是，其对消费场景和行为的洞察却越来越深了。
高速公路与跑车数据是科学的，数据的取舍、分析维度的选择更像是艺术。
2012年，阿里集团一系列架构调整，重构了阿里数据“达芬奇密码盘”的排序。
阿里云拆分，独立运行；阿里系的数据库和大规模运算资源整合为“数据平台事业部”，由阿里集团CEO陆兆禧亲自掌管；同时成立虚拟组织“集团数据委员会”，车品觉出任首任会长。
王坚领导的阿里云是“密码盘”中的最底层架构，提供基础的运算平台。
譬如，阿里自行研发的“云梯2”体系，即建立在阿里云“飞天”架构之上；在此之上，则是七公领导的数据平台事业部，运营阿里集团共享的数据库，各业务公司产生的数据经清洗之后就存储在该事业部的服务器上；再往上即车品觉带领的淘宝网商业智能部门，他们使用数据进行分析。
同时，“数据委员会”的成员们分属阿里各业务公司，他们利用七公团队的工作成果进行再分析。
可以这样理解三层架构：阿里云是IasS（基础设施即服务），阿里数据平台事业部是PaaS（平台即服务），而车品觉的团队则是SaaS（软件即服务）。
阿里集团内的数据大多都经过这样的旅程――用户在淘宝上的一个收藏动作，首先在淘宝网的前端服务器上产生一条日志，日志随后被传送到七公团队的服务器上存储，期间经过清洗过程，最后被编入数据库，与其他数据一同被储存在分主题的数据集市。
当数据委员会的分析师们进行数据挖掘时，就可能被采用。
目前，数据业务平台已整合了阿里集团的全部数据。
此外，阿里小微集团中创新金融事业部（即阿里金融）的数据也与该平台直接相连。
IBM咨询经理陈琪说，大数据概念存在两层结构。
一层是人们热议的、不乏科幻感的分析预测能力；另一层则是处理大规模、高并发、高关联性甚至是低价值密度数据的运算能力。
车品觉做的是前者，而七公维护的是后者。
车品觉评论说，七公团队在修建高速公路，而他的团队则在高速路上驾驶跑车，“建高速公路是一个漫长的工程，需要巨大的投入、耐心以及细致。
”七公告诉《21CBR》，其服务器上保有的历史数据已超过100PB，且都已经过“清洗”。
“清洗”被两人反复提及，它保障数据的质量，直接关乎大数据运营的准确性。
那么，如何清洗数据？首先得让数据“对得上、产生关联”。
互联网行业发展迅速且难于规划，通常不断试错、快速迭代，不同部门、业务之间的数据往往难于打通，不少公司各业务甚至连用户cookie、日志格式都不同。
阿里或许是幸运的，从2004年起，整个淘宝系的日志格式就已统一。
这仅仅是开始，数据处理的链条极长，任何一个环节出错都会影响后端。
车品觉说，数据污染往往有两个原因――采集错误、数据口径不同。
前者往往来自于部门协作脱节，如前端业务部门的开发人员改变了页面功能但未及时通知数据部门，那么，相关用户行为产生的数据定义就已失真；后者则更易理解，譬如有的电商公司统计“转化率”只统计用户点击购买，有的公司则进一步考虑点击后是否付费、是否退款。
数据委员会的工作就是要统一集团的统计口径和统计方法，制定关于质量和安全的范式，其成员来自各个业务公司，由车品觉主持规范工作。
2013年，他将数据质量和数据安全视为最重要的课题，设置了对应的两个小组。
“数据是科学的，清洗过程中的取舍、分析时维度的选择则要靠分析师的修为，这部分不那么科学，更像是艺术。
”车品觉说。
其实，参与阿里大数据战略的团队还有很多，如“共享平台事业部”旗下的搜索团队，担负着为集团各部门“清洗”非结构化数据的任务；数据平台事业部下有一支20多人的数据产品部团队，运营着“数据魔方”、“淘宝指数”、“淘宝时光机”等向外开放的数据产品；各业务公司的分析师也都负责各自业务的数据清洗工作。
数据的觉醒大数据概念不再是“忽悠”，正当“亮剑”时。
车品觉很推崇数据界前辈提出的一段“六字真言”：“对比、细分、溯源”。
他认为还要加上一项“趋势”，这是由传统BI领域跃入“大数据时代”的关键一步。
人们憧憬的大数据方法论，要求推测未来、洞悉全局、引导决策的能力。
不久前，车品觉曾在一次非正式交流中说，大数据概念目前看来仍是“忽悠”。
接受《21CBR》采访时，他特意更正，“忽悠”是指现在的基础，大数据的前提拥有足够的数据、关联性，并具备相对应的运算能力和分析能力。
最近几周，他一直在跟BI团队开会，提出要重新定义BI，“今天的BI以后未必好用，并不完全适合未来的数据世界。
”阿里集团整体正以数据作为行动新方向。
早在2011年，时任阿里集团首席人力官、支付宝CEO 彭蕾（现任阿里小微集团CEO）就提醒车品觉，要尝试从“数据化运营”转向“运营数据”。
马云谋划的是，庞大数据平台作为信息流的精华部门，与物流、现金流结合，构建闭合且不断外扩的生态体系，除提供内部数据决策支撑之外，甚至可以形成数据的交易平台。
阿里数据的分量已不容小视，淘宝系交易额已超过万亿元，其庞大生态中可以实时捕捉经济运行的脉动，阿里研究院每个月会接到好几波各级政府索要数据的要求。
近期，不少政府官员前来向车品觉咨询大数据在公共行政管理的应用。
宏大愿景之下，阿里数据团队态势严峻。
数据团队应该是CEO直属的战略级团队，如今，车品觉坦言，CEO、管理层的注视让他们感到压力日增。
“马云知道数据要耐心养”，但是，高层已频频问及数据业务落地状况，“不能再只是讲故事了，我们到时候必须亮剑了”。
现在，车品觉的团队正加强挖掘内部数据的力度，为数据分析、预判提供更多可靠的参考维度。
最近，团队的研究广度已从淘宝系延展到整个阿里系，并已开始考虑向阿里系外部提供数据工具。
车品觉让数据产生商业价值的意愿空前强烈，他正积极搜寻机会，希望为合作伙伴提供足以指导决策的数据方案――2013年以前，数据产品提供的多是诊断辅助，现在开始引导决策。
这一计划已有成果出现。
杨滔，车品觉团队中的一位数据科学家，他牵头为“聚划算”设计了一套数据工具，预测商品能否成为“爆款”。
这款产品参考60多个变量，能输出商品是否爆款、最终销量、库存等数个关键预判数据，可直接作为商品能否参与活动的判断标准。