京东大数据平台课件
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
第25页
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
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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
第2页
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
第3页
京东大数据
云数据库（MySQL、MongoDB）
数据推送
云监控
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
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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。
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智能建站案例：自动化决策
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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。
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智能建站案例：建站模型评估
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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
大数据应用培训课件(PPT 33页)
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互联网与大数据——网络新闻、搜索引擎
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互联房、物价、食品 安全位列网民关注度前五，而新兴的互联网金融也进入了主流视为不可或缺的枢纽。
大数据应用
互联网与大数据——电子商务
近年来，淘宝、京东等网络零售第三方交易平台和电 子商务网站的蓬勃发展，使其上聚集了大量的经营者、消 费者和商品、服务，并因此而衍生出了大量的数据。
利用大数据理论和技术，对网络购物、网络消费、网络 团购、网上支付等数据进行深度挖掘、深入分析，将可发 现大量有价值的信息与统计规律。
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互联网与大数据——即时通信、社交网络、博客微博
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互联网与大数据——网络广告
个性化广告——一对一的沟通
只告诉你
你的朋友也喜欢
大家都在买 向你推荐 猜你喜欢
个性化消费者沟通
个性化内容
个性化推送
创意载体适配 创意匹配 创意管理
海量创意生成
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互联网与大数据——网络广告
大数据
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互联网与大数据——网络新闻、搜索引擎
3月5日，李克强总理两会政府工作报告引起了各界关注。 报告提出2014年政府将向污染宣战，在一系列可持续性改 革中寻求稳定的经济增长，以及今年所有财政拨款的“三 公”经费都要公开等举措。
广告主呢？他们的目标市场是：从所有爱买服装的女 性——360度全方位无死角的品牌定位，到不断细分再细分， 他们不断切割和寻找品类差异化、品牌差异化受众差异化终 于，广告主们造就了一个超级喧嚣超级细分超 级拥挤的市场。
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互联网与大数据——网络广告
广告主的目标市场
360度全方位无死角的品牌定位
所有爱买服装的女性
京准通京挑客使用操作流程介绍课件
售后咨询服务
提供专业的售后咨询服务，解答 用户在使用过程中遇到的问题。
投诉与建议渠道
投诉渠道
用户如遇到问题或不满，可通过 官方网站或客服电话进行投诉， 提供相关信息和证据，以便我们 更好地了解问题并尽快解决。
建议渠道
用户可随时向我们提出建议和意 见，帮助我们改进产品和服务质 量，更好地满足用户需求。
商品挑选与添加
总结词
浏览商品、挑选商品、加入购物车
详细描述
登录成功后，用户可以在京准通京挑客平台上浏览各类商品，根据自己的需求挑 选合适的商品。将选中的商品加入购物车，方便后续结算。
订单结算与支付
总结词
核对订单信息、选择支付方式、完成支付
详细描述
在购物车页面，用户可以核对所购商品的信息，如商品名称、数量、规格等，确认无误后选择支付方 式进行结算。支持多种支付方式，如支付宝、微信支付等。完成支付后，订单状态会变为已支付。
如何结算与支付？
总结词
结算与支付是京准通京挑客的重要环节，用户可以选择适合自己的支付方式进行结算。
详细描述
当用户挑选好商品后，可以点击结算按钮，系统会自动计算出订单总价，并提供多种支 付方式供用户选择，如支付宝、微信支付等。用户选择支付方式后，按照系统提示完成
支付即可。
如何查询物流信息？
总结词
查询物流信息是用户购买商品后的重要 操作，可以帮助用户了解商品的配送进 度。
提升销售量
通过精准定向和推广，提高转化率 ，提升销售量。
降低推广成本
通过智能投放和多渠道覆盖，降低 广告投放成本，提高投入产出比。
02
京准通京挑客操作流程
注册与登录
总结词
注册账号、登录系统
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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时尚男女
2024版供应链金融课件PPT课件
从传统的银行保理、货押业务，到线上 化的供应链金融平台，再到基于区块链 技术的数字化供应链金融。
供应链金融的核心思想
以供应链为核心
将金融服务嵌入到供应链的各个环节， 提高供应链的协同效率和整体竞争力。
信息透明化与数字化
借助信息技术手段，实现供应链信息 的透明化和数字化，提高金融服务的 精准度和便捷性。
信息服务类产品与服务
供应链协同平台
提供供应链上下游企业之间的协同管理、信息共享、业务协同等服 务。
供应链金融服务平台
整合供应链金融相关资源，提供融资对接、风险管理、数据分析等 一站式服务。
供应链征信服务
基于供应链交易数据，为企业提供征信评估、信用评级等服务，降低 融资难度和成本。
04
供应链金融的风险管理
订单融资、仓单融资等在内的多种供应链金融服务。
03
京东供应链金融的优势与特点
京东供应链金融的优势在于其强大的数据分析能力、完善的物流体系和
广泛的用户基础，能够为企业提供更加便捷、灵活的金融服务。
蚂蚁金服供应链金融案例分析
蚂蚁金服供应链金融背景介绍
蚂蚁金服作为全球领先的金融科技公司，致力于通过技术和数据驱动金融创新，为中小企业 和个人提供普惠金融服务。
区块链技术对供应链金融 的影响及前景
区块链技术有助于降低供应链金融风险，提高 业务处理速度和质量，为供应链金融的创新发 展提供有力支持。
政策监管对供应链金融行业的影响及趋势预测
当前政策监管环境分析
近年来，国家加强对供应链金融行业的监管力度，出台一系列政策法规，规范市场秩序， 防范金融风险。
政策监管对供应链金融行业的影响
06
供应链金融的未来发展趋势
京东快物流运营体系PPT课件
雷洋
二、青龙系统作业流程
• 物流无疑是京东的核心竞争力之一，在每一个 用户的订单处理背后，如何实现看似简单的发 货与收货，实际上在这背后隐藏着一套复杂的 物流系统，京东称之为“青龙”。青龙系统的 核心要素包括：仓库、分拣中心、配送站、配 送员。实现的流程如下：
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雷洋
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雷洋
1、仓库负责根据客户订单安排生产，包括免单打印、拣 货、发票打印、打包等。它是一个个订单包裹生成的地 方。
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雷洋
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雷洋
• 预分拣流程 • 预分拣系统的算法逻辑如下：
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五、青龙的龙骨：核心子系统
• 如果说预分拣系统是京东物流快的心脏，那青 龙的核心子系统，则扮演着龙骨的角色。整个 的青龙配送系统是由一套复杂的核心子系统搭 建而成。在各个环节当中有相应的技术进行配 合。
Contents
1
京东快物流概述
青龙系统作业流程
3
青龙系统的模块构成
4 青龙系统支撑快物流运营体系的核心 5 青龙的龙骨：核心子系统
6 青龙系统从1.0到3.0的升级蜕变 过程
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雷洋
一、京东快物流
2015年，中国的大电商平台格局已定，各大平台开始 重视的方向已经从过去的价格战转向最后一公里和 O2O的布局。移动电商、社交电商时代的到来，O2O 成为每一家平台布局的重点。O2O不是卖货、不是物 流，而是综合的服务体验，是线上社群经济+线下社区 经济的重要结合。当然，上市一周年的京东，在2015 年初就开始倾注重要战略布局：启动京东到家O2O平 台，布局京东到家O2O物流服务。负责O2O战略的京 东副总裁邓天卓曾透露“京东到家会让京东和京东物 流产生颠覆性的改变”，这种颠覆性的变化是让京东 传统的物流升级到快物流服务，而这快物流后台的核 心就是京东物流的内核——青龙系统。
移动电商教案之京东无线端营销ppt课件_图文
思考
1、开始时间 2、促销时间长度 3、特点 4、相关操作：左右滑动和上下滑动
教学互动：现在的app哪个模块改版了？
任务二：如何参加京东秒杀
——以三只松鼠为例
京东秒杀的步骤 1、选品 2、活动布局（计划） 3、活动复盘
教学互动：什么样的产品适合做秒杀？
报名前：选品
活动复盘
整理活动数据为以运营会根据排期时间点，提前确认好“每个SKU的限 售数量”“单次最多购买数量”如果有异议请提前 和运营沟通，沟通无误后再设置促销，“限购一次” 如果你是冲击单量就勾选“限账号”，冲销量就没 必要限制，限制会影响进度条的推动，如果怕被别 人恶拍，编辑宝贝页面有一个限制购买数量，编辑 提交即可，所以没有必要去限制。
选品爆款产品建议：
1.单品是店铺TOP10； 2.产品复购率较高； 3.前三页不要留负面评价； 4.单品的主搜关键词排名前10； 5.月销量过500-1000件为优先。
报名进行时
2017年3月，京东掌上秒的坑位费是2000元， 掌上秒杀坑位除了2000元的坑位费还要加上 单独扣点费用，而且暂不支持后台直接报名 （报了也没有人审核），只能与商家对接的 运营沟通拿坑。
第二阶段：高潮期（活动当日）
全天促销活动的设计方案 1、最重要的两小时 2、低谷期的处理 3、最后的冲刺
第三阶段：复盘期
1、分析数据 2、总结问题与解决方案
京东三超：
京东超级品牌日：
京东超级品牌日是京东高品质、强大电商能力的集中 呈现。每月2次的京东超级品牌日结合了京东营销能力、 大数据能力、运营能力和金融能力等，结合品牌自身 的核心竞争力，整合线下广告、公关、网络投放、 social传播，为“超级品牌日”当天这一品牌提供24小 时的全平台战略资源投入，强视觉曝光，实现全方面 的消费者触达；在拉动商品销售的同时兼顾品牌形象 和信息的巨大曝光；基于大数据用户画像，对品牌粉 丝进行精准化、个性化提纯，吸引粉丝广泛参与，深 度互动；拉动品牌商在京东销售达到一个高峰目标， 制造行业内轰动效果、加强品牌的用户认知。
京东大数据应用——消费金融_光环大数据培训
京东大数据应用——消费金融_光环大数据培训近年来，在我国经济转型的战略背景下，全面推进消费能力，成为保障和拉动GDP的主要动力，有数据显示，2015年我国最终消费支出GDP贡献率达66.4%，消费成为经济增长第一驱动力。
而同时，消费性贷款也在过去五年时间出现明显增长。
据中国人民银行公开数据显示，2012年我国消费性贷款规模为10.44万亿元，到2015年则上升至18.96万亿元，占我国整体信贷规模18%左右。
2016年，消费信贷规模已接近23万亿元，相比2012年增长接近120%。
在过去的5年中，消费贷款正以平均每年20%以上的速度递增，预计。
到2020年，消费贷款总规模有望达到30.53万亿。
在国家拉动消费的战略背景下，各地方政府相继出台扶持消费金融的优惠政策，一方面P2P、资产证券化等模式丰富了非银企业的资金来源，另一方面国内大数据风控的崛起，使其成为促进消费金融发展的有利条件，更多传统金融机构、电商、互联网金融机构纷纷涉足其中，形成了繁荣发展的景象。
京东作为中国最大的电商平台之一，2014年交易额达到2602亿元，净收入达到1150亿元，活跃用户数1.05亿元，庞大的用户群为京东提供了消费金融贷款客户源，2014年2月，京东金融推出消费金融产品京东白条，其主要目标人群以年轻人群为主，用户购物时通过“白条”的方式实现分期支付，且无需任何抵押物，授信额度最高为1.5w元，分期时间从324个月不等。
此后，“白条”打通了京东体系内的O2O(京东到家)、全球购、产品众筹，又逐步覆盖租房、旅游、装修、教育、婚庆等领域，截止2016年6月份，京东白条交易额同比增长600%，月均消费金额增长97%。
随着市场的不断扩大，京东金融的风险也骤然积聚，京东金融副总裁许凌这样评价，“我们的团队需要更专注地做风控，同时我们还要控制不良率”。
对于京东白条而言，一方面需要建立健全自身的风控体系，提升风控能力，综合评估用户的信用等级和风险指数，从而进行风险定价及违约概率的预判，减少因用户逾期用户欺诈等风险行为而带来的企业损失。
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
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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
物流自营以京东为例课件
目录
• 京东物流自营模式分析 • 京东物流自营运营策略 • 京东物流自营挑战与问题 • 京东物流自营发展趋势预测 • 结论与展望
01
引言
物流自营概念及背景
物流自营定义
指企业自行组建物流配送系统，实现对供应链各个环节的有效控制，提高物流 效率和服务质量。
物流自营背景
随着电子商务的快速发展，物流已成为影响消费者体验和电商竞争力的重要因 素。传统第三方物流服务在时效性、可控性和个性化需求方面存在局限，因此， 越来越多的大型电商企业选择物流自营模式。
物联网技术应用
通过物联网技术实现货物追踪、 信息共享，提高物流可视化程度。
01
02
自动化仓储系统
采用机器人、自动化货架等技术， 提高仓储效率和准确性。
03
智能路径规划
运用大数据和人工智能技术，优 化物流路径，减少运输时间和成 本。
04
绿色可持续发展理念践行方向
节能减排
通过使用环保包装、电动车辆等方式，降低物流过程中的碳排放。
配送时效
提高订单处理速度，缩短配送时间，满足消费者即时需求。
售后服务
建立完善的客服体系，快速解决消费者问题和投诉，提高客户满意 度。
信息透明度
加强物流信息实时更新和共享，提高消费者购物体验。
05
京东物流自营发展趋势预测
智能物流技术应用趋势
无人机配送
通过无人机实现快递配送，降低 成本，提高配送效率。
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02
03
自动化仓储系统
采用自动化立体仓库、 AGV机器人等先进技术， 提高仓储效率和准确性。
智能库存管理
通过大数据分析预测需求， 优化库存结构，降低库存 成本。
互联网金融课件ppt
陆金所在互联网金融领域具有广泛的 影响力，为传统金融业和新兴科技产 业的融合提供了范例。
京东金融
背景介绍
京东金融是京东集团旗下的互联网金融平台 。
业务模式
京东金融提供支付、理财、贷款、保险等金 融服务，主要面向个人和企业用户。
创新点
京东金融利用大数据和人工智能技术，实现 了个性化金融服务和智能风险管理。
04
信息安全风险
互联网金融机构可能面临客户信 息被盗、欺诈等问题。
互联网金融的监管政策
法规监管
政府通过制定相关法规来规范互联网 金融市场，确保其合法合规运营。
行为监管
监管机构对互联网金融机构的业务活 动进行监督和管理，确保其符合金融 市场的规则和道德标准。
反洗钱监管
为了防止洗钱等非法行为，监管机构 对互联网金融机构的反洗钱机制进行 监管。
第三方支付风险
第三方支付的风险主要包括信息安全风险、欺诈风险和洗钱风险等。
互联网保险
互联网保险定义
互联网保险是指通过互联网销售的保 险产品和服务，保险公司通过互联网 平台提供保险产品，用户可以通过互 联网平台进行购买、理赔等操作。
互联网保险运营模式
互联网保险的运营模式主要包括在线 销售、在线客服和智能核保等环节。 在线销售环节中，保险公司通过互联 网平台展示保险产品并接受用户购买 ；在线客服环节中，保险公司通过互 联网平台提供咨询和售后服务；智能 核保环节中，保险公司使用人工智能 技术对用户进行风险评估和定价。
消费者权益保护
监管机构保护消费者的权益，确保他 们在使用互联网金融服务时得到公平 对待。
互联网金融的未来发展趋势
技术进步
01
随着技术的不断发展，互联网金融将更加智能化和个性化。
《网上购物体验》课件
京东
适用于电子产品、家电等中高端商品 购买，用户群体以中产阶层和白领为 主。
拼多多
适用于日常用品、食品等低价商品购 买，用户群体以低收入人群和年轻人 为主。
天猫
适用于品牌商品、中高端商品购买， 用户群体以中产阶层和白领为主。
04
网上购物的安全与保障
网上购物的安全隐患
01
02
03
个人信息泄露
不法分子通过非法手段获 取用户个人信息，如姓名 、地址、电话等，进行诈 骗或侵犯个人隐私。
不轻易透露个人信息，避免点击来源不明的链接或下载不明附件。
保留购物凭证
妥善保存购物凭证，如订单截图、聊天记录等，以便维权时使用。
05
网上购物的未来展望
人工智能在网购中的应用
智能推荐系统
利用人工智能技术，根据 用户的购物历史和偏好， 为其推荐个性化的商品和 服务。
智能客服
通过自然语言处理技术， 实现智能问答、语音交互 等功能，提升用户购物体 验。
平台自律
消费者教育
电商平台应建立严格的商家入驻审核机制 ，确保商品质量。
提高消费者安全意识和辨别能力，避免上 当受骗。
提高网上购物安全性的建议
使用安全的网络环境
确保在安全的网络环境下进行网购，避免使用公共Wi-Fi进行支付等操作。
选择知名电商平台
在知名电商平台购物，降低遇到假冒伪劣商品的风险。
保护个人信息
未来，随着5G、物联网等新技术的普及，网上购物将进一步向智能化、个性化、便 捷化方向发展。
网上购物的优势与劣势
优势
方便快捷、价格实惠、品种丰富 、个性化推荐等。
劣势
无法现场体验、退换货不便、网 络安全风险等。
国内各大电商平台综合对比分析(课件)
国内各大电商平台综合对比分析(课件)pptxx年xx月xx日•引言•电商平台概述•各大电商平台综合对比•各大电商平台用户满意度分析目•各电商平台未来发展趋势预测•结论与建议录01引言1背景介绍23中国电商行业的快速发展，各大电商平台之间的竞争也日益激烈。
随着消费者需求和购买行为的不断变化，电商平台需要不断改进和优化以适应市场变化。
通过对国内各大电商平台的综合对比分析，可以深入了解各平台的特点和优势，为电商行业的进一步发展提供参考。
通过对各大电商平台的综合对比分析，找出各平台的优势和劣势。
针对不同消费者群体，提出相应的电商推荐和购买建议。
为电商企业提供发展建议，以促进中国电商行业的持续发展。
研究目的研究方法收集各大电商平台的公开数据，包括用户规模、交易额、成交量等。
对各大电商平台的产品种类、价格、服务质量等进行实地调查。
通过调查问卷的方式，收集消费者对各大电商平台的评价和反馈。
采用定量和定性分析相结合的方法，对收集到的数据进行分析和处理。
02电商平台概述电商平台是指利用互联网技术，通过数字化手段实现商品或服务的交易、支付、物流等功能的综合性服务平台。
电商平台为用户提供了一个方便快捷的购物环境，同时也为商家提供了更广阔的销售渠道。
03C2C电商平台主要服务于个人之间的商品交易，提供个人卖家与买家之间的交易平台。
01B2B电商平台主要服务于企业之间的商品交易，提供信息发布、在线交易、物流配送等功能。
02B2C电商平台主要服务于个人与商家之间的商品交易，提供商品展示、在线交易、支付结算等功能。
电商平台以信息发布和展示为主，交易功能较弱。
初创期电商平台逐渐完善交易流程和支付手段，物流配送也开始发展。
发展期电商平台实现全流程数字化，用户体验和商家服务质量大幅提升。
成熟期电商平台的发展历程03各大电商平台综合对比京东作为中国最大的自营电商平台，京东拥有庞大的用户群体和完善的物流体系。
其平台规模居于国内领先地位。
大数据解决方案培训课件PPT(共 38张)
APP被动测试-行为数据
活跃手机分布
活跃用户访问量分布
视图停留时间 视图访问量 判断视图热度
APP被动测试-性能&行为
行为数据
性能数据
跳离率与性能关系统计
京东2014.11.11
京东 2014.11.11
1.1 双十一用户访问地图对比
整体性能
京东
11月10日 22时至11月11日24时 淘宝
压缩前2696.849KB分辨率:305 X 190 压缩后7.103KB，节省2689.273KB
1.8 双十一用户访问性能对比
首屏用时 11日 0点
11月10日 22时至11月11日24时
淘宝 天猫 京东
吞吐量
京东在双11 期间页面增 大，但未对 首屏用时造 成影响,但整 体性能受到 影响。
3.1 京东事务应用性能
超云与科技部合作 平安APP应用数量 30个 APP日活 3000万
解决用户在使用APP中遇到的问题 用户行为分析为产品设计和推广服务
超云BR系统优势
超云BR系统是国内唯一一家 用户行为+应用性能+数据安全
大数据 用户行为 应用性能
公有云
私有云
open
开源
解决方案-被动式
国美 私有云
营销 社区 运营 APP APP APP
国美618 国美如何阻击京东？ 国美618保障计划？
一站式解决方案
一站式解决方案
APP 适配
APP 主动
APP 被动
WAP 监测
网络连接一切
超云BR系统 企业大数据 采集工具
大数据处理过程：采集-清洗-分析-呈现
THE END!
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大数据技术原理与应用-完整版ppt课件
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构 建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数 据安全
1.5大数据关键技术
两大核心技术
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS Software as a Service
《大数据技术原理与应用》
主讲教师：
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架 构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据 库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并 行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据 可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等 各个领域的应用
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联
五大电商平台分析(2)课件
五大电商平台分析(2)课件一、电商平台发展背景1. 初创阶段（19992005年）：以阿里巴巴、京东、当当网等为代表，主要经营图书、数码产品等。
2. 成熟阶段（20062012年）：电商行业竞争加剧，各大平台开始拓展业务范围，如服装、家居、食品等。
3. 爆发阶段（2013年至今）：移动互联网的普及，使得电商行业迎来了爆发式增长，各类垂直电商、跨境电商等新兴业态层出不穷。
二、五大电商平台简介1. 阿里巴巴：作为中国最大的电商平台，阿里巴巴旗下拥有淘宝、天猫、1688等子平台，覆盖了C2C、B2C、B2B等多种业务模式。
2. 京东：以自营模式起家，逐渐发展成为综合性的电商平台，涵盖了家电、数码、家居、食品等多个品类。
3. 苏宁易购：以家电销售起家，逐步拓展至全品类，拥有线上线下融合的O2O模式。
4. 拼多多：以社交电商模式迅速崛起，凭借低价策略吸引了大量用户，已成为我国第三大电商平台。
5. 唯品会：专注于品牌折扣，主要经营服装、鞋包、美妆等品类，拥有大量忠实用户。
三、五大电商平台优势与不足1. 阿里巴巴：优势在于庞大的用户基础和丰富的商品种类，不足之处在于假货问题较为严重。
2. 京东：优势在于自营模式，商品质量有保障，物流速度快，不足之处在于商品种类相对较少。
3. 苏宁易购：优势在于线上线下融合的O2O模式，不足之处在于物流速度相对较慢。
4. 拼多多：优势在于低价策略和社交电商模式，不足之处在于商品质量参差不齐。
5. 唯品会：优势在于品牌折扣，吸引了大量追求性价比的用户，不足之处在于商品种类相对较少。
四、未来发展趋势1. 个性化推荐：随着大数据技术的发展，电商平台将更好地了解用户需求，提供个性化的商品推荐。
2. 新零售：线上线下融合将成为主流，电商平台将更加注重用户体验，提升服务质量。
3. 跨境电商：随着我国消费者对海外商品的需求增加，跨境电商将迎来新的发展机遇。
4. 智能物流：物流行业将向智能化、自动化方向发展，提高配送效率，降低成本。