大数据分析——某电商平台药品销售数据分析一、   选题背景  我们已经习惯了在网上购买衣服、数码产品和家用电器,但是在网上买药品的还是不多。据史国网上药店理事会调查报告显示:2022 年,医药 B2C 的规模达到 4 亿元,仅出现 5 家锁售额达.5000 万元的网上药店。而 2022 年医药行业的市场规模达到3718 亿,线上药品的销售额还不到网下药店的一个零头,还有很大的发
背景魔镜是数据产品研发部基于大数据平台开发的一套可视化数据智能平台。传统机器学习建模流程对非数据科学专业人员来说,整体门槛较高,其中主要体现在几个方面:1. 机器学习概念较为抽象比如训练集、验证集、测试集、特征、维度、标签泄露、欠拟合、过拟合、学习曲线、验证曲线、ROC曲线、混淆矩阵等等,除了需要了解概念外,需要了解具体的使用场景、使用方法。2. 机器学习建模流程复杂数据准备、数据预处理、统计分析
随着整个IT生态的进一步发展,在2021年,IT从业人员对大数据的发展趋势有一个普遍的共识,就是大数据和云计算的进一步深度融合的趋势,即大数据拥抱云计算,走向云原生化。明哥在这里,跟大家一起看下,大数据与云计算的深度融合的趋势下,深度融合具体体现在哪些地方。大数据与云计算的深度融合,体现在以下几个方面:一是应用方的大数据平台上云:使用大数据技术的业务应用建设方,不再自建数据中心,而是将大数据平台
  现实生活中大数据技术的不断成熟和应用,使其在营销的过程中发挥出了很多过人之处,因此也创造出了不少经典的营销案例。那么其拥有哪些优势能让大数据营销拥有如此成就呢?  大数据营销中,大数据这一技术主要有以下这些优势:  1.采集市场和用户信息,对市场和目标人群进行行为和特征的分析,更好地了解市场和消费群特点、需求,以及预测市场趋势变化。  2.向目标群体发送更加精准的营销信息,提升接收率和接受度,
背景数据,已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度,也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer(《Reengineering the Corporation》一书的作者)曾说过,看起来不起眼的数据质量问题,实际上是拆散业务流程的重要标志。 数据质量管理是测度、提高和验证质量,以及整合组织数据的方法等一套处理准则,而体量大、速度快和多样性的特点,决
转载 2023-05-29 11:00:43
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2.4.5大数据分析云基于云计算总体架构下的大数据分析云解决方案,如图2-33所示。 图2-33 大数据分析云解决方案架构子系统组合大数据分析云解决方案为海量静态数据批处理以及大流量动态流数据处理为关键特征的企业及行业应用场景提供支撑,通过自动化提取与归纳价值信息实现业务增值。大数据分析云由云计算的并行数据分析与挖掘平台所支撑,可充分利用云计算底层能力创造最大价值。在海量静态数据批处理的
大数据技术的分类大数据技术是在传统数据处理手段无法应对海量数据的实时需求的情况下,采用新的信息技术来应对大数据爆发进行数据处理的技术。大数据技术一般可以包括基础架构支持、数据采集、数据存储、数据计算和数据展现交互等。大数据技术涵盖的范围十分广阔。基础架构支持方面主要包括了支撑大数据处理的基础架构级数据中心管理、云计算平台、云存储设备及技术、网络技术、资源监控等技术。而为了处理数据,则需要有大规模
大数据处理分析平台就是整合当前各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具,对数据进行挖掘和分析。一个大数据分析平台所涉及的组件众多,如何将其有机结合起来,完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。在搭建大数据分析平台前需要明确业务需求场景及用户需求,通过大数据分析平台,想要得到哪些有价值的信息,需要接入的数据有哪些,明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本功能,进而决定平台搭建过程中使用的大数据
# 外卖大数据分析系统的实现指南 ## 一、项目流程概述 在构建一个“外卖大数据分析系统”的过程中,可以将整个项目分为以下几个部分。下表展示了整个实现的流程步骤: | 步骤 | 描述 | 使用技术/工具 | |------|-------------------------------|-------------
原创 8月前
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1.1 数据集本案例中的数据来自于爱彼迎(Airbnb)网站2018-2019年度的多伦多市的真实数据数据集中包含listings数据集,约有2万条数据,记录着所有的房屋信息,包括价格在内的几十项信息字段。数据集中的另一个数据集是calendar,包含约650万条的租房交易数据,拥有每一天每一所住房的入驻信息。1.2 数据分析思路梳理常规数据分析数据字段载入和常见数据ETL四板斧的清洗处理方法
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大数据越来越流行,我们不能视而不见,因为有充足的理由:它改变了很多企业的运营方式,而且会继续下去,特别是在供应链上。据SCM World的报道,64%的供应链管理人员认为大数据分析是一项颠覆性的重要技术,尽管其技术应用仍然相对较新。Syracuse大学信息研究学院副教授Jeff Saltz指出:“很多财富500强的公司应用大数据已经有1到3年的时间了。他们进行了一些试验,并且大有收获。”而像亚马逊
环境 MySQL Community Server 8.0.25 、Python 3.8、Tkinter需求分析本程序模拟一个外卖平台系统,该系统由三端构成即用户+商家+配送员。 不同的用户(三类)有不同的ID,姓名可重名。每个用户可以下多个订单,每个订单对应一个配送员,一个订单内可包含多个同一家店铺的商品,每个商家可以同时处理来自多个用户的多个订单。一个配送员可以同时派送多个订单,订单对应的配送
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大数据真的太神奇了,真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了,你要是不知道大数据这个概念,都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面几个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把,并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。金融大数据 理财利器:大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富
# 外卖系统的大数据分析 随着互联网的迅猛发展,外卖服务已经成为现代生活中不可或缺的一部分。外卖系统的背后,隐藏着大量的数据,这些数据可以通过大数据分析技术,帮助我们优化服务、提升用户体验、增加销售额。 ## 外卖系统的结构 一个典型的外卖系统通常包括以下几个核心模块: 1. **用户模块**:用户可以浏览菜单、下订单和评价。 2. **商家模块**:商家可以管理菜单、订单,以及查看销售数
当前是大数据发展时代,对于企业而言需要紧紧抓住契机乘势而上,利用好内部数据做好数字化转型,可以为企业带来更高的发展空间。大数据开源平台是助力企业提升办公效率的软件平台,那么,哪里有这样的大数据开源平台?我们可以跟随小编的步伐,一起来了解下这种平台的优势和特点。一、关于大数据开源平台 大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台大数据平台常见
  大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。“有用信息”这一术语是指识别不同的模式、链接、客户偏好、市场趋势,以帮助企业做出更好、更明智的决策。  在通常情况下,数据分析帮助企业评估数据集并将其转化为有用的东西。但是,由于更高级的分析大数据分析是一场更复杂的游戏。大数据分析拥有先进的元素,例如假设分析、统计算法、预测模型等。  自从2000年以来,“大数据”一直是商业领域的
几乎所有的大数据项目都以失败告终,尽管有各种成熟的技术。以下是如何让大数据工作真正成功的方法:大数据项目通常在规模和范围上都很大,而且非常雄心勃勃,但往往都是彻底的失败。2016年,Gartner估计有60%的大数据项目失败。一年后,Gartner分析师Nick Heudecker‏说,他的公司是“过于保守的把失败率估计为60%,事实上接近85%。今天,他说一切都没有改变。Gartner并不是唯一
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据集二、操作步骤1.引入库2.读入数据3.数据预处理4.数据栅格化处理5.可视化分析总结存在的问题 前言分享一个交通大数据可视化的案例,本案例来自于transbigdata包的出租车数据分析案例的复现,数据集采用的是成都市的出租车(网约车和传统的出租车数据),文件内容比较大,这里我会附带数据集的下载链接,由于电脑运
 大数据几乎是新兴行业当中绕不开的话题了,当真正接触或从事大数据以后,应该以什么思路去把这个不容易啃的硬骨头解决掉呢?跟随大圣众包威客平台的脚步一探究竟吧!   一、解决大数据问题的主要思路   不同的人,对大数据也有着不同的理解,从实际意义上看,大数据可以指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。通常应用于存储空间、提高效率等问题上。而解决大数据问题的一般主要思
跑腿类的需求越来越多,特别是人在外地,为家里人叫跑腿的也很流行,随着移动互联网的不断发展越来越多的人选择投资开发手机app软件。从多年的手机app软件开发经验来看,近年来,外卖跑腿app开发项目越来越火热。人们使用外卖跑腿app的频率也越来越高。 外卖跑腿APP开发市场情况分析1、市场需求量大:现代社会经济发展越来越快,人们的生活水平越来越高,生活节奏越来越快,人们也越来越忙了,总觉得一
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