一、关于互联网/电子商务的数据挖掘&智能推荐的概述采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用Content-Based 推荐算法及协同过滤算法（Item-Based 、User-based）。但从实际应用来看，对于大部分中小型企业来说，要在电子商务系统完整采用以上算法还有很大的难度。 二、常用推荐引擎算法问题 2.1、相对成
提供跨境电商、抖音快手直播电商、分数经济、电商经济的数据分析公司在国内有10多家。主要提供类似快手、抖音、淘宝、亚马逊、ebay等各种直播电商经济研究和分析服务，这些公司不仅提供平台服务，有的还提供定制技术服务以及工具服务等。
原创
2021-07-20 16:48:30
2884阅读
点赞
随着电商市场的不断壮大，物流成为了电商平台不可或缺的一部分。如何优化物流运营成为了电商平台需要解决的一个重要问题。某电商平台经过充分考虑后，决定通过电商数据接口对接，实现与第三方物流平台的数据共享和交互，以优化物流运营，在客户体验和用户满意度等方面提供更好的服务。首先，电商平台与第三方物流平台建立数据对接的前提是双方API接口的协调和配置。双方需要确定数据的格式、内容和访问权限等，以确保数据的准确
原创
2023-06-20 17:10:45
575阅读
主要从1688平台采集商品信息，用1688宝贝采集。支持采集1688关键词下搜索宝贝或某一店铺全店宝贝，用于从1688复制宝
数仓分层为什么要分层数据集市与数据仓库概念数仓理论范式理论范式概念1）定义 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 2）优点 采用范式，可以降低数据的冗余性。 为什么要降低数据冗余性？ （1）十几年前，磁盘很贵，为了减少磁盘存储。 （2）以前没有分布式系统，都是单机，只能增加磁盘，磁盘个数也是有限的 （3）一次修改，需要修改多个表，很难保证数据一致性 3）缺点 范式的缺
电商行业的快速发展得益于数字化经济的快速发展，大家纷纷借助大数据、5G等技术将自己的企业精细化管理。电商销售数据可视化操作一般分为4步：①了解拥有的数据②确定想分析的问题③选择合适的图表类型④检查图表是否能表达所需要的观点从一堆数字到有用的结论，一步步地用数据看现状、推导方案、检验效果，这是所有电商行业的现状，且据相关媒体调查显示，电子商务运营用软件智能化数据分析辅助人工分析已成为主流。销售数据可
前言想了解电商的指标和电商行业的一些数据分析1 电商数据指标2 《
原创
2022-12-09 09:57:46
355阅读
电商平台的数据抓取，一直是网页抓取公式的热门实战实例，之前我们通常是针对国内的电商平台进行数据抓取，昨天小编受到委托，针对一个俄罗斯电商平台wildberries做了数据抓取，抓取的主要内容是商品标题、价格及评价数量。 本文小编将给大家讲解下网页抓取的步骤及遇到的难点。先看一下整体效果，在网址提前分析录入好的前提下，我们通过输入页数，便可自动生成商品的标题、价格和评价数量：&
三星平台HIVE注册表的实现 今天最大的收获莫过于把binfs和hive注册表同时在三星的平台上实现了，这可是前无古人啊，哈哈哈。怕今天的成果日后成炮灰，还是写下来比较好，要养成这样的习惯！！！其实所有的工作都是改注册表，但是怎么改，为什么这么改要搞懂就蛮费一番心思了，好在俺是喜欢钻研的动物，小case！今天总结一些实现的过程和原理。我们的案子是基于samsung S3C2440A＋samsung
# Python爬取电商数据
> 本文介绍了使用Python爬取电商数据的方法，并提供了相关的代码示例。通过爬取电商数据，我们可以获取商品信息、价格、评论等数据，从而进行市场分析和竞争对手研究。
## 1. 爬取目标网站选择
在爬取电商数据之前，我们首先需要选择一个目标网站。目标网站应具备以下特点：
- 提供商品信息、价格、评论等数据
- 数据量较大，有一定的市场竞争性
- 允许爬虫访问并
原创
2023-08-20 03:45:04
512阅读
# Hive电商数据分析
## 1. 引言
随着互联网的普及和电商行业的兴起，大量的电商数据被生成并积累。这些数据包含了用户交易信息、商品销售信息、用户行为数据等等，对于电商企业来说，如何对这些数据进行有效的分析，提取有用的信息和洞察，对于业务决策具有重要意义。本文将介绍如何使用Hive进行电商数据分析，并以代码示例的形式说明。
## 2. Hive简介
Hive是基于Hadoop的数据仓
原创
2023-08-18 13:51:36
293阅读
又是一年年底，又到总结的时候。B2C们该总结什么？？利润？？毛利？？成本？？空洞的文字一定会很苍白，很业余。数据，用数据说话。 笔者根据B2C运营的的业务特点，建立了整体B2C运营体系的数据模型，技术部已经开始对接商城后台，实施我们WEB版的数据分析后台。 明年我们的运营部，将逐步实现运营数据化，以
转载
2016-08-13 17:41:00
266阅读
2评论
电商数据分析，是一个数据信息收集很多的数据行业。对电商数据进行分析意味着有更大的可能向市场进军。在电商数据分析这块，结合之前工作中的业务进行如下总结：1.了解本行业动态行业热度高，则店铺推广上容易被削弱，大家都争先对该关键词的竞价推广，对个人店铺会造成一定的影响。2.了解互补行业和共栖行业每一个行业，基本都不是独立存在的，或多或少依赖其它产品，再换句话说，不同的产品也不是独立存在的，很可能...
原创
2021-06-11 16:01:40
520阅读
如今应用数据报表、数据分析的行业是越来越多啦，其中电商是不得不提及的代表行业之一。这种现象也反映了企业对于数据价值的认识和重视程度在不断的升级，数据分析逐渐成为企业日常经营管理活动中必不可少的一项工作内容。那么今天就来一起学习一下电商的数据报表调研是如何开展的~
如今应用数据报表、数据分析的行业是越来越多啦，其中电商是不得不提及的代表行业之一。这种现象也
文章目录1.数据仓库概念2. 项目需求及架构设计2.1 项目需求分析2.1.1 采集平台2.1.2 离线需求2.1.3 实时需求2.1.4 思考题2.2 项目框架2.2.1 技术选型2.2.2 系统数据流程设计2.2.3 框架版本选型2.2.3.1 Apache框架版本2.2.4 服务器选型2.2.4.1 物理机：2.2.4.2 云主机：2.2.4.3 企业选择2.2.5 集群规模2.2.6 集
大数据项目之电商数仓（用户行为数仓）一：数仓分层概念1、数据仓库分层： ODS：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不变 DWD：明细数据层，结构和粒度与原始数据保持一致，对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围数据） DWS：服务数据层，以DWD为基础，进行轻度汇总 ADS层：数据应用层，为各种统计报表提高数据2、数仓命名规范： ODS层：ods，DWD层
