宏观大数据分析

淘宝数据简介部门：商业智能部日期：2010/6/04

目录●基础篇：淘宝数据简介●淘宝基础数据●淘宝数据仓库结构●淘宝数据如何看

●应用篇：数据驱动营销●我是谁●读懂市场和对手●精确营销体系

淘宝就是数据

淘宝数据简介

淘宝数据简介

淘宝数据组成

了解淘宝整体数据指标、基础数据

淘宝数据组成

用户数据

商品数据

交易行为数据其他行为数据

●用户总数：2亿●在线商品总数：5亿●交易行为数据：6百万笔/天●其他行为数据：3千万UV/天 10亿PV/天

一年前……

用户数据

商品数据

交易行为数据其他行为数据

●用户总数：1.2亿●在线商品总数：3亿●交易行为数据：4百万笔/天●其他行为数据：2千万UV/天 7亿PV/天

淘宝的基础数据-1●会员信息○注册信息：用户名、邮箱、手机号…○人口学信息：姓名、性别、年龄、地区…○认证信息：身份认证、工商注册…○交易属性：支付宝账户、店铺、评价、信用、投诉…

、退款

○产品订购：消保、旺铺、直通车、淘客

…

淘宝的基础数据-2●商品信息○类目属性：前、后台类目○产品属性：品牌、型号、配置、颜色、SPU…○卖家属性：信用、地区、消保…○交易属性：价格、套餐、物流、促销、积分、VIP

…

淘宝的基础数据-3●店铺信息○商品：发布、修改○店铺装修：旺铺、分类、

1 项目概述

党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。

2 建设目标

以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。

通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环

知识改变命运 为明天事业腾飞蓄能 http://www.bgwahaha.cn

上海蓝草企业管理咨询有限公司

《大数据时代下的经营数据分析实战培训》

【培训目标】

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、通过案例分析，明确数据分析思路，实现数据分析效果； 2、通过数据分析工具导入，提升数据分析质量；

3、立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析，指导区县公司工作；

4、提升数据分析呈现技能，提高数据分析实际应用性和层级传递效用； 5、通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘用户行为特点，找出目标客户；

6、学会针对目标客户优化销售策略，帮助运营团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 【培训对象】

数据分析相关人员 【培训时间】

2天

【培训内容】

前言：大数据时代背景

1. 概述

2. 大数据时代带来对传统营销的挑战 3. 大数据时代的新营销模式

4. 如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞

察力

5. 如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率 6. 大数据的实现技术

一、数据分析定位与方法导入 1.数据分析重要性

为什么要做数据分析

数据分析能解决什么具体问题 2.市

《云计算与大数据分析》教学大纲

课程编号：1208137 编写人： 刘志明

开课学期：春季学期 开课单位：计算机科学与技术学院 课程中文名称：云计算与大数据分析

课程英文名称：Introduction to Modern Systems Engineering

主讲教师：刘志明 教授 总学时：32， 其中：理论 24学时 实验：8学时 学分： 2学分 课程性质：非学位课 考核方式：考查 先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计

一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：

云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革,已经成为IT行业主流技术。云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。

本课程为计算机、软件工程硕士生开设的一门专业选修课程，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核

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银行大数据分析：向以客户为中心转型

作者：胡世忠

来源：《软件和信息服务》2015年第01期

胡世忠

IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理

全面负责IBM软件中间件业务和解决方案业务，包括WebSphere、信息管理、企业内容管理、商业分析和Tivoli品牌在大中华区的销售、市场以及运营工作。

你是否好奇服务你的银行为何总是向你发送各种信息—一张新的信用卡，新的房屋贷款，针对新企业的新的信用额度？很明显，这种海量推送式的市场营销说明银行实际上对你的需求和个性缺乏了解。好消息是，这种乱七八糟的小广告一样的推送可能很快就会成为历史。今天，绝大多数的银行机构正在引入大数据分析技术，尝试理解大数据如何帮助他们转变客户体验。一如其他客户主导的产业，银行也在通过预判客户的行为和需求来努力争取客户。 为了将自身转变为真正让客户信赖的企业，银行必须明白关键因素其实就埋在自己手中那庞大的客户数据里。银行需要对这些数据进行深挖、分析，探究分析结果所展现的问题和机会，并最终提供与众不同的客户体验。

这类针对

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综合交通大数据分析平台教学系统设计

作者：郑亮 张云丽

来源：《物流科技》2016年第07期

摘 要：综合交通大数据分析是中南大学交通运输工程学院交通运输专业核心课程《智能交通系统》的重要讲授内容，基于大数据分析的智能交通系统建设是当前国内、外的研究热点与发展趋势。基于综合交通大数据分析平台教学系统的功能需求，构建一套基于综合交通大数据采集模块、传输与存储模块、演示模块和分析、研判与试验模块的教学系统架构，并设计一套教学控制机系统，改进了传统的课堂集中讲授的教学方式。此系统可以让学生直观、深刻、快速地掌握综合交通大数据分析相关的专业知识与技能，提高教学质量和实际教学效果。 关键词：综合交通；大数据；智能交通系统；教学系统 中图分类号：G642 文献标识码：A

Abstract： Comprehensive transportation big data analysis is an important teaching content of intelligent transportation systems， whic

大数据分析技术应用揭秘谷歌票房预测模型

发布时间：2013-06-18 17:32 来源：锐艺网作者：史源

艺恩网转载本文只以信息传播为目的,不代表认同其观点和立场

「导语」近日，谷歌公布了一项重要研究成果–电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论，不少

内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略，但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心，旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么，孰是孰非，谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头，还是大有来头，让我们来一探究竟。

「谷歌票房预测模型的基础：电影相关的搜索量与票房收入的关联」

谷歌的票房预测模型是大数据分析技术在电影行业的一个重要应用。随着互联网的发展，人们越来越习惯于在网上搜索电影信息。据谷歌统计，从2011到2012年，电影相关的搜

索量增长了56%.谷歌发现，电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联。

图1显示了2012年电影票房收入（红色）和电影的搜索量（灰色）的曲线（注：本文的所有图片均引用自谷歌的白皮书：Quantifying Movie Magic with Google Searc

虹桥国际商都宏观数据分析

瑞商联城谨呈

2007年1月

目录

一、上海市宏观经济分析

1．宏观经济背景

1.1上海区位

1.2上海综合实力

2．主要经济指标

2.1地区生产总值

2.2产业结构

2.3人口规模不断扩大

2.4社零总额持续快速增长

2.5城市居民收入支出

2.6商业物业供应量

3．未来发展趋势

4．小结

二、虹桥地区宏观经济分析

1．经济发展背景

2．零售消费总量

2.1长宁区社会零售总额

2.2长宁区社会零售总额增长率

3．三大经济组团

3.1中山公园地区

3.2虹桥开发区

3.3临空经济园区

4．虹桥地区未来发展规划

4.1区域规划图

4.2发展目标

4．小结

三、项目周边情况分析

1．天山路商圈情况

1.1住宅

1.2辐射区域

2．主要商业项目

3．轨道交通机遇

4．小结

四、项目定位建议及初步经济收益评估

1．楼层布局

2．初步经济收益评估

一、上海市宏观经济分析

1．宏观经济背景

1.1上海区位

上海位于北纬31度14分，东经121度29分，地处太平洋西岸，亚洲大陆东沿，长江三角洲前缘，东濒东海，南临杭州湾，西接江苏、浙江两省，北界长江入海口，长江和东海在此连接。上海正当我国南北弧形海岸线中部，交通便利，腹地广阔，地理位置优越，是一个良好的江海港口。

2005年末，上海全市面积6340.5平方公里，占全国

技术<

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L

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G Y智交能通大数 分据析云平台术技

江苏省交通信信通息中心邱云卫我国能智交技通术的发展始于 世上纪9“

0年代

,

在

“

五

”十和 通交门部迫切需要

一种更加先进 智的能数据分析段对手交通行业

、十一

五

”期得间到了快速发展。

在公路路水交通运输 信息化的的海量数据行进高效,实时的分

,析为出行者供提时实准确的交

“

十五二标

,

规划”中,

交通部进

一步明确 未智来能交运输通发展的通信息服务

,为通交管理门部快速处理发突事故及以违法交通行

目提要出注重技新术在 业行应用中的研、究绕感围识别知提为参供考、

。网络传输智能处理和数据挖掘等关键环节。

,

开展交通运输领域,

的应用攻关

在信息化重大工 和程示范试 工点实程中施、加对强用优应势

物联网究

,

云计算

、海量储存、

高传速输等新术技的。

一化应体用研

一提行升业信息化技术水平

提、交高运行通率效

、大数据技术能进促高提通运交营率效

道路网通行能力和设

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需求

。

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i

l改善涉及的工程量较大

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而数大

据使通交运

,的大体积特性有 助解于决这种困境 (

大i数据的 时实

性

, Dat

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)

是云继计算、

、物联网之后

I

T产业又、

一

行次更合理加。

当处于静态闲置的 数据处被理和需要利用时可被

颠性技覆变术革低

大连理工大学2015年软件工程硕士（全日制单证）

大数据分析与应用专业方向招生简章

大连理工大学是教育部直属的全国重点大学，是国家首批“211工程”和“985工程”专项资金支持建设的学校，是教育部、辽宁省、大连市重点共建的学校，2003年被中央确定为中管干部学校。

大连理工大学软件学院是大连理工大学所属的十九个学院之一，是“十五”的第一年即2001年1月成立的，是经国家教育部和国家计委联合发文批准成立的35所国家示范性软件学院之一，是大连理工大学根据国家“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”的战略决策，以学校雄厚的多学科师资队伍为依托，以推动软件产业快速发展为目标而成立的学院。

一、培养目的

为了更好的满足我国信息化建设对高素质人才的迫切需求，大连理工大学软件学院联合北京西普学苑教育科技有限公司于2015年面向全国招收攻读软件工程硕士专业学位研究生【简称“软件工程硕士（单证）”】。招生研究方向： 大数据分析与应用方向。

二、培养目标

大数据分析与应用专业方向致力于培养擅长大数据技术、懂得将数据与业务更好结合、达到应用目的的实用型高端人才，通过企业级案例分析和实际项目的锻炼，培养学生处理复杂数据流、整合趋势报告、处理自然语言的能力。

三、招生对象及招生人数