技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
关于京东发展过程、经营数据及运营模式的分析 报告 一、京东发展主要过程 1、京东发展大事件：
2、京东历年营业额和GMV增长情况 3、京东历年融资情况
二、从财务角度分析京东模式 下面就京东的整体毛利、自营毛利、物流费用、营销费用、行政与研发费用等核心财务数据指标在最近9个季度的变化趋势情况作出详细剖析，从而把握其发展趋势和内部运营方面的理念和思路： 1、毛利率和自营毛利率趋势：在最近9个季度京东的整体毛利率和自营毛利率都有改善，趋势向好。下表是京东2015Q1----2017Q1连续9个季度整体营收的毛利以及自营营收的毛利情况。（表中单位均为：亿元）
（注：毛利=净营收-营收成本；自营毛利=自营营收-营收成本。营收成本包含自营商品进价、自营商品入库费用、库存减计、在线服务交易的成本，营收成本可以看做自营商品进价成本） 毛利率随着规模的扩大在逐渐提升，主要原因是规模效应增强了对上游供货商的议价能力，降低了商品进价，同时但拥有巨大流量时稍微提高销售价格对整体毛利的贡献是为正值。而整体毛利则由于第三方平台商户数量和交易额的增加带来的服务营收增加，如信息管理费和交易佣金和广告收入。 2、仓储和配送费用：下表是物流和仓储费用（京东内部为履约费用）占自营营收、总营收以及总GMV的的比例。仓储和物流两块中，物流占大头，特别是最后1千米的配送成本，京东的10万员工中大部分也都是终端的快递配送员，而且这些快递员的费用在物流行业中相对较高，从而也带来了京东物流服务质量这一核心竞争力。
（注：商品入库成本包含在营收成本中，不在此项成本） 从最新的17年Q1数据来看，物流占自营营收是8.4%，自营毛利率为8.2%，京东自营业务的毛利连物流成本还不能覆盖，不过物流中
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
京东数据罗盘 系统简介及术语、指标的说明 数据罗盘系统介绍： 1、“京东数据罗盘”致力于为京东商城的广大商家提供实时的智能运营分析工具，从而实现精准营销，大幅提升运营效率和收益。 2、“京东数据罗盘”提供了全方位的数据服务，包含了：店铺分析、行业数据和京东实验室3大主要板块。在这些板块下，又涵盖了20余项主题分析及其各自的扩展分析项；维度包含售前、售后及推广分析；时间粒度从分钟、小时、天、周到月，全面覆盖。 术语说明： 系统中有一些专业术语，可能让您不太好理解，下面进行一些简单的解释说明。 最近上架时间：商品最近一次在店面上设置为可售状态的时间。 SPU(Standard Product Unit)：标准化产品单元。是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。 SKU(Stock Keeping Unit)：即库存进出计量的单位，可以是以件、盒、托盘等为单位。在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。例如：纺织品中一个SKU通常表示：同一规格、同一颜色、同一款式的纺织品。 如何区分SPU和SKU？例如，手机产品中，红色壳的N97和黑色壳的N97是两个不同的SKU，但是是同一个SPU。 合并SKU：商品数量的不同统计粒度。合并SKU，统计到SPU粒度；不选择合并SKU，数据统计到SKU粒度。
指标说明 指标汇总 浏览量（PV）、访问量——即Pageview，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 访客数（UV）——即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。 访问次数（UPV）——即UniquePageview，是访客对您网站进行访问的次数，是根据访客浏览器和网站服务器之间的互动情况判定。目前是按客户登陆服务器的会话统计。一个会话统计为一次。下单单量——统计期内客户提交的总订单量（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）下单商品件数、下单件数——先款订单（网上支付、转账）按付款时间统计，先货订单（货到付款、自提）按订单提交时间统计，每个商品计为一件。 下单金额——先款订单（网上支付、转账）按付款时间统计，先货订单（货到付款、自提）按订单提交时间统计。数据口径为：下单数量与商品单价的乘积，扣除团购优惠金额、套装优惠金额、单品直降优惠金额。 下单客户数——统计期内提交订单的客户数（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计）。上架商品数量——统计期截止时间点的上架的商品数量。 最近上架时间——商品最近一次设置为可售状态的时间。 客户转化率——客户转化率=下单客户数/访客数 客单量——客单量=下单量/下单客户数 客单价——客单价=下单金额/下单客户数 下单转化率——下单转化率=下单量/访问次数 平均订单金额——平均订单金额=下单金额/订单量 累计关注量——统计期截止时间点对商品添加关注的客户数。
大数据支持京东：破译“千人千面” 用户画像背后需要有复杂的大数据模型的支撑。高水平的大数据平台，不仅仅在于数据量的积累，更重要的是背后的分析模型。 当京东的客服接线员刚刚拿起电话的时候，他就已经能够掌握到打进电话的用户的情绪状态，性格和心理，能够提前做好准备来应对，为用户更好地服务，这不是在假设，京东正在朝着这样的服务迈进，而帮助京东向此迈进的，是背后强大的大数据平台。 “千人千面”的背后是大数据的支持 “千人千面”是互联网时代到来以后，尤其是大数据催使商家提供个性化定制服务之后，各大电商都在追求的目标。过去的这几年，是3C产品（Computer,Communication, Consumer Electronics）的更新迭代是最频繁的几年，这为曾经专注于3C产品的京东赚足了眼球，也赢得了体量庞大的用户数量。 “基于大数据分析的‘用户画像’技术，一直以来都是京东大数据部门的重点研究方向。”京东大数据事业部总经理王晓介绍说。与其他的平台型电子商务平台区别的是，京东拥有电子商务全过程价值链的用户数据。“这样的全过程价值链数据质量是比较高的。”王晓介绍，所谓全过程价值链的用户数据，是指包括浏览、交易、客服、配送和物流等所有有关数据都可以引入用户画像的建模过程，这样一来可以精确描绘用户的全方位特征。“京东目前已经设立了300多个标签，用来定义用户的特征，覆盖用户基本属性、购买能力、行为特征、社交特征、心理特征、兴趣偏好等多个方面。”王晓说。“‘千人千面’在我的理解中就是在大数据的指导下，网站对用户提供个性化的精准营销的重要方法，京东历来都十分重视用户体验，其实这背后的重点还是用户画像技术。”针对为不同行为习惯和兴趣爱好，在标签定向中已经显示出有明确差异的用户，京东采用的是差异化的投放营销方式。王晓介绍，用户画像使得搜索、推荐、广告等营销系统能更加智能地服务用户，同一个搜索词在不同用户不同时刻搜索时，可能有完全不同的购物意图，针对用户的属性特征、性格特点或行为习惯，结合用户行为的上下文分析，陈列或推荐符合该用户偏好的商品，也能很大程度上提高用户购买转化率和重复购买率。 用户画像背后需要有复杂的大数据模型的支撑。高水平的大数据平台，不仅仅在于数据量的积累，更重要的是背后的分析模型。早在2013年下半年，京东的一位大数据研发高层在接受媒体访问时曾这样说：“符合以下两点要求的数据，才能被称之为大数据：第一就是体量要足够大，一般认为BI(Business Intelligence)无法处理的数据才能叫大数据；第二就是数据
2016年京东全球购消费白皮书
目录 1 跨境进口电商发展背景、现状 跨境进口电商消费者洞察 3 跨境进口电商消费者群谱 跨境进口电商发展趋势分析 2 4
中国经济步入新常态，居民消费对GDP 贡献率持续增 长，成为经济发展核心驱动力 “三驾马车”中消费跃居首位，掌握消费趋势并正确引导与激发消费潜力成为未来中国经济 企业发展核心命题。 2005年-2015年中国GDP 增速 2005-2015年“三驾马车”对GDP 贡献率 最终消费支出 资本形成总额 货物和服务净出口 14.2% 12.7% 2015年最终消费支出GDP 贡献率达66.4 11.4% 10.6% GDP 增速进入6时代， 9.6%9.2% 9.5% 中国经济全面进入新常态 7.8%7.7% 7.3% 6.9% GDP 增速放缓 https://www.doczj.com/doc/711240780.html, https://www.doczj.com/doc/711240780.html, ? Analysys 易观智库 · 国家统计局 ? Analysys 易观智库 · 国家统计局
居民收入快速增长，新兴中产阶级崛起，消费结构从生 存型消费向享受型、发展型消费转变 2012-2015年全国居民人均可支配收入中国城镇居民消费结构变化趋势 21966元 其他 医疗保健 文化娱乐 交通通信 家庭设备及用品 居住 16510元 居民收入快速增长 衣着 食品 2012年2015年 1990年2000年2010年2013年 数据来源：国家统计局? Analysys易观智库·国家统计局www.analysys.c
国家顺应消费升级趋势，明确监管与税收政策，由海外 代购发展到B2C 跨境电商 2014年8月 2014年3月 增列海关监管方式代码 “1210”,全称“保税 跨境贸易电子商务”， 简称“保税电商” 购买金额及数量限定 征税：以实际销售价格 为完税价格，行邮税税 率 2016年4月 2015年6月 2014年2月 调整个人交易限值 税改：取消免征税额；调整行邮税率；调整关税、消费税、增值税税率 降低部分服装、鞋靴、 护肤品、纸尿裤等日用 消费品的进口关税税 海关监管方式代码增 列“9610”，全称为 “跨境贸易电子商 务” 率，平均降幅超过50%
2019年京东商城运营策划书 电子商务代表着未来贸易方式的发展方向，其应用和推广将给 社会和经济带来极大的效益，电子商务已经成为全球经济的最大增长点之一，具有强大生命力的现代电子交易手段已越来越被人们所认识。接下来为你带来京东商城运营策划书，希望对你有帮助。 1运营规划 1.1店铺的上线及日常管理 1.确定店铺的整体风格,做好各个区域的美工工作。 2.细化买家须知内容,尽量做到顾客可以自主购物。 3.美工负责将待售产品的图片做好处理,编辑配置好相关的文 案说明。 4.编辑好各个产品的标题,宝贝描述后,核实价格及库存信息后,全部上架。 1.2营销营销活动
1.首先确定3-5款主打产品,以后历次营销活动优先考虑这几 款产品的报名,以此吸引客户,做好关联销售。 2.配合京东的新店铺的推广营销活动,做好庆开店营销营销活动,全场折扣,设置后VIP折扣价格。 3.设置京东客,聚划算等营销活动,以此引进流量。 4.不定期经常性的进行小促销,在节假日可以进行相应营销活 动的大促销 1.3售后问题 委任有经验的,沟通能力强的客服担任售后工作。同时细化各种售后问题,作为应对方案,比如安抚客户的不满情绪;不同情况对客户 的损失如何补偿;快递丢件如何索赔,如何追件;其他相关售后问题的。 1.4配送及仓库管理 1.仓库管理人员就及时核对库存信息,和编辑保持沟通,避免店 铺出售状态的产品实际无货情况的出现,缺货产品及时下架。
2、发货周期为一天一次;除有营销活动订单较多的情况外,订单一般要在24小时内发出,最迟不超过48小时;如果遇到缺货或其他问题不能及时发货的,及时通知客服,联系客户沟通,做好换货或退款事宜,极力避免缺货没有及时和客户沟通导致客户严重不满的情况的出现。 2阶段运营 商城运营分为四个阶段: 1、商城开张期 2、商城成长期 3、商城成熟期 4、商城稳定期 第一阶段:商城开张期 1、塑造品牌形象(从店铺装修、品牌介绍及殊荣、设计理念、顾客需求上着手,给消费者留下一个深刻的印象)
车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。
京东商城数据开放平台使用手册 系统简介 京东数据开放平台是京东最新推出的、为POP商家提供运营管理及决策支持的数据平台。它通过对店铺的客户访问题及经营状况等数据进行分析、解读，帮助掌柜更好的了解店铺的经营情况，为店铺经营决策提供充分的数据支持。 术语说明 最近上架时间：商品最近一次设置为可售状态的时间。 SPU：是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。SKU：即库存进出计量的单位，可以是以件、盒、托盘等为单位。在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。例如纺织品中一个SKU通常表示：规格、颜色、款式。 合并SKU：合并SKU，统计到SPU粒度；不选择合并SKU，数据统计到SKU粒度。 指标说明
数据开放平台涉及到的统计指标主要有：上架商品数量、下单量、下单商品件数、下单金额、下单客户数、平均订单金额、客单价、客户转化率、下单转化率、商品关注量、客单量、下单商品SKU数量、浏览量（PV）、访问次数、访客数（UV）。 上架商品数量：统计期截止时间点的上架的商品数量。 下单量：统计期内客户提交的总订单量（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计） 下单商品件数：统计期内提交的订单包含的总商品件数（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计） 下单金额：统计期内提交的订单金额之和（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计） 下单客户数：统计期内提交订单的客户数（先款订单付款后列入统计，先货订单提交后列入统计） 平均订单金额：平均订单金额=下单金额/订单量。 客单价：客单价=下单金额/下单客户数。 客户转化率：客户转化率=下单客户数/访客数。 下单转化率：下单转化率=下单量/访问次数。 商品关注量：统计期截止时间点对商品添加关注的客户数。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/711240780.html, 京东大数据的思考和探索 作者：刘彦伟 来源：《软件和集成电路》2018年第08期 京东大数据平台是京东大数据业务的基础服务平台，为京东大数据业务的实现提供一站式、自助式的大数据处理全流程解决方案。涵盖数据接入、存储、处理、分析、挖掘、可视化、机器学习等产品和服务，致力于大幅降低大数据消费门槛，帮助京东大数据业务快速落地，助力京东实践以数据为驱动的业务变革与发展。京东在大数据方向上的思考和探索非常多，今天主要和大家分享实时数仓、存储计算分离与容器化。 我针对京东大数据的业务场景和特点，对实时数仓这个领域大概做了三个分类，即实时应用、实时分析、实时数仓。关于实时应用，比如，实时大屏、京东聊吧等，京东内部用的实时报表，为京东的高层或京东业务人员提供决策支持类系统，就是非常典型的实时应用。这些实时应用类业务的技术，在业内发展得比较成熟，比如Storm、Flink、SparkStreaming等的技术框架已经非常成熟，京东基于技术框架再去落地这些应用。这些应用的特点是：门槛高。正因为用了这些比较流行的实时计算框架，京东在数据时效性上可以达到秒级的延迟。 关于实时分析，实时分析是实时应用里一个非常典型的产品。大家在访问京东App、京东网站时，当你浏览一些商品之后，京东能够根据你的实时浏览行为，为你推荐需要的产品，因为每个人在京东看到的商品或广告不一样。实时主要是体现在数据时效性上，通过实时OLAP 分析平台，可以让我们的业务人员或分析师看到分钟级或秒级延迟数据。通过技术手段提升OLAP引擎的数据时效性，从而解决实时分析对数据分析场景的支持。实时分析的场景具有不确定性，分析人员需要获取什么样的数据相对不确定。分析人员需要的订单类型数据可能基于地域分析，也可能基于渠道分析，也可能基于不同时间窗口分析。总之，需求相对不确定。数据相对确定，要么基于订单数据分析，要么基于流量数据分析。实时分析需要研发人员和研发资源的参与，研发人员需要构建OLAP产品底层的模型，研发资源的投入永远不够。京东的业务非常广泛，除了物流、配送、供应链等核心业务之外，还有大量长尾需求。对于长尾需求在实时性上的需求没办法满足，因为没有这么多研发资源投入进来去帮他们构建实时应用或实时OLAP的基础产品。随着实时分析的广泛应用，各个部门对实时计算的需求非常迫切，为了更好地满足客户的需求，我们提出了实时数仓概念。 实时数仓概念是相对于传统数据仓库而言，通过技术手段把传统数据仓库升级为实时数仓，可以达到分钟级时延，实时数仓可以满足有长尾需求的所有用户。实时数仓平台是通用型解决方案，京东的任意一个业务部门可以基于体系内的引擎，通过流式计算引擎的方式，实时写入实时数仓平台中。通过实时数仓的构建，京东所有业务人员的采销、运营都具备了获取实时数据的能力，有了实时数仓的体系之后，业务人员上线业务的第一天，就能看到他实时的数据。所以，我们认为，实时数仓可以改变整个大数据体系的未来。实时数仓通过实时数据总线，将存在数据库里的数据、放在服务器上的日志型数据、结构化数据、非结构化数据等，全部接入流式计算引擎中，流式计算引擎将数据分发到不同存储中。第一类是在线存储，第二类
京东商城运营模式及推广五篇篇一：京东商城运营模式 项 目类别项 目 概述 店铺设置流程及 重点操作内容提 示 费用项 项 目 操 作 权 重 免费资源类京 东 搜 索 引 擎 优 化 侧重于是标题关键 字的运用，宝贝描述 页文字的详细度，增 加宝贝排名 负责新上架商品 根据京东网内部 排名规律进行 SEO关键词提取 负责根据京东网 内部排名规律制 定关键词排列规 则 负责参照关键词 以及排列规则进 行标题功能性，宝 贝描述 避免触犯京东规 人力成 本 常 规
则 京东社区活跃发帖，回帖，帮 助买家答疑（侧重买 家），通过发贴ID引 流到店铺 负责在京东社区 用主ID发帖，带 动店铺人气。 人力成 本 配 合 友情链接增加和其它高质量 店铺的互通链接，通 过其它店铺的反链 进入店铺 友情链接店铺的 添加，涉及较多类 目店铺(设置店铺 参与京东客增大 友情链接的可能 性) 店铺友情链接亦 可转向购买其他 店铺广告位 人力成 本京东 客分成 外店广 告位 辅 助 京 东抵价券买家购买商品时，可 使用等值的抵价券 购买 店铺主推商品增 加抵价劵，原则上 最多使用5元面 值 人力成 本分成 成本 配 合 活 动 关注京东网提供一种叫 关注的功能，该功能 客服部：1.当潜在 买家咨询，即便交 人力成 本奖励 辅 助
功能主要针对买家进行 的，店铺及产品被关 注的次数多少来让 明店铺的人气及浏 览情况，同时是提高 人气宝贝排名的一 个重要指数 易不成功，提醒买 家关注店铺以及 咨询的宝贝 推广部：1.策划买 家店铺关注奖励 机制，客服部门按 照要求操作 成本 京东 VIP 会员针对整个京东买家 设置店铺单品折扣 主推商品增加京 东VIP会员的促 销 人力成 本分成 成本 辅 助 店铺 VIP 会员针对本人店老客户 设置店铺单品折扣 1.设置会员关系， 除了打折的同时 策划有实际意义 的店铺活动增加 用户的粘合度 人力成 本分成 成本 辅 助 信 用评价在买家评价的解释 栏中加上你的店铺 名+关键词 提供评价文字模 板客服部门 主动对买家的每 一个成功的交易 进行好评说明以 人力成 本 常 规
简介 京东商城拥有遍及全国超过6000万注册用户，近万家供应商，在线销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食品等12大类数万个品牌百万种优质商品，日订单处理量超过50万单，网站日均PV超过1亿。2010年，京东商城跃升为中国首家规模超过百亿的网络零售企业。 京东商城是中国B2C市场最大的3C网购专业平台，是中国电子商务领域最受消费者欢迎和最具影响力的电子商务网站之一。京东商城自2004年初涉足电子商务领域以来，专注于该领域的长足发展，凭借在3C领域的深厚积淀，先后组建了上海及广州全资子公司。富有战略远见地将华北、华东和华南三点连成一线，使全国大部分地区都覆盖在京东商城的物流配送网络之下。同时不断加强和充实公司的技术实力，改进并完善售后服务、物流配送及市场推广等各方面的软、硬件设施和服务条件。根据战略规划，京东商城组建了以北京、上海、广州和成都为中心的四大物流平台，仓储吞吐量全面提升，以期能为全国用户提供更加快捷的配送服务，进一步深化和拓展公司业务。目前，京东商城已经在北京和上海拥有了自己全资子公司和自己的服务、物流系统，为了确保全国客户服务质量和速度，京东商城正在建立管理中心、物流中心、采购中心和呼叫中心。 人员情况 超过3W 在线客服上千人，电话客服略少 经营模式 京东商城作为B2C零售企业，收入来源主要以商品零售为主。商品来源于各类产品的生产商和渠道商。其目前主要的销售渠道为B2C电子商务网站，客户可以通过在线订购或电话订购的方式来购买商品，并选择在线支付、货到付款和自提等方式支付货款并收到货物。 组织架构 京东商城所有组织架构调整都是由于业务发展需要
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
京东商城电子商务应用分析 一、环境分析 利用数据或图示提供有关所属行业、企业电子商务发展现状： 目前，京东商城是中国垂直B2C市场最大的3C（计算机、通信和消费电子产品）网购专业平台，是中国电子商务领域最受消费者欢迎和最具影响力的电子商务之一。 2009年京东商城完成40亿元销售额的目标。自2004年创立至2008年，京东商城的年销售额分别为1000万元、3000万元、8000万元、3.6亿元和13.2亿元。京东预计，到2010年，这个数字将是100亿。 过去4年里，京东以平均340%的复合增长率增长。即使在盛产“快公司”的互联网领域，这仍然是一个令人震撼的速度。相比传统渠道商，国美从创立到销售额突破100亿元，用了15年。 从1999年，当当、卓越诞生至今，中国的B2C浪潮经过几轮起伏，始终不曾出现销售额超过20亿乃至上百亿的公司。而京东商城展现了另一种可能。 据2010年第二季度中国网络购物市场监测数据显示，2010年第二季度中国网络购物市场交易规模继续高速增长，达到1112.3亿元，同比增长97.5%；其中，京东商城的市场份额从上季度的26.6%上升为35.4%，连续9个季度蝉联行业头名。 二、经营特征分析 定位、提供的产品或服务类型： 京东商城的市场定位：中国最大的电脑，数码，通讯，家用电器产品网上购
物商城。 交易模式：在线交易，第三方交易平台。 支付方式：货到付款，在线交易[支付宝，快钱]，银行转帐，邮局汇款，上门刷卡。 物流方式：建立自己的物流体系，与第三方合作，高校代理。 营销策略：价格策略。 网上购物，看重的就是便宜、快捷、方便。这对于所有的B2C公司来说，意味着网络生存的法则就是“低成本、高效率”。京东商城商品价格制定从不参考同行价格，而是在商品的采购价上，加上5%的毛利，即为京东的价格。这个价格要比3C实体渠道之王的国美、苏宁便宜10%~20%，比厂商零售指导价便宜10%~30%。 除了京东商城因价格低使电子类商品市场需求增强之外，京东商城物流方面的投入渐显成效，物流配送速度有所提升，加之强势的促销推广，带来销售规模的快速增长。今年3月，京东商城开始为消费者提供“211限时达”配送服务，即每天11点前下订单，下午送达；23点前下订单，次日上午送达。同时，还相继推出“售后100分”、“全国免费上门取件”等售后服务举措。 用户群特征分析： 互联网的用户以25~35岁的青年为主，而计算机、通信和消费类电子产品的主流消费人群正是他们。这意味着京东商城的主流消费人群与互联网的用户重合度非常高，也就具有了开拓市场的前提。相关数据显示，京东商城现有固定用户600万，累积订单量1000万，相对于其他B2C企业上千万的用户量，这两个数字证明了京东商城的用户黏度非常强。在京东商城购买商品的用户中，25~35
京东金融分析 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
西南财经大学 Southwestern University of Finance and Economics 2013届 服务营销报告 学生姓名：石畑胡博 所在学院：工商管理学院 专业：市场营销
2013年以来，互联网金融呼啸而至，对中国经济社会产生了翻天覆地的影响。可以预见，未来中国经济金融发展将与互联网金融息息相关，电商、P2P、在线金融等热词将成为全社会持续重点关注的对象。 一、研究京东金融的原因 京东创始人兼CEO刘强东说的一句话：十年后京东七成的利润将来自金融业务。全球沃尔玛净利润45%是来自现金流再投资的收益，真正每个店面卖货的净利润是55%。京东是零售公司，同时又是半个金融公司。零售是获取用户和数据的手段。零售给消费者带去好的消费体验，消费者会每天买京东的东西，这样京东就能获得用户、获得数据。由此看出刘强东对于京东金融集团的重视，以及金融业务对于京东的重要。2013年7月份，京东分拆成商城集团和金融集团。去年12月，刘强东说，京东2014年的战略重点主要放在技术、O2O、金融、渠道下沉、国际化等五大方面。 刘强东又对京东做了一次组织架构调整，将京东集团划分为2个集团（电商集团、金融集团）的同时，增设了1个子公司（拍拍），1个事业部（海外事业部）。其中京东金融CEO直接向刘强东汇报。 从组织架构上来看，京东金融在京东内部的地位也很高。跟阿里巴巴创始人马云把阿里巴巴小微金融服务业务独立成立一个集团一样，刘强东也把京东金融拆分成一个独立的集团来运作。
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为9.6倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家 三、代运营商创始人背景和团队现状
①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。
1. 技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球范围内加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
55 摘要：近年来物流服务新技术成为了社会关注的热点，而大数据技术已逐渐成为物流建设的着力点。本文在简要介绍大数据新技术的基础上，阐述了此新技术在京东物流企业各方面中的应用及优势，提出了企业应用大数据技术时存在的问题和解决对策，最后做出对物流大数据新技术的总结和展望。 关键词：大数据；物流企业；京东；应用 引言 随着我国科技水平的迅速提高和社会经济文化的不断进步，许多先进的技术被普遍应用到各行各业，当然物流行业也不例外。近年来，大数据技术与物流行业高度结合，让物流逐渐从传统形象往高大上“科技范儿”转变，促使物流企业掀起科技变革巨浪。本文以京东企业为例，论述大数据新技术的应用研究。 1、大数据技术的概述 大数据技术一般运用数据挖潜、数据分析手段对信息进行整合筛选，使企业能够在合理的时间内进行传统数据库工具无法处理的海量数据的处理技术[1]，通常具有四大优点：数据规模巨大、来源多样化、处理能力强大、数据价值密度低。 物流大数据则是指物流各子环节中的海量信息资源。大数据技术借助本身四大优点，对运输、仓储、配送等物流信息的分析利用，可以最大限度地节约物流成本、提高工作效率，满足客户对物流服务的需求，达到优化供应链各方的资源配置和利润等作用。 2、物流企业应用大数据技术的优势 物流服务数据的大量化、多样化使京东物流企业在加大对数据处理方面的投入时，合理地利用大数据，将其视为一项战略资源，才能够降低物流成本、提高配送效率。同时京东企业在掌握海量数据资源后，应在各方面做好全面部署工作，才能领先行业为企业及社会创造更多的财富。 2.1 信息共享，掌握企业运作信息 目前，中国电子商务的发展速度已经领先全球。2017年整个京东618年中购物节期间的累计下单金额突破1000亿元，第一个小时的销售额超过去年同期的250%，交易额喷井式增长给数据运维带来了极大的考验。根据京东提供的数据，基层工作 大数据技术在物流企业中的应用 ——以京东企业为例 文／许美贤 郑琰 人员要完成节日期间所有货物的配送至少需要步行5亿公里，路程相当漫长，而京东无人送货车无人机的投入使用让整体配送时间大大缩短。从京东的运作情况得知，每一个物流环节的信息爆炸式增长，使得常规的物流信息数据收集、分析和处理工具的能力已经不能满足企业和客户对节点的信息需求，这就需要利用数据分析处理平台筛选出有利用价值的信息，从而促进企业持续稳定发展。 2.2 提供依据帮助物流企业做出正确的决策 通过传统问卷调研或个人主观判断来进行决策的方法已经日暮途穷，这种方式不能及时、准确、客观地了解到现代消费者的物流服务需求，会使企业做出错误的经营决策，错失重大商机。如果根据人们以往生活经验，会认为奢侈品在经济发达的大城市才有高销售量，在节日前夕就只在经济发达地区做好仓储、配送等工作安排。但是京东大数据显示2018年七夕期间，拉萨地区的铂金、黄金销量大幅增长，七夕节前两周，销量比平时增长了4.4倍、1.9倍，同时，数据显示，在拉萨地区，鲜花也是拉萨市民浪漫的必备品，七夕节前两周，鲜花销量比平时增长了1.6倍，钻石销量比平时增长了2.1倍，腕表销量比平时增长了48%。此外，七夕节前两周，拉萨地区生活电器销量比平时增长了44%。 而京东对信息的收集、汇总处理工作及时高效，在得到较为精准的业务数据后，分析、筛选出有利用价值的信息来判断和预测每个地区的各种商品需求量及物流服务需求度，进而调整企业运营方案，集中精力完成高效益的业务，充分发挥大数据技术的作用为企业带来高额利润。 2.3 通过对数据“加工”来实现数据“增值” 通过对不断增长的数据进行“加工”，可以在物流企业产生显著的财务价值。2017年8月京东无人机无人车总部落户凤岗，采用规范的模型“加工”数据，使年产值逾400亿，年劳动生产率提高0.5％。京东大数据的质量和价值跻身中国顶级互联网公司之列，借助这些大数据，并对此进行增值处理，就可以为用户提供个性化服务、为业务运营提供智能化支持。因此，在掌握庞大的数据信息后，提高对数据的“加工能力”筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”[2]，才能体现企业的大数据战略意义。 3、大数据技术在物流领域的应用 随着现代信息通信技术的快速发展和物流业务量的不断增加，物流服务过程产生的信息流和相关数据也呈现不断增长趋 ★基金项目：南京林业大学2018年大学生实践创新训练计划项目（No.2018NFUSPITP682）.