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互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的底層應用架構(gòu)
2016-12-06
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互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的底層應用架構(gòu)

說起互聯(lián)網(wǎng)、電商的數(shù)據(jù)分析，更多的是談應用案例，如何去實踐數(shù)據(jù)化管理運營。而這里，我們要從技術(shù)角度分享關(guān)于數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)干貨，如何應用BI。

原文是云猴網(wǎng)BI總經(jīng)理王衛(wèi)東在帆軟大數(shù)據(jù)上的演講，以下是整理的文字稿。

在電商領(lǐng)域，我們一般認為所有的數(shù)據(jù)都可以分為四大類型，流量、銷量、商品和會員，這也是最基礎(chǔ)的報表需求。

流量部分，可以分為受訪、點擊、搜索、來源等等。這些流量信息運用的重點在于一些廣告包括一些產(chǎn)品的改版以及搜索引擎的相關(guān)信息展示。雖然這方面百度、GA可以給你提供這方面的信息，但未必能完成一個企業(yè)的所有需求。

銷量部分，會分為銷售、補貼、渠道、支付、地域等等。但對于這些信息，領(lǐng)導更關(guān)注流量有多少，銷量有多少，然后投入是多少，哪個渠道帶來的銷量是最多的，轉(zhuǎn)化率是最高的，目標客戶重點在什么區(qū)域。但是對于我們的實際運營，我們還要繼續(xù)往下細鉆，需要對商品和會員的信息挖掘得更加細致。

商品部分，會涉及到的品類、庫存、毛利、動銷和轉(zhuǎn)化，一般電商商品的品類大多會分為三級，但也會往下細分到四級，他需要細化到每個品類的轉(zhuǎn)化率，哪個更高？以及在每一個品類里面哪一個商品的動銷率最高，哪種的商品的轉(zhuǎn)化率是最高，因為你需要實時調(diào)整和改變。對于會員來講，還要了解其注冊情況、復購情況、活躍度以及喜好和流失等等。所有的這些就構(gòu)成了我們的常規(guī)基礎(chǔ)報表。

關(guān)于BI，包含3個階段。第一階段是常規(guī)的報表階段，第二階段是數(shù)據(jù)分析，這里的數(shù)據(jù)分析并不是現(xiàn)有數(shù)據(jù)的陳述，那是歷史數(shù)據(jù)沒有太大意義，不能幫助預測。而數(shù)據(jù)的價值恰恰在于預測而不是陳述，所以這些信息我們會用來風控。

在電商領(lǐng)域會有這樣幾個風控需求，流量異常，轉(zhuǎn)化異常和訂單異常。那這樣的風控是怎么做的呢？比如流量異常，加入我們設(shè)定的日常流量是30萬的PV，某天突然間小于30萬了，那就可以設(shè)一個閾值說我的流量小于30萬了，這個稱之為預警。

然后講一下統(tǒng)計學上的一些操作。第一種稱之為UCL，在統(tǒng)計學里面稱之為質(zhì)量控制圖。在這個圖里，所有的流量都含有一定的趨勢，可以去判斷一個數(shù)據(jù)的出錯，與歷史信息產(chǎn)生的異常。一般來講，產(chǎn)生的絕大多數(shù)數(shù)據(jù)會滿足質(zhì)量分布，98%的數(shù)據(jù)所處的范圍區(qū)間會在均值加上兩倍標準差的概率之內(nèi)。為什么要做這樣一個模型呢？以前我們沒有運用這個模型之前，運營部門經(jīng)常會跟老板報告這一天流量、銷量是多少，當問及為什么下降的時候無從解釋，數(shù)據(jù)是否超出了可控范圍無從知曉。有了這樣一個模型就很好解決了。

風控之后還有其他需求比如用戶畫像-推薦。用戶畫像是基本投放的前提條件，只有先做用戶畫像才能有推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)之外還有一個底價系統(tǒng)，底價系統(tǒng)是用來監(jiān)控對方的價格數(shù)據(jù)以及提取商品賣點。

所有這些之后，如果要建設(shè)一個BI系統(tǒng)，該如何選型呢？免費？收費?還是自建？這里據(jù)一些實際例子，做個對比。

免費統(tǒng)計

比如免費的流量統(tǒng)計，百度、GA都是免費的統(tǒng)計工具，接入很快，埋入代碼就行，但是無法聯(lián)通H5，APP，數(shù)據(jù)也不能連入數(shù)據(jù)庫。其次，免費的工具無法解決銷量會員商品數(shù)據(jù)問題，處于企業(yè)自身數(shù)據(jù)安全的問題，包括企業(yè)的BI系統(tǒng)，外網(wǎng)是無法訪問的。

其次，廣告渠道的數(shù)據(jù)不準確，他的統(tǒng)計一定虛高，所以這一塊需要第三方的參照。而且每家計算標準不一，數(shù)據(jù)差異大。

收費平臺

收費平臺介入快，成本相對較低，但數(shù)據(jù)的私密性較差，多數(shù)據(jù)源的聚合有難度，每一個端口的唯一識別問題很難去定義。自定義程度也不高，因為它是做通用化的，行業(yè)細化不夠，溝通成本較高。

自建平臺

最大的有點在于自定義程度高，數(shù)據(jù)更為精細，可以為多數(shù)據(jù)的聚合和鉆取，但缺點就在于建設(shè)周期長，人才很難找。

起互聯(lián)網(wǎng)、電商的數(shù)據(jù)分析，更多的是談應用案例，如何去實踐數(shù)據(jù)化管理運營。而這里，我們要從技術(shù)角度分享關(guān)于數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)干貨，如何應用BI。


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