在电商行业的数据分析中，商家往往面临着电商数据获取难、数据跨平台加工及整合难、缺少专业的行业分析思路等难题。通过瓴羊One·分析数据源，商家可以直接在Quick BI上接入各电商平台的数据，以在后续进行专题分析及关联分析，在解决电商...
为了帮助商家高效地利用聚石塔电商数据，在聚石塔SaaS平台上孵化出了大量的ISVs，这些ISVs为商家开发了一些应用，帮助商家消化电商数据。如上图所示，链路中引入 事件总线EventBridge 可以加速ISVs创新，ISVs可以通过 事件总线EventBridge ...
DataWorks的数据分析功能为企业提供了全面的数据分析和服务共享能力，可便捷地连接多种数据源、支持SQL查询，并提供电子表格等多样化的数据分析工具，以满足企业日常的数据提取和分析需求。本文将通过MaxCompute引擎在SQL查询中对公共数据...
公开数据集列表 类型 数据集 数据来源及说明 数据类型 数字商业 阿里电商数据集 本数据集来源天池阿里移动推荐算法挑战赛，基于阿里巴巴100万条脱敏的商品数据，可以基于各类商品、操作、时间等字段，体验阿里云大数据分析能力。静态数据 ...
说明 在表格存储中通过控制台或者SDK创建存储电商数据的原始订单表OrderSource，OrderSource表有两个主键UserId（用户ID）和OrderId（订单ID），以及两个属性列price（价格）和timestamp（订单时间）。DataV数据可视化 登录DataV的用户名和...
使用DataWorks进行数据建模时，数仓架构师或者模型小组成员可以在数仓规划页面对数据分层、业务分类、数据域、业务过程、数据集市、主题域进行设计。完成设计后，模型设计师在建模过程中可以依赖数仓规划中的数据分层、业务分类、数据域、...
电商漏斗模型分析 DataWorks MaxCompute 数据开发 基于漏斗模型，使用DataStudio 数据开发 模块完成从原始数据获取购买商品的用户路径数据，并计算用户在浏览、点击、购买环节的流量转化情况。智慧城市人口财产主题分析 DataWorks ...
数据集成 数据开发 数据分析与可视化 相关教程 说明 教程使用的计算引擎 涉及模块 使用公开数据集体进行数据查询、分析和可视化 DataWorks汇聚了丰富的官方真实数据（敏感数据已脱敏），每份数据均提供了具体业务场景的查询SQL，您可选择感...
MaxCompute 数据集成 数据开发 运维中心 数据分析与可视化 相关教程 说明 教程使用的计算引擎 涉及模块 使用公开数据集体进行数据查询、分析和可视化 DataWorks汇聚了丰富的官方真实数据（敏感数据已脱敏），每份数据均提供了具体业务场景...
数据查询体验 本教程中使用 阿里电商数据集（bigdata_public_dataset.commerce.commerce_ali_e_commerce），该数据集来源于 天池阿里移动推荐算法挑战赛，拥有100万条脱敏后的行为数据（包括点击、购买、加购、喜欢）。说明 DataWorks为您...
实验背景 电子商务公司在电商数据仓库和商业分析场景中，经常需要计算最近N天的访客数、购买用户数、老客数等类似的指标。这些指标需要根据一段时间内的累积数据进行计算。通常，这些指标的计算方式为从日志明细表中查询数据进行计算。例如...
新闻行业 bhv表：行为数据 item表：物品数据 user表：用户数据 内容行业 bhv表：行为数据 item表：物品数据 user表：用户数据 电商行业 bhv表：行为数据 item表：物品数据 user表：用户数据
背景信息 彩数（上海）商务咨询有限公司是韩国三星集团旗下第一企划公司全资控股中国子公司，上海市专精特新企业，主要业务是从社交媒体、新闻和电子商务网站采集分析数据，包括社交数据分析，电商数据分析，问卷分析，埋点数据分析等，...
第三阶段(2018)数据中台支撑业务可持续发展 数据驱动业务发展：小二（运营人员）覆盖用户生命周期的精细化运营策略。实现个性化的智能营销。“生意参谋”探索数据业务化。业务走向实时化。数据中台建设+资产化：数据平台全面支撑数据中台...
大数据计算场景：推荐系统，订单类业务等 实时数据计算场景：监控系统，电商数字大屏等 样例场景 某电商公司为了完成电商运营数据的分析和展示，使用表格存储统一存储电商数据，通过Spark的流批处理离线聚合或实时统计电商数据，最终在...
通过阿里云MaxCompute、云数据库RDS MySQL、DataWorks等产品，可以实现互联网、电商网站的离线数据分析，且支持通过DataV大屏展示分析后的业务指标数据。概述 电商网站的销售数据通过大数据进行分析后，可以在大屏幕展示销售指标、客户指标...
行业-电商通用分析 分析器介绍 行业-电商通用分析器（chn_ecommerce_general）是根据集团多年积累的电商行业数据并借助达摩院先进的智能语言处理技术，贴合行业痛点与需求，推出的适用于电商行业场景的分析器。例如：原始内容：小金管遮瑕...
适用场景 OLAP多维分析 用户行为分析 用户画像、标签分析、圈人 高维业务指标报表 自助式报表平台 业务问题探查分析 跨主题业务分析 财务报表 系统监控分析 实时数仓 电商大促数据分析 教育行业的直播质量分析 物流行业的运单分析 金融行业...
DataWorks的数据建模产品遵循Kimball维度建模理论，使用DataWorks的维度建模功能进行数据仓库模型设计时，您可根据业务情况设计并创建维度表、明细表、汇总表、应用表，并可将模型快速发布到相应的研发引擎。同时，还可以使用逆向建模，将...
电商行业：按照 电商行业 数据规范。新闻行业：按照 新闻行业 数据规范。如果想要先测试功能或接口，则可通过上传如下的测试数据。测试数据 智能推荐服务提供了可以用来测试的数据，您可以从下面的链接中下载对应的数据。下载链接：测试...
基于电商大数据，自动优化商品标题。注意事项 该接口已计划下线，不建议继续调用。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。请求参数 名称 类型 是否...
具体的业务场景如下所示：OLAP多维分析 用户行为分析 用户画像、标签分析、圈人 高维业务指标报表 自助式报表平台 业务问题探查分析 跨主题业务分析 财务报表 系统监控分析 实时数仓 电商大促数据分析 教育行业的直播质量分析 物流行业的...
背景信息 该工作流首先对一份真实电商的4月份和5月份数据进行模型训练并生成预测模型，然后通过6月份的购物数据对该预测模型进行评估，最终选择最优的模型，并将其部署为EAS服务供业务方调用。重要 本工作流使用的数据为真实电商脱敏数据，...
本文通过电商类数据透视示例，介绍了使用 AnalyticDB PostgreSQL 通过HLL预计算，实现毫秒级多维数据透视的方法。关于HyperLogLog的用法，请参考 使用HLL。实践总结 本文介绍的操作方法，涉及以下最佳实践。如您已了解操作方法，可以直接...
例如，在进行电商业务数据分析时，可用的维度及其属性有：订单维度（属性包括订单ID、订单创建时间、买家ID、卖家ID等）、用户维度（性别、出生日期等）、商品维度（包括商品ID、商品名称、商品上架时间）等，此时您就可以将这些维度和属性...
行业分析器 行业-电商通用分析 分析器介绍 行业-电商通用分析器（chn_ecommerce_general）是根据集团多年积累的电商行业数据并借助达摩院先进的智能语言处理技术，贴合行业痛点与需求，推出的适用于电商行业场景的分析器。例如：原始内容：...
概述 电商行业数据规范，历史数据及实时数据的上传均需要遵守此规范。数据描述 如果您当前业务形态属于电商行业，启用智能推荐服务需要准备3张数据表。物品表（item）：此处即指商品。最近推荐场景内全部可以被推荐商品的全量表。由于item...
TPCx-BB 10GB性能测试集 TPCx-BB 100GB性能测试集 TPCx-BB 1TB性能测试集 TPCx-BB 10TB性能测试集 tpcbb_10g tpcbb_100g tpcbb_1t tpcbb_10t 数字商业 包括淘宝广告、淘宝购物、阿里电商等数据。数字商业数据集 commerce 生活服务 包括二手...
涉及到淘宝、天猫、1688、其他三大类，分为商品管理、商品数据、电商售后、电商退款、订单数据、订单信息、风险监测、客户消息、售后发货、售后退货、售后退款、数据处理、物流管理、图片处理、活动运营、alikey专区等17个小类 2....
英文缩写 主题域名称 所属数据集市 备注 ec360 电商360 电商集市-open_red 开门红 电商集市-rfd 退款 电商集市-lgt 物流 电商集市-flow 流量通道 电商集市-act 活动 电商集市-byr 买家 电商集市-brand 品牌 电商集市-cate 品类 电商集市-...
在电商业务中，可以将本地购物行为数据和电商网站上的行为数据合并，补全用户购物链路来分析用户喜好。发现黑灰产团伙 在电商营销领域，常常会遇到“刷单党”等，他们拥有多个设备和多个用户ID，用于赚取电商佣金、抢优惠券、刷好评等电商...
效果演示 行业案例 淘宝直播：淘宝直播已发展成为电商在新时代的新产业，商家、主播、消费者全方位拥抱淘宝直播。目前淘宝直播已经在规模化使用 超低延时直播，超低延时直播 帮助淘宝直播实现了降低延迟、减少卡顿、千万级并发的能力，助力...
技术发展趋势 规模爆炸性增长 随着8K、5G、IoT、大数据、AI等系列技术的发展，数据量迎来了爆发式增长。IDC在《Data Age 2025》的报告中预测，从2018年到2025年，全球数据将从33ZB急速增长到175ZB，比2016年产生的数据量增加了十倍。这表明...
识货的活跃用户数突破5000万，GMV已突破100亿，识货在电商导购市场具有广阔的发展前景。业务挑战 大促期间，数据加工性能难以保证。现在各渠道平台大促期间满减、折扣越来越多样，越来越复杂。商品价格变更瞬息万变，为了在第十一时间向...
背景信息 随着数据时代的不断发展，数据量爆发式增长，数据形式也变的更加多样。传统数据仓库模式的成本高、响应慢、格式少等问题日益凸显。于是拥有成本更低、数据形式更丰富、分析计算更灵活的数据湖应运而生。数据湖作为一个集中化的...
并且随着业务的发展，数据的类型会越来越多，对不同种类数据的差异化处理需求会日渐增加，会导致数据存储碎片化更加严重。当前信息化技术发展面临的一个主要矛盾是"日益多样的业务需求带来的多种类型数据与数据存储技术架构日趋复杂成本...
业务背景 假设您是一家综合性互联网公司的数据开发工程师，负责处理三个核心业务线的数据：电商（ecom）、金融（finance）和物流（logistics），且后续存在增加业务线的可能。您需要每天对这三个业务线的用户行为日志执行相同的聚合逻辑，...
业务背景 假设您是一家综合性互联网公司的数据开发工程师，负责处理三个核心业务线的数据：电商（ecom）、金融（finance）和物流（logistics），且后续存在增加业务线的可能。您需要每天对这三个业务线的用户行为日志执行相同的聚合逻辑，...
模式演进（Schema Evolution）：满足业务发展对数据字段调整和数据精度提升的需求，支持 添加、删除、修改、重命名列，且具备完全向后兼容性，不会误删或丢失数据。突破原有表限制：NSERT INTO、UPDATE、DELETE、MERGE INTO、Clustering...
案例使用流程 零售电子商务公司背景简介 零售电子商务公司是全品类综合性电商平台，随着业务的发展，每天新增的用户访问行为日志、订单交易等数据越来越庞大，对这部分数据进行分析挖掘可以更好地了解用户行为、商品销售情况等，从而更好地...