分享到:

电商客户数据分析系统的研究与开发

对于电商而言,精准的客户分级管理和运营是电商服务的立足点。目前电商运营中的客户分级管理严重依赖于运营团队的经验,客户分级不明确,缺乏可信性,导致用户大量流失,用户粘性降低,引发电商收入大幅度下滑。随着信息技术的进步,电商将所有用户的数据进行收集、处理和分析,以实现精细化运营。然而,数据大量散落在不同服务器中,数据互通困难,导致数据分析结果不准确,用户分级制度粗糙。在这一背景下,迫切需要引入电商客户数据分析系统,为解决数据管理、精细化运营和高效数据分析提供了良好的技术基础。随着数据分析相关技术的发展,电商客户数据分析系统已获得了广泛应用。如何高效的构建系统,如何更好的服务于电商,如何更好对电商所服务的群体进行有效的分类是其中重要的一部分。本文从处理数据分析问题的关键技术出发,将电商数据分析系统分为三大模块进行论述,包括:数据采集模块、数据中心化模块和数据分析模块。数据采集模块以Filebeat和Sqoop分别作为日志采集Agent  (本文共53页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京交通大学
北京交通大学

汽车行业大数据分析系统设计与实现

随着我国的经济发展,汽车行业也在蓬勃发展,各大车企在广告投入上日益增长,经过对互联网汽车营销行业的深入调研,我们发现传统的4A广告公司的商业咨询通过线下问卷调查、访谈等方式进行,投入高产出低,费力、费时、费财。为了迅速深入了解市场的需要,掌握品牌在市场中的声量及品牌形象,了解竞品销售价格及优惠策略,为车企提供实时的营销数据,汽车营销行业需要更为高效的商业咨询,所以传统的商业咨询方式越来越不满足现在的需求了。汽车行业大数据分析系统的研发打破了传统车企商业咨询的模式,为车企提供实时的市场信息、品牌形象、以及用户画像,目前平台涵盖市场分析、产品分析、受众分析三大模块,市场分析模块包含销量分析、竞争分析、价格及促销四个功能,快速掌握市场声量变化,市场占有表现,竞争态势及其变化,本竞品价格走势及不同地区价格监测。产品分析模块包含产品评价、产品形象、购买与放弃原因三个功能,真实反馈用户对产品的理性评分、感性评价、满意点、抱怨点,定位用户心目...  (本文共82页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京交通大学
北京交通大学

广告投放数据分析系统的设计与实现

在现在的互联网背景下,随着私人计算机和手机的覆盖率增加,技术增长进而导致的网络的价格不断的降低,人们几乎在每一天都要上网进行各种各样的活动。而其中本人所在的实习公司会收到很多的来自人们的访问,因此会出现大量的访问数据,如何高效的使用以及储存这些量级极大的数据,进而应用于各种有利于公司的业务场景,成为了一个急需解决的问题。广告投放数据分析系统,即DMP系统(Data-ManagementPlatform,数据管理平台)的子系统,是目前大型和中型互联网公司中非常流行的一个系统,此系统是 RTB(RealTimeBidding,实时竞价)-DSP(DemandSidePlatform,需求方平台)体系中非常重要的一环。此系统需要完成的任务相当多,它不仅要处理来自于公司APP的大量数据,还要处理来自DSP系统的数据,除此之外,在数据处理完成后,此系统还要对这些数据进行数据可视化以及最后的导出工作,来支持数据分析部门,BI(Busines...  (本文共87页) 本文目录 | 阅读全文>>

华中科技大学
华中科技大学

基于大数据的用户行为数据分析系统设计和实现

随着信息时代和互联网行业的高速发展,数据呈现爆炸式的增长,蕴含在数据中的巨大商业价值需要靠大数据技术来提取,大数据扮演着越来越重要的角色。特别是近年来人工智能和深度学习算法的崛起,研究用户行为数据,从中提取有用的信息,指导企业对用户做个性化推荐成为了互联网公司一项重要的业务。企业要想在残酷的市场环境下提升自己的竞争力,就必须对用户行为数据做全面地深入地剖析,多角度多方面的了解自己的用户。目前国内外一些企业的大数据系统能满足多种大数据业务场景,但针对用户行为数据这种数据量巨大、数据维度非常多、统计指标计算复杂的分析系统,仍需要进一步研究。针对上述情况,本文基于某新闻资讯企业的实际项目,基于该企业的千万数量级的每日活跃用户,设计并实现了用户行为数据分析系统。通过分析系统,用户可以通过在浏览器页面上灵活的指定需要分析的数据维度,实现对海量、高维用户行为数据的多维分析。本文给出了分析系统的功能性和非功能性需求,结合企业的业务背景,给出了...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

宁夏大学
宁夏大学

基于深度学习的金融数据分析系统设计与实现

金融市场是当今经济全球化的重要组成部分,金融系统的波动对于社会经济的影响巨大。挖掘金融市场的规律,寻找交易机会,规避市场风险是金融界一直以来研究的重点。近年来,随着深度学习技术的快速发展,人工智能技术在金融领域得到越来越多的重视,FinTech、量化金融等技术成为人工智能领域的一个重要的研究领域。本文首先介绍金融数据分析系统的研究背景及意义,通过对常用的金融数据预测方法进行介绍,分析并对比其优缺点,以及介绍现阶段国内外研究现状。其次,本文针对金融数据预测的方法使用了深度学习领域中长短时间记忆(LSTM)算法、循环神经网络(RNN)算法、编码-解码(Seq2Seq)算法进行对比分析,并以A股数据进行验证算法的有效性。最后本文以基于深度神经网络的预测算法和分析方法作为关键技术,面向股票、期货和其它金融交易产品,采用规范的软件工程的需求分析和系统设计方法,Python和PHP的混合语言框架、前后端分离的设计思想,对金融数据分析系统进行...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

大数据分析系统逻辑数据块亲和性调度算法的研究与实现

随着Web2.0时代的开启,互联网中的数据以井喷的方式增长。大数据已经成为当前互联网产业中重要的组成部分。构建自有大数据分析系统已经成为各互联网公司的首要任务。在大数据相关领域中,已经出现许多经过实际检验的优秀产品,通过这些产品的组合,就可以形成多种大数据分析系统。但是在现有的大数据分析系统中,任务调度算法和数据分布算法考虑不足,且并行处理层和数据存储层缺少协作,无法保障任务本地性,使系统负载不均衡,最终使系统中资源利用率不高。因此,设计一种调度算法合理利用大数据分析系统中的资源是大数据分析领域一个重要课题。针对上述问题,本文通过对大数据分析系统的建模,提出了一种在大数据分析系统中运行的逻辑数据块亲和性调度算法。该算法利用从并行处理层和数据存储层获取的实时信息,采用干涉任务调度和调整逻辑数据块分布的方式,在满足任务本地性的基础上,减少系统中过载的工作节点,平衡系统中的负载,达到提高系统资源利用率的目的。本文具体包括以下工作内容:...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>