阿里大数据分析平台_阿里大数据分析平台有哪些

阿里大数据分析平台_阿里大数据分析平台有哪些

       下面将有我来为大家聊一聊阿里大数据分析平台的问题，希望这个问题可以为您解答您的疑问，关于阿里大数据分析平台的问题我们就开始来说说。

1.阿里巴巴生意参谋里面什么是商品指数？怎么计算的？ 什么是供需指数？怎么计算的？

2.企业的大数据分析平台应该如何构建

3.大型数据分析公司有哪些？

4.阿里巴巴的运作模式是怎么样的？

5.阿里巴巴运用大数据包括哪些？

阿里巴巴生意参谋里面什么是商品指数？怎么计算的？ 什么是供需指数？怎么计算的？

       阿里巴巴生意参谋里的商品指数是以某些商品价格为依据编制的，不同的商品在该指数的占比不同，这个占比就是权重的意思。商品指数不是一两个公式就可以计算出来的，需要很多步骤才能计算出来，需要安装一个交易指数换算的工具，在生意参谋-竞争-竞争配置，添加要查看的竞品-再到竞品分析-竞品对比中-添加竞品查看，市面上换算的工具有很多，像阿明工具箱、指数99、店透视等等。供需指数是反映制造业经济趋势的定性指数，计算方法：BCI=（涨品种数－跌品种数）/总数，指数越小竞争越激烈。

       1、阿里指数，是了解电子商务平台市场动向的数据分析平台，2012年11月26日，阿里指数正式上线。根据阿里巴巴网站每日运营的基本数据包括每天网站浏览量、每天浏览的人次、每天新增供求产品数、新增公司数和产品数这5项指标统计计算得出。阿里指数的“背景”，一位业内人士在获知此消息后告诉记者，阿里巴巴这次推出阿里指数，类似于中国股市中的上证指数和深证指数，“但是，能否像阿里巴巴那样所希望的成为中国电子商务领域的权威指数，就要看阿里巴巴自身的实力了。”

       2、据了解，在中国大陆地区已有1亿家中小企业，而最新的统计数据表明，中国企业上网率大概是百分之二十二左右，也就是说上网利用电子商务的中国企业在6000万数量左右。许多跨国公司以及中国前100强企业，均已把阿里巴巴作为重要的采购和买卖平台。“显然，阿里巴巴的用户覆盖了中国大部分中小企业”。阿里巴巴有关人士对记者表示，他告诉记者，这种覆盖甚至被竞争对手用“垄断”一词加以形容。“阿里巴巴正在建立一种壁垒，一旦这种壁垒完全形成，阿里指数将会顺利成为中国电子商务市场的一个关键的晴雨表。”

企业的大数据分析平台应该如何构建

       从IT到DT：阿里大数据背后的商业秘密

       空气污染究竟在多大程度上影响了人们的网购行为？有多少比重的线上消费属于新增消费？为什么中国的“电商百佳县”中浙江有41个而广东只有4个？

       这些电商的秘密就隐藏在阿里巴巴商业生态的“大数据”中。

       “未来制造业的最大能源不是石油，而是数据。”阿里巴巴董事局主席马云如此形容“数据”的重要意义。

       在他看来，阿里巴巴本质上是一家数据公司，做淘宝的目的是为了获得零售的数据和制造业的数据；做蚂蚁金服的目的是建立信用体系；做物流不是为了送包裹，而是这些数据合在一起，“电脑会比你更了解你”。与此同时，产业的发展也正在从IT时代走向以大数据技术为代表的DT时代。

       而在阿里巴巴内部，由电子商务、互联网金融、电商物流、云计算与大数据等构成的阿里巴巴互联网商业生态圈，也正是阿里研究院所扎根的“土壤”。

       具体而言，阿里巴巴平台的所有海量数据来自于数百万充满活力的小微企业、个人创业者以及数亿消费者，阿里研究院通过对他们的商务活动和消费行为等进行研究分析，从某种程度上可以反映出一个地方乃至宏观经济的结构和发展趋势。

       而随着阿里巴巴生态体系的不断拓展和延伸，阿里巴巴的数据资源一定程度上将能够有效补充传统经济指标在衡量经济冷暖方面存在的滞后性，帮助政府更全面、及时、准确地掌握微观经济的运行情况。

       从IT到DT

       不同于一些企业以技术研究为导向的研究院，阿里研究院副院长宋斐告诉《第一财经日报》记者，阿里研究院定位于面向研究者和智库机构，主要的研究方向包括未来研究（如信息经济）、微观层面上的模式创新研究（如C2B模式、云端制组织模式）、中观层面上的产业互联网化研究（如电商物流、互联网金融、农村电商等）、宏观层面上新经济与传统经济的互动研究（如互联网与就业、消费、进出口等）、互联网治理研究（如网规、电商立法）等。

       具体到数据领域，就是在阿里巴巴互联网商业生态基础上，从企业数据、就业数据、消费数据、商品数据和区域数据等入手，通过大数据挖掘和建模，开发若干数据产品与服务。

       例如，将互联网数据与宏观经济统计标准对接的互联网经济数据统计标准，包括了中国城市分级标准；网络消费结构分类标准；网上商品与服务分类标准等。

       而按经济主题划分的经济信息统计数据库则包括商品信息统计数据库；网购用户消费信息统计数据库；小企业与就业统计数据库；区域经济统计数据库。

       还有反映电商经济发展的“晴雨表”——阿里巴巴互联网经济系列指数。其中包括反映网民消费意愿的阿里巴巴消费者信心指数aCCI、反映网购商品价格走势的阿里巴巴全网网购价格指数aSPI和固定篮子的网购核心价格指数aSPI-core、反映网店经营状态的阿里巴巴小企业活跃度指数aBAI、反映区域电子商务发展水平的阿里巴巴电子商务发展指数aEDI等等。其中，现有aSPI按月呈报给国家统计局。

       而面向地方政府决策与分析部门的数据产品“阿里经济云图”，则将分阶段地推出地方经济总览、全景分析、监测预警以及知识服务等功能。宋斐告诉记者，其数据可覆盖全国各省、市、区县各级行政单位，地方政府用户经过授权后，可以通过阿里经济云图看到当地在阿里巴巴平台上产生的电子商务交易规模、结构特征及发展趋势。

       “借助数据可视化和多维分析功能，用户可以对当地优势产业进行挖掘、对消费趋势与结构变动进行监测、与周边地区进行对比等等。”宋斐表示，该产品未来还可以提供API服务模式，以整合更多的宏观经济数据和社会公开数据，为当地经济全貌进行画像，给大数据时代的政府决策体系带来新的视角和工具。

       数据会“说话”

       对于如何利用“大数据”，马云在公司内部演讲中曾提到：“未来几年内，要把一切业务数据化，一切数据业务化。”

       其中，后半句话可以理解为，让阿里巴巴各项业务所产生、积累的大数据来丰富阿里的生态，同时让生态蕴含的数据产生新的价值，再反哺生态，这是一个相辅相成的循环逻辑。

       宋斐对记者举例称，蚂蚁金服旗下的芝麻信用已获得人民银行个人征信牌照批准筹备，未来将通过分析大量的网络交易及行为数据，如用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉等信息，对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论，继而为用户提供快速授信及现金分期服务。本质上来说，“芝麻信用”是一套征信系统，该系统收集来自政府、金融系统的数据，还会充分分析用户在淘宝、支付宝等平台的行为记录。

       再如，对于如火如荼的农村电商领域，阿里研究院从2010年就已开始对“沙集模式”个案进行研究，后续一系列基于数据和案例调研所驱动的农村电商研究成果，对于地方政府科学决策，推动当地农村电子商务发展、创造就业和发展地方经济起到了助力作用。到2014年底，全国已经涌现了212个淘宝村，而阿里巴巴也在这一年启动千县万村计划,将在三至五年内投资100亿元,在农村建立起电子商务服务体系。

       除了通过数据分析去助力业务外，宋斐告诉记者，有时候大数据报告可能会与传统的印象结论差异很大。

       以区域电子商务为例，在阿里研究院发布的2014年中国电商百强县排行榜中，浙江有41个县入围，福建有16个，而广东只有4个，这个结果与传统的印象相差比较大。而事实上，这是因为浙江和广东两省电商发展在地理分布、产业结构等方面的明显不同而带来的。

       再如，外界常常认为网络零售替代了线下零售，但事实上，麦肯锡《中国网络零售革命：线上购物助推经济增长》的研究报告，通过借鉴阿里研究中心（阿里研究院前身）和淘宝网UED用户研究团队的大量报告与数据，最后发现：“约60%的线上消费确实取代了线下零售；但剩余的40%则是如果没有网络零售就不会产生的新增消费。”

       “这一研究成果，有助于社会各界准确认识网络零售与线下零售的关系，共同探索和建设良好的商业发展环境。”

大型数据分析公司有哪些？

       搭建大数据分析平台，看清重点，是搭建分析平台，其次分析的事数据。如果想完成这件事情，主要有4个方面:

       ①确认数据分析方向。比如是分析社交数据，还是电商数据，亦或者是视频数据，或者搜索数据。

       ②确认数据来源。比如来自腾讯，来自百度，来自阿里巴巴，来自实体店。

       ③数据分析师，去分析你获取的数据。

       ④拥有需要数据分析结果的客户。没有客户，你是不可能存在的，因为你没有活下去的可能性，你没有钱，一切就白搭了。

那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据分析平台呢？

       1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。

       2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。

       3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据分析平台的数据质量。

       4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据分析平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。大数据分析的工具选型可以参考成都加米谷大数据培训机构的技术分享文章。

阿里巴巴的运作模式是怎么样的？

       “大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

       国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如开运联合，百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

       越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?

       而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

       随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

       在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

       可视化分析

       大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

       2.?数据挖掘算法

       大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计

       学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如

       果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

       3. 预测性分析

       大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

       4. 语义引擎

       非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

       5.数据质量和数据管理。?大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

       大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

       大数据的技术

       数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

       数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。

       基础架构： 云存储、分布式文件存储等。

       数据处理：

       自然语言处理(NLP，Natural Language

       Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

       统计分析：

       假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、

       卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、

       因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

       数据挖掘：

       分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity

       grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and

       Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

       模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。

       结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

       大数据的处理

       1. 大数据处理之一：采集

       大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的

       数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除

       此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

       在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户

       来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间

       进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

       2. 大数据处理之二：导入/预处理

       虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这

       些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使

       用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

       导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

       3. 大数据处理之三：统计/分析

       统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通

       的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

       MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

       统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

       4. 大数据处理之四：挖掘

       与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数

       据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

       统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并

       且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

阿里巴巴运用大数据包括哪些？

       阿里巴巴电子商务运作模式简单来说就是提供平台,服务于中小企业。从原材料、生产设备到后期销售,物流等等，形成一个上下游企业的生态圈。

       阿里巴巴运营模式主要有以下特点：

       专做信息流，汇聚大量的市场供求信息。

       中国电子商务将经历三个阶段，信息流、资金流和物流阶段。目前还停留在信息流阶段。交易平台在技术上虽然不难，但没有人使用，企业对在线交易基本上还没有需求，因此做在线交易意义不大。这是阿里巴巴最大的特点，就是做今天能做到的事，循序渐进发展电子商务。

       阿里巴巴在充分调研企业需求的基础上，将企业登录汇聚的信息整合分类，形成网站独具特色的栏目，使企业用户获得有效的信息和服务。

扩展资料：

       阿里巴巴网络技术有限公司（简称：阿里巴巴集团）是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立。阿里巴巴集团经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。

       2003年5月，马云投资一亿元人民币建立个人网上贸易市场平台——淘宝网。2004年10月，阿里巴巴投资成立支付宝公司，面向中国电子商务市场推出基于中介的安全交易服务。2014年9月19日，阿里巴巴集团在纽约证券交易所正式挂牌上市，股票代码“BABA”。

       

参考资料：

阿里巴巴模式_百度百科

       大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）

       Data IDE（原BASE）

       数据集成（原CDP云道）

       大数据基础服务包括 Maxcompute 分析型数据库等

       大数据分析于展现包括 Date V? Quick BI 画像分析等

       大数据应用 包括 推荐引擎 企业图谱

       阿里云大数据专业认证（ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional）介绍

       阿里云大数据专业认证（ACP级－Alibaba Cloud Certification Professional）是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及阿里云大数据类的几款核心产品，包括大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）、Data IDE（原BASE）、数据集成（原CDP云道）等。通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：

       具备大数据的存储、处理以及分析的基础知识

       能够根据企业的业务需求，基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践

       能够熟练的使用阿里云的大数据计算服务、Data IDE以及数据集成等产品

       能够诊断基于阿里云大数据产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案

       好了，今天关于阿里大数据分析平台就到这里了。希望大家对阿里大数据分析平台有更深入的了解，同时也希望这个话题阿里大数据分析平台的解答可以帮助到大家。