电商数据分析和管理系统的设计与实现

发布时间：2023-08-09 16:12

　　随着互联网行业的快速发展,目前大型电商都构建了较为成熟的生态系统,电商行业逐渐趋于规模化。该趋势为电子商务交易带来了持续且快速的增长。与此同时,数据总量以及数据种类也在不断增长。在这样的大背景下,如何利用这些零散的数据产出价值,为用户提供高回报的营销策略支持成为了现如今亟待解决的问题。该电商数据分析和管理系统来源于作者实习公司广告质量部的实际项目。该系统为公司电商平台的广告主提供了营销策略的数据支持、商业数据分析功能、AI化的数据分析功能以及数据管理功能。该系统融合了公司内部的多渠道数据,并提供多种机器学习算法,用户可以通过点选建模的方式进行数据分析,分析结果将帮助用户制定相应的营销策略,使广告的推广达到千人千面的效果。首先,本文阐述了项目的背景和意义,通过对互联网电商领域背景的了解与深入调研,发现应用于广告主决策支持的数据分析和管理系统有很大的拓展空间。其次,本文分析了项目中所使用的相关技术和生产环境中使用的通用技术解决方案,相关技术包括Hadoop分布式数据存储、Spark大规模数据处理、Redis数据缓存、Kubernetes容器管理、Azkaban任务调度等。在系统的需求分析过...

【文章页数】：103 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
序言
1 引言
    1.1 项目背景和意义
    1.2 发展现状
    1.3 研究内容及目标
    1.4 作者主要工作
    1.5 论文主要结构
    1.6 本章小结
2 系统理论与技术概述
    2.1 Hadoop生态系统
        2.1.1 HDFS分布式存储
        2.1.2 Hive数据存储
    2.2 Spark大数据分析
    2.3 Redis缓存技术
    2.4 容器管理
    2.5 本章小结
3 系统需求分析
    3.1 需求整体概述
    3.2 功能性需求分析
        3.2.1 底层数据处理
        3.2.2 数据准备阶段
        3.2.3 数据分析和管理阶段
        3.2.4 数据应用阶段
        3.2.5 运营管理
    3.3 非功能性需求分析
    3.4 本章小结
4 系统概要设计
    4.1 系统总体功能设计
    4.2 系统总体架构设计
    4.3 数据存储设计
        4.3.1 概念设计
        4.3.2 逻辑设计
    4.4 本章小结
5 系统详细设计与实现
    5.1 数据预处理设计与实现
    5.2 数据服务设计与实现
    5.3 品牌洞察设计与实现
        5.3.1 4A资产
        5.3.2 人群画像
    5.4 人群包管理设计与实现
        5.4.1 人群挖掘
        5.4.2 数据融合
        5.4.3 人群应用
    5.5 模型管理设计与实现
        5.5.1 配置服务
        5.5.2 执行服务
        5.5.3 监控服务
    5.6 运营管理设计与实现
        5.6.1 账号管理
        5.6.2 计费管理
    5.7 本章小结
6 系统测试
    6.1 功能性测试
    6.2 非功能性测试
    6.3 测试结论
    6.4 本章小结
7 总结与展望
    7.1 工作总结
    7.2 工作展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集



本文编号：3840554