口碑網後台大數據

❶ 大數據後台管理平台的實現方法

Hadoop作為一個開發和運行處理大規模數據的軟體平台，實現了在大量的廉價計算機組春前成的集群中對海量數據進行分布式計算。Hadoop框架中最核心的設計是HDFS和MapRece，HDFS是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上，能夠提供高吞吐量的數據訪問，適用於那些有著超大數據集的應用程序；MapRece是一套可以從海量的數據中提取數據最後返回結果集的編程模型。在生產實踐應用中，Hadoop非常適合應用於大數據存儲和大數據的分析應用，適合服務於幾千台到幾萬台大的伺服器的集群運行，支持PB級別的存儲容量。

Hadoop家扒租清族還包含各種開源組件，比如Yarn，Zookeeper，Hbase，Hive，Sqoop，Impala，Spark等。使用開源組件的優勢顯而易見，活躍的社區會不斷的迭代更新組件版本，使用的人也會很多，遇到問題會比較容易解決，同時代碼開源，高水平的數據開發工程師可結合自身項目的需求對代碼進行修改，以更好的為項目提供服務。

（型銷3）選擇數據接入和預處理工具

面對各種來源的數據，數據接入就是將這些零散的數據整合在一起，綜合起來進行分析。數據接入主要包括文件日誌的接入、資料庫日誌的接入、關系型資料庫的接入和應用程序等的接入，數據接入常用的工具有Flume，Logstash，NDC，sqoop等。對於實時性要求比較高的業務場景，比如對存在於社交網站、新聞等的數據信息流需要進行快速的處理反饋，那麼數據的接入可以使用開源的Strom，Spark streaming等。

當需要使用上游模塊的數據進行計算、統計和分析的時候，就需要用到分布式的消息系統，比如基於發布/訂閱的消息系統kafka。還可以使用分布式應用程序協調服務Zookeeper來提供數據同步服務，更好的保證數據的可靠和一致性。

數據預處理是在海量的數據中提取出可用特徵，建立寬表，創建數據倉庫，會使用到HiveSQL，SparkSQL和Impala等工具。隨著業務量的增多，需要進行訓練和清洗的數據也會變得越來越復雜，可以使用azkaban或者oozie作為工作流調度引擎，用來解決有多個hadoop或者spark等計算任務之間的依賴關系問題。

（4）數據存儲

除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，Hb

❷ 如何做電商數據分析

目前我也從事數據分析，主要用到的是數據透視表；主要是提供一些報表供領導參考。其實我感覺應該用到了5W2H分析法，領導還跟我說過SWTO矩陣分析法，讓我下去仔細研究。

據說數據分析要有以下的一些步驟：明確分析思路，數據收集，收集存儲，數據整理，數據分析，數據呈現，報告撰寫等。

電商的數據分析，我個人以為，應該至少有銷量分析，包括銷量，銷售額，客戶人數，地區分布，top30等，我們公司還有頁碼分析；倉庫分析，包括庫存清倉表，庫存預警表，銷售渠道分析；購買意向性分析，季節性，促銷活動等對銷售的影響等。具體問題具體分析，我知道的另一家電商分析卻採用的是數學模型分析預測的。電商數據分析，往往可以通過這樣幾個步驟：

1.建立完整的數據追蹤體系

2.對獲取到的數據報表進行分析，找出其中問題

3.針對從數據中找到的問題提出解決方案，評估解決方案的實現成本，並著手改進

一、首先建立數據追蹤體系。

電商網站中比不可少的是網站的點擊流數據，這個數據通常可以通過安裝數據追蹤工具來實現：如GoogleAnalytics，CNZZ等。需要注意的是，電商網站中往往會涉及到網站銷售，因此需要對網站數據統計工具進行配置，獲得銷售訂單數據。

除此之外，除了點擊流數據還需要其他數據，比如不同的銷售渠道會涉及到不同的數據：

1.搜索引擎優化，搜索引擎站長工具後台數據，其他SEO數據

2.搜索引擎營銷（競價）競價後台數據

3.社交媒體：社交媒體後台數據

4.展示類廣告投放廣告搭晌畝投放平台數據等

從這些後台中拉出報表，看趨勢，按照不同的維度細分，找謹改出問題

三、提出解決方案

根據數據中發現的問題，結合業務需要，給出解決的方法。重要的是需要評估好工作量和成本，不可以做盲目的改動。電商數據積累的越來越多，人工處理分析很苦難，這就要藉助大數據分析工具了，推薦大數據可視化分析工具大數據魔鏡，有5個版本，雲平台版本，永久免費，基礎企業版離線安裝使用也是免費的，另外還有標准企業版，高級企業版和hadoop版，可以針對大數據的企業的需求定製解決方案，做的很專業。謝謝採納也是學徒級別，學習中！經濟基知森礎環境（網路可達性、物流可達性、支付可得性）；

市場活躍狀況及供需關系（網路活躍度指數、網路消費價格指數、網路經營價格指數、網路融資環境指數）；

經濟規模走勢（網路消費指數、網路投資指數、網路貿易指數）；

經濟總量（電子商務經濟增加值、電子商務就業量）

洛陽儒墨科技公司——產業電商經濟數據監測、預測與政策模擬平台

❸ 口碑營銷公司可以操縱用戶的搜索結果，大數據時代下的評論還可信嗎

我認為可信度不高，之所以這么認為的原因有三個:

1. 評論可以被他人隨意操控。有的公司通過互聯網增刪評論，並且隨意操縱評論風向，這會使得這些評論缺乏可信度。
2. 評論的真實性有待考證。水軍的存在不僅影響了評論的可靠性和真實性，而且也會進一步掩蓋真相。
3. 大多數評論有失偏頗。得到負面評價的公司會聘請互聯網公司修改或刪除評論，而這會使得我們無法了解更加全面且真實的評論。

我們的確已經進入大數據時代，然而，在享受互聯網帶給我們便利的同時，由此產生的問題也越來越多。有的公司會利用互聯網技術非法謀利，而這會影響社會的發展以及民眾的生活。口碑營銷公司可以操縱用戶的搜索結果，這意味著多數評論將不再可信。

一、互聯網公司能夠任意操縱評論。

我們的確不能全然相信這些評論，因為某些缺乏公平競爭觀念的公司會濫用互聯網技術，並且為其他公司以及自身謀取巨額利益。在公司的操縱下，我們只能看到他們想讓我們看到的評論，所以這些評論的參考意義和價值不大。

以上就是我的分析。

❹ 怎樣對網路口碑進行監測

一、人工檢索

主要是藉助各大搜索引擎，或者是新聞媒體平台、行業資訊網站、專業咨詢網站等自帶的站逗知內搜索功能，人工手動檢索。

二、工具收集

大數據時代，面對互聯網的海量實時數據，為了能夠幫助企業節省更多的時間和人力成本來做口碑評蘆渣價信息查詢，專業的媒體口碑分析查詢軟體應運而生，可實現對全網媒體口碑評價的實時監測與分析，對於負面等還可自動識別告警。

以識微科技媒體口碑分析查詢軟體為例，可支持全網輿情監測（產品、服務、售後、員工、媒體等口碑評價）、競品監測（友商互聯網動態、輿論聲音等）、行業監測（供應山嘩消商、產業動態等相關聲音）、營銷監測（營銷前後及過程中傳播情況、口碑變化、用戶互動等），並可提供全面綜合分析、提供相關報告等，專注於為企業互聯網信息挖掘分析服務。