阿里大數據顯示

⑴ 男朋友在阿里爸爸做大數據分析可以看到我所有的淘寶購買記錄嗎

如果他可以查詢資料庫可以看到你所有的購物記錄，這個沒什麼問題，現在的數據一般逗要求保留十年左右

⑵ 雙十一實時顯示銷售額使用哪些大數據技術

主要用的的大數據技術包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據版分析及權挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。

十年來，阿里電商天貓淘寶，雙11的全天銷售額也是呈幾何數字增長：

2009年：0.52億

2010年：9億

2011年：52億

2012年：191億

2013年：350億

2014年：571億

2015年：912億

2016年：1207億

2017年：1682億

2018年：2135億

你使用觀向數據，是很不錯的一款電商數據採集軟體，這款軟體可以快速部署，並且可以採集到全網多平台、多維度數據，根據商品類目等要求，形成可視化報表，希望能幫到你。

⑶ 目前各大互聯網公司如阿里，騰訊，滴滴，美團，今日頭條這些公司的大數據分析的框架是怎樣的求解答！

阿里，騰訊 實力強，估計是自己開發或二次開發的，其他公司估計會版用開源或商用權的，但本質都是相同的，舉例，不外乎一個分布式集群（hadoop），搭配一些部署組件（docker，zookeeper），分布MQ（kafka），處理&計算（spark，hive，MR），存儲（es，hbase，mongo），可視化的話選擇很多，比如vue，react，angular，畫圖可以選擇highchart，echarts。
上述基本都是必備的，每個公司還會根據自己的需求增加額外的組件。

⑷ 盤點阿里旅行周年:這樣用大數據顛覆行業

盤點阿里旅行周年:這樣用大數據顛覆行業

日前在阿里旅行成立一周年的時候，總裁李少華剛剛發送了《寫給阿里旅行的365天》的全員信。郵件指出：阿里旅行提供的是旅行行業的「水電煤」；將阿里平台上寶貴的大數據應用起來，幫助旅行商家和合作夥伴更高效的連接消費者，以用戶為中心重構供需關系，以平台大數據支撐個性化服務。

這句話理解起來可能有點深奧，不過將旅遊之前和旅遊中用戶遭遇的各種坑與阿里旅行這1年來做的事情串起來，或許就能明白他們是如何利用大數據在顛覆行業了。

先說今年微文在兩次旅行前辦理簽證中親身遭遇到的一些坑吧：

1、因為窮所以我很早之前就開始准備十一期間旅遊的事，貨比三家後在某家B2C旅遊網站選擇了出境游，之後按照網站工作人員的提示開始准備漫長的簽證材料，好不容易經過漫長的等待資料全湊齊郵給那家B2C網站的客服，等了幾天卻被客服告知我提交的資料不符，而且時間也比較緊張了，他們那裡沒辦法幫我辦簽證，讓我自己想辦法解決。我憤怒的提出退款，結果被告知酒店和機票都已經預定，沒有辦法做退款處理。最後我索性死馬當活馬醫，告訴客服如果不遞交材料那是他們的問題，如果遞交上去使館沒出簽，我自己承擔責任。最後順利拿到簽證，出去玩。

2、今年8月我的在某家創業型B2C網站上續簽美國簽證（選擇他們是因為他們自稱專注於美國旅遊，非常專業），結果客服一會告訴我照片不符合要求，一會告訴我缺這個少那個，可我是按照美國大使館網上提供的資料來准備的啊，幾次溝通無果，最後沒辦法找了他們聯合創始人問題才得以解決，最終一張紙的材料我也沒補交，大使館給了10年的美簽。

經過這兩件事情我就在捉摸，很多時候不是大使館不給旅遊者發簽證，而是你委託的商業公司在想盡辦法給用戶製造門檻和難題，既然互聯網是以用戶體驗為核心競爭力的行業，那有為什麼會出現在線旅行行業處處刁難客戶的情況呢？

後來經過高人指點終於明白，原來很多做在線旅行的互聯網公司不好判斷申請簽證的人是否可信賴，如果一旦出現旅客在境外逾期滯留，會非常影響這些互聯網公司同使館的信任度，最終影響到其業務，所以才導致了上述情況的出現。

那麼有沒有可能用大數據來解決這個難題呢？肯定有，問題是由於這些做在線旅遊的互聯網公司數據往往不夠全面，所以大數據雖然在做，但是卻不夠准確，很多時候還是只能由人工來判斷。那麼號稱數據最全的阿里有沒有可能做這件事兒呢？

就在我思考這個問題的時候，發現他們已經開始做了，下面不妨先來盤點一下阿里旅行這一年的重要事件：

1、今年3月，阿里旅行推出信用住計劃，芝麻信用良好的用戶在阿里旅行預定信用住酒店，就可體驗「零押金無擔保急速退房「服務。與傳統模式相比：用戶在阿里旅行預訂

酒店時，芝麻分達到600分即可選擇信用住。先入住後付款，無需擔保零押金，離店時也無需排隊，只需把門卡放到前台，系統會自動從用戶的支付寶賬戶里扣除房費。

2、隨後阿里旅行發布了與芝麻信用結合的「未來酒店」戰略，首間未來酒店樣板店坐落在浙江杭州的學院路，不論來自什麼預訂渠道的用戶，不管是否提前預訂了酒店，在辦理入住時，均可通過掃碼的形式實時進行信用判定，滿足芝麻信用分要求——600分即可馬上開始體驗信用住的便捷，不用交押金即可直接領房卡入住，退房時也不用等查房和排隊付款，將房卡交給前台即可離店，房費將通過支付寶自動扣除。

3、今年6月，阿里旅行與盧森堡大公國駐上海總領事館簽署合作協議，正式將盧森堡納入便捷在線簽證目的地。當用戶的芝麻信用分符合阿里旅行規定的標准，便可在阿里旅行·去啊的簽證頻道選擇在線簽證服務。傳統簽證一般需要5-10天，而在線簽只需2-3天且不需要提供繁瑣的紙質材料。在此之前，新加坡作為首個便捷在線簽證目的地已經在阿里旅行簽證頻道正式上線。接下來，阿里旅行還會在法國、英國、韓國、日本、比利時、斯里蘭卡等出境游熱門目的地展開在線簽證。公開數據顯示，目前每分鍾就有16.8個人通過阿里旅行買了簽證/入台證辦理服務。

4、9月22日，阿里旅行啟動「未來景區」戰略，遊客可以先遊玩再付款，免去排隊買票之苦，在景區里也可以「身無分文」，全程用手機付款吃喝玩樂，更可使用手機進行景區游覽導航，尋衛生間找停車場都不再發愁。深圳東部華僑城已經率先加入「未來景區」戰略，黃山、烏鎮、古北水鎮、海昌集團在全國的8個極地海洋館也將於近期上線。在「未來景區」遊玩時，只要芝麻信用分達到600分，即可提前一天在阿里旅行客戶端進行預約，預約成功後會獲得一個二維碼，到了景區門口可以直接掃碼入園，不需再另外排隊買票或換票，而門票錢會在遊客刷碼入園後24小時自動從支付寶賬戶中扣除，不需要再另外執行任何操作。

事實上，無論是信用住、未來酒店、未來景區還是在線簽證，這些便捷服務背後都在於螞蟻信用進行掛鉤，而螞蟻信用的背後則是通過大數據對用戶進行篩選和再判斷，通過大數據取代人工審核。此外，阿里在旅遊行業投資的窮游、在路上、佰程旅行網及石基信息等公司的數據也將對阿里旅行提供支持。

最後不得不感慨一下，早知道在線旅遊的B2C這么不靠譜我當時就應該選擇阿里旅行。而未來一旦像我這樣的小白用戶開始嘗試並習慣通過芝麻信用與阿里旅行掛鉤的方式選擇出行的時候，阿里旅行的勢能也就無法撼動了。

1969年7月20日，美國宇航員阿姆斯特朗登月後說，這是我個人的一小步，但卻是全人類的一大步。對於僅僅成立1年的阿里旅行而言，單一產品上的改進或許只是一小步，但是將芝麻信用、大數據與用戶體驗掛鉤的思路確是互聯網的一大進步。

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⑸ 從IT到DT 阿里大數據背後的商業秘密

從IT到DT：阿里大數據背後的商業秘密

空氣污染究竟在多大程度上影響了人們的網購行為？有多少比重的線上消費屬於新增消費？為什麼中國的「電商百佳縣」中浙江有41個而廣東只有4個？
這些電商的秘密就隱藏在阿里巴巴商業生態的「大數據」中。
「未來製造業的最大能源不是石油，而是數據。」阿里巴巴董事局主席馬雲如此形容「數據」的重要意義。
在他看來，阿里巴巴本質上是一家數據公司，做淘寶的目的是為了獲得零售的數據和製造業的數據；做螞蟻金服的目的是建立信用體系；做物流不是為了送包裹，而是這些數據合在一起，「電腦會比你更了解你」。與此同時，產業的發展也正在從IT時代走向以大數據技術為代表的DT時代。
而在阿里巴巴內部，由電子商務、互聯網金融、電商物流、雲計算與大數據等構成的阿里巴巴互聯網商業生態圈，也正是阿里研究院所紮根的「土壤」。
具體而言，阿里巴巴平台的所有海量數據來自於數百萬充滿活力的小微企業、個人創業者以及數億消費者，阿里研究院通過對他們的商務活動和消費行為等進行研究分析，從某種程度上可以反映出一個地方乃至宏觀經濟的結構和發展趨勢。
而隨著阿里巴巴生態體系的不斷拓展和延伸，阿里巴巴的數據資源一定程度上將能夠有效補充傳統經濟指標在衡量經濟冷暖方面存在的滯後性，幫助政府更全面、及時、准確地掌握微觀經濟的運行情況。
從IT到DT
不同於一些企業以技術研究為導向的研究院，阿里研究院副院長宋斐告訴《第一財經日報》記者，阿里研究院定位於面向研究者和智庫機構，主要的研究方向包括未來研究（如信息經濟）、微觀層面上的模式創新研究（如C2B模式、雲端制組織模式）、中觀層面上的產業互聯網化研究（如電商物流、互聯網金融、農村電商等）、宏觀層面上新經濟與傳統經濟的互動研究（如互聯網與就業、消費、進出口等）、互聯網治理研究（如網規、電商立法）等。
具體到數據領域，就是在阿里巴巴互聯網商業生態基礎上，從企業數據、就業數據、消費數據、商品數據和區域數據等入手，通過大數據挖掘和建模，開發若干數據產品與服務。
例如，將互聯網數據與宏觀經濟統計標准對接的互聯網經濟數據統計標准，包括了中國城市分級標准；網路消費結構分類標准；網上商品與服務分類標准等。
而按經濟主題劃分的經濟信息統計資料庫則包括商品信息統計資料庫；網購用戶消費信息統計資料庫；小企業與就業統計資料庫；區域經濟統計資料庫。
還有反映電商經濟發展的「晴雨表」——阿里巴巴互聯網經濟系列指數。其中包括反映網民消費意願的阿里巴巴消費者信心指數aCCI、反映網購商品價格走勢的阿里巴巴全網網購價格指數aSPI和固定籃子的網購核心價格指數aSPI-core、反映網店經營狀態的阿里巴巴小企業活躍度指數aBAI、反映區域電子商務發展水平的阿里巴巴電子商務發展指數aEDI等等。其中，現有aSPI按月呈報給國家統計局。
而面向地方政府決策與分析部門的數據產品「阿里經濟雲圖」，則將分階段地推出地方經濟總覽、全景分析、監測預警以及知識服務等功能。宋斐告訴記者，其數據可覆蓋全國各省、市、區縣各級行政單位，地方政府用戶經過授權後，可以通過阿里經濟雲圖看到當地在阿里巴巴平台上產生的電子商務交易規模、結構特徵及發展趨勢。
「藉助數據可視化和多維分析功能，用戶可以對當地優勢產業進行挖掘、對消費趨勢與結構變動進行監測、與周邊地區進行對比等等。」宋斐表示，該產品未來還可以提供API服務模式，以整合更多的宏觀經濟數據和社會公開數據，為當地經濟全貌進行畫像，給大數據時代的政府決策體系帶來新的視角和工具。
數據會「說話」
對於如何利用「大數據」，馬雲在公司內部演講中曾提到：「未來幾年內，要把一切業務數據化，一切數據業務化。」
其中，後半句話可以理解為，讓阿里巴巴各項業務所產生、積累的大數據來豐富阿里的生態，同時讓生態蘊含的數據產生新的價值，再反哺生態，這是一個相輔相成的循環邏輯。
宋斐對記者舉例稱，螞蟻金服旗下的芝麻信用已獲得人民銀行個人徵信牌照批准籌備，未來將通過分析大量的網路交易及行為數據，如用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈等信息，對用戶進行信用評估，這些信用評估可以幫助互聯網金融企業對用戶的還款意願及還款能力做出結論，繼而為用戶提供快速授信及現金分期服務。本質上來說，「芝麻信用」是一套徵信系統，該系統收集來自政府、金融系統的數據，還會充分分析用戶在淘寶、支付寶等平台的行為記錄。
再如，對於如火如荼的農村電商領域，阿里研究院從2010年就已開始對「沙集模式」個案進行研究，後續一系列基於數據和案例調研所驅動的農村電商研究成果，對於地方政府科學決策，推動當地農村電子商務發展、創造就業和發展地方經濟起到了助力作用。到2014年底，全國已經涌現了212個淘寶村，而阿里巴巴也在這一年啟動千縣萬村計劃,將在三至五年內投資100億元,在農村建立起電子商務服務體系。
除了通過數據分析去助力業務外，宋斐告訴記者，有時候大數據報告可能會與傳統的印象結論差異很大。
以區域電子商務為例，在阿里研究院發布的2014年中國電商百強縣排行榜中，浙江有41個縣入圍，福建有16個，而廣東只有4個，這個結果與傳統的印象相差比較大。而事實上，這是因為浙江和廣東兩省電商發展在地理分布、產業結構等方面的明顯不同而帶來的。
再如，外界常常認為網路零售替代了線下零售，但事實上，麥肯錫《中國網路零售革命：線上購物助推經濟增長》的研究報告，通過借鑒阿里研究中心（阿里研究院前身）和淘寶網UED用戶研究團隊的大量報告與數據，最後發現：「約60%的線上消費確實取代了線下零售；但剩餘的40%則是如果沒有網路零售就不會產生的新增消費。」
「這一研究成果，有助於社會各界准確認識網路零售與線下零售的關系，共同探索和建設良好的商業發展環境。」

⑹ 如何歡度中秋

闔家團聚享天倫。
中秋節，是個團聚的日子。在三天假期中，不妨多陪陪家人，大家一起內吃月餅容，看節目，盡享天倫之旅，好不痛快！

商場超市大采購。
每逢節假日，商場超市肯定會推出各種誘人活動，中秋節肯定不會例外。也可以選擇去超市商場進行大采購，購買日常所需，價格肯定會優惠很多。

朋友聚餐增友誼。
既然放假了，和朋友同學聚餐聚會，肯定是少不了的。大家在一起暢所欲言，溝通情感，增進友誼，相談甚歡。

通宵電影看不停。
也可以選擇去當地電影院，喊上幾個摯友，看幾部通宵電影。今年的電影中秋檔，佳片還是蠻多的，愛情、警匪、恐怖……各種類型的都有，可以滿足我們各種的觀感。

酒後唱歌減壓力。
去KTV里釋放壓力，也是很不錯的選擇。尤其是喝完後再去唱歌，會更加盡興。大家都是朋友，相互知根知底，聚在一起，沒有一點警備和不安。

悠閑安逸近郊遊。
三天小長假，喜歡旅遊的朋友，不妨把目標定在周邊的小景點。帶上家人孩子，一起去旅旅遊，也是非常愜意的事情。

⑺ 阿里巴巴運用大數據包括哪些

1. 大數據計算服務（MaxCompute，原ODPS）

2. Data IDE（原BASE）

3. 數據集成（原CDP雲道）

4. 大數據基礎服務包括 Maxcompute 分析型資料庫等
   

5. 大數據分析於展現包括 Date V Quick BI 畫像分析等
   

6. 大數據應用 包括 推薦引擎 企業圖譜

⑻ 如何評價2020年天貓雙十一總成交額達4982億元

雖然成交額又增加了，不過，從業績來看，今年的雙11已經不再是單純的光棍節，而是改為雙節，在延長了戰線時間的前提下，還將這11天的銷售數據全部統計到整個雙11的最終銷量。這些調整策略的背後，可能意味著平台十分在乎交易量數據。
這些數據當然看起來非常漂亮，每年都有很大的增長。但事實上，這是毫無意義的。它的實質只是將前後一個月的銷售量全部壓縮到一天內發布。原本計劃10月份進行的采購放到了雙11，當然，本來12月份要購買的冬裝，也被擠壓到雙11購買了。
今年較以往年份不同的是，雙11被分成了兩個主活動日，1日和11日的設置影響了11日當天的銷售量。根據對快遞的投遞速度和快遞驛站包裹積壓程度的觀察，可以認為整個雙11交易量的增長情況應該並不樂觀。大環境對消費者產生了影響，消費者的消費意願也被削弱很多。
而這就是這次雙11周期里設置兩個主活動日的原因。在1-3號做活動，是基於過往活動預熱時間太長的情況作出的調整，從有些人10月25日拿到工資，到11月10日0點開啟活動，等待的時間過於長了。這時候，如果京東、拼多多等平台率先推出低價促銷，天貓的目標消費者可能就會在這些平台上先購買，這樣不僅會給銷量產生影響，同時流量也會被其他平台搶走。
對於商家來說，預熱15天，銷售1天，性價比太低了。而且現在雙11的價格是真的低，集中半個月的銷量在一天里爆發，但這一天的利潤率又慘不忍睹。讓利太大，導致根本沒有利潤，如果算上人工，其實是虧損的。而本來在11月下旬發生的需求在這幾天深度挖掘後，直接導致需求被透支。整個11月看似銷售很熱，但其實可能根本沒賺到錢。做生意的一年就瞅著這一天，而這一天又賺不到錢，那做生意的意義何在？所以，對商家而言，很多商家已經對雙11恨之入骨，不僅需要給平台支付活動費用，為平台打折也沒有補貼。所以這些年下來，促銷力度其實也不會如前幾年這么高。
而真正關注天貓雙11的成交額的是其投資者和競爭對手。這個數字其實對個人消費者已經沒有什麼指導意義了。消費者已經基本回到由需求主導消費行為，價格和消費環境的影響力正在消費行為中逐漸弱化。天貓雙11並沒有改變客觀的消費需求，而是主要通過價格刺激和創造積極的消費場景來引導消費，但這一招的效果，在這幾年越來越弱了。
另外，最搞笑的是，從一大早開始，「退款」這個話題就占據微博熱搜榜首。就這樣，還有一眾營銷號發文質問「買後為什麼要退貨」？雖然交易量是4982億，但實際上還有很多退款。畢竟，雙11已經不像以前那麼簡單了。套路，消費者也不愚蠢。他們學這個套路已經好幾年了。上有政策，下有對策。先下單搶到再說，收到後不合適就退款。而且這時候來自競爭對手的惡意下單退款，天貓也管得全年中最松，因為它也需要漂亮的成交數據。