❶ 京東「千人千面」你了解嗎詳解原理
京東大數據」千人千面「的用戶畫像模型
京東大數據」千人千面「的用戶喜好模型
京東大數據」千人千面「的訂單量和展示量統計
什麼是京東「千人千面」？「
「千人千面」的背後是大數據的支持
「千人千面」是互聯網時代到來以後，尤其是大數據催使商家提供個性化定製服務之後，各大電商都在追求的目標。過去的這幾年，是3C產品（Computer,Communication, Consumer Electronics）的更新迭代是最頻繁的幾年，這為曾經專注於3C產品的京東賺足了眼球，也贏得了體量龐大的用戶數量。
「京東目前已經設立了300多個標簽，用來定義用戶的特徵，覆蓋用戶基本屬性、購買能力、行為特徵、社交特徵、心理特徵、興趣偏好等多個方面。」王曉說。「『千人千面』在我的理解中就是在大數據的指導下，網站對用戶提供個性化的精準營銷的重要方法，京東歷來都十分重視用戶體驗，其實這背後的重點還是用戶畫像技術。」針對為不同行為習慣和興趣愛好，在標簽定向中已經顯示出有明確差異的用戶，京東採用的是差異化的投放營銷方式。
王曉介紹，用戶畫像使得搜索、推薦、廣告等營銷系統能更加智能地服務用戶，同一個搜索詞在不同用戶不同時刻搜索時，可能有完全不同的購物意圖，針對用戶的屬性特徵、性格特點或行為習慣，結合用戶行為的上下文分析，陳列或推薦符合該用戶偏好的商品，也能很大程度上提高用戶購買轉化率和重復購買率。
京東大數據」千人千面「的個性化推薦案例
京東大數據」千人千面「的用戶實時興趣
京東大數據」千人千面「的用戶畫像服務
京東大數據」千人千面「的商品畫像
京東大數據」千人千面「的個性化推薦需要解決的問題
大數據業務是所有業務的基石
此外，涵蓋盡可能多的商品品類，覆蓋全價值鏈的電商數據是京東的一個比較優勢。王曉說：「這類數據在行業內是具有稀缺性的，這使得京東大數據的應用價值優勢凸現。京東大數據在數據、模型、技術、工具等多個層面高度的整合和統一，大大提升了大數據在整個集團內融合和利用的效率，促進大數據的深度價值挖掘。」
京東在大數據平台上的布局，一直沒有離開「自主研發」這個思想。王曉介紹：「京東在大數據平台上的布局策略，就是持續在自主研發的京東大數據平台技術和產品體系加大投入，保障大數據業務可持續發展。」當然，隨著業務規模的進一步擴大和豐富，京東沒有排除外部數據合作的可能。「通過業務擴張和數據合作，不斷豐富和擴大京東大數據平台的數據內容體系，逐步提升大數據整合價值、深度應用。這也是我們的戰略之一。」王曉補充道。
談起京東數據目前遇到的挑戰，王曉坦言：「目前京東的業務發展速度太快，公司規模也越來越大，如何在當前的規模之下，服務好整個集團的大數據需求，是擺在我們面前最大的挑戰；其次，如何在現有的數據內容中持續深度挖掘數據的應用價值是另一個挑戰。基本的統計報表分析已經不能滿足決策支持的要求，我們需要在數據的寶藏中，持續挖掘出價值，通過一系列技術和分析方法幫助提升用戶體驗，提升內部運營效率。」
❷ 京東分享 企業大數據的新認識與應用
京東分享：企業大數據的新認識與應用
大數據和我們每個人日常生活已經非常緊密地聯系在一起了。
隨便舉個場景的例子，比如說，早上醒來的時候我通過智能手錶的數據，發現昨晚的睡眠質量並不是太好，早上洗臉刷牙吃過早飯，步行1000多步來到六道口地鐵刷卡坐地鐵，兩站3塊錢到達奧林匹克公園，在地鐵上我通過京東手機客戶端發現一雙我之前瀏覽過的Nike籃球鞋降價了，京東將這條商品信息主動推送過來，我立馬下單購買，節省了100多塊錢，並且我把這條信息通過微信分享到了朋友圈。
在這個過程中，我個人生產了睡眠數據、步行距離數據、地鐵刷卡消費數據、地鐵起點終點地理數據、京東購物數據、微信朋友圈數據，所以作為大數據生產者我一下子生產了這么多數據。而作為大數據消費者，在我以後瀏覽京東商城或app的時候，系統可能會向我推薦改善睡眠智能的枕頭、籃球鞋或與籃球鞋相關的其他商品，而我朋友圈的朋友看到我的分享信息後，他們也可能因為我的分享而去購買。
而我們生產的這些數據，企業尤其是互聯網公司拿到後，通過數學統計和挖掘的演算法將其進行聚類、拆分和預測得到更多相關數據，通過這些數據對我們每個人進行標簽化的描述。如性別，婚姻狀況，興趣愛好，收入情況，是否喜歡運動，促銷敏感度等等，這樣就得到了我們每個人的很多屬性，如人口基本屬性、購買能力、行為特徵、社交網路、心理特徵、興趣愛好等等。
企業掌握了這些數據之後，他們如何來利用這些數據呢？是通過這些數據來做營銷，如精準營銷，廣告的精準投放，商品的精準推薦？還是通過這些數據精細化企業內部運營管理？又或是通過這些數據改善生產工藝流程、指導產品的二次研發？那就看企業大數據修行的層次了。大數據應用的好，可以真正提升到戰略高度，用的不好，大數據也就是錦上添花，可有可無的東西。
按照數據挖掘的聚類思維，企業數據可以分為內部數據和外部數據，內部數據又可以簡單分為財務數據和供應鏈數據（大供應鏈概念）。當然不同行業的企業經營內容差別很多，如金融行業，涉及到投資、融資、現金管理等財務方面可能多一些，涉及到供應鏈很少，而生產製造或流通服務行業，涉及供應鏈的數據就會多一些。
財務數據主要是以財務報表，尤其是財務發布的三大報表為主，資產負債表、利潤表以及現金流量表。之後是總帳，總帳裡面記賬會涉及到科目、科目不夠用我們也會設置輔助核算，還有大多企業每年都會做預算，預算大多也是圍繞財務指標制定的，或者是以財務預算為主倒推業務預算。當然財務管理中其中一大塊還有資金管理。
供應鏈的數據種類就會更多一些，從供應鏈上游的供應商到下游的消費者，包括采購，倉儲，物流，生產，銷售，售後等數據。當然每個環節我們還是可以再進一步去細化。
另外，相信沒有一家是自己關起來門來做生產，做營銷的，都要積極地去參考外部數據，這其中就包括國家政策、經濟環境、股市行情、競爭對手、主要原材料價格等。
大數據整體架構大多數企業應該實施了BI系統或報表自動化系統，如果這些系統是由乙方單位負責規劃建設，他們在規劃或者實施過程中制定的系統方案架構圖無非就是分三個層次頂多四個層次。
從下往上說，第一個層次元數據層或者數據源層，就是我們業務應用系統的數據，財務，供應鏈，人力資源，預算等等。
第二層次叫做大數據存儲層，就是把下面每個層次的數據源採集到一個數據倉庫裡面去，之後就到了第三個層次，分析模型層，基於數據倉庫構建分析模型，有的方案甚至將分析模型層直接省略掉，直接到了最後一個層次數據展示層，將分析模型中的數據展示出來。根據筆者多年從業經驗，這樣的組織形式頂多稱之為BI系統，還不能稱之為大數據系統。
京東大數據並不是一個單獨的系統或產品，京東大數據應用已經融入到每個業務應用系統當中了。我們的大數據採集平台在不影響系統或產品效率以及客戶體驗的前提自動將所有數據定時、實時採集到Hadoop平台上，以大數據平台為核心，將經過加工、處理、分析和挖掘後的結果分發後各個業務系統以及數據產品中，如商城、采銷、數據羅盤、領航等。下圖僅供參考：
企業大數據應用層次不是每家企業都是京東，也不是每家企業都是互聯網公司，不是每家企業的業務都必須需要大數據的支撐。在滿足自己業務需求的前提下，企業是不是也能玩一玩小數據應用呢？答案是肯定的，大數據應用也是可以分層次的，每個層次滿足企業對數據不同層次的需要。大致分為5個層次，每個層次是逐級遞進的關系。
1.業務監測
這是大數據應用的初級階段，即傳統的DW/BI階段。在這個階段，企業部署商業智能(BI)解決方案，其實就是一套自動化報表系統，用以監測現有業務的運行狀況。
業務監測，有時也被稱為業務績效管理(Business Performance Management)，指企業使用基本的分析手段，來預警業務運行低於或高於預期的情況，並自動發送相關警示信息給相應業務和管理人員。企業業務和管理人員可以根據之前制定的預警規則，提前掌握業務經營情況，實現提前預警，幫助他們有針對性、有預見性的採取一些措施和手段，來防範於未然。
這個階段最關鍵有兩個要點，一個是預警規則的設計，經常採用的方法包括參照方法(同期比較、同類營銷活動比較、同業標桿比較)或指標方法(品牌開發、客戶滿意度、產品績效、財務分析)，指標分析法就是選擇合理的指標，當然這里合理指標的選擇說起來容易，其實做起來也要費一番腦筋的，給大家舉個我之前碰到的例子，當時是給一個做離散製造的企業做方案設計，他們在庫存管理方面績效考核一個非常重要的指標就是存貨周轉率或存貨周轉天數，這本來是一個非常正常也是經常使用的指標，但是這家單位的庫存管理存在假出庫、假入庫的情況，這種情況就造成了存貨周轉率這個績效指標看起來非常好看，後來我們經過考慮改用動銷比，存銷比作為指標，將庫存指標和銷售指標聯合起來組合使用，就避免了假出庫、假入庫的情況。舉這個例子的目的，就是想說明我們在做業務監控的時候，指標選擇很重要，既要准確、公正地反映出該塊業務運營情況，同時還要避免人為造假的情況。
2.業務洞察
業務洞察意味著系統不只是提供數據報表，而是「智能」報表或「智能」儀表盤，需要根據歷史數據進一步預測、挖掘出我們通過前面多維分析還不知道的一些數據了。
比如說，筆者以前在給杭州某家連鎖酒店做項目的時候，我們需要根據該酒店在全國范圍內投資過酒店的經營情況數據來做些更好玩的東西出來，如我們需要根據之前投資過的酒店的裝修投入情況，不同檔次當前出租率，酒店餐飲部門的上座率和翻台率，營業收入，成本費用以及當地城市競爭對手酒店情況來預測新投資一家酒店的投資回報率和投資回收期。另外，還有就是財務分析中經常會用到的杜邦分析，簡單說下杜邦分析，杜邦分析就是從財務的角度對整個企業財務績效情況進行綜合分析的一個模型，他基本原理就是頂端是ROE，針對ROE我們可以分解為ROA×權益乘數，ROA又可以分為銷售凈利率×資產周轉率，之後再次分解，最後成一個全是財務指標的樹形結構。由於這些財務指標都是通過財務報表項目，會計科目和輔助核算計算出來的，所以他們之間存在著非常緊急的邏輯關系，這樣的話，我們可以計算一些技術手段實現模擬預測，如做下一年預算或規劃的時候，想讓某些財務指標達到什麼水平，我們事先將其進行調整，和他相關的指標也會聯動，比如將凈利潤提高1%，銷售收入、營銷成本、管理費用等其他指標就需要達到什麼程度?這樣可以幫我們做到事先預測，更好地做規劃和預算。
當然這個階段可以做預測的還有很多，比如零售行業，大多品類的銷售是有銷售周期的，基於銷售周期我們可以對銷售進行預測。也可以根據歷史用戶對不同營銷方式的響應程度、營銷費用、營銷商品以及營銷效果之間的關系，較為准確的鎖定目標人群進行有針對性的營銷，提高營銷效率，降低營銷成本。
3.業務優化
業務優化對於絕大多數企業來說還是很具備吸引力的，這也是很多企業日思夜想的目標。其實在這個階段我們可以一步步來，一點點來做，至少企業是有能力將分析技術嵌入到業務運營之中。這里舉個我們之前給傳統企業做過一個案例，像大多數企業一樣， 這家企業也有ERP系統，在采購環節，我們可以將供應績效模型引入進來，當然這個供應商績效模型可能要考慮的因素會比較多，如供貨質量、供貨效率，次品率，售後服務等等很多因素，采購人員在進行采購的時候可以根據供應商績效模型自主選擇合適的供應商，這是一個例子，另外還可以將主要原材料的市場價格進行實時接入到采購界面，讓采購管理人員可以自己掌握采購周期，合理安排采購計劃。
在零售行業我們都知道，商品和商品之間，用戶和用戶之間，用戶和商品之間是存在著很強的關聯關系，就像大夥常說啤酒和尿布的例子，巧克力和避孕套的例子。這里可以大家稍微說下，大多電商是怎麼做的，我們通過這些商品在被購買的記錄中找出每兩個商品之間的關聯關系，這種關聯關系並不是對等的，比如說購買了手機的用戶一般也會同時購買手機殼，而買手機殼的人不一定也買手機，這就說明手機和手機殼之間是有關系的，而且是強關系。手機殼和手機之間關系是弱關系，這里關系的強弱我們用系數來說明。所以商品和商品之間的這種關系，我們就形成一個商品模型。基於這個商品模型，我們就可以更好向用戶推薦他瀏覽過、購買過、收藏過、評論過的商品了。說完商品，我們再說用戶，用戶通過類似的瀏覽行為，搜索行為，評論行為以及購買行為，我們可以找到用戶和用戶之間的關系。基於用戶之間的行為關系，我們可以向用戶推薦其他和他相關度很強的用戶購買或感興趣的一些商品。這也就是好多互聯網公司做廣告推薦，商品推薦，促銷信息推薦等常用的做法。
4.數據盈利
數據盈利也就是我們經常談到數據變現，數據盈利的一種方式就是數據產品化。目前有很多數據服務類公司，可以採集到移動端游戲， app使用情況，用戶行為等數據，通過他們數據挖掘和分析的技術，再通過產品或服務的行為進行輸出即可實現變現的目的。另外，手機廠商，如小米、華為等，他們都擁有幾億的活躍用戶，掌握一手用戶在手機的行為數據，甚至包括支付數據。能變現的方面就有很多了，限制他們的就是他們的想法了。另外也越來越多的傳統廠商將產品數據化了，如汽車+大數據 變成了特斯拉，家居+大數據變成了智能家居，當然這里能舉的例子還有很多。
5.業務重塑
業務重塑應該是大數據成熟度模型的最高階段。在這個階段，某些企業希望利用對客戶使用方式、產品效能行為及總體市場趨勢的分析，將商業模式轉換到新市場的新服務，例如：京東的新開展的業務，京東金融、京東智能。此外，我們可以發揮一下想像力，BAT有哪些業務是以主營業務數據為基礎開拓出來的，是不是能想到很多？
中國乃至世界真正擁有大數據的企業不多，我們是幸運的，擁有電商全價值鏈的大數據，如何挖掘這座金礦？限制我們的只有我們自己的想法。
以上是小編為大家分享的關於京東分享 企業大數據的新認識與應用的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
❸ 京東產品經理的分享基於大數據的購物車營銷玩法
如果在購物車中加入人工智慧的演算法模型，會有什麼新的營銷方式呢?
線上的購物車的概念源於線下商超的實體購物車，其主要作用是方便消費者在網站上購物，易於商品結算和抉擇意向商品。購物車作為商品交易的中轉站，全網每天有上億用戶在向購物車內添加中意的商品，頃刻間，就能產生過億的銷售額。
面對如此具大的流量，各家大廠都在惦記這個金礦。以往基於大數據的購物車營銷，主要的產品形式為猜你喜歡和為你推薦，兩者都是圍繞用戶的購物行為，用戶商品愛好和用戶畫像屬性展開，再經過大數據分析後，系統智能的推薦符合用戶口味的商品。但是，這種營銷方式是圍繞購物車的商品或者用戶畫像推薦的其他商品，並非是對購物車內商品做營銷策略，這種手段略微有點本末倒置了。
下文結合筆者的工作經歷，講述了如何基於購物車內商品，利用AI技術，設計一款購物車營銷產品。
一、營銷流程
商家端查看加購數據，如加購人數，加購件數，系統自動分析加購這部分人的畫像數據，人群可以標簽化
商家端根據自身需求，創建不同標簽的人群的營銷，例如可以選擇新客戶，老客戶，15~25歲的用戶群體，提供降價40元的服務
創建活動後，會觸達給對應的覆蓋人群。
第二天，商家端可以查看對應的營銷數據。同時能夠對比自然的轉化率與促銷後的轉化率
二、商家端洞察購物車數據
購物車承載了所有的商品信息，包含商品名稱，價格，店鋪，促銷，湊單和優惠券等。在進行大數據分析時，就需要把這些數據精分拆解清洗，提取有價值的部分。購物車的每件商品都可以看成一個實體，可能在不同的地點，不同的時間，有部分人把同一商品加進了購物車。這就說明這些群體是對這件商品感興趣的，可能會下單，但卻差些火候。也有部分人早早的就將商品加進了購物車，但卻一直沒有下單，臨門卻不入。 利用大數據技術，則可以把加購人群標簽化，對不同標簽的人群進行精準的營銷策略，在一定程度上，能夠提高購物車的轉化。
如何進行呢?按照以下步驟：
商家加購數據盤點
產品需要考慮商家端和用戶端。首先商家端需要了解自家的產品狀況，銷售情況，加購數據等，這樣才能針對性的做營銷策略。
商家端可以看到其店鋪內的加購商品的人數，實時的計算某件商品，在多少人的購物車內，實時加購總件數，實時的庫存。還能夠查詢到，這些商品的在未做干預的情況，自然的轉化率情況(過去15天內加購該商品的消費者在昨日的轉化率)。
列表中的商品按照加購人數從高到低排序，加購的人數越多代表這個商品越受歡迎。對加購人數多的商品進行營銷干預，會起到更好的效果。當然，這里會把部分已經下架的，失效的商品自動的剔除掉。
畫像部分把匯總所有用戶的賬戶信息，畫像緯度，從新客戶，性別、消費層級、淘寶等級、地域5個緯度提供。畫像將用戶進行了標簽化，利用這些標簽，可以對其進行不同的營銷動作。具體的分群策略可以看我的上一篇文章《基於大數據的會員任務營銷，該怎麼玩?》
商家可以單獨對每個商品進行營銷，根據自身品牌情況，投放給特定的人群，並進行低價，促銷干預。
根據標簽的選擇，系統會根據用戶在網站上的行為數據，提前預知已加購人群的轉化比例，通過機器學習，能夠自動過濾掉轉化概率低的那部分用戶群體。這里的計算規則是根據用戶曾經是否購買過相同商品，或者是加入購物車是否是為了進行比價。
促銷效果分析
通過用戶分群能夠了解你的客戶群體特徵，到底是什麼樣的人購買了你的商品或者對你的商品有意向，精準營銷能夠將這部分客戶牢牢的抓在手裡，用手段干預他們。對於商家來言，還需要效果分析數據。
圈定人數：活動覆蓋的人群。系統能夠計算符合活動標簽和促銷價格能夠觸達的人群
成交人數：活動開啟後，提交訂單的人數
觸達人數：通過push和消息中心最終觸達到的人群數量
成交金額：成交訂單的總金額
三、消費者端觸達的邏輯
當然，商家舉辦的所有活動都需要最終觸達消費者端。基於購物車的營銷，他的觸達方式最優解就是在購物車參加活動的單品上進行用戶觸達，但只有覆蓋的用戶才會覆蓋的到。觸達方式分為：
購物車icon觸達
購物車展示「限時」icon提醒，實時的促銷倒計時提醒。時間的提醒能夠增強消費者購物的緊迫感，通過促銷和時間感提升喧囂轉化
降價提示，具體降價金額用紅字展示，著重提醒。
消息中心觸達
當活動開啟時，在消息中心會收到push的營銷內容，該內容為實時發送給已覆蓋的人群。點擊消息內容會跳轉至購物車。不過這種push觸達的方式效果並不是很好，點開率較低。具體的觸達方式也可以看我的上一篇文章《基於大數據的會員任務營銷，該怎麼玩?》
結語
購物車的玩法多種多樣，應該結合自家產品和研發能力評估當前階段需要做哪些改進。但核心的目標是一致的，盡可能多的將購物車商品全部轉化為訂單，帶來實際的收益。
❹ 京東如何進行大數據採集和分析
京東進行大數據採集和分析主要是通過用戶行為日誌採集方案（點擊流系統）和通用數據採集方案（數據直通車）。京東的數據目前包含了電商、金融、廣告、配送、智能硬體、運營、線下、線上等場景的數據，每個場景的數據背後都存在著眾多復雜的業務邏輯。為了幫助業務人員降低獲取數據的門檻，簡化數據獲取的流程，同時幫助分析人員方便快捷地進行數據統計分析，進而挖掘數據的潛在價值，京東搭建了一套完整的數據解決方案。
更多關於京東如何進行大數據採集和分析，進入：https://www.abcgonglue.com/ask/b0348f1615822942.html?zd查看更多內容
❺ 女孩子在京東大數據應用工作好嗎
好。
當前大數據發展前景非常不錯，且大數據領域對於人才類型的需求比較多元化，女生學習大數據也會有比較多的工作機會。大數據是一個交叉學科涉及到的知識量比較大學習有一定的難度，女生比較適合大數據採集和大數據分析方向的工作崗位。
在互聯網歷史上我國最早的一批程序員都是女性，在推動互聯網發展的過程中我們女性做出了不可磨滅的貢獻，女生做大數據方面的工作沒有問題。