口碑网后台大数据

❶ 大数据后台管理平台的实现方法

Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组春前成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapRece，HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超大数据集的应用程序；MapRece是一套可以从海量的数据中提取数据最后返回结果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop非常适合应用于大数据存储和大数据的分析应用，适合服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支持PB级别的存储容量。

Hadoop家扒租清族还包含各种开源组件，比如Yarn，Zookeeper，Hbase，Hive，Sqoop，Impala，Spark等。使用开源组件的优势显而易见，活跃的社区会不断的迭代更新组件版本，使用的人也会很多，遇到问题会比较容易解决，同时代码开源，高水平的数据开发工程师可结合自身项目的需求对代码进行修改，以更好的为项目提供服务。

（型销3）选择数据接入和预处理工具

面对各种来源的数据，数据接入就是将这些零散的数据整合在一起，综合起来进行分析。数据接入主要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的工具有Flume，Logstash，NDC，sqoop等。对于实时性要求比较高的业务场景，比如对存在于社交网站、新闻等的数据信息流需要进行快速的处理反馈，那么数据的接入可以使用开源的Strom，Spark streaming等。

当需要使用上游模块的数据进行计算、统计和分析的时候，就需要用到分布式的消息系统，比如基于发布/订阅的消息系统kafka。还可以使用分布式应用程序协调服务Zookeeper来提供数据同步服务，更好的保证数据的可靠和一致性。

数据预处理是在海量的数据中提取出可用特征，建立宽表，创建数据仓库，会使用到HiveSQL，SparkSQL和Impala等工具。随着业务量的增多，需要进行训练和清洗的数据也会变得越来越复杂，可以使用azkaban或者oozie作为工作流调度引擎，用来解决有多个hadoop或者spark等计算任务之间的依赖关系问题。

（4）数据存储

除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，Hb

❷ 如何做电商数据分析

目前我也从事数据分析，主要用到的是数据透视表；主要是提供一些报表供领导参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，领导还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。

据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。

电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存清仓表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：

1.建立完整的数据追踪体系

2.对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题

3.针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进

一、首先建立数据追踪体系。

电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据追踪工具来实现：如GoogleAnalytics，CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。

除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：

1.搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据

2.搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据

3.社交媒体：社交媒体后台数据

4.展示类广告投放广告搭晌亩投放平台数据等

从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找谨改出问题

三、提出解决方案

根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，推荐大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，永久免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳也是学徒级别，学习中！经济基知森础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；

市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；

经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；

经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）

洛阳儒墨科技公司——产业电商经济数据监测、预测与政策模拟平台

❸ 口碑营销公司可以操纵用户的搜索结果，大数据时代下的评论还可信吗

我认为可信度不高，之所以这么认为的原因有三个:

1. 评论可以被他人随意操控。有的公司通过互联网增删评论，并且随意操纵评论风向，这会使得这些评论缺乏可信度。
2. 评论的真实性有待考证。水军的存在不仅影响了评论的可靠性和真实性，而且也会进一步掩盖真相。
3. 大多数评论有失偏颇。得到负面评价的公司会聘请互联网公司修改或删除评论，而这会使得我们无法了解更加全面且真实的评论。

我们的确已经进入大数据时代，然而，在享受互联网带给我们便利的同时，由此产生的问题也越来越多。有的公司会利用互联网技术非法谋利，而这会影响社会的发展以及民众的生活。口碑营销公司可以操纵用户的搜索结果，这意味着多数评论将不再可信。

一、互联网公司能够任意操纵评论。

我们的确不能全然相信这些评论，因为某些缺乏公平竞争观念的公司会滥用互联网技术，并且为其他公司以及自身谋取巨额利益。在公司的操纵下，我们只能看到他们想让我们看到的评论，所以这些评论的参考意义和价值不大。

以上就是我的分析。

❹ 怎样对网络口碑进行监测

一、人工检索

主要是借助各大搜索引擎，或者是新闻媒体平台、行业资讯网站、专业咨询网站等自带的站逗知内搜索功能，人工手动检索。

二、工具收集

大数据时代，面对互联网的海量实时数据，为了能够帮助企业节省更多的时间和人力成本来做口碑评芦渣价信息查询，专业的媒体口碑分析查询软件应运而生，可实现对全网媒体口碑评价的实时监测与分析，对于负面等还可自动识别告警。

以识微科技媒体口碑分析查询软件为例，可支持全网舆情监测（产品、服务、售后、员工、媒体等口碑评价）、竞品监测（友商互联网动态、舆论声音等）、行业监测（供应山哗消商、产业动态等相关声音）、营销监测（营销前后及过程中传播情况、口碑变化、用户互动等），并可提供全面综合分析、提供相关报告等，专注于为企业互联网信息挖掘分析服务。