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大数据技术在电子商务平台的应用

二、大数据应用在电商平台(一)营销的作用大数据对数据的分析作用可以帮助电商平台更加了解客户，了解客户的需求并且帮助电商平台抓取有需求的客户进行广告的精准投放，并且对客户进行分类，通过个性化的服务和客户系统的优化针对不同的客户进行具有针对性的营销 (三)第三方平台服务第三方平台越来越多的为客户提供了更加个性化的服务，在通过大数据的精准抓取后，可对产品对标客户定制商务个性化服务，大数据的集成平台可以帮助商家对行业内的动态和需求进行有效的分析，并对销售趋势进行有效的预测四、电商平台企业的发展创新(一)安全机制的创新大数据下电商平台的发展，导致平台企业中储存的信息也来越多，同时不可避免的会吸引黑客和病毒的攻击。 (二)电商服务机制的创新大数据在互联网中的运用，可以帮助平台记录下人们在各个平台中的浏览记录、消费记录等，用户个性化的需求就是电子商务模式在大数据下的创新，为消费者打造专属的优质服务，以此来满足不同客户的需求为电商企业带来了更大的机遇和挑战，只要运用好大数据就能在社会的发展中占据发展的优势，大数据也成为了电商企业平台竞争的新型战略资源，所以电商平台企业要充分利用大数据技术，在新时代的发展中占据绝对的优势地位

来源：公务员期刊网

2020-06-04

发电设备工业大数据应用技术平台

一、项目概况1.项目背景“工业大数据应用技术国家工程实验室”属于国家发改委大数据领域创新能力建设专项，是我国目前唯一一家工业大数据研究及产业化支撑机构，哈电集团作为联合申报单位负责工业大数据在电力装备行业中深度应用 2.项目简介发电设备工业大数据应用技术平台是基于信息—物理系统（CPS）、工业大数据平台和故障预测与健康管理（PHM）理念，结合IoT、大数据分析、协同优化、可视化等技术构成的智能体系，为远程运维 3.项目目标通过对哈电集团发电设备工业大数据应用技术平台（一期）项目的建设及应用示范，建立覆盖产品全方位全周期管理的发电设备工业大数据应用技术平台，实现“数据驱动”，打造大数据采集分析 (1)工业大数据应用技术平台建设工业大数据应用技术平台对外提供多种形式的数据接口API，内部集成可视化建模IDE、算法模型运行引擎和基于微服务的业务应用运行环境。表1利用人工智能或PHM方法的APP图6偏航对风不正分析界面三、下一步实施计划进一步扩展升级发电设备工业大数据应用技术平台建设，发挥平台作用，面向集群用户开展远程诊断工作，同时应用具备自主知识产权的数据采集系统保证机组数据安全

来源：互联网

2019-06-16

大数据可视化平台给企业带来的价值

，企业对大数据可视化平台的需要会越来越大。对大数据背景下的数据可视化应用展开研究，将有助于我们发展和创新数据可视化技术。一、大数据可视化平台的定义大数据可视化平台是通过三维表现技术来表示复杂的信息，实现对海量数据的立体呈现。在解决了海量数据分析耗时过长、挖掘深度不够、数据展现简单等问题的基础上，大数据可视化平台使人们不再局限于使用传统关系数据表来分析数据信息，而是以更直观的方式呈现和推导数据间的逻辑关系。三、大数据可视化平台带来的价值1、快速搭建部署●利用丰富强大的UI，快速搭建前端分析界面和分析流程●完全可以在几天之内基本实现客户的大数据蓝图●缩短周期，降低成本，最大限度提升成功率2、立体数据动态呈现，企业从传统的流程式管理方式过渡到基于数据的管理方式将会成为必然的趋势，大数据可视化平台能够帮助分析的人对数据有更全面的认识。

来源：奥威软件

2019-03-23

流式大数据实时处理技术、平台及应用

为此，从分析大数据应用场景入手，提出了“流立方”流式大数据实时处理技术和平台，在完整大数据集上实现了低迟滞、高实时的即席查询分析。 3、平台纵览基于“流立方”流式大数据实时处理技术，研发了“流立方”流式大数据实时处理平台。其应用框架如图1所示，具有良好的灵活性和适应性。图2“流立方”平台性能指标“流立方”平台在解决批式大数据和流式大数据融合实时处理技术难题，实现优异性能的同时，还解决了流式大数据处理平台面临的两大工程化难题相较于这些国外著名厂商的大数据处理平台，“流立方”平台能够在3h内完成所有计算，且正确率为100%。此外，基于“流立方”的流式大数据实时处理平台在智慧交通领域也大有作为。

来源：51CTO

2017-09-04

恒逸集团：围绕“两个中心建设”，全面推进企业数字化转型

，结合快速响应的客户分层分级管理、客户征信系统、金融、物流和信息物联协同平台，实现工业大数据对产业链上下游链接，优化品质，深挖产业链价值，降低成本，提升服务价值。其次，坚持“数据驱动”和“平台化”建设思路，通过构建企业级数据中台和产业互联网平台，整合内外部数据，赋能业务创新。基于大数据深度学习的化纤产品智能外观检验技术及应用平台化纤产品外观存在的问题主要有毛丝、僵丝、紧点、绊丝、断头、碰伤、分层、凸肩、油污丝、尾巴丝等。通过本项目的实施，将从设备连接数、设备连接种类、统一数据接口等方面进一步优化化纤工业互联网平台在IoT和边缘计算平台的能力，为企业提供更加便捷、低成本、高效率的基于工业互联网智能工厂建设的整体解决方案。、窄带物联网/5G新技术应用、智能商业AI、工业大数据平台等方面处于行业领先水平。

来源：e-works

2026-02-02

利用已有的大数据技术，如何构建机器学习平台

以下便是机器学习与人脑归纳经验的类别图：平台设想在同程内部，我们对应用机器学习的一些团队做了了解，发现他们普遍的处理步骤如下：这个过程中存在一些痛点：线上数据到线下搬运耗时训练数据量难均衡，如果训练数据量较大如果训练数据量较小，训练出来的模型容易过拟合。对分析和挖掘人员的编码能力有一定的要求。因此我们觉得可以构建一套平台化的产品直接对线上数据进行建模实验，节省机器学习的开发成本，降低机器学习的应用门槛。平台构建设计目标支持大数据量的建模实验，通过并行计算缩短耗时抽象出最小执行单元，配置简单。我们觉得机器学习平台可以做更多的事：平台定位不仅仅是实验控制台，增加预测结果落地的功能（离线计算）训练模型随着历史数据的不断扩充在大部分情况下都应该是个周期性的事情。完全可以先进行局部验证以及参数调整建模实验支持克隆离线计算我们提供了‘字段落地’的工具组件，可以将预测结果以csv的格式落入hdfs中：周期性调度&宏变量支持我们的另一款产品：大数据开发套件

来源：网络大数据

2017-11-18

小米宋强：生态化大数据平台的深度应用实践

时下大数据市场越发火爆，各行各业趋之若鹜投入其中。然而随之产生的问题也越来越多，除去数据清洗、整理、存储等枯燥的事情外，大数据变现是厂商们最为关注的难点之一。实际上大数据很难通过直接途径来变现，业务智能化抑或是内容推荐都是一些间接的变现场景，而广告则是大数据能够真正变现的场景之一。依托于强大的MIUI系统、2亿手机用户和完善的生态链布局，小米在过去几年积累了海量用户数据。本次CSDN有请到小米商业产品部技术总监宋强，请他来分享大数据在小米广告平台的各种实践。其次是营销DMP，小米的营销DMP通过整合媒体、投放平台以及广告主的各方数据，使用大数据技术对用户的特征进行挖掘，为广告主提供了20多个维度、上百个标签的实时用户画像管理。通过资源管理平台对广告位进行自动化的管理，使得业务逻辑配置化。同时，不同业务总是有一些共性的需求，通过对公共逻辑的模块化和服务化，减少耦合和重复建设，提高系统的稳定性和可靠性。

来源：极客头条

2016-11-12

宜化集团：打造合成氨智能制造工厂，建设智慧宜化

平台内部纳管实时数据库、关系数据库、大数据分析平台、视觉分析系统、预测性维护系统、人员定位系统、报表系统，外部对接ERP、OA、数字化交付系统、全面预算系统、工程管理系统、仓储系统、营销系统、招采系统、本场景基于数据中台、人工智能平台、物联网平台、低代码开发平台构建了具有设备连接、数据收集、建模分析、应用开发的工业互联网数据平台。（10）仓储物流-精准配送-基于物联网的多端协同物流运输监控管理1）具体场景描述为了保障原料供应及产品发货，基于物联网底座搭建物流运输管理平台，归集各系统物流运输需求计划，根据计划结合大数据分析寻找最优配送路径，打造平台建设新模式。植入大数据分析能力，通过关联性分析，支撑质量管控、成本管控、工艺优化、综合调度、设备健康管理、产供销联动、物流路径优化等各类分析等功能。

来源：e-works

2026-02-02

光峰科技：建设智能运营平台，推进全链路数字化转型

核心信息系统包括金蝶云星空ERP（集团级）、PLM/PDM研发管理系统、MOM制造运营管理系统、CRM客户关系管理系统、BI商业智能平台、OA协同办公系统等，实现多系统互联互通。图2光峰科技数字化体系架构2.项目实施与应用情况详细介绍（1）项目规划与系统选型项目采用“外购成熟套件为主、接口自研为辅、二次开发外包”的混合建设模式，核心系统选型金蝶云星空ERP （2）核心实施内容数字化基础建设：建立集团统一主数据管理体系，涵盖会计科目、客户、供应商、物料等核心数据，通过PLM与ERP系统对接，实现物料及BOM数据自动同步，杜绝一物多码，数据准确率提升至99%。解决方案：基于金蝶云星空搭建集团统一平台，支持岗位跨子公司切换与一套基础数据共享，设计标准化跨组织业务流程，实现内部交易自动对账与结算。解决方案：采用“分步升级”策略，先实现混合生产与在线老化，再引入智能测试与数据采集系统，同步搭建生产监控平台，确保改造过程中生产不受影响。

来源：e-works

2026-01-31

2014产品创新数字化征文：核电工程计算云建设实践

建设内容在核工院工程计算云建设实践中，SSC核电分中心CAE全过程服务平台（以下简称“核电分中心CAE平台”）是弹性云架构的中枢环节，也是核电工程计算云建设项目的关键内容。 CAE平台根据设定的资源负载阀值和资源调度策略，自动的将HPC作业，连同数据文件转发至上海超算中心进行计算，计算完成后又自动的将结果数据文件迁移至本地存储，整个过程是自动的，透明的，用户无需关注作业的计算地点和过程核电分中心CAE平台通过应用HPC和高清虚拟化技术，发展了一系列数据管控手段，在实现混合集群调度管理和图形应用调度管理的同时，所有的仿真数据读取、处理、保存等操作全部集中在计算中心一端，研发数据不在本地硬盘上存储，而是将数据集中存储在业务系统中，更加确保了数据的安全性。；核电工程计算云建设项目将上海超算中心资源纳入核工院核电研发资源供应体系，大量节省了核电研发所需IT软硬件资源投资；核电工程计算云建设项目可以通过上海超算中心公共平台，将核电分中心CAE平台计算资源进行社会化开放与共享

来源：e-works

2014-10-17

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