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淘宝11数据分析(数据可视化)

文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇,也是展示数据分析之后的结果的一篇。 其他文章: 淘宝11数据分析(环境篇) 淘宝11数据分析(数据准备篇) 淘宝11数据分析(Hive 分析篇-上) 淘宝11数据分析(Hive 分析篇-下) 淘宝11数据分析(Spark

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flink实战-模拟简易11实时统计

背景 在大数据的实时处理中,实时的屏展示已经成了一个很重要的展示项,比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。 今天我们就做一个最简单的模拟电商统计屏的小例子,我们抽取一下最简单的需求。 实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额 计算出各个分类的销售top3 每秒钟更新一次统计结果 实例讲解 构造数据 首先我们通过自定义source 模拟订单的生成,生成了一个Tuple2,第一个元素是分类 public Double merge(Double a, Double b){ return a + b; } } 聚合计算也比较简单,其实就是对price的简单sum操作 收集窗口结果数据 [1] 结果统计 接下来我们做最后的结果统计,在这里,我们会把各个分类的总价加起来,就是全站的总销量金额,然后我们同时使用优先级队列计算出分类销售的Top3,打印出结果,在生产过程中我们可以把这个结果数据发到

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    数据只是因为

    数据通常都拥有海量的数据存储。 仅根据2013年的统计,互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。 在传统的关系型数据库中,所存储的数据都是结构化的,例如: ? 但是在现实生活中,信息往往并没有严格的结构限制。 诸如此类的用户行为数据属于非结构化数据,很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库(例如 HBase)成为了存储大数据的更好选择。 ? ? ? 洛杉矶警察局曾经借助一套原本用于预测地震后余震的大数据模型,把过去80年内的130万个犯罪记录数据输入进去,结果发现其预测出的犯罪高发地点与现实惊人的吻合。 这里所介绍的相关知识,只是作者对于大数据领域的浅层次理解。

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    数据揭秘“11”成长史

    1111日,本来也就是文艺单身狗们发点牢骚,抒抒情的日子,可如今却变成了电商最惨烈的战场,这场起源于2009年的“品牌商的5折活动”,现如今已经成了一个“疯狂吸金”的强大商标,这一部11的成长史,每一年都给我们一组新的惊人数字 ,博古才能通今,通观这些历年的双十一大数据,看看我们除了总结过去之外,还能不能预测一下未来。 2013年,11“光棍节”支付宝交易额达350.19亿元。2014年达到571.12亿元。 ? 淘宝和天猫各自销售额 年份 淘宝(亿元) 天猫(亿元) 2011 18.4 33.6 2012 59 132 2013 未公布 未公布 2014 未公布 未公布 2009年到2011年这三年基本是阿里11 小结: 以上就是历年11的一些大数据,这些数据其实不仅仅是阿里的一个成长,也代表着其他一些变化,比如说:天猫的销售额占总体销售额越来越高,移动端收入占比越来越高,单店销售收入冠军从生活服饰类变成了手机

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    11:十电商网站性能哪家强?

    11全天,Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10最主要的电子商务平台的网站进行监测,总结出十电子商务网站性能数据报告。 11全天,Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10最主要的电子商务平台的网站进行监测,总结出十电子商务网站性能数据报告。 同样,对于11期间,每延迟100ms,就有可能导致订单量和交易额的减少。 Raincent利用小蜜蜂测量平台在11监测10电商平台后的数据发现: ? 同时国美的11活动从11月10日0点就已经开始,长达3天,延续到11月12日24点,所以瞬间拥挤的状况不明显。 4、淘宝网站速度最快,在300ms以下,淘宝网此次并没有大量的参与到11中来。

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    2018天猫11各项数据发布

    数据11当天,小米新零售全渠道支付金额创下52.51亿元新纪录。   11已有10年时间,每年的冠军商家是谁?主力消费者、惊喜品类和创新业务是……?看下图~点击看大图 ? 今年,11在拥抱互联网的背景下展开,速度前所未有,这两年我们一直在尝试新零售,也在11的很多场合展示成果。 而近两年,手机没有出现的技术变化,消费也在减弱。这就是它反映出的趋势。 张勇:今天的11,不仅是消费力量的体现,也是的商业力量的体现。 通过大数据,云计算平台,赋能商家,这也是我们“让天下没有难做的生意”愿景。 张勇:11期间,国际品牌成交量超40%。 蚂蚁金服“11”期间数据:生物技术让数亿人的支付时长缩短至1秒,今年11生物支付占比达到60.3%。

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    数据告诉你:面对11,线下商机何在

    芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的11都呈愈演愈烈之势,今年11,天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响? 实体商业在11背景下,还有没有可以挖掘的商机? 11为实体商业带来了大量的销售机会。 研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“11”前一个周末(11月7日、11月8日)的客流及客群画像与“11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。 热力图直观呈现了品牌受众在11前周末的分布情况,如果品牌能够充分利用客群的聚集效应,可以高效地将人气转化为销量。 11不是实体商业的黑色周,相反,无论是客流数据,还是客群画像,都证明了旺盛的购物意愿会为实体商业带来大量销售机会。

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    饿了首战天猫11, 融合阿里生态赋能商家与行业

    从阿里的角度来看,这是完成对消费领域布局的“重要里程碑”,继新零售后,本地生活服务已成为阿里生态战略的最新高地。 为此饿了在此次11中通过电子消费券的形式突破上述限制。 相对于已经运行十年的天猫11而言,饿了的目标是对全新业务进行一次全方位的检验。 王秋晓表示,相比于具体的销售数据,他们更在乎的是商家能得到哪些激励;通过11能够沉淀下什么;以及运营能力、数据智能将会在整个运营体系中发挥怎样的作用。 翻阅饿了上线11活动的餐厅列表,你就会发现不仅是连锁品牌餐饮,一些规模、投入较小的类夫妻小店也加入此次11活动。

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    首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

    是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行? 《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术 在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。 事实上为了保证稳定,往年 11 为了保证促高峰能够平稳地过去,在一些计算量比较大或者稳定性风险比较高的地方就会实行降级策略,确保能够平稳度过流量高峰。 “那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求,实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 11 12 背后的数据库技术支持远不止于此。

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    不仅仅是11屏—Flink应用场景介绍

    11屏 每年天猫双十一购物节,都会有一块巨大的实时作战屏,展现当前的销售情况。 这种炫酷的页面背后,其实有着非常强大的技术支撑,而这种场景其实就是实时报表分析。 实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一,其中最主要的应用就是实时屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用,实时显示出重要指标的变换情况。 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题。 应用场景 在实际生产过程中,大量的数据不断的产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控,服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生 复杂事件处理 对于复杂事件处理,比较常见的集中于工业领域,例如对车载传感器,机械设备等实时故障检测,这些业务类型通常数据量都非常,且对数据处理的时效性要求非常高。

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    天猫11数据过于完美?我们用python来看看

    11结束了,大家已经无手可剁 。 天猫官方公布了今年的11成交额为2684亿元,成功刷新了自己创下的商业纪录。按理说大家已经习惯了逐年增长,没想到 由于过于完美,引发网友提出质疑。 ▼ ? 一些人提出了相反意见:如V@阑夕表示天猫11数据是精确地控制了交易额,从而形成了理想的曲线。 而天猫相关负责人回应称,符合趋势就假?造谣要负法律责任。 先将天猫2009年-2018年的双十一历年销售额历史数据导入到一张表里。 ? 点击插入一张散点图。 ? ? 左键点击一下任意一个散点数据,出现散点数据选择状态。 利用三次多项式预测的数据与公布的结果确实很相近。 我们继续搞事情。 将今年2019年的2684亿导入,预测一下后面三年: ? 按照网上的阴谋论,后面几年的数据应该如此。 热衷于Python爬虫,数据分析,可视化,个人公众号《凹凸玩数据》,有趣的不像个技术号~

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    天猫11数据过于完美?我们用python来看看

    11结束了,大家已经无手可剁 。 天猫官方公布了今年的11成交额为2684亿元,成功刷新了自己创下的商业纪录。按理说大家已经习惯了逐年增长,没想到 由于过于完美,引发网友提出质疑。 一些人提出了相反意见:如V@阑夕表示天猫11数据是精确地控制了交易额,从而形成了理想的曲线。 而天猫相关负责人回应称,符合趋势就假?造谣要负法律责任。 先将天猫2009年-2018年的双十一历年销售额历史数据导入到一张表里。 ? 点击插入一张散点图。 ? ? 左键点击一下任意一个散点数据,出现散点数据选择状态。 利用三次多项式预测的数据与公布的结果确实很相近。 我们继续搞事情。 将今年2019年的2684亿导入,预测一下后面三年: ? 按照网上的阴谋论,后面几年的数据应该如此。 只写一些其中跟我们相关的数据知识就够了。 网络大众对此事的看法到底如何? 不妨看下腾讯科技发起的一个投票。 ? 大众的看法就像这个投票。

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    11数据面试题复习

    1)从 high-level 的角度来看,两者并没有的差别。 11、Spark为什么要持久化,一般什么场景下要进行persist操作?   为什么要进行持久化?   当表和小表join时,用map-side join能显著提高效率。 不一定,当数据规模小,Hash shuffle快于Sorted Shuffle数据规模的时候;当数据量大,sorted Shuffle会比Hash shuffle快很多,因为数量大的有很多小文件,不均匀 ,甚至出现数据倾斜,消耗内存,1.x之前spark使用hash,适合处理中小规模,1.x之后,增加了Sorted shuffle,Spark更能胜任大规模处理了。

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