亚马逊AWS 离线及在线数据实时分析解决方案及最佳实践

亚马逊 AWS 的十年创新之路

亚马逊AWS的十年创新之路 2006年3月14日，计算时代的新纪元由此拉开帷幕。就在这一天，Amazon Web Services 发布了Simple Storage Service（简称S3）。从技术角度讲，Simple Queuing Services的发布时间更早一些，但S3的发布真正点燃了这场云计算的燎原烈火。我对那一天仍然记忆犹新。当时我在Frontbridge Technologies公司担任总经理，这是一家由微软全资掌控的子公司，负责提供云托管邮件反垃圾、反恶意与归档服务。结合这番经历，我意识到云托管服务能够为客户带来的可观价值。我也意识到，客户热爱如此高效的配置方式与如此多样的低成本实现途径——这一切让我的态度发生了转变。那时的我得出了肯定的结论，云托管将成为未来的新方向。 不过Amazon Simple Storage Service的发布仍然令我感到大开眼界。当时技术行业每天都会发布上百项方案，其中大部分完全引不起我的兴趣——甚至连看一眼的愿望都没有。然而S3的发布则彻底改变了游戏规则。这项服务的最大亮点在于低廉到夸张的成本水平。其使用成本几乎比我们目前多数据中心冗余存储体系低出两个数量级。但更具颠覆性的是，用户可以利用手中的信用卡完成存储资源购买与配置。没有财务审批、没有专家建议、没有RFP、没有厂商选择流程、没有厂商谈判也没有数据中心空间核算。直接登录，着手使用——就这么简单！ 除了低廉的成本与便捷的配置方式之外，更让我意外的是这一技术成果的发布由Amazon——而非传统企业IT厂商——来完成。那些急于追求高利润、总会设置复杂谈判并喜欢在许可使用审计上做文章的厂商没能拿出这样的成果，而Amazon做到了。而这种令大多数企业IT部门欢呼雀跃的即时管理能力则让Amazon以不胜而胜的方式获得了可观的利润。这真的颠覆了我的认知——一家具有颠覆性的厂商、一种具有颠覆性的模式、一种低冲突配置途径外加一种起价极低并随时间推移而变得更低的价格设定。 S3的发布引发了整个技术行业的关注与惊叹——即使是那些发货量极大、且不会因此遭受任何营收损失的厂商。我被这款产品彻底迷住了，并最终编写了数千行代码以将S3作为底层存储系统。有时候S3显得比较笨拙，有时候则锐不可当，但为其编写应用让我坚定了自己的观点——这将成为其它更伟大事物的开端。 从决定编写应用到将该应用付诸运行共花掉了我几天时间，其中还包括调试与测试工作——当月末我收到了自己的Visa卡账单。我一直都清楚S3的价格非常便宜，但最终发现应用程序的整个开发与测试过程只花掉了3.08美元，这样的结果还是让我难以置信。在开发结束之后，我立刻将全部测试数据保存在了S3当中，而第二个月的账单来了——承惠0.07 美元。 面对如此颠覆性的服务方案，我开始在企业内部发布评述博文并将其展示给包括CTO 与CEO在内的众多高管人员。我在表达中还使用了一张Al Vermeulen——S3上的一名早期开发者——照片，外加一些S3的工作原理并阐述了其差异性所在——当然，还有我拿到的两张AWS账单。我的表达重点在于，这绝不是Amazon公司搞出的什么噱头或者小实验，而是真正实现基础设施服务交付的根本性新途径。存储只是第一步，计算也一定会很快跟进。

亚马逊的数据分析工具及评论机制分析

亚马逊的数据分析工具及评论机制分析 亚马逊是一个注重用户体验的平台 买家会依据Review来决定购买哪款产品 Review在运营中权重巨大 作为卖家 如何在合规的前提下增加留评率？ 首先要吃透亚马逊的数据分析工具及评论机制 1、直评 就是不购买产品，直接为产品写Review。只能针对产品本身，与客服和物流等其他产品除外的因素无关。如果Review 不是针对产品本身做评价，而是涉及到与产品本身无关的方面，卖家可以向亚马逊申请移除。 2、VP评论 Verified Purchase的简称，简单理解就是，真实购买过产品的买家留下的真实评论。针对于某个订单，评价内容可以包括客服，物流，产品本身，VP评论的权重很大，算法规则复杂且敏感，所以这也成为卖家与亚马逊斗智斗勇的核心领域。 3、Vine Voice项目 2016年10月份亚马逊向卖家启动Vine Voice项目。亚马逊邀请诚信度高的买家入驻参与测评，每月发两次待评论产品清单，评论者们每次可以从清单中选择两款产品进行评论。只要他们在30天内写出有建设性的评论就有机会免费获得该产品，但是决不允许将其在亚马逊卖掉或转让出去。

Vine 评论是Vine Voices成员独立的意见。不能受卖家影响，更改或者编辑。只要符合发帖政策，亚马逊也不会更改或者编辑。每条Review都有一个绿色文字“Vine Customer Review of Free Product”标记。 4、早期评论人计划 亚马逊于2017年6月推出了早期评论人计划（Amazon Early Reviewer Program简称：AERP)。 亚马逊会给这些他选中的早期评论家$1~$3的购物卡作为写Review的报酬，从而刺激他们写真实可靠而且图文并茂的Review。卖家不能直接与他们取得联系，无法对他们施加影响。每条Review都有一个橘色文字“Early Reviewer Rewards”标记。 科学增评的几个手段 1、利用社交媒体 把自己打造成Facebook等社交媒体网红，培养自己的粉丝群，或者加入一些人数较多的群组，塑造自己的影响力。 如果你能够以兴趣点或者以产品属性为切入点，通过有价值的内容输出，把自己打造成网红，哪怕只是拥有几百几千个忠诚粉丝，你亚马逊店铺中的增评测评，都不会是什么难事了。 如果你有大量的推广资金，可以选择请“现成”的网红来做产品测评，向他们提供一些产品，邀请他们给自己的粉丝做活动，对产品曝光会有积极的影响。 2、做好售后

亚马逊 AWS Amazon EC2 密钥对和 Windows 实例

Amazon Elastic Compute Cloud Microsoft Windows实例用户指南

Amazon Elastic Compute Cloud:Microsoft Windows实例用户指南Copyright?2016Amazon Web Services,Inc.and/or its affiliates.All rights reserved. Amazon's trademarks and trade dress may not be used in connection with any product or service that is not Amazon's,in any manner that is likely to cause confusion among customers,or in any manner that disparages or discredits Amazon.All other trademarks not owned by Amazon are the property of their respective owners,who may or may not be affiliated with,connected to,or sponsored by Amazon.

Table of Contents 什么是Amazon EC2？ (1) Amazon EC2的功能 (1) 如何开始使用Amazon EC2 (2) 相关服务 (2) 访问Amazon EC2 (3) Amazon EC2定价 (3) PCI DSS合规性 (4) 基本基础设施 (5) Amazon系统映像和实例 (5) 地区和可用区域 (6) 存储 (6) 根设备卷 (8) 网络和安全性 (10) AWS Identity and Access Management (10) Windows Server与Amazon EC2Windows实例之间的区别 (10) 设计您的应用程序以在Amazon EC2Windows实例上运行 (11) 设置 (13) 注册AWS (13) 创建IAM用户 (14) 创建密钥对 (15) 创建Virtual Private Cloud(VPC) (16) 为您的VPC (17) 入门 (19) 概述 (19) 先决条件 (20) 步骤1：启动实例 (20) 步骤2：连接到您的实例 (21) 步骤3：清除您的实例 (23) 后续步骤 (23) 最佳实践 (24) 教程 (26) 教程：部署WordPress博客 (26) 先决条件 (26) 安装Microsoft Web平台安装程序 (27) 安装WordPress (27) 配置安全密钥 (28) 配置网站标题和管理员 (29) 公开您的WordPress网站 (30) 后续步骤 (30) 教程：安装WAMP服务器 (30) 教程：安装WIMP服务器 (33) 教程：提高应用程序的可用性 (36) 先决条件 (37) 对应用程序进行扩展和负载均衡 (37) 测试负载均衡器 (39) 教程：设置Windows HPC集群 (40) 先决条件 (40) 任务1：设置您的Active Directory域控制器 (40) 任务2：配置您的头节点 (42) 任务3：设置计算节点 (44) 任务4：扩展您的HPC计算节点（可选） (45) 运行Lizard性能测量应用程序 (46) Create_AD_security.bat (46) Create-HPC-sec-group.bat (47) Amazon系统映像 (49)

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

6种亚马逊关键词的研究方法(含免费分析工具详解)

6种亚马逊关键词的研究方法（含免费分析工具详解） 经常有很多人问我，如何去找产品listing的关键词？有哪些可落地的方法？有 哪些值得推荐的分析工具？ 其实这样的方法实在是太多了，今天我就具体来给大家介绍一些常用的找关键词 的方法，其中我也会重点向大家详解免费的关键词分析工具，因为大家貌似对免费的工具更有兴趣。 关键词收集、分析方法主要包括以下几种： 一、借助各种关键词分析工具 1）sonar(链接：https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,） 这款分析工具我经常推荐给大家使用，因为它确实非常适用于新手，作为一款免费使用的工具，功能可以说相当强大， sonar的主要特点是： 1、可以通过输入关键词，比如：”wireless headphones“拓展出很多与它相关 的词组； 2、通过绿色图标可以大致判断关键词的搜索量； 3、清晰的显示关键词列表中的高频词汇，帮助你迅速聚焦核心关键词； 4、直观的显示搜索词对应的商品图片，既可以判定自己的搜索词与产品的相关 度；又可以通过点击产品图片，查看竞争对手设置的关键词及CPC词，做到知己知彼； 5、可以通过输入竞争对手的asin码，查看对应Listing的关键词及CPC关键词； 6、目前它支持的亚马逊站点是：美国、德国、法国、意大利、西班牙、英国。

2）Seo chat: （链接： https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,/tools/suggest-tool/#sthash.bnXv8Esn.dpbs）

seo chat集合了很多分析工具，主要涉及seo、social media、ppc、webmaster 等等，当然有些是需要付费使用的。 其中关于关键词的分析工具也是非常的好用，而且免费； 这款分析工具的主要特点是： 1、可以搜索Amazon、google、bing、youtube平台上的关键词建议； 2、按照首写字母a-z给出长尾词的相关建议。以amazon平台关键词分析为例，输入”yoga mat“，在关键词搜索中，会自动按照第三个单词的首写字母a-z 匹配相关的词； 3、run part2bulk suggset显示的是：搜索词对应的亚马逊平台搜索框中自 动匹配的词组，这部分词组你自己可以在亚马逊首页搜索框进行验证，看是不是与seo chat给出的词一致； 4、run part3useful suggest显示的是：搜索词对应的谷歌浏览器搜索框中 自动匹配的词组。

亚马逊 AWS 成功案例分析—联合利华

AWS案例研究：Unilever 有关Unilever Unilever由荷兰人造奶油公司Margarine Unie和英国香皂公司Lever Brothers于1930年合并而成。今天，这个消费品巨头的食品、家庭护理品、爽肤和个人护理产品已销往190多个国家/地区。Unilever在英国伦敦和荷兰鹿特丹都设有总公司，并在90多个国家/地区成立了子公司。该公司员工数超过170000人。2012年，Unilever公布的收入超过510亿欧元。 挑战 位于新泽西州恩格尔伍德克利夫斯的Unilever北美公司需要重新设计其基础设施，以支持Unilever的数字营销渠道。以前，Unilever利用本地数据中心托管其网络资产，而所有的托管服务都要采用不同的科技和过程。“我们需要标准化我们的环境以缩短上市时间”，数字营销服务部门(DMS)全球技术经理 Sreenivas Yalamanchili说。Unilever通过在一个试点国家对一项营销活动进行测试，以优化其商业模式。如果活动成功，公司将在其它国家和地区部署该活动。 IT组织希望使用云来执行同样的过程。 为什么选择Amazon Web Services 对超过16家公司执行全面的RFP和审核过程后，Unilever选择了Amazon Web Services(AWS)。Unilever在选择数字营销平台时优先考虑的事项包括，灵活性、全球基础设施、技术以及丰富的生态系统成员。“利用AWS，我们可以在所有地区采用同一个托管提供商，这意味着，我们不必按地区自定义和调整托管解决方案”，Yalamanchili说。“Unilever专注于向消费者提供最好的品牌； 他们不必忙于应对IT问题。通过与AWS和AWS合作伙伴网络的成员合作，我们能够以较少的努力获得更多的创新。”

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

亚马逊电影数据抓取及推荐系统分析

DATS 6101: Amazon movie data grasping and recommendation system analysis final project Prepared by: Pseudo_yuan December 16, 2015

Introduction Big data provide useful information to the recommendation system. A good recommendation system is based on efficient algorithms. There are three popular recommendation algorithms: user-based recommendation algorithm, item-based recommendation algorithm and collaborative filtering recommendation. Based on one movie, Amazon recommends other movies that customs who watch this movie also watched. That is, this recommendation system is based on the user. However, in this system recommendations are limited, because some movies could fail to be recommended when few people have watched them. To address this problem, I will analyze attributes of the recommended movies and discuss the similarity of them to see whether it is possible to make a recommendation based on the attributes of items. In detail, with the help of the R package “rvest” I will grasp d ata from Amazon website pages and analysis the relationship between one movie and movies that customs who watch this movie also watched. Based on these relationships, customers’ preference could be predict ed and more unpopular movies can be recommended. Description and Quality of Data In one Amazon movie website page, there are lots of data such as the name, the genres, the director, the staring and the rates providing useful information for this movie. Amazon also gives links to recommended movies. A collection of informed data of a single movie could be a sub-dataset. One movie always associated to more than 6 recommended movies. And each recommended movie could create a new sub-dataset. In my database, one dataset includes information of one movie (the basic movie) and 6 movies that are recommended (the sub-movie) and movies that are recommended based on the sub-movies. In one dataset, there are attributes of name, year, mins, IMDb rate, BoxOffice, genre 1, genre 2, director, star 1, star 2 and studio in 43 movies. These data are website data and distribute in text, graphs even in image. The data are unstructured and sometimes could be missing, so they need cleaning before analyzed. Data Acquisition and clean

从哪些方面分析亚马逊销量数据下降

从哪些方面分析亚马逊销量数据下降 对于Amazon卖家而言，把一款产品推起来的确不是件简单的问题。亚马逊卖家每日的销量是不全然相同的，它会在一个区间内有所波动。但是有的产品一旦在Amazon上有了好的表现，订单有时候会突然降低，并且从此一蹶不振.那一定是有原因的,卖家需要从两个角度思考问题，外部原因和内部原因.今天就为大家分析一下，各位也可以对号入座找出自己的原因。 一、外部因素 1、Amazon把你的Listing和其他卖家Listing进行了合并 这种情况在去年出现的比较多，主要是一些不守法的“黑技术”会直接把他们的产品作为变体绑到你的产品上。但是在Amazon对这种违规行为严厉打击，并从11月份开始推出经过品牌保护的产品禁止跟卖的新规定后，已经大有好转。现在未经你允许合并变量，最大的罪魁祸首就只剩下Amazon自己的。 2、你的Listing被Add-on Item收录 这个标记是Amazon上最受争议的一个标记，因为它不像Best Seller或者Amazon‘s Choice，可以给你带来直接转化和流量，有了它甚至会影响你的Listing销售。但是Amazon 不会告诉你什么时候你的产品会被打上这个标记，什么时候会被取消。

3、失去Buy Box 由于近90%的销量都来自Buy Box，第三方卖家如果想在亚马逊获得成功，就必须争取Buy Box。亚马逊会把Buy Box分配给绩效分数高的卖家。 如果你是某件产品的唯一卖家，那么Buy Box肯定是你的（目前）。但如果同一件产品，有很多卖家，你就要与其他卖家一起竞争Buy Box。如果销量突然下跌，有可能是失去了Buy Box。 <<如何尽快获得Buy Box>> 4、产品被突然审核 这个问题是上面几个问题的“高危版”，Amazon会在认为问题集中出现、影响严重时对你的Listing进行审核。建议大家产品上架前做好充分的文件准备，毕竟被封号或者永久禁止销售的情况谁都不愿意看到。《Amazon投诉、审核、封号、申诉》 5、季节性趋势 根据产品类型，卖家可能经历销量的淡季和旺季。 比如，如果你卖太阳镜，夏季的销量可能更大。如果你卖舞会服装，10月份销量可能变大，因为人们要为万圣节做准备。 如果想确定产品销量是否受季节影响，卖家可追踪月度和年度销售数据。 所有卖家的销量在第四季度（黑色星期五和网络星期一）都会升高，因为到了年终购物季，人们纷纷开始购买礼物。卖家要确保自己的热销产品有足够库存。《全球节日表及营销策略》 6、页面新出现差评

几种常用大数据分析工具

几种常用大数据分析工具 大数据可以概括4个V，数据量大，速度快，类型多，价值密度低。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库，数据安全，数据分析，数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。今天我们北大青鸟贵州大数据学院为大家分享的就是大数据分析工具。 Hadoop Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。了解详情 1、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。点击咨询

2、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 3、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。以上就是北大青鸟贵州大数据学院大数据分析工具的简单介绍，更多大数据学习详情，大家可以到北大青鸟贵州大数据学院大数据咨询了解。

外贸平台数据分析：ebay 亚马逊(美国站)过去一年的流量对比

【017-原创：案例分析】https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,,亚马逊（美国站）过去一年的流量对比 不少跨境电商的朋友最早或者主要渠道都来自ebay,亚马逊等海外主流的零售平台。通过平台获得流量和销量，通过数据看看平台的流量又是从哪里获取的？通过数据来对比看看ebay,亚马逊美国站在过去一年的流量表现。 1、网站流量的总体表现

https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 网站日流量2270万人次3050万人次 客户的平均停留时间10:17分钟6:57分钟 在网页的平均浏览页数11.697.74 网站平均跳出率28.34%37.42% 2、流量来源渠道构成分析 从流量渠道构成比例看，https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,和https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,的流量渠道比率都比较接近。 直接访问接近:50%， 邮件营销约:3.5%，

引荐流量约:20%， 搜索流量约:25%， 展示广告均小于1% 但来自社交渠道，https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,的社交流量比重要高于https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,，https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,社交流量来源占比1.8%，https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,社交流量来源约占3.4%。 3、引荐流量分析 https://www.360docs.net/doc/b213682199.html,引荐流量来源前10位网站 引荐网站比重增减变化 https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 4.35%-21.69% https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 4.06%-9.76% https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 3.31%20.06% https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 1.78% 5.53% https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 1.46%8.53% https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 1.44%-12.26% https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 1.41%26.33% https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 1.39%-56.97% https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 1.36%-25.09% https://www.360docs.net/doc/b213682199.html, 1.31%89.99%

ebay、亚马逊、速卖通三大电商巨头数据分析

ebay、亚马逊、速卖通三大电商巨头数据分析

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一，流量总览 首先我们来看一下，三大平台过去半年的流量总览，一目了然的是，亚马逊依然是赢家，但是却不难看出总体流量下滑明显，ebay虽然总流量不如亚马逊但是总体的走势是平和稳定的，说明用户的忠诚度很高，速卖通虽然是中国的后起之秀，但是流量走势显示，已然是超过ebay，赶超亚马逊的势头。 二，流量来源(地理分布前15名欧美国家占一半) 这张图显示了一个饶有趣味的结果，三大平台的优势区域，一览无余，给小编的第一感觉是：满眼的绿色挪不开眼。定睛一看，愕然发现，速卖通竟然在那么多国家占有过半的流量。15个国家里，亚马逊占比过半的国家，只有美国，ebay更是没有，究竟是什么原因，导致速卖通在排名前15的国家里，流量过半的竟然占有一半？不着急下面会有分析原因的。 三，流量构成(直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，广告) 上面的分析我们说到不明白为何速卖通能在那么多国家流量那么多，这一个柱状图应该能给我们答案，原因是：广告！由下图我们不难看出，在直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，

这几块流量构成方面，三大平台相差无几，但是偏偏在显示广告这一栏，速卖通出人意料的高出另外两家平台很多很多... ...这是否也说明，速卖通在进行全球的扩张过程中，广告成为了获取流量一个重要甚至主要的手段，而亚马逊和ebay由于是老牌电商平台，客户忠诚度高，几乎不怎么打广告。 四，社交流量分析来源(前10位) 由于比邻互动比较擅长于社交，虽然社交流量在上图看来并不是平台的主要流量来源，但我们依然能够通过比较具体的数据看出，我们的客户，喜欢在哪些社交平台上进行交易，这些平台是否合适我们的产品。 排名第一的毫无疑问还是Facebook，并且占据了几乎一半的流量，全球第一的社交平台，地位不可撼动。 从整体来看，亚马逊在社交这块的引流是非常擅长的，除开VK，几乎每个平台都能占有过半的流量，ebay虽然略逊色于亚马逊,但是依然保持在每个社交平台占比30%左右，最后，速卖通的社交流量发力点，几乎只有一个，那就是VK，精品班的吴骏老师经常说的一句：田忌赛马，既然大平台都被别人占据，那我们就选择竞争不那么激烈的平台去投放(广告).总有一款适合你... 五，关键词投放竞争对手 这个名字有点长有点绕口，但是简单来说就是，同样的关键词广告投放，除了我还有谁在做？那些就是潜在的竞争对手(对于B2B卖家来说也许是潜在客户也不一定哦。)

常用数据挖掘工具介绍

常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下： 信息存储简便灵活 语言编程能力强 丰富的统计分析方法 较强的统计报表与绘图功能 友好的用户界面 宏功能 支持分布式处理 采用输出分发系统 功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下： SAS分析案例如下：

2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。 Clementine软件特点如下： 支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法 具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效 数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享 提供模型评估方法 数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中 满足大数据量的处理要求 能够对挖掘的过程进行监控，及时处理异常情况 具有并行处理能力 支持访问异构数据库 提供丰富的接口函数，便于二次开发 挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下：

Clementine分析案例如下： 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件，它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本，均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:

ebay、亚马逊、速卖通三大电商巨头数据分析

一，流量总览 首先我们来看一下，三大平台过去半年的流量总览，一目了然的是，亚马逊依然是赢家，但是却不难看出总体流量下滑明显，ebay虽然总流量不如亚马逊但是总体的走势是平和稳定的，说明用户的忠诚度很高，速卖通虽然是中国的后起之秀，但是流量走势显示，已然是超过ebay，赶超亚马逊的势头。 二，流量来源(地理分布前15名欧美国家占一半) 这张图显示了一个饶有趣味的结果，三大平台的优势区域，一览无余，给小编的第一感觉是：满眼的绿色挪不开眼。定睛一看，愕然发现，速卖通竟然在那么多国家占有过半的流量。15个国家里，亚马逊占比过半的国家，只有美国，ebay更是没有，究竟是什么原因，导致速卖通在排名前15的国家里，流量过半的竟然占有一半？不着急下面会有分析原因的。 三，流量构成(直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，广告) 上面的分析我们说到不明白为何速卖通能在那么多国家流量那么多，这一个柱状图应该能给我们答案，原因是：广告！由下图我们不难看出，在直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，

这几块流量构成方面，三大平台相差无几，但是偏偏在显示广告这一栏，速卖通出人意料的高出另外两家平台很多很多... ...这是否也说明，速卖通在进行全球的扩张过程中，广告成为了获取流量一个重要甚至主要的手段，而亚马逊和ebay由于是老牌电商平台，客户忠诚度高，几乎不怎么打广告。 四，社交流量分析来源(前10位) 由于比邻互动比较擅长于社交，虽然社交流量在上图看来并不是平台的主要流量来源，但我们依然能够通过比较具体的数据看出，我们的客户，喜欢在哪些社交平台上进行交易，这些平台是否合适我们的产品。 排名第一的毫无疑问还是Facebook，并且占据了几乎一半的流量，全球第一的社交平台，地位不可撼动。 从整体来看，亚马逊在社交这块的引流是非常擅长的，除开VK，几乎每个平台都能占有过半的流量，ebay虽然略逊色于亚马逊,但是依然保持在每个社交平台占比30%左右，最后，速卖通的社交流量发力点，几乎只有一个，那就是VK，精品班的吴骏老师经常说的一句：田忌赛马，既然大平台都被别人占据，那我们就选择竞争不那么激烈的平台去投放(广告).总有一款适合你... 五，关键词投放竞争对手 这个名字有点长有点绕口，但是简单来说就是，同样的关键词广告投放，除了我还有谁在做？那些就是潜在的竞争对手(对于B2B卖家来说也许是潜在客户也不一定哦。)

AWS 的技术创新介绍

AWS的技术创新 Haoxin Chen 解决方案架构师 亚马逊AWS

议题 ?AWS的技术创新?人工智能与IoT

IoT的发展需要一个能够持续创新的基础平台

61 516 1,017 159 201220142016 AWS持续不断扩展云上工作负载,目前有超过90种服务.涵盖了计算,存储,网络,数据库,分析,应用服务,部署,管理,开发,移动端,IoT,人工智能,安全,混合架构和企业应用. AWS 不断加速的创新步伐 2010

3,149AWS Direct AWS Elastic Beanstalk Schema Conversion Tool AWS Shield EFS WorkSpaces Amazon Lumberyard Amazon Pinpoint AWS IoT AWS Managed Services Amazon Route 53AWS OpsWorks for Chef Automate Redshift Dynamo DB Amazon Polly AWS Snowball AWS Organizations Device Farm Amazon Config Amazon RDS for Aurora WorkDocs AWS Snowball Edge CodeCommit AWS CodePipeline AWS Service Catalog CloudWatch Logs Amazon Lex AWS Greengrass Amazon EC2AWS WAF Amazon Appstream 2.0Amazon Athena AWS Glue Amazon Lightsail Amazon Rekognition AWS Discovery AWS Certificate Manager Amazon ElastiCache Mobile Analytics AWS Mobile Hub AWS Storage Gateway AWS OpsWorks AWS Batch Amazon Inspector EC2Container Service Amazon Cognito AWS CodeDeploy AWS Personal Health Dashboard AWS Snowmobile Lambda AWS Codebuild AWS X-Ray Amazon QuickSight Amazon Kinesis Firehose Amazon Workmail Amazon Inspector Machine Learning

AWS亚马逊 成功案例分析—海康威视

AWS案例研究：海康威视 关于海康威视 海康威视是领先的视频产品和内容服务提供商，面向全球提供领先的视频产品、专业的行业解决方案与内容服务。萤石是海康威视旗下安全生活业务品牌，为家庭和小微企业用户提供以可视化安全为基础的关爱、沟通、分享服务。萤石业务涵盖萤石云视频APP、萤石云视频服务平台以及系列互联网产品（摄像机、硬盘录像机、视频盒子、报警盒子、云存储）等。 “安全生活用萤石”，萤石云作为微视频服务平台，为用户提供实时查看、远程关爱、即时分享等视频应用服务。目前，萤石在国内已经积累了百万级别的联网设备和用户，并正在利用国内已经积累的经验，将产品从国内拓展到全球。 面临的挑战 海康威视的萤石业务以“萤石云”为核心，通过“萤石云”，用户可以轻松查看家里、商铺或办公室场所的实时视频、历史录像；通过“萤石云”，用户可以即时接收所关注场所的异常信息报警，第一时间采取安全防护措施；通过“萤石云”，用户可以在繁忙工作时不再错过孩子的成长片断；通过“萤石云”，用户可以把自己认为最有意思的生活点滴分享给自己最在意的人。 与海康威视传统的视频行业解决方案相比，萤石业务面对的客户群体数量庞大、访问频繁，这就要求“萤石云”具有良好的可扩展性、快速响应能力以及极高的可用性。最初，海康威视在国内以传统互联网数据中心(以下简称IDC)方式建立了“萤石云”，用户只需简单注册，就可以方便地享受“萤石云”提供的各种服务。随着萤石业务在海外的快速发展，仅靠在国内依托IDC建立的“萤石云”已经无法满足海外用户对速度、安全、存储等方面的需求，因此海康威视急需为“萤石云”建立海外站点，以便为身处不同地域的海外用户提供更好的用户体验。如果按照传统的方式，海康威视就必须在全球多个地域建立数据中心或者将服务器托管给当

数据分析中常用的10种图表

数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋 势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月68 45 139 84 252 2 月3 3 66 166 88 265 3 月43 79 160 9 4 282 4 月61 18 11 5 65 194 5 月29 19 78 42 126 6 月22 49 118 63 189 200 150冰 箱 100 79 电视 66 50 45 49 电脑 18 19 1月2月3月4月5 月6月 图 1数点折线图 300 160 250139 166 200115 118 电脑 150 78 电视 100冰 箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 60%电脑

40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图

柱状图主要用来表示各组数据之间的差别 。主要有二维柱形图、 三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200 150 冰箱 100 电视 50 电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3 堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300 250 200 电脑 150 电视 100 冰箱 50 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100% 80% 139 160 115 60% 166 78 118 电脑 40% 45 18 电视 19 66 79 49 冰箱 20% 68 61 29 0% 33 43 22 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的