阿里数据整合及数据管理体系解读

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前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。

传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。

阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和DWS），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。

数据体系架构

数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。

业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、B2B系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观，可以想象成贾不死的7大生态。

规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命名体系，规范定义将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、原子指标/度量、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系，以及具体实例。

规范定义实例

模型设计：以建模理论为基础，基于维度建模总线架构，构建一致性的维度和事实，同时设计出一套表命名规范系统。维度建模理论很多书上都讲过，这里就不单独整理了。

术语定义及说明

我们重点说说数据域、业务过程、修饰词、原子指标、派生指标。

数据域：是面向业务分析的，将业务过程或者维度进行抽象组合的集合。其中业务过程是一个个不可拆分的行为事件，在业务过程之下定义指标；维度是指度量的环境，如买家下单事件，买家是维度，订单数量是度量。数据域是抽象提炼出来的，并且不轻易变动，既能涵盖当前所有业务的业务需要，又能在新业务进入时无影响的分配到已有的数据域中，如果所有分类都不合适才会扩展新的数据域。数据域不同于产品的功能模块和业务线，是从分析的角度来组织数据指标、维度，功能模块是面向用户功能和管理功能的分类。从下面的两个表格能很清楚的看出不同，功能模块和业务线是随时扩展的。

那么划分数据域有什么作用呢？主要是因为经过抽象后数据域相对功能模块和业务过程来说少很多，是有效归纳、组织业务过程的方式、同时方便定位指标/度量。

业务过程：指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程，这里要注意，业务过程是一个不可拆分的行为事件。

修饰词：指除了统计维度以外的对指标进行限定抽象的业务场景词语，修饰词隶属于一个修饰类型，如在日志域的访问终端类型下，有修饰词PC端、无线端，有点像属性名和具体属性值的意思。修饰类型是为了方便管理、使用修饰词。

原子指标：和度量含义相同，基于某一业务时间行为下的度量，不可拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。原子指标有确定的字段名称（中英文）、数据类型、算法说明、所属的数据域和业务过程。原子指标名称= 动作+ 度量，例如支付金额、注册用户数。除了这些标准度量值的原子指标，还有些是为了派生指标而建的原子指标，后面讲派生规则时会说到，例如排名型的top_xxx_xxx 。

派生指标： = 一个原子指标+ 多个修饰词+ 时间周期。可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定，说总支付金额是个笼统的高度概括的汇总指标，其业务范围时间并不明确。加上修饰词后的派生指标如：最近1 天北京买家支付金额（最近1天是时间周期、北京是修饰词、买家作为维度）。派生指标的英文名= 原子指标英文名 + 时间周期修饰词+ 序号（_002）；中文名由时间周期修饰词+ 【其它修饰词】+ 原子指标。

下图是常用的时间周期修饰词，整理的非常详细

最后说说派生指标的类型和不同类型指标的生成规则，这里的规则不容易理解，需要结合例子花些时间慢慢体会为什么有的是在原子指标的基础上派生，有的必须新建原子指标然后再派生。其实规则很简单就是没有可用的原子指标或者不是简单增加限定条件的指标，需要先创建原子指标，例如排名型，TOP10并不能作为一个原子指标，其并无实际含义，但”Top_n 搜索关键词“有明确的业务涵义就可作为原子指标，然后再扩展”最近60天天猫Top_10搜索关键词“。

派生指标类型及规则

派生指标：分为事务型指标、存量型指标和复合型指标。事务型指标是指对业务活动进行衡量的指标，一般会对应一个事件。例如新发商品数、新增注册会员数、订单支付金额，订单支付金额对应订单支付事件，这类指标在原子指标上派生。存量型指标是指对实体对象（商品、会员）某些状态的统计，例如商品总数、注册会员总数，这类指标需维护原子指标及修饰词，在此基础上创建派生指标，对应的时间周期一般为“历史截至当前某时间”。复合型指标是组合事务型指标和存量型指标而成的，例如浏览UV-下单买家数转换率，有些创建新原子指标，有些在事务型或者存量型指标基础上增加派修饰词派生。这里说的创建新原子指标，书上并没有讲地很清楚，理解起来也非常绕，我理解是无法从已有的原子指标派生时，比

如计算方式不同，就需要新建原子指标，然后再派生，也不是直接做成原子指标，因为原子指标是无法使用限定词的。

复合型指标按照指标的计算方法又可以分为：比率型、比例型、变化量型、变化率型、统计型、排名型、对象集合型，有了详细的类型，再来考量如何派生就更容易了，而不是没有规律的没有方法的组合。

比率型：创建原子指标，然后在派生复合指标，先创建CRT，然后再有：最近一天店铺首页CTR，原子指标为CTR（点击率），时间周期为“最近1天”，修饰类型为“页面类型”，修饰词为“店铺首页”。

比例型：包含百分比、占比的都是比例型，比例型要先创建原子指标，再派生。例如”最近1 天无线支付金额占比“，有原子指标”支付金额“，但没有原子指标”支付金额占比“，支付金额占比和支付金额的算法不同，没法从支付金额扩展，需要新创建。假如说可以扩展，那么在”支付金额占比“上做二次扩展，就更复杂。

变化量型：不创建原子指标，增加修饰词，在此基础上创建派生指标，因为派生没有改变指标的计算规则，只是增加了限定条件。例如：”最近1 天订单支付金额上一天变化量“，原子指标为”订单金额“，时间周期为”最近1 天“，修饰类型为”统计方法“，修饰词为”上1 天变化量“。

变化率型：创建原子指标，同比率型和比例型。例如，”最近7天海外买家支付金额上7天变化率“。

统计型：不创建原子指标，一般可统计的指标都是数量型，所以和变化量型一样，加修饰词派生即可，例如：”最近6月月均订单支付金额“。常用的”统计方法“类修饰词：人均、日均、商品平均、月均、90分位数、众数等。

排名型：创建原子指标，一般为top_xxx_xxx , 不同的排名业务涵义不同，需要创建不同的原子指标。创建派生指标时可选择的修饰词有：统计方法（降序、升序），排名名次（如TOP10），排名范围（如行业、省份、一级来源等），根据什么排序（如搜索次数、PV）

对象集合型：主要是指数据产品和应用需要展现数据时，将一些对象以k-v对的方式存储在一个字段中，方便前端展现。比如趋势图、TOP排名对象。其定义方式是，创建原子指标，一般为xxx串。创建派生指标时可选择的修饰词有：统计方法（降序、升序），排名名次（如TOP10），排名范围（如行业、省份、一级来源等）。

对象集合型派生指标

为了指标体系不失控，新建原子指标和派生指标需要有专人进行审核，审核通过后才能上线使用，避免重复、定义不合标准、难于理解等问题。良好的指标定义和体系也是后续指标计算、数据报表、数据分析产品化的基础。

阿里数据整合及数据管理体系解读

完美WORD格式编辑 前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和DWS），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。

业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、B2B系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观，可以想象成贾不死的7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命名体系，规范定义将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、原子指标/度量、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系，以及具体实例。 规范定义实例

阿里数据分析笔试题

2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理 和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;

阿里云大数据解决方案

阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。

阿里数据整合及数据管理体系解读

前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。

业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据2014-04-14 09:55 罗超 36大数据字号：T | T 实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。 AD：51CTO学院：IT精品课程在线看！ 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT 坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。

下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。 2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据；更多的WEB化但是没有结构化的数据；更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。 接下来，百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。

阿里巴巴数据分析

图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。

从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。

阿里国际站代运营篇：没有分析数据,说什么精准营销!

现在的整个市场越来越重视数据的分析，很多人越来越关注PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长等。总体来说，这些指标都属于统计指标，反映的都是店铺总体情况，数据的价值除了反映现状，还有更重要的是应用。统计是数据汇总整理的结果，没有分析，怎能拿来指导下一步的工作呢？ 对于我们经营国际站的外贸人来说，最重要的东西之一就是买家到底喜欢什么，只有知道了这个之后，我们才能针对买家爱好出击，做到精准吸引潜在买家！要想知道买家喜欢什么，首先你要知道买家都做了些什么，通过分析买家的行为来掌握买家的习惯。 什么是买家行为分析 简单来说就是分析买家做了什么，和买家一直做什么，并以此来抓住买家的喜好点，掌控整个市场 那我们怎么去分析？ 阿里后台就可以直接搞定这些东西了，来看一下！ 阿里巴巴后台>>数据管家>>知买家>>访客详情 地域，判断目标市场 通过采集访客地域数据，我们可以判断出我们的主营市场是什么地方，是欧洲还是北美，或者其它的地方。判断出目标市场后，在P4P推广我们就可以针对我们的目标市场时间进行推广。旺铺及产品页装修风格也可以结合目标市场买家喜好进行设计。 浏览量，了解买家搜索路径 点开浏览量，我们可以知道买家来了我们店铺后的路径，浏览了哪些页面，及在每个页面的停留时长。在都有反馈的前提下，浏览量越少，即表达买家越喜欢这个产品，搜索路径越短，普通产品，排名会越好，P4P产品，所需要的竞价底价越低。 停留总时长，计算跳出率 从点击页面中，可以看出买家在这个页面仅仅只停留几秒，这个就相当于买家一进你的页面就立马跳走啦，大家可以统计停留时长低于2s的访客数量，该数据除以访客总数就可以得出跳出率了，如果跳出率占比过高，大家需要优化旺铺页面及产品详情页。影响跳出率的原因有关键词与页面的匹配度，页面打开速度过慢等。 常用搜索词，判断买家的质量及真实需求

解码阿里大数据

解码阿里大数据 大数据时代，阿里巴巴集团是最有资本进行烂漫遥想的公司之一，阿里数据平台事业部的服务器上，攒下了超过100PB已“清洗”的数据。 马云曾在2012年公开宣称，“平台、数据、金融”是阿里集团和阿里小微集团未来的指导路线。在此前后，战略布局已经渐次展开：2010年，推出重整的搜索业务“一淘”，2011年收购数据属性公司CNZZ，近期又接连收购友盟、入股新浪微博和高德，抢占数据源；在物流领域，阿里由天猫主导建设了与各大配送公司对接的“天网体系”，最近牵头成立智能骨干物流网络“菜鸟科技”，构建物流信息数据平台。 阿里数据十年铸剑，如今只是起手开了个局。 十年进化 从报表到分析工具、flash，阿里的数据产品越来越没“数据味”。 从2003年淘宝起步开始，阿里集团数据平台事业部负责人“七公”（本名汪海）就一直在与数据打交道，他的经历勾勒出了这家数据巨人的演变轨迹。 阿里系最早的数据工作自2003年起步，出于业务需求的驱动，起初非常粗糙，无非数据库、IT系统，随后开始

统计分析行业的基础指标，比如PV、UV等，当时的淘宝数据部门只有数名员工。 在数据的童蒙时代，淘宝“依葫芦画瓢”，学习当时最大的对手――易趣，当时eBay、亚马逊都已成立成熟的BI部门。恰是与易趣的竞争，推动了阿里的数据应用。据淘宝内部人回忆，易趣曾强势通过排他协议垄断了门户广告资源，迫使阿里将广告投放转向中小网站联盟，由此催生了广告投放精准化分析需求，淘宝的数据团队开始积累流量数据的分析经验。 2004-2005年，淘宝逆转易趣，业务量激增，品类快速扩张，数据量随之跃升。淘宝开始意识到，不能再靠拍脑袋做经营决策了，需要实时观察掌握用户量和交易量的变化，进行精准分析。 2005年，淘宝成立商业智能部门，成为当时淘宝技术研发部门负责人姜鹏的直属部门。这一年，阿里拥有了第一款严格意义上的数据产品――“淘数据”，这是一份经营数据的报表，为各业务公司、部门提供经营报表的检索生成工具。同年，阿里切入搜索、广告业务――两项业务均带有天然的数据属性，成为阿里大数据运营的开端。七公说，由此阿里对数据和应用场景的理解越来越清晰，目的性更明确――搜索帮助消费者更快找到商品，广告则让商家获得更高的ROI（投资回报率）。

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。

下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。

管理案例：摸着石头过河 阿里探宝大数据

摸着石头过河阿里探宝大数据 500多年前哥伦布做环球航行时，最想得到的就是航海地图，要不然他不会把美洲大陆当成印度。 当大数据开启一个时代时，阿里巴巴集团（下称阿里）从海量交易数据中挖掘有价值的数据，犹如在大海中航行，马云的鸿鹄之志也是那张航海地图。只是哥伦布的目的地是印度，马云的目标是大数据。 马云宣称平台、金融和数据是阿里未来的三大战略方向。其实，“阿里未来本质上是一个数据公司”，电商越来越离不开数据，金融的核心也是数据。阿里设立首席数据官，并把首席数据官陆兆禧升任CEO，传闻将收购移动APP数据公司友盟等，这些都显示马云的大数据战略萌动生芽。 在几乎全球所有公司都还徘徊在大数据门前时，马云纵然有大数据的宏韬伟略，在具体操作层面也只能摸着石头过河。 完成25个事业部战略调整后，阿里巴巴成立了数据委员会，由淘宝网商业智能部负责人车品觉出任首任会长。这位曾经在微软、ebay出任产品经理，在支付宝、淘宝主管数据业务的香港人，大半生都痴迷于数据迷宫。 “我之所以来淘宝就是喜欢它的数据，就希望好好梳理下数据。”车品觉谈到数据时异常兴奋，在接受《中国经济和信息化》记者3个小时采访后，他还要给同事做有关大数据的培训。此时，已经是晚上10点多。 车品觉是马云大数据战略棋局中已经过了河的卒子，他肩负着为阿里寻找开启大数据之门钥匙的重任。马云给了他异常宽松的工作环境，甚至没有具体的KPI考核。在接受《中国经济和信息化》记者采访时，他对所谓大数据赢利模式之类的问题并不看重：“阿里跟别人不一样的地方就是愿意尝试不同的产品，连领导都不能控制手下人到底玩什么。一帮很爱数据的人玩一堆产品出来，偶尔能出现如阿里金融这样的产品就很好，允许他们玩就是允许差异化，做数据如果急于现在赚钱就会失去机会。” “玩数据”其实并没有这么简单，特别是车品觉出任阿里数据委员会的安全责任人之后，他每时每刻都处在忐忑不安中。他认为，今后一段时间，数据质量、数据安全以及数据化运营将是阿里必须翻越的三座“大山”。 从“淘数据”起步

阿里大数据计算服务MaxCompute-DataHub服务

大数据计算服务MaxCompute Datahub服务

Datahub服务 MaxCompute DataHub Service(DHS)是一个 MaxCompute 的内建服务，使用RESTful接口向用户提供实时数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能。用户可以将数据记录(Record)，通过DHS的某个"数据通道"(Shard)写入到 MaxCompute 的表中，数据通道的数量由用户指定。写入成功后，用户可以通过订阅接口实时读到写入的数据。由于不用创建 MaxCompute 任务(Task)， DHS可以提供给用户较高的QPS(Query Per Second)和较大的吞吐量。 备注：目前 DataHub 已处于维护状态，不再接入新用户。后续 DataHub 会成为一款阿里云的独立产品，相关信息请关注阿里云官方通告。 DHS上可订阅的数据仅会被保存7天，但所有的数据会被系统自动增量复制到 MaxCompute 表中，参与后续的离线作业计算。 如下图所示，我们对DHS的工作流程做简要介绍： 用户将需要上传的数据放入pack中，并指定将这个pack中的数据通过某一路通道(Shard)上传至DHS。请注意，同一个pack中的记录必须属于同一个表分区(partition)。在DHS中，同一个Shard下数据按照上传时间严格有序，且有可能会包含不同Partition的数据。在上图示例中，相同颜色的pack表示partition值相同。 DHS上的在线数据会被增量复制到 MaxCompute 的离线数据中。目前，离线数据仅供离线作业处理，用户可以通过DHS提供的接口检查DHS到 MaxCompute 的数据同步状态。

关于阿里钉钉软件使用分析范文

关于阿里钉钉软件的使用报告 一、阿里钉钉软件功能介绍 钉钉由阿里巴巴集团于2014年1月筹划启动，由阿里巴巴来往产品团队打造，提出的口号是“专注于提升中国企业的办公 与协同效率”，目前通过近20个版本的更新，已经更新至 3.4.6版本。 1.1、即时聊天工具 即时聊天工具，消息可以发送语音和短信，可以多平台同步,并依赖手机实现消息必达，消息可查看被查阅状态，在软件中这种即时聊天工具被称为“DING”，发出的DING消息将会以免费电话、免费短信、系统提醒等的方式通知到对方，无论对方是否安 装钉钉，都可以做出回应，并及时显示。消息也可以设置成为匿 名模式即软件中的“密聊”，进入密聊，头像和昵称都会打码（截屏无用）；所有消息阅读后30秒自动焚毁，消息不允许复制、转发，不留存，有三个私密等级可以设置。 1.2、企业群和通讯录 企业群和通讯录，通讯录实名制，组织机构可以分级管理， 人员激活采用短信方式；

1.3、会议系统 移动电话会议系统和视频会议，支持多方移动通话会议，有 条件免费使用。 1.4、公告 公告，支持公告发送到不同终端，也可转化为必答消息，可 查看查阅状态，公告可以设为加密方式； 1.5、智能设备 主要为外接打卡机或者手机登设备 1.6、签到考勤 签到考勤，支持地图实时GPS定位提交考勤位置，支持无线WIFI接入提交，支持实拍现场图像见证； 1.7、钉盘功能 钉盘功能、钉盘提供企业内部人员使用，云盘数据可转化为消息传阅，所有数据可以导出； 1.8、审批 流程审批，可灵活设置审批事项和审批人，并可自定义设置 或新增审批事项并可统计查询。

1.9 、日志 工作日志，可实现员工工作日报、周报、月报等工作汇报， 可查看统计。 1.10 、报表 智能报表，提供给管理员及负责人查询统计各种数据情况； 1.11 、开放接口 开放开发平台，可以自主开发微应用，通过加密接口，可和 公司内部系统进行数据交互； 1.12 、权限设置 权限可以分级管理功能，云盘分区安全存储功能； 1.13 、其他应用 数据采用加密存储和传输，云端安全防护（需使用第三方付 费开发软件）；多中企业管理软件( 第三方有条件免费使用) 1.14 、支持平台 IOS（苹果手机系统）、Android（安卓手机系统）、Windows、MAC（苹果电脑操作系统），提供手机端及PC后台管理功能。

阿里巴巴的大数据思维

阿里巴巴的大数据思维 “在未来，数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”随着技术的迅猛发展，人类的数据也在以指数级增长，带来了海量信息，阿里巴巴就抓住了大数据中的机遇。 马云在淘宝十周年晚会做卸任前的演讲时说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。 早在2005年，阿里巴巴就开发出主要供内部运营人员使用的数据产品——淘数据。2009年，阿里巴巴的大数据应用开始走向外部，让淘宝商户分享数据。2011年，阿里巴巴开发数据魔方平台，商家可以直接获取行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者在自己网站上的行为等情况。2012年7月，阿里巴巴的“聚石塔”正式发布，“数据分享平台”战略全面展开。马云正式公布了阿里巴巴三步走发展策略，“平台、金融、数据”。 有业内人士认为，这意味着整合阿里旗下所有电商模式的“基石”大数据平台初步成形,阿里巴巴集团正在重新认识电子商务:成为更强壮的数据平台,服务电商。 在阿里的数据集团中，阿里金融可谓独树一帜。阿里巴巴集团数据委员会会长车品觉曾表示，阿里集团数据产品的标杆是阿里金融。 据悉，阿里金融的数据来源包括淘宝、天猫、B2B、支付宝等，除此之外，阿里金融还会调取卖家与网购有关的日志、聊天记录、信用评价、退换货记录等

各种结构化和非结构化的数据，利用阿里金融的大数据数学模型对此进行分析处理。 李先生就是凭着自己在淘宝上的各种经营数据顺利拿到了阿里金融的贷款。“我经营这家服装网店两年了，收到的基本都是好评，因此，阿里也认可我店铺的信用度。”李先生对《中国产经新闻》记者说道。 还有众多的小微企业，在企业贷款时，银行要求提供房产、购车证明，用资产做抵押。而阿里金融则能够借助技术手段，把碎片化的信息还原成对企业的信用认识。比如一个小工厂，用电量一直在持续攀升，阿里就认为该工厂的业务很好，信誉就可以相应调高。 事实上，阿里内部对数据的运用不仅仅体现在商业产品上，数据也在大大缩短、简化内部的业务流程。

从阿里巴巴笔试试题看数据分析师的职业要求

以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based

method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： （1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； （2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； （4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<

阿里国际站运营篇：后台数据经常忽略的点

阿里国际站运营：运营国际站我们除了一个主页的浏览体验，更多是后台数据的分析，我们每天的工作，客户的询盘都与这些数据息息相关，我们可以从这些数据里找出问题，再解决问题。 今天小编就和大家分享运营后台需要注意的几个常被忽略的细节： 一、曝光、点击、反馈 我们经常会看产品的日或者周的曝光点击，但是从整体的角度看，如果我们要分析整个店铺的产品情况的话，从月统计来看会更为准确。那么我们也注意要看跟同行对比，TOP10对比的差距。那如果我们店铺的目标是要做到TOP10，那么这些数据看起来就非常有动力了，你知道差距在哪里，才能从哪个方向努力。 二、平台或网站曝光数据 通常很多平台或网站给我们带来非常多的曝光，但是偶尔我们对比下店铺的整体曝光和平台网站的曝光我们就会发现，如果，平台网站占据了整体曝光的70%以上，那其实对于店铺来说是非常不利的。可以想象一旦我们停止平台，这个店铺的曝光都会垮掉！所以我我们要改善这种局面，需要把自然排名提升上去。 三、非平台或网站推广词 与第二点同理，我们为什么要关注这些词呢？这些词关乎我们店铺产品的自然排名，这些词是没有用P4P推广的。所以我们需要关注这些词的选取，是否有曝光，是否是热词，这样一来，一旦我们停用了P4P，我们也能确保店铺的产品不会被影响太大。一般我们会看TOP 的平均曝光，如果连TOP10曝光太低的词肯定是没有什么竞争力的，没有竞争力的词就不是热词，对于我们产品的排名是没有作用的。 四、除了上面讲的第三点，价格也是很大一部分原因，对于同行来说，价格过高肯定会让客户移步去找价格更低的供应商

但是对于我们来说价格是没有办法的事，原料涨价，市场原因等等都会导致价格变高。那么我们如何改善这个局面呢？既然价格高是既定的事情，那么我们就把我们有的优势展示出来，告诉客户：虽然我们价格高，但是我们产品有什么优势，我们的服务又有什么优势，扬长避短。选择我们客户能获得什么。

阿里数据中台设计与数据资产管理

阿里数据中台之数据中台顶层设计 最近在读阿里数据中台的书，因为要在组内做分享，就多度了几遍。与阿里大数据实践之路配合，基本可以看到阿里建设数据中台的过程，和一些技术细节。做一件有价值的事情就是把自己觉得好的东西分享出来，那么开始内容 （1）大数据的发展历程和价值探索 大数据的发展： 文章开篇是一段作者建设数据中台过程的心路历程，下来就是老套路，介绍了国内外大数据发展的历程与大数据的价值探索，这里做简单的介绍。 两个重要的节点需要说一下： 2003年谷歌公开了内部对于海量文件的处理技术、GFS分布式文件系统、并行计算处理框架MapReduce、高效数据存储模型BigTable，这些促成了分布式系统基础架构—hadoop。为各个大数据组件的诞生打下基础。 2012年全球大数据从TB上升到PB，也是阿里大数据之路开端的一年。 大数据的价值： 大数据的价值书中主要从四个方面介绍，在下面的四个方面都深刻的解析了大数据的实际应用和真是含义。

语义层面： ‘数据’即所有信息的记录，例如用户访问网站的信息的转化过程的行为属性；大是巨量的意思，可以隐身为数量、形式、含义的丰富,保障实现被高保真的记录与回放 实现层面： 大数据是一套数据处理技术活方法体系，实现具体以上特征的数据的存储、计算、共享、备份和容灾、保密等，保证数据处理的时效性和拓展性 服务层面： 大数据的数据技术变革引发的新型信息服务模式，例如从数据探索出发，系统主动推送信息给用户做决策、给及其优化参数、基于数据的量变完成数据的质变 应用层面： 大数据是数据服务组合生成的新场景、新体验、日益增长的数据量非但不会使信息获取效率降低、质量下降，反而会让每个人都能得到快速的迭代，个性化的互联网服务。 （2）阿里的大数据主张 在数据提供服务的基础上，阿里对数据的要求是准、快、全、统、通，简单的解释是标准统一，融会贯通、资产化、服务化、闭环自优，这是阿里数据中台实现目标的核心。 要实现上面的目标，如何做呢？

阿里云大数据专业认证(ACP级)-样题-0209

阿里云培训与认证 阿里云大数据专业认证（ACP级）－考试样题 阿里云大数据专业认证（ACP级）考试样题 一.单选题 1.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）是阿里巴巴自主研发的海量 数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？ a)在线交易系统 b)数据仓库 c)大数据的分析建模 d)网站日志离线分析 2.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的表 event 是分区表，分 区键是 dt （类型为string），每天生成一个分区，现在表中有 dt='20160101' 至 dt='20160531' 共5个月的数据，为了统计3月份 eventid 非空的数据量，开发人员运行了以下语句： select count(*) from event where substr(dt,1,6)='201603' and eventid is not null; 对此任务的描述正确的是 ________。 a)此任务需要读event表中所有分区中的数据 b)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 的数据 c)此任务会读event表中所有分区中eventid非空的数据 d)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 eventid非空的数据 3.某信贷公司推出一款线上贷产品，采用阿里云的数据处理技术，通过对会员的历史 数据进行分析，包括交易量、网上信用评价、企业自身经营状况等等，每天处理的数据量在20P左右，基于这些数据对用户信用进行聚类分析建模并产生预测数 据，用户线上申请贷款时，能在1秒钟内根据用户模型预测结果得到该用户的资质评估、授信等信息。请根据您对阿里云产品的理解判断，下述方案中成本最低、性能最好的一个是________。 a)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在MaxCompute中 b)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在阿里云表格存储（Table Store，原OTS）中,以供实现快速查询 c)使用阿里云分析型数据库（Analytic DB，原ADS）对数据进行建模，然后使用 该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结果保存 在Analytic DB中

阿里巴巴内部环境分析 全

阿里巴巴内部环境分析 一、内部环境分析 内部环境包括四个方面，即企业，市场，竞争者和公众，紧接着将从这四个方面分析阿里巴巴的成功。 1.企业：阿里巴巴在商业的成功和快速增长以企业家精神和创新精神为基础，并且始终关注于满足客户的需求。阿里巴巴集团有六个核心价值观，即客户第一，团队合作，拥抱变化，诚信，激情和敬业，它们支配他们的一切行为，是公司DNA的重要部分。 2.市场：马云把中小企业作为目标客户，开辟了适应本土经济现状的“做中小企业生意”的B2B模式。在亚洲，中小企业数量庞大——全世界85%的中小企业都集中在亚洲，而对于大多数中小企业而言，资金匮乏，在传统的交易方式下面临诸多困难，如营销宣传费用高昂，缺乏合适的分销渠道等，使其成为网上交易的最佳目标客户。 3.竞争者：国外做交易机会的网站在做这些事情：目录和搜索，知识库，数据库。RFQ询盘等等。而阿里巴巴有什么？阿里巴巴只有目录和搜索，所以，竞争者可以做的事情很多，竞争者也有很多。目前，主要竞争者有慧聪网及渤海物流等. 4.公众：阿里巴巴认为首先要在本国建立具有责任心的企业公众榜样。阿里巴巴公司努力确保其员工和分支机构同心协力地给予客户，同事和当地社区以积极地影响。它还肩负着独一无二的责任——与其全球商业社区内超过1900万名注册会员分享理念，并对他们施加积极地影响。 二、阿里巴巴企业资源和能力分析 （一）品牌资源分析 1.备受瞩目的行业巨头： (1) 目前全球最大的网上贸易市场，多次被相关机构评为全球最受欢迎的BZB网站、中国商务类优秀网站、中国百家优秀网站、中国最佳贸易网。 (2) 全球著名的检测权威网站https://www.sodocs.net/doc/18316278.html,针对全球商务及贸易类网站进行排名调查，阿里巴巴网站排名首位。 (3) 互联网品牌第一名，2008年阿里巴巴在胡润品牌排行版中排名窜升至第三名，品牌价值155亿元人民币，位列中国平安和华为技术之后。 2.良好的口碑与评价 (1) 被国内外媒体、硅谷和国外风险投资家誉为与Yahoo，Amazon，eBay，AOL比肩的五大互联网商务流派代表之一。 (2) 良好的定位，稳固的结构，优秀的服务使阿里巴巴成为全球商人网络推荐的首选网站，被商人们评为最受欢迎的BZB网站”。 (3) 杰出的成绩使阿里巴巴受到各界人士的关注。WTo首任总干事萨瑟兰出任阿里巴巴顾问，美国商务部、日本经济产业省、欧洲中小企业联合会等政府和民间机构均向本地企业推荐阿里巴巴。 （二）客户资源分析 1.庞大的用户群体 截至到2009年6月底，阿里巴巴全球注册用户达到4278万户，其中国内注

阿里巴巴2011数据分析师笔试题(实习题)

2011Alibaba数据分析师(实习)试题解析 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心; (2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分; (3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象); (4)循环(2)、(3)直到每个聚类不再发生变化为止(标准测量函数收敛)。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度