>> 电子商务与O2O
>> 大数据分析
>> 人工智能

电子商务与O2O

  • 电子商务
  • 三维载体组成图

    由前端接入层、业务应用层、接口层和后端接入层组成。


    前端接入层
    • 个人客户可通过网页或移动端访问电子商务平台
    • 企业客户也可以与电子商务平台对接,完成相应业务


    业务应用层
    • 可完成商品品类、商品详情信息管理,并管理相应库存
    • 可对订单进行管理,并与银行或第三方支付平台对接
    • 可对会员信息以及相应的营销信息进行管理
    • 可完成会员积分的管理


    接口层
    • 内部接口实现与ERP、短信平台、客服中心等系统的对接
    • 外部接口实现与外部物流系统、邮件服务器等系统的对接


    后端接入层
    • 提供与外部服务方,如银行及第三方支付平台、第三方电商平台的接入

  • O2O
  • 结构如下:


    O2O图

大数据分析

  • 大数据分析架构
  • 大数据分析要点
    • a. 将不同应用系统中的结构化数据(如数据库中的数据,需要事先指明数据格式)和非结构化数据(如Apache的日志文件及GA网页分析数据)汇聚成Spark分析的原始数据
    • b. 基于Hdfs分布式存储及Spark分布式计算框架,可以将汇聚的数据切分成多块,交给不同的机器去分析,分析完后再将结果汇总
    • c. 推荐引擎可以通过分析用户的行为来预测用户的喜好,使用户能更容易找到他们潜在需要的信息
    • d. 数据挖掘和日志分析可以分析特定人群的消费趋势,从而定制相关的营销计划

人工智能

  • 人工智能结构图
  • 人工智能要点
    • a. 人工智能优化器会选择它认为最适合的已经在内部实现好了的机器学习算法和相关参数,来处理用户输入的数据,并返回模型或别的帮助分析的结果
    • b. 人工智能架构整体是一个进行特征抽取和高级机器学习编程抽象的算法实现的平台
    • c. 基于大数据分析实现一些常见的机器学习算法和实用程序,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维以及底层优化,该算法可以进行可扩充
    • d. 基于Spark计算框架,将Spark的分布式计算应用到机器学习领域