电商大数据分析平台

电商数据中台是电商企业用于整合、存储、处理和共享电商业务数据的平台。汇聚了来自电商平台各个环节的数据，包括用户浏览数据、购买数据、商品数据、营销数据等众多数据源，通过数据治理形成数据资产，为电商企业的业务决策、精准营销、客户服务和运营优化等提供数据支持。架构：数据采集层：数据源多样：涵盖电商平台内部的多个系统，如商品管理系统、订单系统（订单详情、支付信息）、用户系统（用户注册信息、登录行为：数据服务接口构建：以服务的形式将数据提供给电商平台内的各个业务系统和外部合作伙伴。构建接口，明确接口的请求和返回格式、访问权限和性能要求）。数据可视化服务提供：集成数据可视化工具或自行开发可视化模块，将数据以直观的图表和报表形式展示出来核心功能与数据治理核心功能：数据整合与共享：打破电商企业内部的数据孤岛，将分散在各个业务系统的数据整合到一起，实现数据在不同部门之间的共享。精准营销支持：通过对用户数据的深度分析，构建用户画像，包括用户的年龄、性别、消费习惯、购买偏好等信息。基于用户画像和实时行为数据，开展精准营销活动，如个性化推荐、精准广告投放。供应链优化：整合商品数据、库存数据和销售数据，实现

电商数据中台是指一个集合了电商业务系统中所有数据的平台，可以用于数据的深度挖掘和分析，以支持决策和优化。电商数据中台可以为新零售电商提供统一的技术平台和标准化的数据管理，使得企业能够在快速变化的、数据质量、数据建模和数据可视化等模块，可以将线上线下业务系统的数据信息转化企业可以进行查询和分析的数据仪表盘，从而方便各员工进行业务决策和管理分析。电商数据中台可以提供基于数据的靶向式推荐，根据用户市场环境中保持竞争力。电商数据中台可以帮助企业处理并整合不同部门和来源的数据，将不同数据之间的关系和联系进行梳理，从而实现数据结构与归纳，以便企业自己能够对数据有更深入的理解。通过中台的数据仓库、数据清洗搜索行为、购买历史和个人资料等数据，生成个性化的商品推荐，提高用户购买转化率。针对不同类或用户群体，可以提供更加灵活的推荐策略，从而帮助企业优化商品推荐策略，提高用户购买率满意度。电商数据中台还可和采购计划，降低企业的库存、物流和资金成本等。电商数据中台不仅有助于提升数据资产的价值和效益，还能使企业更高效地开展业务，提高核心竞争力，实现业务的高速发展和快速增长。星环数据中台解决方案星环数据中台

电商数据中台是电商企业用于整合、存储、处理和共享电商业务数据的平台。汇聚了来自电商平台各个环节的数据，包括用户浏览数据、购买数据、商品数据、营销数据等众多数据源，通过数据治理形成数据资产，为电商企业的业务决策、精准营销、客户服务和运营优化等提供数据支持。架构：数据采集层：数据源多样：涵盖电商平台内部的多个系统，如商品管理系统、订单系统（订单详情、支付信息）、用户系统（用户注册信息、登录行为：数据服务接口构建：以服务的形式将数据提供给电商平台内的各个业务系统和外部合作伙伴。构建接口，明确接口的请求和返回格式、访问权限和性能要求）。数据可视化服务提供：集成数据可视化工具或自行开发可视化模块，将数据以直观的图表和报表形式展示出来核心功能与数据治理核心功能：数据整合与共享：打破电商企业内部的数据孤岛，将分散在各个业务系统的数据整合到一起，实现数据在不同部门之间的共享。精准营销支持：通过对用户数据的深度分析，构建用户画像，包括用户的年龄、性别、消费习惯、购买偏好等信息。基于用户画像和实时行为数据，开展精准营销活动，如个性化推荐、精准广告投放。供应链优化：整合商品数据、库存数据和销售数据，实现

电商数据中台是指一个集合了电商业务系统中所有数据的平台，可以用于数据的深度挖掘和分析，以支持决策和优化。电商数据中台可以为新零售电商提供统一的技术平台和标准化的数据管理，使得企业能够在快速变化的、数据质量、数据建模和数据可视化等模块，可以将线上线下业务系统的数据信息转化企业可以进行查询和分析的数据仪表盘，从而方便各员工进行业务决策和管理分析。电商数据中台可以提供基于数据的靶向式推荐，根据用户市场环境中保持竞争力。电商数据中台可以帮助企业处理并整合不同部门和来源的数据，将不同数据之间的关系和联系进行梳理，从而实现数据结构与归纳，以便企业自己能够对数据有更深入的理解。通过中台的数据仓库、数据清洗搜索行为、购买历史和个人资料等数据，生成个性化的商品推荐，提高用户购买转化率。针对不同类或用户群体，可以提供更加灵活的推荐策略，从而帮助企业优化商品推荐策略，提高用户购买率满意度。电商数据中台还可和采购计划，降低企业的库存、物流和资金成本等。电商数据中台不仅有助于提升数据资产的价值和效益，还能使企业更高效地开展业务，提高核心竞争力，实现业务的高速发展和快速增长。星环数据中台解决方案星环数据中台

电商数据中台是指一个集合了电商业务系统中所有数据的平台，可以用于数据的深度挖掘和分析，以支持决策和优化。电商数据中台可以为新零售电商提供统一的技术平台和标准化的数据管理，使得企业能够在快速变化的、数据质量、数据建模和数据可视化等模块，可以将线上线下业务系统的数据信息转化企业可以进行查询和分析的数据仪表盘，从而方便各员工进行业务决策和管理分析。电商数据中台可以提供基于数据的靶向式推荐，根据用户市场环境中保持竞争力。电商数据中台可以帮助企业处理并整合不同部门和来源的数据，将不同数据之间的关系和联系进行梳理，从而实现数据结构与归纳，以便企业自己能够对数据有更深入的理解。通过中台的数据仓库、数据清洗搜索行为、购买历史和个人资料等数据，生成个性化的商品推荐，提高用户购买转化率。针对不同类或用户群体，可以提供更加灵活的推荐策略，从而帮助企业优化商品推荐策略，提高用户购买率满意度。电商数据中台还可和采购计划，降低企业的库存、物流和资金成本等。电商数据中台不仅有助于提升数据资产的价值和效益，还能使企业更高效地开展业务，提高核心竞争力，实现业务的高速发展和快速增长。星环数据中台解决方案星环数据中台

，统一的数据管理能够显著提高运营效率，减少重复工作和资源浪费。此外，良好的数据归集体系是进行大数据分析和人工智能应用的前提条件。电商数据归集的建设步骤建设一个完善的电商数据归集系统需要遵循科学的步骤和方法电商数据归集建设方案在数字经济蓬勃发展的今天，电子商务已成为现代商业活动的重要组成部分。随着电商平台交易量的快速增长，海量数据不断产生，如何有效归集、管理和利用这些数据成为企业面临的重要课题。电商数据分析和应用奠定基础。电商数据归集的重要性体现在多个方面。首先，它能够提供全面的业务洞察，帮助企业了解市场趋势和消费者偏好。其次，归集后的数据可以支持更精准的用户画像构建，实现个性化推荐和服务。再者。首先是需求分析，明确归集的目标和范围，确定需要收集的数据类型及其用途。这一阶段需要与各业务部门充分沟通，了解他们的数据需求和使用场景。第二步是数据源识别与评估。电商企业的数据通常分布在网站、移动应用库或对象存储。对于大规模数据集，分布式文件系统和数据湖架构能够提供更好的扩展性和灵活性。数据处理和分析环节可以使用大数据处理框架和各类分析工具。这些工具能够对海量数据进行有效处理，支持复杂的分析计算和机器学习模型的训练。同时，数据可视化工具可以帮助业务人员直观理解数据洞察，促进数据驱动的决策制定。

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OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...