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                电商大数据解决方案

                易捷网络电商大数据为地区电商大数据提供数据分析,挖掘有价值电商的数据和规律,推动大数据技术在电子商务领域的实践和应用,对把握电子商务行业动态,区域发展,企业经营状况等大数据服务。

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                • 权威数据来源

                  • 电商数据来自商务部中国国际电子商务中心;
                  • 主要来自电商研究、网络零售发展指数等数据;
                  • 同时系统采集天猫、淘宝、京东等电商平台交易数据;
                  • 最终形成相对权威、相对准确、相对全面的电商大数据;
                  • 为电子商务进农村综合示范工程提供数据依据。
                • 电商数据综合分析

                  • 对当地电商企业,该系统对当地电商企业品牌和店铺多维度分析;
                  • 当地企业电商整体交易规模、交易情况、产业结构、电商企业解析等;
                  • 当地培训、物流、代买代卖等基地建设成果;
                  • 为当地电商主管部门提供决策依据。
                • 网络零售数据统计

                  • 按月分析地区电商网络零售销售额;
                  • 统计本地电商及同比/环比增长率;
                  • 分析本地区电商经济产出能力、月度网络零售发展趋势;
                  • 分析本地区电商终端零售水平及范围内电子商务终端零售水平及规模。
                • 电商数据对比解析

                  • 分析本地区与省内其他地区电商数据对比:增长率和销售额;
                  • 分析本地区与国内其他地区电商数据对比:增长率;
                  • 有助于了解本地区电商数据发展趋势;
                  • 为本地电商发展规划提供客观、科学实时数据支撑。
                • 全国电商零售热力图

                  • 分析全国各地对本地区销售数据统计;
                  • 本地区商品在全国的覆盖范围情况统计分析;
                  • 分析本地区需求热度指数;
                  • 本地区电商消费者分布区域;
                  • 为本地区物流、快递和市场调配提供数据依据。
                • 实物网络零售分析

                  • 本地区实物电商零售额;
                  • 本地区实物电商增长率、销售排名;
                  • 主管部门了解实物电商销售情况及月度发展趋势;
                  • 为指导当地实物电商的发展方向提供数据支持;
                  • 实物电商商品一般包括服装、食品等快消品。
                • 服务型网络零售分析

                  • 本地区服务电商零售额;
                  • 本地区服务电商增长率、销售排名、环比/同比等数据统计;
                  • 主管部门了解服务电商销量情况及月度发展趋势;
                  • 为指导当地服务电商的发展方向提供数据支持;
                  • 服务电商一般包括旅游、餐饮、娱乐等行业。
                • 电商零售行业结构分析

                  • 实物电商和服务电商的销售额对比;
                  • 累计月份变化和趋势、同比、环比等维度分析;
                  • 行业主要包括服装鞋包、 3C数码、食品保健等13行业交易情况和排名;
                  • 政府可以根据分析数据给出相应的扶持政策;
                  • 为本地区电商发展提供决策依据。
                • 网商统计分析

                  • 统计分析本地区网商整体规模;
                  • 同时提供生产型、流通性、平台型统计详情;
                  • 帮助政府主管部门了解本地区经营情况;
                  • 结合当地济基础及行业基础、合理分配电商资源;
                  • 为本地区电子商务可持续发展提供数据依据。
                • 品牌数据分析

                  • 统计分析本地区重要品牌销售累计额;
                  • 统计分析最具发展性产品品牌;
                  • 通过分析预测最具黑马可能性品牌;
                  • 有助于本地政府提供相对应的孵化和扶持政策。
                • 技术实现

                  • 通过各种可视化算法及技术手段;
                  • 通过建模方法、大规模数据处理的体系架构和交互技术;
                  • 实现了多维度、动态、实时、可交互的数据可视化展现形式;
                  • 支持 LED大屏、 大屏、电视投影仪等多种显示设备。
                • 电商数据挖掘与分析

                  • 通过进行大批量采集、集中化进行数据存储;
                  • 通过数据算法,数据挖掘、深度学习等为提供数据基??;
                  • 通过模型建立、模型评估、发布的完整的应用流程;
                  • 可视化的数据管理、建模和批量任务调度功能;
                  • 通过可视化透视电商数据所蕴含的商业价值。
                • 电商大数据系统组成

                  • 通过电商数据采集、数据挖掘、数据治理、融合的数据资源;
                  • 通过云服务器提供稳定的硬件环境;
                  • 数据Miner分析平台和View可视化平台支持;
                  • 可定制化的应用系统。
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