汽车行业大数据分析系统设计与实现
这是一篇关于自然语言处理,汽车营销数据分析,Spark SQL的论文, 主要内容为随着我国的经济发展,汽车行业也在蓬勃发展,各大车企在广告投入上日益增长,经过对互联网汽车营销行业的深入调研,我们发现传统的4A广告公司的商业咨询通过线下问卷调查、访谈等方式进行,投入高产出低,费力、费时、费财。为了迅速深入了解市场的需要,掌握品牌在市场中的声量及品牌形象,了解竞品销售价格及优惠策略,为车企提供实时的营销数据,汽车营销行业需要更为高效的商业咨询,所以传统的商业咨询方式越来越不满足现在的需求了。汽车行业大数据分析系统的研发打破了传统车企商业咨询的模式,为车企提供实时的市场信息、品牌形象、以及用户画像,目前平台涵盖市场分析、产品分析、受众分析三大模块,市场分析模块包含销量分析、竞争分析、价格及促销四个功能,快速掌握市场声量变化,市场占有表现,竞争态势及其变化,本竞品价格走势及不同地区价格监测。产品分析模块包含产品评价、产品形象、购买与放弃原因三个功能,真实反馈用户对产品的理性评分、感性评价、满意点、抱怨点,定位用户心目中的车型形象,还原购买决策场景中的购买原因及放弃原因。受众分析模块包含用户画像、移动触媒两个功能,可实现快速获得受众基本信息画像、地域分析;深入了解用户使用应用软件的习惯从而助力营销渠道选择。首先,本文阐述了项目的背景及意义,发现将大数据分析应用于汽车营销是一个未被深入研究的领域。其次,介绍了系统实现过程中主要使用到的各项计算机科学和软件工程的技术,包括Spark SQL、自然语言处理、SpringMVC、Mybatis等。再次笔者收集并分析车企需求,对系统进行了需求分析,将系统划分为市场、产品、受众三个模块,最后,根据需求文档设计系统整体架构,同时进行详细设计,数据库设计。经过编码实现后,对系统进行功能测试、性能测试。目前,本系统以通过全面测试并以上线交付用户使用。切实解决了车企实时准确的获取市场营销数据的需求。
广告投放数据管理平台的设计与实现
这是一篇关于广告数据管理平台,Spark,Hadoop,Spark SQL,Hive,JavaEE的论文, 主要内容为在互联网广告产业,大数据对广告企业的影响越来越大。数据管理平台是互联网广告体系中非常重要的一部分,营销者通过大数据分析消费者的采购行为,可以将广告更有针对性地传达给“刚需客户”。网站管理者能弄清网站用户的访问行为和喜好,将内容更有针对性地推送给用户,提高用户访问的粘性,增大网站的流量。此外,数据管理平台提供了多维度的查询接口,让广告主和运营人员能够实时的查看数据效果展示。 论文选题来源于亚信科技有限公司大数据部门的实际应用,设计和实现了广告投放数据管理平台。本文根据现有的业务状况对平台进行了详细的需求分析,包括功能点的划分、功能性和非功能性需求分析；从平台架构,平台拓扑和平台构建三个角度进行了概要设计,详细说明了平台本身的三层架构和对其他服务的依赖情况以及线上的服务器部署情况;针对各个功能模块进行详细设计,对其中重要的模块做了流程说明和类设计,并明确了各个功能点在实现中方法的调用关系；为了提供更好的灵活性和可维护性,平台采用了商业系统传统的B/S架构,并使用JavaEE进行开发；数据库使用了MySQL数据库：前端使用了j Query框架进行开发。为了支持海量日志的快速收集和统计,平台采用了Hadoop、Spark等分布式并行计算框架。为了提高查询效率,平台大量的使用了Hive、Spark SQL和缓存等方式提高性能。本人在项目中完成了从需求分析到设计开发,再到项目部署上线的全过程,其中主要工作包括：多种任务调度、日志收集、日志处理、数据查询展示、人群管理、人群洞察、动态素材各个模块的功能设计、开发,以及性能的优化。 数据管理平台采用敏捷开发的方式,已经开发并上线了八个版本,数据管理平台的现阶段需求提出的所有功能均已经上线。在这八个版本中除了功能的增加,性能方面也逐步的提高,最新版本目前已经稳定运行了近两个月,为进行广告投放的需求方平台提供了重要的数据支持。从数据角度来看,通过数据管理平台,需求方平台的广告投放的效果得到增强,并通过直观的数据展示,也让更多的广告主认可了广告投放平台,通过数据的应用为广告主和公司创造了收益。
汽车行业大数据分析系统设计与实现
这是一篇关于自然语言处理,汽车营销数据分析,Spark SQL的论文, 主要内容为随着我国的经济发展,汽车行业也在蓬勃发展,各大车企在广告投入上日益增长,经过对互联网汽车营销行业的深入调研,我们发现传统的4A广告公司的商业咨询通过线下问卷调查、访谈等方式进行,投入高产出低,费力、费时、费财。为了迅速深入了解市场的需要,掌握品牌在市场中的声量及品牌形象,了解竞品销售价格及优惠策略,为车企提供实时的营销数据,汽车营销行业需要更为高效的商业咨询,所以传统的商业咨询方式越来越不满足现在的需求了。汽车行业大数据分析系统的研发打破了传统车企商业咨询的模式,为车企提供实时的市场信息、品牌形象、以及用户画像,目前平台涵盖市场分析、产品分析、受众分析三大模块,市场分析模块包含销量分析、竞争分析、价格及促销四个功能,快速掌握市场声量变化,市场占有表现,竞争态势及其变化,本竞品价格走势及不同地区价格监测。产品分析模块包含产品评价、产品形象、购买与放弃原因三个功能,真实反馈用户对产品的理性评分、感性评价、满意点、抱怨点,定位用户心目中的车型形象,还原购买决策场景中的购买原因及放弃原因。受众分析模块包含用户画像、移动触媒两个功能,可实现快速获得受众基本信息画像、地域分析;深入了解用户使用应用软件的习惯从而助力营销渠道选择。首先,本文阐述了项目的背景及意义,发现将大数据分析应用于汽车营销是一个未被深入研究的领域。其次,介绍了系统实现过程中主要使用到的各项计算机科学和软件工程的技术,包括Spark SQL、自然语言处理、SpringMVC、Mybatis等。再次笔者收集并分析车企需求,对系统进行了需求分析,将系统划分为市场、产品、受众三个模块,最后,根据需求文档设计系统整体架构,同时进行详细设计,数据库设计。经过编码实现后,对系统进行功能测试、性能测试。目前,本系统以通过全面测试并以上线交付用户使用。切实解决了车企实时准确的获取市场营销数据的需求。
汽车行业大数据分析系统设计与实现
这是一篇关于自然语言处理,汽车营销数据分析,Spark SQL的论文, 主要内容为随着我国的经济发展,汽车行业也在蓬勃发展,各大车企在广告投入上日益增长,经过对互联网汽车营销行业的深入调研,我们发现传统的4A广告公司的商业咨询通过线下问卷调查、访谈等方式进行,投入高产出低,费力、费时、费财。为了迅速深入了解市场的需要,掌握品牌在市场中的声量及品牌形象,了解竞品销售价格及优惠策略,为车企提供实时的营销数据,汽车营销行业需要更为高效的商业咨询,所以传统的商业咨询方式越来越不满足现在的需求了。汽车行业大数据分析系统的研发打破了传统车企商业咨询的模式,为车企提供实时的市场信息、品牌形象、以及用户画像,目前平台涵盖市场分析、产品分析、受众分析三大模块,市场分析模块包含销量分析、竞争分析、价格及促销四个功能,快速掌握市场声量变化,市场占有表现,竞争态势及其变化,本竞品价格走势及不同地区价格监测。产品分析模块包含产品评价、产品形象、购买与放弃原因三个功能,真实反馈用户对产品的理性评分、感性评价、满意点、抱怨点,定位用户心目中的车型形象,还原购买决策场景中的购买原因及放弃原因。受众分析模块包含用户画像、移动触媒两个功能,可实现快速获得受众基本信息画像、地域分析;深入了解用户使用应用软件的习惯从而助力营销渠道选择。首先,本文阐述了项目的背景及意义,发现将大数据分析应用于汽车营销是一个未被深入研究的领域。其次,介绍了系统实现过程中主要使用到的各项计算机科学和软件工程的技术,包括Spark SQL、自然语言处理、SpringMVC、Mybatis等。再次笔者收集并分析车企需求,对系统进行了需求分析,将系统划分为市场、产品、受众三个模块,最后,根据需求文档设计系统整体架构,同时进行详细设计,数据库设计。经过编码实现后,对系统进行功能测试、性能测试。目前,本系统以通过全面测试并以上线交付用户使用。切实解决了车企实时准确的获取市场营销数据的需求。
广告投放数据管理平台的设计与实现
这是一篇关于广告数据管理平台,Spark,Hadoop,Spark SQL,Hive,JavaEE的论文, 主要内容为在互联网广告产业,大数据对广告企业的影响越来越大。数据管理平台是互联网广告体系中非常重要的一部分,营销者通过大数据分析消费者的采购行为,可以将广告更有针对性地传达给“刚需客户”。网站管理者能弄清网站用户的访问行为和喜好,将内容更有针对性地推送给用户,提高用户访问的粘性,增大网站的流量。此外,数据管理平台提供了多维度的查询接口,让广告主和运营人员能够实时的查看数据效果展示。 论文选题来源于亚信科技有限公司大数据部门的实际应用,设计和实现了广告投放数据管理平台。本文根据现有的业务状况对平台进行了详细的需求分析,包括功能点的划分、功能性和非功能性需求分析；从平台架构,平台拓扑和平台构建三个角度进行了概要设计,详细说明了平台本身的三层架构和对其他服务的依赖情况以及线上的服务器部署情况;针对各个功能模块进行详细设计,对其中重要的模块做了流程说明和类设计,并明确了各个功能点在实现中方法的调用关系；为了提供更好的灵活性和可维护性,平台采用了商业系统传统的B/S架构,并使用JavaEE进行开发；数据库使用了MySQL数据库：前端使用了j Query框架进行开发。为了支持海量日志的快速收集和统计,平台采用了Hadoop、Spark等分布式并行计算框架。为了提高查询效率,平台大量的使用了Hive、Spark SQL和缓存等方式提高性能。本人在项目中完成了从需求分析到设计开发,再到项目部署上线的全过程,其中主要工作包括：多种任务调度、日志收集、日志处理、数据查询展示、人群管理、人群洞察、动态素材各个模块的功能设计、开发,以及性能的优化。 数据管理平台采用敏捷开发的方式,已经开发并上线了八个版本,数据管理平台的现阶段需求提出的所有功能均已经上线。在这八个版本中除了功能的增加,性能方面也逐步的提高,最新版本目前已经稳定运行了近两个月,为进行广告投放的需求方平台提供了重要的数据支持。从数据角度来看,通过数据管理平台,需求方平台的广告投放的效果得到增强,并通过直观的数据展示,也让更多的广告主认可了广告投放平台,通过数据的应用为广告主和公司创造了收益。
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