商家经营数据分析平台的设计与实现
这是一篇关于零售电商,数据分析,Hive,Spark的论文, 主要内容为互联网行业的迅猛发展给各行各业带来了新的机遇,零售行业如超市、水果、生鲜等也都受到了非常大的冲击,零售行业的电商化成为了新的潮流。商家经营数据分析平台从商家的经营场景出发,通过平台让商家了解到门店的经营现状、经营波动、经营问题以及同行竞对商家的经营对比情况等数据,从而进行经营决策。论文在调研了相关背景并结合需求特性进行分析后,基于通用大数据解决方案设计和实现了商家经营数据分析平台,完成了平台的数据收集、数据预处理、数据计算、数据分析与展示和数据报表管理等功能的全流程设计。平台整体采用前后端分离的开发模式,前后端通过HTTP请求进行交互,后端选用HBase和Mysql完成数据存储,前端基于Vue框架和Boots组件库完成多种类型数据可视化。平台通过开源的Canal和Flume对日志进行实时收集,数据收集到Kafka队列后通过Camus完成离线数据同步到Hive数据仓库的操作;数据预处理部分采用业务规则与分类算法结合的方式强化数据可用性,保证数据质量;数据计算部分将离线数据和实时数据分离计算,选择基于Spark引擎计算离线数据、基于Flink数据平台计算实时数据;数据分析与展示部分通过Spring三层架构完成请求的接收、处理和反馈;数据报表管理部分通过异步方式管理任务,利用CSVWriter工具生成数据报表。项目整体研发周期严格遵循了软件工程方法论,本人深度参与了平台的需求分析,完成了平台的架构设计、数据设计和功能模块设计开发等工作。最后,根据测试目标对平台进行了全面的功能性测试和非功能性测试,证明了系统的可用性和可靠性。目前,商家经营数据分析平台已经全面上线使用,使用期间系统功能稳定,为商家输出了正确、合理的数据分析结果,总体功能和性能达到了预期效果,也获得了商家用户的一致好评。
平台自营模式下古诺竞争的效应分析
这是一篇关于零售电商,垄断平台,平台协议,自营品牌,挤出效应的论文, 主要内容为双边或者多边市场中,平台厂商对平台用户的影响主要体现在内生化用户行为上。平台厂商通过与平台用户签订不同形式的协议为用户提供服务并收取费用,最大化程度上吸引用户参与从而最大化自己的利润。本文的研究主要集中在大型零售电商平台,通过分析国内外现有零售电商平台的发展状况,我们看到平台厂商不仅仅拥有着超高的市场份额和绝对优势的市场地位,而且平台厂商已经推出自营或自有品牌作为平台零售商参与到平台的竞争中来。平台厂商这种双重角色对于平台第三方卖家,消费者和社会福利的影响就变得更加复杂。国外的反垄断当局也在针对大型零售电商平台是否因此损害竞争展开了调查,对于平台厂商这种既作为运动员也作为裁判的经济学分析就变得更加重要。本文首先依据古诺竞争模型分析大型零售电商平台厂商没有自营业务时的情形,分别考虑平台厂商与平台零售商采取特许权收费和独占区两种不同的协议方式。由模型结果我们得出特许权收费不仅能够增加平台厂商的利润,也能带来较高的消费者剩余和社会福利水平。针对普遍担心的垄断情形下零售商是否还具有技术创新的激励,我们通过分析发现无论哪种协议安排,技术创新带来的成本降低可以使得原本高成本的零售商更有竞争力,同时增加了消费者剩余和平台厂商利润。但是技术进步对社会福利的影响是不确定的,可能提高也可能降低社会福利水平。随后,本文分析平台厂商拥有自营或者自有品牌时的情形。此时平台厂商一方面仍然通过不同形式的协议安排向平台第三方零售商收取费用,另一方面平台厂商自已也作为零售商参与到平台的竞争中。通过对比平台厂商有无自营业务时的相关福利水平,我们得出以下结论:第一,平台自营对于平台厂商而言总是最优的选择。无论自营品牌的相对成本较高或者较低,平台厂商总是可以通过自营业务获得更高的利润水平。相比独占区协议,仅采取特许权收费形式时给平台厂商带来的利润更高。第二,平台自营并不一定损害中小卖家的利益,取决于平台厂商提供给第三方零售商的协议安排和平台自营品牌的成本效率。只有在平台自营品牌拥有较低成本并采取特许权收费形式下,才会导致对中小卖家的完全挤出效应,损害中小卖家的利益。第三,平台自营可能增加也可能降低社会福利水平。通过对比社会福利水平,我们可以得出平台厂商没有自营品牌并采取独占区协议时社会福利最低。平台厂商自营时可能增加也可能降低社会福利水平,仍需取决于不同形式的协议安排和其自营品牌的成本效率高低。第四,平台自营模式下平台厂商仍有技术创新的激励。通过本文模型的结果,我们可以得出自营模式下平台厂商的利润更高。综上所述,针对大型零售电商平台自营的经济行为,反垄断当局在考虑其是否会因此损害竞争时,不能仅仅考虑对第三方零售商产生的不利影响,需要综合分析平台自营带来的经济效应。在确定是否需要对大型零售电商平台自营进行反垄断诉讼时,需要依据平台厂商与零售商的协议安排形式和其成本效率确定其自营行为是否最终损害到了竞争,而不是仅对某个经济主体会产生负面影响,才能进一步促进电商平台的有序发展。
商家经营数据分析平台的设计与实现
这是一篇关于零售电商,数据分析,Hive,Spark的论文, 主要内容为互联网行业的迅猛发展给各行各业带来了新的机遇,零售行业如超市、水果、生鲜等也都受到了非常大的冲击,零售行业的电商化成为了新的潮流。商家经营数据分析平台从商家的经营场景出发,通过平台让商家了解到门店的经营现状、经营波动、经营问题以及同行竞对商家的经营对比情况等数据,从而进行经营决策。论文在调研了相关背景并结合需求特性进行分析后,基于通用大数据解决方案设计和实现了商家经营数据分析平台,完成了平台的数据收集、数据预处理、数据计算、数据分析与展示和数据报表管理等功能的全流程设计。平台整体采用前后端分离的开发模式,前后端通过HTTP请求进行交互,后端选用HBase和Mysql完成数据存储,前端基于Vue框架和Boots组件库完成多种类型数据可视化。平台通过开源的Canal和Flume对日志进行实时收集,数据收集到Kafka队列后通过Camus完成离线数据同步到Hive数据仓库的操作;数据预处理部分采用业务规则与分类算法结合的方式强化数据可用性,保证数据质量;数据计算部分将离线数据和实时数据分离计算,选择基于Spark引擎计算离线数据、基于Flink数据平台计算实时数据;数据分析与展示部分通过Spring三层架构完成请求的接收、处理和反馈;数据报表管理部分通过异步方式管理任务,利用CSVWriter工具生成数据报表。项目整体研发周期严格遵循了软件工程方法论,本人深度参与了平台的需求分析,完成了平台的架构设计、数据设计和功能模块设计开发等工作。最后,根据测试目标对平台进行了全面的功能性测试和非功能性测试,证明了系统的可用性和可靠性。目前,商家经营数据分析平台已经全面上线使用,使用期间系统功能稳定,为商家输出了正确、合理的数据分析结果,总体功能和性能达到了预期效果,也获得了商家用户的一致好评。
苏宁云商的盈利模式研究
这是一篇关于苏宁云商,盈利模式,零售电商,财务评价的论文, 主要内容为随着经济的发展、居民消费需求的升级,以及互联网技术的快速发展,传统零售遭遇瓶颈,一批批基于互联网模式产生的电子商务企业正以惊人的速度圈占市场份额,例如阿里巴巴、京东等电子商务企业通过与传统零售不一样的方式为客户提供价值,创造并实现自身价值,逐步转变了传统零售行业的发展方向。为顺应发展潮流,摆脱传统零售困境,作为行业内率先转型的零售电商,苏宁云商的盈利模式在不断创新,构建适合自身的盈利模式,成为苏宁云商实现可持续发展的重中之重。本文运用案例分析法和趋势分析法对苏宁云商盈利模式进行研究。首先,在盈利模式的相关理论部分对盈利模式的定义、构成要素、零售电商行业的盈利模式类型及其主要财务评价方法进行归纳。其次,对苏宁云商盈利模式的经营战略和构成要素内容进行了详细的描述,并通过相关财务指标的分析,对比行业竞者京东的发展,从盈利模式构成要素角度具体评价苏宁云商的盈利模式。最后针对苏宁云商盈利模式的实施情况提出相对应的改善建议。通过对苏宁云商盈利模式的研究分析,可以发现:苏宁云商采用混合型盈利模式,通过线上平台的广告、会员等收入以及线下门店的产品销售、体验、售后等增值服务获得盈利。苏宁云商双管齐下,拥有线上线下销售渠道,加之物流、金融等服务的支持,在一定程度上对未来发展起到积极作用,然而在实践过程中苏宁线上市场份额占比低,整体获利能力不足。其主要原因是由于转型过程中,苏宁云商在电商行业内还未形成强有力的竞争优势,线上线下发展不平衡,开展多渠道、全方位业务经营使得成本费用增加等。对此,针对苏宁云商的运营情况,在对其发展潜力提出肯定的同时,建议从满足客户需求、提升市场份额、改进物流系统、加强渠道建设和转变竞争策略五个构成要素方面改善苏宁云商的盈利模式。
商家经营数据分析平台的设计与实现
这是一篇关于零售电商,数据分析,Hive,Spark的论文, 主要内容为互联网行业的迅猛发展给各行各业带来了新的机遇,零售行业如超市、水果、生鲜等也都受到了非常大的冲击,零售行业的电商化成为了新的潮流。商家经营数据分析平台从商家的经营场景出发,通过平台让商家了解到门店的经营现状、经营波动、经营问题以及同行竞对商家的经营对比情况等数据,从而进行经营决策。论文在调研了相关背景并结合需求特性进行分析后,基于通用大数据解决方案设计和实现了商家经营数据分析平台,完成了平台的数据收集、数据预处理、数据计算、数据分析与展示和数据报表管理等功能的全流程设计。平台整体采用前后端分离的开发模式,前后端通过HTTP请求进行交互,后端选用HBase和Mysql完成数据存储,前端基于Vue框架和Boots组件库完成多种类型数据可视化。平台通过开源的Canal和Flume对日志进行实时收集,数据收集到Kafka队列后通过Camus完成离线数据同步到Hive数据仓库的操作;数据预处理部分采用业务规则与分类算法结合的方式强化数据可用性,保证数据质量;数据计算部分将离线数据和实时数据分离计算,选择基于Spark引擎计算离线数据、基于Flink数据平台计算实时数据;数据分析与展示部分通过Spring三层架构完成请求的接收、处理和反馈;数据报表管理部分通过异步方式管理任务,利用CSVWriter工具生成数据报表。项目整体研发周期严格遵循了软件工程方法论,本人深度参与了平台的需求分析,完成了平台的架构设计、数据设计和功能模块设计开发等工作。最后,根据测试目标对平台进行了全面的功能性测试和非功能性测试,证明了系统的可用性和可靠性。目前,商家经营数据分析平台已经全面上线使用,使用期间系统功能稳定,为商家输出了正确、合理的数据分析结果,总体功能和性能达到了预期效果,也获得了商家用户的一致好评。
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