浙江女性胸部全國最小！?

--馬云

本文轉自公眾號“大數據肌肉猿”，作者無精瘋

1 背景

總跟女票說我是做大數據的，女票也跟她朋友說我是做大數據的，但一問是啥，我跟我女票解釋了半天她都沒聽懂，她也不知道怎么跟她朋友說。最好的解決方法是換女票，當然這是不存在的，想都不會想也不敢想。于是乎說寫篇她看完也能知道大數據的文章給她。

下次要是有人問你大數據開發是什么，希望你能把這篇文章分享給他。

2. 開始淘寶

2.1 推薦系統（導購員）

一打開女票的手機淘寶頁面，就發現推薦欄叫我女票換包。

推薦商品欄以及熱搜和搜索框中的內容，都是根據你定制的。你最近經常搜的物品和瀏覽的東西都被記錄起來，然后被貼上標簽。像我女票應該是被貼上「小仙女」、「時尚」、「少女」等標簽，下次的女神節，情人節等節日活動的對象就是他們。

這個就是大數據中的推薦系統，專門猜你喜歡，類似導購，提高你的購買率。

2.2 大數據平臺開發（店里監控布局）

那么數據是怎么被記錄的？被記錄的又是什么數據？

你的昵稱，設備IP，瀏覽的足跡，每個商品停留的時間，瀏覽的時間段都是后臺要采集的數據。

首先我們搭建一個平臺，專門去定制收集數據的手段、采取的策略和存放這些數據的地方，這就是大數據平臺的搭建。

類似你在你店里布置了監控探頭，錄音等設備，然后有其他店員通過這些設備幫你觀察消費者的言行舉止等等行為。

2.3 實時計算（收銀員）

當你在瀏覽商品的時候，你會發現旁邊會有實時的推薦，如下圖：

這是因為你在瀏覽商品的過程中數據不斷被收集，然后被投放到上述的推薦系統中。但是那些用戶名，商品等信息不一定都是規則的，有可能是數字，有可能是符號。所以我們這邊要有一類程序員，專門負責實時的處理這些數據，把這些數據處理成有規則的，并推送到上述的推薦系統里進行訓練，實時給用戶推薦商品。

這個過程就是大數據的實時計算，它具有時效性，就是不能停，立刻馬上做出響應的。把它比喻成收銀員就是為了突出實時，別人要結賬你得立即做出響應。

2.4 數據倉庫（儲物間）

數據倉庫，顧名思義，存儲數據的倉庫。在我們一些工廠或者企業的倉庫里，我們通常都會按順序、分類放好我們的物品，要制定規則，哪些能放，哪些不能放，哪些需要處理之后才能放。

比如說你要放一個柜子，不能直接放下，但你如果把它拆成木板就可以放，等要用的時候通過這些木板去組裝就行。

因為數據倉庫的存儲要遵守數據倉庫管理員制定的規則，得將數據按照規格處理好才能進行存放，所以數據倉庫一般用于存放不著急用而且不經常更換的東西，這樣比較省事，我們什么時候想用再去取就行。

像我們前面說的實時計算，就沒必要把那些數據放到數據倉庫，我們需要的是一條流水線的數據管道，實時去推送。但后續的離線計算就截然相反，它需要數據倉庫的支撐，便于更好地去計算數據。

2.5 數據分析（店長）

當你從淘寶給你推薦的商品挑選出你喜歡的之后，點擊直接購買并付款。淘寶系統會生成一條你訂單的數據到數據庫里面，上面會有你的收件地址、聯系方式、商品信息、數量等。

而這些數據有什么用呢？你可能會想說，留底當憑證啊。對的，不過不止這個作用。

舉個例子：馬云開會說：我要看一下這十年的內衣銷售明細，各個地區的銷售情況。這時候有個部門就要去整理出這些報表了，那就是數據分析部門，他們要從海量的數據中去分析這些指標，并整理成報表給馬老板看。

馬老板看了這些數據之后，得出一個結論：「浙江女性胸部全國最小」。然后呢？肯定是以后往浙江多進一些小碼的內衣，以增加銷售量，然后可能再順帶賣點木瓜什么的。

這就是數據分析帶來的好處，為我們公司的高層提供決策支持。

2.6 離線計算（會計）

不對啊，十年的數據量，能說查就查嗎？數據量得多大啊！沒錯，不可能說要什么數據立馬就能查出來的。最理想的方案就是：當天結束就計算當天的指標，把銷售額，地址什么的統計好，然后每星期再統計一下，每個月再統計一下，以此類推。那算十年不就分分鐘的事？

對的，那這些事情誰來做呢？當然是我們離線計算工程師。離線計算顧名思義，實時計算的對立方，我們做的是幕后工作。可以將實時計算工程師想象為收銀員，每個顧客買單時都得結賬并打印發票什么的，不能拖延。離線計算則是會計，每天下班之后看著賬單點數，看看今天哪些東西各賣多少。可以慢悠悠地算一個晚上，數據對就行，沒人在乎你算了多久。

2.7 數據挖掘（精算師）

那這些處理好的數據不能光存著啊，得挖掘出它的價值。沒錯，根據這些訂單數據，我們能推測出未來商品的一個銷售走勢，哪個地區需要投放哪些商品，這就是數據挖掘。數據挖掘相當于我們企業的精算師顧問，他會從你已有的數據去分析你之后的走勢，給你提供一些有價值可供參考的建議。

我們要給數據挖掘系統投放有價值的數據，它類似我們人腦，輸入的數據越有價值和參考性，預測的結果越準，否則只會誤導。

3、總結

好了，通過以上步驟，淘寶更懂我女朋友了，它會推送更多符合我女票的胃口的商品，然后下單之后的數據會幫助那些商家投放更多種類的商品到該地區，選擇更多了，我女朋友也更喜歡在淘寶購物了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的通过女票的淘宝历程，大白话讲解大数据各个方向的分工的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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