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        電商大數據解決方案

        易捷網絡電商大數據為地區電商大數據提供數據分析,挖掘有價值電商的數據和規律,推動大數據技術在電子商務領域的實踐和應用,對把握電子商務行業動態,區域發展,企業經營狀況等大數據服務。

        咨詢熱線:400-0915-909
        • 權威數據來源

          • 電商數據來自商務部中國國際電子商務中心;
          • 主要來自電商研究、網絡零售發展指數等數據;
          • 同時系統采集天貓、淘寶、京東等電商平臺交易數據;
          • 最終形成相對權威、相對準確、相對全面的電商大數據;
          • 為電子商務進農村綜合示范工程提供數據依據。
        • 電商數據綜合分析

          • 對當地電商企業,該系統對當地電商企業品牌和店鋪多維度分析;
          • 當地企業電商整體交易規模、交易情況、產業結構、電商企業解析等;
          • 當地培訓、物流、代買代賣等基地建設成果;
          • 為當地電商主管部門提供決策依據。
        • 網絡零售數據統計

          • 按月分析地區電商網絡零售銷售額;
          • 統計本地電商及同比/環比增長率;
          • 分析本地區電商經濟產出能力、月度網絡零售發展趨勢;
          • 分析本地區電商終端零售水平及范圍內電子商務終端零售水平及規模。
        • 電商數據對比解析

          • 分析本地區與省內其他地區電商數據對比:增長率和銷售額;
          • 分析本地區與國內其他地區電商數據對比:增長率;
          • 有助于了解本地區電商數據發展趨勢;
          • 為本地電商發展規劃提供客觀、科學實時數據支撐。
        • 全國電商零售熱力圖

          • 分析全國各地對本地區銷售數據統計;
          • 本地區商品在全國的覆蓋范圍情況統計分析;
          • 分析本地區需求熱度指數;
          • 本地區電商消費者分布區域;
          • 為本地區物流、快遞和市場調配提供數據依據。
        • 實物網絡零售分析

          • 本地區實物電商零售額;
          • 本地區實物電商增長率、銷售排名;
          • 主管部門了解實物電商銷售情況及月度發展趨勢;
          • 為指導當地實物電商的發展方向提供數據支持;
          • 實物電商商品一般包括服裝、食品等快消品。
        • 服務型網絡零售分析

          • 本地區服務電商零售額;
          • 本地區服務電商增長率、銷售排名、環比/同比等數據統計;
          • 主管部門了解服務電商銷量情況及月度發展趨勢;
          • 為指導當地服務電商的發展方向提供數據支持;
          • 服務電商一般包括旅游、餐飲、娛樂等行業。
        • 電商零售行業結構分析

          • 實物電商和服務電商的銷售額對比;
          • 累計月份變化和趨勢、同比、環比等維度分析;
          • 行業主要包括服裝鞋包、 3C數碼、食品保健等13行業交易情況和排名;
          • 政府可以根據分析數據給出相應的扶持政策;
          • 為本地區電商發展提供決策依據。
        • 網商統計分析

          • 統計分析本地區網商整體規模;
          • 同時提供生產型、流通性、平臺型統計詳情;
          • 幫助政府主管部門了解本地區經營情況;
          • 結合當地濟基礎及行業基礎、合理分配電商資源;
          • 為本地區電子商務可持續發展提供數據依據。
        • 品牌數據分析

          • 統計分析本地區重要品牌銷售累計額;
          • 統計分析最具發展性產品品牌;
          • 通過分析預測最具黑馬可能性品牌;
          • 有助于本地政府提供相對應的孵化和扶持政策。
        • 技術實現

          • 通過各種可視化算法及技術手段;
          • 通過建模方法、大規模數據處理的體系架構和交互技術;
          • 實現了多維度、動態、實時、可交互的數據可視化展現形式;
          • 支持 LED大屏、 大屏、電視投影儀等多種顯示設備。
        • 電商數據挖掘與分析

          • 通過進行大批量采集、集中化進行數據存儲;
          • 通過數據算法,數據挖掘、深度學習等為提供數據基礎;
          • 通過模型建立、模型評估、發布的完整的應用流程;
          • 可視化的數據管理、建模和批量任務調度功能;
          • 通過可視化透視電商數據所蘊含的商業價值。
        • 電商大數據系統組成

          • 通過電商數據采集、數據挖掘、數據治理、融合的數據資源;
          • 通過云服務器提供穩定的硬件環境;
          • 數據Miner分析平臺和View可視化平臺支持;
          • 可定制化的應用系統。
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