如何统计分析双十一天猫数据?

作者&投稿:陶食 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
双十一为什么只统计天猫数据 淘宝~

双十一的主要针对的是天猫,所以只统计天猫的,双十二才是淘宝的购物节!

今年交易库应该使用的还是全程参与过的Oceanbase0.5版,还可以回答一下 1.
数据一致性的保证,这是个分布式问题,解决方法就是就是Paxos协议。Oceanbase的updateserver节点由一个master和两个slave组成,每条redolog都要保证写master本地成功,并且任意一个slave确认持久化成功才算成功,否则不应答客户端。工程实现上经过了简化,比较类似raft,slave只能应答ID连续的日志同步,而不是megastore里那样,来一条就持久化一条(OB1.0是完美的Multi-Paxos,以后我单独分享blog)。相对与mysql/oracle主备同步要在Maximum
Protection和的Maximum
availability之间取舍设计,Paxos最大的优势在于,3台机器任意宕掉一台(或者说N台机器任意宕掉N/2台),剩下的机器可以继续提供服务,而不必担心丢失日志。
2.
分库分表事务怎么办,OB的事务都在单点updateserver上执行没有分布式事务问题,由于交易库压力巨大,OB也部署了多个集群,但是交易库的特性是没有跨域交易的事务,因此尽管有一笔交易内的跨表事务,但是业务可以按照交易ID来分库,库与库之间没有事务操作。至于其他业务跨库事务,是靠业务逻辑处理实现事务的。
3.
库存加锁是个好问题,OB和mysql优化方式不太一样,本质是都是批处理,之前是听说mysql通过将多条扣减库存的sql合并为一条sql来优化的,优化逻辑需要处理sql解析,个人感觉比较定制化,后续优化成什么样就不太清楚了;而OB使用了多个优化设计:(1)对于并发扣减库存的语句,引入了一种叫做“early
lock release”的机制来优化,在事务提交前释放行锁,使得对同一行的修改有可能能够在一次group
commit提交;(2)扩充了sql语法增,类似存储过程,使得insert,update能够在一次auto
commit中完成,避免了持锁与客户端交互;(3)支持hint提示,让客户端能够提示可能的冲突,使得我们可以将可能冲突的请求在一个线程中排队处理。如上几个优化效果很显著,但是比较遗憾是,由于某些原因,OB当年没有拿下库存中心,后续才转而主攻更核心的交易库。

首先说一个众所周知的数据:2017年双十一天猫成交额1682亿。

所以今天,从三个角度带你一起去探索1682亿背后的秘密:

1、全网热度分析:双十一活动在全网的热度变化趋势、关注来源、媒体来源以及关联词分析。

2、各平台对比分析:针对“天猫”“京东”“苏宁”等一些电商平台的销售额以及粉丝画像进行对比分析。

3、天猫销售额分析:通过天猫的一些具体销售额进行分析,了解各品类、各地区分布情况以及历年销售额的变化、并对2018年销售总额进行大胆预测。

一、全网热度分析

(1)“双十一”热度

在双十一前后的72小时之内关于“双十一”的讨论热度高达80.21,话题感满满啊,大家都要成为爱吐槽的段子手了。

(2)微博传播趋势

通过微指数对“双十一”的趋势分析,可以看出,前期热度呈波动趋势,但双十一当天迅速飙升至2520K左右,大家对于“剁手”这件事是真的很关注,购买力就更不用多说了吧~

(3)关注来源

从近一个月的PC&移动端趋势走向可以看出全网的关注度来源,移动端大概是PC端的4倍,更是占到总体趋势的80%以上,这说明大部分关注用户是用手机等其他移动设备进行搜索,最高热度值达到2038K。

(4)媒体来源

在双十一中,媒体来源的信息量TOP3依次为微博、网站和论坛。

(5)关联词

通过对双十一的相关信息进行分析,与核心词关联度最高的词语依次是“包装”、“纸箱”、“电商”。话说,你的快递都收到了么?

(6)头条关键词热度趋势

根据头条指数的热词分析,“马云爸爸”果然不出意料的获得了第一名,在双十一期间他也有借用自己的电影《功守道》来提高自己的曝光率,指数值高达240万以上~

(7)百度指数热度趋势

通过百度指数近7天的热词趋势,我们可以看出,在本次“双11”开始前,大家对于各电商平台的讨论热度居高不下,呈直线飙升趋势,在“双11”当天达到最高值。其中“淘宝”、“京东”、“唯品会”等电商平台一度成为大众关注的焦点。

(8)微信指数热度趋势

如图所示,微信指数近7日热度最高的是“双十一”,其次是“快递”,“淘宝”位居第三。看来,痛快的买买买之后,大家还是比较关心什么时候可以收到剁手的产物啊,有快递在路上的日子,一切都有了盼头~

二、各平台对比分析

(1)各平台总销售额对比

以上是某数据对20家B2C电商平台的监测结果,在双十一销售额方面,天猫销售额稳居全网第一,占比66.23%,京东占比21.41%,苏宁易购占比4.34%,亚马逊占比1.95%,唯品会占比3.43%,其他电商平台占比2.64%。

如此显赫的数据,直接体现了“双11”线上人群强大的购买力,同时也代表着中国新零售能量的爆发。嘿!咱们又为建设美好的社会主义国家贡献了自己的一份力!

(2)各平台海外购销售额占比

根据上图,能够很清晰地看出2017年双11各平台海外购销售额占比情况,亚马逊为7.3%稳居第一,天猫为5.4%,京东为4.9%,苏宁为0.6%,唯品会为3.7%。

原来11.11这个节日已经不单单只是亿万国人的狂欢,还有越来越多的海外多个国家的加入,一个个数据体现的是一种新经济和新消费模式。

(3)粉丝画像对比

针对淘宝和京东两家粉丝进行了对比,可以看出淘宝的女性粉丝是远多于男性的,京东的男女比例分布比较平均,这与京东最初主打数码家电行业有密不可分的关系。

而两家粉丝的年龄分布相差不多,都集中在年轻人这里,看来50岁以上的人群还是待开发的用户群啊~

根据微舆情的情绪地图可以看出在双十一之后用户通过微博展现出来的情绪,最显著的就是:喜悦。其中最“喜悦”的是广东地区用户,大概是因为他们的快递正在路上,抑制不住内心的兴奋吧,哈哈~

三、天猫销售额分析

(1)天猫历年“双11”销售额

2009年之前,天猫还叫淘宝商城,“双11”销售额是5200万,27个品牌参与了活动;

2010年,“双11”的成交额以惊人的速度增长,总成交额9.36亿;

2011年,“双11”总成交额达到了33.6亿。“双11”这个在大家的概念里原本只是光棍节的日子彻底火了;

2012年,淘宝商城正式更名为天猫,“双11”线上总成交额达到191亿,“双11”热潮从线上覆盖到线下,成为一个全民总动员的节日;

2013年,天猫“双11”交易总额达到362亿元,交易额大幅提升;

2014年,双11趋势呈现全球化,全天交易额达571亿元;

2015年,双11的最终交易额达到912.17亿元,覆盖了232个国家和地区;

2016年,天猫双11全球狂欢节全天总交易额达到1207亿元;

2017年,“双11”天猫交易额总计达1682亿,各项数据仍然不断刷新前几年的记录。

(2)2017年&2016年天猫“双11”成交额

盘点今年双11交易额重要数据,从11日0时开始销售额一直不断上升至11月12日0时,天猫“双11”指挥中心大屏幕上的数据最终停留在1682亿元。看了上图终于知道为什么购物车里的商品分分钟就不见了!!这是在跟几亿人作斗争啊!

(3)2017天猫“双11”各地区销售额

在这场全民剁手热潮中,广东人民消费力杠杠滴,位居全国第一,浙江、江苏人民也贡献了不俗的“战绩”!北、上的人民怎么甘愿落后呢,这销量也是紧随其后啊!据统计,2017年“双11”共产生包裹13.8亿个,快递小哥正在努力将你的包裹送到手中哟。

(4)天猫全网成交额产品类别排名


2017年“双11”所有成交产品中,产品品类排名前几分别是:大家电销售额占比15.2%,手机销售额占比8.7%,个人护理品占比5.6%,母婴用品占比3.6%,生活电器占比2.8%,彩妆占比2.5%。

其中销售量Top1的大家电排名如下:在大家电品牌中,海尔销量稳居第一,美的、夏普其次,之后依次是:西门子、格力、海信、小米、TCL、小天鹅、奥克斯。

2018年预测

最后让我们根据以往的数据大胆预测一下,2018年天猫“双11”全球购物狂欢节的成交总额:2146亿元!让我们记住这个数字,看看国人的购买力会不会超过机器预估能力~

数据来源:网络整理

涉及工具:BDP个人版、微舆情、微指数、wordart




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