微商企業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)怎么做,？有哪些步驟,？

 　　微商企業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)怎么做?有哪些步驟?

　　1. 采集

　　利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端(Web、App或者傳感器形式等)的數(shù)據(jù),，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作,。

　　在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高,，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作,。

　　2. 導(dǎo)入/預(yù)處理

　　雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù),，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù),，或者分布式存儲(chǔ)集群,，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。

　　3. 統(tǒng)計(jì)/分析

　　利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù),，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等,，以滿足大多數(shù)常見的分析需求。

　　統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大,，其對(duì)系統(tǒng)資源,，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

　　4. 挖掘

　　與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是,，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題,，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)的效果,，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求,。

　　該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大,，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主,。

　　由于微分銷系統(tǒng)是專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)開發(fā)，里面自帶數(shù)據(jù)采集功能,，商家可以直接使用,。這樣一來(lái)，就為商家省去了不少麻煩,。