随着互联网行业的快速发展,目前大型电商都构建了较为成熟的生态系统,电商行业逐渐趋于规模化。该趋势为电子商务交易带来了持续且快速的增长。与此同时,数据总量以及数据种类也在不断增长。在这样的大背景下,如何利用这些零散的数据产出价值,为用户提供高回报的营销策略支持成为了现如今亟待解决的问题。该电商数据分析和管理系统来源于作者实习公司广告质量部的实际项目。该系统为公司电商平台的广告主提供了营销策略的数据支持、商业数据分析功能、AI化的数据分析功能以及数据管理功能。该系统融合了公司内部的多渠道数据,并提供多种机器学习算法,用户可以通过点选建模的方式进行数据分析,分析结果将帮助用户制定相应的营销策略,使广告的推广达到千人千面的效果。首先,本文阐述了项目的背景和意义,通过对互联网电商领域背景的了解与深入调研,发现应用于广告主决策支持的数据分析和管理系统有很大的拓展空间。其次,本文分析了项目中所使用的相关技术和生产环境中使用的通用技术解决方案,相关技术包括Hadoop分布式数据存储、Spark大规模数据处理、Redis数据缓存、Kubernetes容器管理、Azkaban任务调度等。在系统的需求分析过程中,本文将电商数据分析和管理系统划分为数据分析和运营管理,其中在数据分析中主要包括底层数据处理、数据准备阶段、数据分析和管理阶段以及数据应用阶段,根据不同的阶段作者对系统进行了详尽的需求分析。在系统实现过程中,本人参与了多个模块的设计与开发,主要负责的模块包括数据预处理模块、数据服务模块、品牌洞察模块、人群包管理模块、模型管理模块和运营管理模块。此外,本人还对系统进行了详细的测试,包括性能测试和功能测试,以保证系统能够正常运行。目前,该系统经过全面的测试已经上线使用,在使用期间系统运行稳定,能够帮助广告主有效地得到专业分析结果。通过模型的训练和评估,用户能够制定出适用于不同消费者的营销策略,做有针对性的营销方案。系统总体功能达到预期效果。