大数据时代下

很多网友可能对电子商务没有全面的了解。今天，我想和你谈谈电子商务。作为一个互联网盛世项目，很多人只知道它是一个在网上卖东西的平台。随着互联网的发展，电子商务有许多不同的形式。小编列举了三种常见的电子商务形式，我们可以一起讨论。

图一

1.传统的电商形式

传统的电子商务形式是在淘宝和京东等平台上开设网店。这是最早的电子商务形式。在商家眼里，淘宝是网店的平台。其实淘宝的内部结构很广很深。不善于理解的朋友不一定能深入研究核心的东西。所以很多新手商家基本都是在淘宝网店卖货，不做活动，不引入流量，最后放弃传统的电商，需要学习知识和操作。

图二

2.短视频电商形式

事实上，短视频的推广也出现在传统的电子商务中。短视频效果确实对传统电商有所帮助。目前，随着短视频互动平台的兴起，短视频平台也插入了电子商务。很多网友可以通过短视频买到自己想要的东西。由于淘宝交易系统的完善，aauto、tik tok等短视频平台也开始接入用户的淘宝店铺，也主要是通过短视频给店铺带来流量，通过短视频质量提升流量转化率。

图三

3.社区电商形式

社区电商是一种基于微信的社区电商销售形式，其中社区是指我们生活的社区，社区电商通过在线(微信)宣传给店主带来利益。这种形式的电子商务适合在小区开实体店的商家，让小区内的邻居在购买商品后出现问题可以找到实体店，从而提供售后保障。这个有针对性的电商平台，需要商家自己找线上公司定制开发微信平台。小程序，有很多互联网公司提供照片上传服务。通过商家推广，微信平台积累粉丝。小区内的邻居接到下单商家的订单后，可以给小区内的邻居送货，给生活带来了很多便利。

这三种形式的电商销售是目前最主流的三种形式，你可以根据自己的实际情况考虑适合哪一种。后续小系列会继续解读这三种电商知识，你喜欢的朋友可以关注小系列。希望大家用手指点一个小系列的赞集转发，支持小系列。谢谢你。

大数据时代下

扩展阅读

国家整治电商：严惩大数据“杀熟”，实体店生意要火了

随着互联网技术的兴起和普及，依靠新技术的商业模式深刻地改变了我们的生活。现在每个人的手机里都有好几个软件。只要动动手指，衣食住行的问题都可以解决。网购过马路更方便，已经成为大多数人购物的主要渠道。

淘宝问世以来，十几年来各种电商平台都在争夺一个巨大的市场。如今国内电商市场呈现出淘宝、京东、拼多多三足鼎立的局面，电商市场的繁荣反映出网点上实体店的缺乏。

从前有句话叫“一铺养三代”，一铺就像种了一头摇钱树，钱从此滚滚而来。但目前存在“三代养一店”的尴尬，店铺的价值在电子商务的冲击下不断受损。特别是近两年，由于2020年“黑天鹅”事件的影响，实体店生意举步维艰，街上有不少商家在店铺门口贴着“季芳出租”的字样。

现在的环境对实体店并不友好，但是现在有一个好消息值得实体店关注，这可能会导致未来业务的转折。国家将控制电商平台，对于线下店铺来说，将迎来一个转折点。

电子商务平台依靠强大的技术能力，为我们购物提供便利。然而，技术在不同地方的应用会产生相反的效果。在网购的过程中，我们都有这样一种体验，在浏览了某些产品之后，平台会给我们推送很多类似的产品，这就是电商为我们依托大数据信息的“私人运营”，不仅赢得了消费者的青睐，也增加了平台的销量。

但是别有用心的人用大数据来“杀”，就是不同用户在客户端上看到的同一个产品价格不一样，往往平台的老用户显示更高的价格，真的很让人吃惊。用户发现网购、买票、电影票、点外卖都存在这样的问题，严重损害消费者权益。

2020年明确规定电商平台不得使用大数据“杀人”，《反垄断法》的改进明确了“杀人”后平台将受到惩罚。不仅电商平台的不良行为受到处罚，而且颁布的《电商法》规范了混合电商市场，很多小电商平台选择退出市场。

相比电商平台，线下店铺的优势被越来越多的人认可。虽然价格没有优势，但是线下的服务体验是线上无法比拟的。随着人们收入水平的不断提高，对生活质量和生活体验的要求也会越来越高。如果线下店铺在服务体验上多下功夫，未来线上用户会回归线下。

未来线下店铺的发展趋势将是与线上合作，让用户可以线上购物，享受线下购物的体验，线上和线下共享整个市场。你认为实体店未来的发展前景如何？大家可以互相讨论。

大数据是什么意思（大数据通俗解释）

大数据不仅是大量的数据，在其他方面也有一定的特点。

第一，大数据的数据量非常大，传统的单机存储系统已经不能存储这么大的数据量。这时候就需要分布式存储技术。

第二，大数据中的数据种类繁多，数据的格式会变得复杂，比如视频、文档、图片、消息记录等等。

第三，大数据中隐藏着一个非常重要的价值。通过数据分析技术，智能、数字化地支持业务决策。

大数据的主要作用是为公司上层提供商业决策支持，让公司结合历史数据，向正确的方向发展。大数据技术主要分为两大类：大数据计算和大数据存储。

大数据计算主要分为离线计算和实时计算。具体使用取决于业务场景对数据输出延迟的要求

离线计算对于数据输出会有一定的时间延迟，可以是15分钟，也可以是几小时，也可以是几天。离线任务一般是对数据进行全局批量计算，这次就完成了。与实时计算不同，除非您自己停止实时任务，否则实时程序将始终运行。

实时计算数据是不断生成的，数据输出的延迟通常很低，最多几秒钟。比如我们的大数据屏，实时数据流处理等。这些场景对数据输出延迟的要求很低。

离线计算，一般对数据输出延迟没有那么高的要求，只要最后输出数据，具体使用很多公司的离线业务报表。目前大多数公司使用hive或spark作为离线计算引擎，而flink是主要的实时计算引擎。

大数据存储需要分布式数据存储，单台机器无法存储这么多海量数据

在传统的关系数据库中，当一个表非常大的时候，会利用数据库和表的技术将它分布存储在不同的机器上。开源工具tddl可以用于数据库和表分离技术。

在非关系型nosql数据库中，可以选择hdfs作为最低的文件存储系统。hdfs文件系统以块的形式存储文件，一个块的大小为128兆字节，每个块将存储三个副本，这样数据就可以以容灾的方式存储。即使一个数据块损坏，也可以选择其他数据块进行数据恢复。

分布式数据库系统可以横向和纵向划分数据表。例如，在hbase数据库中，区域用于水平分区，列族用于垂直分区。

分布式数据存储技术需要不同的机器协同工作，每台机器存储整个数据的一个子集。在未来的大数据时代，分布式数据存储和分布式数据库肯定会被使用，这将成为大数据系统的标准。

我是lake，专注于大数据技术原理，人工智能，数据库技术，程序员经验分享。如果我的问答对你有帮助，希望你能夸奖我，关注我。谢谢你。

大数据开发的就业怎么样？

作为it领域的研究型教育家，我来回答一下这个问题。

首先，目前大数据开发岗位的人才缺口还是比较大的。这几年很多大数据方向的研究生都会选择开发岗位。一方面是因为开发岗位对人才的需求比较大，没有算法岗位竞争激烈。另一方面，开发岗位的附加值比较高，和目前的算法岗位差不多。

从目前大行业发展趋势和人才需求趋势来看，在逐步应用工业互联网的过程中，大数据开发岗位的人才需求将持续增加。不仅it互联网行业需要大量大数据开发人才，传统行业领域也需要大量大数据开发人才。从这个角度来说，学习大数据开发知识会有很好的就业前景。

大数据开发岗通常可以分为平台开发岗和行业场景开发岗。平台开发岗位通常属于r&d级岗位，对开发人员的要求相对较高，而行业场景开发岗位通常基于大数据平台完成具体的开发任务，因此对开发人员的要求相对较低。目前因为大数据处于落地应用的前期，即使从事行业场景开发，也能拿到不错的工资。

大数据开发和传统软件开发有两个明显的区别。第一，大数据开发侧重于业务和数据两条线，特别注重数据价值的挖掘和展现，这与传统的更注重业务流程的软件开发明显不同，也可以说开发思路不同。

第二，大数据开发通常依赖于大数据平台，大数据平台在大数据开发过程中起着非常重要的作用。所以关于大数据开发的学习一定要注重大数据平台相关知识的学习。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。