全球最具影响力的数据智能产业服务和职业发展平台

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
开启左侧

案例篇:电商领域数据主题域模型设计v0.2(改进意见征集中)

[复制链接]
发表于 2019-9-30 19:24:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 168主编 于 2019-9-30 19:27 编辑

一、电商分类(平台+自营+复合)
(1)平台型电商:淘宝+天猫+百度Mall等;
(2)自营型电商:
        2.1 综合型:京东(早期)+当当(早期);
        2.2 垂直型:好像这种类型越来越少了;
(3)复合型电商(平台+自营):京东+当当+亚马逊等;
二、平台型电商特点(三无+两有+一核心)
(1)三无:无商品、无库存、无物流;
(2)两有:有钱+有人;
(3)一核心:数据
三、主题域模型-L0级:v.1

1.png

四、主题域模型-L1级:v0.1
2.png

五、主题域模型划分要点
主题域模型设计要点:
1.对标法;
2.归纳法;
以上两种方法都会面临同样的问题,即数据主题域划分的依据和可信度问题。如果针对 熟悉的行业或者相对成熟的行业领域,其实对标法,足够结果问题。而如果是非专业领域,则建议前期不必追究,后续逐步完善的应对策略。在没有对数据进行深入 分析的时候,主题域的分类,肯定是会有问题。即:
1.成熟领域(熟悉):直接对标;
2.非常熟(熟悉)领域:总结归纳,逐步、迭代完善。

六、数据分类体系
1.领域:domain
2.主题域:subject area;
3.主题:Topic;
七、未完待续
作者:张子良
出处:http://www.cnblogs.com/hadoopdev
楼主热帖
168大数据(www.bi168.cn)是国内首家系统性关注大数据科学与人工智能的社区媒体!
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2019-10-18 09:56 , Processed in 0.127091 second(s), 22 queries , Xcache On.

Powered by BI168社区

© 2012-2014 海鸥科技

快速回复 返回顶部 返回列表