
历年双11回顾 大数据预测今年交易额将超1500亿元
11月10日消息,自2009年首届天猫双11举办以来,我们除了关心想买的宝贝是否降价之外,还期待着交易额再一次被刷新的时刻,有大数据预测,今年双11的交易额大概在1488亿与1516亿之间,也有预测称这一数据将突破1550亿元。
2009年之前,11月11日还只是“光棍节”的代名词,那时天猫还叫淘宝商城,双11在全场五折包邮中登台亮相,并很快进入到人们的生活。那一年的双11,销售额是5200万,27个品牌参与了活动。
2010年,“双11”的成长速度超出了想象,平均每秒超过2万元交易,181家店铺销售过百万,总成交额9.36亿,这个数字已经超过了香港一天的零售额。
2011年,“双11”总成交额达到了33.6亿。“双11”火了,直到12月下旬,“双11”的包裹才彻底发完。火起来的“双11”考验着支付、物流等方方面面。
2012年,淘宝商城正式更名为天猫,“双11”也有了一个正式的名字“双11购物狂欢节”。这一年,天猫“双11”线上总成交额达到191亿,也正是从这一年开始,“双11”热潮从线上覆盖到线下,百货商场、购物中心也纷纷推出活动,所有商业形态全民总动员。
2013年,天猫“双11”交易总额达到362亿元,交易额交易量大幅提升。新成立的菜鸟在这一年双11中经受住了考验,通过大数据提前分仓;通过物流雷达进行实时预警和调配。
2014年,全球化成为双11的显著标志,74秒交易额突破1个亿,7小时17分突破200亿,全天交易额达571亿元。这背后是来自全球217个国家和地区的商家及消费者的参与,也是在这一年9月,阿里在纽交所上市。
2015年,双11指挥部移师北京,在水立方打造了第一届双11晚会,这一年双11的最终交易额达到912.17亿元,移动端占比68.67%。11日当天系统交易创建峰值达到每秒钟14万笔,支付宝最高峰值每秒8.59万笔交易,覆盖了232个国家和地区。
2016年,天猫双11全球狂欢节在深圳大运中心开启,全天总交易额达到1207亿元,再次创下纪录,其中,线上占比为82%,交易峰值达到了每秒17.5万笔。
2017年,双11狂欢节亮相上海,据中国电子商务研究中心主任曹磊预测,今年“双11”天猫交易额有望突破1550亿元,全网的销售规模预计将首次突破2000亿元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30