京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
京东张晨为大学生展示大数据应用首次透露小区画像技术
2015年9月中旬,在“京东校园千人精英会”上,京东集团高级副总裁张晨向近千余名来自北京多所顶级院校的大学生介绍了技术对京东的价值,以及技 术人在京东的成长空间。同时,张晨首度对外透露了京东的“小区画像”技术和应用,这项技术可以和用户画像、商品画像等结合起来,进一步提升供应链效率,并 让用户拥有便捷贴心的体验。
“小区画像”技术首度公开:重要性不亚于社交关系
张晨表示,京东大数据的质量和价值在中国互联网公司中名列前茅。有了这些大数据,京东技术人就可以对此进行增值加工,为用户提供个性化服务、为业务运营提供智能支撑。他在演讲中首度对外介绍了京东的“小区画像”技术和应用实例,认为其重要性丝毫不亚于社交关系数据。
在京东的大数据平台上,通过生产数据(包括主数据与交易数据)可以产生四种派生数据:用户画像、小区画像、商品画像和商家画像,通过分析与预测为销售、运营等业务提供服务。
首度披露的“小区画像”,是京东派生数据中的一种。京东发现,因为房价、地域、人群等因素,居民小区被天然划分成一些购买能力相近的人群集合,小区 画像通过大数据平台挖掘出他们的基本属性和购买属性,可以按人群、品类预测复购率,对精准营 销、推荐搜索、拓展新用户等应用都很有帮助。
张晨为大学生们列举了小区画像技术的应用实例,首先是提高用户体验。例如清华大学和云南大学的学生在购买图书方面的需求会有较大差异,再比如望京一 带的用户买电饭煲,品牌相似度和集中度非常高。通过小区画像,京东就能筛选出以小区为单位的消费族群青睐的产品,并在网页、移 动应用中以个性化的方式展现出来。这样可以大大提升这些躯体对京东购物体验的满意度。
京东通过对不同小区用户数量、活跃时段、促销敏感度、信用水平、消费能力、商品偏好、品牌偏好、忠诚度等维度的分析,就可以预测他们对特定商品的需 求情况。例如到了iPhone6S首发的时候,很多用户可能都会迫不及待地想尽早拿到订购的手机。张晨说,京东会根据小区画像事先布局,通过算法来预测消 费者所处的小区对iPhone6s的潜在需求,并提前把响应数量的产品推送到最近的配送站。消费者下单时,京东能以最快速度送达,不仅提升运营效率,也保 证的用户体验。
技术驱动策略让京东技术人成长
在演讲中,张晨从人才观和京东的技术文化等角度为大学生做了完整地剖析。他表示,在京东,技术人才已经不仅仅是业务线“救火队员”那样的被动角色,而是以创新技术引领业务成长,成为京东发展的关键驱动力量。
同时,京东技术人也充满了使命感,因为京东的电商业务遍及全国,在“渠道下沉”的战略推进下,更是深入到每个县乡村,“京东技术人的每一次重大创新,都可能影响到中国电子商务乃至于每个村庄中用户的消费生活,这种使命感与成就感是其他平台难以赋予的。”
谈及京东技术人的责任,张晨认为京东技术体系首先要完成的是业务保证,例如在618与11.11等大促时,京东要面临数十倍于平日的流量冲击。京东 技术人通过周密的准备、严格的演练和特别能战斗的团队,充满信心地应对大促的压力和考验,也通过这些经历而快速成长。其次,大数据、个性化等技术创新则会 为京东带来业务上的优化和成长。
张晨寄语大学生,希望有更多出色的技术人才加入京东,不仅实现自我成长,为企业的发展作出贡献,更可以通过业务保证与技术创新,产生更大的社 会价值。“例如通过小区画像技术,京东可以了解每个县城生产什么样的产品、农民需要什么;通过技术全程跟踪,可以更好地连接消费者与生产者,让农村的用户 获得更好的贷款和农资、卖出更多的产品、生活更加美好,实现人才赢、公司赢、国家赢。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06