好久没有给大家带来新的知识分享了，2022的第一篇（是的，你没看错！第一篇）就给大家讲讲商品模型的演进过程吧！希望对大家做的工作有所帮助~~
来源：知乎 链接：http://www.zhihu.com/question/20303645 为什么很多看起来不是很复杂的网站，比如 Facebook 需要大量顶尖高手来开发？ 子柳： 就拿淘宝来说说，当作给新人一些科普。 ▼先说你看到的页面上，最重要的几个： 【搜索商品】这个功能，如果你有几千条商品，完全可以用select * from tableXX where title like %XX%这样的操作来搞定。但是——当你有10000000000（一百亿）条商品的时候，任何一个数据库都无法存放了，请问
为什么看起来不是很复杂的网站，淘宝、腾讯却需要大量顶尖高手来开发？ 阿里巴巴员工2万，百度技术人员超过6000，京东也有三四千攻城狮。 子柳： 就拿淘宝来说说，当作给新人一些科普。 ▼先说你看到的页面上，最重要的几个： 【搜索商品】这个功能，如果你有几千条商品，完全可以用select * from tableXX where title like %XX%这样的操作来搞定。但是——当你有10000000000（一百亿）条商品的时候，任何一个数据库都无法存放了，请问你怎么搜索？这里需要用到分布式的数据存储方
转自 http://www.361way.com/taobao-architecture/1948.html 出处《淘宝技术这十年》 一、个人网站 2003 年 4 月 7 日，马云，
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”。
说到电商，就会有一些常用名词，UV、PV、GMV、CPC、CPS等等，此处就不一一介绍了，今天只是对比一下常见的几个产品名词：SPU、SKU都是什么东西，又有什么区别和联系。 首先无论是什么电商平台，都有SPU和SKU，只是叫法不同而已。以淘宝和京东为例，商品这个名词在淘宝中叫item,而京东叫product。所以淘宝中看不到SPU，而是商品ID。 SPU，Standard Product Unit 标准化产品单元，是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了商品
PhantomJS是一个无界面的webkit内核浏览器，你可以把它当作一个没有界面的Safari。
来源：大数据与机器学习文摘 五分钟学大数据 本文约20000字，建议阅读25分钟 本文介绍了大数据领域建模的方法。 一、大数据领域建模综述 1.1 为什么需要数据建模 有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。 数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
概述 PhantomJS is a headless WebKit scriptable with a JavaScript API. It has fast and native support
核心：从业务架构设计（如何快速上手工作）到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。
PhantomJS is a headless WebKit scriptable with a JavaScript API. It has fast and native support for various web standards: DOM handling, CSS selector, JSON, Canvas, and SVG.（http://phantomjs.org/）
在前一章中，我们已经成功尝试分析 Ajax 来抓取相关数据，但是并不是所有页面都可以通过分析 Ajax 来完成抓取。比如，淘宝，它的整个页面数据确实也是通过 Ajax 获取的，但是这些 Ajax 接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等，所以如果想自己构造 Ajax 参数，还是比较困难的。对于这种页面，最方便快捷的抓取方法就是通过 Selenium。本节中，我们就用 Selenium 来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到 MongoDB。
在前一章中，我们已经成功尝试分析Ajax来抓取相关数据，但是并不是所有页面都可以通过分析Ajax来完成抓取。比如，淘宝，它的整个页面数据确实也是通过Ajax获取的，但是这些Ajax接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等，所以如果想自己构造Ajax参数，还是比较困难的。对于这种页面，最方便快捷的抓取方法就是通过Selenium。本节中，我们就用Selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到MongoDB。 1. 本节目标 本节中，我们要利用Selenium抓取淘宝商品并用pyquer
我小时候就很喜欢看书,也喜欢买书。书就像是我的朋友，不管去任何地方，只要拿本书在手心里，就觉得有安全感。
淘宝店主现在都觉得淘宝生意是越来越难做了。流量越来越少。好多人开始选择用很多花钱的推广方式，其实还是有很多免费的推广方式的。今天良家佐言来讲一讲淘宝网站怎么通过优化关键词来提高流量。
本文介绍了如何利用Python3和Selenium爬取淘宝商品信息并保存到MongoDB。首先介绍了淘宝商品页面的HTML结构，然后利用BeautifulSoup和Selenium对商品信息进行了爬取。最后通过MongoDB的PyMongo驱动将商品信息保存到MongoDB中。
电商系统基本是开发者接触的最多的系统了，对于一个电商系统，商品模块显然是其核心功能，商品模块设计的好坏直接决定后续的开发进度和维护成本。
即library,是一个封装好的特定的集合(方法和函数).从封装一大堆函数的角度理解库,就是在这个库中,封装了很多预先定义好的函数在里面,比如animate,hide,show,比如获取元素等/
本文主要目标是采集淘宝的评价，找出客户所需要的功能。统计客户评价上面夸哪个功能多，比如防水，容量大，好看等等。
文章概述：作为中国最大的电商集团，阿里巴巴一直善于自省自查。大数据革命的旋风吹到中国，让阿里巴巴得以机会发现自己脚下土地的松动。按照“数据基础决定上层建筑”的逻辑，阿里巴巴祭出一系列数据迁移和优化项目——重塑阿里电商生态系统的生命之树正破土生发。然而，“釜底抽薪”般的大动作可是需要拿出十万分的谨慎和耐心…… 高空任务 自曝其短、奋起补课的事儿还是静悄悄地进行。 当摄像师不断变换机位寻找最佳视角拍摄时，潘宝坤有点愤怒了。“你们出去！别拍了！等我们做好再回来！”他吼道。 这一幕发生在1月13日晚，在阿里巴巴杭
小游戏火遍微信，淘宝怎能等待？ 淘宝也开始上线小游戏了！继 4 月 2 日，淘宝购买下旅行青蛙版权之后，近日，淘宝首款小游戏「旅行青蛙」正式开启公测。部分用户通过搜索，即可体验试玩。据知晓程序获悉，该游戏将于 5 月 9 日正式上线。 而淘宝「旅行青蛙」的上线，距离这个游戏的大火已经过去了 3 个多月。在游戏玩家对一款游戏的兴趣和热度都在快速变化的今天，3 个月时间足够长了。不过，相比较而言，淘宝的小游戏所主打的是中国风，以及模式上的大创新，都让它充满期待。 「旅行青蛙」的正确打开方式 目前旅行青蛙在淘宝上
今天和同事聊到了淘宝视频的问题，因为现在貌似不能直接拿到 video 的 src 值了，淘宝搞这些幺蛾子相比也是为了规避能直接获取下载视频而做的视频防盗的这么一个措施，毕竟这样也能增加视频盗取成本。不过有问题就有办法，因为是有这个需求所以也去谷歌了下，了解了最近的解决方案，这里做个笔记分享一下。
业务场景：作为全球最大的 B2C 电子商务平台之一，淘宝平台提供了丰富的商品资源，吸引了大量的全球买家和卖家。为了方便开发者接入淘宝平台，淘宝平台提供了丰富的 API 接口，其中商品详情接口是非常重要的一部分。大家有探讨稳定采集淘宝整站实时商品详情评论数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情详细信息查询，数据参数包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据完整解决方案帮助买家更准确地进行商品选购。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS 高、出滑块概率极低，API 整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
想做一个B2B2C的电商平台，在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题？如何设计具体的统计模块？
又快到了一年一度的双十一，你是不上班/上课时摸鱼做京东/淘宝的双11任务，分享几个工具帮你解放双手，自动帮你做任务领金币。
前一段时间写了一篇文字主要偏重于微信小程序后端的开发的。今天从微信小程序前端开发角度，谈一谈：微信商城类小程序的前端开发是如何进行的。
刚刚过完年中大促，很多女性同胞等待的下一个大促就是：双十一天猫全球狂欢节！马云爸爸也因为每年的“光棍节”成为全世界最懂女性的男人。
无论零售电商行业的商业模式如何演变，其核心均在于平衡“体验、效率和成本”三大维度的关系。
2009年，在11月11日“光棍节”这一天，为了让用户记住自己并抓住十一黄金周和圣诞促销季之间的换季购物需求。天猫首次尝试购物节的玩法。2015年，双十一成为中国绝无仅有的购物狂欢季，天猫当天的GMV达到堪称天文数字的912亿。 双十一购物节取得巨大成功之后，淘宝网今天宣布，将在7月22-24日启动“淘宝造物节”，除了线上促销之外，还将在上海世博会展馆举办线下“万众大趴”，分为T（TECHNOLOGY）、A（ARTS）、O（ORIGINALITY）三个板块，向全世界的年轻人展示科技、音乐、潮流时尚、综艺、
英国《金融时报》曾报道过：在中国，KOL营销正在逐渐取代电视和纸媒广告等传统营销方式。
大家好，我是零一。我的公众微信号是start_data，欢迎大家关注。今天是第二篇，但不是接着第一篇的。这一篇是中间加进来的，主要送给小卖家和准卖家们。仅用两个工具，淘宝指数和阿里指数，官方工具，完全免费的。 首先，我先说一下自己用excel等工具做的分析，跟使用这些现成数据平台的区别。 1丶会用工具自己做分析，不单单局限在淘宝，这个时代什么行业都有数据，如果掌握了，你做什么都能应用到。用淘宝指数或者阿里指数只能局限在淘宝这一块。 2丶用现成的数据平台，只要求能看懂数据，几乎不需要自己动手分析数据。可能10
注册授权——选择模版——编辑内容，就能拥有自己的小程序商城了。鉴于小程序本身的特性和优势，可以和零售店铺打通，无需增加过多额外的运营成本，还可以结合线下做一些营销玩法。
大家有探讨稳定采集淘宝天猫整站实时商品数据接口，商品详细信息查询，数据参数包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据写入excel表格的完整解决方案。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS高、出滑块概率极低，API整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
提及购物，大家都会不约而同的选择网购。相比实体店，网购的优势已经无需赘述，垂直营销、口碑保障、服务到家还能免去逛街的劳累。 但近年来实体店在网店的打击之下，市场份额越来越小。但是实体店坚挺至今，仍未消
业务背景：大家有探讨稳定采集淘宝天猫商品详情页面数据及商品评论数据包括App端和H5端及PC端，采集数据包括：商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，店铺卖家回复内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据接口用于数据分析完整解决方案。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS高、出滑块概率极低，API整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构，维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度，有卖家、类目、品牌等父层次。对于层次结构，是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理，需要进行取舍。
业务场景：作为全球最大的 B2C 电子商务平台之一，淘宝天猫平台提供了丰富的商品资源，吸引了大量的全球买家和卖家。为了方便开发者接入淘宝天猫平台，淘宝天猫平台提供了丰富的 API 接口，其中历史价格接口是非常重要的一部分。大家有探讨稳定采集淘宝（天猫）京东阿里拼多多等平台整站实时商品详情历史价格数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情历史价格数据详细信息查询，数据参数包括：商品链接，商品列表主图、价格、标题，sku，库存，销量，店铺昵称，店铺等级，商品详情SKU属性，商品视频，商品优惠券，促销信息，详情属性描述，宝贝ID，区域ID,发货地，发货至，快递费用，物流费用等页面上有的数据完整解决方案帮助买家更准确地进行商品选购及商品分析。这个引起了我对技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS 高、出滑块概率极低，API 整体稳定，可满足商品分析，竞品分析，品牌监控，商品搬家，商品上传，商城建设，淘宝客，erp 选品，店铺同步，CID 店铺订单回传接口等业务场景的性能需求，下面介绍接口封装代码教程：
【B2B2C模式类似淘宝京东】：商家后台发布商品时，勾选：支持【快递物流发货】,同时也可以勾选【货到付款】，设置好运费模板，以及其他商品属性后，此商品就可以开启【B2B2C模式】。流程：买家下单 -> 待付款 -> 待发货(快递物流/自己送货) -> 确认签收等。
从上述代码可以看出是和top.js相关联的，也就是说要弄明白搜索相关的代码得去从top.js这个文件中找。
利用jQuery UI中Auto-complete插件实现输入自动完成功能，大家在使用诸如淘宝、京东等电商平台搜索商品时，往往只要输入商品的一些特殊字符，就可以显示出和该字符相近的列表菜单，用户使用鼠标或者键盘方向键就可以快速选择，实现了很好的用户体验。
每年双 11 开卖的那一刻，千万用户同时在线下单，那个瞬间服务器的压力是平时流量的数百倍，淘宝系统是否能够稳定支撑，是每年所有人关注的热点话题。
今天自己实战写了个爬取京东商品信息，和上一篇的思路一样，附上链接：https://www.cnblogs.com/cany/p/10897618.html
小程序火了，如同十年前的淘宝店、三年前的微商城，如果企业没有去做，就很难获得这波新技术红利。但与前两者不同，如果淘宝店和微商城还能依靠大平台付费引流，小程序这种“互联网去中心化”的典型产品形态，对运营者的运营水平提出了一定要求。更何况，选择小程序的大多数资金实力有限的中小店铺。
亚马逊还是一个不错，挺有意思的网站，相对于国内电商平台，淘宝而言，它对于你爬的容忍度似乎更高？不知道反爬频率是多大，而不同的国家与地区有不同的网站，最关键的就是域名后缀，比如国内是cn，国际美国亚马逊是com，而法国亚马逊恰好是一个国内可以访问的站点。
用户画像在阿里巴巴旗下的淘宝网、虾米音乐上都不乏个性化推荐场景，淘宝、天猫平台上的众多商家则需要通过用户调研和产品研发来把握产品的目标人群和人群偏好，从而对用户投其所好。对用户有深刻的理解是网站推荐、企业经营制胜的重要 环。在传统企业中，获取用户的反馈信息耗时长、结果缺失，是个难关。然而 随着大数据热潮的兴起，快速捕捉海量用户行为并精确分析人群偏好等商业信息已经成为可能。作为个性化技术的重要基础，相比于传统企业的购物篮分析、问卷调查，在用户 画像的塑造上具备技术的天然优势。 阿里全域数据提供了足够的数据基础，正是基于用户网购、搜索 娱乐影音等行为的数据洞察，可以利用数据分析辅以算法的视角对用户进行 360 全方位的特征刻画。那么，究竟什么是用户画像？通俗地讲，用户画像即是为用户打上各种各样的标签，如年龄、性别、职业、商品牌偏好、商品类别偏好等。这些标签的数目越丰 ，标签越细化，对用户的刻画就越精准。例如，分析某用户为女性，可能仅仅是将与女相关的服装、个人护理等商品作为推荐结果反馈给该用 户：但若根据用户以往的浏览、交易等行为挖掘出进一步的信息，如用户的地理信息 海南，买过某几类品牌的服装，则可以将薄款的、品牌风格相似的服装 作为推荐结果。一般而言，用户画像可以分为基础属性、购物偏好、 社交关系、财富属性等几大类。对于刻画淘宝网购用户，则应侧重于他们在网购上的行为偏好。下面以用户女装风格偏好为例，讲解该用户标签是如何基于全域数据产出的。购买过淘宝商品的读者对商品详情页都不会陌生，一件商品的关键 特征除了反映在商品图片和详情页中以外，主要可以采集的信息是商品的标题以及参数描述。女装有哪些风格？首先需要将女装行业下的商品标题文本提取出来，对其进行分词，得到庞大的女装描绘词库。然而，淘宝商品的标题由卖家个人撰写，并不能保证其中的词语都与商品风格描述相关。因此，对于所得到的女装描绘词库，首先，需要根据词语权重去除无效的停用词，方法如计算 TF-IDF 值。其次，在女装商品的参数描述中，如果已经包含了一种商品风格，例如“通勤”“韩版”等常见风格，那么通过计算词库中词语与参数描述中风格词的相似度，可以过滤得到女装风格词库，利用无监督机器学习如 LDA 等方法可以计算种风格所包含的词汇及这些词汇的重要性。那么 买家偏好什么风格昵？在淘宝网上，买家拥有浏览、搜索、点击、收藏、加购物车以交易等多种行为，针对每种行为赋予不同的行为强度（比如浏览行为强度弱于交易行为），再考虑该商品的风格元素组成，就能够通过合理的方式获知买家对该风格的偏好程度了。对于这样的商品偏好计算，数据挖掘人员需要仔细分析用户偏好的商品的类型、品牌、风格元素、下单时间，这 系列行为可以构成复杂的行为模块。同理，利用机器学习算法，可以从用 户行为中推测其身份，例如男生和女生、老年与青年偏好的商品和行为方式存在 别，根据定的用户标记，最后能够预测出用户的基础身份信息。
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