互联网数据分析的底层应用架构

电商领域，数据被分为四大类型：流量、销量、商品、会员。流量信息重点用于广告与产品改版；销量数据则从销售、补贴、渠道、支付、地域等角度分析，领导关注流量、销量、投入、渠道效率、转化率与目标客户分布；商品维度涉及品类、库存、毛利、动销与转化率；会员信息则包括注册、复购、活跃度、喜好与流失情况。

BI（商业智能）包含三个阶段：常规报表、数据分析与风控。数据分析侧重预测而非陈述，如流量异常、转化异常与订单异常监控。统计学中的UCL模型用于判断流量数据异常，通过设置阈值预警流量低于日常水平。

用户画像与推荐系统是基于用户行为数据构建的，底价系统监控价格与商品卖点。建设BI系统时需考虑免费、收费与自建平台的利弊：免费工具无法整合H5、APP数据，且数据安全受限；收费平台数据私密性较差，多数据源聚合与自定义程度有限；自建平台可定制性高，但建设周期长，人才难寻。

建议选择专业工具，如帆软报表FineReport，其自定义程度高，适合非专业人员操作。数据可视化采用编程代价最小，FineReport在这方面表现优秀。

系统架构中，用户行为数据与业务数据分别存储，前者主要在MySQL数据库，后者通过埋点系统采集，确保实时性与准确性。使用ES进行实时查询，解决大数据处理的效率问题。

BI系统支持多数据聚合与展示，通过FineReport、echart、excel实现数据可视化，便于非专业人员理解和操作。应用案例包括电商活动中的黄牛防范、后台系统展示疑似刷单名单，以及不同企业数据平台建设、数据化运营与数据可视化应用的实践。