r 语言在电子商务领域的应用 · xxxx81 -0.38 诺基亚（nokia）xxxxgsm手机（x

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...... R 语言在电子商务领域的应用

刘思喆

数据部推荐系统

2014 年 5 月 25 日

刘思喆 (京东) 7th China R 2014 年 5 月 25 日 1 / 21

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为什么选择 R

目录

推荐系统

..1 为什么选择 R

..2 R 的大数据应用方案

..3 R 应用的技术架构

..4 应用案例

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为什么选择 R

使用 R 语言的背景

• 京东业务涉及用户、商品、商家、促销、反作弊、风险控制、精准营销、运营优化等

• 2012 年正式启动了大数据平台的搭建，平台底层数据存储和离线运算由 hadoop 完成

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为什么选择 R

建模环境简述

.数据情况：..

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• 客户维度：亿级 -> 千万级

• 商品维度：千万级 -> 百万级

• 数据量：M-G 级

.分析场景：..

......

..1 探索分析：均值、方差、分位数、列联表

..2 基础分析：如假设检验、相关分析、主成分（因子）分析

..3 挖掘模型：回归、kmeans 聚类、决策树、关联规则、时序等

..4 可视化图形：条图、直方图、概率密度图、定制化图形

..5 重复性分析：

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为什么选择 R

从 R 的角度来看

• 数据挖掘领域应用最广泛的软件和语言（KDnuggets 2012,2013）

• 完整且丰富的统计、机器学习、可视化平台

• 数据编程的完美实现

• 便捷的、可扩展的并行方案（如同 hadoop）

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R 的大数据应用方案

目录

推荐系统

..1 为什么选择 R

..2 R 的大数据应用方案

..3 R 应用的技术架构

..4 应用案例

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R 的大数据应用方案

大数据的解决方案

Solution 1: R 同一些特定领域的工具的结合 (e.g MapReduce style tools, Hadoop,Streaming, Hive, Pig, Cascading...)R + Hadoop rhbase, rmr, rhdfs, RHIPE

R + MongoDB RMongo, rmongodbR + MPI Rmpi, pbdMPI, snow, snowfallR + GPU gputools, HiPLARM

Solution 2: 通过扩展包，增强读取和处理大数据的能力 (e.g bigmemory, ff, biglm...)ff offers file-based access to data sets that are too large to

be loaded into memorybiglars can use the ff to support large-than-memory datasets for

least-angle regression, lasso and stepwise regression.bigrf a Random Forests implementation with support for

parellel execution and large memory.

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R 的大数据应用方案

实际应用方案

包或支持运行环境优势劣势

BLAS 单机直接并行化只针对于数学计算有效

parallel 单机轻量级 fork 方式snow，snowfall 集群易部署 socket

Rmpi 集群较成熟 (未采用)Rhadoop 集群同现有环境匹配依然有一定开发量

还有一种方式：使用 R 生成规则，在 hadoop 平台做并行

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R 应用的技术架构

目录

推荐系统

..1 为什么选择 R

..2 R 的大数据应用方案

..3 R 应用的技术架构

..4 应用案例

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R 应用的技术架构典型数据挖掘工作流

一般工作流程

..1 通过 Hive 集群获取目标数据

..2 在 R 环境下进行数据探索、清洗、转换工作

..3 R 环境下分析建模 (Feature Selection, Benchmark)

..4 评估 (离线评估和分流量测试)

..5 线上集成 (R, Hive QL, Java, C++, Python...)

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R 应用的技术架构典型数据挖掘工作流

数据的流动

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R 应用的技术架构涉及技术

涉及数据挖掘、分析技术的相关 R 包

• 数据传递及服务（RHive、RServe、rJava、RJDBC）

• 清洗及预处理（sqldf、stringr、XML、data.table）

• 抽样、预测、分类、关联规则、特征选择、稀疏矩阵运算、矩阵分解、社交网络、分词、模型评估等

• 高性能计算（rhdfs、rmr2、Rcpp、snow）

• 自动化报告（knitr、slidify）

• 其他

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应用案例

目录

推荐系统

..1 为什么选择 R

..2 R 的大数据应用方案

..3 R 应用的技术架构

..4 应用案例

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应用案例

如何评价一款商品的好坏？

..1 普通消费者在购买商品后，会对商品有一个全面的感受，比如销售者满意度、客户

体验等。但如何收集消费者对商品的感受数据则是难点。

..2 消费者对一件（一组）商品满意度非常差，则消费者会选择不再回来购物。这种流

失的源头是出现了 “不良” 商品，需要商家进行优化（比如配送、商品质量、商品价格等）

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应用案例

可选的数据解决方案

• 客户投诉数据

• 商品评论的文本数据

• 基于用户购买行为

前两种方案优点是非常明显的，是了解商品满意度的直接途径。但也存在部分缺点：

• 投诉数据量有限，有些用户并不倾向通过投诉来表示不满，而是直接 “用脚投票”

• 使用评论数据的前提是：所有的不满意用户都会在网站上留言，但事实并非如此

• 用户对于商品挑剔程度不同：有的用户所有的评论都呈现攻击性态度，但这些差评并不影响未来的购物

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应用案例

基本原理

在京东第一次购物的用户体验非常重要，体验好则成为存量用户，反之则失去用户。已

知这些新用户第一次购买的商品清单和用户未来的状态（未来是否再发生购物行为），

则可以生成如下矩阵：status p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10

1 u1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 01 u2 0 0 1 1 0 0 0 1 0 01 u3 1 1 0 0 0 0 0 0 1 01 u4 1 0 0 1 0 0 0 0 0 01 u5 0 1 0 0 0 1 0 0 0 00 u6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 00 u7 0 1 0 0 0 0 1 0 0 10 u8 1 0 0 0 1 0 0 0 0 00 u9 0 0 0 1 0 0 0 0 1 00 u10 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1

• 如果用户未来 X 个月又购买了某种商品，则在这个矩阵 status 对应的位置标记为1，反之为 0。

• 矩阵的行代表了用户，列代表了商品：对于第一行来说，u1 用户购买了 p4、p5 两件商品。

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应用案例

基本原理

在京东第一次购物的用户体验非常重要，体验好则成为存量用户，反之则失去用户。已

知这些新用户第一次购买的商品清单和用户未来的状态（未来是否再发生购物行为），

则可以生成如下矩阵：status p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10

1 u1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 01 u2 0 0 1 1 0 0 0 1 0 01 u3 1 1 0 0 0 0 0 0 1 01 u4 1 0 0 1 0 0 0 0 0 01 u5 0 1 0 0 0 1 0 0 0 00 u6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 00 u7 0 1 0 0 0 0 1 0 0 10 u8 1 0 0 0 1 0 0 0 0 00 u9 0 0 0 1 0 0 0 0 1 00 u10 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1

• 如果用户未来 X 个月又购买了某种商品，则在这个矩阵 status 对应的位置标记为1，反之为 0。

• 矩阵的行代表了用户，列代表了商品：对于第一行来说，u1 用户购买了 p4、p5 两件商品。

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应用案例

实际的清单结果及解释

Table : 部分 “不良” 商品的清单

sku_id score product_name10xxxxxxxx -0.52 carslan 卡姿兰 xxxxxxx10xxxxxxxx -0.41 xxxx xxxx 秋冬新款男士亮面休闲 xxx xxx xxx10xxxxxxxx -0.55 xxxx 秋冬新款男装修身中长款 xxxxx xxxxx xxx 黑色 XLxx41xx -0.37 xxxx xxxx 18 升电烤箱 xxx xxxx xxxxxx76 -0.40 诺基亚（NOKIA）xxxx GSM 手机（x）非定制机xxxx81 -0.38 诺基亚（NOKIA）xxxx GSM 手机（x）非定制机xxxx23 -0.33 联想 xxxx 3G 手机 xxxxxxxx 双卡双待单通xxxx25 -0.52 xxxxx xxxx 4G 录音笔xxxx32 -0.41 HTC xxxxx 3G 手机（xxxx）TD-SCDMA/GSM

Table : 对于三类商品的标记以及表现

表现表现 id 名称购买用户数再次购买不再购买

不良： - 10xxxxxxxx xxxxxxxxx 纯棉男袜 32 3 29正常： 0 38xxxxxx xxx 超薄干爽纸尿裤箱装 xxxx 片 13 6 7优秀： + 30xxxxxx xx 螺旋藻 xxxxxxxxxx*1 桶 15 14 1

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应用案例

实际的清单结果及解释

Table : 部分 “不良” 商品的清单

sku_id score product_name10xxxxxxxx -0.52 carslan 卡姿兰 xxxxxxx10xxxxxxxx -0.41 xxxx xxxx 秋冬新款男士亮面休闲 xxx xxx xxx10xxxxxxxx -0.55 xxxx 秋冬新款男装修身中长款 xxxxx xxxxx xxx 黑色 XLxx41xx -0.37 xxxx xxxx 18 升电烤箱 xxx xxxx xxxxxx76 -0.40 诺基亚（NOKIA）xxxx GSM 手机（x）非定制机xxxx81 -0.38 诺基亚（NOKIA）xxxx GSM 手机（x）非定制机xxxx23 -0.33 联想 xxxx 3G 手机 xxxxxxxx 双卡双待单通xxxx25 -0.52 xxxxx xxxx 4G 录音笔xxxx32 -0.41 HTC xxxxx 3G 手机（xxxx）TD-SCDMA/GSM

Table : 对于三类商品的标记以及表现

表现表现 id 名称购买用户数再次购买不再购买

不良： - 10xxxxxxxx xxxxxxxxx 纯棉男袜 32 3 29正常： 0 38xxxxxx xxx 超薄干爽纸尿裤箱装 xxxx 片 13 6 7优秀： + 30xxxxxx xx 螺旋藻 xxxxxxxxxx*1 桶 15 14 1

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应用案例

有益的效果

按品类，造成用户流失的原因分析略 . . .

• 识别过程更加规整化、流程化。为日常运营中干预 “不良” 商品提供了一个有效、快速、便捷的方式。

• 有效减少不良商品对于客户的负面影响。阻止这些客户流失或流向竞争对手，对其他（潜在）顾客的负面影响降低至最低。

• 对于使用以天为记录单位的不良商品识别方法的应用，每天大约能记录 5-10 种不良商品，平均覆盖 100-150 个客户。保守地，按照每位客户一年再购买一次商品，客单价 250 计算，未来一年累计额外带来 900 万 -1350 万的销售额。

刘思喆 (京东) 7th China R 2014 年 5 月 25 日 18 / 21

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应用案例

有益的效果

按品类，造成用户流失的原因分析略 . . .

• 识别过程更加规整化、流程化。为日常运营中干预 “不良” 商品提供了一个有效、快速、便捷的方式。

• 有效减少不良商品对于客户的负面影响。阻止这些客户流失或流向竞争对手，对其他（潜在）顾客的负面影响降低至最低。

• 对于使用以天为记录单位的不良商品识别方法的应用，每天大约能记录 5-10 种不良商品，平均覆盖 100-150 个客户。保守地，按照每位客户一年再购买一次商品，客单价 250 计算，未来一年累计额外带来 900 万 -1350 万的销售额。

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应用案例

总结

• 并不是所有的数据场景都适合使用 R，但 R 可以帮我们对业务迅速做出反应

• 一般情况下，传统的统计模型优于复杂的推断模型

刘思喆 (京东) 7th China R 2014 年 5 月 25 日 19 / 21

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应用案例

Q & A

• 邮件：liusizhe<at>jd.com

• 博客: http://www.bjt.name

• 微博：@ 刘思喆

.Jump to first slide

刘思喆 (京东) 7th China R 2014 年 5 月 25 日 20 / 21

mailto:[email protected]

http://www.bjt.name

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