ITValue注：通过大数据来针对用户进行画像分类，这早已是电商平台们常用的手段了，而优化用户体验、提升物流速度、向用户精准推荐商品，这些技术的实现也都往往需要靠大数据挖掘能力。

在2015钛媒体T-EDGE峰会上，京东集团的首席技术顾问翁志详细讲述了大数据在京东的应用，并且翁志透露，刷单行为也可以通过数据的分析分割出来，后台对这个数据进行剥离，让刷单变得更慢，更无效。

1，大数据构造京东用户画像。对于用户，每个人都有自己的基本属性，购买能力、行为方式，还有他的社交网络和社会中的角色，心理特征、兴趣爱好，这些数据都可以用这些特性，都可以标识出来，用多达300个的标识刻画出人物画像并进行归类。并且基于此，可以进行一些有针对性的计算和有针对性的促销。

2，根据用户画像，建立小区模型。在中国，用户的住宅小区通常是根据价格档次进行分类的，根据这点可以判断这个小区的总体行为应该是相似的群体，以此来预测小区居民的消费行为，并进行提前调仓和储备货物，来进行物流速度的提升。

3，个性化推荐。这是大数据最直接的体现，首先京东对用户进行画像，同时对商品进行分类。其次，在商品和用户之间建立关联，再加上一些其他的维度，包括时间的维度、用户的购买能力等相关联，然后就可以计算出这个用户在什么时候需要什么样的产品。

4，京东慧眼，用用户的行为来影响产品的生产。基于大数据模式，对用户需求进行一个细致的分析，通过预测用户需求来倒逼传统企业生产方。

以下是翁志在2015钛媒体T-EDGE峰会上的演讲实录，经ITValue编辑：

京东的数据应用中，包括很多产品，有京东慧眼，有精密机器人，用户画像，商品画像，每一个产品的背后都是用数据来驱动的，比如JIMI机器人，后面语音的处理，文字的分割，文字的语义的分析，我们用到深度记忆学习的方式来完成，这里可能没有的还有我们对图片的分析，图片的识别，他后面是用到叫做CNN、RNN的方式，也是一种神经网络来进行处理，这些都是大数据背后一些算法的实现。

如何发挥京东大数据的优势和价值？

首先我讲一下京东的用户画像，对于用户，每个人都有自己的基本属性，购买能力、行为方式，还有他的社交网络和社会中的角色，心理特征、兴趣爱好，这些数据都可以用这些特性，都可以标识出来，对于用户的画像我们可以用多达300多个标识来进行一个标注，把这些信息组织起来，我们就可以清晰的了解一个人的行为方式，比如说这个人是属于哪个年龄段，他的星座是什么，体型是什么，身高是什么，可以把这群人进行一个归类。同时也把他的相归于我们的个性化服务注入到个性的特征当中去。

这就是用户分群的一个方式，比如说这个人是崇尚智能设备的，我们就可以用技术达人来给他分类，这个人买东西他是会找到最好的价格，我们可能就是一个网购高手，他家庭是否买小孩的东西，他可能属于有孩一族、数码潮人，有家有室，我们可以贴出标签，我们也可以看出很多有趣的行为来。

比如说他每次访问京东是通过一些网吧来访问的，我可能就知道，他是用计算机来访问的，他访问的是web界面，他可能没有用家里的计算机，如果他在家里访问，通过高速上网他白天应该没有时间的，都是在晚上进行操作的，他如果在公司里上网我们可以知道他一定的行为，我们可以把用户分成不同的类型。性格上都可以进行分类，可以帮助我们进行有目的的促销，有目的的推送他所需要的产品。

大家看到，通过一系列的计算，我们就可以把用户的行为进行一个有效的分类，基于这个基础，就可以进行一些有针对性的计算和有针对性的促销，比如说我们在做用email促销的时候叫EDN，我们做了一个比较，在我没有用数据分析方式来做的时候，普通用户的打开率是较低的，而且15天的转化率，销售转化率也不是很好，但是我们在用了数据分析的方式，在针对性的进行促销的话，我们的email打开率就提升了，而且我们15天的销售额也有一个有效的增长。

在个人用户画像的基础之上，我们怎么建立一个用户的小区模型？因为在中国的城乡市场，大家的住宅小区是根据价格档次进行分类的，根据这点可以判断这个小区的总体行为应该是相似的群体，这种有效的分类可以帮助我们什么呢？例如预测小区的消费行为和他们偏好的产品，需要的产品，这些预测行为可以帮我们提前把用户需要的产品前置到京东的前置仓去，我们产品不是放在离用户最近的地方，这样成本会很高。

如果基于小区画像，例如要进行iPhone的促销，我们就可以把预定的iPhone预置在小区附近的仓库里，这样网页上一发布的商品可能在十分钟后，十分钟以后您下完单，二十分钟以后我们就可以进行快速的配送，这些高效率的送货行为都是基于我们把我们的产品已经在预先分配好在不同的站点的基础上完成的。

大数据产品最直接、最简单的应用应该是个性化推荐。在我们的网页当中，我们对一个消费者有多达几十种推荐的产品，后台会猜你喜欢哪种商品，需要哪些商品。还有邮件的推荐，他推荐的产品帮助我们把用户需要的商品推送给最有潜力去买的用户的前端。我们怎样做到个性推荐的呢？

首先京东对用户进行画像，包括我刚刚说的这些属性会进行一个分类，对于一个商品我们也会进行商品的分类，因为商品的分类可以让我们可以更好的为用户进行商品推荐。其次，在商品和用户之间建立关联，再加上一些其他的维度，包括时间的维度、用户的购买能力等相关联，我们就可以计算出这个用户在什么时候需要什么样的产品。

最后给大家介绍一个京东大数据应用的产品：京东慧眼。普通的流程是我们通过用户行为分析用户购买产品的一个能力和他的方式，来给用户推荐产品，但是我们发现很多情况下我们需要用用户的行为来影响产品的生产，所以我们可以把他变成一个商户的行为。

传统的B2C的模式，用户有他的需求，生产厂商进行生产，出来产品，但是有了我们大数据的模式以后，对用户的需求会进行一个细致的分析，因为用户当时的需求不一定是他生产出后来，有一个周期的，是几个月之后的需求，所以对这个需求我们会进行一个预测，进行一个分析，这样的话甚至是一个量化的分析，出来的生产就会是有目的的，有针对性的进行生产，这样的产品应该是更符合用户需求的，比如新加了一些功能，比如说我们价格定位可以在生产环节当中就会进行一些调整，这样出来的产品就会对用户来说应该是更满足他的需求的。

农村电商，我们不仅拥有高大上的，高端用户，我们还没有忘记更多的我们的农村用户，农村用户是我们现在一个开拓我们市场的一个具有战略性的一个项目，京东平台通过我们的这些用户行为，用户这些大数据的分析，我们可以用他来指点我们农民兄弟如何进行农业的生产，同时我们也可以根据当时的地利和当时的天气条件指导他们应该做什么样的生产，如果产品生产多了，第二年应该用什么样的方式进行弥补或者是进行转产，这就变成了一个生态圈，我们给农民兄弟提供了一套帮助他、指导他进行有序的、合理的生产方式，而且他生产出来的产品需要是什么样的，更符合用户的需求，这我们都会进行一个很合理的分析，这个数据出来以后，就可以用他来帮助我们农业生产者进行一个有针对性的生产，而且他们的产品也会找到销路，这样一整套的流程就是可以帮助极大的提升农业产品在流通环节当中的地位。

所以大家可以看到，大数据在京东的电商里占着非常非常重要的地位，他不仅通过各种各样的行为分析来了解用户，同时也帮助我们的商家进行一个有效的生产，我们用大数据把我们的前端和后端都有序的连接起来。（文/郭娟，本文根据翁志在2015钛媒体T-EDGE峰会上的演讲全文整理）