自营商品订单配送怎么分析需求

自营商品订单配送的需求分析可以从以下几个方面入手：

1. 订单量分析：分析订单量的高峰期、低谷期和平峰期，以及不同时间段的订单量分布情况，为配送策略的制定提供依据。

2. 配送距离分析：分析订单的配送距离及分布情况，以及不同地区的交通状况和配送成本，为制定配送路线和费用标准提供依据。

3. 配送时效分析：分析客户对配送时效的要求和期望，以及不同地区的配送时效情况，为制定配送时效目标和配送优先级提供依据。

4. 配送员管理分析：分析配送员的数量、工作时间和工作效率，以及不同地区的人力资源情况，为制定配送员招聘、培训和管理策略提供依据。

5. 物流设施分析：分析物流设施的数量、分布和容量，以及不同地区的物流设施情况，为制定物流设施的建设、更新和维护计划提供依据。

通过以上分析，可以了解到客户的需求、市场的竞争情况和物流配送的现状，有利于制定合理的自营商品订单配送策略，提高客户满意度和经济效益。

相关问题

社区+自营店+uni

社区自营店Uni是一个位于社区内的自营店，它的目标是为社区居民提供方便快捷的购物体验。

首先，社区自营店Uni与居民密切相关。它位置便利，接近居民住所，帮助居民节省时间和精力。居民不需要走老远去大型商场，只需步行几分钟即可购买日常所需品。这对于老年人、家庭主妇和上班族来说非常具有吸引力，因为他们可以轻松地在工作或者家务之余购买所需商品，提高了生活的便利性。

其次，社区自营店Uni为居民提供各种所需商品。不论是生活用品、蔬果、肉类还是日用百货，Uni都能提供丰富的选择。居民们可以在这里一站式购买自己的所需商品，无需四处奔波。此外，社区自营店Uni也提供了个性化服务，可以根据居民的需求进行定制采购，满足他们的个性化需求。

第三，社区自营店Uni还重视居民的意见和建议。他们会定期开展居民满意度调查，了解居民对服务品质和商品种类的评价和需求。如果居民有任何问题或建议，店方会尽力解决并提供满意的解决方案。这种互动促进了居民与社区自营店之间的良好关系，并增加了店方与居民之间的信任。

综上所述，社区自营店Uni不仅提供方便快捷的购物体验，还致力于满足居民的需求并与居民建立良好的关系。它在社区中扮演着重要的角色，为居民的生活提供了便利，也为社区的发展做出了贡献。

city_info.txt文件 1 北京 华北 2 上海 华东 3 深圳 华南 4 广州 华南 5 武汉 华中 6 南京 华东 7 天津 华北 8 成都 西南 9 哈尔滨 东北 10 大连 东北 11 沈阳 东北 12 西安 西北 13 长沙 华中 14 重庆 西南 15 济南 华东 16 石家庄 华北 17 银川 西北 18 杭州 华东 19 保定 华北 20 福州 华南 21 贵阳 西南 22 青岛 华东 23 苏州 华东 24 郑州 华北 25 无锡 华东 26 厦门 华南 product_info.txt文件 1 商品_1 自营 2 商品_2 自营 3 商品_3 自营 4 商品_4 自营 5 商品_5 自营 6 商品_6 自营 7 商品_7 自营 8 商品_8 自营 9 商品_9 自营 10 商品_10 自营 11 商品_11 自营 12 商品_12 第三方 13 商品_13 第三方 user_visit_action.txt文件 2019-07-17 95 26070e87-1ad7-49a3-8fb3-cc741facaddf 37 2019-07-17 00:00:02 手机 -1 -1 \N \N \N \N 3 2019-07-17 95 26070e87-1ad7-49a3-8fb3-cc741facaddf 48 2019-07-17 00:00:10 \N 16 98 \N \N \N \N 19 2019-07-17 95 26070e87-1ad7-49a3-8fb3-cc741facaddf 6 2019-07-17 00:00:17 \N 19 85 \N \N \N \N 7 2019-07-17 38 6502cdc9-cf95-4b08-8854-f03a25baa917 29 2019-07-17 00:00:19 \N 12 36 \N \N \N \N 5 注意：txt文件都是没有表头的！！！ 1.项目需求 1）统计最受欢迎的品类，先排序点击-再是订单-最后是支付 2）统计页面跳转率 3）不同区域内的热门商品Top3 4）自定义需求（哪一时间段访问人数最多，按小时统计/按日期统计/按四季统计） 给出完整scala代码使用

代码如下：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object ECommerceAnalysis {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("ECommerceAnalysis").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 读取数据
    val cityInfo = sc.textFile("city_info.txt")
    val productInfo = sc.textFile("product_info.txt")
    val userVisitAction = sc.textFile("user_visit_action.txt")

    // 1. 统计最受欢迎的品类，先排序点击-再是订单-最后是支付
    val categoryCount = userVisitAction.flatMap(line => {
      val fields = line.split("\t")
      if (fields(6) != "-1") {
        // 点击
        List((fields(6), (1, 0, 0)))
      } else if (fields(8) != "null") {
        // 订单
        val orderIds = fields(8).split(",")
        orderIds.map(orderId => (orderId, (0, 1, 0)))
      } else if (fields(10) != "null") {
        // 支付
        val paymentIds = fields(10).split(",")
        paymentIds.map(paymentId => (paymentId, (0, 0, 1)))
      } else {
        Nil
      }
    }).reduceByKey((x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2, x._3 + y._3))
      .map{case (categoryId, (clickCount, orderCount, paymentCount)) =>
        (clickCount, orderCount, paymentCount, categoryId)
      }.sortBy(x => (x._1, x._2, x._3), false)
      .take(10)

    categoryCount.foreach{case (clickCount, orderCount, paymentCount, categoryId) =>
      println(s"Category $categoryId: ClickCount: $clickCount, OrderCount: $orderCount, PaymentCount: $paymentCount")
    }

    // 2. 统计页面跳转率
    val pageJumpCount = userVisitAction.map(line => {
      val fields = line.split("\t")
      val pageId = fields(5).toInt
      val sessionId = fields(2)
      val actionTime = fields(4)
      val actionType = fields(6).toInt
      (sessionId, (pageId, actionTime, actionType))
    }).groupByKey().flatMap{case (sessionId, iter) =>
      val actions = iter.toList.sortBy(_._2)
      val pageJumpActions = actions.zip(actions.tail)
        .filter{case (action1, action2) => action1._3 == 0 && action2._3 == 1}
      pageJumpActions.map{case ((pageId1, time1, _), (pageId2, time2, _)) =>
        ((pageId1, pageId2), 1)
      }
    }.reduceByKey(_ + _)

    val pageVisitCount = userVisitAction.map(line => {
      val fields = line.split("\t")
      val pageId = fields(5).toInt
      val sessionId = fields(2)
      (sessionId, pageId)
    }).distinct().groupByKey().map{case (sessionId, iter) =>
      val pageIds = iter.toList.sortBy(x => x)
      val pageVisitPairs = pageIds.zip(pageIds.tail)
      pageVisitPairs.map(pair => (pair, 1))
    }.flatMap(x => x).reduceByKey(_ + _)

    val pageJumpRate = pageJumpCount.join(pageVisitCount).map{case ((pageId1, pageId2), (jumpCount, visitCount)) =>
      (pageId1, (pageId2, jumpCount.toDouble / visitCount))
    }.groupByKey().map{case (pageId, iter) =>
      val pageJumpInfo = iter.toList.sortBy(-_._2).take(10)
      (pageId, pageJumpInfo)
    }

    pageJumpRate.foreach{case (pageId, pageJumpInfo) =>
      println(s"Page $pageId: ${pageJumpInfo.mkString(", ")}")
    }

    // 3. 不同区域内的热门商品Top3
    val cityProductCount = userVisitAction.flatMap(line => {
      val fields = line.split("\t")
      val cityId = fields(3)
      val productId = fields(6)
      if (productId != "-1") {
        List(((cityId, productId), 1))
      } else {
        Nil
      }
    }).reduceByKey(_ + _)

    val cityTop3Product = cityProductCount.map{case ((cityId, productId), count) =>
      (cityId, (productId, count))
    }.groupByKey().map{case (cityId, iter) =>
      val top3Product = iter.toList.sortBy(-_._2).take(3)
      (cityId, top3Product)
    }

    val cityMap = cityInfo.map(line => {
      val fields = line.split(" ")
      (fields(0), fields(1))
    }).collectAsMap()

    cityTop3Product.map{case (cityId, top3Product) =>
      val cityName = cityMap.getOrElse(cityId, "Unknown")
      val top3ProductStr = top3Product.map{case (productId, count) =>
        s"$productId:${count}"
      }.mkString(", ")
      (cityName, top3ProductStr)
    }.foreach{case (cityName, top3ProductStr) =>
      println(s"$cityName: $top3ProductStr")
    }

    // 4. 自定义需求
    // 按小时统计访问人数
    val hourVisitCount = userVisitAction.map(line => {
      val fields = line.split("\t")
      val timestamp = fields(4)
      val hour = timestamp.substring(11, 13)
      (hour, 1)
    }).reduceByKey(_ + _)

    hourVisitCount.sortByKey().foreach{case (hour, count) =>
      println(s"Hour $hour: $count")
    }

    sc.stop()
  }
}