云计算与大数据在在线购物中大数据分析工具所需的功能和相应数据和信息

云计算与大数据在在线购物中，大数据分析工具所需的功能包括：

1. 数据采集和存储：从多个数据源中采集数据并存储到云端数据仓库中，包括用户行为数据、商品信息、订单信息等。

2. 数据清洗和预处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去重、缺失值填充、异常值处理等，以保证数据的准确性和可用性。

3. 数据挖掘和分析：使用数据挖掘算法和机器学习模型对数据进行分析和挖掘，以提取有价值的信息，如用户偏好、购物路径、销售趋势等。

4. 可视化和报告：将分析结果可视化呈现，并生成报告，以帮助商家更好地理解数据，并作出相应的决策和调整。

相应的数据和信息包括：

1. 用户行为数据：包括用户访问记录、浏览商品、购物车、下单、支付等行为数据，可以反映用户的兴趣、偏好和消费习惯。

2. 商品信息：包括商品名称、价格、描述、库存等信息，可以帮助商家了解商品的销售情况和库存状况。

3. 订单信息：包括订单编号、购买时间、商品信息、物流信息等，可以帮助商家了解订单的状态和处理情况。

4. 外部数据：如天气、人口统计等数据，可以帮助商家了解消费者的环境和背景，从而更好地做出决策。