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618、双十一促销活动监控怎样做

618要来了,小伙伴是不是都在忙着加班,备战活动呢?特别是活动监控,每次活动领导都一次次催监控数据,搞得人紧张兮兮。 那么,到底活动监控该怎么做呢?就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日,用户登录APP后可以领一张优惠券,优惠券在5月内都有效,满400减80呢。 活动好简单呀!...因此可以参照之前的活动数据,看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加,在4月12日到4月30日,活动参与数据如下表所示。...虽然5月份活动时间和4月份不一样,但活动形式是一样的,这样就能参考4月份走势。仿照4月份走势,做5月的目标拆解如下: image.png 用同样的方法,可以拆解用券人数目标。...很有可能是这个活动本身设计的不好。比如就有小哥哥说:4月份活动效果好,是因为领的是满100减20。

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vivo全球商城时光机 - 大型促销活动保障利器

一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销系列文章我们介绍了计价中心的建设,计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单?...由于穿越时光后,用户的下单时间和确认订单的时间是一致的,因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得,无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越

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vivo全球商城时光机 - 大型促销活动保障利器

一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销系列文章我们介绍了[计价中心的建设],计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单?...由于穿越时光后,用户的下单时间和确认订单的时间是一致的,因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得,无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越

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花钱办活动效果不明?零售企业应该这样量化促销活动成效

问题:费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动,可是零售商家如何知道活动办得好不好?...面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式,商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢? 今天我们用3个典型的活动分析场景,拆解活动效果量化的数据分析思路。...分别针对单个活动成果、活动前后销售影响、投入产出收益,再现零售企业促销活动的基本分析框架。 1、活动业绩 活动业绩主要用于单个活动的成果监控/复盘。围绕着目标达成情况,考量活动是否满足业务预期。...根据基础等式:销售额=客单价*销售量,促销活动的核心目标基本围绕着客单价和销售量。...假设当月不举办促销活动,正常的销量和价格带来的收益(一般为销售额或者利润)为A1,举办该促销活动的收益为A2。

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面试作业之浅析京东促销活动核心模型 - DDD

每天都会发布相关的促销活动,来勾起消费者的购物欲望;每逢佳节还会进行大量的让利惠民,来促进全民狂欢。...需求概述 商家搞促销活动的本质是促销商品,抓取消费者贪小便宜的心里,来拉动销售额,同时提高商家产品品牌的知名度,其实套路就是先提高商品的价格,然后在降价,呵呵,所以促销手段五花八门,搞得消费者晕头转向...因为大家都对电商这个大领域很熟悉了,所以我划分出一个促销中心/子域来支撑订单核心域的促销活动,也就不用解释了。...由于每个促销手段都有自己的促销规则,所以使用设计模式中的策略模式来封装这个变化点。 梳理业务场景 从京东帮助中心了解到,所有的促销活动都是在买家下单时,进行递减相应商品金额的。...买家在下单时,会对订单进行相应促销活动的验证,因此促销聚合根需要提供一个验证促销手段的规则。

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开源ClickHouse是如何成为极致弹性的原生数据仓库的?

大数据领域对ClickHouse可谓非常的熟悉了。这个最初由俄罗斯的Yandex公司开发并开源的数据仓库,以单表查询快闻名于世,一改传统Hadoop技术栈“笨,重,慢”的特点。...开源版的ClickHouse主要有几个问题: 首先,开源版的ClickHouse采用了标准的计算存储一体的Shared-nothing结构,而非原生服务常用的计算存储分离结构。...而本次发布会的重头戏是发布了原生弹性版的ClickHouse,带来的是架构方面的全方位升级。...这些都造成了ClickHouse如果不做架构改动,就很难成为极致弹性,存储计算分离的原生数据仓库。腾讯CDW-ClickHouse为此对架构做了很多改造。...经过这一系列的改造,开源的ClickHouse已经成为了存储计算分离,极致弹性的原生数据仓库,非常的方便客户们按需使用和部署。

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优质域名.tv等11个域名促销活动上新啦!

.tv新注首年优惠活动! 关于.tv域名 .tv作为顶级域名,具有与众不同的识别性,"TV"一词让人自然联想到电视、视频、影音这些概念,易于被人认知。....适合任何人注册的域名 任何企业、组织、个人都可以注册 原先的首年注册为198元/年的.tv域名 特价促销啦! 后缀 普通词新注首年/元/年 .tv 80 后缀优惠活动,等你来pick!...点击抵达【活动现场】 普通词新注册,首年优惠活动!...元/年 .co 18 .shop 8 .cloud 10 .link 18 .top 7 .xyz 8 .work 10 .website 8 .asia 6 .ren 8 .biz 18 后缀优惠活动...    腾讯云中小企业产品中心(简称SMB),作为腾讯体系中唯一专业服务于8000万中小企业的业务线,致力于为中小微企业提供全面完善贴心的数字化解决方案。

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活动促销必备|双十一你守护 Ta,天御守护你

年少时,课程比较少,与几个室友,看到优惠就点击,看到促销就抢购,遇到双十一还找人代替抢购,只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西,不到五分之一的价格,很是划算(当然随着这个行业的壮大...,也有被骗的时候:)) 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全,不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水,天真的以为既然是优惠就是商家愿意花这个成本在促销上的...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队,我们叫做“羊毛党”。一不小心,企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...“羊毛党”有选择性的参加线上的活动,从而以相对较低或者零成本获取物质上的优惠,他们的行为距离欺诈只有一步之遥,他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源,使得企业获取用户的成本在提升、损坏企业口碑和形象...通过腾讯合作伙伴的实际验证,天御防刷服务的恶意识别率高于96%。

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微信 ClickHouse 实时数仓的实践经验

为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。...二、微信和腾讯数据仓库共建 此时,腾讯数据仓库 Clickhouse 团队积极深入业务,主动与微信团队合作,双方开始共同解决上述问题。...微信跟腾讯数据仓库 Clickhouse 的合作,从今年 3 月份开始,在验证期小规模试用 ClickHouse 后,业务一直在快速增长,双方开始共建进行稳定性和性能上的优化。...五、共建存算分离的原生数仓 ClickHouse 原始的设计和 Shard-Nothing 的架构,无法很好地实现秒级伸缩与 Join 的场景;因此下一个微信和腾讯数据仓库 ClickHouse 的共建目标...腾讯数据仓库 Clickhouse 10 元新客体验活动火爆进行中 ↓↓↓ image.png 关注“腾讯大数据”公众号,技术交流、最新活动、服务专享一站Get~

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ClickHouse 彪悍发言:数仓死贵死贵的,Snowflake 这种就不应该成为当前主流!

编译 | 核子可乐、Tina ClickHouse 版本的“数据库是不是杀猪盘”?...ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的数据仓库成本是不可持续的。...销售分析, 显示各销售区域的具体活动,例如按来源划分的销售线索流、免费 / 试用产品接受情况、销售周期活动、售后消费、账户健康状况以及客户流失数据等。...数据仓库的成本呈指数级增长 有 ClickHouse 其他相关专家总结说,随着未来发展,数据仓库已经变得不经济,它根本不是为实时工作负载和高度并发的访问模式而设计的。...写在最后 现有数据技术栈高度依赖传统数据仓库ClickHouse 建议引入实时数据仓库概念,用数据湖 + 实时数仓方案,脱离单一数据仓库的演变趋势。

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微信 ClickHouse 实时数仓的最佳实践

为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。...二、微信和腾讯数据仓库共建 此时,腾讯数据仓库 Clickhouse 团队积极深入业务,主动与微信团队合作,双方开始共同解决上述问题。...微信跟腾讯数据仓库 Clickhouse 的合作,从今年 3 月份开始,在验证期小规模试用 ClickHouse 后,业务一直在快速增长,双方开始共建进行稳定性和性能上的优化。...五、共建存算分离的原生数仓 ClickHouse 原始的设计和 Shard-Nothing 的架构,无法很好地实现秒级伸缩与 Join 的场景;因此下一个微信和腾讯数据仓库 ClickHouse 的共建目标...腾讯数据仓库 Clickhouse 10 元新客体验活动火爆进行中 ↓↓↓

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微信ClickHouse实时数仓的最佳实践

为了满足业务数据分析的需求,微信WeOLAP团队联手腾讯,共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库,实现了10倍以上的性能提升。...二、微信和腾讯数据仓库共建 此时,腾讯数据仓库Clickhouse团队积极深入业务,主动与微信团队合作,双方开始共同解决上述问题。...微信跟腾讯数据仓库Clickhouse的合作,从今年3月份开始,在验证期小规模试用ClickHouse后,业务一直在快速增长,双方开始共建进行稳定性和性能上的优化。...五、共建存算分离的原生数仓 ClickHouse原始的设计和Shard-Nothing的架构,无法很好地实现秒级伸缩与Join的场景;因此下一个微信和腾讯数据仓库ClickHouse的共建目标,是实现存算分离的原生数仓...腾讯数据仓库Clickhouse 10元新客体验活动火爆进行中↓↓↓

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微信 ClickHouse 实时数仓的最佳实践

为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。...二、微信和腾讯数据仓库共建 此时,腾讯数据仓库 Clickhouse 团队积极深入业务,主动与微信团队合作,双方开始共同解决上述问题。...微信跟腾讯数据仓库 Clickhouse 的合作,从今年 3 月份开始,在验证期小规模试用 ClickHouse 后,业务一直在快速增长,双方开始共建进行稳定性和性能上的优化。...五、共建存算分离的原生数仓 ClickHouse 原始的设计和 Shard-Nothing 的架构,无法很好地实现秒级伸缩与 Join 的场景;因此下一个微信和腾讯数据仓库 ClickHouse 的共建目标...腾讯数据仓库 Clickhouse 10 元新客体验活动火爆进行中 ↓↓↓ 最近热文: Golang 编程思维和工程实战 Linux I/O 那些事儿 开源监控系统 Prometheus 最佳实践

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深入剖析ByteHouse在字节跳动的实践

10 月 15 日下午 2 点,第八期字节跳动技术沙龙《深度解析字节跳动数据仓库:ByteHouse》主题,将以线上直播的形式,全面解密字节跳动 ByteHouse 的过去、现在与未来,技术、产品与规划...演讲主题 ByteHouse,新一代原生数据仓库 内容简介 为什么字节选择了 ClickHouse 作为核心的分析技术?ByteHouse 在 ClickHouse 社区版基础上做了哪些增强、重构?...精彩看点 1、了解 AP 领域的演进趋势 2、了解为何使用 ByteHouse 可以帮助提升决策分析效率 3、了解 ByteHouse 主要被应用于哪些领域和场景 讲师信息 李群 火山引擎原生数据仓库...活动详情 本期沙龙免费报名火热进行中,识别下图二维码,或点击文末阅读原文即可完成报名,除了沉浸式的技术分享体验,会务组还准备了海量福利等你来拿,快快行动吧~ 沙龙介绍 字节跳动技术沙龙,是由字节跳动技术社区...ByteTech 发起的,面向全行业开发者的技术交流活动

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【优秀最佳实践展播】第12期:流计算 Oceanus

使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓,并通过流计算...Oceanus 读取 MySQL 数据、关联 HBase 中的维表,最终将数据存入数据仓库 ClickHouse 进行指标分析,实现完整实时数仓的全流程操作指导。...监控解决方案之系统级和应用级实时监控结合腾讯 Ckafka、流计算 Oceanus、腾讯数据库 Elasticsearch、腾讯 Prometheus 等,通过 Filebeat 实时监控系统日志和应用日志...,将监控数据传输到腾讯 Ckafka,再将 Kafka 中数据接入流计算 Oceanus,经过简单的业务逻辑处理输出到数据库 Elasticsearch,利用 Promethus 监控系统指标,利用...图片【合集】腾讯优秀最佳实践展播【有奖征文】腾讯产品“用户实践”长期征集啦~【集锦】腾讯文档有奖活动汇总

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数据仓库 Snowflake功能的革新 数据仓库的意义

数据仓库 Snowflake,提出数据库概念之前,大部分的企业都会使用传统数据库来解决这一难题。那么,数据仓库的意义是什么呢?...一.数据仓库 Snowflake功能的革新 最开始的数据仓库一般是通过软件和硬件一体化的架构制造出来的,这种数据仓库不仅造价非常高昂,并且锁能够储存的数据量也是十分有限,在后续拓展的时候你会面临较大的难题...随着数据仓库的不断发展,语音数据库最终出现能够降低数据访问延迟了,同时,具有了可扩展性这一优点。 二.数据仓库的意义 那么,数据库的出现有哪些意义呢?...它将直接改变许多企业建设数据中心的难题,无论是多么复杂的数据,都可以通过数据库直接解决数据问题,并且在使用的时候也能够更加轻松,访问到想要访问的数据。并且无需花费成本来对它进行定期维护。...数据仓库 Snowflake公司可以说是费尽心思,既要能够承受每天上一次的数据请求,又要能够保证这些数据的安全,是一件非常困难的事情。

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继续继续,再整一个促销活动管理,文件导入导出都有了!

今天我们来看看促销活动的管理,在这个模块中,会有许多涉及到脚手架本身的修改,在这个过程中可以加深我们对这个脚手架的理解。 先来看看最终效果图吧: 这个页面上,你看到的所有功能按钮,均已实现。...sys_dict_type 中加的是字典类型,而 sys_dict_data 中加的则是字典的具体值,我添加的数据分别如下: sys_dict_type: sys_dict_data: 1.2 添加促销活动表...接下来就是活动促销表了,这个没啥好说的,直接开整就行了: 2....新建一个名为 tienchin-activity 的模块,然后加入 common 依赖,如下图:     促销活动模块 <dependencies...小结 好啦,这次提交的功能是促销活动管理~小伙伴们赶紧去给个 star 呀,star 越多更的越快哈哈~ https://github.com/lenve/tienchin

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实时数仓:基于流计算 Oceanus 实现 MySQL 和 HBase 维表到 ClickHouse 的实时分析

实时即未来,最近在腾讯流计算 Oceanus(Flink) 进行实时计算服务分享给大家~ 项目背景 本文介绍了结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus(Flink)、HBase 以及数据仓库...ClickHouse 来构建实时数仓,并通过流计算 Oceanus 读取 MySQL 数据、关联 HBase 中的维表,最终将数据存入数据仓库 ClickHouse 进行指标分析,实现完整实时数仓的全流程操作指导...环境搭建 1.1 创建流计算 Oceanus 集群 在流计算 Oceanus 产品活动页面 1 元购买 Oceanus 集群。...并新建表: # 建表语句 create 'dim_hbase', 'cf' # 插入数据 put 'dim_hbase','1','cf:name','MingDeSchool' 1.5 创建数据仓库...) [1620] 登录 ClickHouse 在之前新建的 EMR 选择一台主机点击登录,最好选择带有外网 IP 的节点。

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腾讯CDW-ClickHouse原生实践

随着原生理念深入人心,利用原生架构对开源ClickHouse进行改造,计算资源池化,存储与计算分离,势在必行。业界对原生ClickHouse并没有明确的定义。...易运维,甚至免运维,只关注业务本身; 腾讯数仓服务CDW-ClickHouse已从托管演进为原生服务,下文简称原生ClickHouse。...原生架构 为了解决开源ClickHouse的痛点,腾讯CDW-ClickHouse采用了全新存算分离架构,将服务分为元数据服务层、计算层 和存储资源层。...未来工作 目前,原生ClickHouse已经具备做到完整的弹性伸缩能力。用户可以按需购买计算资源与存储资源。在运维方面,原生ClickHouse依赖上运维管控系统,为用户提供开箱即用的服务。...原生ClickHouse与开源ClickHouse有明显区别: 开源ClickHouse 原生ClickHouse 弹性效率 极低,伴随资源浪费、停服时间长 秒级弹性,实际受存量数据规模影响 架构

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