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数据告诉你:面对11,线下商机何在

芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业(以服装与化妆品为代表)的线下客流分析和消费者大数据画像报告。...研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“11”前一个周末(11月7日、11月8日)的客流及客群画像与“11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。...芝麻科技的大数据消费者画像除了有近500项标签刻画消费者画像外,还能够提供品牌受众地理位置分布热力图,了解品牌受众的逛街习惯、集中地理位置等,可作为品牌新店选址、基于地理位置广告投放策略参考等。...11前,女装店吸引了大量老顾客,她们对品牌熟悉,更愿意在门店里长久停留选购(从平均5.3分钟提升至8.5分钟),或是为即将到来的线上抢购做准备,品牌如果能满足老客们已有的购买意愿,将有可能促成她们的线下购买...11不是实体商业的黑色周,相反,无论是客流数据,还是客群画像,都证明了旺盛的购物意愿会为实体商业带来大量销售机会。

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用Python预测2020年十一交易额

作者:林骥 去年双十一的时候,我曾复盘过阿里巴巴 2019 年双十一交易额。 今年的双十一,规则发生了很大的变化,从 10 月 21 日就开始预售,11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。...另外,市场环境也发生了很大的变化,疫情对双十一的影响到底有多大?是正向的影响还是负向的影响?各种不确定性的因素交织在一起,无疑会大大增加预测的难度。...LinearRegression()) ]) poly_reg.fit(x, y) # 调用算法进行预测 predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年十一交易额为...%.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为: 预测2020年十一交易额为 3280 亿元 算法评分为...np.concatenate([x, z]) y2 = poly_reg.predict(x2) ax.plot(x2, y2, '--', c='#999999') ax.set_title('\n预测2020年十一交易额为

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备战2018十一,电商平台需要什么“黑科技”?

每年的双十一,更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计,2017“11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力,也在验证着坊间传言“薅上一天,够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动,猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段?同时,对于电商平台而言,究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”?...双十一背后的黑产狂欢: 专业工具、全链条潜伏、月入百万 近年来,“羊毛党”的踪迹几乎遍及每一处有优惠、红包、打折的地方,甚至连社交平台上的抽奖也不“放过”,不禁令人惊叹其搜刮福利的能力。...备足了弹药和武器之后,浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时,面对黑产大军的“黑云压城”,电商平台又该如何应对?如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。

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中诚信征信闫文涛:个人征信和企业征信未来将走向融合

2、企业信用,包括大型企业信用和中小微企业信用。...近年来,中诚信征信在企业信用、个人信用和资产信用三个方面均开展了业务,并通过大数据、人工智能等技术的应用保证各项业务正常运行。...早些年,电子科技尚未普及,数据量相对匮乏,想要对用户进行有效的信用画像可谓是难上加难。...如今,互联网和移动互联网的发展带动了数据量的增长,IDC预测,2022年全球数据量将超过40ZB(ZB的概念就是万亿的GB);大数据、云技术、人工智能等新兴技术的应用,使得行之有效的用户画像可以在较短时间完成...对于中小微企业,征信机构会将个人信用、企业信用进行整合,只有把二者统一起来,才能更好地刻画出小微企业的信用情况。闫文涛说:“之前,个人征信和企业征信泾渭分明,但在未来,二者将走向融合。”

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房产众筹成2014年十一最经典跨界活动

11月11日正在成为中国人的购物狂欢节,朋友圈在这几天呈现出井喷的态势,关于双十一的内容让人看不过来。...与往年不同的是,今年双十一不再是阿里的节日,而是所有电商平台乃至实体商家的购物节,不少传统企业试着搭上这艘营销快船,争夺着用户的注意力和消费预算。...超越金融和众筹本身的跨界互联网金融 毫无疑问,在预热之后趁着双十一的东风,这一次活动可以获得大量的支持。传统众筹商业模式主要是手续费,但京东金融志不在此,因为这次的众筹资金最终都会返还。...,显而易见,这次双十一跨界活动正是奔着“门槛低、新奇好玩、生活品质和参与感”这些目标去的。...互联网金融本身就是跨界产物,这一次搭上双十一快车,与过去相隔万里的房地产结合在一起,更是超级跨界。京东众筹与远洋地产联合的双十一众筹买房活动,算得上一次经典的跨界营销,算得上今年双十一黑马案例。

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干货:如何构建用户画像

一、什么是用户画像? 男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签化。 如果用一幅图来展现,即: ?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...当行为集中到互联网,乃至电商,用户行为就会聚焦很多,如上图所示:浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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【数据分析】用户画像,这么构!

伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...当行为集中到互联网,乃至电商,用户行为就会聚焦很多,如上图所示:浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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干货 ▏如何构建用户画像

一、什么是用户画像? 男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签化。...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...当行为集中到互联网,乃至电商,用户行为就会聚焦很多,如上图所示:浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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解构Z世代——新时代消费主力军重塑营销新模式

二、Z世代消费意向洞察 1、颜值当道 随着审美的升级,Z世代的对于美的事物的追求愈加强烈,精致生活联动好看主义,高颜值产品赋予生活满满的仪式感,据数据显示,在厨房小家电的选购中,28%的95后消费者就把...“高颜值”列为小家电选购前五的重要因素。...天猫双十一鸡肉类目TOP1就是鲨鱼菲特的即时鸡小胸,通过深挖用户需求,精准定位市场,主打低脂无油、高蛋白、出口品质为宣传卖点切入推广造势,作为普遍认知度极高且刚需的鸡胸肉,完成了生活场景的高度切入,建立起消费者对品牌的基础认知和信任...Z世代的圈层文化特色是基于垂直兴趣构成,因此要重点深入Z世代文化圈层,洞悉其产品诉求,搭建精细化的用户画像。...当收集到用户画像足够全面清晰,就能在营销链路节点中联动相应的场景,提升社群舆论的传播热度,进行市场教育,建立信任锚点,助力品牌破圈营销,触达更广泛的人群。

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用户画像数据建模方法

伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...当行为集中到互联网,乃至电商,用户行为就会聚焦很多,如上图所示:浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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如何构建用户画像

伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...当行为集中到互联网,乃至电商,用户行为就会聚焦很多,如上图所示:浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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对线面试官-Redis 十一 | 写一致性问题

Redis写一致性问题解决方案的终结篇 在之前的文章中有介绍过关于缓存一致性的问题,那么为什么还要出一篇文章来再次说明呢?...是因为之前的文章主要讲述了高并发架构下缓存一致性问题可以通``延时删进行解决,高可用架构(读写分离)采用的是先更新数据库,然后再删除缓存,并最后采用重试机制进行避免。...面试官:在实际的工作中,你们Redis是如何保证缓存与数据库的写一致性呢? 面试官心理分析:主要考察实际工作中到底是使用没使用过Redis,因为使用过Redis的话一定会遇到写一致性的问题。...这种方式只能是解决掉简单的缓存架构(高并发架构)的写一致性的问题(当然这种解决法方式在高并发的情况下也是有线程安全问题,真正的解决方案是延时删) 。...派大星:好的,其实采用之前文章的延时删的方案在流量并不是很多的情况下已经可以解决。但是如果是亿万级流量或者流量真的很高的情况下。采用那种方案是远远不够的。

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如何构建用户画像

伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...当行为集中到互联网,乃至电商,用户行为就会聚焦很多,如上图所示:浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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【干货】用户画像数据建模方法

伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像?...所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。...当行为集中到互联网,乃至电商,用户行为就会聚焦很多,如上图所示:浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购...,而不再综合商城选购

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美妆押宝双十一,各平台卷出新高度

各平台“内卷”双十一进入10月后,各电商平台先后公布双十一优惠活动细节,我们梳理了天猫、京东、抖音、快手四大典型电商平台的2022年十一的运营策略, 发现上述平台的运营各有侧重,对这次大促似乎志在必得...苏宁易购则升级了30天内买贵补差价,用户在苏宁易购选购带有"30天价保"标识商品,均可享受30天价保服务。从用户收到货开始算起,价保服务最长可延至12月。...据天猫公布的数据,在2021年十一期间,欧莱雅集团更是成为天猫首次出现的两大百亿品牌之一。...,财通证券《美妆:减重赛道蓝海风起,“11”渐近大促将至》,首创证券《淘系美妆销售回暖,关注品牌商“11”备战》,国金证券参考资料:《直播电商竞争白热化,多直播机构加码布局淘宝直播,双十一开启新增量...》,天风证券《淘系美妆销售回暖,关注品牌商“11”备战》,国金证券《美妆:减重赛道蓝海风起,“11”渐近大促将至》,首创证券声明:本文仅作为知识分享,只为传递更多信息!

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数据挖掘:网购评论是真是假?

当你在网上选购商品时,同类的商品成千上万,哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高,用户评论好不好,然后再去下单。...过去不久的11、12网络购物节中,无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过,当你在网上选购商品时,同类的商品成千上万,哪些因素会影响你选购某件商品呢?...事实上,许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”,“干一票就撤”,这正是虚假评论的温床。...有时我们选购商品,经常会发现许多条看起来十分夸张的评论,如某女鞋的商品评论: “超级好看的鞋,随便搭配衣服就觉得自己像女神,又不磨脚,站一天都不会累。下次还来买,赶快上新款哦!”

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