11月12日凌晨,2020天猫双11落下帷幕,淘宝天猫官方消息,天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同,但聚焦的都是4982亿这张照片,它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
有些可视化图形在几十年前就出现了,比如条形图、饼图、散点图等,人们已经习惯通过这些传统的图表阅读数据。
前天,小熊妹的同事发过来一张图,问:“小熊小熊,你能从这个图里看出啥问题吗?”(如下图)
小编也是一个Python爱好者,学了数据分析,机器学习这么多知识,不如用Python来预测一把今年的双十一的成交金额是多少。想想也很有趣,说干就干,动手写代码,整个代码大概20行,短小精悍,一起来看一下。
疫情,就像是我们心中的梦魇,让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活,我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期,疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间,绝大多数行业的发展都不景气,有的人遭遇了裁员与失业,有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近,我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》,学习体验非常不错。借此机会,真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的,主打名企项目实战
随着双十一购物盛会落下帷幕,各大电商平台纷纷公布出自己今年的成绩。与其它同行不同的是,京东除了公布1598亿的线上下单金额,还公布了线上线下融合的战果。
塔夫特所说,“图形表现数据。实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。”对于广大的编辑、设计师、运营分析师、大数据研究者等等都需要从不同维度、不同层面、不同粒度的数据处理统计中,借助图表和信息图的方式为用户(只获得信息)、阅读者(消费信息)及管理者(利用信息进行管理和决策)呈现不同于表格式的分析结果。数据可视化技术综合运用计算机图形学、图像、人机交互等,将采集、清洗、转换、处理过的符合标准和规范的数据映射为可识别的图形、图像、动画甚至视频,并允许用户与数据可视化进行交互和分析。而任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成,概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。
在新增我们的统计可视化课程的时候,发现了贝叶斯分析,且其可视化结果也是应用非常广泛,本期推文就给大家简单介绍下Python和R语言中用于贝叶斯模型分析的好用的工具。
这种大屏看着高端大气上档次,然而其开发步骤却并不像想象中那么简单,基本步骤就有五步:
“忙是肯定的,每天都挺忙的。”不过更多人所好奇的,是作为SaaS服务公司的有赞,在双十一这一天都在“忙”些什么?
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。面对越来越复杂的规则,许多消费者都感觉「智商不够用了」,而那些没时间研究规则的人,将付出更高的价格,形成一种「价格歧视」,这就是经典的商业策略。
99大促已经升级为继618年终大促、双十一之后的第三大购物节,号称为“99划算节”,你都买了啥?每次大促,物流信息迟迟不更新、商品运送慢已经成为经常被买家吐槽的话题。
每年双十一,对买家来说是一场买买买的剁手之旅,但对于电商公司的技术人员来说,却是一次严峻的技术期末考。如何保证系统在预估的流量洪峰来临时,既能保证用户的买买买不受影响,
拼多多是国内目前主流的手机购物APP。用户通过发起和朋友,家人,邻居等的拼团,以更低的价格,拼团购买商品。
双十一刚刚过去,电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候,零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展,双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽?在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK,转到了今年更高级的竞争领域:人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡,还是一秒自动生成8000张banne
在消费升级的助推下,电子零售渠道变得成熟稳定,而且还在不断增强,多渠道竞争不断变化,和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
网购已经成为人们生活不可或缺的一部分,该项目基于某平台数据,通过相关指标对用户行为进行分析,从而探索用户相关行为模式。为了让大家能够学的会,我特意熬夜为大家录制视频,并且还写的完整的PDF文档,同时也为大家提供了项目数据、重要代码。
本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统,梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件: 下面是新榜的数据,我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况: 再看下,各大自媒体传播的核心: 失业,每秒8000张海报,成为了这一轮传播的热议话题。 真的会失业吗? 反正对人类设计师的要求会越来越高,因为有了瞬间出图的AI(此AI不是Adobe Illustrator),作为对比。 设计师如何跟上时代的潮流,应该多了解甚至掌握人工智
数据可视化,是指用图形的方式来展现数据,从而更加清晰有效地传递信息,主要方法包括图表类型的选择和图表设计的准则。
目前就职于京东,主要从事京东商城运营活动搭建平台(通天塔)可视化配置层的架构设计与开发工作。熟悉前端多种开发框架,对大型软件及平台的设计和开发之道有一定的认识,在Web开发,架构优化,工程质量及可持续建设有较丰富的实战经验。目前主要致力于平台的优化及新技术的探索运用等工作。
在制作数据报告时,为了更好的描述文案叙述内容,我们会按照文案内容制作相关的可视化图表。但往往,经常会遇到图表没有充分表述好文案内容,甚至是和内容完全不符的情况。这就是我们常常说的图文不符。
最近,市场监督总局对阿里巴巴开出182.28亿“天价罚单”的消息引爆了舆论场。很多人会产生一个疑问:“182.28亿这个数字是从哪来的?”
数据可视化大屏可以帮助人们更加直观地了解数据,让数据更容易被人们所接受,比如双十一实时展示的成交额。
当提到可视化大屏的时候,大家脑海中闪现的是屏幕巨大、很有科技感、效果非常酷炫的画面。如双十一时天猫的大屏展示就是一个典型的可视化大屏应用。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性,离线数据、实时数据分别指的是什么,业务应用时,究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求,想着肯定越实时越好,数据团队怎样
DMV是什么意思?与可视化有何关联?相信从事物联网相关工作的朋友并不陌生,或许你是工业数据工程师、机器人协调员、工业计算机工程师/程序员、工业用户界面(UI)/用户体验设计师(UX),最后一个与我
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。经过几番的努力和沟通,终于邀请到分布式任务调度与计算框架:PowerJob 的作者 Salieri,加入 HG 的开源讲解系列,开启了他的 P
一年一度双十一又到了,看了一下今年双十一,或许是今年以来,最优惠的时候。(618相比……各有千秋)
机器之心原创 作者:徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒,天猫双十一订单峰值产生,58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分,今年整个双十一成交额破 3723 亿,实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后,今年的消费体验也出现了很多变化,付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后,来盘点一下,阿里用什么技术撑住了双十一? 一、阿里双十一技术发展史,从去 IOE 说起 从最底层来说,支撑双十一
描述: 通过前面几篇双十一购物文章,也知道作者最近房屋装修已接近尾声了,趁着双十一入手一波家用电器,对于我这样收入不高的打工人,只能想办法能省则省,某天购买某电器时发现,直播间可以抢优惠券、半价、以及免单,我心♥动了,作为想省钱的资深IT民工必须跟进,根据直播间中活动提示只在当日20-24点,给蹲直播间中已下单人员抽取优惠,然而我比不上前面单身18年的手速了,一个都没抢到。
数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。
很多前端的bug,比如WeixinJSBridge is not defined,JQuery is not defined,Script error.。它们到底有没有影响到用户,除非是用户主动反馈,否则我们不得而知。另一方面,研究表明Debug的绝大部分时间是花在bug复现(reproduce)。而复现的关键就是高精度还原用户触发错误的环境,以及用户的操作行为。
前端工程师首先是个程序员,其次也是个软件工程师,他们工作在离用户最近的地方,负责人机交互和用户体验,虽然叫“前端”,但其实他们的工作边界其实已经很宽了。
引言:要做深度学习,必然需要 GPU,如何构建一个弹性的 GPU 环境是很多读者关心和常问的问题,今天主要分享关于云服务器的选择。
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础:数
前言 在品牌竞争日益激烈的时代,秒杀活动以及类似于双十一、618的活动越来越多,用户流量突增可能会影响系统稳定性。因此需要对业务系统进行性能测试,提前发现性能瓶颈,应对流量高峰。保障系统的稳定。 使用开源压测进行性能测试,通常只支持有限的协议和场景,需要人工进行可视化和自动化的管理和配置;监控和数据收集一般需要手动配置和管理,且难以进行实时监控和调整;人力成本较高。 秒杀抢购、活动大促等场景,需要大量机器多地域部署模拟海量用户的真实场景,需消耗的资源成本较高。 我们该如何低成本进行一键性能测试? 2023年
摘要: Fundebug一直专注于提高Debug效率! 各位老铁,你们在解决bug的时候,是否有过这样的困扰: bug严不严重,要不要立即修复? 用户有没有受到影响,是否影响使用? 到底是如何触发这个bug的? 很多前端的bug,比如WeixinJSBridge is not defined,JQuery is not defined,Script error.。它们到底有没有影响到用户,除非是用户主动反馈,否则我们不得而知。另一方面,研究表明Debug的绝大部分时间是花在bug复现(reproduce)。
Python在可视化绘图这块虽然没有像R语言那样具有丰富的拓展工具包,但只要掌握核心的几个绘图工具包就可以完成99%的绘图任务啦!
前言 今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史,政治,科学,经济,商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如画面,QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据时代的来临,信息每天都在以爆炸式的速度增长,其复杂性也越来越高;其次,随着越来越多科学可视化的需求产生,地图,3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以,当人类的认知能
为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。
虽然刚刚过去的双十一电商购物狂潮结束,但是快递业务量仍处在高峰期。据数据统计,今年全国邮政快递企业在11月11日当天共揽收快递包裹6.39亿件,是平日业务量的1.87倍,同比增长15.76%。随着电商购物节的不断增多,快递行业的业务量也逐渐上涨,为保障快递配送业务的正常进行、让包裹安全送到每一位消费者手中,快递门店的监管工作也尤为重要。
上周运维圈里有一张“杭州灵隐寺智慧寺院”数据大屏的图火了,下午借此写一篇关于ECC中的可视化大屏。
解决痛点:“还有一个月就春节了,老板希望预测春节的订单量,该如何预测呢?”本文以预测的价值为出发点,和大家分享不同场景所适用的预测方式,并着重介绍一种容易理解且精准度较高的预测模型 - Prophet。
阅读建议:本文为Prophet代码实现篇,如对模型原理有疑惑的同学,建议先看完「原理篇」后,再开始此篇的学习。
如果说近期最火的词,那么元宇宙一定是其中一个。不管是投资、理财、互联网还是关注科技的小伙伴们应该发现,到处都在提到元宇宙。和元宇宙有关的股票、基金都成为了人们的焦点,各路巨头大佬都在布局元宇宙。那么你知道什么是元宇宙吗?
作者简介:aoto 蚂蚁金服数据前端 本文首发于掘金,各位可以通过点击文章下方的阅读原来来访问原文地址 以下我说的都是个人观点,比较宏观粗浅,主要针对的是前端工程师本身,没有深入技术和业务细节,请谨
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
还记得双十一某宝的数据大屏吗?还记得你剁手了多少吗?他每年都在突破,而企业这历史性的时刻用可视化数据大屏是否更有意义?答案是肯定的!那么数据可视化大屏于企业来说有什么重要意义及用处呢?
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