对于电商平台而言，人工造节本是稀松平常的事情，阿里先后造了双十一、双十二，但阿里年货节跟之前的电商节却有许多不一样的地方，它实现了三大跨越。...，缓解乡愁；或者购买别处的特产让春节更加有滋有味、更富年味。...年货节还能引导更多农村用户去购买『洋货』。 如果说双十一、双十二最大的效果是不断拉升GMV（交易额）到一个峰值，同时让更多人习惯电商，那么年货节无疑可让更多农村人学会去淘宝和天猫买卖东西。...第二大跨越：文化消费 商品加载文化和精神层面的涵义才更具价值，品牌商品卖得更好、奢侈品定价惊人是因为在基本功能之外都融入了文化和精神元素，消费者更多是购买的心理共鸣。...年货节与双十一、双十二这两大购物节最大不同是，它不是时间维度的节日，而是文化主题的购物节。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 在数据集的12,330个会话中，有84.5％（10,422）是不以购物结束的负面类样本，其余（1908）是以购物结束的正面类样本。...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 1. C....数据引用 Sakar C O, Polat S O, Katircioglu M, et al.
通过分析这些石油“重镇”的储油情况，他们可以在政府石油报告出炉前，得到准确的市场供给行情，而华尔街的投行、基金公司都心甘情愿的掏大把银子购买这些情报。...Genscape通过熟练的监测师和数据分析技术为分析师提供他们所需的非公开报告，其涉及的领域包括石油供应量、发电量、零售量以及粮食产量。...而且EIA的官员在公布每周报告前还会咨询Genscape的报告，当他们发现二者有较大的差异时，会重新检查一遍石油公司提交的数据，偶尔还会找到一些错误。...随着无线技术的发展以及工程师的帮助，该公司设计了一套监控电力频数的系统，并将这些纷乱复杂的数据转换成了有价值的信息。...摘自：华尔街日报 大数据文摘ID:BigDataDigest 专注大数据，每日有分享 覆盖千万读者的WeMedia联盟成员之一
天猫 VS 京东双十一交易额 3. 购买人群年龄分析 4. 2018双十一成交额十大城市排行 5. 各品类销售额Top10制造商排行榜 6....全网双十一销售数据Dashboard 以全网双十一销售数据Dashboard为例，展示ActiveReports 如何快速完成以上各维度数据分析： 基于已有的数据源，我们的Dashboard由：全网各平台销售占比...（ActiveReports 报表控件提供多种数据可视化方式，让最终用户更直观的获取关键信息，详情请点击这里，了解更多） 第四步：按我们的需要，导出报表 到这一步，所有的报表设计工作已经结束。...其他五个维度的报表分析设计 1. 2018双十一全国主要城市人均消费 2. 天猫 VS 京东双十一交易额 3. 购买人群年龄分析 4. 2018双十一成交额十大城市排行 5....使用 ActiveReports 设计器，用户可轻松设计如 Excel 表格、Word 文档、Dashboard 大屏等常见类型报表，并将数据以丰富灵活的可视化图表方式呈现给最终用户。
除了倾国倾城倾尽钱包的“马云笑”，今年最令我们关注的，还有京东搞事情的VR+全景大数据。 京东VR+全景大数据 今年京东的数据战报，采用AR全景战报模式。...其采用全景效果+富有科技感的主KV数据呈现方式，把受欢迎、分享次数最多、热搜词、最热店铺排行等都加入了数据战报中。用户只需通过京东App上的AR扫一扫，扫描京东logo即可查看11.11大数据。...用越来越简单直接的方法让用户了解电商行业大数据，感受智能化的生活方式。...为合作伙伴创造多元价值，并构建京东全品类3D数据库，让消费者能拥有更加真实、自然的商品浏览体验。 ? 为了此次计划，京东于今年4月初发起了一场AI 3D建模PK大赛，向手工建模发起挑战。...近几年VR+电商发展迅速，不管是今年销声匿迹淘宝BUY+，还是京东的VR+全景大数据的模式，都是其发展道路上的一个阶段。
之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...3 市场数据 Wind等数据提供商提供的市场数据包括：利率，汇率，财政，价格指数，国内外贸易，景气指数以及新闻等。 4 客户购买记录 客户过去一年每日持仓记录。...将不同时间周期的数据统一归结为按日期的特征必须处理有大量数据。从而可以保证，样本是指定客户在其当时的特征下，根据当时的市场特征以及股票特征做出的购买持仓决定。...每当看到AUC莫名的增长，总是让人喜悦的，虽然有时会发现是由于数据处理错误导致的：（ 实践中，我们完全可以用模型预测过去一段时期的购买持仓，并和实际交易数据对比。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。
摘要： 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。...之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...3 市场数据 Wind等数据提供商提供的市场数据包括：利率，汇率，财政，价格指数，国内外贸易，景气指数以及新闻等。 4 客户购买记录 客户过去一年每日持仓记录。...将不同时间周期的数据统一归结为按日期的特征必须处理有大量数据。从而可以保证，样本是指定客户在其当时的特征下，根据当时的市场特征以及股票特征做出的购买持仓决定。...每当看到AUC莫名的增长，总是让人喜悦的，虽然有时会发现是由于数据处理错误导致的：（ 实践中，我们完全可以用模型预测过去一段时期的购买持仓，并和实际交易数据对比。
《名企商业实战分析特训营》 致力于培养市面上top10%的数据分析从业者 长按识别，添加课程老师微信 报名、课程咨询 十二大企业级项目实战 每个项目均由多位专业数据分析师及业内大咖精心挑选设计...Entertainment 开发的消消乐手游，策划在新版本中设置了高难度关卡，诱导玩家购买付费道具，以此提升游戏营收。...可视化分析（条形图、直方图、折线图、气泡图…），并利用Tableau 制作数据分析仪表盘 实战项目十： NIKE连锁商店双十一的交易数据分析 项目背景：对于NIKE连锁商店来说，如何从历史的“双十一”大促的交易数据中找到高净值消费者...，从而为下一次“双十一”提前准备？...使用SQL/Mysql获取数据，并完成数据清洗。使用 Tableau 进行数据分析，在数据中找到洞见。使用Power Bi 建立可视化监控看版，方便日常数据监控。
“量化对冲基金会不遗余力地购买数据。”Aroomoogan说。 高盛等顶尖投行都在举行各种活动，为其客户引荐各种数据厂商，帮助其获取最新数据。投行也希望自己的量化基金能够掌控全局。...另类数据平台Quandl CEO Tammer Kamel表示，企业不知不觉地积累了大量可以创造利润的数据，吸引了华尔街的极大兴趣。 传统银行和买入后持有不动的投资者也在使用另类数据。...其中有一些只是营销噱头，他们增加“人工智能”或“大数据”的名头，希望能够吸引更多客户。但这些分析工具的确可以节约传统基金经理的时间，帮助其过滤大量的新闻和数据。...想要保持优势，就必须获得对手无法获取的独家数据，但这种优势很快就会丧失。 与此同时，为高性能计算机提供海量数据，并对其加以分析的做法，也逐渐成为各大对冲基金的常规模式。...据悉，彭博社和汤森路透等新闻和数据公司现在都在服务中包含了另类数据，还有75%的对冲基金使用社交媒体和社交新闻流来支持投资决策。由此看来，另类数据很快就会变得不再另类。
我们在购买腾讯云服务器的时候（腾讯云服务器CVM购买详细过程 选择我们需要的腾讯云服务器）有看到可以增加数据盘，而且每台服务器可以增加10块数据盘。...如果我们以后可能数据比较大，便于以后的扩展磁盘，建议开始就要考虑将网站项目数据放到数据盘中，而系统盘就用来放系统。...第二、数据盘和系统盘如何管理 我看到很多网友不懂数据盘和系统盘之间的关系，有时候也购买数据硬盘，但是也不懂如何进行使用，挂载。毕竟这些也是需要一些技术的。...腾讯云服务器数据盘和系统盘不可以合并起来使用的，如果我们准备以后单独存储数据，建议开始购买服务器的时候就购买数据硬盘然后挂载单独目录使用存储，这样即便系统故障，数据盘也是完整的。...这个也是为什么我们很多建议数据盘和系统盘分离的结果。如果我们数据比较重要，建议单独存储在数据盘，系统盘就跑系统使用。
要知道，公司的数据量多到难以想象，没有人能分析消化这么多的数据，也没有人能基于所有数据建立起模型。 事实上，eBay真正应用到的，只是其收集的数据中的一小部分。...而这些交易数据，其实只是eBay全站数据信息总量的“冰山一角”。 基于大数据分析，eBay每天要回答的问题有很多，比如，“昨天最热门的搜索商品是什么？”...比如，机器可以搜集用户的上万个数据，但eBay的工程师可以定义其中的100个数据为有效数据，而模型则建立在这些有效数据之上。...除了分析的滞后性，eBay的大数据挑战还体现在庞大的数据处理上。尽管企业数据仓库为查询提供了巨大性能，但它仍无法满足eBay存储和灵活处理的需要。...毕竟，数据采集得越多，变量越多，而由此带来的“数据噪音”也越多，模型越失真。从这个角度看，eBay要做的是记录那些有意义的数据，并销毁那些不需要的信息。
零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 ...针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 ...根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额；
本项目基于淘宝用户行为数据，在MySQL关系型数据库与Tableau可视化平台中，探索用户规律，寻找高价值用户；分析商品特征，寻找高贡献商品；分析产品功能，优化产品路经。...1,null)) cart_n, sum(if(behavior_type = 'buy',1,null)) buy_nfrom user_behaviorgroup by date_time;数据可视化展示...：图片图片分析：从日均流量粉笔可以看出，各项指标都在双十二的影响下呈现稳步上升的趋势，在双十二当天达到峰值。...= 'buy'group by user_idorder by count(behavior_type) desc) a group by 购买次数数据结果可视化展示：图片分析：根据购买量前十的用户数据可以看出...注：因期间有双十二大型促销活动，所以各项指标较平常周期可能有所提升。
R语言在常规数据分析的场景下，如数据读入，预处理，整理，以及单机可视化方面表现出的优势，无论从用户体验，还是代码流畅度，令另两种语言略逊一筹。...本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。...以此为基础，进阶高段，可以自然过渡到Python，Julia等语言的可视化实践活动中。 首先引入本次实践使用的数据集SENIC，该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。...展示的用的是DT，专门用于显示表格数据，如下图所示： 3 创建离群值函数 目的在于返回一些离群值，用在后续的可视化内容中。...终于，可以引出第一个可视化包ggplot2了，这个包在统计学界名气很大，功能也极为成熟，是R语言可视化中不可回避的内容。
这是为了帮助理解一个非常简单的数据集，其中包含单个国际标准书号 (ISBN)，它是一本书的唯一国际出版商标识符号。每行代表购买了所列书籍的唯一客户。...目标是了解基本购买行为，向客户推荐的其他书籍是什么——这样它可以提高公司的收入以及对所提供服务的整体满意度。 我们以网络图结束，该图展示了置信度高于 55% 的关系。...设置和导入数据集 import numpy as np import pandas as pd data.head() data.shape 数据集上的EDA #执行堆叠的步骤，转换为字符串...，包括删除索引 dt2 = pd.DataFrame dt2 = dt2.reset_index(drop = True) dt2.nunique() # 总共有4,999本独特的书籍 #数据集中购买最多的前
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先，我们先讲一下我们今天要用到的数据。...我们打开前6行可以看到以下部分： X head(X) 其中country就是统计的国家啦，year则是统计获得的年份，这份数据采集了1952年到2007年的数据，每五年进行一次统计，pop则是人口的数目...那么，我们应该如何在图上找到我国呢，嗯，不如把人口数据也填进来。 下面是包含人口数据的气泡图，气泡的大小都和样本中人口的数目成正比。...此外，如果我们还可以将箱线图中的数据散点化并绘制出如下的结果。...p.p.s如果觉得数据说明中或者代码上有什么问题，欢迎交流。
原标题:资源 | Mozilla开源语音识别模型和世界第二大语音数据集 选自Mozilla 机器之心编译 参与：刘晓坤 Mozilla 对语音识别的潜能抱有很大期望，但这一领域目前仍然存在对创新的明显阻碍...与此同时，这家公司还发布了世界上第二大的公开语音数据集，该数据集由全球将近 20000 人所贡献。...开源语音识别模型：https://hacks.mozilla.org/2017/11/a-journey-to-10-word-error-rate/ 公开语音数据集：https://medium.com...和一群志同道合的开发者、公司和研究者一起，该公司通过应用复杂的机器学习技术，并开发多项新技术建立了一个语音到文本的转换引擎，它在 LibrSpeech 的 test-clean 数据集上仅有 6.5%...Common Voice：建立世界上种类最多的公开语音数据集，以及开发最优化的语音训练技术
数据可视化 点进官网看了看实例,真的超级有意思,很难想象这些居然都是JS写出来的 ①刚刚去官网下载了JS文件,引入到项目中了 ②现在准备容器: ③实例化对象: ④⑤: 这样就搞定了!...现在我又做了一个饼图的,非常简单,就复制粘贴,但是修改数据什么的还要学习 containLabel: 当刻度溢出时,grid区域是否包含坐标轴的刻度标签,如果是true,则显示,否则当left和right
DAG工作流类调度系统所服务的通常是作业繁多，作业之间的流程依赖比较复杂的场景； 如：大数据开发平台的离线数仓报表处理业务，从数据采集，清洗，到各个层级的报表的汇总运算，到最后数据导出到外部业务系统，一个完整的业务流程...为什么需要调度系统 我们都知道大数据的计算、分析和处理，一般由多个任务单元组成（Hive、Sparksql、Spark、Shell等），每个任务单元完成特定的数据处理逻辑。...一个完整的数据分析任务最少执行一次，在数据量较少，依赖关系较为简单的低频数据处理过程中，这种调度方式完全可以满足需求。...例如： 在大数据分布式（分片）计算中，对数据进行实时ETL跑批处理， 在ETL作业跑批中，对某个作业或一段分支进行时间窗口内循环定时处理 了解产品详情可以参读： 深入浅出的etl作业调度工具TASKCTL...etl批量作业集群统一调度平台搭建 随着大数据应用需求的不断膨胀，数据处理的复杂度和实时性要求越来越高。
从数字可视化到文本可视化，从折线图、条形图、饼图到文字云、地图，从数据可视化分析到可视化平台建设，数据可视化越来越成为企业核心竞争力的一个重要组成部分。...2.3 数据可视化的作用 通过数据可视化，人们可以从数据中寻找到什么呢？ 目前，数据可视化的作用可分为3个方面：模式、关系和发现异常。不管图形表现的是什么，这三者都是应该留心观察的。...数据可视化流程 数据可视化流程类似一个特殊的流水线，主要步骤之间相互作用、相互影响。数据可视化流程的基本步骤为确定分析目标、数据收集、数据清洗和规范、数据分析、可视化展示与分析。...数据分析中最简单的方法是一些基本的统计方法，如求和、中值、方差、期望等，而数据分析中复杂的方法包括了数据挖掘中的各种算法。 可视化展示与分析 可视化展示与分析是数据可视化流程中的一个重点步骤。...丰富的可视化类型 ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图、用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、矩形树图、旭日图，多维数据可视化的平行坐标
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