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Akka-CQRS(9)- gRPC,实现前端设备与平台系统的高效集成

前面我们完成了一个CQRS模式的数据采集(录入)平台。可以预见:数据的产生是在线下各式各样的终端系统中,包括web、桌面、移动终端。那么,为了实现一个完整的系统,必须把前端设备通过某种网络连接形式与数据采集平台集成为一体。有两种方式可以实现需要的网络连接:Restful-api, gRPC。由于gRPC支持http/2通讯协议,支持持久连接方式及双向数据流。所以对于POS设备这样的前端选择gRPC作为网络连接方式来实现实时的操作控制应该是正确的选择,毕竟采用恒久连接和双向数据流效率会高很多。gRPC是google公司的标准,基于protobuffer消息:一种二进制序列化数据交换机制。gRPC的优势在这里就不再细说,读者可以参考前面有关gRPC的讨论博文。

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航空客户价值分析特色LRFMC模型——RFM升级

我们说RFM模型由R(最近消费时间间隔)、F(消费频次)和M(消费总额)三个指标构成,通过该模型识别出高价值客户。但该模型并不完全适合所有行业,如航空行业,直接使用M指标并不能反映客户的真实价值,因为“长途低等舱”可能没有“短途高等舱”价值高。所以得根据实际行业灵活调整RFM模型的指标,本文就拿航空公司的数据为例,将RFM模型构建成L(入会至当前时间的间隔,反映可能的活跃时长)、R(最近消费时间距当前的间隔,反映当前的活跃状态)、F(乘机次数,反映客户的忠诚度)、M(飞行里程数,反映客户对乘机的依赖性)和C(舱位等级对应的折扣系数,侧面反映客户价值高低)5个指标。下面就利用这5个指标进行客户价值分群的实战:

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