在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。
超市管理员维护超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据，消费者查询超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据。
今年环境不好，很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析，该如何实现降本增效？今天系统讲解下。
对于一个电商来讲，购物车是整个购买流程最重要的一步。因为电商发展到今天购物车不仅仅只是为了完成打包下单的功能；也是收藏、对比、促销提醒、相关推荐的重要展示窗口。如此多的能力我们该如何设计保证购物车的高性能、以及良好的扩展能力来满足未来的发展呢？
经过上一章的讨论相信你已经被猿人工厂君恶补了一波促销的业务知识。促销是一个高风险的系统，因为一个电商网站的销售手段更多是以促销的形式进行的。所谓高风险，业务上就很高，错误的促销设置会带来巨额的亏损。今天，我们一起来聊一聊促销的促销系统的思考和设计。
在零售行业中，会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润，同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员，并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流失，给零售运营商带来了严重损失。此时，运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如，商家针对会员采取一系列的促销活动，以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高，事实上，发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘，加强对现有会员的精细化管理，定期向其推送产品和服务，与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。
最近几天，电商圈出了一件大事情，拼多多再次吸引了大家的眼球。2019年1月20日，拼多多出现了数额巨大的羊毛Bug，起因在于一张无门槛的优惠券，券面价值100元，可以全场通用（特殊商品除外），有效期一年。如果仅仅从业务角度分析，定义这样的优惠券自身并没有任何问题。当然，也有人说像这样的无门槛券本身就不该用于花费充值、Q币充值等几乎等于现金业务的商品，这是从促销层面去考虑的问题。还有人提到风控问题，为何等到损失达200亿（事后拼多多说明这些优惠券涉及到千万）才发现问题？更有人质疑这是一次别出心裁的炒作。
当一个商品参加多个促销形式的活动会有什么样的互斥校验？哪些是可以同时参加，哪些是不能同时参加？
据我所知，几乎所有的互联网公司都带有和电商有关的项目，而且在大多数公司里面还是举足轻重的重头戏，比如京东，淘宝。既然有电商项目，必然会涉及到商品，一旦有商品就会有各种促销活动，比如 满100减20,三八妇女节9折等等类似活动。作为一个coder怎么才能在实现产品狗的需求下，最小改动代码，最优雅的实现呢。今天菜菜不才，就D妹子的问题献丑一番。以下以.netCore c#代码为例，其他语言类似。
随着信息科技的进步，数据的收集变得十分便利。各式各样(手机、信用卡、浏览网页及部落格等)的信息，从不同的数据源，涌入我们预先设计好的数据仓储。这些信息透过数据挖掘的技术组合在一起，就可快速地勾勒出每个人对生活的品味、特征，并进一步影响我们的生活。 未来数据化世界的一个场景 下面显示未来数据化世界的一个场景。 客服：「xx披萨店您好！请问有什么需要我为您服务？」 顾客：「妳好，我想要………」 客服：「先生，请先告诉我您的会员卡号码！」 顾客：「我的会员卡号码是xxxxxxxx」 客服：「林先生您好，您是住在
二、商机不足，应该怎么办？ 上节我们说到，如果商机不足，应该怎么办？ 上世纪90年代有一句话“不找市长找市场”，我们这里套用一下也是找市场，有高人总结市场和销售关系，很经典“没有市场的销售会累死，没有
表达式树是一种树形数据结构,通过动态语言运行时 (DLR) 将一组动态语言服务添加到公共语言运行时 (CLR)，为静态类型语言添加动态特征。C#属于静态语言.简而言之,就是通过CLR引入DLR,DLR中包含了表达式树的功能,那么C#代码就具备了将静态代码转换成动态代码的功能.常用于一些运算逻辑的转换.将运算逻辑转换成数据结构缓存到内存中.比如通过表达式树缓存通过反射构建对象的过程,减少每次调用反射的性能消耗.具体参考DLR官方文档.
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
京东作为中国最大的自营式B2C电商平台，提供一站式综合性购物，服务亿万家庭，涵盖3C、家电、消费品、服饰、家居家装、生鲜和新通路（B2B），满足了消费者的多元化需求。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。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析： 1、公司要打造新产品，该产品的市场容量有多少？预期年销售量有多少？ 2、用户对于产品的关注点在哪里？最满意和最不满意的点都分别是哪些？ 3、新产品要上线，售价应该定在多少会比较合适？ 4、产品C的市场竞争对手是谁？他们
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
某天准备出远门时，想到没有充电宝，就打开京东或天猫超市，选择一个心仪的充电宝，“哎哟，居然还有一个10元的优惠券”，下单付款，下午快递员敲门，充电宝就到家了。
导读：今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
用户分析是很多人挂在嘴边的东西。然而一做起来，经常被做得七零八落。很多新手一听”用户分析”，就跟条件反射一样开始：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动，各大电商平台给出了最大的优惠力度，成绩也都再创新高。
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量（IP UV PV）、平均浏览时长（浏览量）、新UV比例、跳出率、转化率（注册、订单、支付）、流量来源（搜索、直接、连接、地区、推广）、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
本来应该是个回馈用户的好事情，可是却引起了大量消费者的愤怒，说小米就是在套路他们英国消费者。
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
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品牌商和电商平台是非常重要的环节。而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，品牌方或者电商平台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。
中国跨境出海业务快速发展并呈现出积极的现状，越来越多的中国企业开始探索海外市场，寻求更大的发展机遇和国际化的竞争优势。
随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
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。
上一篇《一文看懂：搭建活动分析体系》分享以后，有小伙伴问：那做活动分析，是不是也有模型呢？答：不但有，而且很多。而且互联网大厂尤其热衷于创造新模型，以至于每年都有新词冒出来，诸如：AIPL、FAST、GROW、RISE、5A……等等，看得人头晕目眩。今天就跟大家简单聊聊这些营销模型背后的底层逻辑。
导读：电商业务与我们的生活息息相关，大家可能对电商多少也有一些了解，事实上，即使是一个最小化的电商系统，也依然是非常复杂的。
楔子 随着科技发展和消费升级，智慧零售之风愈演愈烈，传统零售企业纷纷转型升级，线上线下相融合，全面迈向数字化，重新整合人、货、场。扫码领红包、整点抢优惠券、集卡送好礼、分享得立减金...智慧零售的发展依然离不开各种各样的营销福利活动。 巨大福利补贴背后，黑产早已伺机出动，沉浸在羊毛雨中乐此不疲，平台系统也在升级制定各种规则对抗羊毛党，而让平台意想不到的是，很多黑产其实就是自己公司的内部员工，正所谓：“日防夜防 ,家贼难防”。 一、内鬼是如何炼成的 “撸我们公司羊毛现在已经是一套成熟的流程，每个订单下来
经过前面一段时间的学习，相信你对类目、属性、商品、促销、库存的业务和设计有了一定的了解。各个模块已经有了一些概念，看起来我们终于要进入电商系统的核心领域了——交易。
【数商云】电子商务网站建设公司为各种规模的企业提供灵活、安全、稳定、高效的智慧电商解决方案，帮助电商企业从容面对业务高峰、安全压力等，在市场竞争中脱颖而出。通过弹性扩缩架构，快速实现应用容器化部署，弹性扩缩；高可用，高性能，开发友好，降低人员成本。100T储备带宽、全球 1300+ CDN 节点、高达T级的防护服务，助力电子商务企业从容应对促销活动的超大流量。通过 EMR 快速构建 Hadoop 集群，结合多样化工具，精准用户画像，轻松实现商城网站低成本高效率的大数据处理。
小刘，服务器这会好卡，是不是出了什么问题啊，你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况？
作者：Amber Li 审校：吴昊 本文长度为3002字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文作者 Andrew Choco将示范结合电邮和社交媒体网络广告实现多渠道营销的几种方法。 大部分人将电子邮件营销和社交媒体网络广告视为两个独立的主体，坦白说，我以前也这样认为。然而，我发现结合几个不同的营销渠道来进行整合且一致的营销活动，往往能带来非常不错的效果。 之前在Directive Consulting的案例中我们尝试过结合SEO和PPC的营销技巧；但在本文，我将会示范结合电邮和社交媒体网络广告来实现多渠
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？
导读：自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的，我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设，包括以下几大方面内容：
祸不单行，刚失业就肺部感染要死要活，一个多月了才基本见好。然后准备找个工作，总不能就这样饿死吧！没错，都是已读不回，大环境真的很差。怎么办，摆烂？那像我这样农村家庭，没家底的基本算是死路一条了，所以只能摸索一下创业的小路，看一看能不能勉强活下去
互联网时代的信息化，我觉得首先要定一个基调，互联网时代的管理系统信息化应该如何利用新的技术手段为用户企业改善经营，开拓市场提供支持。首先来看互联网时代能够给零售行业带来哪些改变。我认为其中一个很重要的
官网商城促销优惠的类型越来越多，能影响最终用户实付价的优惠就有抢购、满减、优惠券、代金券等。实际业务操作中存在不同促销优惠由不同运营配置的情况，如果运营间内部没有对齐的情况下，就会出现正常情况下不会同时设置的优惠被用户叠加享受，出现最终实付价低于成本价的可能。
某电子商务公司拟升级其会员与促销管理系统，向用户提供个性化服务，提高用户的粘性。在项目立项之初，公司领导层一致认为本次升级的主要目标是提升会员管理方式的灵活性，由于当前用户规模不大，业务也相对简单，系统性能方面不做过多考虑，新系统除了保持现有的四级固定会员制度外，还需要根据用户的消费金额、偏好、重复性等相关特征动态调整商品的折扣力度，并支持在特定的活动周期内主动筛选与活动主题高度相关的用户集合，提供个性化的打折促销活动。
近年来，实体零售低迷成为趋势，客流下降、渠道管理混乱、高库存、反应慢、以及落后的供应链问题暴露的更加明显。而随着互联网人口红利逐渐消失，电商步入成熟期，许多企业电子商务的发展也逐渐遇到瓶颈。价格战、关店潮、倒闭潮、裁员潮、资金链断裂、股价暴跌等故事在零售业舞台不断上演。
https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销
点击蓝字 关注企点 正如大家所知，在H5营销活动中，页面的阅读、分享等数据，可以帮助企业分析H5推广传播的效果。然而在实际的营销场景下，除了传播量数据，用户的转化行为对于企业也有重要的参考意义。 企业的营销场景复杂而多变，在内容传播、商品推广和报名预约等场景下，大量的企业会选择H5进行移动互联网营销。但是企业如何判断H5的内容是否足够吸引用户去自发的传播或购买呢？企业可以做的其中一件事就是监测 H5 页面的埋点数据。 那么在不同的业务场景下，埋点数据可以帮助企业做哪些事呢？企点君将通过以下四个场景
Java设计模式-策略模式，一起来看看吧，让我们一起为进阶做一个充足的准备吧！！！！ 会了就当复习丫，不会来一起来看看吧。 很喜欢一句话：“八小时内谋生活，八小时外谋发展”。 如果你也喜欢，让我们一起坚持吧！！ 共勉😁 📷 我想这才是夏天吧，心目中的夏天 一、前言 1）引入： 在现实生活中常常遇到实现某种目标存在多种策略可供选择的情况，例如，今天的作业该让这个女朋友写还是那个女朋友写勒？好难选啊，算了吧还是自己来吧。（其实就是没有😂）。正文：例如，出行旅游可以乘坐飞机、乘坐火车、骑自行车或
天猫双11今年交易额落在了1207亿，增速32%，而去年和前年的增长率分别为60%和58%。已进入第八年的双11，看上去有些增长乏力，然而更可能的原因或许在于，今天的双11已经不再是8年前的那个促销活动了，以促销为目的的交易额已不再是它的核心追求，重塑中国人消费观才是其核心要义。 电商平台不再将双11当促销节 天猫双11最初的玩法是“五折”促销，通过大力度优惠来促进消费者剁手，说到双11我们就会想到便宜、低价、划算。然而，优质商品真能做到五折是违背商业规律的，所以过去双11商家为了配合规则，要么调整价格虚
作者 | 俞恺、李盛强 责编 | 何永灿 来自物流的挑战 近年来，随着电商增速的放缓，市场对电商企业提供的差异化服务提出更高要求，而物流则首当其冲，一方面需要满足用户更高的服务质量要求，而另一方面电商物流要从成本中心变成利润中心，满足企业运作的效益需求。面对这个现况，苏宁物流研发运用大数据技术，分析历史数据，预测未来趋势，运用最优化算法来合理调度资源，安排计划，以系统性的提升整体物流运营效率，降低运营成本，从而提升用户体验。 电商物流中决定用户体验的一个核心指标是时效，而决定时效的关键因素就是运输班车的衔接
互联网大公司周围，往往围着一群灰产从业者，他们是看不见的敌人，常常躲在暗处，伺机而动。《一代宗师》里说，“风尘之中必有性情中人”，羊毛党可恶之中实有可取之处，其目标精准，不舍昼夜，直击要害。羊毛党们对
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