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。
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。
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？
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。
一家大型购物网站，购物车会定时被清空，并且订单在规定时间内未支付也被取消。请你来简要分析一下原因。
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
服装电商零售线上线下一体化帮助解决企业单渠道运营难题，融合线上线下全渠道销售体系，实现全渠道商品信息、价格、服务等环节一体化。
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。
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。
最近在看"Head First 设计模式"这本书,便想将自己所学的记录下来以加深理解,文中肯定有许多不足之处,请各位前辈们指出.
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。
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。
经过前面几章的讨论相信你对类目和商品体系有了一定的认识。众所周知，建立类目体系的目的是为了更好地管理和维护商品。建立商品的唯一目的就是销售。从最基础的目的出发，要销售一个商品已经达到了。但事实上为了更好的销售商品，需要一些销售手段,也就是促销了。今天，我们一起来聊一聊促销的主流玩儿法，然后再谈谈促销的设计。
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
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
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。
新一轮的互联浪潮已经到来！物联网（IoT）正在以令人目眩的速度发展，这为全球各行业带来了巨大的可能性。物联网是指由互联设备组成的网络。通过智能功能和传感器，这些设备不断地与互联网上的其他设备来回交换数据。
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？
在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。
第一个。在订单数据表里面会有个最终优惠后的订单金额，那么这个计算优惠金额是应该订单服务来做吗？
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
Google Play 会将您的资源越来越多地展示在显眼位置，并在 "应用" 和 "游戏" 首页展示素材和描述。为了确保您的商店详情页资源可以帮助用户预见应用内或游戏内体验并带来有意义的下载量，我们将做出以下调整:
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。
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。
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
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。
1. “双十一”背后暗战正急 支付宝今年玩起人工智能 “双十一”大战打响，除了看得见的销售大战，暗流涌动的还有一场后台技术、支付能力的“暗战”。支付宝今年“双十一”玩起“人工智能”，据介绍，智
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.
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
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
电商平台中有海量的非结构化文本数据，如商品描述、用户评论、用户搜索词、用户咨询等。这些文本数据不仅反映了产品特性，也蕴含了用户的需求以及使用反馈。通过深度挖掘，可以精细化定位产品与服务的不足。下面描述了电商平台下机器学习在文本挖掘的应用例子。 1 用户评论分类 场景 用户评论能反映出用户对商品、服务的关注点和不满意点。评论从情感分析上可以分为正面与负面。细粒度上也可以将负面评论按照业务环节进行分类，便于定位哪个环节需要不断优化。 机器学习模型 主题聚类、词向量计算。传统的机器学习分类模型在评论分类上的精
上一篇我们已经确立的购买上下文和销售上下文的交互方式，传送门在此：http://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/DDD_6.html，本篇我们来实现售价上下文的具体细节。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
美国的沃尔玛会在每年感恩节的下午6点，开始减价促销，从电视、电脑一直到睡衣内衣等，利用打折吸引大量人流，在国外被称为Walmart Black Friday。
最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列建模预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。
经过前一章节的学习，相信你对购物车的业务和和功能有了一定的了解。其实购物车，很多朋友都多多少少接触过一些，上一章节我们也挖掘了购物车的需求。经过需求的挖掘，相信你应该有一些了解了吧，购物车的功能相对来说比较繁杂，还有一些隐含逻辑，埋得比较深。天猿人工厂君，就和你继续从业务和功能层面去梳理购物车的那些隐含逻辑，至于技术实现，会在设计系列完成之后，的功能实现专辑中体现。
经过上一章的讨论相信你已经有些了解促销系统了。促销确实是电商网站的重中之重,需要慎重考虑。也许你会有一些疑问，猿人工厂君给出了促销规则，但是却没有告诉你限购怎么来玩耍。 这个问题我们稍微放一放，考虑到每个人的基础不一样，在后面的文章中会一定会体现出来的。今天，我们一起来聊一聊电商网站的价格是怎么一回事情。
【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。
缤果盒子发布的‘小范 FAN AI’将会用图像识别技术取代RFID，新款的收银台也会通过图像识别、超声波、传感器等多重交叉验证实现多个商品同时识别的准确率超过99%。 近日、缤果盒子在北京举办品牌战略
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。
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。
雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 又一家AI+零售方案商完成新一轮融资。 今日，ImageDT图匠数据宣布完成A 轮千万级融资，红杉资本中国基金领投，火山石资本及其Pre-
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
/问题描述 张超来到了超市购物。 每个物品都有价格，正好赶上商店推出促销方案。就是把许多东西一起买更便宜（保证优惠方案一定比原价便宜）。物品要买正好的个数，而且不能为了便宜而买不需要的物品。 张超拿到了优惠方案，和需要购买的物品清单，当然想求出最小的花费。他是信息学选手，自然地想到写个程序解决问题。 输入格式 第一行促销物品的种类数（0 <= s <= 99）。 第二行…第s+1 行每一行都用几个整数来表示一种促销方式。 第一个整数 n （1 <= n <= 5），表示这种优惠方式由 n 种商品组成。 后面 n 对整数 c 和 k 表示 k （1 <= k <= 5）个编号为 c （1 <= c <= 999）的商品共同构成这种方案。 最后的整数 p 表示这种优惠的优惠价（1 <= p <= 9999）。也就是把当前的方案中的物品全买需要的价格。 第 s+2 行这行一个整数b （0 <= b <= 5），表示需要购买 b 种不同的商品。 第 s+3 行…第 s+b+2 行这 b 行中的每一行包括三个整数：c ，k ，和 p 。 C 表示唯一的商品编号（1 <= c <= 999）， k 表示需要购买的 c 商品的数量（1 <= k <= 5）。 p 表示 c 商品的原价（1 <= p <= 999）。 最多购买 55=25 个商品。 输出格式 一个整数ans，表示需要花的最小费用 样例输入 2 1 7 3 5 2 7 1 8 2 10 2 7 3 2 8 2 5 样例输出 14 思路： 动态规划 完全背包 变形 */
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：
一、把握中心目标 大多数网页设计是以目标为导向,也就是网页做出来能为用户提供什么、能解决用户的哪些问题。例如电商网站的终极目标是卖出更多的商品,资讯类网站的目标是让用户能更多地阅读最新讯息,目标不同,两类网站在设计上也会有截然不同的差异。
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。
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