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分析:产品价值分析和评估

下面以一家电商平台的为例,目前能够使用的:有不同产品第一季度总售额、售利润和产品相关流水的售利润的:? 最终得到下,这是一个产品及流水利润的多维散点中每个点代表一个产品,横轴为售流水利润,纵轴为关联流水净利润字段。圆的大小代表售金额,颜色代表售利润情况,红色方向为负值。? 通过上,我们可以综合观察第一极端所有产品的售利润状况,获得如下信息:1、净利润为负的产品很多,折价确实成为了持续性的习惯。 2、大折扣的产品量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大,并且颜色为红,说明很大售额的产品都在赔钱,这些产品的累计售额很大,但都是大折扣的产品,以至于利润都为负。 Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的分析和挖掘功能功能十分强大,能够快速完成所有的清洗的过程,能够快速建立分析模型,并且快速运行得出结果,是做分析必备的工具。

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Python做分析(一)分析社区超市运营,自动更新时间

1.读取存放在表格中,我们用pandas将其读出来import pandas as pddata=pd.read_csv(超市运营.csv,encoding=gbk,parse_dates= 2.分析哪些类别的商品比较畅首先将按照类别ID进行分组,然后对分组后的量进行求和,最后用reset_index重置索引data_group=data.groupby(类别ID).sum().reset_index .分析不同门店的售额占比首先计算售额,并添加到中:data=data*datadata? 5.分析超市客流高分高峰时间段了解客流高峰时间段是很有必要的,可以帮助超市确定什么时间开展活动最合适首先从日期中提取小时data=data.map(lambda x:int(x.strftime( 从上可以发现,8点至10点是超市一天中的量高峰期,然后17至19点又有一个小高峰,所以这两个时间段搞效果会比较好!

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    科学】信息:一张看懂《进大发展行动纲要》

    背景:9月6日消息,根gov.cn的消息,近日,国务院公开发布《国务院关于印发进大发展行动纲要的通知》。 国务院印发大发展行动纲要:2018年底前建成政府大平台大是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的集合。 国务院印发《进大发展行动纲要》,全面推进我国大发展和应用,有哪些意义?十项工程具体又是什么?人民网天津视窗整理了《纲要》重点,制成表,让网友直观了解。?

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    基于Hadoop生态圈的仓库实践 —— 进阶技术(八)

    上一节里仓库的月维度只有一条层次路径,即年-季度-月这条路径。在本节中加一个新的级别——期,并且加一个新的年-期-月的层次路径。这时月维度将有两条层次路径,因此具有多路径层次。 一个期也许并不是正好一个季度,也就是说,期级别不能上卷到季度,但是期可以上卷至年级别。2016年期的如下,并保存在campaign_session.csv文件中。 ,2016年的期已经有,其它年份的campaign_session字段值为null。 不完全层次 在一个或多个级别上没有的层次称为不完全层次。例如在特定月份没有期,那么月维度就具有不完全推广期层次。本小节说明不完全层次,还有在期上如何应用它。 再次执行上面的层次查询语句,结果如下所示。 ? 在有期月份的路径,月级别行的汇总与期级别的行相同。而对于没有期的月份,其期级别的行与月级别的行相同。

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    HAWQ取代传统仓实践(十八)——层次维度

    1        第一条语句的子查询中使用union all集合操作将年、季度、月三个级别的汇总联合成一个结果集。注意union all的每个查询必须包含相同个和类型的字段。 假设2017年期的如下,并保存在homegpadmincampaign_session.csv文件中。 四、参差不齐的层次        在一个或多个级别上没有的层次称为不完全层次。例如在特定月份没有期,那么月维度就具有不完全期层次。 下面是一个不完全期的例子,存储在ragged_campaign.csv文件中。2017年1月、4月、6月、9月、10月、11月和12月没有期。 下面的语句查询年-期-月层次,查询结果如3所示。

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    基于Hadoop生态圈的仓库实践 —— 进阶技术(二)

    所谓“按需装载”指的是,在正常调度之外,当源有效或者仓库需要时进行装载。例如,售源只有在期内有效,而在其它时间是无效的,而对就要进行按需装载。 本节的主题是按需装载,首先修改库模式,然后在DW库上执行按需装载,使用期场景进行说明。定期装载不适合期场景,因为并不是按调度定期装载。 06-01,2016-06-30MP,Monitor Promotion,2016-07-10,2016-07-15BS,Back to School,2016-08-10,2016-08-30 注意源提供了周期 示例假设只需要装载新的,而在仓库中不需要期的历史。 下显示了修改后的DW库模式,date_dim表增加了promo_ind列,用来标识该日期是否为日期。 ? 1. (promotion_code));-- 添加insert into promo_schedule values(SO,Special Offer,2016-04-01,2016-04-10

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    2018-08-15 实战回顾:苏宁金融营系统的重构之路

    建设营中心,包括:营行为都采集,存储,分析,报表。满足营可视化,活动效果分析等需求。4. 拆分出规则引擎。独立的规则引擎系统,承载上游所有形式的规则计算,节省资源。 1:整体系统架构 V2.0核心系统包括:营统一服务、服务、电子券服务、任务服务、商品详情页前置服务、营规则引擎、营规则资格校验、营活动中心、营中心。 6:营活动规则校验流程 V2.02. 活动总的校验存在热点问题2016 年,苏宁金融营系统架构 V1.0 时代,有些活动允许所有会员参与,但有总次、金额限制。 7:热点解决方案 V2.03. 面向会员的 6 个唯一资格校验问题2016 年,苏宁金融营系统架构 V1.0 时代,参与营活动的会员的唯一校验,活动参与次限定到个人。 活动虽然做了历史规整处理,但仍然存在单表量过大问题,导致对表操作产出性能瓶颈;尤其是撤支付功能。

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    HAWQ取代传统仓实践(十五)——事实表技术之无事实的事实表

    这时,通过建立范围事实表,将商场需要的商品单独建立事实表保存,然后通过这个范围事实表和售事实表即可得出哪些商品没有售出去。        下面以售订单仓库为例,说明如何处理源中没有度量的需求。建立一个无事实的事实表,用来统计每天发布的新产品量。 1显示了跟踪产品发布量的表。?1        执行下面的脚本在仓库模式中创建产品发布日期视及其无事实事实表。 2四、修改定期装载函        修改了仓库模式后,还需要针对性的修改定期装载函,在处理产品维度表后增加了装载product_count_fact表的语句。 可以看到只是增加了一条新产品记录,原有没有变化。?4        无事实事实表是没有任何度量的事实表,它本质上是一组维度的交集。

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    Python对商店进行lstm和xgboost售量时间序列建模预测分析

    p=17748在科学学习之旅中,我经常处理日常工作中的时间序列集,并此做出预测。 :当天与否Promo2:Promo2是某些商店的连续和连续:0 =商店不参与,1 =商店正在参与PromoInterval:描述启动的连续区间,并指定重新开始的月份。 缺少,因为商店没有竞争。因此,我建议用零填充缺失的值。 store_df.fillna(0, inplace = True)让我们看一下活动。 如果未进行,则应将“”中的NaN替换为零 我们合并商店和训练集,然后继续进行分析。第一,让我们按售量、客户等比较商店。 商店类别 B的每位客户平均售额最低。因此,我认为客户只为小商品而来。商店类别 D的购物车量最多。仅在工作日进行。客户倾向于在星期一()和星期日(没有)购买更多商品。

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    十张分析如何赋能

    售部门每天直面客户,承担巨大压力。更没心思听道理。因此,想让售部门管用,首先要做的就是深入理解售部门的流程,认真观察他们的实际困难(如下)?需要注意的是,售部门有自己的组织。 比如拿电话售举例,操作流程与潜在问题,可能长这样(如下)?所谓:业务一张嘴,跑断腿。拆解完流程,了解痛点后,你会发现:没有一个高大全的售分析模型,能一口吃下所有问题。 类似这样,对每个环节的问题进行认真梳理,能发现很多机会点,诸如:1、提高拨打成功率 2、选择更有效话术3、减少搜资料库难度4、关联信息 每一个点可能都有2-3项分析要做,虽然做的辛苦,但是真刀真枪的提高一线成功率 4 如何让对高层有用对于管理一整条业务线,或者管理多个团队,多个地的大区经理,部门总监级领导。 不然光有售,没有产品、没有、没有宣传、没有供货,供货质量没保证,都无法达成目标(如下)。?这些管理者每天也有大把时间坐办公室,因此有时间看更多分析报告,也有时间思考更多深层次的问题。

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    如何一步一步用DDD设计一个电商网站(七)—— 实现售价上下文

    2.多买优惠(方式1):可以多个商品共同参与,汇总购买量达到一定量得到X折的优惠。  3.多买优惠(方式2):可以多个商品共同参与,汇总购买量达到一定量减免最便宜的X件商品。   并且相同商品在购物车中商品展示的方式是在一组中。三、建模 根上面的业务描述先找到其中的几个领域对象,然后在做一些适当的抽象,得出下面的UML(点击片可查看大):? 【1】四、实现  建模完之后下面的事情就容易了,先梳理一下我们的业务处理顺序:  1.根购买上下文传入的购物车信息获取产品的相关。  2.先处理单品。   梳理的过程中发现,为了能够实现满减和多买优惠仅能参与一个,所以需要再购买上下文和售价上下文之间传递购物项时增加一个参选择的唯一标识(SelectedMultiProductsPromotionId 另外这次我们的例子比较简单,单品只有1种。理论上单品是支持叠加参与的,所以这里的单品设计了一个集合来存放。

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    零售企业应该这样量化活动成效

    面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的形式,商家该怎样评判每次活动的成功与否、收益如何呢?今天我们用3个典型的活动分析场景,拆解活动效果量化的分析思路。 转化成具体字,就是售额的完成情况。根基础等式:售额=客单价*售量,活动的核心目标基本围绕着客单价和售量。 (1)以单个店铺的视角,用环形凸显售额预期达成率和实际售额,并结合利润情况,反映整体活动与预期的差异。(部分活动以拓客为目标,所以用户也是很多活动重要考察指标)。 (2)店铺活动经营情况清单,即“活动期间各店铺业绩”表,直观列举各店铺的经营(一般是售额、利润的预期、实际、达成率、同环比等),横向对比不同店铺在单次活动中的业绩情况。 分析中考虑的回报效率,通常是用活动售额和投入费用的比值作为衡量标准。

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    Python实战:利用Uplift模型识别营敏感用户提升市场策略(二)

    利用Uplift模型识别营敏感用户提升转化率 上篇 1.基本情况探索 2.预处理及相关性分析 3.样本平衡性验证 下篇1.构建营增益模型 2.营增益模型效果评价完整集和代码已经上传知识星球 最后将集分割函和建模函整合到一起构建营整合模型,实现代码如下。 bogo_uplift = uplift(df_model_bogo)1 “买一送一”营策略的混淆矩阵同样地,对于“打折”策略也是用营增益模型识别营敏感人群,实现代码如下,混淆矩阵结果如2 3 “买一送一”策略增益值分布同样地,对于“打折”策略我们也使用同样的方法对营增益值进行可视化,实现代码如下所示。 4 “打折”策略增益值分布

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    Salesforce Consumer Goods Cloud 浅谈篇二之门店产品的配置

    1) 创建 Image,用于现场代表可以为其执行货架检查任务的货架添加代表预期货架显示的像。设置title,URL或者file等信息即可。 2) 在店内位置创建的操作步骤中,将货架设置值即可。我们在 Image表维护货架,可以维护相关的信息5. 下为一条实际的 店内位置的,demo中关联了上面的门店,我们看到维护了相关的category,货架等信息。 运行产品级别检查,跟踪消耗的样品量和客户对样品的反馈。一般:对于没有任何产品或产品类别上下文的,将级别设置为无。 下中我们创建了一个,级别选的是产品组模式,方式是打折(discount), 总结:篇中主要讲了一下cg cloud的基础data modal,后续这些data modal将会作为拜访以及KPI

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    vivo商城系统架构设计与实践-概览篇

    基于这些痛点问题,我们一期完成系统的独立,与商城解耦,搭建出系统核心能力:优惠活动管理对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面,提供活动编辑、修改、查询及统计等功能。 推动完成vivo商城所有核心链路接入计价,实现全链路优惠价格计算的统一,如下:随着一期系统核心能力的完成,极大的满足了业务需要,各类优惠玩法随之增多。 冷热分离对于读多写少场景对性能影响最大的除了IO操作,还有就是量,在系统中也存在一些用户态,如优惠资源预占记录、用户拼团信息等。 这些都具备时间属性,存在热尾效应,大部分情况下需要的都是最近的。针对这类场景对进行冷热分离是最佳选择。 4.2 热点key问题在系统中普遍使用redis缓存进行性能提升,缓存很多都是SKU商品维度。在新品发布、特定类型手机大等业务场景下极容易产生热点Key问题。

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    三分钟理解“简单工厂模式”——设计模式轻松掌握

    实际问题:由于超市隔三差五就要办活动,但每次活动的方式不一样,所以需要开发一个软件,营业员只要输入原价再选择活动类型后,就能计算出折扣以后的价钱。 高级做法的类:?1.此时,对类型的判断从客户端转移到了Factory类中,从而用户程序只需要给Factory的get类()函传入一个名称就能够获取该类的对象。 2.代码如上构造之后,要获取类对象,只需要调用:对象 = Factory.get类(名称);折后价 price = 对象.getResult(原价);工厂模式的作用:工厂是用来管理 如果一个类会根情况的不同产生含有不同属性值的对象,或者一个类会根情况的不同产生不同的子类对象,这时候需要使用工厂模式,在工厂中完成究竟创建哪种类型的对象的判断,客户端只需在Factory.getBean (key)函中传入一个key,就能够获取对应类型的对象。

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    一张脑讲透商品化运营:提高流量和营业额的工具和模型

    这是精心整理的商品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。 始终贯穿其中,从售预测到库存管理、从商品结构优化到动管理、从捆绑售到关联组合。这份脑包括如何用做库存分析、市场分析、售预测、分析。 5、方式分析,不同的方式下,哪种最有利于售提升并能使总体售最大化,而不是全部商品都做?6、恶意订单、作弊订单的检测和分析,当前订单中有哪些是疑似黄牛的订单? 10、分析涵盖的策略制定、实时监测、后期分析等各个场景都是商品运营非常关注的环节,也是产生可量化价值的主要场景。 同时也总结了对应的分析模型:价格敏感模型、新品市场定位模型、售预测模型、商品关联售模型、异常订单监测、商品规划最优组合法。?商品化运营----

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    表达式树之构建Lambda表达式

    表达式树是一种树形结构,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 1 if(user 参与活动1) price = price - 2; 活动2 if (user 参与活动2) price = price - 20; 活动3 if (user 参与活动 (new DataTable().Compute({price} - 2, ));通过将计算规则存入库.然后调用DataTable的Api实现计算.但是这种方式显然不够灵活,且如果复杂的计算流程,配置起来会比较麻烦且容易出错 ,显然不可取,且此时的表达式树虽然存储了所有的运算规则,但是这个规则只能是简单的学运算,如果包含了负责的运算,则需要方法体,那么是不被允许的,如下: 所以这种方式,需要将所有的运算逻辑全部转换成表达式树的形式即每一个节点都转换成表达式树

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    一张脑讲透商品化运营:提高流量和营业额的工具和模型

    这是精心整理的商品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。 始终贯穿其中,从售预测到库存管理、从商品结构优化到动管理、从捆绑售到关联组合。image.png这份脑包括如何用做库存分析、市场分析、售预测、分析。 5、方式分析,不同的方式下,哪种最有利于售提升并能使总体售最大化,而不是全部商品都做?6、恶意订单、作弊订单的检测和分析,当前订单中有哪些是疑似黄牛的订单? 7、商品定价,针对M商品应该制定价是多少能满足售额最大化的需求?8、商品陈列分析,如何摆放不同的商品能连带售的最大化? 10、分析涵盖的策略制定、实时监测、后期分析等各个场景都是商品运营非常关注的环节,也是产生可量化价值的主要场景。

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    从拼多多事件看电商的模型

    本质上,这确实是一个Bug,我不明白这样的Bug是如何产生的,是测试不到位,还是说该优惠券本身是一个内部测试,被不小心放到生产环境? 商品总维度:站在商品角度看,则可以分为单品、集合和店铺:单品:以单个商品为维度进行的叫单品,例如限时抢。 优先级可以在配置策略时事先配置,也可以由买家指定,例如买家在购买商品时,出现了多种叠加的情况,买家就可以根具体的购买情况选择最适合自己的,这时用户指定的优先级要高于事先配置的优先级。 对分析模型的验证我们可以结合实际的业务场景验证获得的分析模型。以京东商城为例,如下所示:?上给出了两种类别(Label):联合活动与玩具元旦特惠。 上展现的场景包含了多种,它们的类别(Lebel)皆为京东自营,因此在进行优惠计算时,这些商品是可以叠加的。

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      图数据库KonisGraph(TencentDB for KonisGraph)是基于腾讯在社交网络、支付、游戏和音乐等业务场景超大规模图数据管理的经验积累,为您提供的一站式高性能海量图数据存储、管理、实时查询、计算和可视化分析的数据库服务。支持属性图模型和TinkerPop Gremlin查询语言,帮助用户快速完成对图数据的建模、查询和分析;支持百亿级节点、万亿级边的超大规模图数据中关联关系的查询分析。广泛适用于社交网络、金融支付、安全风控、知识图谱、广告推荐和设备拓扑网络等具有海量关系数据的场景。

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