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运营大型促销设计小结

这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型:大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促?...我们必须在 3 天内完成设计方案,一周内完成主会场+4个分会场所有 banner、配、模块换肤等工作。设计、UI开发、前端同时进行相应替换,以保证 2月15日 正常上线。...一个月后我们持续跟进大促各环节数据情况,整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期大促还是长线小促,对于设计者来说,都需要从多角度去思考分析,在产品策略和目标的基础上去打磨,并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率,通过数据反复推敲打磨,优化结构关系凸显产品核心内容。...设计不止是设计,是挖掘本质 在设计过程中尽可能挖掘更多的可能性,让用户获得更好的体验过程,从而驱动数据的增长。

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数据分析:产品促销价值分析和评估

年底了,很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动,那么如何评估产品促销带来的价值呢?...下面以一家电商平台的数据为例,目前能够使用的数据:有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据: ?...通过上图,我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况,获得如下信息: 1、净利润为负的产品很多,折价促销确实成为了持续性的习惯。...2、大折扣促销的产品数量很多。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,说明很大销售额的产品都在赔钱,这些产品的累计销售额很大,但都是大折扣促销的产品,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,而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大,能够快速完成所有的数据清洗的过程,能够快速建立分析模型,并且快速运行得出结果,是做数据分析必备的工具。

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探讨一下大促销当中数据库可能出现的问题

无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据...TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。...解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 大表 记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 大表对查询的影响 慢查询...修改表结构需要长时间锁表 同建立索引一样,会造成长时间的主从延迟 影响正常数据的操作,阻塞数据 因为所有的Insert语句都会阻塞,都需要等到你的表结构修改完成后才能处理。...解决数据库中的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 大表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择

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618、双十一促销活动监控怎样做

特别是活动监控,每次活动领导都一次次催监控数据,搞得人紧张兮兮。 那么,到底活动监控该怎么做呢?就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。这个活动是一个很简单的全民派福利活动。...那么是不是就直接拿现在的数据,和这个100万/50万对比呢?当然不是,因为活动的时间长达22天,如果只看整体目标的话,在最后一天才发现:诶呀,不能达标!那就大势已去了。...但是从实际数据看,显然第一天参加的人更多,第二天开始大幅度减少。因此很有可能参与人数的分布不是均匀的。因此可以参照之前的活动数据,看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。...当时有80万人参加,在4月12日到4月30日,活动参与数据如下表所示。...猜:应该有两类用户 一类:领到券立刻用,从数据上看,这个比例是相对稳定的。 另一类:月底券快失效了,收到提醒的时候才用。

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E-commerce 中促销系统的设计

在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等 一个良好的促销系统应该具备易于扩展,易于统计促销效果等特点,在遇到秒杀类促销时还需要做到可扩容...这样设计最大好处是 rule与action相互独立且高度抽象, 运营人员与开发人员可以自由组合rule和action来达到最大灵活性与可扩展性 数据库设计 Promotion Schema::create...另外不以product作为参与促销的最小单位, 是为了进行更细颗粒度的控制. 一个促销可以有多个变体参与,一个变体可以同时参与多个促销....,数据库字段可以按照实际需求进行增减和修改,特殊促销可自行添加相关表, 如优惠卷促销的coupons表, 拼团的groups表, 报名促销的promotion_sign_up表等等 业务设计 流程设计...表来存储用户领取的优惠卷及使用情况等 优惠卷促销本质上是将传统促销以卷的形式体现了出来,既圣诞满减促销 => 圣诞满减卷的转换.

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Python做数据分析(一)分析社区超市运营数据,自动更新促销时间

1.读取数据 数据存放在表格中,我们用pandas将其读出来 import pandas as pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates...2.分析哪些类别的商品比较畅销 首先将数据按照类别ID进行分组,然后对分组后的销量进行求和,最后用reset_index重置索引 data_group=data.groupby("类别ID")["销量"...30026255 62.375 7 29989058 56.052 510 30027007 48.757 903 30171264 45.000 4.分析不同门店的销售额占比 首先计算销售额,并添加到数据中...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促销活动最合适 首先从日期中提取小时数 data['小时']=data['成交时间'].map(lambda...从上图可以发现,8点至10点是超市一天中的销量高峰期,然后17至19点又有一个小高峰,所以这两个时间段搞促销效果会比较好!

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数据重构子

将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结 数据...☞重构子重构一般出现在数据运维阶段。...当数据出现错误或者调整数据模型后需要修改数据时,需要对数据节点或者关系进行批量重构。数据重构的方法避免了数据的重新组织导入,节省资源的同时可以进行快速批量操作。...apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:'discard'}) YIELD node RETURN node 4.5 重构后的效果 三个节点变一个节点,三个子变一个子...重构时一般都是批量操作数据,在支持ACID的数据库中为了避免频繁发生死锁问题,存储过程中都不支持数据的并发操作。 References [1] TOC: 数据☞重构子

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vivo全球商城时光机 - 大型促销活动保障利器

一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销系列文章我们介绍了计价中心的建设,计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...三、实现 3.1 核心流程 根据前述的构思方案,得出如下商城穿越核心购物流程: 3.2 改造重点 从上述流程图中可以看出改造的重点: 白名单信息的维护 获取「当前时间」 3.2.1 白名单信息维护

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数据挖掘】数据挖掘

那么数据挖掘是干什么的呢?难道是开着挖掘机来进行挖掘?还是扛着锄头?下面讲讲什么是数据挖掘。...那么不难理解,数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”,数据挖掘,就是以的结构来存储、展示、思考数据,以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么?...这就是我认为的数据挖掘。 从学术上讲,数据挖掘分为数据,模式两种。至于这两个类型的区别,由于很久没有关注这块,所以只能给出一个字面意义上的区别。...数据:则是以数据节点为基础来进行分析,模式:则是以数据整个关系模型来进行分析数据。可能解释存在错误,望指正。我之前主要是接触数据图一块的东西,模式没有太多了解。...这里明确的表示了数据是干什么的,同时也表达了NEO4J是干什么的。他是管理和维护数据CRUD,并且维护数据的索引建立和更新。是对数据操作的一个对外接口。

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【软件工程】数据 ( 数据简介 | 数据概念 | 数据流 | 加工 | 数据存储 | 外部实体 | 数据分层 | 顶层数据 | 中层数据 | 底层数据 )

文章目录 一、数据 ( DFD ) 简介 二、数据 ( DFD ) 概念符号 1、数据流 2、加工 ( 核心 ) 3、数据存储 4、外部实体 三、数据 ( DFD ) 分层 1、分层说明...2、顶层数据 3、中层数据 4、底层数据 一、数据 ( DFD ) 简介 ---- 数据 ( Data Flow Diagram ) : 在 需求分析 阶段 , 使用的工具 , 在..., 第二层是 0 层数据 , \cdots , 最底层是 底层数据 , “顶层数据” 与 “底层数据” 之间是若干 中层数据 , 中层数据 需要进行编号 , 从 0..., 系统内部模块之间的数据交换 是没有体现的 ; 3、中层数据 将 “顶层数据” 进行细化 , 细化后的 0 层数据 , 与 顶层数据 比较没有变化的部分 : 外部实体 , 外部实体与系统之间的数据流..., 要保证 上一层数据 与 下一层数据 保持平衡 , 这就是 数据平衡原则 ;

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