桑基图(Sankey diagram)，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的"蒸汽机的能源效率图"而闻名，此后便以其名字命名为"桑基图"。
Statistics 和 Modeler作为 IBM SPSS 软件家族中重要的成员，是专业的科学统计、数据挖掘分析工具，其具有功能强大，应用广泛的特点。其核心组成部分——预测分析模型，不仅是软件功能实现的关键，同时也是软件应用的关键。 Statistics中的模型侧重于统计分析技术， 而Modeler则侧重于数据挖掘技术。它们都依据现有数据，运用某个或某几个特定的算法，来预测用户所关注信息的未来值。Statistics 和 Modeler提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在
（2）对于由严重问题（故障）的要及时修理，并记录修理日期、设备名、编号、修理厂家、修理费用、责任人等。
在国内的云服务器商家中，腾讯云是排名前列的云服务器提供商。而且腾讯是国内互联网龙头企业，信得过，它们的产品是值得信任的。现在教下新手怎样选择和购买腾讯云服务器。包含普通购买流程，通过价格计算器购买，以及在腾讯云最新活动页面购买三种流程。
互联网时代，目标消费者需求变幻莫测与时俱进更加难以捉摸，在产品同质化竞争环境下，谁能率先抓住消费者的心，谁将在销售市场上占有一席之地。以下是市场调查问卷分析的案例，品牌休闲服购买因素分析，将高速我们是
注：2022版与2023版文档为单独售卖，买任意一年的都可获取2024的文档，小编只分享案例文档不额外回答问题。详细内容看文末图
前一篇文章主要是基于点击流数据的用户分析，适合所有网站，而对于一些特殊的网站，可以根据自身所能获取的数据将分析的指标进行扩展或根据自身的特征定制合适的指标，这里主要介绍的是适合一般的电子商务网站的用户
随着中国新一轮的生育高峰期到来，母婴零售店遍地开花，市场竞争趋向白热化。目前越来越多的母婴零售店都采用了会员制度，并以“会员专享优惠”、“多倍积分”、“积分兑换奖品”等优惠方式吸引大批新的消费者留下个人手机号码、宝宝性别、宝宝月龄、家庭地址等相关信息。而消费者也会使用相应的会员卡来母婴店进行购物，以便获得更多的优惠。 2013年是电子商务逐步成熟的一年，网上购物越来越方便；而线下母婴零售店促销打折不断，竞争异常激烈，留给母婴零售店高层管理者两个不得不认真去思考的企业经营问题：
随着中国新一轮的生育高峰期到来，母婴零售店遍地开花，市场竞争趋向白热化。目前越来越多的母婴零售店都采用了会员制度，并以“会员专享优惠”、“多倍积分”、“积分兑换奖品”等优惠方式吸引大批新的消费者留下个人手机号码、宝宝性别、宝宝月龄、家庭地址等相关信息。而消费者也会使用相应的会员卡来母婴店进行购物，以便获得更多的优惠。 2013年是电子商务逐步成熟的一年，网上购物越来越方便；而线下母婴零售店促销打折不断，竞争异常激烈，留给母婴零售店高层管理者两个不得不认真去思考的企业经营问题： 1.如何去唤醒招募进来的沉
互联网购物现在已经是非常普遍的购物方式，在互联网上购买商品并且使用之后，很多人都会回过头来对自己购买的商品进行一些评价，以此来表达自己对于该商品使用后的看法。商品评价的好坏对于一个商品的重要性显而易见，大部分消费者都以此作为快速评判该商品质量优劣的方式。所以，与此同时，有些商家为了获得好评，还会做一些 "好评优惠" 或者 "返点" 活动来刺激消费者评价商品。 既然商品评价对于消费者选购商品而言至关重要，那么我想试试可以从这些评价信息中获取到怎样的价值，来帮助消费者快速获取到关于该商品的一些重要信息，给他们的
随着中国新一轮的生育高峰期到来，母婴零售店遍地开花，市场竞争趋向白热化。目前越来越多的母婴零售店都采用了会员制度，并以“会员专享优惠”、“多倍积分”、“积分兑换奖品”等优惠方式吸引大批新的消费者留下个人手机号码、宝宝性别、宝宝月龄、家庭地址等相关信息。而消费者也会使用相应的会员卡来母婴店进行购物，以便获得更多的优惠。 2013年是电子商务逐步成熟的一年，网上购物越来越方便；而线下母婴零售店促销打折不断，竞争异常激烈，留给母婴零售店高层管理者两个不得不认真去思考的企业经营问题： 1.如何去唤醒招募进来的沉默会
EasyRecovery是一款专业的数据恢复软件，在全球拥有10000+用户，广受大众好评，为个人和企业提供了多样化的数据恢复方案，能够精确定位到目标文件并进行找回，方便又快捷.因此很多人在需要数据恢复时都会第一时间想到EasyRecovery，那么，easyrecovery有免费版吗？easyrecovery激活密钥在哪里？今天就为大家来解答这两个问题。
在互联网普及上升、网络零售发展驱动下，电商行业发展迅猛，用户规模持续增长。在此背景下，对用户的行为分析已经不是人力所能解决的。利用数据挖掘，机器学习的方式分析行为数据可以让从业者更好的发展其业务，调整方向，增加营收。
天天生鲜项目分为6个页面, 分别是首页商品展示页面、商品分类展示页面、商品详细页面、购物车页面、订单提交界面、订单成功显示页面.
本指南旨在指导腾讯云用户开通主机安全（专业版）、配置云硬盘定期快照，以达到提高终端和数据的安全性、防范病毒木马等安全威胁的目的。
忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 会员分层 方法一： 当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据
对于线上和线下的零售行业，销量预测都是一项至关重要的任务，它可以帮助企业更好的预备库存以及在各个仓库之间分配商品。特别是在大型购物节期间，强劲的促销活动将极大地促进消费。然而，可供参考的历史数据却非常稀缺。如何同时对城市的不同区域和不同时间段的销量进行预测，是一个非常具有挑战的问题。
忙于项目和公司的事情，好久没有写关于数据分析的文章，很多关注我的朋友都在催促我更新。其实，一直都有在想写也在纠结写什么内容的文章，刚好最近做了一个关联销售的项目，这个项目比较易懂，实际用处也比较大，所以这次就写一个关联销售的案例。
超市业已成为商业领域最具活力的商业业态，竞争也变得日益激烈。数据挖掘技术越来越多地服务于超市营销战略，本文在数据挖掘的基础上，深入分析了关联规则算法，研究算法的基本思想、算法的性质，并对算法进行详细的性能分析，比较了Apriori算法和改进Apriori算法。最后，采用R软件对超市数据进行挖掘，为超市营销提供策略。
前几篇已经实现了一个最简单的购买过程，这次开始往这个过程中增加一些东西。比如促销、会员价等，在我们的第一篇文章（如何一步一步用DDD设计一个电商网站（一）—— 先理解核心概念）中规划的上下文映射图可以看到，这些都属于一个独立的上下文（售价上下文）。
超市业已成为商业领域最具活力的商业业态，竞争也变得日益激烈。数据挖掘技术越来越多地服务于超市营销战略，本文在数据挖掘的基础上，深入分析了关联规则算法，研究算法的基本思想、算法的性质，并对算法进行详细的性能分析，比较了Apriori算法和改进Apriori算法。最后，采用R软件对超市数据进行挖掘，为超市营销提供策略（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
简介 我们从一个简单的练习开始吧 “如果我们任命你为店长，去管理经营状况最糟糕的一个店面。那么，在经营这家店时，你会考虑哪些方面？你要做什么去改变当前糟糕的局面呢？” 花几分钟好好考虑一下这个问题吧。在纸上写下一些你考虑的事情，然后我们继续往下看。 你觉得这个练习怎么样？难不难？你确定你已经写下了所有可能的方面了吗？ 如果你不确定你已经想得很全面，或者你的列表看上去只是一个待办清单，没有任何框架或者结构，那么这篇文章将在很大程度上给你提供帮助。 结构化思维的重要性 每个人都有能力在同一时间思考多方面的问题
使用RFM方法(最近购买日Recency, 各期购买频率Frequency, 各期平均单次购买金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的购买金额，再对销售毛利率、关系营销费用进行推算，就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。 在这里，客户价值指CRM毛利。CRM毛利 = 购买金额 – 产品成本 – 关系营销费用。 RFM方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法，RFM实际上是一整套分析方法中的部分内容，但最具代表性，其它还包括客户购买行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝
COVID-19疫苗接种的普及方便了人们的出行，海外旅行的需求也在增加。有研究称游客对免税店购物有偏好，免税店容易导致所谓的冲动消费行为，但这些结论往往通过传统的自我报告的方式来分析获得，这种方法的缺点是依赖于人的记忆和感知，缺少对人们产生冲动消费行为更具时效性的评价。而冲动购买是一种无意识行为，它来自于失去控制的感觉，因此，自我报告作为一种事后回忆的调查形式，并不能准确反应人们在冲动消费时实时的心理状态。
随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到数据挖掘，之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据，或者说还没有体会到数据的重要性，现在随着IT行业中大数据时代的到来，让我一起去拥抱大数据，闲言少叙，此处我们就列举一个最简单的场景，一个销售厂商根据以往的销售记录单，通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单，我相信这也是很多销售机构想要得到的数据
摘要：本文主要介绍阿里的深度兴趣网络DIN模型。为了解决推荐领域中用户历史行为包含大量用户兴趣信息，但只有一小部分用户兴趣信息会最终影响用户点击行为的问题，阿里引入Attention机制提升相关商品的权重同时降低非相关商品的权重，最终实现对用户历史行为进行加权的目的。同时讲了DIN模型中其他具有借鉴价值的工程实践，包括自适应正则Regularization、自适应激活函数Dice和评价指标使用GAUC替代AUC。
多行为推荐（MBR）旨在联合考虑多种行为以提高目标行为的推荐效果。我们认为 MBR 模型应该：（1）对用户不同行为之间的粗粒度共性进行建模，（2）在多行为建模中同时考虑局部的序列视图和全局图视图，以及（3）捕获细粒度的用户的多种行为之间的差异。在这项工作中，我们提出了一种新的多行为多视图对比学习推荐（MMCLR）框架，包括三个新的对比学习任务，分别用于解决上述挑战。
最近邻分类是最简单的分类方法之一。当对给定项分类时，它会找到与这个项最相似的训练数据项，并输出其标签。下面的图给出了一个示例。
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。
今天我们要对用户消费行为进行分析，用户消费行为数据分析项目旨在利用大量用户消费数据，通过数据挖掘和分析技术，深入了解用户在产品或服务上的消费行为模式和习惯。通过对数据的挖掘和分析，该项目可以帮助企业更好地了解其用户，优化产品或服务，提高用户满意度，增加用户忠诚度，并在竞争激烈的市场中获得优势
消费品企业应该如何使用内部产生以及外部采集的数据，像互联网公司一样建立用户画像与会员体系，以数据驱动的方式进行精细化的生产、运营和销售？ 传统的管理咨询公司，虽然有无数顶尖的大脑，但是他们的大脑只靠Excel等简单工具的辅助，这样的算力，能不能满足上述的需求？ 在2015年上半年，数据冰山团队有幸为国内一家时尚消费品行业的龙头公司进行数据平台的建设，历时半年，完成了内部数据的打通和洞察，用户画像，会员体系的搭建，以及外部数据获取与跟踪。在这里和大家分享我们的一些体会，希望更多的消费品企业可以用数据驱动的
1 . 模型或模式结构 : 通过 数据挖掘过程 得到知识 ; 是算法的输出格式 , 使用 模型 / 模式 将其表达出来, 如 : 线性回归模型 , 层次聚类模型 , 频繁序列模式 等 ;
近日，发表在《Scientifc Reports》上的一篇文章提出了一种基于脑机接口（BCI）的脑信号处理方法，该方法将重点放在了大脑前额叶皮层（PFC）的活动上，该区域负责监督人类的决策，并与冲动购买行为密切相关。PFC激活是通过使用功能性近红外光谱（fNIRS）记录信号来观察的，同时在虚拟计算环境中诱导冲动购买行为。
2010年至今，搜寻引擎巨鳄在新能源项目上的投资突破了10亿美元。这是其数据中心需消耗大量能源的既定事实所推动，也是一家有社会责任心的公司对未来科技的投资。然而，谷歌并不止于此，本文将详细介绍谷歌对绿色能源应用的探索。 图1 谷歌的搜索能耗 谷歌的数据中心所使用的能源量约为其它普通数据中心的50%，谷歌使用的电力不到全球总量的0.01%，高效的节流措施为谷歌节省了10亿美元的能源成本。据悉，谷歌公司提供连续三周不间断的YouTube播放服务所消耗的能源比洗衣机洗一桶衣服所消耗的还要少。 图2（a）
目前国内休闲服饰品牌众多，在服装市场调研中过程中，了解消费者购买习惯是基础，据此制定相应的市场运营计划，但若想在众多品牌中脱颖而出还需要不断的努力。我们必须熟知品牌自身竞争力的优劣势，准确评估品牌知晓
自开始吆喝知识变现并推出视频课程，已经过了一个季度的时间，总想做一次宣传，但又不喜欢生硬的推广。这几天翻看着云课堂的交易记录，索性我把自己的商业机密公开，来个PowerBI学以致用，让大家在学习之余也看场乐呵的植入广告。
Eco-evolutionary strategies for relieving carbon limitation under salt stress differ across microbial clades
表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序，以帮助更容易地查看或使用数据。然而，当你的数据很大或包含大量计算时，Excel中的排序可能会非常慢。因此，这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序，并保证速度和效率！
Node2vec是2016年斯坦福教授 Jure Leskovec、Aditya Grover提出的论文，Node2vec是图神经网络著名的模型之一。学图神经网络必读的论文，论文原文可扫码添加小享领取。 为什么要学图神经网络 提高就业竞争力 图神经网络应用领域广泛：电子商务、金融风控、推荐系统 许多实际应用场景中的数据是从非欧式空间生成的，如何将深度学习方法应用在图数据。 Node2vec是GNN图游走类算法中非常重要的一种，也是图神经网络算法工程师面试必备的知识点。 发论文 在近年的各大顶级学术会议
在文章开始之前，首先介绍一下我们今天的主角-腾讯云高性能应用服务 HAI ，那么什么是腾讯云高性能应用服务 HAI 呢？
假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。
本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析，可以得到几点重要的信息，这里做个总结： 1、对于影响购买自行车行为最重要的因素为：家中是否有小汽车，其次是年龄，再次是地域 2、通过折叠树对于比较想买自行车的顾客群体特征主要是：家里没有车、年龄在45岁一下、不在北美地区、家里也没有孩子（大米国里面的屌丝层次
最近常常有小伙伴问我，大概是如下几个问题： 我手里没有多少数据可以供分析，怎么办？我手上有一些数据，但是不知道该如何分析，怎么办？我有一些数据，也知道该做哪些分析，但是不会高大上的工具，怎么办？
摘要：相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。 一、何为“图计算” 相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。甚至有人会误把它当成专门进行“图像”处理的技术。 首先我们互联网上通常的定义来说明一下图计算： “图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计
但购买和出售，我们可能要考虑一些其他相关信息，就像当：购买显著数量很可能是我们可以要求并获得折扣，或购买更多更重要的是我们可能会推高价格。
首先要介绍的是，什么是实时竞价广告？如图11-9所示 📷 图11-9 实时竞价广告模式 与广告业务相关的术语 首先介绍几个与广告业务相关的术语： RTB（RealTime Bidding）实时竞价：一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。它的核心是DSP平台（需求方平台），RTB对于媒体来说，可以带来更多的广告销量、实现销售过程自动化及减低各项费用的支出。而对于广告商和代理公司来说
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