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。
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?
https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
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)。
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。
前面几篇已经实现了一个基本的购买+售价计算的过程,这次再让售价丰满一些,增加一个会员价的概念。会员价在现在的主流电商中,是一个不大常见的模式,其带来的问题是:
经过上一章的讨论相信你对运费模板有了一些了解。为了方便商家设置快速的设置商品运费,我们通过对快递公司的收费标准,和商品发布的综合考虑,抽象出了运费模板的概念。提供给商家使用,从而能够方面的支持运费计算。但是,运费的计算真的只有运费模板一个途径吗?今天猿人工厂君,就继续和你聊聊运费计算的那些事儿。
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。
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
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。
上边这句话,从字面来看很简单。但是如何在开发过程中去应用,仅凭一个定义依然是一头雾水。以笔者曾经做过的商户进销存系统为例:
译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。
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、购物车的业务和设计有了一定的了解。上一章节我们还讨论了一些订单设计的秘密。
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。
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?
随着新能源汽车的快速发展,越来越多的颠覆型玩家进入市场,汽车产品和技术在变,市场环境与结构在变,消费者需求在变,渠道也必然随之改变,全新销售模式横空出世,为传统汽车销售带来前所未有的挑战。如何敏锐捕捉服务市场日新月异的变化趋势并及时采取应对策略,对于汽车制造商和经销商而言至关重要。
经过上述过程的处理,数据集已经处理成营销增益模型所需的输入形式了。下面正式开始构建营销增益模型,和其他有监督模型一样,营销增益模型也需要划分训练集和验证集。我们通过如下的代码实现数据特征与数据标签的分离,同时按照7:3的比例划分训练集和测试集。
随着vivo商城的业务架构不断升级,整个商城较为复杂多变的营销玩法被拆分到独立的促销系统中。
(五)进阶技术 2. 按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型,按需装载。所谓“按需装载”指的是,在正常调度之外,当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如,促销销售源数据只有在促销期内有效,而在其它时间是无效的。 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期,当日期用完时,需要再次运行预装载。 本篇的主题是按需装载,首先修改数据库模式,然后在dw数据库上执行按需装载。使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景,因为促销期数据并不是按调度装载。下面是需要装载的促销期内容,存储在名为一个promo_schedule.csv的CSV平面文件中。 PROMOTION CODE,PROMOTION NAME,START DATE,LAST DATE SO,Special Offer,2015-04-01,2015-04-10 DP,Disk Promotion,2015-05-05,2015-05-20 MS,Month Special,2015-06-01,2015-06-30 MS,Monitor Promotion,2015-07-10,2015-07-15 BS,Back to School,2015-08-10,2015-08-30 注意源数据提供了促销周期,而不是单个的促销日期。示例假设只需要装载今后新的促销数据,而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。 修改数据库模式 图(五)- 2-1 显示了修改后的模式,date_dim表增加了promo_ind列,用来标识该日期是否为促销日期。使用清单(五)-2-1里的SQL脚本修改数据库模式。脚本中还建立了一个促销过渡表,用来装载促销期CSV文件的内容。
在业务的早期时代,也许使用硬编码或者逻辑判断就可以满足要求。但随着业务的发展,越来越多的问题会暴露出来:
摘要:本篇分享了kaggle比赛《Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting》冠军方案。因为业务需要所以调研了商品销量预测比赛,重点学习了冠军方案的特征工程和模型构建,其中关于时间滑动窗口特征的构建非常巧妙,受益匪浅。对商品销量预测相关问题感兴趣的小伙伴可以一起沟通交流。
之前陈老师分享了:汽车的速度表,可能是最好用的数据产品了。实际上,日常生活中还有一款数据产品非常普遍、非常好用,那就是——体温计。现在的电子体温计,只要在额头滴一下就知道体温,真方便!谁用谁知道。特别是有宝宝的同学,每家必备。
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。
--导读-- 本文主要结合京东购物车的特性,从技术和业务层面综合考量,探索商品附属信息分页加载方案,为逐步扩容的购物车诉求做好底层技术支撑。通过本文,读者可以充分了解到主数据分页加载和附属信息分页加载分别适用哪些业务场景。在实际开发过程中,结合应用特性选择合适的分页技术方案,保证应用低碳高效运行。
作者:fisherman,时任推荐部门推荐系统负责人,负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi,时任推荐部门推荐系统架构师,负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自:《决战618:探秘京东技术取胜之道》 零,题记 在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
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从神经网络被学术界排挤,到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽,只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发,见证了学术研究全面拥抱深度学习,也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
AI 科技评论按:从神经网络被学术界排挤,到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽,只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发,见证了学术研究全面拥抱深度学习,也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。
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.
本篇参考:https://documentation.b2c.commercecloud.salesforce.com/DOC1/index.jsp?topic=%2Fcom.demandware.d
https://wenku.baidu.com/view/404ce30d182e453610661ed9ad51f01dc28157cb.html
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用,并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中,通过将事实表与维度表关联,可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时,通过在事实表和维度表之间建立关联,可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后,本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求,并提供了相应的示例。
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年,国内大数据时代到来,一方面如果做的事情与大数据不沾边,都显得自己水平不够,另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展,所以传统的方式已经跟不上业务的发展了,为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
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
策略设计模式---透彻讲解 一. 什么是策略设计模式 设计模式有三种:创建型, 行为型, 结构型. 策略设计模式属于行为型. 为什么属于行为型呢? 来看看下面解释: 1.1 什么是策略呢? 什
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?
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。
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。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41
前文提到了事件风暴产出的领域模型是概念模型,到实际落地还有些距离,而落地的结果也是各不相同,我觉得说落地,要先回顾一下领域驱动设计的两个作用。
策略模式: 是对算法的包装,是把使用算法的责任和算法本身分割开来,委派给不同的对象管理。策略模式通常把一个系列的算法包装到一系列的策略类里面,作为一个抽象策略类的子类。用一句话来说,就是:“准备一组算法,并将每一个算法封装起来,使得它们可以互换”。下面就以一个示意性的实现讲解策略模式实例的结构。
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。
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。
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.
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