数据可视化图表与数据监控 数据以图表方式展示，可以更直观展示和发现数据的规律，互联网运营常用可视化图表有如下几种。 1. 折线图 横轴为时间，展示在时间维度上的数据变化规律。 2....以上图表都来自ECharts，百度开源的前端可视化图表组件，只需几行代码，就可将运营数据以炫酷方式可视化展示。 小结 大数据技术最终落地必须要为企业带来实际价值，数据分析是其中最主要的应用场景之一。...监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。...监控系统上游有指标体系数据来源、下游有数据分析和运营动作，明确时间点后便于拆解落地。 之后才到具体产品方案、系统架构、技术选型以及开发排期和跟踪。...PS,数据监控系统免不了对数，上线后还是要每日走查数据，被老板先发现问题就完蛋了
数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。...备用物理资源清单需细化到服务器类型、操作系统、资源规格、预装系统、IP等情况。 16.DBA值班计划编制。 二.大促进行时 1.注意对数据库监控系统及时监控。 2.链路数据延时监控。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...大促中，大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递，是一家以快递为主体，以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。
围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。...微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力，并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务，从低码开发到测试上线...解决方案页： https://cloud.tencent.com/act/pro/tcb_scf_weda 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，推荐入群咨询后购买；如客户业务有微信云托管、云开发原生网关等方面的需求
2020接近尾声 不要因此留下遗憾 年终一定要满载而归 来DNSPod注册域名 一大波福利折扣等着你 还有全网域名独家特惠哦！ 不要再错过啦！ ???...本中心还拥有两大独立腾讯子品牌：DNSPod与Discuz!，在过去15年间，为超过500万企业级客户提供了强大、优质、稳定的IT服务。
本文首发于政采云前端团队博客：可视化搭建数据大屏系统的前端实现 https://www.zoo.team/article/data-visualization ?...本文尝试基于政采云前端团队的数据大屏搭建系统 Big 的拆解说明，为大家提供一种此类系统的设计和实施方案。...Big 是什么 Big 是基于政采云前端搭建系统 鲁班，和数据大屏组件库，进行快速搭建数据大屏的可视化系统。 为什么叫 Big 呢?...编辑大屏是数据可视化系统核心，页面布局参考 DataV： ? 拆解为 4 个部分：顶部、组件区、画布、数据配置区。先讲下设计思路，再依次分解各区。...通过可视化搭建大屏系统，可以赋能相关的业务方，让非专业人士做出专业的大屏效果，同时满足公司的一些定制化需求。
而作为系统最后端的数据库，不仅仅承担着存储数据的任务，还是系统可用性的最后一道防线，如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用，直接决定了库房生产是否能顺畅进行。...在本篇我们将会详细介绍京东物流仓储系统的数据库架构，以及如何通过运维自动化平台、性能优化、故障自愈和数据结转等步骤进行数据库运维架构的演进。...一、数据库架构 仓储系统的数据库架构，主要分为两种模式，一种是本地模式，一种是集中模式： 1.1 本地模式 本地模式是指当前WMS系统的应用和数据库服务器都部署在本地库房，目的是减少网络延迟，提高作业效率...四、故障自愈 仓储数据库故障自愈系统主要解决两个问题，一个是故障的自动切换，一个是组件的自动恢复。系统功能图如下所示： ?...首先硬件作为应用系统的底层基础设施，一旦出现故障将大大降低系统的可用性，仓储业务的数据库集群分散在全国各地几百个库房，数据库服务如何在遇到硬件等异常时快速的故障转移，如何能降低各地网络等外界环境对数据库的性能影响
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....（ 客户小程序访问量 ） 全链路性能优化 从小程序前端接入层到后端数据库，从外部链路到 VPC 网络，针对客户预估的 QPS 做全链路性能分析、监控及调优，降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性...方案咨询 官方团队提供技术支持 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，建议您入群咨询后再购买，如有其他业务需求，也可在群内咨询，官方团队将根据实际业务场景匹配最佳方案。...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
来源：魔镜市场情报 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷...
一、前言 目前大屏大数据可视化UI这块非常火，趁热也用Qt来实现一个，Qt这个一站式超大型GUI超市，没有什么他做不了的，大屏电子看板当然也不在话下，有了QSS和QPainter这两个无敌的工具组合，借用几个...二、文章导航 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板1-布局方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90141646 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板...2-配色方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90166379 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板3-新建布局 https://.../90257468 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板6-窗体打开关闭 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90287251 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板...Qt编写数据可视化大屏界面电子看板12-数据库采集 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90445667 三、电子看板介绍 电子看板是目视化管理的一种表现形式
Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...尤其后续一些考虑 h5 实现的弹窗，完全可以迁移到这套搭投系统中，通过对比 h5 弹窗开发（图左侧）及搭投的方式（图右侧），可以大致看到使用搭投系统的优势： 图14.
【新智元导读】谷歌昨天宣布启动新的研究计划 People + AI Research（PAIR），旨在改善人与人工智能系统的交互体验。...谷歌同时宣布开源两个数据可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive，针对 AI 工程师，便于后者开发机器学习系统。...Alphabet 周一宣布启动一项新的研究计划 People + AI Research（PAIR），旨在改善人与人工智能系统的交互。...▶ 开源工具 同时，谷歌还宣布开源两个可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive。这两个应用程序都是针对 AI 工程师的，能让后者清楚地查看训练 AI 系统的数据。...训练数据是现代 AI 系统中的关键因素，但它们通常是不透明和混乱的根源。事实上，ML 工程与传统软件工程一大不同之处便在于不仅要调试代码，还要调试数据。
618年中促进程过半，天猫、京东商城、苏宁易购促销方式各有不同，都希望借助新品爆品吸引流量，配合大促期间的满减打折，提高转化率。 来源：中国大数据
一、缓存技术简介 1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方，以方便系统快速做出响应。...2、缓存分本地缓存和分布式缓存，比如：Ehcache、MemCache及Redis 3、缓存主要解决以下问题： 缓解应用系统或关系型数据库的负载压力 提升系统的吞吐量 4、本地缓存：会共享同一个JVM进程内的...所以，操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储的数据在主存中的正确地址。在一些特定的时间点，Java虚拟机会进行一次彻底的垃圾回收（full gc）。...同时因为这部分区域直接受操作系统的管理，别的进程和设备（例如GPU）可以直接通过操作系统对其进行访问，减少了从虚拟机中复制内存数据的过程。...堆外内存的优缺点以及与堆内内存联系 3.1堆外内存的优缺点： 优点 ： 可以很方便的自主开辟很大的内存空间，对大内存的伸缩性很好 减少垃圾回收带来的系统停顿时间 直接受操作系统控制，可以直接被其他进程和设备访问
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。...确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。...接下来还需要针对模型预测的结构做分析和检验，主要用到的是离线测试数据集检验和线上数据实测对比，需要综合评估准确率和召回率两个指标。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...其数据显示，从5月开始，各大电商平台的用云量增长明显加速，6月创新高。今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。...腾讯云解决方案架构总监崔博给出的数据显示：今年1-3月，受外部环境影响，电商行业云端用量增长较慢，4月外部环境逐渐稳定，行业用量增长逐步恢复，5月用量增长提速。...腾讯云直播平台的数据显示，从今年一月到六月，直播卖货的带宽增加了500%。 直播带货的商品展现形式更多、用户可以更好地感知商品，提升了流量变现的效率。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
作者：daicoolb 编译：ronghuaiyang 导读 今天给大家介绍一个github仓库，收集了非常多的推荐系统的数据集，非常的全面，非常的实用，做推荐系统相关的同学可以收藏一下。...这些数据集在可作为基准的推荐系统中非常流行。...包括标签基因组数据，1100个标签的1200万个相关性得分。 Jester：http://eigentaste.berkeley.edu/dataset/ 来自小丑在线笑话推荐系统的匿名评级。...PythonGitCode：https://github.com/lab41/hermes Hermes是Lab41对推荐系统的一次尝试。...通过分析多种推荐系统算法在不同数据集上的性能，探讨了如何为新的应用选择推荐系统。
大家好，我是黄同学 前段时间用tableau做了可视化大屏，大家有的说说没学过tableau，有的说不会做，但就是觉得很炫。 因此，有人私聊我说用excel能做可视化大屏吗？...当然，这是可以的，基于粉丝的这个需求，我们今天来讲述一下，怎么使用excel做一个简单的可视化大屏。...2、数据说明 本次案例演示共涉及到两张表，都是从甲方的业务系统中抽取的，并经过脱敏后用于本次案例展示。一张表是详细的销售数据，共涉及到4万多条数据；一张表是手机的价格表，共117条数据。...7、可视化大屏的制作过程 1）给大屏添加一个“深蓝色”的背景 注意：可视化大屏的制作，我们也另外开一个SHEET窗口。 ? 2）插入文本框：添加一个标题 ?...但是在大屏中，我们同样做了一个这样的下拉菜单，我们需要将这个页面中，引用了“维度汇总!$F1”单元格的公式，全部替换为“可视 化大屏的制作1”单元格的公式，全部替换为“可视化大屏的制作C$3”。
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