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解密双十一、618电商数据屏指标实现原理

每个产品都应该根据自身特点寻找能够反映自身运营状况的数据指标。 为了便于分析决策,这些指标通常会以图表的方式展示,即数据可视化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. 可视化图形在数据分析时可以帮助分析师更准确、更快速做出趋势预判并发现问题,在汇报工作时使用图表更有说服力,决策时也更有依据和信心。 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。

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数据库如何应对保障活动

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的挑战。电商,这场没有硝烟的战争很多人已有体会,在此不再赘述。 现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。 “功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。 2.梳理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,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。

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    中通大数据平台在中的进化

    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技术指南! 而经过这些年的发展,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,各种各样的场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战 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。 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练兵和全链路演练。通过大的极致考验,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。

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    有此方案在手,活动不用愁

    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、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。 微信云开发营销一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销一站式解决方案,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

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    2020不留遗憾,域名等你来

    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。

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    有此方案在手,活动不用愁!

    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、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」,了解更多营销一站式解决方案详情

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    洞察|618,大数据看三电商平台哪家最适合“剁手”?

    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,配合期间的满减打折,提高转化率。 ? ? ? ? ? ? 来源:中国大数据

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    缓存技术-场景下热点数据的读写优化方案

    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。 方案 三、扩展,深度了解JVM堆内内存和堆外内存(转载) 1、什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域,每个区域存放不同类型的数据。 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)。 这意味着:这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响,跟堆内内存所存储的数据的多少是成正比的,过大的堆内内存会影响Java应用的性能。 2. 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。

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    电商GMV和支付规模预测

    在电商时,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,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而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。

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    电商,性能测试都在做什么?

    电商期间剧增的流量,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,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。

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    “618”用云量创新高

    “618”用云量创新高 后疫情期首次大,“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”资源创新高 ? ? “618”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”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。

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    “618”你准备好了吗?

    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”,才能保障期间用户的顺滑体验呢 一到心就慌? 诉求1   在期间,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前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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    数据可视化的七秘密

    来源:IT经理网(www.ctocio.com) 导读 数据可视化, 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 然而, 对于数据可视化的开发者来说, 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法, 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 关于柱状图优先, 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密, 那就是, 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题,那就是数据的可理解问题。 而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。 很不幸, 真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。 是为了展示可视化用的。 秘密六 数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果, 不过需要指出的是,可视化是一个辅助分析的工具, 而不是数据分析的替代, 它也不是统计的替代: 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性

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    Sentry 监控 - Dashboards 数据可视化

    Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 后端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 监控 - Discover 大数据查询分析引擎 Results(表格) World Map(世界地图) Big Number(大数) Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据,从而为您提供应用程序运行状况的广泛概览。 如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard,每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget,您可能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能,它使您能够创建更强大的数据屏 添加叠加层将添加另一组数据进行比较。例如,要反映 P50、P75 和 P90,您需要三个叠加层。如果单位(unit)冲突,图表将始终以第一行为基础。 条形图(Bar charts )将按天对结果进行分组,使其适合每日汇总或作为“图(big picture)”摘要。一个例子是“每天的错误计数(count of errors per day)”。

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    搜索,场景下智能化演进之路

    作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11都是验证智能化进程的试金石。 搜索的智能化元素注入新一代电商搜索引擎的各个环节,通过批量日志下的offline离线建模,到nearline下增量数据的实时建模,解决了环境下的数据转移机器学习(Data Shift MachineLearning 第一次在双11场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天,Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼,系统运行可以说是一波三折。 2. 2015年双11,双链路实时体系大放异彩 2014年双11,实时技术在场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。 因此效果会较离线模型有较大提升,特别是在这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2:为什么实现秒级的模型更新? 回答:相比离线长期模型,小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。

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    数据可视化案例「建议收藏」

    数据可视化:把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化数据空间到图形空间的映射,是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则:总览为先,缩放过滤按需查看细节。 数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用,通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。 数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化,而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联,这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。 制作可视化屏,最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具,而本示例项目则使用ECharts自行开发。 演示地址:https://yyhsong.github.io/iDataV 后记: 除自行开发可视化屏外,还可以通过第三方服务来快速实现,如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等,具体可参考

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