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活动促销攻略

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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。 时至今日,高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇,但是当下的大数据平台(通过搭建商用服务器集群)却并不能完全利用这些硬件的优势,存在的挑战也不可谓不大。 通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。 使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。 这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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    2022年主要电商平台618活动观察报告:疫情下多平台加大促销力度(附618分析框架)

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    2018-08-15 实战回顾:苏宁金融营销系统的重构之路

    可以总结为五功能目标: 建立营销活动全流程的闭环管控。 现有的满减,立减,返券等促销形式远不够,支持更多的营销形式。 实现营销活动数据可视化。 实现从活动申请、预算、结算、到效果评估的自动化。 这种情况下,无法满足营销数据可视化,活动效果数据分析等需求。 规则引擎引发的“血案”。 规则引擎及规则资格校验是一个计算资源消耗非常的功能。营销前台、促销服务、电子券、任务服务都包含此功能。 随着活动形式的持续增长,消耗的计算资源也持续上升。多个系统同时申请资源,导致资源的浪费。尤其是 818、1111 促期间。资源申请需要与资源管理部进行博弈,有时会引发‘血案’。 营销规则引擎:提供促销、电子券、任务等规则引擎处理服务 营销规则资格校验:提供促销、电子券、任务等规则资格校验服务 营销活动中心:包括营销活动管理、营销活动审批、预算管控、促销状态管理、促销结算、规则分发 ---- 公司业务的增长往往是带来技术挑战的第一步,大量的数据让人慢慢难以招架,很多公司选择搭建自己的大数据处理平台,或者向新的数据平台 / 框架迁移,无论在技术选型、搭建、系统迁移还是优化方面,都会遇到或多或少的困扰和问题

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    智慧电子商务行业方案:电商系统基础化、场景化、精准化弹性框架

    100T储备带宽、全球 1300+ CDN 节点、高达T级的防护服务,助力电子商务企业从容应对促销活动的超大流量。 针对促、秒杀等活动对电商平台业务系统带来的挑战,提供弹性,可扩展的基础设施和护航服务,帮助电商客户从容应对挑战。 (4)通过EMR快速构建大数据平台,结合多样化工具,轻松实现电子商务网站建设低成本高效率的大数据处理。 (5)根据商城系统定制开发的业务需求和伸缩策略,为您自动调整计算资源。 4、弹性促 (1)CDN超大的带宽储备,足以应对应对促销活动时爆发性的电子商务网站用户访问请求。 (2)快速伸缩的负载均衡CLB可以实时调整集群规模以自适应促销流量的增长,无需人工介入。 6、商城网站安全风控 【数商云】电子商务平台安全风控通过识别虚假流量从而帮助企业的市场部门以及业务部门节约活动运营费用,提升业务运营效率。

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    盘点电商大战背后的技术力量支撑

    『目标』保证促销规则支持分时段设置,多活动可叠加,促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下,促销内容会根据执行效果快速调整,以强大的促销系统,保证有序的促销活动,使促销系统承担营销功能。 『核心改进点』数据模型与运营的贴合度决定的扩展性、灵活性,系统解耦和更强大的数据处理能力 『其他待解决问题』促销模型较陈旧、扩展性差,促销系统成熟度低、与其他系统耦合严重。 『解决方案』 step 1 :确定最基本的促销模型; step 2 :在促销模型基础上抽象出活动模型; step 3 :基础模型定型,实施解耦相关设计—— 系统交互解耦:将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听 [未来关注于业务层面的梳理与整合,逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。] step 4 : 完善促销系统查询服务,使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。 苏宁 迎战11.11——四方向 方向一——关于系统拆分 『前提』技术上分析主流程、分离主干系统和枝叶系统、根据业务内聚性独立出主干系统,做到分别部署。业务上分析电商主要功能与重运营特点。

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    零售行业的数据体系,做成这样就对了

    同时还可支持多终端应用呈现,诸如数据可视化屏,触摸会议屏等,辅助企业战略发布实施。 ? 运营屏 ? 品类角色分析 四、市场营销 连锁零售商通常会根据市场需求、节假日、产品上市、季节性等因素,出于提升销售、消化库存、品牌宣传等目的制定开展相关的促销活动促销活动分析 五、顾客关系(会员管理) 以往企业只能管理会员的消费记录、姓名、手机号、消费金额、消费频率等结构化数据,在分析、运营会员的时候,也只能依据这些浅显的维度,这样容易让商家错失很多潜在的商机。 预流失会员精准激活 六、全渠道运营 全渠道运营已是如今零售发展的显著趋势之一,观远智能BI平台支持ERP、POS、CRM、线上数据等多种数据源接入,并依托自带的SmartETL工具,赋能IT人员对数据集进行易操作 、低门槛、智能化的高效数据处理,从而帮助快速打通企业级数仓数据与部门数据以及线上、线下数据的汇融贯通。

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    一位老司机总结的数据分析入门指南

    商品要促销的时候,对谁促销促销哪些商品?可以选哪些促销活动?怎么评估活动效果等。 数据处理 在这个维度上需要掌握的知识分为两部分: 数据处理流程,比如采集、清洗、特征(变量)衍生、建模、评估等环节需要怎么操作。 2.1 数据处理流程 宏观上的数据操作步骤可以参考下(图请横屏浏览) ? ,吉泽准特; 深度案例思考法,井上达彦; 关于数据分析的学习建议 看书,建议按专题去看(以点带面),也可以按专题去搜索相应的知乎、公众号文章(通常来说这两个平台的文章质量好些); 动手,跟着做一下练习题 ,代码要自己先想后敲(照着抄很难留下深刻印象),然后再对比别人给到的解决方案; 交流,和同行交流,和业务方交流,可以参与一些数据分析相关的会议或者线下活动; 输出,记笔记,写文章,可以试试“费曼技巧”。

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    观点丨新经济 DTC 转型,一个简单而强大的数据平台至关重要

    由此也对 IT 架构、对数据处理提出了新的要求,一场轰轰烈烈的技术变革正在快速酝酿、发酵。 其实就是数据处理。 众所周知,新经济时代,DTC(Direct To Customer,直面消费者)模式已经成为重要的发展趋势。如何理解 DTC? 在上述餐饮巨头,其通过在私有云数据中心部署 TiDB 分布式数据库,构建起一套可靠、灵活可扩展的数据服务平台,包括订单中心、积分中心、卡券中心和用户中心四业务模块都是依托 TiDB 来提供稳定的多维数据服务 用该餐饮巨头相关负责人的话说,通过引入 TiDB,借助无感知的水平扩展能力,促销活动前进行快速的扩容,促销活动中短时高峰实现应急在线扩容,促销活动完成后,可按需进行缩容,他们的业务变得更轻量、敏捷;依托出色的 换句话说,上文所提餐饮巨头未来只会越来越多,对海量数据处理的需求会越来越旺盛,这个市场会越来越大。

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    云服务市场硝烟起 三雄争霸

    云市场短兵相接,促销活动夺眼球 记者了解到,12月18日前后,云服务商活动相对集中,中国电信、阿里、腾讯等品牌均在此前后开展活动,其中,主要三家云服务商活动如下: 阿里云:12月18日起,阿里云将开启年度云促销盛典 据小编侧面了解,双十二天翼云也会针对四川池推出较为优惠的主机促销活动,预估活动力度在5折左右,另外还有Iphone 、mini的抽奖活动,可谓力度空间。 腾讯云:12月19日起,腾讯云将举办为期一周的年终活动活动包含新用户注册零门槛并赠送扶持基金,云服务器&带宽打折促销,千元云存储礼包免费送等,虽然细则还没有正式公布,但从优惠空前依稀可看出端倪。 云服务商各展所长,模式各异,殊途同归 据了解,此次三云巨头的大力促销活动,也刺激了其他云服务商的跟随,岁末云市场的刀光剑影已初露锋芒。 据介绍,为支持天翼云平台,中国电信云计算公司不仅建立天翼云品牌,推出了包括云主机、弹性块存储、对象存储(OOS)、CDN等在内的云产品矩阵,同时也将网络能力和数据中心两核心优势持续放大。

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      腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务,来构建您的大数据应用服务……

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