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超市零售业困局凸显,硬科技或成起死回生关键

在电商等多种因素的强力冲击下,超市、百货等零售实体店遭到了极大的打击。以超市为例,据相关数据不完全统计,截至2016年12月14日,沃尔玛、卜蜂莲花等大型超市共关闭94家门店,或转战电商平台,或向小型便利店转型,一时间,大型超市的发展前景陷入了困局。 如今,随着人工智能等前沿技术的发展,多个行业都得到了相应的帮助,像医疗、出行和办公等等,而在超市领域,人工智能的应用还不是很多。不过,在超市零售业,人们的消费依旧是其业务盈利的最大点,因而如何吸引、挽留顾客就是一个问题。对此,从顾客的痛点出发,人工智能等硬科技

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互联网金融出路在哪里?大数据用户挖掘告诉你

互联网金融盛极一时,背后却是烧钱做推广,用户转化低 中国传统金融覆盖面低,融资难、融资贵,资金配给效率相对低效,利润比较高,发展到现在已举步维艰,而移动互联网时代的到来以及与互联网+的有机融合发展出了诸如众筹、P2P、第三方支付、数字货币、大数据金融、信息化金融机构、金融门户、股票基金保险等等业务模式。 某一个新事件的发生或者是网络上对某支股票的热议都在很大程度上左右着金融实践者们的行为,同时进一步影响着股市变化的趋势,除了金融体系本身的差异,掌握用户信息对金融企业而言变得尤为重要。 有不少互联网金融公司,

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Flume+Kafka+Spark Streaming实现大数据实时流式数据采集

大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低,这也是这几年大数据实时流处理的进步,淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生,不过对于实时我们应该准确理解,需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理,更应该成为准实时,因为它有延迟,而真正的实时处理Storm更为适合,最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计,在一般实时度要求不太严格的情况下,Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案,大数据实时流式数据采集的流程图如下所示:

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电商大开闸的幻觉!微信上线商品搜索,只是京东 618 的一场狂欢

作者:王言 近日,微信在搜索端新增了商品搜索页面。当用户在「搜一搜」进行搜索时,如果输入商品相关的关键词,搜索结果就会出现京东的「商品」购买页面,并置顶在搜索结果的最顶端。 微信「搜一搜」更新:新增「商品」标签 以关键词「运动鞋」为例,置顶在搜索结果的是带有京东商品的购物页面,并带有商品价格、优惠信息和「京东正品保障」等字样。用户点击该商品信息后,就会自动跳转到「京东购物」小程序,可进行详细的购物操作。 而在搜索页面的「商品」标签栏,用户则可以选择不同的排序方式,比如「综合排序」、「品牌」和「优惠活动」等

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9小时交易额1000亿,这些技术在双十一给你下“圈套“,让你不停买买买

为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。

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大数据就是“大而全”?诸葛io邱千秋:数据“瘦身”后威力才更大

引言:李彦宏说过,如果以英国的工业革命来比喻的话,大数据就是煤,Ai技术就是蒸汽机。数据越多,动力越足,这几乎是常识性问题,但是事实真的就是这样吗? 记者 | 张俊潇 本文长度为1800字,建议阅读4分钟 我们到底还需不需要大数据粗放式发展? 现在没有人会对大数据蕴藏的能量产生怀疑了,数据成了各家企业抢夺的重点,一些基本教义派的人认为,大数据的特点就是量大,只要尽可能多抢占数据,就代表着成功。 但是有人却对这种观点产生了一些质疑,就在刚刚过去的由数据猿举办的金融大数据峰会上,大数据智能决策平台诸葛io的

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