双11的硝烟已经弥漫在每个角落——不只是互联网，还有线下实体；不只是内地市场，还有香港台湾等境外市场；不只是促销大战，而是在产品、体验、服务和物流等维度共同发力。更重要的是，今年双11不再将不断提升GMV当做唯一目标，而是把应用新技术、推动新模式当做重点。天猫刚刚举办的一个活动体现了这一点。 11月3日，双十一进入一周倒计时，天猫邀请了几十家全球顶尖科技公司搞了一场“T20”峰会，全称为天猫双11全球创智生态峰会，参会者包括Intel，CES、iRobot、戴森、BOSE、惠人、飞利浦、博朗、BEATS、H
数据猿导读 今年双11之后，一份《双十一网购大数据分析报告》备受业界关注，并被多家媒体转载、引用。一时之间，报告发布方——星图数据也被推到了大众眼前，引来关注无数。近日，数据猿记者走访了星图数据，了解
随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。 以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验： 1. 找到“隐藏的”大数据见解，更全面地了解客户。 在大数据的初期，从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在，新的数据类
“数据猿年度重磅活动预告：2020年度金猿策划活动（金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会）即将推出，敬请咨询期待！
大数据文摘原创系列，作者 狐总 进入21世纪的第二个十年，传统零售行业开始面临着诸多的挑战，购物中心经营的压力持续增高。而位于东四环外朝阳北路、作为北京潮流新地标的朝阳大悦城的经营却是一片欣欣向荣：2010年5月开业，2011年销售额突破10亿元，2012年销售额近14亿元，刚过去的2013年更是站上21亿元的新高峰，销售同比增长超过50%,客流超过2100万，同比增长45%。 在近年来影响传统零售业经营的所有因素中，基于互联网的电子商务是最重要的原因之一。在众多零售企业还在面对互联网浪潮冲击阵脚大乱之时，
作者 | 曾响铃 文 | 响铃说（xiangling0815） 又是一年618，然而618大促在国内的影响力、吸引力却在一年不如一年，现阶段许多“人造消费节”已经不太能继续打动消费者，与一片繁茂的过去相比，如今正走向烟消云散。电子商务增速最快的时代已经过去，但新零售的黄金时代还有冲突。 至于原因，是多样性的。一方面频繁的日间小促足以满足消费者需求，另一方消费者厌倦了互联网平台复杂的玩法机制。就意味着在单纯的价格竞争、渠道竞争之外，品牌方最需要思考的是如何外探更创新的营销场景。 当下“宅经济”赛道越发火爆
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具，具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力，同时提供开放数据协议，支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的，借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务，向多个不同的下游进行数据同步
或许在生活或工作中会碰到以下情景：公司的女神安娜一直喜欢吃哈根达斯冰激凌，几乎每天要买一杯，但某一天，她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味；公司屌丝程序员李甲上班早，加班多，完成任务代码质量高，公司
场景 我们在生活或工作中会碰到以下情景：公司的女神安娜一直喜欢吃哈根达斯冰激凌，几乎每天要买一杯，但某一天，她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味；公司屌丝程序员李甲上班早，加班多，完成任务代码质量高，公司团建活动也积极参与，连续多个季度是公司的优秀员工，突然某一天，态度坚决提出离职，说要回家支教。 分析 我让从事大数据服务的朋友来预测和解释，朋友讲，如果按大数据基本算法推测，女神安娜是不会吃DQ的，因为她的行为数据已经表明，她会继续吃哈根达斯;同样，行为大数据分析得出，程序猿李甲很快会晋升为研发经理
Tech 导读 在企业的业务经营中，实时数据是营销、运维、决策的重要支撑，实时数据链路基本是所有大公司所拥有的，无论是否采用了中台模式，本文从如何建设实时数据双流、数据双流的建设标准，以及数据双流的压测备战三方面进行了详细的论述。
天猫双11今年交易额落在了1207亿，增速32%，而去年和前年的增长率分别为60%和58%。已进入第八年的双11，看上去有些增长乏力，然而更可能的原因或许在于，今天的双11已经不再是8年前的那个促销活动了，以促销为目的的交易额已不再是它的核心追求，重塑中国人消费观才是其核心要义。 电商平台不再将双11当促销节 天猫双11最初的玩法是“五折”促销，通过大力度优惠来促进消费者剁手，说到双11我们就会想到便宜、低价、划算。然而，优质商品真能做到五折是违背商业规律的，所以过去双11商家为了配合规则，要么调整价格虚
天猫双11全天交易额落在了1207亿这个数字上，比我预期中少了一点。不过，天猫双11依然给我带来了很大的震撼——不是数字，而是我在双11媒体中心24小时看到的点点滴滴。 有人说，双11是中国的黑色星期
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为，作为如今最火爆的新兴市场，越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长，预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 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、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云
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
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
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。
一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912
曾经有一个笑话“隔着互联网，没有人知道对面是不是一条狗。”如今再看这个笑话却已是有几分老古董的味道，互联网不再是蒙住人们双眼的纱布，反而透过这个介质我们的生活习惯，兴趣偏好等等都会展露无遗。可以说，“隔着互联网，所有人都知道对面是条哈士奇。”这意味着随着信息技术的发展，数字化的虚拟世界逐步和现实世界进一步融合，虚拟世界的影响力会不断地渗透到现实，这样的未来有点像电影《黑客帝国》的场景，每个人都是由0，1这两个数字拟合的具象物，不论我们在网络上每一次购买，收藏，评论，还是在小说网站的搜索，放入书架都会在我们的
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具，具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力，同时提供开放数据协议，支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的，借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务，向多个不同的下游进行数据同步。
我们身处在一个数字化商业的时代，作为一名IT工作者，如何保证我们所设计的系统、开发的服务在面对复杂不确定的网络环境中，还要去交付准确可靠稳定的服务？ 我们在数以千计微服务支撑的云计算平台下，怎么考虑不
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求，基于实时流处理相关技术，构建全行统一的实时流处理平台，有力支撑了相关应用的建设，取得了良好的经济效益和社会效益。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
以上是数据分析师们写报告的时候最怕的四大场景。之前已经分享了前俩，今天来分享第三个。作为消费者，我们是最喜欢各大APP做活动了，有优惠呀！很多数据分析新人也喜欢，因为比起日报月报，活动分析看起来是个大活，真开心。然而，不小心的话，基于活动数据分析出的结论，经常被打脸，不信，马上试一试。
前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能，将数据库改造成分布式存储，同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧，其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。
在诸多消费者买买买的同时，海量的购买交易数据也正在生成，这些数据不仅能够反映出消费者在网上购物的喜好，还能为供货商的产品策略提供强有力的依据，将这些数据进行采集、处理、整合、计算和分析成为许多大数据公司toB业务的主要组成部分。 双11当天，互联网大数据服务提供商星图数据对16个平台、1562个品类、39487个品牌和834万中商品进行了数据监测，其在双11之后发布的《双十一大数据分析报告》备受业界关注，其中许多数据分析结果一度被多家媒体在报道双11时引用，而这些数据也让我们对双11的线上零售全景有了更进
参考 B站视频 PPT 参考文章 为什么要使用消息队列 主要考察应用场景及优缺点 优点 解耦: 不同服务间的调用 异步：不同系统间的调用 消峰：秒杀等场景，平时量不高，但在特定时间会有大量请求的情况，配置基础服务器资源，并引入MQ平滑处理请求，亦节约了成本。 缺点 可用性降低: 依赖于MQ，若MQ异常，将导致业务异常甚至系统崩溃 复杂度提高：需要考虑消息丢失，重复消费等问题 一致性问题：多个队列同时操作，部分消费失败的问题，异步的处理返回给用户是成功 消息队列产品比较 如何根据特点进行取舍
移动推送是一款快速/稳定/安全/高效的APP消息推送服务，支持APP弹窗/通知栏推送/应用内消息等多样化推送，并提供完善易用的运营平台，能有效提升用户活跃/留存及付费转化。
上周，前1号店技术总监、海尔农业电商CTO，《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享，包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践；从领域驱动设计、服务依赖治理、服务高可用、故障熔断降级快速恢复等方面，结合大型移动电商系统等应用案例，全面剖析微服务的应用等丰富的内容。
电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
该文介绍了如何识别羊毛党、灰产、黑产，以及总结了一些电商节活动防刷的实践。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 在感恩节、“黑五”、Cyber Monday、圣诞节的一系列促销活动结束后，12月26日，亚马逊公布了全球亚马逊销量最高的商品——Echo Dot。 亚马逊并未发布具体销量数据，而仅仅表示“销量为百万级”，“在所有种类和来自所有供应商的商品中销量最大”。 Echo智能音箱家族今年表现亮眼，成了购物季的“明星礼物”。亚马逊表示，Echo Spot、Echo Dot和Echo Buttons在圣诞季的库存都已售罄，接下来顾客仍可购买，不过将转为预订模式，按预订顺序排队发货。 大数
“双11”进入到第十三个年头，几乎所有的电商平台都在进行备战，可除了李佳琦和薇娅制造的恐怖销售额，并没有留下太多的新鲜感。
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
【PConline 杂谈】大数据以及电商时代的到来，对于传统零售行业冲击真是不小，但是根据权威的调查显示，现在仍然有超过半数的销售额是存在于线下销售的，也就是说，线下零售仍然在这个电商时代占据着举足轻重的地位。 📷 越来越多的数据开始证明，随着大数据技术的广泛应用，很多购物中心和商场通过对用户的实际购买行为和习惯进行海量数据分析，从而针对不同人群制定出相对应的营销策略和促销手段，已经使得很多的消费者逐渐回归到线下零售的大军当中。 📷 购物中心当中的兼顾吃喝玩乐的服务体验，以及通过融合社交与消费功能的大数据平
来源：君创工作室 “无数据，不管理!”利用数据进行精细化运营管理是购物中心的长久生存之道。未来商业竞争，业态容易照搬、商家品牌可以分享、推广活动没有什么难度，真正学不来的是数据的处理、分析和挖掘，如何
明明是属于你的红包，却被人横刀夺爱——这大概是世上最叫人咬牙切齿的事之一。 不光在微信红包，事实上，这种事每天都在默默发生。 比如，你买了瓶饮料，看到能“扫码抢红包”，打开页面好不容易登上去结果红包
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程，电商对于精细化、精准化促销运营的需求，使多渠道（终端）、多区域化营销成为简单易行的配置操作，提升运营能力。
2023年元旦，网友@板扎在线在社交平台发布视频称，去哪儿网存在大数据杀熟现象，不同用户使用不同设备，在去哪儿网上的价格完全不一样。这一话题随即在微博冲上热搜，引发了大量网友的围观和讨论。
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雀巢是一家全球性的大公司，其旗下的486个工厂遍布86个国家，员工超过33万人。它拥有2000多个全球性和地方性品牌，是营养和健康食品行业的领导企业。2012年，这家公司总收益为约980亿美元，为全球数百万消费者提供服务。所有这些消费者都对它的产品有自己的评价，雀巢也借助大数据了解这些消费者的意见。2010年，150万人看到了绿色和平组织录制的关于Kit Kat巧克力棒和棕榈油的You tube视频，被称为“Kit Kat危机”。咨询师Bernhard Warner称之为“社交媒体最糟糕的50个事件”之一。
在此次会议上，微信为我们展示了有关微信、公众号、小程序生态的大数据。这些数据究竟说明了什么？答案就在本期的晓头条中。
Kafka作为一个传统的消息代理的替代品表现得非常出色。使用消息代理有各种各样的原因(将处理与数据生成器解耦，缓冲未处理的消息，等等)。与大多数消息传递系统相比，Kafka有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错性，这使得它成为大规模消息处理应用的一个很好的解决方案。
从互联网时代开始，尤其到了移动互联网以及社交媒体时代，人类社会的数据增长进入到一个前所未有的爆发阶段。麦肯锡将大数据视为下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛把之认定为新财富，价值堪比石油。企业更是想立刻挖掘大数据中的金矿，赢得长期竞争优势。
导语 由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会，将于4月15-16日线上举办。 关于DIVE 深入基础软件，打造新型数字底座 InfoQ 的使命是让创新技术推动社会进步。所以，基础软件及开源领域将始终是 InfoQ 的重点关注及报道的领域。本次大会分两天进行，60+专家倾心打造，涵盖数据库、开源、操作系统、编程语言、中间件、微服务等十余场专题演讲，希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会，成为基础软件领域的风向标，许多标杆企业发布重要趋势性更新的首选舞台；并为行业领导人物、学者、
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