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
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队，案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
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。
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
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。
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。
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。
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
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
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
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
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。
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
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
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。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
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。
在大数据学习当中，重点之一就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。
作者 | 俞恺、李盛强 责编 | 何永灿 来自物流的挑战 近年来，随着电商增速的放缓，市场对电商企业提供的差异化服务提出更高要求，而物流则首当其冲，一方面需要满足用户更高的服务质量要求，而另一方面电商物流要从成本中心变成利润中心，满足企业运作的效益需求。面对这个现况，苏宁物流研发运用大数据技术，分析历史数据，预测未来趋势，运用最优化算法来合理调度资源，安排计划，以系统性的提升整体物流运营效率，降低运营成本，从而提升用户体验。 电商物流中决定用户体验的一个核心指标是时效，而决定时效的关键因素就是运输班车的衔接
最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
随着中国新一轮的生育高峰期到来，母婴零售店遍地开花，市场竞争趋向白热化。目前越来越多的母婴零售店都采用了会员制度，并以“会员专享优惠”、“多倍积分”、“积分兑换奖品”等优惠方式吸引大批新的消费者留下个人手机号码、宝宝性别、宝宝月龄、家庭地址等相关信息。而消费者也会使用相应的会员卡来母婴店进行购物，以便获得更多的优惠。 2013年是电子商务逐步成熟的一年，网上购物越来越方便；而线下母婴零售店促销打折不断，竞争异常激烈，留给母婴零售店高层管理者两个不得不认真去思考的企业经营问题： 1.如何去唤醒招募进来的沉默会
面对日益艰难的市场环境，数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力，并成为保证其持续盈利的坚固基石。但对于广大的连锁零售服务商而言，要想成功落地“数据驱动”却并非易事，商品管理、门店管理、顾客关系......因素庞杂，难以掌握，又该如何入手呢？别担心，「观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案」来为您细细讲解。
随着时代的发展，软件设计的理念也在不断发展，从单体服务、面向服务、微服务，发展到云原生以及无服务。其演变的过程是一个能力不断增强，领域边界不断微分细化的过程。比如无服务就是将函数作为服务，就类似dns模式的服务设计。
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
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。
“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！
容器、Kubernetes、DevOps、微服务、云原生，这些技术名词的频繁出现，预兆着新的互联网技术时代的到来，大数据高并发将不再遥远，而是大部分项目都必须具备的能力了，而消息队列是必备的了。成熟的消息队列产品很多，说到海量数据下高吞吐高并发，Kafka不是针对谁，毋庸置疑的首选！
大家想一想在你们平时开发的系统里面有没有这种情况，就是你们系统会调用到第三方接口服务，而且这个接口服务是在你流程里面进行同步调用的，这个时候你们的系统性能是直接和第三方接口服务挂钩的，也就是第三方接口服务性能的好坏直接影响到你自己的系统。
近年来，实体零售低迷成为趋势，客流下降、渠道管理混乱、高库存、反应慢、以及落后的供应链问题暴露的更加明显。而随着互联网人口红利逐渐消失，电商步入成熟期，许多企业电子商务的发展也逐渐遇到瓶颈。价格战、关店潮、倒闭潮、裁员潮、资金链断裂、股价暴跌等故事在零售业舞台不断上演。
2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动，各大电商平台给出了最大的优惠力度，成绩也都再创新高。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
记得有次公司搞促销活动，流量增加，但是系统一直很平稳（我们开发的系统真牛），大家很开心的去聚餐，谈笑风声，气氛融洽，突然电话响起....
写在前面的话 前几期和大家分享学习了几篇有关“数据可视化”方面的优秀推文，小确幸，许多志同道合的筒子和我们进行了问题互动，交流甚是愉快。再有兴趣的new friends可以关注我们“钱塘大数据”的公众号，查看相关历史消息，查阅以往文章。本期我们将进入大数据的另一话题——“数据挖掘”，同样欢迎围观拍砖，围桌研讨。 干货全文较长，建议先马后看 数据产生于各行各业，在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。所以在这个大数据的时代，得数据者得
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
本来打算在安装好的 Flink 集群上直接修改的，这样我增加个配置，这篇文章就完成了，考虑到大家可能对 Flink 不太了解，也不一定有兴趣从 0 开始装个 Linux 环境，所以我索性就从0开始配置一整套的环境。
在当今的分布式系统中，消息队列已成为不可或缺的组成部分，它在各个组件间起着关键的桥梁作用，确保了数据的安全传输与可靠处理。在众多消息队列技术中，Kafka和RabbitMQ因其各自独特的优势而备受关注。本文将详细解析Kafka与RabbitMQ之间的差异性，以帮助读者更好地理解和选择适合自身应用场景的消息队列技术。
媒体和渠道从来都只是营销的手段，而不是营销的目的。但是，当营销工作都是以媒体/渠道投放KPI驱动的时候，市场部门的关注点就会聚焦于有多少预算、用到哪里、哪些属于可以衡量执行的营销KPI。
传统的用户研究包括品牌研究、客户满意度研究、商圈研究、市场细分、渠道研究、产品定价研究以及产品测试，这些研究大多数用市场调研的方法来实现。市场调研由于调研方法带来的诸多问题，导致结果的代表性、准确性以及研究的效率都存在不同程度的挑战。我们相信，随着大数据的发展，大数据将对市场与用户研究方法将带来革命性的变化。本文将介绍大数据目前在市场与用户研究方面的应用与探索。
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
本文介绍了大数据在市场营销中的应用，包括大数据如何帮助营销人员制定更有效的策略、提高客户满意度、优化定价策略、提高营销效率以及帮助企业更好地了解客户。同时，文章还探讨了大数据在市场营销中的优势和挑战，以及未来的发展趋势。
疑惑一 大数据与云计算有何关系？ 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速
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
消息队列（Message Queue，简称 MQ）。是基于队列与消息传递技术，在网络环境中为应用系统提供同步或异步、可靠的消息传输的支撑性软件系统。
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
文|傅志华 传统的用户研究包括品牌研究、客户满意度研究、商圈研究、市场细分、渠道研究、产品定价研究以及产品测试，这些研究大多数用市场调研的方法来实现。市场调研由于调研方法带来的诸多问题，导致结果的代表性、准确性以及研究的效率都存在不同程度的挑战。我们相信，随着大数据的发展，大数据将对市场与用户研究方法将带来革命性的变化。本文将介绍大数据目前在市场与用户研究方面的应用与探索。 一、大数据用于品牌研究 品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三大重要部分。 1）品牌认知度是品牌资产的重要组成部分，品
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