京东商城通过深度分析8000多万用户的真实购买行为，通过一系列的数据，揭秘网购群体的购物习惯。其中有不少统计是非常有趣的。...数据显示，全国最需求“补水”的地方是北京，因为北京人购买加湿器的比例最高，而在节能电器的选择上，精明的广东人则领跑全国。 ?...而女性用户比较追求生活细节，在网购时也会偏爱购买零食，100位网购果蔬消毒机的女性中就有34位购买了黄飞鸿花生。...小结： 通过一组组趣味十足的数据对比，京东商城全景呈现了8000多万网购人群的购物习惯和生活喜好，数据背后反应的地区差异和男女差异既妙趣横生又兼具消费指导性。...同时，如此精准的分析也体现了京东商城在数据挖掘方面的实力，也有利于京东商城在新的一年推出更多创新的营销方式和更优质的服务，未来京东网购将变得更加简单、快乐。
春天是一个让人又爱又恨的季节，三月有看不完的鲜花，也有防不住的花粉和柳絮，让过敏患者苦不堪言；隔三差五发作的雾霾，是会呼吸的痛，作为个人防护的主力军，此时口罩的销量自然水涨船高。...▼ 春天是一个让人又爱又恨的季节，三月有看不完的鲜花，也有防不住的花粉和柳絮，让过敏患者苦不堪言；隔三差五发作的雾霾，是会呼吸的痛，作为个人防护的主力军，此时口罩的销量自然水涨船高。...可是市场上口罩种类那么多，如何选择合适的口罩呢？ 为了找寻答案，拓端数据研究人员采集了近年口罩电商平台信息，尝试着用数据来解惑。...相对专业的防汽车尾气口罩 ，最低价格高于其他两个类型，其中超细纤维材质的价格最高。 3 热门口罩材质褒贬不一 看完了价格和材质，网购经验丰富的小伙伴们一定不会忘了看看评价情况。...最后提醒大家，在这个雾霾横行的时代，大家一定要及时戴上合适的口罩保护健康哦~ 本文章中的所有信息（包括但不限于分析、预测、建议、数据、图表等内容）仅供参考，拓端数据（tecdat）不因文章的全部或部分内容产生的或因本文章而引致的任何损失承担任何责任
过去不久的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?...事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。...笔者最终抓取了四款同类型的鞋子的评论数据，包括会员名、商品描述、购买日期、购买型号、评论日期、评论文本等，共计5000多条数据。...SAS Enterprise Miner 13.2是一款大家熟知的数据挖掘工具，它可以针对大型数据进行分析，并根据分析结果建立精确的预测和描述模型，因此为我们所选用，不过使用其他软件也是相同的分析思路。...以上拆词过程相当于把非结构化数据转成了结构化数据，以前的一段文本如今可以用若干列来表示，每列代表一个词，如果文本中出现了该词该列取值为1，否则取值为0。
但这只是基于我们自己的数据来看。商家信息泄露表现比较突出的有五种原因： 1、内部倒卖。内部员工倒卖订单数据分为两种情况，一种是内部员工行为，另一种则是黑产打入的行为。...不在乎学历，不在乎背景，只要有点经验即可，而且待遇也比较低，员工流动也大，因此面对一些诱惑，很容易去倒卖数据，卖了几批数据后就跑路换个其他公司接着做。...所以我们在APP上增加了一些安全的功能，对其中一些数据做了特殊加密，对启动环境进行了判断。 3、 钓鱼，伪基站钓鱼是一种。...在这种延伸过程中，可以壮大安全部门，提高安全人员的能力，做得好，还有可能赚一些服务费。 3、 重视日志、环境数据的收集。...再一个环境数据是指用户侧、三方商家侧，用了哪些软件、地域信息、商品类目、与谁合作都需要纳入，因为很多事件不是在短期内能够判断清楚的，把一定量的用户或商家订单泄露归并起来，就能从环境数据上找到共同点，从而重点突破
指标介绍 （1）ID号：购网网站上的网购客户ID ； （2）平均购物额度：网购客户平均的网购服务的金额； （3）购物总次数：网购客户的每个月购物次数； （4）交易成功次数：网购客户的交易成功次数； （5...模型的实际应用 研究数据说明 本文数据来源于平台后台数据库中历史交易信息，包括网购相关信息以及网购用户信息等。 经过数据筛选梳理，最终研究的样本包括999条网购列表。...其中，248审核未通过的有条；209条是网购放弃；542条成功网购，169条已还完网购。成功交易总额达3090.93万元。...有小孩的人有91%会网购， 房屋面积越大，网购次数越高，由此可见，房屋、网购、是否有小孩、网购成功次数这几个变量关联度较高，可以对这些用户进行广告策略投放，从而增加用户网购的成功率。...，本文讨论了关联规则挖掘在用户网购策略中的应用。
本文是「大型网站技术架构 - 核心原理与案例分析」 第 12 章的学习笔记，感兴趣的朋友可以去购买 目录： 秒杀活动的技术挑战 秒杀活动的应对策略 秒杀系统架构设计 一、秒杀活动的技术挑战 场景： 某网站秒杀活动推出...1 件商品，预计吸引 10000 人参加，及最大并发请求数 10000 1.1 对现有业务的冲击 秒杀活动作为网站业务的附加活动，具有持续时间短、并发访问量大的特点。...1.2 高并发下的应用、数据库负载 参与秒杀活动的用户，会在秒杀开始前，不断刷新浏览器。 如果按照正常访问应用服务器、连接数据库将对它们造成极大负载压力。...1.3 突增的网路及服务器带宽 假定秒杀活动页面大小 200k ，则在活动期间需要的网络和服务器带宽为 2G(200k * 10000)。这超过网站平时使用的带宽。...可以独立部署域名 2.2 秒杀页面静态化 秒杀活动不使用原商品页面，而是将商品描述、商品参数、成交记录、用户评论等全部写入静态页面，这样用户访问时无需经过应用服务器及连接数据库。
据此，北青报记者在某网购平台上输入“高考志愿填报卡”关键字眼，果然出现了很多商品信息。他们都声称利用人工智能和大数据技术帮助高中生科学备考，量身定制高考志愿方案，提前进行大学和工作生涯规划。...为了说服记者购买，这位商家说，“我们这还有家长是老师推荐过来的。我们公司在深圳，跟深圳中学有合作，还有一些学校来团购。”...几个志愿卡商家告诉记者，这些数据是他们通过与相关考试中心合作“弄”到的，在网上查不到这些完整的数据，有些数据根本不会公开。 这些志愿卡对数据库的介绍都大同小异，但极具诱惑性。...为了强调数据的可靠性，这位老师说：“我们的系统是依据每个省的高招政策开发出来的，数据和国家教育考试院合作开发，只有他们才有这个数据。”这样的说辞存在于很多同类志愿卡的宣传中。...3 教育考试院否认与企业合作 然而，北青报记者在网上反复检索，查不到叫“国家教育考试院”的机构，教育部的考试中心叫“中国教育考试网”。
电子邮件对于国外本土消费者和我国海购党来说是主要的信息传递和确认渠道，在购物季用户的邮箱常常塞满了各种确认函、活动邀请、发货清单或者通知之类的主题邮件，网络犯罪分子正是利用这一点，采用长得很像的电子邮件地址或者直接伪造大大品牌客服邮箱来群发假冒上述主题的邮件...点击其中附件将下载包含恶意Office宏代码的Word，然后用户打开该文档是就会将Geodo/Emotet网银木马释放到本地，或者让受害者接受退款、进行支付等。...只要投资回报率还可以，他们的商业模式或者说是黑产的雪球就会越滚越大，将数据、受感染的设备大量变现，甚至将业务出租给别人。...最典型的例子是JSONP，它可以通过发起JavaScript的跨域请求来绕过同源策略。然而，绕过同源策略会导致不同源或域之间的数据泄漏。...而且，尤其是当JSONP涉及到了用户的数据信息时，这样是极其危险的。
客服：是这样的这件商品涉及甲醛超标，会对皮肤有影响。我们要退款给你。 我：好的，你退到我的京东账户里吧。 客服：我们退不进去，我们只能退到支付宝账户里，你把你的支付宝账户给我 我：行，是一个邮箱。...我：好吧，我先挂了 收到了所谓客服发我的二维码，扫了下是一个京东的登录框，你明白的。这9成是个钓鱼网站。 中间疑点 1....疑点3：为什么要发我二维码，99%的二维码扫完就是一个超链，不愿意发我超链八成是怕我发现网站不是京东的，二维码可以有效的隐藏域名。...预防 分析：信息泄漏点，怀疑是在京东第三方获得我的订单数据后出售给了第三方。这里第三方或第三方的员工应该有不可推卸的责任。 过程中“客服”要芝麻分怀疑只是预判诈骗难度。...这就要说下微信，扫码打开超链后默认是看不到网站域名的，很容易上当。大家要点一下右上角的分享就可以看到网站的实际域名，如果不是官方的请不要输入任何信息。
早年中国电商触及大众，对市场人群极为模糊，在中国真正没有或缺乏网购模式的年代，最先接触互联网、使用互联网的人群，便是网购的直接用户群。...据悉，现今电商平台如聚美、唯品会、天猫等，在节日、品牌日大促期间，宁愿自己倒贴为大牌做减价活动，“以次充好”已逐渐淡出网购环节，中国电商人稳定+调整的10多年进击行为，被拼多多的低线水准迅速打回初级形态...作为网购10余年的资深用户，笔者用了近1年的时间跟家长普及如何鉴别假货，如何选择物美价廉，如何在网购中淘到真正的“好”东西。拼多多的出现，让我输到“兵挫地削”，一败涂地。...只是嫁接在微信平台，拥有众多综艺明星陪同打广告的时候，那些刚开始选择相信网购的人，真的信了。 ...认定事实，尊重事实，顺从事实，是企业主基本的责任和义务，在此，我不对拼多多做任何的祝福，只希望中国网购的后起之秀千万别以其为楷模，丢掉收益初心，和底线决裂。
“我们的全职标注团队主要是处理隐私性高和有特殊要求的数据，比如处理医疗领域的数据就需要有一定专业背景。”云从科技研究院副院长周翔介绍，“其余的数据处理便交给下游几十家数据标注团队。”...在梦动科技，“大数据，让一切变得更智慧”等标语随处可见。医疗、金融等人工智能近年来踏进的领域，都在日新月异地改变，而起点就在小镇年轻人的手指尖。...在杜霖看来，其实不必把数据标注看得过于神秘，“说到底人工智能数据标注只是商业外包行业一个非常细的分类，几十年前这种数据外包业务就已存在，比如替银行处理电子表格的公司，但因为人工智能，数据标注才变成了一个独立的行业...在数据标注领域，更大的潜在威胁可能并非同行竞争，而是来自机器——当算法足够先进时，少量的数据就能达到效果，到那时，还需要这么多的数据标注员吗？...“也许有一天人工智能会全面取代人类，但数据标注员一定是最后被取代的那批人。”杜霖对此保持乐观态度，“最高明的算法也需要基础的数据学习，而数据标注员，一定是坚持到最后一班岗才把数据交付给机器模型的。”
研究人员对各大电商平台海量用户的评价数据进行分析，得出智能门锁剁手攻略 语义透镜 顾客满意度和关注点 我们对于评价数据进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行分析，换言之，LDA提供了一种较为方便地量化研究主题的机器学习方法...我们使用最大似然估计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比较大。将模型生成的20个主题中的高频词取出。...从上图，我们发现用户关注的点主要集中在客服对商品问题的耐心解答，师傅对门锁安装的指导以及包装和物流上。...我们也发现不少顾客的评论反映出智能门锁的便捷性(e.g.不用带钥匙)和先进(e.g.指纹识别度高)。同时我们没有发现安全性相关的高频词汇。...从右图中，我们可以看到满意度关于价格的回归预测结果。图中红线表示的是自营商品，在3000以下的区间，价格越高，满意度反而下降，高于3000的区间中，价格越高，满意度越高。
，租房第一次实现了纯线上的“网购”。...根据《中国建设报》综合多方研究的数据分析，北京、上海、苏州、长春等城市的普租市场被疫情严重影响，业主面临委托难的困境，线上委托成了业主在特殊时期选择的方式。...03 2亿年轻人的租房梦 新华网曾在《2021中国城市租住生活蓝皮书》中提到，2030年中国的租房人口将达到2.6亿，35岁以下的年轻人将占很大的比重。...“网购”可能不是租房市场的终局，大概率将是下一阶段的流行业态，至少有两股暗流正在影响行业的走向。 一个是年轻人的本能诉求。在那些租房被坑的报道中，未谙世事的年轻人是绝对的主体。...比起年轻人陌生的线下秩序，“网购”无疑迎合了当代年轻人的本能，势必会通过个体的选择决定时代的潮向。 另一个是产业结构的优化。
因此，《天下网商·经理人》、天下网商数据中心联合支付宝数据罗盘，从淘外商户数据入手，带来真实的支付宝淘外消费者网购数据报告，以飨读者。...一、网购消费者人口特点 1.网购消费者年龄分布：年轻人是网购主力 淘外电商网站30岁以下网购消费者占比超过六成，40岁以上网购消费者占比10%左右，可以看出目前网购消费者总体较为年轻。 ? 2....淘外电商网站消费者人数最多的省份是广东，上海、江苏、浙江、北京也进入前五。而根据CNNIC数据，2012年上海网民人数绝对值排名为全国第 13位，综合支付宝数据，可见上海网购渗透率非常高。...3.网购时间分布: 消费者在工作日网购的热情更高 消费者在工作日网购的热情更高，周末网购的消费者明显减少。...60岁以上消费者热衷于从网上购买食品，食品跻身其购物偏好前五位，网购食 品为没有年轻人行动方便的老年人提供了生活的便利。
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。...事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。...笔者最终抓取了四款同类型的鞋子的评论数据，包括会员名、商品描述、购买日期、购买型号、评论日期、评论文本等，共计5000多条数据。...SASEnterprise Miner 13.2是一款大家熟知的数据挖掘工具，它可以针对大型数据进行分析，并根据分析结果建立精确的预测和描述模型，因此为我们所选用，不过使用其他软件也是相同的分析思路。...以上拆词过程相当于把非结构化数据转成了结构化数据，以前的一段文本如今可以用若干列来表示，每列代表一个词，如果文本中出现了该词该列取值为1，否则取值为0。 ?
网购诈骗的套路也会“与时俱进” 因为一直以来在我眼中，女朋友都是比较聪明机灵的，处事比较理性，一般的诈骗套路她连理都不带理的直接忽略，究竟是哪路神仙从她手上诈走这2000元呢？...在听她讲述完之后，我竟然惊讶的发现是跟我四年前遭遇的网购诈骗套路几乎如出一辙，我坚信很多人见过或者真实经历过这种套路。 当初，我还是个单纯（chǔn）的小男生，对这大千网络世界充满了迷恋。...而至于骗子是如何知道网购平台订单信息的，这已经是存在已久的问题，究竟是谁的责任，淘宝店家？账号被钓鱼？好像至今是个说不清的问题。...警惕网购诈骗的建议，欢迎各位补充 最后，我也相结合自己经历的这两次诈骗经历给出一些建议： 1.无论是哪个平台基本不会出现订单异常的情况，要求提供银行卡支付密码以及银行短信验证码的200%是骗子； 2.银行转帐支持...24小时内撤销的仅仅是通过ATM机取到转账，而手机银行实施转账时不支持撤销的； 3.接到普通手机号来电自称某官方客服的请直接挂电话； 4.关于网购订单的情况，一定在官方渠道跟卖家沟通核实； 5.访问网站填写私密信息操作请务必确认网址
例如，目前最为普遍的网购行为：对于用户来说，参考评论可以做出更优的购买决策；对于商家来说，对商品评论按照情感倾向进行分类，并通过文本聚类得到普遍提及的商品优缺点，可以进一步改良产品。 ?...下图为某电商平台上针对某款手机的部分评论： ? 2、数据集 这份某款手机的商品评论信息数据集，包含2个属性，共计8187个样本。 ?...查看数据集的相关信息，包括行列数，列名，以及各个类别的样本数，实现代码如下所示： # 数据集的大小 print(data.shape) # 数据集的列名 print(data.columns.values...，整个数据集的预处理工作“告一段落”。...在中文文本分析和情感分析的工作中，数据预处理的内容主要是分词。只有经过分词处理后的文本数据集才可以进行下一步的向量化操作，满足输入模型的条件。
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?...事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。...笔者最终抓取了四款同类型的鞋子的评论数据，包括会员名、商品描述、购买日期、购买型号、评论日期、评论文本等，共计5000多条数据。...SAS Enterprise Miner 13.2是一款大家熟知的数据挖掘工具，它可以针对大型数据进行分析，并根据分析结果建立精确的预测和描述模型，因此为我们所选用，不过使用其他软件也是相同的分析思路。...以上拆词过程相当于把非结构化数据转成了结构化数据，以前的一段文本如今可以用若干列来表示，每列代表一个词，如果文本中出现了该词该列取值为1，否则取值为0。
事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。...笔者最终抓取了四款同类型的鞋子的评论数据，包括会员名、商品描述、购买日期、购买型号、评论日期、评论文本等，共计5000多条数据。...SAS Enterprise Miner 13.2是一款大家熟知的数据挖掘工具，它可以针对大型数据进行分析，并根据分析结果建立精确的预测和描述模型，因此为我们所选用，不过使用其他软件也是相同的分析思路。...以上拆词过程相当于把非结构化数据转成了结构化数据，以前的一段文本如今可以用若干列来表示，每列代表一个词，如果文本中出现了该词该列取值为1，否则取值为0。 ?...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
如果可以从婚恋网站上爬取女性的数据信息，手动给她们打标签，并根据这些数据构建决策树，不就可以找出自己的择偶模式了吗！ 下面就详细的阐释一下。...1 数据爬取 之前在世纪佳缘上爬取过类似的数据，总体的感觉是上面的用户数据要么基本不填要么一看就很假。...周围的一些老司机建议可以在花田网上看下，数据质量确实高很多，唯一的缺点就是上面的数据不给爬，搜索用户的API需要登录，而且只显示三十多个用户的信息。...刚好我需要的数据也很少，就把搜索条件划分的很细，每次取到的数据很小，但最终汇集的数量还是相当可观的，最终获取了位置在上海年龄22-27共计2000个左右的用户数据。...填写好spider.py中的用户名和密码，直接运行这个文件就可以爬取数据，因为数据量不大，很快就可以运行完毕，存储在mongodb中的数据如下： ?
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