618要来了，小伙伴是不是都在忙着加班，备战活动呢？特别是活动监控，每次活动领导都一次次催监控数据，搞得人紧张兮兮。 那么，到底活动监控该怎么做呢？就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日，用户登录APP后可以领一张优惠券，优惠券在5月内都有效，满400减80呢。 活动好简单呀！...因此可以参照之前的活动数据，看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加，在4月12日到4月30日，活动参与数据如下表所示。...为了看得清楚分布，可以分为： 第一步：用SUM函数，计算整个活动总参与人数 第二步：计算每日参与人数，占总人数比例 第三步：画出折线图（10个点以上且是连续数据，用折线） 这样就看得很清楚啦 image.png...因此计算最后一天的用券率，公式应该是：用券人数/（有领券人数-已用券人数）计算，经过估算，大概4月30日用券率是20%，如下图 image.png 这样可以模拟出5月份的每天用券人数了。
在菜单Marketing->Promotion Rules里，创建一条新的促销规则Promition Rules： ? 在规则的Conditions和Actions里，维护触发条件。
10%. [1240] 保存，点Publish Promotion Rule For Module进行发布： [1240] [1240] [1240] 前台商城里选择一个数码相机，能看到当前这个相机正在促销...，描述信息为之前我创建的促销规则：Jerry's Test Promotion Rule: [1240] 加到购物车后，看到之前Backoffice里维护的{} % discount on product
登录Backoffice，在Coupon菜单里创建一个新的类型为Customer Coupon的优惠券： [1240] 在菜单Marketing->Promotion Rules里，创建一条新的促销规则
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动，当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期，指定活动启停状态，指定活动参与商品等等）...在前序的促销系列文章我们介绍了计价中心的建设，计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力，因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...计价中心计算优惠价正常只会实时计算当前时间商品能够享受的各种优惠，并将最终优惠价告诉上游业务方，所以我们能让计价中心能够计算「未来某个时间点」的优惠价即可，而计价中心在计算优惠价时，依赖的一个关键信息是...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围，可能涉及改动的点较为多，比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面，简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单？...由于穿越时光后，用户的下单时间和确认订单的时间是一致的，因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得，无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动，当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期，指定活动启停状态，指定活动参与商品等等）...在前序的促销系列文章我们介绍了[计价中心的建设]，计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力，因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...计价中心计算优惠价正常只会实时计算当前时间商品能够享受的各种优惠，并将最终优惠价告诉上游业务方，所以我们能让计价中心能够计算「未来某个时间点」的优惠价即可，而计价中心在计算优惠价时，依赖的一个关键信息是...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围，可能涉及改动的点较为多，比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面，简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单？...由于穿越时光后，用户的下单时间和确认订单的时间是一致的，因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得，无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
问题：费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动，可是零售商家如何知道活动办得好不好？...面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式，商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢？ 今天我们用3个典型的活动分析场景，拆解活动效果量化的数据分析思路。...根据基础等式：销售额=客单价*销售量，促销活动的核心目标基本围绕着客单价和销售量。...假设当月不举办促销活动，正常的销量和价格带来的收益（一般为销售额或者利润）为A1，举办该促销活动的收益为A2。...通过点击清单的产品名称，显示不同产品的趋势图，结合店铺和时间跨度过滤器，综合计算某段周期内的整体收益。 活动影响分析参考指标：商品价格走势、客单价走势、活动的爆发度、衰减度等。
每天都会发布相关的促销活动，来勾起消费者的购物欲望；每逢佳节还会进行大量的让利惠民，来促进全民狂欢。...因为大家都对电商这个大领域很熟悉了，所以我划分出一个促销中心/子域来支撑订单核心域的促销活动，也就不用解释了。...由于每个促销手段都有自己的促销规则，所以使用设计模式中的策略模式来封装这个变化点。 梳理业务场景 从京东帮助中心了解到，所有的促销活动都是在买家下单时，进行递减相应商品金额的。...买家在下单时，会对订单进行相应促销活动的验证，因此促销聚合根需要提供一个验证促销手段的规则。...梳理业务流程 买家下单时，订单子域发布一个【开始订单创建事件】，促销子域订阅该事件，首先根据促销手段进行规则验证，并计算出订单抵额和商品抵额，然后，分别发布【商品抵额事件】和【订单抵额事件】，最后，如果验证合格则发布一个
.tv新注首年优惠活动！ 关于.tv域名 .tv作为顶级域名，具有与众不同的识别性，"TV"一词让人自然联想到电视、视频、影音这些概念，易于被人认知。....适合任何人注册的域名 任何企业、组织、个人都可以注册 原先的首年注册为198元/年的.tv域名 特价促销啦！ 后缀 普通词新注首年/元/年 .tv 80 后缀优惠活动，等你来pick！...点击抵达【活动现场】 普通词新注册，首年优惠活动！...元/年 .co 18 .shop 8 .cloud 10 .link 18 .top 7 .xyz 8 .work 10 .website 8 .asia 6 .ren 8 .biz 18 后缀优惠活动...点击抵达【活动现场】 ---- #插播小广告一则# 腾讯企业邮 唯一能用微信收发的企业邮箱 秉承QQ邮箱15年安全运营经验，0元体验专业安全的企业邮箱服务 点击传送门，免费开通企业邮 SMB 腾讯云中小企业产品中心
最近两天，关于湖北购车最高补贴9万元超级大促销席卷朋友圈和社交平台，很多的消费者参加了这个大促销活动，很多4S店表示目前已经无法接单，连展车都卖掉了。
年少时，课程比较少，与几个室友，看到优惠就点击，看到促销就抢购，遇到双十一还找人代替抢购，只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西，不到五分之一的价格，很是划算（当然随着这个行业的壮大...，也有被骗的时候:)） 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全，不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水，天真的以为既然是优惠就是商家愿意花这个成本在促销上的...，颇为丰厚的奖励，当然也很快吸引了大批量黑产刷单人员关注，导致真实用户无法正常参与活动。及时接入腾讯云天御注册防刷系统后挽回ju损失。 ?...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队，我们叫做“羊毛党”。一不小心，企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...“羊毛党”有选择性的参加线上的活动，从而以相对较低或者零成本获取物质上的优惠，他们的行为距离欺诈只有一步之遥，他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源，使得企业获取用户的成本在提升、损坏企业口碑和形象
今天我们来看看促销活动的管理，在这个模块中，会有许多涉及到脚手架本身的修改，在这个过程中可以加深我们对这个脚手架的理解。 先来看看最终效果图吧： 这个页面上，你看到的所有功能按钮，均已实现。...sys_dict_type 中加的是字典类型，而 sys_dict_data 中加的则是字典的具体值，我添加的数据分别如下： sys_dict_type： sys_dict_data： 1.2 添加促销活动表...接下来就是活动促销表了，这个没啥好说的，直接开整就行了： 2....新建一个名为 tienchin-activity 的模块，然后加入 common 依赖，如下图： 促销活动模块 <dependencies...小结 好啦，这次提交的功能是促销活动管理～小伙伴们赶紧去给个 star 呀，star 越多更的越快哈哈～ https://github.com/lenve/tienchin
本系列旨在挖掘活动、节假日、促销、优惠券、积分等营销权益因果效应评估，目前规划两个篇幅： 第一篇：会收集活动、节假日、促销等营销权益在做一些建模项目中，可以构造成为的特征工程方式 第二篇：使用各类模型、...这个特征和上一个特征是一样的，只不过计算的是上一周各个特征值，作者想查看前一周的销量各个特征； 时间窗口内(最近7/14/30/60/140天)： - 有销量/促销的天数，分别查看时间窗口内有销量和促销的天数...团队分享：https://github.com/luoda888/CCF2018-Top2-Demand-Forecast 整体活动特征是marketing表中所述全场活动，对整体销量影响极大，这部分特征由于我们数据集构造并没有连续划窗...，所以我们并没有直接将其放入特征中，而是对历史销量进行平滑，平滑掉全场大促的活动对模型的偏移。...BDCI 2019乘用车细分市场销量预测 答辩视频： https://www.bilibili.com/video/av843991939/ 文章： CCF BDCI 乘用车销量预测 冠军方案 活动类特征比较少
关于活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估前篇是《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇（一）》是把给入模型时特征加工的方式列举一下，本篇是想简单总结如何评价一个活动营销方式的好坏...如果将活动变成了机器学习模型中的一个特征，如《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇（一）》所述，有很多种方式，那么，活动变成模型的特征之后，活动好坏与优劣，就是评价这个特征的重要性了...，例如元旦活动会带来活跃但用户在元旦本身就会更活跃，如何剥离元旦本身的影响来评估元旦活动带来的额外价值？...通过模型来评估活动影响有两种方式： 1）将每重复的活动视为一个节假日，例如云音乐的年度歌单发布视为一个节假日；这种方式的优点在于比较容易处理，但缺点也显而易见，就是当活动与节假日重合的时候没有办法分离出节假日与活动影响...，而且没有办法观察活动的长尾影响。
①陈旭 陈旭老师是边缘计算社区老朋友，中山大学计算机学院教授、先进网络与计算系统研究所所长、国家地方联合工程实验室副主任。...火山引擎边缘云，以云计算基础技术和边缘异构算力与网络为基础，构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务，形成以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。...本次全球边缘计算大会·深圳站上，我们特别邀请到火山引擎边缘计算团队来深度分享，火山引擎边缘计算高级产品总监沈建发沈总将和大家聊聊“新一代创新算力解决方案”这个话题。...③研发人员：掌握边缘计算的技术栈、了解5G边缘计算、前沿技术和行业融合创新发展趋势； ④在校学生：初步知道边缘计算的领域范畴和市场前景，以为职业赛道选择积累行业知识。...线上线下相结合，线上请关注边缘计算社区视频号，预约直播！ 考虑到劳逸结合，所以活动当天下午3:30分，我们为大家准备了精美茶歇！下午茶。
Oculus确认将延长Oculus Rift促销活动 美国VR媒体RoadtoVR透露，Oculus确认将延长Oculus Rift的夏日促销活动。...在Oculus的夏日促销活动中，包含Rift头显和Touch控制器的套餐仅需399美元。该促销活动原计划持续6周，在8月21日结束。...VRPinea独家点评：大天朝已经过了立秋，Oculus这是要将夏日促销延续到秋天的节奏吗？...Lampix主要为AR或任何其他计算机视觉系统打造基于区块连的“图像挖掘”网络，可以通过机器学习和计算机视觉把任何平面变为智能表面。...Lampix计划募集6000万美元创建计算机视觉机器学习分布式数据库和Lampix生态系统。 VRPinea独家点评：不愧是SXSW大会最佳VR/AR公司获奖者，吸金能力不容小觑。
批量计算概念介绍 引题：工作负载分类 工作负载的分类方法和标准多种多样，其中 Google 提出的一种简单的分类标准广受认可，即将工作负载分为服务型和批处理型。...理论上不会停止，对服务质量敏感，主要是线上业务 例如 web 服务，e-mail 服务等 批处理型 batch 运行时间从几秒到几天不等，对短时性能波动相对不敏感，主要是离线业务 例如日志分析等 公有云上的批量计算...随着云计算的快速发展，越来越多的、不同行业的用户开始使用公有云，批处理型负载显著增加。针对批处理型负载的需求，我们也通过新的产品形式来满足用户。
批量计算概念介绍 引题：工作负载分类 工作负载的分类方法和标准多种多样，其中 Google 提出的一种简单的分类标准广受认可，即将工作负载分为服务型和批处理型。...、存储闭环 Batch 提供调度分发能力 CVM 提供计算能力 COS 提供持久化存储能力 竞品调研关键问题 在进行产品规划、系统设计的过程中，我们对公有云批量计算产品进行了较为充分的调研，涵盖 AWS...，使之支持 cloudinit 设计原则小结 “搭积木” 批量计算保证基础产品的原生能力，不进行封装或阉割。...在产品调度策略上，目前批量计算对所有用户采用对等公平策略。...批量计算作为一款新产品，可能还存在一些不足，也欢迎大家多多试用 & 反馈问题。 参考 [1] Schwarzkopf, Malte, et al.
numPurchases = data.count() ＃计算有多少不同客户购买过商品 uniqueUsers = data.map(lambda record: record[0]).distinct...().count() ＃计算总收入 totalRevenue = data.map(lambda record: float(record[2])).sum() ＃计算最畅销的产品 products =...Unique users: 4 Total revenue: 39.91 Most popular product: iPhone Cover with 2 purchases ４、停止这个计算...sc.stop() 批量计算，不需要进入python环境，直接在spark目录下： 将上面的py脚本代码放在spark目录下 执行： /home/hadoop/spark/bin/spark-submit...从运行来说，显然批量的计算很方便，特别对于大型程序。 代码和数据：
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