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。...活动的总目标是100万人参加，50万人用券消费。那么是不是就直接拿现在的数据，和这个100万/50万对比呢？当然不是，因为活动的时间长达22天，如果只看整体目标的话，在最后一天才发现：诶呀，不能达标！...但是从实际数据看，显然第一天参加的人更多，第二天开始大幅度减少。因此很有可能参与人数的分布不是均匀的。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
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。...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。...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
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。...（2）店铺活动经营情况清单，即“活动期间各店铺业绩”表，直观列举各店铺的经营数据（一般是销售额、利润的预期、实际、达成率、同环比等数据），横向对比不同店铺在单次活动中的业绩情况。...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。...（2）将活动销售清单（单品）配合产品销售情况的波动曲线（销售量/价格），掌握真实的活动前/后数据波动。...数据分析中考虑的回报效率，通常是用活动销售额和投入费用的比值作为衡量标准。
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。...需求概述 商家搞促销活动的本质是促销商品，抓取消费者贪小便宜的心里，来拉动销售额，同时提高商家产品品牌的知名度，其实套路就是先提高商品的价格，然后在降价，呵呵，所以促销手段五花八门，搞得消费者晕头转向...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。
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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。...这里我们可以通过python爬取汽车之家提供的数据，中国汽车销量，汽车销量查询，通过近几年汽车的销量数据来说明为什么今年汽车市场会出现大规模的降价。 本篇重点介绍下python爬虫部分的内容。...项目实行步骤为： 1、确定需要爬取的界面 图片 2、根据页面能提供的内容确定爬取数据需求，中国汽车分厂商每月销售量 4、根据数据前端结构，确定需求，编写爬虫代码，经过简单的分析，网站有反爬机制 ，所以这里我们可以通过...python多线程采集网站,通过随机数控制保持多个页面使用相同代理IP去获取数据。...，数据清洗，数据分析我们放到下一篇文章再讲述。
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...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...天御能为你们做什么呢 腾讯云天御防刷服务，在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本，通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。
数据互联互通是当下数字化时代发展的一个必然趋势，那么如何顺应时代潮流，更好地保障数据安全流通、尽可能减少数据泄露风险呢？在此背景下，隐私计算顺势而生。...绿盟数据保险箱技术及优势 绿盟数据保险箱使用虚拟机级别TEE技术，具有三大核心优势： 计算效率高 跟联邦学习、安全多方计算等方案相比，绿盟数据保险箱软硬一体架构，性能高、更便捷，适用范围更广泛。...在一些大规模数据安全计算和处理场景，绿盟数据保险箱还支持集群化部署，提供更彪悍、更灵活的性能和容量。...国产化支持 绿盟保险箱产品采用基于海光CPU国产化硬件，一方面满足信创的政策要求，另外一方面作为数据共享业务的关键信息基础设施，规避断服断供卡脖子、通过底层硬件设施窃取信息的风险。...而绿盟数据保险箱是基于国产安全处理器的虚拟机级TEE，用户原有程序可直接容器化导入，程序迁移和使用成本几乎为零。
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。...数据库设计 数据库这里主要修改的地方有两处。 1.1 修改字典表 首先是修改字典表。...在前端展示活动类型的时候，有两种不同的取值： 年卡折扣券 年卡代金券 像下面这样： 这里的活动类型下拉框我们当然可以直接在前端硬编码，但是既然用了这个脚手架，且这个脚手架又刚好提供了数据字典的功能，那么我们不妨将这两个选项加入到数据字典中...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...ExcelUtil util = new ExcelUtil(Activity.class); util.exportExcel(response, list, "促销活动数据
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、...这里需要介绍下为什么可以使用之后的促销天数数据，因为在测试集中官方已经给出了未来一段时间某商店某商品是否会进行促销，所以我们可以用未来几天促销的数据； 时间窗口内(最近3/7/14/30/60/140天...赛题为运用平台积累最近1年多的商品数据预测45天后5周每周（week1~week5）的销量。...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。
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...1 回归的方法 活动评价，与笔者之前思考的一个点也是有些共同的《数据科学之 如何找到指标的最 佳分裂点的几个想法》最佳分裂点其实就是在找不同特征下的重要性，我们可以来看一下。...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...1.4 时序模型 —— Facebook Prophet 这款facebook开源的时序框架其中有一个节假日效应的模拟，5年前笔者在一些项目中就想着使用这个模块去做一些活动、广告的评估，该方式充分考虑了时序数据的特点...，而且科学的，之前有记录为： 因果推断笔记——入门学习因果推断在智能营销、补贴的通用框架（十一） 腾讯看点分享的【2-1观测数据因果推断应用-启动重置体验分析】文章中，比较明确的将实验、观测数据进行拆分
活动目录（Active Directory）是面向Windows Standard Server、Windows Enterprise Server以及 Windows Datacenter Server...Active Directory使用了一种结构化的数据存储方式，并以此作为基础对目录信息进行合乎逻辑的分层组织。...第六步：移动数据库到D盘的ntds文件夹中“move db to d:\ntds” 第七步：移动日志到D盘的ntds文件夹中“move db to d:\ntds”，输入“quit”退出即可 第八步：打开本地磁盘
年底了，很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动，那么如何评估产品促销带来的价值呢？...下面以一家电商平台的数据为例，目前能够使用的数据：有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据： ?...通过上图，我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况，获得如下信息： 1、净利润为负的产品很多，折价促销确实成为了持续性的习惯。...2、大折扣促销的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大，并且颜色为红，说明很大销售额的产品都在赔钱，这些产品的累计销售额很大，但都是大折扣促销的产品，以至于利润都为负。...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。
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开启PIX代币众售活动，欲用比特币打造AR生态系统 日前，美国表面技术处理公司Lampix在其PIX代币预售活动中，三分钟内募集了11111以太币（超过300万美元）。...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。
目的地2：到达服务器的RTDB，实时数据库，实时数据库保罗万象，如下图所示，所有的组态信息、动态数据、报警、趋势等等都包含在RTDB中。...目的地3：到达C300控制器的内存里 目的地4：到达一个文件里（Checkpoint文件，是组态数据的保险箱，下一篇介绍） 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通，以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通，需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心，为了保证系统内的数据不会丢失，PKS就设计配备了一个保险箱体系，这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中，只要你别把保险箱弄丢了（别把Checkpoint文件删除了，硬盘别损坏），你的数据就万无一失，肯定不会丢。...一旦某个控制器里的数据部分丢失或者全部丢失（比如说控制器停电了，没有配备内存备份电池，或者时间太长，电池耗尽，控制器里的数据就会全部丢失），养兵千日用兵一时，此时Checkpoint文件就可以发挥作用了
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