在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
经过上一章的讨论相信你已经被猿人工厂君恶补了一波促销的业务知识。促销是一个高风险的系统，因为一个电商网站的销售手段更多是以促销的形式进行的。所谓高风险，业务上就很高，错误的促销设置会带来巨额的亏损。今天，我们一起来聊一聊促销的促销系统的思考和设计。
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。
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。
原文链接：https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
近日，某家电企业在官网商城举办五一促销，活动期间，用户可以购买特价电饭煲、电饼铛等小家电，吸引了众多消费者的关注，也被羊毛党盯上。活动刚开始不久，羊毛党们就几乎全部扫空了特价小家电，导致企业损失数十万元。该家电企业迅速部署了风控系统，并对活动规则进行细化。活动再次重启后，风控系统发现了大量涉嫌参与羊毛党的账号，并及时对其进行了拦截，保证了活动的顺利进行。
场景一：狂欢的大伙 抢奖品、抢大降价促销、各种买买买，可是... 总有不少网友感觉离奖品太遥远、离打折促销很遥远，有种还没开始就结束的滋味，那到底谁是真正的双11“杀手”呢？ PS：今年的双11还有一
这还只是一个苗头，底部另有彩蛋 双十一临近，小编先自爆早几年前还是剁手一族时候的一个小故事，虽然现在跟剁手一族也没什么多大的区别。 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
近期，某电商小程序举办美食节营销活动，提供高额折扣券，并允许用户进行秒杀。然而，羊毛党团伙利用作弊手段，抢购囤券，然后倒卖变现，严重损害了商家的利益。
今年环境不好，很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析，该如何实现降本增效？今天系统讲解下。
中国跨境出海业务快速发展并呈现出积极的现状，越来越多的中国企业开始探索海外市场，寻求更大的发展机遇和国际化的竞争优势。
背景 美团最初以团购的形式出现，到现在有了很大的业务形态转变。尤其是经过与大众点评的业务融合，从单一业务发展成了覆盖到店餐饮、到店综合、猫眼、外卖、酒店、旅游等多个垂直领域的综合性电商，并且在各个领域都处于行业领先的地位。在这背后，美团点评不仅面临激烈的行业竞争，还有黑色产业（以下简称“黑产”）带来的各种风险，因为我们的业务有这样一些特点： 品类多、覆盖面广：包括几乎所有吃喝玩乐服务，其中不乏容易被销赃的品类。 用户多、商户多：美团点评拥有6亿以上用户，400万以上合作商家，覆盖了很大部分国内网民和商户。
顾客调查可以帮助企业在短时间内用最低成本收集大量顾客反馈。这些调查结果可以帮助企业快速简便地满足顾客的反馈和要求，并且可以识别潜在用户以及进行案例研究。
用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学，会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。一图以敝之，这几个东西关系如下：
对于企业来说，微服务比单体架构应用更灵活，尤其是零售和电子商务行业来说。了解这个解决方案面临的挑战和系统架构。
导语：通过一台便携信号嗅探设备，便能轻松远程截获到共享单车的开锁密码，在分秒间将共享单车变成无锁单车；在商场扫码下载应用，可能会导致偷跑流量或者信息泄露；在网上交易时通过扫描二维码的方式付款，稍有不慎就会直接导致金钱损失……，如此漏洞与陷阱的交织，带来的是一道移动安全被提上最紧急日程的时代命题。
我们团队在腾讯主要负责金融风控产品，解决相关产品交付和服务维护工作，像国内知名大型国有银行、城商行、互联网金融公司等，都是我们的服务对象。
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
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。
“宅经济”时代，电商行业在人们的生活中扮演着越发重要的角色。2020年突如其来的疫情在缩短用户活动半径的同时，也增加了其触网时长，从而使电商平台业务迅速增长。对此，各大电商平台纷纷扩大各类促销活动的规模，以期获取用户增量，抢占发展先机。
上一篇讲了【用户画像高大上，但90%的人都做失败了！】以后，很多同学表示想看RFM，今天它来了。RFM是很传统的数据分析模型，几乎所有文章都会提到它，然而市面上流传的各种乱用、错用也非常多。今天我们系统讲一下
每天，有无数网友跟小刘一样，登录i商城“打卡“。领积分、领流量、领优惠券、兑换礼品，参与益智小游戏。除此外，还可以进行充值、缴费、买手机、修手机、买手机、买流量、买数码产品、买小家电，甚至买母婴日化用品。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄
每件艺术品都可以通过NFT的形式呈现，不仅保护版权，更可以验证购买艺术品的真实性。在元宇宙加持下的游戏，能够通过NFT记录玩家在游戏内武器、装备、角色等，确保物品交换、交易、获取时的真实性。同时，NFT良好实现了实物的数字资产化，对数字艺术更好地定价与流通。
互联网大公司周围，往往围着一群灰产从业者，他们是看不见的敌人，常常躲在暗处，伺机而动。《一代宗师》里说，“风尘之中必有性情中人”，羊毛党可恶之中实有可取之处，其目标精准，不舍昼夜，直击要害。羊毛党们对
商业智能也可以称为BI，其目的是通过各种数据收集，集成和挖掘来帮助企业更好地进行数据分析，并找出有利于企业发展的信息，可以体现为营业额的增长和利润的增长等。商业智能一词起源于国外，目前中国有许多公司也在开发BI软件。例如像亿信华辰这样的BI供应商，已经在BI行业中深耕了十多年。
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。而且现在电商机制也比较多样，预售、平台折扣等。 本篇可能适合一些特殊时间点进行转化预测的场景。
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
近年来，随着信息化技术的迅速发展和全球一体化进程的不断加快，计算机和网络已经成为与所有 人都息息相关的工具和媒介，个人的工作、生活和娱乐，企业的管理，力全国家的反捉V资产处其外。信息和互联网带来的不仅仅是便利和高效，大量隐私、敏感和高价值的信息数据和资产， 成为恶意攻击者攻击和威胁的主要目标，从早期以极客为核心的黑客黄金时代，到现在利益链驱动的庞大黑色产业，网络安全已经成为任何个人、企业、组织和国家所必须面临的重要问题。“网络安全和信息化是事关国家安全和国家发展、事关广大人民群众工作生活的重大战略问题，没有网络安全就没有国家安全，没有信息化就没有现代化。”
作者：DearNicole，原文：https://www.jianshu.com/p/98332878b132
年终两个月，为保证在两波电商大战中能够突围而出，各大零售电商企业把控着平台运维、商品管理、仓储物流、推广引流、售后服务等各个环节，避免任意失误给企业带来损失。一个购物狂欢节背后，是无数电商人的血与泪。
除却淘宝、天猫、京东、苏宁这些电商巨头，在过去几年间，中国电商界还有两大“奇迹”——一个是拼多多，另一个则是云集。
我在Martin Fowler网站上读到一篇名为How to break a Monolith into Microservices的微服务文章，作者为ThoughtWorks的咨询师Zhamak Dehghani，介绍了如何从单体架构演进到微服务架构。
这次我们走访了10家电商，今年618的安全考验7家欢喜3家愁。 为什么而愁？ 一些电商早早地就接入防刷，做好了准备，但实战来临时防护效果欠佳。一是高估了自研能力，二是对于刚起步的电商“新选手”，安全能力布局和对抗经验不够。618大促结束后用户开始抱怨没有抢到优惠券，企业管理者也感慨营销资金打了水漂。 那么要打赢这场安全战役，需要干掉哪些痛点？ 专业黑灰产瞄准“拼团砍价” 首当其冲的就是要迎战以羊毛党为代表的黑灰大军。黑灰产在今年“618”期间升级了作案手段。薅优惠券这种虚拟物资已经不能让他们满足了，低价
FreeBuf咨询TTSP智库专家 乐信集团信息安全中心总监刘志诚，在2021数据安全与数据治理高峰论坛上分享了议题《从数据安全到业务安全-业务安全进阶之路》。本文对其分享内容进行梳理和展示。
麦肯锡出品，一份深度学习领域的分析报告，包含400个应用案例，横跨19个行业的9种业务功能。报告重点强调了前沿AI技术的应用范围之广，以及经济潜力之盛，也提到了发展中的一些局限和挑战。
数据猿导读 过去将人工智能分为两类：第一类是模仿人做事，第二类是做人做不了的事情。尽管现在技术的发展已经使第一类的商业化成为可能，但从投资的角度，还是更看好第二类。在【友盟+】CDO 李丹枫看来，人工
在金融、零售快消、物流、新能源等传统行业，通常都会有一个相对独立的测试团队，其中包括了性能测试。
金融的本质其实是人。在我们用机器学习、用特征变量、用设备指纹抓欺诈的背后，是一张张渴求得到帮助的脸，是一个个获得贷款就能改变命运的家庭，只不过这些温暖的真实被冰冷的虚假掩盖了。当我们没有能力对真假进行甄别时就只能无视这些真实，所以金融也就成了冷冰冰的金融。 但如果互联网金融平台能识别出真正的“坏人”，而不是通过简单粗暴的规则来进行一刀切的剔除，那么需要获得帮助的人能够得到他需要的金融服务，金融企业也得到了风险可控的收益，这是否也是一种功德呢？ 前几天，我跟大学同学聊天。他无意间谈到他的一位发小梁某某靠收购玉
代理IP的应用场景非常广泛，可以在不同领域提供许多有用的功能。以下是关于代理IP应用场景的详细扩充，包括每个场景的优势和应用建议，以及在使用代理IP时可能遇到的问题和应对方法。
最近是世界杯，不管你是否看球或者赌球，也会被带进这场全球范围的赛事的热情氛围中，各路人马包括大量的创业公司都在O2O这一领域深挖、布局，都想抢占这个一个万亿级的市场先机，商家不惜通过各种活动形式的高额补贴来获取用户、培养用户的消费习惯。整个行业的补贴可以说是放血式的，一张优惠券少则几块多则几十块，尤其是P2P理财更高达上百块，但是，高额的补贴、优惠在获取用户的同时了也催生了——“羊毛党”，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；因此，针对“羊毛党”的打击势在必行。
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而
2、NumPy(Numerical Python)——Python科学计算的基础包
人工智能无论在商业领域，亦或个人领域，都会对花样繁多的产品和服务产生影响。一家公司保持竞争力最好的办法就是拥抱AI，尤其通过AI帮助企业提升工作效率，从而节约时间和成本。当人类需要更多的时间来制定符合道德规范的策略，为持续不断的争论做出合理回复时，是否具备自动将策略落地的AI将变得至关重要。 下文将介绍目前AI在营销领域所能提供的支持，以便我们能够快速的了解这个领域。目前这些技术还未完全发挥作用，甚至其中的一些目前还没最终实现。但是充分的理解这些技术能够带来的结果，以及这些技术的优势和限制对于商业本身的影响
顶象防御云业务安全情报中心监测发现，自政府消费券发放以来存在着大量套现、虚假交易的风险，从而起不到真正促销费、拉动消费的杠杆作用，相反，政府的资金很大部分落到了恶意用户的口袋中。
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