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
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。
一、为什么要做风险识别？...所以，如果能提前识别项目中可能存在哪些会阻塞测试的风险，然后基于风险来调整我们的测试策略，就可以在测试过程中”如鱼得水“。...针对例2，我们可以加强对开发设计文档的评审、让开发参与测试用例评审等来应对风险。 那么，如何做风险分析？ 二、风险识别应从哪些方面入手？...我们可以根据测试策略逐步分析哪些问题会对测试活动的开展带来阻碍，并进行风险识别。...首先，分析该项测试活动需要关注哪些内容 其次，分析上述内容能够顺利进行，需要哪些条件 最后，逐一分析这些条件十分能够满足 举例：对测试设计进行风险识别 Step1：分析测试设计需要关注哪些内容，例如：
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...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 ?...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。...通过腾讯云合作伙伴的实际验证，天御防刷服务的恶意识别率高于96%。...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。
.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。....易于识别的域名 看到.tv域名，人们很容易联想到“电视TV”，非常易于识别记忆。 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
● 数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善，但数据安全方面并没有形成相关评估内容，整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项，所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何，应该从哪些方面进行检测与评估...本文产生的目就是希望解决如上一系列数据安全风险评估疑问，尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别、风险计算、处置建议等5个环节进行完善，通过不断持续优化完善，以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。...第一章为资产识别，资产是安全保护的对象，是风险评估的主体，资产的识别是理清内容、看透价值的重要手段，只有准确的资产识别，才能产生有意义的风险评估报告。...资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别是风险评估的开始，而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合，脆弱性识别也可称为弱点识别，而该弱点是资产本身存在的，如果没有威胁利用，单纯的弱点不会引发安全事件。...数据脆弱性识别示例 二 识别方式 常见主要识别方法有问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透测试等，不同环节、不同场景下择优选择，本篇主要介绍工具检测，即数据库漏洞扫描系统。
本文讨围绕邮件外发风险识别，讨论如何定义合理业务需要和违规外发，如何剖析外发场景，区分业务需要和判定要素，如何引入各种安全能力，提高自动化处理效率。...邮件外发审计依据 俗话说“无规矩不成方圆”，企业开展邮件外发监控的首要依据是内部可落地的安全管理规范以及违规处罚标准，其次是邮件系统的架构可以支撑审计能力的开展，最后需要的是从海量的邮件外发中将高风险外发行为识别出来大数据风险策略能力...大数据审计能力 传统邮件外发监控的最大缺陷是仅凭有限的人力无法从海量的邮件外发事件中逐一进行核验，无法将所有识别维度快速进行解读分析，并且无法将日常审计中归纳总结的经验通过系统做自动化处置。...安全团队可以藉由相关数据形成场景、策略，辅以算法模型分析，进行风险阈值打分，将高风险邮件外发行为识别出来，使得审计效率、准确率获得极大的提升。...此外还可以基于文件大小、文件名称作为风险分值的参考，如csv、xlsx等数据文件一般文件越大，携带数据的行、列越多。 ?
拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ?...一 威胁来源 在对威胁进行分类前，首先需要考虑威胁来源，威胁来源包括环境因素及人为因素，环境因素包括：断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等，由于环境因素是共性因素（信息系统评估与数据安全品评估），本篇不过多做介绍...数据威胁示例图 一 脆弱性识别内容 资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及数据库（结构化，关系型和非关系型）及网络层和主机层（非结构化，DLP检测）。...数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别在风险评估过程中至关重要，威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向，所以丰富的数据威胁识别内容或分类，影响整体风险评估质量。...威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析（结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别、风险），主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。
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
它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。尽管近十年取得了巨大的进展，但人脸检测仍然具有挑战性，尤其是在恶劣光照条件下的图像。...DARK FACE数据集上的人脸探测器的显著性能退化清楚地表明，在弱光条件下检测人脸仍然极具挑战性，这是本此分享的主要重点。...例如，增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成，并指出了端到端“增强检测”解决方案。...尽管之前有研究，在极其恶劣的光条件下的人脸检测已经被探索中，部分原因是缺乏高质量的标签数据。...针对这个问题，有研究者提出了一个大型的人工标记的低光人脸检测数据集——DARK FACE，并表明现有的人脸探测器在任务上表现很差。因此，今天分享的工作是在基准上的激励和评估，并明显优于以前的艺术。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...在本文中，我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动： 下楼 上楼 跑步 坐着 站立 步行 概述...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
规划风险管理 认真、明确地进行规划，可提高其他5个风险管理过程的成功概率。规划风险管理的重要性还在于为风险管理活动安排充足的资源和时间，并为评估风险奠定一个共同认可的基础。...它的内容主要包括： 方法论：确定实施项目风险管理可使用的方法、工具及数据来源。 角色与职责：确定风险管理计划中每项活动的领导、支援与风险管理团队的成员组成，为这些分配人员并澄清其职责。...报告格式：阐述风险登记册的内容和格式，以及所需的任何其他风险报告。界定如何对风险管理过程的成果进行记录、分析沟通。 跟踪：说明如何记录风险活动的各个方面。...和我们之前规划风险管理中的概率和影响矩阵是一样的，这里会更加完善，并加入优先排序，最后也会更新到识别风险的风险登记册中。 风险数据质量评估：评估有关风险的数据对风险管理的有用程度的一种技术。...它包括检查人们对风险的理解程度，以及风险数据的精确性、质量、可靠性和完整性。
我们可以通过一个比喻来解释什么是行为风险识别：自动驾驶的机器大脑在参加一场考试，他遇到一道难题，在两个答案之间犹豫不决。...为什么需要行为风险识别？ 在处理这些输入不确定性，并输出确定性决策的过程中。...因此，我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型，希望能够对可能发生的风险进行提前的识别，当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。...而行为风险识别希望达到的目的就是将区间（3）中的场景首先转化为区间（2），即“know unknowns”。...行为风险识别的具体算法，以及识别后的处理方式，将在下次技术解析中详细介绍。
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