618购物狂欢节前后,网民较常搜索的关键词在微博、微信、新闻三大渠道的互联网数据表现,同时通过分析平台采集618相关媒体报道和消费者提及数据。
最近我们被客户要求撰写关于文本分析LDA主题模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
原文链接:https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。
作者:fisherman,时任推荐部门推荐系统负责人,负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi,时任推荐部门推荐系统架构师,负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自:《决战618:探秘京东技术取胜之道》 零,题记 在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年,国内大数据时代到来,一方面如果做的事情与大数据不沾边,都显得自己水平不够,另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展,所以传统的方式已经跟不上业务的发展了,为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618:探秘京东技术取胜之道》,两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短
电商平台要发起一场综合性的推广活动,需要明确参与活动的商品范围、促销价格、推广渠道以及如何触达到消费者等。很多营销推广活动规则复杂且不断变化,就需要使用模型来设计,例如邀人砍一刀的“免费提现”、多重阶梯的满减跨店促销等。
和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于品牌商和电商平台是非常重要的环节。而促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,品牌方或者电商平台运营方怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
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T
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2020年8月10日,北京——亚马逊中国隆重开启“2020亚马逊创新日”,首次揭秘创新“中国公式”背后的内涵,同时也从跨境网购、技术研发、亚马逊云服务(AWS)等层面深度解读了后疫情时代互联网创新科技,特别是人工智能(AI)和机器学习(ML)推动经济全面复苏和全球产业数字化革命的强大驱动力。本次“创新日”活动延续了“全球资源 本地创新”主题,也是亚马逊中国第三次以“创新日”形式展示全球及本地的创新成就。活动中,亚马逊中国副总裁李岩川分享了亚马逊全球的创新理念、文化和最新技术成果,并从技术应用、客户体验、商业模式三个维度解读了亚马逊为中国跨境电商行业带来的“智”的飞跃;亚马逊海外购中国技术负责人王毅则从技术研发的角度出发,展示了亚马逊为中国市场定制的本地化创新实践,并阐释了基于本地需求的创新如何成为全球创新的基石;AWS首席云计算企业战略顾问张侠则着重分享了AWS的创新实践,解读了AWS如何在支持亚马逊内部业务创新的同时,更为全球数百万客户的创新赋能,助力各行各业、各种规模的企业加速数字化转型、提高竞争力。同时,AWS一直致力于通过云服务和技术为各类机构赋能,促进科研创新以及人才培养,为经济转型和社会发展做出贡献。
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译 | 钱天培 寒小阳 作者:Scott Kirsner MIT热衷于数字,所以就让我用几个数字来描绘一下一门叫6.036的MIT课程的火热程度吧。 这门课由4位讲师以及15助教执教。 讲课地点在26-100教室——MIT最大的讲堂,可容纳566人。 然而据创办这门课的计算机科学教授TommiJaakkola描述,这学期大约有700名学生报名了这门也被称为“机器学习入门”的课程。所以上第一节课的时候,有100多个学生是在一个备用教室观看直播的。 由于主动退出这门课的
“ 随着人工智能的高速发展,开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow,也有着很高的热情。除了各类科技产品,零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。 在这篇文章中,来自可口可乐公司数据侠Patrick Brandt,就将为我们介绍如何使用AI和TensorFlow实现无缝式购买凭证。 可口可乐的核心忠诚度计划于2006年以MyCokeRewards.com形式启动。 “MCR.com”平台包含为每一瓶以20盎司规格销售的可口可乐、雪碧、芬达和动乐产品,以及可以在杂
随着人工智能的高速发展,开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow,也有着很高的热情。除了各类科技产品,零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。
近年来,实体零售低迷成为趋势,客流下降、渠道管理混乱、高库存、反应慢、以及落后的供应链问题暴露的更加明显。而随着互联网人口红利逐渐消失,电商步入成熟期,许多企业电子商务的发展也逐渐遇到瓶颈。价格战、关店潮、倒闭潮、裁员潮、资金链断裂、股价暴跌等故事在零售业舞台不断上演。
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
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
眼下AI大热,而有一家企业早就意识到AI与机器学习已经不再是一家企业可有可无的优势项目,而是一项必备的能力,这家企业就是百事集团。
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 疫情加速全球产业链深度重构,市场供需两侧不确定因素增加;全球经济滞胀导致出口需求衰退,工业生产过热增长不可持续;行业整体产能过剩,产品同质化严重,绿色低碳转型迫切…… 企业的每位高管都面临着一个必答题:如何加速塑造企业韧性来抵御市场风险,实现业务增长和绿色可持续发展? 随着数据科学和人工智能技术的发展,基于“数据+算法”的决策在实际业务中凸显越来越重要的价值,企业端诉求、技术变革与基础设施完善共同推动智能决策时代到来。 据研究分析公司Gartner预测,
机器学习在经过近些年的野蛮生长之后,其有效性已经被无数成功应用所验证,在这一点上已经不需要更多证明。
传统上,企业将数据战略集中在power BI商业智能(BI)上,但预测和规范分析平台的兴起,部分归功于机器学习和人工智能,正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展,这也是以前业务分析平台独有的功能。不过,随着互联网科技的发展,各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化,理解商业智能和数据分析之间的区别与联系,明确数据分析为企业带来的价值,对于正确实施数据战略至关重要。
电商平台中有海量的非结构化文本数据,如商品描述、用户评论、用户搜索词、用户咨询等。这些文本数据不仅反映了产品特性,也蕴含了用户的需求以及使用反馈。通过深度挖掘,可以精细化定位产品与服务的不足。下面描述了电商平台下机器学习在文本挖掘的应用例子。 1 用户评论分类 场景 用户评论能反映出用户对商品、服务的关注点和不满意点。评论从情感分析上可以分为正面与负面。细粒度上也可以将负面评论按照业务环节进行分类,便于定位哪个环节需要不断优化。 机器学习模型 主题聚类、词向量计算。传统的机器学习分类模型在评论分类上的精
最近有很多人咨询,想学习大数据,但不知道怎么入手,从哪里开始学习,需要学习哪些东西?对于一个初学者,学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析,学习的步骤思路,可以
金融科技&大数据产品推荐:Chinapex创略智能客户数据平台——开启智慧营销之旅
人工智能时代,如何做好内容审核和流量反作弊?
用户生命周期价值-LTV(Life Time Value):即用户的终身价值,是指用户在生命周期中贡献的总毛利润的平均估计值。这里需要注意的是计算的平台用户生命周期内产出的总毛利润,而不是产出GMV或实付,是扣除广告、营销等成本后的毛利。
笔者近两年都在做智能营销方面的探索,不过最近想稍微切换自己的研究赛道,所以最近想把智能营销方面细枝末节的一些思考发出来。 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;当然方法本身不胜枚举,只能在有限视野里面进行归纳。
作者 | 俞恺、李盛强 责编 | 何永灿 来自物流的挑战 近年来,随着电商增速的放缓,市场对电商企业提供的差异化服务提出更高要求,而物流则首当其冲,一方面需要满足用户更高的服务质量要求,而另一方面电商物流要从成本中心变成利润中心,满足企业运作的效益需求。面对这个现况,苏宁物流研发运用大数据技术,分析历史数据,预测未来趋势,运用最优化算法来合理调度资源,安排计划,以系统性的提升整体物流运营效率,降低运营成本,从而提升用户体验。 电商物流中决定用户体验的一个核心指标是时效,而决定时效的关键因素就是运输班车的衔接
本文为你介绍5个有关TensorFlow的机器学习课程,来帮助你进一步了解数据科学和人工智能。
译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。
导读:自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的,我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设,包括以下几大方面内容:
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。
“尽量让决策链变得短。能够一步做的决策,不要分两步,一方面人员减少,另一方面精度会提高,即用端对端的方法来做库存管理。在我们供应链领域没人做过这方面的研究,这是我们现在在硅谷做的一个研发方向。”
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。
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈,因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同,他们干的事情有什么不同,并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢? 1、数据处理特点不同 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据,而我们机器学习处理的则是行为数据。那么,什么是交易数据,什么是行为数据呢? 比如说对于一个电商来说,他的用户交易数据就是下单,比如说对于银行这样的系统来说,他的交易数据就是用户的存取
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈,因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同,他们干的事情有什么不同,并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢? 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据,而我们机器学习处理的则是行为数据。那么,什么是交易数据,什么是行为数据呢?比如说对于一个电商来说,他的用户交易数据就是下单,比如说对于银行这样的系统来说,他的交易数据就是用户的存取款账单,再比如对于电信
译者:吕东昊 审校:朱玉雪 本文长度为1171字,预估阅读时间3分钟。我们今天要向大家介绍如何利用通用App营销活动(UAC)助力移动应用推广。 在一天当中,当人们想要去一些地方,观光一些场景,或者购买一些东西,他们通常会第一时间利用手机来搜集相关信息。 而通常一个app就能解决他们的这些需求—无论是想看看有没有心仪的跑步鞋还是说想在航班延误期间玩玩游戏打发时间。 两年前我们推出了通用App广告营销活动(UAC),以便帮助大家更好地推广app业务。 UAC使用Google独有的机器学习技术,基于你的业
在本文中,在数据科学学习之旅中,我经常处理日常工作中的时间序列数据集,并据此做出预测
本次是用机器学习做出未来一定时期内的销售量预测,从而辅助指导销售库存计划的决策分析,以达到合理配置库存,减少资源成本浪费的目的。实操内容有点多,虽然我已经尽量删减了。有兴趣的朋友可以关注+收藏,后面慢慢看哟。如果觉得内容还行,请多多鼓励;如果有啥想法,评论留言or私信。那么我们开始说正事了~
在当今这个数据驱动的时代,机器学习技术已经渗透到我们生活的方方面面。作为机器学习领域中最基础、最经典的算法之一,线性回归模型凭借其简单易懂、计算效率高和可解释性强的特点,在预测、趋势分析等领域发挥着重要作用。本文将详细探讨线性回归模型的原理、应用实例、优缺点以及未来发展趋势。
案件回顾 传统吉祥物还是萌系美少女 商业街想设计一个吉祥物做宣传 对商业街店主和顾客发放调查问卷 调查问卷的问题中有对吉祥物的偏好调查。也有对商业街的魅力调查,选项包括:活动,促销,商品齐全和服务态度好。(问题:店主和顾客对这些问题的回答是否有区别?从调查问卷中可以获得怎样的运营建议?) 数据导入与列联表 将数据存储为csv格式,导入python。并且计算顾客和店主对商业街魅力的支持情况,生成列联表。 import pandas as pd #导入数据 survey = pd.read_csv('s
作者:仁基,元涵,仁重 本文选自:《尽在双11:阿里巴巴技术演进与超越》 近十年,人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活,而在互联网领域,人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验,搜索智能化体系逐渐打造成型,已经成为平台稳定健康发展的核动力。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系,分工协作,保证电商平台
精细化运营几乎是当下每个企业都在做的事情,希望利用数据价值的挖掘和利用,提升运营的ROI,降本提效。用户分层运营的方式一是基于运营的业务经验,将运营场景抽象成标签规则进行人群圈选和触达营销,另一个就是
【新智元导读】在对人工智能发展的担忧中,很大一部分来自机器人会在许多工作岗位上取代人类。这种担忧并不是空穴来风,目前,在许多低端工种中,机器人的优势已经越来越明显。咨询和服务公司埃森哲在大力推动虚拟助理产品,希望能将其在整个企业界进行推广,重塑企业的商业行为和与客户、雇员互动的模式。 传统商业模式将被颠覆 2016年5月16日,市场咨询服务公司埃森哲(Accenture)与专攻自动化和认知计算的 IPsoft 公司联手推出了新型虚拟助理服务平台Accenture Amelia。该虚拟助理有望在低端客服呼
【新智元导读】吴恩达刚刚在Quora做了一次最新session,重点回答了如何学习机器学习/深度学习,以及如何从事机器学习方向工作的问题。吴恩达认为,复现他人发表的结果是一个掌握机器学习非常有效但却被低估的方式;任何人都能成为机器学习专家,要做的只是不断学习,让自己越来越够格。 深度学习泡沫何时会破? 大约100年前关于电力也有很多炒作。那个泡沫现在也还没破,我们发现电力很有用! 讲真,深度学习已经创造了大量的价值——用于网络搜索,广告,语音识别,推荐系统等等——这些显然是不会消失的。深度学习,还有更广泛的
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