最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例，这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析，包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
自从小密圈运营以来，目前已经有194位来自华为、百度、阿里、腾讯的数据和营销从业者加入进来，除了分享非常全面的数据采集和数据挖掘案例和资料之外，开展了包括数据采集课程、基本的数据分析和挖掘方法论、百度信息数据挖掘等课程。
“营销生财”小密圈专注数据化营销，通过数据采集、数据分析、数据挖掘，寻找出营销机会和渠道，为营销建立科学的分析、推广、监测体系，也会涉及广告、文案、生意项目分析等。 现在已经有170位来自淘宝、腾讯、华为等各行各业的朋友加入，和嘉宾朋友经常在社群里分享关于营销推广的经典案例和教程,数据采集和分析的教程和案例，例如： 1、100个经典的互联网成功营销推广案例 2、巧用搜索引擎1分钟精准找到资料教程 3、淘宝天猫半价省钱购物方法课程 4、今日头条、微信公众号自媒引流和变现课程 5、2000个微博、论坛、知乎、q
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现在想来，从事数据化营销也有5年了，这5年来，为海底捞、银行、电信、连锁酒店超市、珠宝文玩等30多家企业和产品提供数据化营销，从前期的懵懂到得心应手，再到现在自己经验一家小规模的数据化营销企业，收获到的教训、经验并行，催生出更加能够成事的我。嗯，下面是曾经做过的一些案例和结果：
WIFI不稳定，在以往影响的可能只是顾客体验，但现在还会影响点单、移动支付、后厨管理等核心业务。 2001年开始，卢国鸣带领着他的团队开始进军商业WIFI，2007年开始运营某知名咖啡连锁品牌的门店WIFI，在展示了exands技术及运营能力后，纷至沓来的订单让公司发展逐渐走上正轨。现为哈根达斯、Wagas、耐克、宝格丽、万达广场、正大广场、海底捞、万达等数百个知名品牌提供商业Wi-Fi运营服务。 据调查，全国1/5的人口使用过其提供的Wi-Fi服务，exands被称为业内的“隐形冠军”。在去年获得B+轮融
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
海底捞是一家神奇的公司，任何时候你走进他们的餐厅，你都会看到一群热情的服务员。并且，在你排队的时候，他们还会提供做指甲和擦鞋服务，甚至会提供一些小吃给你。与其说他们是一家做火锅的公司，还不如说他们是一家做服务的公司。就是这样一个看起来不起眼的生意，海底捞在2017年的收入超过了百亿人民币。而且，海底捞目前已通过了港交所聆讯，即将在9月底挂牌上市。根据媒体的报道，目前海底捞的估值在百亿美金左右。
众所周知，餐饮行业一直是一个利润较高的行业，火锅更是餐饮消费中的一项大头。作为行业中佼佼者的海底捞，近年来也在不断发展。不但广大消费者对其无比青睐，其创始人张勇夫妇更是凭此问鼎了新一届新加坡首富。然而自疫情开始，海底捞的日子并不太好过。
曾经，看过一本书，书名叫做《海底捞你学不会》。在那样一个对海底捞依然充满了盲目崇拜的年代里，海底捞似乎真的有点学不会。然而，等到海底捞的光环一点一点地被消耗殆尽，我们突然发现，并不是海底捞学不会，海底捞的所谓的神奇仅仅只是它看到了属于那个时代的发展规律，并且让这样一种商业规律在自己身上得到了应用而已。
摘要：本篇主要是学习美团技术团队分享的《美团搜索中NER技术的探索与实践》学习笔记。首先介绍了背景，包括NER任务定义、美团搜索场景下的NER以及美团搜索NER任务面临的挑战；然后重点介绍了美团基于实体词典匹配+模型在线预测框架。通过实体词典匹配可以解决头部搜索NER匹配问题，而长尾复杂的搜索则通过模型在线预测解决。对于想了解美团搜索NER技术实践的小伙伴可能有所帮助。
每一个在海底捞有过就餐经历的人均对其服务都赞不绝口，服务员细心观察你的每一个动作，为你送上最贴心服务：眼镜布、水果等。等候大厅设有擦鞋、美甲、水果、瓜子等服务。如果是常客还可能被提供更个性化的惊喜服务。实际上，互联网产品早已在提供海底捞式的极致服务。海底捞是发挥员工主观能动性依靠个人智慧去预测和沟通用户需求并提供精细化服务，而互联网产品则凭借着技术和产品的创新不断去预测用户需求，将体验做到极致。 亚马逊： “一键下单”到“预约发货” 尽管可从模式、战略、广告、价格等诸多维度来分析亚马逊的成功，但在硅谷的观
说起海底捞都会说起它的服务，而最具代表性的要数它的“人性化”等位区。这次的等位区不仅在造型上下足心思，配合智慧餐厅的主题，打造成仿佛置身太空舱的感觉。
导读：《就业大崩溃》一书中提到，在未来，厨师和服务人员是最有可能消失的职业，他们的工作将很快被AI替代。现在来看，距离这个预言的实现已经不远了。
3月中旬，港交所官网披露了粤式火锅品牌捞王控股有限公司（以下简称“捞王”）的最新上市申请材料，中金公司和华泰国际为其主承销商。
大模型只能够记忆与理解有限的上下文已经成为大模型在真实应用中的能力瓶颈，例如对话式AI系统往往无法记忆你前一天对话的内容，利用大模型构建智能体会产生前后不一致的行为与记忆。
直播简介
本人在使用httpclient做练习的时候，偶然发现京东万象上有一个免费的频道新闻调用api，故尝试之，因为官网文档只给出的java代码都是封装后的，所以我自己写了一遍，又写了一些注释。分享代码，供大家参考。
一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于Apriori算法的欺诈模型 4.2基于判别的欺诈模型 4.3基于分类算法的欺诈模型 5、欺诈人口属性分析 5.1欺诈人口属性统计分析 5.2基于逻辑回归的欺诈人口属性分析 5.3逾期还款的客户特征 5.4基
“没有什么是一顿火锅解决不了的，如果有，那就两顿。”这句话虽然是句玩笑话，却也从侧面反映出了大众对火锅的喜爱。而在火锅这个万亿赛道中，目前已经先后跑出了呷哺呷哺以及海底捞两大火锅巨头。
近日，国家统计局公布了2024年一季度经济运行数据，住宿和餐饮业收入13445亿元，增长10.8%，可以看到从2023年以来餐饮业保持回暖的趋势没有变。具体来看，3月份，全国餐饮收入3707亿元，增长26.3%；4月份餐饮收入为3751亿元，同比大增43.8%。随着居民外出购物、就餐、旅游、观影活动增加，相关消费明显扩大。
通过前面的学习，我们已经知道了Java多线程并发场景中使用比较多的两个工具类：做加法的CycliBarrier对象以及做减法的CountDownLatch对象并对这两个对象进行了比较。我们发现这两个对象要么是做加法，要么是做减法的。那么有没有既做加法也做减法的呢？当然有了。Semaphore这个工具类就可以实现One out one in的。
攻击者通过控制类中魔术方法来进行各种攻击，例如代码注入、SQL注入、目录遍历等等。
面对移动互联时代的威胁，运营商“转型”已是大势所趋。但如何转？相信这个是很多人心中的疑问。 根据研究发现，国内外还没有一个可供运营商转型参考的完整案例。因此，本次将定位“向标杆者借鉴经验、向失败者吸取
服务机器人的竞争，一拼技术，二拼品跑，三拼运维网络。经过多年的搏杀，国内服务机器人行业两极分化明显，头部厂商脱颖而出，占据大部分的市场份额。
5月28日，有媒体曝光了网红火锅小龙坎的“口水油”事件。小龙坎在长春、南昌、哈尔滨等地的3家加盟店后厨，存在循环使用老油、刷猪血给酸肉上色，以及将餐具、拖把一起洗等食品安全问题。至此，小龙坎由“网红”
一般统计的理论基础是概率论，而时间序列比较特殊，它的理论基础是随机过程。想透彻的理解时间序列，应该从根本、从随机过程的角度去理解时间序列。
作者 CDA 数据分析师 编者按 随着移动互联网，小型卫星普及等，资产管理公司，尤其对冲基金公司开始利用人工智能从新型数据中来寻找Alpha。 本期精编版嘉宾演讲为合一创投首席数据科学家吴海山博士带来的分享，看了他讲的内容你会发现，原来数据分析还可以有这样一种不一样的形式…… 关注公众号CDA数据分析师（ID：cdacdacda）并回复“吴海山”领取吴海山博士现场演讲视频和PPT。 现场纪实 首先非常感谢CDAS主办方CDA数据分析师的邀请，能够在今天和大家分享一下我之前做的一些与数据分析相关的工作。
大数据很火，TED的创始人Dan Ariely这样调侃：大数据就像青少年谈性，每个人都在说，不知道谁做了，每个人认为另外人在做，所以每个人都声称自己在做……这是一句玩笑，却道出了实情，正在做大数据的企业不多。可以肯定的是，大家跃跃欲试。 大数据不止于炒作概念，已经有很多大数据应用成功的案例，如百度的旅游景点人流及舒适度预测；如淘宝的个性化购物推荐；以及小米手机的10万人互联网开发团队，等等。 大数据固然很美，也是前进的方向。“大数据的本质就是还原用户的真实需求”，阿里巴巴集团数据委员会委员长车品
我们都知道现在的产品要把服务做好，但具体要怎么做才算是把服务做好了呢？这个抓手在哪里呢？对用户微笑，对用户好就是服务吗？海底捞的服务好，到底是哪里好？
财联社|区块链日报30日讯 今日《元宇宙新鲜事》有：全球元宇宙产业到2030年预计将达到6788亿美元；蓝色光标旗下“蓝宇宙”营销空间正式上线入驻百度希壤；海底捞推出“茄茄星元宇宙盲盒”；工信部工业文化发展中心将筹建工业元宇宙服务平台。
2022 年，中国公有云数据库市场规模首次过半[1]，预计未来占比将进一步扩大。许多中国的数据库厂商也抓住了云计算的发展趋势，积极进军云数据库。
无论是人生还是代码，都面临着很多的选择，代码里面充斥着无数的if / else，人生不也是一样吗？无数的分岔路口，我们无法避免这些选择，但是我们可以更优美的去做选择—设计模式。
从1月23日武汉封城到4月8日解禁，这次新冠肺炎疫情让中国线下企业停摆超过两个月。
行业系统仿佛存在一条无形的鄙视链，做创新的不待见做传统的，做代理的读不透做品牌的，搞风投的看不上搞小贷的，PR人脚踏7cm大高跟，一手苹果本一手星巴克，嘴里还不忘讲究一下娱乐公司的边角消息。
上文介绍了机器学习是什么。让我们来简单回顾一下，其实机器学习解决的问题是：机器学习模型根据已知数据的输入与输出进行学习，发现已知数据输入与输出的规律并总结下来，进而利用总结的规律对未知数据进行预测。本文接着上文来继续介绍机器学习的基础知识，适合小白入门，大神请跳过。
【字数：1170；阅读时长：3min】 现在不少人拼死拼活做生意，开公司都是为了挣钱，是为了让自己过上更好的生活，可是当今年代人们存在一个共性——钱越来越难挣了！ 社会经济不行了？NO，当然不是，只不过随着社会的进步，人们的追求越来越高了，只是单调的传统降价搞活动根本就不行了~那么此时你需要的不是参加什么所谓的老板培训班（去骗资源的除外），而是需要去更新一下思维方式、多维度的来做事儿，来思考，来经营~ 那么通过什么样的思维方式可以在当今中国来有效经营呢？引用个和我工作相关的名词来说，叫【互联网思维】~ 何
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
苹果将会于今年推出5款iPhone，其中一款发布于第一季度，其余四款发布于9月份。不过供应链方面消息表示，今年苹果可能会推出6款iPhone，第六款可能会于今年年底发布，也有可能是2021年初。
某用户来中国移动营业厅咨询某些增值业务到底是怎么给订上的？来到柜台，工作人员回答：“一个是人为的，一个是非人为的，就这两种可能，没有第三种。”
作者｜茹炳晟 编辑｜支小亚 本文由极客时间整理自腾讯 Tech Lead 茹炳晟在 QCon+ 案例研习社的演讲《研发效能度量引发的“血案”》。 观看视频：https://time.geekbang.org/qconplus/detail/100110418 你好，我是茹炳晟。今天跟大家聊一聊研发效能度量。今天主要跟大家聊以下几个话题： 度量失败的案例 研发效能度量的“第一性原理” 关于度量的一些常见的误区 一、度量失败的案例 1. 历史上度量失败的案例 这张是英国街头房子的照片，这个房子
来源：大虫运营心经 作者 : 花大虫 ---- 职业生涯前几年一直在做C端互联网相关的工作，这两年突然转做B端了，感受有很大的差异，但是却又有很大的相似性，To C的运营经验对To B的运营有巨大的帮助。越做越觉得To B行业有意思，大有可为。 最近我会把近2年亲身经历的一些To B行业运营经验分享给大家。 万信是我现在创业在做的一家餐饮SaaS公司，后面文章中会有涉及。 ✎✎✎ 大家谈To B都会讲产品、讲销售，很少人会讲到运营。殊不知一个To B产品的运营非常关键，因为这直接决定了一个非常重要
2014年微软首次提出了水下数据中心概念，当时认为这个概念有望为沿海人口提供高速云服务，并节省能源。
命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-分贝通 ---- 2020年9月4日，由B2B内参主办的2020中国产业互联网秋季峰会在上海成功召开。分贝通荣获2020年中国产业互联网未来之星企业及2020年中国产业互联网优秀服务商两大奖项。 作为今年国内产业互联网行业首场大型盛会，本次2020中国产业互联网秋季峰会以“新基建、新产业、新互联”为主题，吸引了来自全国产业互联网领域的上市公司、投资机构、优秀企业代表等共600余人到会交流。 分贝通入选2020年中国产业互联网未来之星企业 分贝通入选2020年
编写 SQL 语句，显示 OrderItems 表中的数量（quantity）和价格（item_price），并按数量由多到少、价格由高到低排序。
为了让数据中心能够快速部署，并为沿海地区提供更多的云计算服务。2018年，微软Project Natick团队将其第一个水下数据中心送入苏格兰奥克尼群岛附近的海底。
数据分析（Data Analysis）往往又称数据科学 (Data Science），其目标是在数据中找到有价值的规律或特征，是一门利用数据学习的科学。它结合了各种不同的领域，如数学、统计、机器学习、数据可视化、数据库、云计算等。非专业人士能够利用数据分析来理解问题，通过数据的解读与分析来正确地处理数据。数据分析能够用于不同的领域，如教育、金融或商业。
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