本章通过分析某店铺会员消费数据，将每个会员的R、F、M得分值与平均值做对比 （每个要素好于平均值记为A，比平均值差记为B）， 将会员分为以下八种，以便针对性做营销决策，实现精细化运营
对于刷卡消费类的数据分析，如果能够拿到所有人的信用卡消费数据（一个人可能有多张信用卡），那么拿到这些信用卡消费数据应该如何展开分析。 对于用户消费行为分析谈的比较多的思路仍然是需要首先搞清楚分析的目标
零售行业常常对单品销量进行排行，以观察销售趋势并确定下一步行动计划。你可以直接在Excel表格做个销量排序，或者使用条形图做个排行。下图显示STY1317这款货品卖得最好，下一轮进货重点关照。
本文介绍了五种常用的统计分析方法，包括分组分析、分布分析、交叉分析和结构分析，以及相关分析。这些方法可以用于研究数据的不同方面，以了解数据的构成、分布特征和变量间的关系。
最近正在学习Vue2.0相关知识，正好近期饿了么桌面端组件Element-UI发布，便动手做了一款简易个人记账系统，以达到实践及巩固目的。
规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的，大部分在计算过程中剔除了很多明细信息，仅保留了最关键的画像内容，即某日某用户的标签值。虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据，但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据，比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户，此时只有使用行为明细数据才能找到满足条件的用户。行为明细数据主要包含五大要素：
而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，这样就实现了生产者和消费者的解耦。
我们历史上做过两个 RFM 分析的模型，没有任何问题，但那时的制作更多地在研究 DAX 实现的极致，而现在则完全不同，我们将回归简单，用最简单的方式来实现如何支持业务的效果。最典型的案例莫过于我们发布的【ABC动态分析精悍版】，只要两个度量值就完成动态ABC分析。在很多教程中，动态 ABC 分析是最后的压轴案例，但在这里ABC分析是最简单的模型。我们会陆续再释放几个经过极度简化的非常棒的模型。
点击蓝字订阅，不错过下一篇好文章 本文根据第23期美团点评技术沙龙演讲内容整理而成。 酒旅有很多条业务线，例如酒店、门票、火车票等等，每种业务都有结算诉求，而结算处于整个交易的最后一环不可缺少，因此我们将结算平台化，来满足业务的结算诉求。 结算平台通过业务需求以及我们对业务的理解，沉淀了各种能力并构建了丰富的能力地图。我们将业务的发展归纳为几个阶段，例如业务孵化阶段，快速抢占市场扩大覆盖阶段，市场稳定后急需盈利阶段，国内业务稳定后的国际化阶段，业务发展的各个阶段都能在结算平台找到相应的能力支持。 业务孵化阶
CUSDEC即Customs Declaration Message，中文解释是报关单，符合EDIFACT国际报文标准。
2）中国港澳台或境外用户购买腾讯云产品后，如需开具发票，请 提交工单 联系客服处理。
一，为什么框架中根本没有对Exception的一般子类进行回滚配置，异常发生时，事务都进行了回滚 ，说好的只会对RuntimeException（Unchecked 非受检异常）回滚呢？
如果嫌麻烦，也可以直接跳到 RFM 4.0 的说明。如果说，RFM 4.0 的本文实现是自评 80 分，那么此前的 RFM 3.0 与之相比，大概只能是：30 分。RFM 4.0 的进步是全方位的，它不仅体现 PowerBI，DAX 的能力，体现业务逻辑，还体现了综合全部要素抽象简单统一的能力。
解决痛点：网络上针对链路的理论介绍不少，但很少有从实战出发，讲清楚链路分析对于产品有哪些贡献，本篇分享一些个人经验，希望可以帮助到你。
日常对账查看账单时，经常会发现费用账单和消耗账单金额不一致，基于这个主题，本文同步一下这两者的区别及应用场景。
变化是零售业的常态，人货场随时在变，员工和消费者来来去去，货品进进出出，门店开开关关。本文以门店数量变化为例讲解如何制作下图的瀑布式变化效果。
场景描述：数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一，该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
转自知乎技术专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代
我们知道在单数据库系统中，实现数据的一致性，通过数据库的事务来处理比较简单。在微服务或分布式系统中，各个独立的服务都会有自己的数据库，而不是在同一个数据库中，所以当一组事务(如商品交易中，商品的库存、用户的账户资金和交易记录等)的处理是分布在不同数据库中的，分布式事务就是为了解决在多个数据库节点中保证这些数据的一致性。
去年时候，写过一篇《Vue2.0 + Element-UI + WebAPI实践：简易个人记账系统》，采用Asp.net Web API + Element-UI。当时主要是为了练手新学的Vue及基于Vue的PC端前端框架Element-UI，所以文章重点放在了Element-UI上。最近，从鹏城回江城工作已三月有余，人算安顿，项目也行将上线，算是闲下来了，便想着实践下之前跟进的.net core，刚好把之前练手系统的后端给重构掉，于是，便有了此文。
紧接上篇【rainbowzhou 面试3/101】技术提问，上篇从整体到局部，介绍了一下大数据存储以及测试人员如何进行测试的内容；本篇将介绍大数据处理以及处理过程中的测试方法，希望对大家有所帮助。
一般也不需要非常仔细地进行数据分层，数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等，直接提供应用查询或者多维分析。
上方是在超市购物的各个品类花费金额占比，用圆圈大小表示金额大小。下方是各个品类每件商品的消费金额排名，使用条形图展示。
今天分享的内容主要分为四个部分，首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案，接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作，最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。
对账具有普遍性，已经被应用在金融支付、消费金融、小额贷款、电商零售、现金管理、油卡充值、批量缴税、POS刷卡、ATM业务、外卖平台、酒店预订等场景中。
近日微信悄然上线了“亲属卡”功能 用户可通过在微信上给父母、子女 开通（赠送）亲属卡 使用亲属卡消费时 消费资金将自动从代付方的支付账户扣除！ 简单来说就是： 父母、子女消费，你买单！ 如何找到“亲属
积分作为一种营销手段，被广泛运用于线上/线下的产品中，以此来增加用户对于产品的粘性。比如天猫积分可以用来兑换商品，京豆可以在下单折扣等，如下图所示。
账单用来反映您每月在腾讯云消费情况以及对应的资源详情。账单按照展示的颗粒度，支持以下五个层级的视角展示：
本次企点营销3.2版本 共计更新/优化了五个重要功能点 快来看看新功能在哪里/怎么用！ 线索管理 ：1.线索库画像 | 2.人群包 | 3.线索评分应用 | 4.企业管理 | 5.价值评分规则 线索管理 1.线索库画像 新增线索库画像，结合腾讯的数据能力帮助企业了解线索整体画像分布，包含：性别、年龄、学历、地域、常用设备特征，从而更好地调优营销活动。 操作：前往账户中心-线索管理-线索分析-线索库画像页面设置 2.人群包 新增小程序行为，支持企业根据自有小程序内的行为来筛选人群包
虽然实时计算在最近几年才火起来，但是在早期也有不少公司有实时计算的需求，但数据量不成规模，所以在实时方面形成不了完整的体系，基本所有的开发都是具体问题具体分析，来一个需求做一个，基本不考虑它们之间的关系，开发形式如下：
随着数字化的脚步加快，越来越多的企业开始注重数据的展示和报告。原有数据的整合，清洗，二次加工变得越来越普遍。为了实现以上功能，企业不得不花大量的人力、物力去做原始数据的加工，但是由于业务场景的快速变化，导致原有代码里面写死的数据处理逻辑和现实的需要产生严重的偏离。针对这些，迫切希望有一个能自己实现数据处理，然后将处理结果进行多维度展示的工具。那么今天，就给大家推荐一款软件工具——Wyn商业智能软件。
Tech 导读 大报文问题，在京东物流内较少出现，但每次出现往往是大事故，甚至导致上下游多个系统故障。大报文的背后，是不同商家业务体量不同，特别是B端业务的采购及销售出库单，一些头部商家对京东系统支持业务复杂度及容量能力的要求越来越高。因此有必要把这个问题重视起来，从组织上根本上解决。
有两张表，一张是订单列表，表名为“订单明细表”；一张是用户名单，表名为“注册表”。“订单明细表”中的用户ID与”注册表”中的用户ID一一对应。
随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富，有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验，内容包括以下五个部分：
光伏系统是利用半导体光生伏特效应将太阳能转化为电能的发电系统。过去20年，我国光伏制造业快速发展，由弱变强。经过20年高速发展，我国在硅片、电池片、组件制造等多领域处于世界领先水平，我国已经成为全球第一大光伏生产国、消费国，光伏制造业也将出现新的发展趋势。
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
当前形势不佳，在这种情况下。小猫更是雪上加霜，他被裁了。投了个把月简历，终于约到一个面试。
数据应用是通过各种各样的数据分析方式将数据展示出来，给决策者、管理者、运营等人员透传数据价值的工具，帮助决策者、管理者及时调整战略目标、公司目标、业务目标，帮助运营人员更好地实现精细化运营、提升运营效率。
公域流量如何转化成商家私域流量？商家如何精准洞察用户心理与喜好？企业商家如何才能唤醒沉睡会员？
爱美是人的本性，在全民直播、网红当道的移动互联网时代推波助澜下，这种自然需求得到了前所未有的释放，中国人对美的追求也不再含蓄。随着人们对多元文化的日益接受，美不再是女性的专利。越来越多的男士也开始关注化妆领域，具有充分的消费潜力。在利好政策和市场需求驱动下，“颜值经济”的崛起进一步激发了中国网民对化妆品的消费热情。
数据仓库概念的提出都要追溯到上世纪了，我们认为在大数据元年之前的数仓可以称为传统数仓，而后随着海量数据不断增长，以及Hadoop生态不断发展，主要基于Hive/HDFS的离线数仓架构可以兴起并延续至今，近几年随着Storm/Spark（Streaming）/Flink等实时处理框架的更新迭代乃至相互取代，各厂都在着力构建自己的实时数仓，特别是近两年，随着Flink声名鹊起，实时数仓更是名声在外并且还在不断快速发展。
账户体系设计首先要区分两个概念，支付账户和登录账号。 这是两个不同业务领域的概念：支付账户指用户在支付系统中用于交易的资金所有者权益的凭证；登录账号 指用户在系统中的登录的凭证和个人信息。 一个用户可以有多个登录账户，一个登录账户可以有多个支付账户，比如零钱账户，储值卡账户等。 一般来说，支付账户不会在多个登录账户之间共用。如果没有特殊说明，下文中的账户，都默认指支付账户。
一年一度的“双十一”购物狂欢节临近，各大电商在“互相争宠”的同时，各路买家也在忙着“大杀四方”，抢的“不亦乐乎”。电商平台的竞争愈发激烈，行业竞争压力激增。
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