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【CDAS 2017】数据分论坛:大数据引领营销

CDAS 2017 第四届中国数据分析师行业峰会与大数据分论坛中,来自网易严选、零一会、中国电信等5位专家与资深行业领军人物分享了商行业如何运用大数据提高行业竞争力,如何向数据获取红利,如何掌握并应用数据成为新时代的引领者...机器学习系统在商行业的实践 零一会联合创始人零一(陈海城) 零一老师从人工智能、机器学习、数据挖掘以及行业应用场景和价值四个方面,分享了“机器学习系统在商行业的实践”。...针对机器学习在商行业中的应用场景和价值,零一指出商业的变革是信息流的革命,预测是企业最宝贵的资产。随着互联网经济的发展,成为零售业的重要渠道之一,传统以采销的形式运作,售罄率是核心指标。...数据化运营与流量变现 原阿里巴巴资深运营袁野 袁野介绍了流量的含义以及如何使流量变现,主要针对广告、和增值服务,运用数据化运营这一核心思想,实现流量的增长和变现。...中小企业品牌竞争力及营销效果评估——基于数据的应用 中国电信北京研究院灯塔大数据产品总监钱兵 钱兵到会分析了电信运营的差异化能力以及行业应用服务,他通过品牌流量,品牌口碑和市场弹性,综合评估了品牌竞争力

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走进大数据应用!!——实战

尽管市场的规模在不断扩大,但淘汰率仍很高,竞争十分激烈。   二、大数据如何应用于市场  大数据在我国已广泛应用在电子商务平台的推荐引擎、金融行业的风险控制等多个领域。...尽管百分点集团已拥有了大量与其合作的平台,但巨型如天猫、京东由于规模较大,更看重保护自己平台的数据,且其自身平台已产生了足够的数据量使其可以自己研发推荐引擎。...今天,阿里巴巴占据着电子商务78%的市场份额,像百分点集团这样的第三方大数据公司可提供的服务空间相对有限,因此他们选择以为中小规模平台提供服务作为发展方向,并且试图联盟大量小平台,为无竞争关系的平台提供交叉推荐...分析引擎可以作为一家平台的“诊断环节”,通过后台数据的获取,如漏斗模型所示,将了解用户在购物的不同环节中的逃离率,从而更直观地了解应该在哪一环节进行优化。...网购迷对推荐引擎并不陌生:当我们点入某平台主页,在醒目位置通常是“猜你喜欢”这一环节;通常购买之后平台还会继续为你推荐产品……   四、平台大数据应用效果几何  推荐引擎可以跨平台、跨浏览器,甚至跨设备地获取中用户的偏好并即时反映到推荐栏目中

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解析|小程序和传统

经过长达一年的用户沉淀以及生态发展,小程序的变现能力开始备受关注。 那么,小程序和传统有什么不同呢?...640.jpg 一、模式对比 15254052540933ea634f43f.jpg 传统:传统(像淘宝,京东)本质上是个搜索,所有买卖逻辑都是建立在用户搜索上的。...小程序:用户能通过微信搜索找到想要的商品,也可从微信好友对话、群聊、朋友圈、公众号文章、自媒体大号中关注到某商品,进而购买成交。 比较分析:对商家而言,最好就是“一锤子买卖”。...微信认证费用:每年300元 由此可见,小程序的成本远比传统的成本要低,对于商家成本考虑来说,是十分受喜爱的。...对于广大创业者和中小传统企业来说,小程序不失为转型的一大机遇。现在小程序正值红利期,试错成本也不高,何不一试? 想拥有自己的小程序吗?

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玩转系统:深入剖析智慧平台

玩转系统:深入剖析智慧平台 2017-3-9 张子阳 推荐: 3 难度: 2 ?...第一章,引言 主要介绍了的本质和系统的纵向组成。...系统的纵向组成: 基础平台层:分布式存储、分布式缓存、分布式数据访问层、基于Hadoop的公用大数据平台等。 应用层:面向服务的架构SOA,将核心业务沉淀出来,形成一系列的业务服务。...第二章,初始阶段 强调了系统的重要性:系统反映了企业的经营理念和商业模式的思考,系统是企业的核心竞争力。...云:将网站前后台系统、订单系统、客户管理系统、合作伙伴管理平台、供应链系统、客服系统、广告管理平台、促销管理系统、搜索系统、PIS精准化系统、财务系统、大数据平台等开放出来,供有需要的客户使用,以便快速搭建平台

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接口测试用例_连连跨境

2.按照电子商务网站的系统架构 1典型系统结构(目前都是采用的三层C/S架构,即1.表示层,2.业务层,和3.数据层(页面与数据库交互的)。层)。...2.1性能测试(负载测试是为了测量Web系统在某一负载级别上的性能,以保证Web系统在需求范围内能正常工作). 2.2数据验证。测试用户采集的数据,通常都是以表单的形式。...比如说用户注册(必须保证用户的数据一致性,正确性,完整性)才能进行提交。然后到数据库表中去进行验证。 2.3业务测试。...3 数据层。(数据层的测试,主要是指对应系统用于储存和获取信息的数据库管理系统的测试) 3.1响应时间,定量并发操作,对应用系统是否造成响应数据的方面的影响。直接影响用户体验。...3.2数据完整性(主要验证表单数据的提交及存储),也就是数据完整性测试。将提交的数据数据库中提交的数据进行比对,确认是否正确。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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玩转跨境_个人如何做跨境

二手与跨境,后意识形态的新鸾凤 自流量为尊的互联网商业态势席卷之后,在不停演变,从最初的图书到衣物综合,再到各垂直、社交电、小程序等等,的行态在千奇百样,围绕着线上线下涌现出的新零售...而二手与跨境正是如今移动互联网后世代的佼佼者。...根据申万宏源发布的《掘金万亿闲置经济,二手快速崛起》报告数据显示,2020年预计整个二手市场规模超过万亿,二手交易规模达到3745.5亿元。...同样根据艾瑞咨询发布的《2020-2021年中国跨境出口B2C年度发展报告》数据显示,2020年中国跨境出口B2C仅在北美市场的成交额就高达4573亿元,同比增速可超过35%。...根据网经社电子商务研究中心发布的《2020年中国跨境融资数据榜》数据显示,2020年中国跨境领域共有33家平台获得融资,融资总额超70.9亿元,能明显看出资本对于跨境的青睐。

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网站商品价格获取方法_网站

网站商品价格获取 本文以苏宁易购,京东,两个网站,模仿说明网站商品价格的两种获取方法。...json形式存放,京东商品的价格以json形式存放,以以下页面为例 https://item.jd.com/100000287133.html 明显价格数据并非放在前端页面里,搜索找到以下数据...仅作为示例代码,详情数据重新处理 import scrapy import json class JgSpider(scrapy.Spider): name = 'jg' allowed_domains...response): item = response.meta["item"] item["price"] =json.loads(response.body.decode())[0]["p"] #json数据遍历方法...,',response.body.decode()) print(pr) 运行结果如下 以上就是主流电网站的商品价格获取方法,希望对大家的学习工作有所帮助。

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网站架构图_架构图

今天说一说网站架构图_架构图,希望能够帮助大家进步!!! 大型网站架构是一个系列文档,欢迎大家关注。本次分享主题:网站架构案例。...本次分享大纲 案例的原因 网站需求 网站初级架构 系统容量估算 网站架构分析 网站架构优化 架构总结 网站案例,一共有三篇本篇主要说明网站的需求,网站初始架构,系统容量估算方法。...一、案例的原因 分布式大型网站,目前看主要有几类1.大型门户,比如网易,新浪等;2.SNS网站,比如校内,开心网等;3.网站:比如阿里巴巴,京东商城,国美在线,汽车之家等。...网站具备以上两类的特点,比如产品详情可以采用CDN,静态化,交互性高的需要采用NOSQL等技术。因此,我们采用电网站作为案例,进行分析。...以上是网站架构案例的分享一共有三篇,从网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的,可供参考的分布式架构的原型。

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妙手跨境erp下载_跨境平台开源系统

概述 化繁为简的一站式跨境免费开源ERP管理平台,简洁的操作,助您高效工作。...目前开源智造·Odoo跨境解决方案,默认标准支持如下平台: Amazon 、eBay、WooCommerce、Shopify 提升运营效率 数据驱动,提升精细化运营能力与财务、供应链高效协同...轻松掌控发展 优化流程,把控风险,决策支撑 解决财务痛点 数据及时准确,提升财务效率告别繁琐对账 功能特性 产品管理 智能,便捷、结构化的产品资料库管理。...客服管理 服务+营销,与客户的链接变得简单 数据管理 多维可视化数据分析,实时掌握店铺现状 权限管理 严谨,安全、灵活的权限管理 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人

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商品模块数据设计与关系图

最近在忙商城的项目的底层数据表的搭建,以下是我通过对ECshop和TPshop的数据表结构分析后,做出兼容我们公司的表设计。仅供参考,有其他建议欢迎留言,希望能与大家共同学习。 1. ...商品分类的逻辑 表名:cs_goods_category 备注: 商品分类表 字段名 数据类型 默认值 允许非空 是否递增 备注 id int(11) 否 是 cat_name varchar(90...品牌表体系的逻辑 品牌表 cs_goods_brand 字段名 数据类型 默认值 允许非空 是否递增 备注 id int(11) 否 是 主键ID brand_no varchar(255) 否...商品模型表逻辑 表名:cs_goods_type 字段名 数据类型 默认值 允许非空 是否递增 备注 id int(11) 否 是 主键ID type_name varchar(255) 否 模型名称...商品属性与规格表的逻辑 cs_goods_attr_relation  商品与属性关联表 字段名 数据类型 默认值 允许非空 是否递增 备注 id int(11) 否 是 主键ID goods_id

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双“十一” 交易大数据的启示

截止2015年11月11日24:00时全网(18大)总销售额1229.4亿,产生包裹数6.8亿个!...在全网中,天猫双11全球狂欢节全天交易额912.17亿元,无线成交626.42亿元,无线占比68.67%。 这是创造消费奇迹的一天,超越自我评判的一天,不断刷新纪录的一天。...通过大数据及其分析,我们不仅能看到互联网的神一般的强大,也能从中得到许多启示。...所以,这个数据值得我们深思、唤起我们的民族意识和进取意识。 4、崛起的新贵和老牌劲旅——国际品牌 这一天,非自营店铺排名前五中,有四家国字号的旗舰店,这其中3家以智能手机为主打产品。...这个双十一的狂欢已经过去,我们既消费了”双十一“的盛况,也消费了的产品。静下心来,好好想想,或者下一个光棍节双十一又有新的记录诞生,并崛起更多的马云、任正非、雷军....... 来源:产业前沿

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