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  • 蜜蜂舆情研究院:2018年“五一”旅游舆情分析报告

    蜜蜂舆情研究院为了将加大舆情分析的广度和深度,故将舆情爆发时间往前推移到4月27日,这样一来以此缩短了与报道之间的时间差。  4、媒体分析  据蜜蜂舆情研究院统计,“五一”旅游舆情事件主要集中在网络媒体,占比35.%;其次是微博和报刊,均占比25%;再次是视频,占比15%。5、舆情类型分析?  6、热度分析?  (平均值:20.36),未出现特别大的舆情热点事件。  
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  • 数据库智能管家 DBbrain

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  • 蜜蜂舆情:2018年上半年湖南高校舆情分析报告

    此外,蜜蜂舆情研究院对热点事件的发生时间规律以及主体演变规律,并分别从时间、地域、来源和类型等多个层面进行分析,其具体内容如下:  1、湖南高校舆情事件时间分析  从时间分布来看,2018年上半年的湖南高校舆情事件在数量上呈波浪型演变规律图1 2018年上半年湖南高校舆情事件时间分布   2、湖南高校舆情事件发生区域分析  从地域分布上可以看出,2018年上半年湖南高校舆情分布呈现整体分离,局部集中的特点。图2 2018年上半年湖南高校舆情事件地域分布  3、湖南高校舆情事件传播渠道分析  从传播渠道来看,微博所产生的信息数量已远远超过传统媒体,占比30%;其次是微信,占比25%,其中湖南科技大学宿舍发生4、湖南高校舆情事件类型分析  从事件发生的类型来看,网民对在公共安全、学校管理、学生言行、教育腐败等相关事件类型或话题保持着较高的关注度,其中,与公共安全相关的舆情事件共发生10起。5、湖南高校舆情热度分析  在舆情热度分布方面,2018年上半年湖南高校舆情传播时间较为短暂,热度整体不高且热度分布较为均衡,其中,舆情热度处于0
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  • 电商大促GMV和支付规模预测

    在电商大促时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。这里很明确的,我们就是要预测某个大促时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数,其中,大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是大促的购买金额。接下来还需要针对模型预测的结构做分析和检验,主要用到的是离线测试数据集检验和线上数据实测对比,需要综合评估准确率和召回率两个指标。
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  • 生活互联

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  • 如何做好电商大促的容量规划

    下雪了,注意保暖在进行整体电商架构设计过程中,关注系统的稳定性是很重要的工作,也是对架构师能力的一种考察,特别是在电商系统准备搞一次大促时,合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。在大促的峰值时刻,绝大部分用户选购什么商品,早已加入到了购物车中,且各种优惠券也已经申领成功,就等着最后这个时间点直接下单完成订购。所以,在大促这个场景下,交易下单这个环节是核心中的核心。所以大促的容量规划,就是在大促零点峰值时刻,评估好交易流量,再进一步转化一下,就是每秒的交易订单峰值。下图常用的路径分析示例,用户首先从首页、大促会场或者微信里的分享页面转化过来,然后通过搜索、店铺、详情页以及购物车进行最后的转化,形成订购下单和最终的支付。?假设大促会场会有 500 万 UV,根据 GMV 和客单价,如果要完成目标,推导出到详情页的转化率需要达到 60%(产品运营需要努力达成这个业务目标),那详情页的 UV 就是 300 万;根据用户访问行为分析
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  • 大数据

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  • 容器服务

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    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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