电子商务将成为不可阻挡的力量，预计到2020年销售额将达到4万亿美元。无数调查显示，与实体相比，客户更喜欢网上商店的便利性，但高达三分之一的在线订单被退回，从而降低了利润率。 根据购物者的偏好、体型、产品视图等数据集进行训练机器学习模型，从而在购买前预测每位顾客的退货概率。 此外，他们发现53％的退货归因于购买多少的问题，退货率高度依赖于购物车中的商品多少，超过5件产品退货率约为72％，而购物车只有一种商品的退货率为9％。而且，与新产品相比，旧产品的退货率几乎翻了一番。 凭借这些见解，该团队设计了混合双模型来预测物品退货概率。较高级别的AI分类器对可退货的购物车进行分类，而第二个分类器（在第一个分类器上归类为可归类的购物车上绘制）在单个产品级别上预测的退货概率。 ? 在实验中，性能最佳的返回预测AI系统在接收器工作特性（AUC）下的面积达到83.2%，检测精度和精度分别为74%和83.2%。
参赛队伍需要通过数据挖掘技术和机器学习算法，构建用户购买商家中相关品类的预测模型，输出用户和店铺、品类的匹配结果，为精准营销提供高质量的目标群体。 （2）如果用户对品类有购买，还需要预测对该品类下哪个店铺有购买，若店铺预测正确，则评测算法中置pred=1，不正确pred=0。 具体方法为：训练集中保留4.08当天的type==5的记录； 测试集中保留4.15当天的type==5的记录； 并针对这一天（也是数据集的最后一天）的购物车记录进行特征提取，特征如下： 1. 为满足分布一致的要求，我们将原预测七天改为预测五天，可以将训练集的购物车信息从一天增加到三天，同时删去测试集除最后三天之外所有购物车信息，使分布一致。 赛后经验 1.EDA是理解赛题，处理数据以及构建特征的基础，这一步的工作的好坏，决定了整体工作的方向是否正确以及模型性能的最终上限； 2.在充分的EDA的基础之上，将直觉认为可行的方法快速落地，是一种能有效提高工作效率与质量的方法
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
扯远了，具体算法明细可参照微软官方解释Microsoft Naive Bayes 算法 因为对于上两篇中的应用场景，对买自行车的顾客群体进行预测，贝叶斯算法同样也可以做到，反而更简洁，本篇咱们使用这种算法来预测下 从依赖关系网络中可以看到，现在影响购买自行车行为的依赖属性最重要的是“家庭轿车的数量”、其次是“通勤距离”....当年我们通过决策树算法预测出来的最牛因素“年龄”，现在已经没了，汗...只是因为它是离散型值 通过该面板我们已经可以进行群体特征分析，这一点是决策树分析算法做不到的，当然这是聚类分析算法的特点，上面图片中含义就能看到了家里有1个或者没有小汽车购买自行车的意愿更大一点。 下面我们看一下这种算法对于咱们购买自行车群体预测行为的准确性怎么样 ---- 准确性验证 最后我们来验证一下今天这个贝叶斯分析算法的准确性如何，和上两篇文章中的决策树算法、聚类分析算法有何差距，我们点击进入数据挖掘准确性图表 所以对于不同的行为预测我们可以针对性别来分别挖掘，这样我们挖掘后得到的推测值将更接近事实。 有兴趣可以对是否结婚两种群体进行分析挖掘，看看结不结婚和买不买自行车有没有关系。
它使用这些列的值或状态预测指定的可预测列的状态。具体地说，该算法标识与可预测列相关的输入列。 Microsoft 聚类分析：该算法使用迭代技术将数据集中的事例分组为包含类似特征的分类。 10岁的、上班距离跨越好几个城区的（比如从朝阳——海淀上班）、年收入百万的等等吧按照常理会买自行车的几率还是挺小的，下一步我们用挖掘算法来逐一验证我们基于经验的这些推测是否合理。 ，也就是说整个图中包含所有的事实，因为我们的需求是要分析购买自行车的顾客的状态，所以我们选择值为1（会发生购买）的进行分析，当然如果需求比较特别，你也可以选择不购买自行车的顾客这部分群体的特征，这里我们选择为 以上是对决策树算法所推测出的结果进行分析，我们下一步要做的就是要验证我们的分析结果正确率有多高，还会增加其它不同的算法作对比，然后在根据正确率最好的算法推测上面我们已有的顾客列表中找到购买自行车概率最高的那群人 图中有我们剩下的那部分测试数据做出的验证图表，还有理想的最佳模型、最烂的随机预测模型，和他们的概率，当然这中间就是我们决策树预测的模型，这图表中的维度和值就不分析了，自己品味。
监控系统 项目上线前，可以通过测试机检验优化效果，但测试数据毕竟不能反映用户实际情况。因此，像购物车这种，展示内容与用户强相关的页面，非常有必要使用监控系统辅助分析。 购物车商品普遍只需按照店铺归堆，但是京东的购物车在店铺归堆的基础上，还要按照促销活动归堆。 2、测速数据分析 ? 它适用于数据稳定性强，时效性要求低的场景，如图片、字体、配置文件等。 像购物车这种，商品列表变化比较频繁的场景能否使用缓存？ 答案是肯定。 测试童鞋可重点关注后台逻辑准确性，无需分别对各端进行详细的业务逻辑验证 增强项目可控性。 ，目的是在保障用户刚需的同时为更多用户提供更极致的体验。
用户体验的提升与城市运营体验改善并不能成正比，从这个方面来讲，共享单车的体验并没有增加；其次，共享单车随时随地租车和还车的确让用户使用起来毫不费力，但是随着用户需求的增加，共享单车的资源配置的效率同样要有所提升 共享单车优化体验同样需要线上和线下 共享单车当前面临的问题最根本的依然是在体验上，因此共享单车想要走得更远，获得更大发展并不能够仅仅依靠线上，它依然需要线上和线下共同发力，才能最终达到优化体验的目的。 共享单车端优化用户体验的逻辑同样可以按照这个思路来进行，真正让共享单车因为体验而成功。 布局并不仅仅是投放，更多的应该是线下服务。 ，通过让共享单车的用户线上和线下体验的同步优化，最终实现共享单车体验本质上的提升。 同时，体验并不仅仅局限在用户使用上，更包括城市管理、交通优化等诸多方面，从当前共享单车发展的水平来看，它还停留在优化用户体验的水平上，而作为一个以体验致胜的产品，可以预见未来共享单车还将会在体验上有更多的发展空间
我们相信，核心玩家将会是首批VR游戏体验者。据IDC预计，约30%的PS4和Xbox One玩家有意购买VR设备。至于PC玩家，我们预计全球有7亿用户，其中1.5亿在发达国家。 无论是用户重新设计厨房，配置一辆新车，还是购买特定家居和服装，用户体验必须要简单、真实。 潜在用户群：100万在线买家(互联网零售商提供的数据)，从长期角度讲，任何一位买家都可以使用VR/AR技术。 潜在的VR/AR零售软件市场规模 沃尔沃利用AR强化汽车购买体验 AR将提供更有效的汽车购买体验 问题：消费者在购买汽车时，可能为会因为没有需要的颜色而遭遇挫折。 沃尔沃还表示，将来还计划通过AR技术强化汽车的安全功能。 价值主张：我们认为，利用AR来强化购车体验有助于将潜在用户转化为真正的买家。此外，它还可以解决汽车的存放成本和存放空间问题。 我们预计，美国去年的汽车销量为1750万辆。 潜在瓶颈：沃尔沃也承认，设立AR体验店需要特定环境，在任意地点重建这种体验是一个挑战。沃尔沃还预计，今年将把Holoens整合到购车体验中。 ?
在此基础之上，亦有相当一部分企业尝试利用大数据技术进行财务数据(欺诈检测)与Web数据(情感分析以实现个性化体验)分析。 表1 大数据应用早期实验方向 ? 举例来说，汽车制造商希望分析消费者的信息娱乐选择以提供更理想的车载信息娱乐体验，同时亦需要分析车辆性能数据以提供预防性维护建议。 应用能够处理大数据，但无法实现任何形式的预测或预测性分析(例如Socrata及Zuora)。 这类应用可能面向水平或垂直体系，其能够为最终用户——主要为商业分析师——提供理解数据并形成结论报告的能力。 之前提到的第三种应用同见解型应用最为接近，但二者间又存在着重要差异：其能够做出预测，但无法形成见解。换言之，第三种应用无法根据预测结果执行对应操作。 我们确定的这三种具体类型涵盖了相继出现的各类新型大数据 应用。其中一些能够提供预测结论，但却无法实现见解与实际行动，这亦是大数据应用尚未彻底发展成熟的主要标志。
在有庞大的客户体量下，电商的激烈竞争引出了对于服务需要高质量。在每次的节日活动中，服务器承受的压力往往是个重大的考验，于是服务器压测成为了一个必不可少的试金石。 单模块性能测试（如支付、登录、购物车） 全链路测试（例：首页→品类页→商品详情页→加购物车→选择配送→…→提交订单→选择支付类型 →支付完成） ? 部分场景测试过程展示： 1. 提交购物车订单的成功率和响应时间 ? 2. 提交购物车订单的CPU和内存的使用情况： ? 三、在高并发下定位功能bug 在高并发的服务器压力下，往往会容易出现概率性的功能bug。 WeTest专家在进行服务器压测的同时，会关注整体业务逻辑的功能是否会正常。例如账户多次切换数据错乱、购物车购买数据丢失等等。 资深专家服务，规范化流程，腾讯标准保障 以腾讯WeTest在十余年的产品压测经验为依托，目前推出资深专家服务，已应用于腾讯旗下各个行业的应用， “智慧零售”“企业微信”，“微信读书”，“QQ会员”“摩拜单车
▌倪光南：“中国芯”切勿重硬轻软 中国工程院院士、计算机专家倪光南在接受媒体采访时表示，“过去汽车电子领域被外国跨国公司所垄断，它们的芯片有强大的生态支持，使中国芯片难以进入这一市场。 胡晋 “95后”胡晋称得上是“开挂般的人生”：15 岁跳级考上了北京交通大学，19 岁以专业成绩全校前三的成绩，免试推荐攻读浙大博士研究生；23 岁博士毕业正式入职阿里巴巴人工智能实验室，参与无人车的研发工作 最新发表在 Toxicological Sciences 期刊上的一篇研究结果显示，利用过往实验和已知数据预测新合成物质的特性是可能的。 研究过程中，一个经过训练的 AI 系统可以预测成百上千中未知合成物的毒性，而且预测结果在一些案例中，比动物测试更加准确和可靠。 据悉，研究人员借助眼动监测仪对 42 名真人参与者进行了观察，而后通过完善的问卷调查对预测结果进行交叉检查。
在有庞大的客户体量下，电商的激烈竞争引出了对于服务需要高质量。在每次的节日活动中，服务器承受的压力往往是个重大的考验，于是服务器压测成为了一个必不可少的试金石。 **单模块性能测试（如支付、登录、购物车） 全链路测试（例：首页→品类页→商品详情页→加购物车→选择配送→…→提交订单→选择支付类型 →支付完成）** [图片.png] 部分场景测试过程展示： 提交购物车订单的成功率和响应时间 WeTest专家在进行服务器压测的同时，会关注整体业务逻辑的功能是否会正常。例如账户多次切换数据错乱、购物车购买数据丢失等等。 “企业微信”，“微信读书”，“QQ会员”“摩拜单车”，“NOW直播”等均使用压测大师专家服务，覆盖了电商、社交、交通出行、直播视频、新闻阅读等各行业应用，承载千万级用户产品的压测考验。 [8.png] [9.png] 现正值新春元宵佳节，压测大师隆重推出优惠活动： 领取5888代金券，来体验专家模式一体式全流程的服务，保障电商全链路的通畅和稳定。
使用网上购物车进行购物流程：查找商品、放入购物车、提交订单、查看订单状态、收货确认。 现在做事儿都流行套路，写测试用例也有套路。 测试用例字段一般包括：编号、测试项目名称、用例标题、重要级别、前置条件、输入、操作步骤、预期输出、测试结果、测试时间和测试人员。其中用例标题和输入的数据是最重要的，其他字段可以选择性记录。 2.功能测试 未登录时： 将商品加入购物车，页面跳转到登录页面，登录成功后购物车数量增加； 点击购物车菜单，页面跳转到登录页面。 由于开发时间的原因，商品属性编辑、优惠券、活动降价引导、活动预热、满减活动凑单页条件筛选、结算拆单、购物车唤醒（文中红色标注的）等功能放在下个版本中完成。 ? 购物车商品设置上限，主要是考虑接口性能。购物车本身承载着巨大的计算工作，如每点击数量增减，需要请求列表接口、编辑接口和结算接口，如果商品太多，接口请求速度会变得比较慢，影响用户体验。
现在他们的需要是建立一个模型，用来预测去年的投保人是否会对这款汽车保险感兴趣。 我们要做的就是建立模型，来预测客户是否对汽车保险感兴趣。这对保险公司来说是非常有帮助的，公司可以据此制定沟通策略，接触这些客户，并优化其商业模式和收入。 02 数据理解 为了预测客户是否对车辆保险感兴趣，我们需要了解一些客户信息 (性别、年龄等)、车辆(车龄、损坏情况)、保单(保费、采购渠道)等信息。 从以上描述性分析结果可以得出： 客户年龄：客户的年龄范围在20 ~ 85岁之间，平均年龄是38岁，青年群体居多； 是否有驾照：99.89%客户都持有驾照； 之前是否投保：45.82%的客户已经购买了车辆保险 没有购买汽车保险的客户响应概率更高，为22.54%，有购买汽车保险的客户则没有这一需求，感兴趣的概率仅为0.09%。
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。 货量预测算法 运输需求预测的本质就是预测消费者的购买行为，但又不完全相同，其中主要不同有以下四点： 1. 我们并不关心消费者实际购买的商品，而只需预测其数量、体积、重量即可； 2. 捕捉其长期趋势和循环变动，再用回归算法预测其残差，将结果组合用于预测货量。 ? 预测结果验证 参数估计，检验是否具有统计意义。假设检验，判断（诊断）残差序列是否为白噪声序列。 将数据分为训练集和测试集，将训练出的模型用测试集中的数据进行验证，确保预测模型的准确率。
3.2预期二：弹出“注册成功界面” Test Case 005:密码校验 Summary: 检验系统是否做了密码校验 Steps: 1．在浏览器的地址栏中输入访问“网上购物系统”的url，单击按钮； 2.1预期一：提示“请到客户区登录”； 2.2预期二：登录到“狐狸”个人购物主页 Test Case 021:锁定用户登录 Summary: 检验锁定用户是否可以登录 Steps: 3.2预期二：弹出“注册成功界面”； 4．弹出“注册成功界面”； 5．针对3.1的预期结果：提示“用户名或密码不正确”； 针对3.2的预期结果：成功登录到“狮子王”的个人购物页面 Test ：系统自动将特殊字符过滤掉，并可以查询到所有“九阳”相关的产品 预期二：系统提示“查询条件中不允许包含特殊字符‘＇’，请重新输入” 功能测试_购买商品 Test Case 084:购买商品 Summary: 验证所有页面字体的风格是否一致 Steps: 检查所有页面字体的风格 Expected Results: 所有页面字体的风格一致 Test Case
挖掘出这些人员信息中可能购买自行车的群体，把他们交个营销部，剩下的事就是他们无情的对这群团体骚扰、推荐、营销....结果你懂的！ 应用场景介绍 通过前几篇文章对挖掘算法的介绍，其实应用的场景大部分是围绕着已经购买自行车这部分群体的特征、行为分析，对他们的特性进行分类挖掘，对于我们想要知道那些人会买自行车特征进行推测，但所有这些的这些都是基于已经发生的事实 MicrosoftTargetTree,在 MicrosoftTargetTree行的“字段”列中，选择 Bike Buyer,在 MicrosoftTargetTree行的“条件/参数”列中，键入 =1,这里我们要预测购买自行车的群体 好了，到此我们要挖掘的结果群体已经出现了。下一步就是验证结果了。 ---- 结果分析 我们打开原有数据库，来看看源表中的数据多少，挖掘出来的群体多少： ? 根据购买概率我们来了一个排序...上图可以看到...名字叫Marvin的这货的购买自行车的概率竟然到达了0.8707，汗...还等着什么...直接电话过去..如果这厮不买自行车，真对不起咱们这次数据挖掘的结果
我们可以用亚马逊的思维实验来说明这个问题。很多人都能够熟练地在亚马逊网站上购物，这和大多数的在线购物平台一样，你选择一些商品然后加入到你的“购物车”并付款，然后亚马逊再将商品寄给你。 现在我们来讨论下亚马逊思维实验。 由于它的预测变得足够准确，它将预测出你想购买的物品并主动送货上门，而不是等待你去选购，这对亚马逊的盈利是莫大的好处。 在这个例子中，它使亚马逊的商业模式从“购物再送货”到“送货再购物”，激发运转退货服务（包括一队货车）的垂直整合，加快投资以占据先发优势从而回报更多。这一切都源于预测机精度调整这一单一行为。 其次，他们必须投入时间来写一篇基于调整AI预测结果来选择商业模式和战略的论文，类似于我们为亚马逊做的思维实验。 因此，什么是开启AI战略的首要主题呢？
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