除了复购率的计算，接下来在原有数仓已经搭建成功的基础上，尝试着来完成 GMV 的计算任务，巩固知识的同时也体会下真实的工作内容。下面讲解和分析具体的作业内容。 作业内容 计算 GMV（成交总额），需要计算的字段如图所示，包含付款和未付款部分；最终将结果导出到 MySQL。 ? 要求：独立编写为 Shell 脚本，使用 Azkaban 进行自动化调度。 经过分析，发现 GMV 的计算，可以基于用户行为宽表来进行。 ? 统计日期，可以通过当前时间来确定。订单数量只需要统计下单次数，订单总金额统计下单金额，当日支付金额统计支付金额即可。
GMV（成交总额）是衡量平台竞争力（市场占有率）的核心指标。一般电商平台GMV的计算公式为：GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，即GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。 GMV虽然不是实际的交易数据，但同样可以作为参考依据，因为只顾客点击了购买，无论有没有实际购买，都是统计在GMV里面的。 可以用GMV来研究顾客的购买意向，顾客买了之后发生退单的比率，GMV与实际成交额的比率等等。 决定GMV的主要有二个因素： 1、用户平均质量流量指标（用户数等） 2、转化指标（APP对用户生活渗透率） 关于用户平均质量流量指标（用户数等） 很好理解，对于大体量应用，如果是无差别抓取的用户，用户平均质量会有差别 可见获取流量和用户是电商卖家运营的重中之重，也是提升GMV的关键。
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那么，数字文旅对景区运营管理有何益处？景区又该如何借助数字文旅满足游客的需求呢？ ? 如今，数字文旅概念已经得到景区管理层的深度认可，并在实际工作中发挥着越来越重要的作用。 安徽黄山风景区通过多年的努力和探索，已经形成了一个覆盖全山的数字服务系统，为景区管理运营提供信息化支撑。 游客可根据监控显示的排队情况自主选择进山路径，工作人员则可以通过后台智能管理系统查看实时售票人数、检票人数、乘坐索道人数等，以便随时根据售检票情况进行车辆运力、执勤人员等的指挥调度，提高工作效率、降低运营成本 在换乘中心入口、索道下站等地布设了5块LED屏，游客能够及时掌握景区天气、游客进出等情况，依此合理规划游览路线，提升游览体验。 数字文旅让景区的服务更加注重细节，也能更好地解决游客的实际需求，有利于提升景区的美誉度。 例如，黄山景区所有旅游厕所均上线全国“城市公厕”云平台，游客通过相关微信公众号即可精准、便捷地查找厕所。
电信运营商需要通过提供更快更新的服务来增强竞争力，尤其是随着5G的采用，电信运营商目前正在着手构建的网络功能虚拟化（NFV）基础设施必须满足这种迫在眉睫的需求。 电信运营商目前面临的一个根本挑战是，以最低的NFV基础设施成本提供最多的创新服务。 ? 因此，提高NFV基础设施中每个服务器的效率是电信运营商首要关注的，其次是使用云编排工具（如OpenStack）管理服务器相关的运营效率。 ? VM不能自由放置和移动，这些缺陷影响了NFV服务器基础设施的运营效率。 ? 因此，使用智能网卡可显著提高整个数据中心的服务器基础设施运营效率。
GVM 所谓的 GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 这个"大箩筐"里。 电商是很在意 GMV 的，拼多多的优惠券事故，估计就能产生不少 GMV。 根据 GMV 的统计方法，如果有人让你帮忙刷 GMV，你就可以一直下单，然后一直退款。
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
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。 GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。
但此前，运营人员无法通过Gatekeeper实时更新剧集信息，本文将介绍新的gatekeeper架构，以及因此获得的收益。 现在，如果标题运营人员需要在即将上线的电影中快速添加电影等级，那么在30秒内该数据即可实现在相应的Hollow数据集中可用。 无形的成果 比性能提升更有益的是，我们在该系统中的开发速度得到了显著的提高。 以前动辄几天的开发工程现在仅需几分钟即可完成；而在原先的工作流程中，验证与发布可能需要几天或几周的时间，现在我们则利用相同的时间显著提升了发布的质量。 产生的差异与确切的变化可以被直观看到 与部署过程的一些迭代相结合，上述一系列改进使我们的团队能够在几分钟内实现对Gatekeeper编码的关键性调整，同时完成验证、部署等一系列关键步骤，其不仅带来了一个数量级的速度提升
并在人工智能分论坛上进行了题为《文本挖掘技术帮助企业智能化运营》的精彩演讲。 人工智能与企业大数据挖掘的价值 人工智能和大数据对企业应用的意义 企业希望通过数据挖掘技术提升效率，增加收入降低成本，但是具体如何做？ 要点2：持续的学习能力， 确保泛化能力始终提升 机器学习的好处是可以通过反复迭代，实现持续学习、持续提升的效果。 通过机器学习以及用算法提升算法的能力，来提升挖掘的效果是计算机处理模块时很重要的能力。 文本挖掘基础性应用类型划分 计算机不像人一样真的可以阅读文字，计算机很多时候是输入一段字库，输出相应的结构。 文本挖掘技术在提升企业的运营质量方面发挥了很大作用，达观数据的个性化推荐引擎在帮助企业用户提升点击率、留存以及关键指标上都有着明显的效果。
在本文中，我们将使用该数据来做A/B测试效果分析与城市运营分析。 二、城市运营分析 1、数据导入 #导入该城市运营相关数据 city = pd.read_excel('/home/kesci/input/didi4010/city.xlsx') city.head( 司机运营平台应考虑加大该时点车辆供应。 单月每日订单完成率规律不太明显，但几个谷值基本都出现在周末附近，说明客户出行需求的提升可能导致响应率的降低。 客运部一方面应提升用户预计等待时长的准确性，另一方面优化平台派单逻辑等。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。 GMV，是 Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。 响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间 GMV Gross Merchandise Volume 的简称。 只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。 RPS RPS 代表吞吐率，即 Requests Per Second 的缩写。 为什么要找最佳线程数 过多的线程只会造成，更多的内存开销，更多的CPU开销，但是对提升QPS确毫无帮助 找到最佳线程数后通过简单的设置，可以让web系统更加稳定，得到最高，最稳定的QPS输出 假设一个RT是80ms,则可以很容易的计算出QPS,QPS = 1000/80 = 12.5 多线程场景，如果把服务端的线程数提升到2，那么整个系统的QPS则为 2*（1000/80） = 25, 可见
个性化推荐点击率提升了3倍、付费金额提升了60%......推荐系统不仅极大的改善了用户体验，满足了用户的信息诉求，同时也增加了用户粘性、减少了用户流失，提升了企业经济效益。 ? 图9：达观数据推荐系统效果 4、效果调优 为了提升推荐系统的效果，首先需要“对症下药”，也就是推荐出来的物品集合可以追溯来源，找到问题。 从下图可以看出，使用点击反馈之前点击率在11.5%左右，加上点击反馈之后，点击率在14%左右，提升了20%。 ? 推荐系统不仅可以有效解决信息过载和长尾物品两个方面的问题，提供了极佳的用户体检，满足了用户的信息需求，也帮助了企业充分挖掘其中蕴含的商机，提升经营业绩。 达观数据一直致力于为企业提供优质的大数据服务，经过多年的积极探索，目前在推荐系统研发和效果提升方面已经积累了丰富的实战经验。
基于企业微信平台，打造一站式企业微信营销方案； 构建品牌私域流量护城河；集多方式获客引流、风控及会话质检、智能精细化营销等功能于一体， 支持导购任务智能分派和推荐，数据智能赋能一线导购，实现销服一体化智能客户运营管理
目前实践结果是：自身效率提升超预期，再加需求方已自助开发接口，两者结合，效果很好。本文主要分享实践结果及分析效率提升的原因。 亮点：实现线上开发接口，效率提升50% 现状 视频云运营系统主要包括10个模块：直播、点播、经营分析系统、自定义客户管理、基础产品数据平台、中长尾运营、互动直播、云通信、P2P、小微客服。 效率提升原因分析如下： 开发模式改变，预估提升20%。 另外，我们在努力提升页面易用性，尽量做到少跳转，从开发习惯完善编辑页面细节，让开发人员体验更好，也很有利于提升开发效率。 小结 从目前的实践结果来看，是超出预期的。 最初预期是提升自己开发效率30%，然后尽量向需求方推，让他们自助开发接口，若他们不愿意，则仍是我们开发。实际结果不止提升自己开发效率50%以上。
此外，2022年10月以来，明星主播带货表现靓丽，主播单位产能持续提升，开播数据创新高。 比如张柏芝10月13日单日带货1亿+，新增粉丝250万，观看人数峰值超80万，位列当日带货榜单TOP1；黄宥明、辰亦儒等明星也持续展现自己的带货成长性，单小时产出不断提升，持续验证遥望网络在主播端的运营能力 东方甄选则形成以食品饮料、家居生活等为主的品类结构，同时进一步发力健康、美味和兼具高性价比的自营商品，自营商品占比从2022年7月起变实现了显著提升，自营体系已初有成效。 遥望网络的明星主播单场GMV的爆发往往更强，得益于更丰富的用户流量、更高客单的品类、更优势的价格机制、以及更积极的直播间运营。比如贾乃亮场均GMV稳定在千万以上，展现出明星主播的持续爆发性。 尤其是美丽生活主打美妆护肤等品类，在经过2个月左右的运营升级，也在10月26日的美妆个护专场实现单场超7000万GMV的突破。
数字基建系列（二）科学搭建指标体系 指标体系可以通过一系列有联系的特征来洞察全局，推动运营。指标使得业务可拆解量化，体系则是观察维度，简单的说就是维度+度量。 案例分析 以一个简单的案例来介绍这些理论是如何相辅相成的，例如某部门的核心KPI是提高GMV，想以此搭建一个指标体系。 确定目标O 这里目标很明确，即为提升GMV 利用MECE拆解目标形成策略S 依据公式GMV=流量*转化率*客单价，我们发现只需要提高流量（S1）、提高转化率（S2）、提高客单价（S3）即可 通过相关度量评估策略 将所有细节开发到运营报表里用以指导业务运营。 报表的主要作用除了日常业务监控外，还还需要帮助管理者或业务及时发现异常、定位问题，提高异动分析的效率。 优秀的指标体系也是后续提高报表开发质量、提升异动分析效率的关键。 共勉～
同年，还在读研的孙涛勇，也在一段失败的运营实习经历中，意外地发现了微信生态崛起这一风口。 2013年，孙涛勇从学校毕业，除了领了毕业证、学位证，还多拿了一证：大学生创业证。 微信本身有流量，总体缺乏缺商户，线上有微商，线下依赖第三方电商工具（SaaS）导入商户，作为社交工具本身缺乏淘宝导流促成交的能力，运营和导流的需求也给第三方SaaS 工具、运营方以发展空间。 微盟有赞有望提升微信电商生态整体活跃度和基础设施水平 微信小商店基础设施不够完善，微盟有赞介入有望提升微信电商整体运营能力。 6 月，微盟小商店开始进入公测，一些拥有企业号的用户纷纷收到内测邀请。 对于愿意花钱买电商SaaS、且线下有一批粘性会员的中型商家来说，大多都愿意再花一笔钱去运营流量。 与其外包给要重新熟悉工具的运营团队，不如电商SaaS一举包揽： 对于比外包团队更熟悉软件的电商SaaS来说，把运营和工具结合起来，好比药房不仅卖药，也包揽打针，起到降本增效的作用。
安全运营中心（SOC）是腾讯云原生的统一安全运营与管理平台，提供资产自动化盘点、互联网攻击面测绘、云安全配置风险检查、合规风险评估、流量威胁感知、泄漏监测、日志审计与检索调查、安全编排与自动化响应及安全可视等能力，帮助云上用户实现事前安全预防，事中事件监测与威胁检测，事后响应处置的一站式、可视化、自动化的云上安全运营管理。
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