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2018服装消费人群洞察白皮书

“这届” 消费人群到底有何与众不同? TA们怎么买?怎么穿?什么影响购买决策? TA们喜欢追什么?看什么?….. 腾讯数据实验室通过线上线下调研结合大数据分析,推出《2018服装消费人群洞察白皮书》,期望通过这份洞察,描绘出当今服装消费者的全景画像,为内容的生产,品牌的沟通提供启示和参考。 “刚需”;一线城市消费者更易因促销而“囤货” l 70后买得“精”,90后换得“勤”,90后已成为服装消费者主力 l 女性更易受推荐而剁手,“买买买” 成常态;男性也不甘落后 l 不论 “看”还是“买” ,线上成为消费者服装购买链路中最重要的渠道 l 社交渠道最容易“种草” :KOL推荐,流行风向,穿搭技巧引关注 l 从不同品类服装人群画像及媒体行为看:内容和沟通渠道的差异化,可实现对不同品类服装人群的精准覆盖 § 运动装人群:品牌通过赛事及体坛明星的合作可以很好的触达TA,此外“硬核”题材的影视内容最吸睛 § 休闲装人群:明星代言或出街会影响购买决策,TA们偏爱歌手和体坛明星 § 快时尚人群:对服饰、流行相关信息最为敏锐

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AB实验的高端玩法系列1 - AB实验人群定向HTEUplift 论文github收藏

这类问题之所以难以解决是因为ground truth在现实中是观测不到的,一个已经服了药的患者血压降低但我们无从知道在同一时刻如果他没有服药血压是不是也会降低。

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    20页PPT:大数据解读6.3亿电商人群消费趋势

    这是2015年互联网经济最新发展趋势: 1、移动互联网用户平均每天启动APP时近2个小时 2、三线城市呈现出巨大的市场潜力,反超一、二线城市 3、社群营销、新媒体、微商逐步成为新主力 4、90后逐渐成为消费主力

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    DF消费人群画像—信用智能评分方案分享(top5)

    此次比赛是中国移动福建公司提供2018年某月份的样本数据,包括客户的各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据,参赛者通过分析建模,运用机器学习和深度学习算法,准确评估用户消费信用分值 可是“传统的信用评分主要以客户消费能力等少数的维度来衡量,难以全面、客观、及时的反映客户的信用。 用户数值型特征,主要标签为用户网龄(月),用户最近一次缴费距今时长(月),缴费用户最近一次缴费金额(元),用户近6个月平均消费话费(元),用户账单当月总费用(元),用户当月账户余额(元),用户话费敏感度 '用户话费敏感度'] = None data.loc[data['用户账单当月总费用(元)'] == 0, '用户账单当月总费用(元)'] = None data.loc[data['用户近6个月平均消费值 (元)'] == 0, '用户近6个月平均消费值(元)'] = None ?

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    用户下沉还是走向高端?如何用竞争战略玩转消费升级?

    消费型品牌高端化、互联网品牌用户下沉,两极消费“殊途同归”走向“消费升级” 波司登不是一个个案。这几年,一大批消费型品牌群体不是已经成功实现高端化,就是走在高端化的路上。 尽管不同平行世界里有着高低跑道的消费升级,但根据心理学规律,大多数消费者在做出购买选择时都会不知不觉地参考主流人群消费行为。 因此,在中国消费升级趋势下,品类领导者有责任根据消费者、市场环境等竞争格局的变化,持续赢得主流人群的关注,从而壮大品类。 不论哪个平行世界,主流人群更认同的品牌认知才是企业更希望的经营成果,有品牌才有更好的利润,有溢价空间,从而有盈余投入研发进行产品等方面的升级,从而为顾客带来更好产品价值及消费体验。 这亦是波司登2018年逆势突围,重新赢得主流人群青睐的过程中导入的“竞争战略”思维的核心观点之一。

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    VR行业生态及风险研究报告:潜在VR消费人群约3亿

    其中提及VR潜在消费人群约3亿人次,其中男性占比超60%。在VR应用场景方面来看,用户群体普遍对VR游戏发展抱有很高期望,单机、主机和网游用户均表示对虚拟现实游戏有较高兴趣。 为了深入了解VR产业及其安全风险,腾讯研究院安全研究中心收集线上调研有效样本1106个,并深度访谈18位消费者及5家厂商,形成了本期报告。 VR行业概述 :1.国内VR分层用户画像及市场容量。 据估算,网民中潜在VR消费人群约为3.44亿。 消费者类型分为深入了解型、保持关注型、有所耳闻型,三类消费者占比分别为4.6%,23.8%,71.6%,潜在消费金额分别为2392万元,9647万元,2.23亿元。 2.境内市场尚属起步阶段,概念较热、消费遇冷。据百度指数对“VR”这一关键词的监测,其搜索热度低于Xbox One,与PS4的差距更加悬殊。

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    YHOUSE悦会:在风口上寻找被互联网遗忘的人群

    一个被忽视的巨大蓝海:高端人群消费升级市场 根据《福布斯》中文版和宜信财富发布《2014中国大众富裕阶层财富白皮书》显示,2013年末中国个人可投资资产在60万元人民币至600万元人民币的中国中产阶级人数达到 这部分人的消费潜力非常巨大。 在YHOUSE之前,所有的互联网公司开发的产品基本上都是针对大众人群的,简单来讲可能就是屌丝人群高端人群的互联网产品其实在YHOUSE之前是非常空白的地方。 YHOUSE悦会主要是发布高端服务预订与生活社区,集结了目前最全的高端生活体验,集结了中国最有消费力和购买力的人群。而Y+瞄准的是高端人群生活社交圈子。 这两个APP的出现是为了深层次的解决高端消费的痛点: 1、解决大众型APP体验不佳的问题。大众型APP针对普通消费者,服务已经非常标准化了,但对于特定人群消费却会存在诸多不便。 通过「YHOUSE悦会」和「Y+」两大核心产品的矩阵,通过整合大量的高端生活领域的合作伙伴,YHOUSE正在打造一个高端生活与高端人群的生态链,从移动APP的线上入口到高端生活线下服务,从渴望消费升级的个人到高端生活爱好者集结的圈子

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    人群密度估计

    Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation CVPR2018 本文针对人群密度问题 将 检测方法和回归方法结合到一起,以此来提升人群密度估计精度 人群密度估计问题目前主要的方法有基于检测的和基于回归的方法。 在人群密度小的时候,基于检测的方法效果更好。在人群密度较大的时候,基于回归方法的效果比较好。 ? ? 本文的思路就是将 检测方法和回归方法结合起来,各取所长。

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    相似人群画像算法

    一、数据源 1、相似人群数据存在TDW库中,数据字典说明: CREATE TABLE sim_people_tdw_tbl( uid STRING COMMENT 'reader id', ', update_date STRING COMMENT 'update_date' ) 字段 类型 含义 uid string 用户标识 sim_uids string 与uid喜好相似的人群 ,格式为用户编号:相同阅读量,相似用户之间以逗号分隔 sim_num BIGINT 相似人群的人数 update_date string 数据日期 2、基础用户画像存在MongoDB中 Image [ 相似人群字典表 :return: 相似度最高的相似人群 """ user_similarity_list = sorted(cluster_dic.iteritems(), key : 相似人群的相似度字典表 :return: 相似人群画像字典表 """ cluster_profile_rs = {} for sim_user_obj in sim_users_profile_array

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    德国康巴赫牵手德国Carl Mertens,力争全球“锅具之王”

    另一方面,具备独立审美意识和精神追求的新中产人群崛起,让场景消费、精神消费更加活跃。 首先,年轻化、互联网化的厨具消费人群,带动了国内厨具市场向中高端、智能化、定制化方向发展。 在如今的市场上,85后、90后已经成为了主流厨具消费人群,他们追求新潮、科技、智能的消费特点,带动了国内厨具市场的消费升级。 其次,注重健康、关注品质的厨房新消费,日渐成为行业潮流。 随着新中产人群的不断壮大,过去单一强调功能齐全的旧厨房消费理念日渐式微,而以潮流、品质、注重精神表达的新厨具消费潮流,日渐蔚然成风。 总体来看,德国康巴赫通过与Carl Mertens品牌合并,进一步将其触角深入到全球高端厨具消费市场,并借此为更多“新中产”人群以及高端消费者,提供健康舒适、安全的消费体验,从而将推动厨房消费向品质健康生活不断跃迁

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    影响高端AI炼丹!英伟达、AMD断供高端GPU!

    结果看到的是: 8月31日,全球两大 GPU 厂商 NVIDIA 和 AMD 均证实,已收到美国政府通知,即刻停止向中国出口旗下高端 AI 芯片。 此举主要影响那些高端的训练卡,对咱们“AI炼丹”有影响。 像阿里、百度、腾讯、联想、浪潮在内的多家中国企业将受影响,没了显卡,业务规模的扩大会受限,超大规模计算啥的都会受影响。 2022CTC 大会 H100 发布 此外,AMD 的一位发言人当天也表示,美国官员已经通知该公司停止向中国出口其高端人工智能芯片,受影响型号主要为 MI250 芯片,但不会对其业务产生实质性影响。

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    今天能引爆主流人群的,不是电视媒体而是电梯媒体

    经济增长放缓对快消品来说不是好消息,快消品市场销售增速放缓至3.5%;而消费升级加速给高端品牌带来了巨大的机会,主要体现在几个方面: 1、高品质消费崛起:“高学历、高收入和高职位”的三高人群成为增加消费增长的中流砥柱 宝洁集团首席财务官Jon Moeller在此前就表示中国消费者需求正转向中高端产品:“我上世纪90年代中期在中国生活和工 作过,高端或超高端产品只占到2%左右,但今天的占比超过了50%,这是全世界最高端化的市场之一 抓住消费升级趋势,通过合适的广告创意和媒体策略,掌握和影响都市白领和中产阶级这两大主流人群,将是品牌们未来十年的重点。 白领、金领、商务人群是引领消费升级的核心人群,愿意为品质、品位、创新、潮流付出溢价,并且是品牌消费的口碑人群和意见领袖,是引领消费的风向标。 CTR数据显示,分众覆盖的人群贡献了70-80%的都市消费力,所以对于消费、服务升级,高科技产品,互联网+这些面向城市主流人群的新经济品牌,分众具有极强的品牌引爆能力。

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    Linux内核高端内存

    ZONE_HIGHMEM即为高端内存,这就是内存高端内存概念的由来。 Linux内核高端内存的理解 前面我们解释了高端内存的由来。 想想 MMU 是如何访问物理内存的),也就是说,我们需要为高端内存对应的 page 找一个线性空间,这个过程称为高端内存映射。 常见问题: 1、用户空间(进程)是否有高端内存概念? 用户进程没有高端内存概念。只有在内核空间才存在高端内存。用户进程最多只可以访问3G物理内存,而内核进程可以访问所有物理内存。 2、64位内核中有高端内存吗? 目前现实中,64位Linux内核不存在高端内存,因为64位内核可以支持超过512GB内存。若机器安装的物理内存超过内核地址空间范围,就会存在高端内存。

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    人群密度估计

    该网络在几个常用的公开人群密度估计数据库上取得了不错的效果。 1 Introduction 拥挤场景解析的发展从简单的人群数值估计到 人群密度图估计,人群密度图可以提供额外的信息,因为同样数量的人可以分布在不同的位置,如下图所示 ? 生成准确的人群分布图挑战性比较大,其中一个主要的困难就是离散化的问题,人在图像中不是只占用一个像素,密度图需要保持局部邻域的连续性。其他的困难包括场景的多样性,相机角度的多样性。 以前基于CNN网络的人群密度估计主要采用了 multi-scale architectures,虽然取得了不错的性能,但是存在两个问题:当网络变深的时候, the large amount of training 人群密度估计从方法上来说可以分为三大类:detection-based methods, regression-based methods, and density estimation-based methods

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    受众行为分析与人群定向

    “物以类聚,人以群分”这句古语不仅揭示了物与人的自组织趋向,更隐含了“聚类”和“人群”之间的内在联系。 例如在现代数字广告投放系统中,最为关键的“人群定向”功能正是通过“聚类”算法得以实现的。 明白了这一点,也就触摸到了人群定向的天花板–不可能百分之百精准。 如何从广泛的受众中提炼目标人群呢? 正是依靠受众行为分析。 下面我们以易传媒的广告投放算法为例,浅析一下怎样由预先标注的关键词标签,一步步建立完整的受众行为分析模型,挖掘出具有相似行为特征的人群,提炼人群的属性特征,最终进行最合适的广告投放的。 人群定向投放 作为人群定向广告正式投放前的最后一步,受众聚类和结构化的人群分类将进行匹配映射。这种映射是利用二者标签集合的重合度来实现的。 根据第一节所述关键词模型的优势,它至少有如下两个用途: (1)当一个投放策略的人群定向选择了”奢侈品”或者”汽车”时,广告允许被指定投放给受众聚类φ所包含的Cookies. (2)利用两个标签在一个细分人群中的内在关联性

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    小米走向高端,“卷死”苹果,雷军的高端市场有多难?

    苹果在高端手机市场的成功,没有一家国产手机不想学习,不过由于技术问题,估计未来还有很长的路要走。 2022年开工第二天,雷军在微博发文宣称,小米集团成功举办虎年首场重要会议——高端化战略研讨会。 字里行间都透露出雷总的激昂之志,甚至喊出了澎湃昂扬的口号:高端之路是小米成长的必由之路,也是小米发展的生死之战,我们会坚定不移执行高端化战略,有谋略、有目标、有方向。 甚至还声称产品体验要在三年内对标苹果,拿下国产高端手机市场份额第一。 高端市场的焦虑 作为小米冲击高端牛刀小试的机型小米 10 Ultra成了小米高端机的典型代表。然而这并没有为小米带来决定性的胜利,2020年的小米销量排名依然原地踏步,客户群体并没有明显的扩大。 芯片一直是高端品牌的核心命脉,只要有能力自主研发核心芯片,才有可能走上高端之路。作为小米最成功的系统MIUI,被不少米粉视为可以和iOS对标。

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    人群分析、人群计数 开源代码文献及数据库

    Scale-adaptive Convolutional Nerual Network https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu 人群分析 Towards perspective-free object counting with deep learning ECCV2016 https://github.com/gramuah/ccnn 人群计数 Density Estimation for Crowd Counting AVSS 2017 https://github.com/svishwa/crowdcount-cascaded-mtl 人群计数 /hosseinm/med Panic,Fight,Congestion,Obstacle ,Neutral 人群异常检测 Anomaly Detection and Localization in Crowded Scenes 数据库 http://www.svcl.ucsd.edu/projects/anomaly/ 人群分析 Deep Spatio-Temporal Residual

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    Mockplus 的主要应用人群

    所以,Mockplus的适用人群是比较广的,只要你有产品(范围很广,可以是某网站,某功能,某个策划案,某个广告模型,某个创意等)模型的展示需要。

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      腾讯云物联网智能视频服务(消费版)(IoT Video(Consumer Version))为客户提供视频连接、存储和智能应用服务,安全高效。客户可简单快速地实现设备接入、宽带传输、云端存储、远程观看等一站式视频场景能力,并提供丰富的 AI 算法模型实现具体场景的智能解析及应用,实现云边协同智能应用。

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