本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 9 篇文章，也是该系列的最后一篇，为大家带来电商常见的指标汇总和对前8篇文章做一个的阶段性的总结，并融入一些我自己的思考，希望大家能够从中受益，感谢阅读！
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 MongoDB作为领先的NoSQL，为了支撑更多的需求场景，也在不断完善其功能。从早期支持大吞吐量读/写操作的MMAPv1存储引擎，到引入支持高并发操作的WiredTiger存储引擎，以及对事务功能的持续演进，MongoDB不仅保留了最初的架构优势，同时又汲取了其他数据库的优点。 MongoDB从 3.0版本引入WiredTiger存储引擎之后开始支持事务，MongoDB 3.6之前的版本只能支持单文档的事务，从MongoDB 4.0版本开始支持复制集部
作者简介 Harry，携程资深后端开发工程师，负责直连平台建设，关注系统高可用、数据驱动等领域。 一、前言 携程门票活动供应商直连平台（以下简称“直连平台”）通过API对接多个供应商的订单和商品系统，实现自动化信息同步和状态流转。 随着业务的高速发展，供应商的对接需求与日俱增，这不仅对直连平台接入供应商的上线效率提出更高的要求，同时供应商系统的物理网络限制、稳定性参差不齐等情况也给直连平台带来不小的挑战。 本文将从提高供应商接入效率和增强系统稳定性两个方面分享直连平台的实践经验。 二、背景 2.1 系统介绍
MongoDB 4.0增加了对多文档ACID事务的支持。但等等......这是否意味着MongoDB直到现在才支持事务？不，实际上MongoDB已经提供了对单个文档事务的支持。 MongoDB 4.0跨多文档、多语句、多集合和多数据库扩展了事务保证。 如果没有任何形式的事务数据完整性保证，数据库还有什么用呢？
Spark介绍 按照官方的定义，Spark 是一个通用，快速，适用于大规模数据的处理引擎。 通用性：我们可以使用Spark SQL来执行常规分析， Spark Streaming 来来做流数据处理， 以及用Mlib来执行机器学习等。Java，python，scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。 快速： 这个可能是Spark成功的最初原因之一，主要归功于其基于内存的运算方式。当数据的处理过程需要反复迭代时，Spark可以直接在内存中暂存数据，而无需像MapReduce一样需要把数据写回磁盘。官方的数
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
O2O、C2C、B2B、B2C 1、O2O是online to offline分为四种运营模式：
本文共5900字，建议阅读时间12分钟 本文整理自2015年1月9日硅谷领先的互联网视频广告技术服务提供商Free Wheel高级副总裁王迪先生，在清华大数据“技术•前沿”系列讲座上，为清华师生及清华大数据产业联合会的业界人士所做的题为《数据驱动下的数字视频广告创新》的精彩讲座。 内容摘要 1、美国及世界的电视和电视广告市场的发展趋势 2、数字视频广告的产品创新 3、数据驱动下的技术挑战：动态广告投放、广告预测和受众定向、跨屏货币统一 4、数据洞察 5、广告系统架构 本次讲座主要有以下几方面的内容： 数据或
前言 美团酒店直连项目自2013年末开始，通过业务上的不断完善和技术上的不断改进，至今已经接入200多家供应商，其中在线酒店3万以上，在线SPU30万以上。经过两年的成长，美团酒店直连平台终于在2015年末发展为国内最大的酒店直连业务平台，其接入的业务类型也从最初的经济连锁，拓展到高星渠道、小连锁集团、非标准住宿等，获得了业界一致好评。 随着美团点评的日益壮大，客户的需求和系统体量的不断增加，直连平台的技术架构和数据应用面临着诸多挑战。为了保障美团点评的用户体验度，对技术方面会提出更高的要求。 如何在合作方
提到监控系统，大部分同学首先想到的是后端监控。很明显，比如检测服务器性能，数据库性能，API 的访问流量，以及各种服务的运行情况等等，都与后端息息相关。而前端更多承担的是 UI 展现的角色，主要关注页面怎么排版设计，好像没什么需要监测的地方，因此一直以来都没有涉及到监控的概念。
8月24日盘后，美图发布2017年上半年财报，数据显示，美图上半年总收入同比增长272.3%至人民币21.798亿元，超过了2016年全年；亏损净额下降87%至3320万元，在上半年已经有2个月（3月
1.用户体验差：接口访问速度慢、如果一个页面打开需要好几秒，用户可能在页面没有完全打开时，就关掉页面离开了，造成用户流失，通过性能优化，减少服务器响应时长，可提高用户体验，较少用户的流失。
Adsens：Google AdSense 是一种获取收入的快速简便的方法，适合于各种规模的网站发布商。它可以在网站的内容网页上展示相关性较高的 Google广告，并且这些广告不会过分夸张醒目。
现在的电商可以说是各行各业都在使用，你的生活、工作、事务基本上都能和电商打上交道，但大多是都是这几类电商
腾讯大讲堂专属福利 腾讯大讲堂携手EE大会，为大家带来专属福利。评论区留言，告诉我们“你想学习日程中的哪个模块/专题？”留言区点赞前3位的同学我们将给每位送上价值3400元的10.16单日门票！ （活动截止至10月8日上午11:00，注意留意我们的回复消息，需在10.8当日18:00前留下你的信息，过期作废哦~） 软件正在吞噬世界。未来，任何一家企业的业务都会构建在互联网的基础上。软件交付能力将成为企业的核心竞争力，研发效能也将成为企业的共同挑战。那么，从个人角度和团队角度看，究竟该如何提升研发效能
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聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
电商数据分析涉及多个指标，这些指标可以帮助企业了解其业务表现、用户行为和市场趋势。以下是一些常见的电商数据分析指标：
import random#导入随机模块 class ATM(): #定义ATM类对象 def init(self, maxtime=10): #初始化，定义最大操作时间10分钟 self.t_max = maxtime #maxtime传递给self.t_max
1.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU
MongoDB是由C++语言编写，开源而且基于分布式文件存储的介于关系数据库和非关系数据库之间的产品；在高负载的情况下，通过添加更多节点保证服务器性能；旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案；以文档的形式存储数据，数据结构由键值对(key / value)； 其文档类似 JSON 对象，字段值可以包含其他文档、数组以及文档数组。
本文是几个月前在池老师「攻城狮之路」做过的讲座的删减版。最近整日开会和培训，白天晚上连轴转，说话说到腿软（我现在特别由衷敬佩那些能够站在讲台上讲课的老师，真心不易），于是便闹了文章荒。实在没招，便把这篇一直藏着的文章放了出来。 我在我的『途客圈创业记』里提到汪华跟我们讲产品 sustainable 的两种可能：1) 产品不赚钱，但也可以以近乎免费的价格快速大量获取用户；2) 产品赚钱，平均从每用户身上赚到的钱，要大于用户获取所花费的钱。这个道理听起来简单，实践起来很困难。不管是羊毛出在羊身上，还是羊毛出在猪
在前一篇文章中我制定了用户画像的计划，第一部分就是数据建模。以“一面APP”为例。 一、一面产品介绍 话题、主题、专辑、圈子 为了更好地理解如何为一个产品做数据建模，我这边先对一面APP做一个简单的介
软件及移动应用类产品常用指标 新增用户数 New Users 指首次打开应用的用户数量，通常通过设备识别符（如苹果系统的UDID）来识别用户的唯一身份。由于传输统计数据需要联网，因此即便是首次打开应用，若未能联网，也统计不到。此外，卸载再安装通常不会算作新增用户，老用户的版本升级也不会计算在内。当然，如果下载了应用并未安装，或安装之后没有启动过，也无法统计为新增用户。 活跃用户数 Active Users 指统计周期内有过特定使用行为的用户数量。同一用户在一个统计周期内多次使用记作一个活跃用户。这里“使用行
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 阅读完文章不要划走，文末有惊喜~ 在大数据时代，几乎每家企业都有上一套数据平台的冲动，目前也有很多的离线解决方案，包括 Hadoop 体系的 CDH、TDH，还有一些传统的数仓。但是有两大因素让企业无从下手：一是“实时”，二是“融合”。一方面，随着 IT 架构的迭代升级和业务端的全渠道营销，企业对于数据的实时性要求越来越高，另一方面，过去几十年的企业数字化造成了许多的孤岛系统和数据，只有“融合”后的数据才能真正用起来。 如何打造企业级的实时数据融合平台
MongoDB 自带了一个功能强大的 JavaScript Shell，可以用于管理或操作 MongoDB
数据分片：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的 CPU 使用率情况，如果MongoDB实例的CPU使⽤率过⾼，会导致MonogoDB响应缓慢，甚⾄业务不可⽤。
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
2021年10月20日，Tapdata 创始人唐建法（TJ）受邀出席 DTCC 2021（中国数据库技术大会）,并在企业数据中台设计与实践专场上，发表主旨演讲“Real Time DaaS ：面向 TP+AP 业务的数据平台架构”，从AP业务场景 vs. TP 业务场景、常见数据平台优劣势、如何打造面向 TP 业务的数据平台等角度，全面分享了 Tapdata 在全链路实时数据融合平台的独特技术优势和最佳实践案例，整场分享干货满满、广受好评。
大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
AARRR是产品用户运营链路体系，从拉新 -> 促活 -> 留存 -> 传播 -> 收入形成一个用户链路，注重以用户为中心，关注用户生命周期的产品运营方式。也可以基于此做运营策略，面向用户增长，当然目前有些人认为AARRR不是很适合互联网行业。
S 时将差异结转到在产品，产品中，最后结转到生产成本，最终到利润。具有计划性，可以控制考核
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
万字长文，详细讲述PCG功能开发一组如何优化改造QQ小世界Feed云系统及腾讯MongoDB团队如何对小世界MongoDB集群进行性能优化，对比看看您的小世界是否面临同样的问题呢，建议收藏学习！ 本文结构速览奉上： 一、业务背景 二、小世界Feed云系统面临的问题及挑战 2.1 老Feed系统主要问题 2.2 新场景下Feed云的问题 三、数据库存储选型 四、小世界Feed云系统改造及优化过程 4.1 Feed云优化改造及成果收益 4.1.1 Feed云优化改造-UFO 4.1.2 Fee
上期说了说搭建MongoDB Sharding 的问题，分片好搭建，其实大部分失败的MongoDB 分片的问题在于分片键选错了。
供应链有两种模式，一种是预测驱动，另一种是订单驱动。预测是对未来一段时间的产品需求进行预计，订单是根据当下需求准确告知供应商实际产品需求。对订单和预测的认识不能单纯的停留在其变化性以及风险性层面。实际上预测和订单共同提高了企业的信息化水平，企业和合作伙伴之间共享预测与订单数据，交易伙伴接收预测，查看订单，响应订单请求。通过这种方式与供应商建立合作关系，优化供应链，实现可视化。
在研究D2C模式的过程中，「庄帅零售电商频道」发现一个有意思的现象，那就是几乎所有开放平台（包括电商、社交和内容）都将自己称之为最适合品牌商做D2C的平台。
在微服务架构下，我们会采用异步通信来对各个微服务进行解耦，从而我们会用到消息中间件来传递各个消息。
To B 和To C 业务产品的异同点。那本文我们来聊聊To B业务数据指标究竟是什么….
导读：今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
首先应该要分析库存的现状，如实地调查，根据库存资料，数据分析等都是用来进行分析的有效途径，而分析的内容除了公司的统计汇总外，还应该包括产品类目和仓库的分类，有了结果接下来就该去追查原因了，否则就算分析的再好无法做出改变，只知道结果依旧无法从根源上解决问题。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
本文来自vivo官网商城开发团队，主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
随着组织产生的数据爆炸性增长，从GB到TB，从TB到PB，传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据。传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加。这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案，比如NoSQL数据库，它提供了所需的数据存储和处理能力、扩展性和成本效率。NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言。这种数据库有多种不同的类型，比如文档结构存储、键值结构存储、图结构、对象数据库等等。 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB，它是一种开源的文档数据库系统，开发语言为C++。它提供
为了研究黑色星期五时超市交易额的影响因素，可以采用我们之前学过的绘图函数进行分析，本文致力于让大家学会用绘图函数进行案例分析。
ABC管理就是把物品分为三类，例如把占总数10%左右的高价值的货物定位A类；占总数70%左右的价格低的物品定为C类；A、C之间的20%则为B类。在库存管理中应区别对待各类物品。
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