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。
深入学习MySQL，从概览MySQL逻辑架构开始。...首先来看一下MySQL的逻辑架构图： MySQL逻辑架构大概可以分为三层： 客户端：最上层的服务并不是MySQL所独有的，大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有类似的架构。...这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。 优化器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。...ID字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的： 调用InnoDB引擎接口取这个表的第一行，判断ID值是不是10，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中； 调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑...对于有索引的表，执行的逻辑也差不多。第一次调用的是“取满足条件的第一行”这个接口，之后循环取“满足条件的下一行”这个接口，这些接口都是引擎中已经定义好的。
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。
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 。
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。...本篇文章，就简单地说一说在做大促预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候，预测是允许存在一定误差的，我们无法要求实现百分百的准确，但是至少，需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...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
在前端开发过程中，我们经常会遇到需要根据不同条件执行不同逻辑的场景。对于初学者来说，这样的逻辑判断可能会导致代码冗长且难以维护。那么，如何才能写出既简洁又易读的代码呢？...虽然逻辑清晰，但随着条件的增加，代码会变得越来越臃肿和难以维护。为了优化这种代码，我们需要探索更简洁的方法。 2....通过对象字面量提升代码可读性 将条件判断放入对象中是一个非常有效的优化方式： const actions = { 1: 'HomePage', 2: 'ErrorPage', 3: 'ErrorPage...我们可以通过对象的键值对快速找到对应的逻辑，而不需要写一大堆 if/else 或 switch 语句。 4....使用正则表达式处理复杂条件 假设在某些场景下，我们需要在同一个身份下处理多个相同状态的逻辑，例如，对于 guest 的 status 1 到 4 处理逻辑相同，status 5 的处理逻辑不同： const
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。...由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。...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
如果我们能够通过分析业务逻辑，对某段SQL做一个整体优化，那样带来的效果可能会更加显著。...结合存储过程的上下文，做count(*)只是为了判断记录数是否为0，那么我们就可以把rownum=1 作为一个新增的谓词条件加到SQL里面，虽然SQL的逻辑改变了，但是对于整个存储过程的逻辑是没有变化的...总结： 索引的使用仍是本案例的最大功臣，但是如果我们再仔细对存储过程上下文进行综合分析，还是有可能发现一些逻辑上可以优化的部分，还可以进一步的节约系统资源。...类似判断记录是否存在的业务逻辑应该还是比较常见的，如果是不求具体值，只问有没有，那么就可以通过本文的方法进行处理。
译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 GitHub 针对开发者在其平台上频繁执行的代码推送操作推出了一系列技术革新，旨在提升操作的稳定性与效率。...这个作业在 GitHub 的 Ruby on Rails 单体应用中，按顺序执行所有的推送处理逻辑。然而，由于作业的规模庞大且复杂，导致了一些问题。...来源：我们如何改进 GitHub 的推送处理逻辑 GitHub 对其代码推送流程进行了彻底的改革，将原本漫长且顺序执行的作业分解为多个独立且并行运行的流程。...根据任务所归属的服务或逻辑关系——例如它们之间的依赖关系和重试需求——对众多的推送处理任务进行了细致的分析和分类。 每个任务组都重新分配到了一个新的后台作业中，这个作业有明确的所有者和适当的重试机制。...推送处理逻辑中某一部分的问题不再会引起连锁反应，影响到其他部分，从而提高了稳定性和可靠性。此外，这种解耦也减少了各个部分之间的依赖性。
在麦肯锡的工作中，逻辑思维和分析能力是非常重要的技能，以下是麦肯锡提升逻辑思维和分析能力的详细内容解析：图片培养逻辑思维能力麦肯锡认为，逻辑思维能力是一种重要的基础能力，可以帮助人们更好地理解问题、分析问题和解决问题...因此，麦肯锡会通过以下方式培养员工的逻辑思维能力：提供专业的培训课程：麦肯锡会为员工提供各种专业的培训课程，包括逻辑思维、分析技巧、数据分析、商业洞察力等方面的课程，帮助员工更好地掌握逻辑思维的方法和技巧...培养逻辑思维的应用能力：麦肯锡会通过实践项目、案例分析等方式帮助员工将逻辑思维应用到实际工作中，让员工更好地理解逻辑思维的应用场景和方法。...提升分析能力除了逻辑思维能力外，麦肯锡还十分重视员工的分析能力，认为分析能力是帮助员工更好地理解客户需求、制定正确的商业战略的关键能力。...因此，麦肯锡会通过以下方式提升员工的分析能力：提供专业的分析工具和方法：麦肯锡会提供各种专业的分析工具和方法，帮助员工更好地进行数据分析、市场分析、竞争分析等。
从三季度财报来看，有赞无论是GMV还是营收都表现亮眼。但是从盈利能力来看，其长期以来存在的亏损问题，依旧没有得到有效解决；另外高度依赖微信生态，也让外界对有赞能否继续保持高速增长存有顾虑。...GMV、营收双增长 据财报数据显示，有赞前三季度共实现营业收入13.07亿元，同比增长65.4%；有赞服务商家的GMV达到723亿元，同比增长达90%；新增付费商家数量为45328家，同比增长22%。...从财报来看，无论是GMV还是营收的增长，有赞均表现亮眼。 有赞的业绩之所以能保持高增长，与前三季度入驻有赞的付费商家以及接入的流量平台增多不无关系。...比如，有赞担保为消费者打造安全放心的网上购物环境，促进了消费者下单购买率，提升了使用这一服务商家的销售额。据了解，有赞担保年度保障订单数超2.5亿笔，服务商家超50万。...有赞的多平台布局，为商家提供了更多差异化的延伸服务，总体提升了平台的变现能力。 亏损拖累仍存 不过，有赞营收虽表现亮眼，但亏损态势依旧。
· 问题描述 场景逻辑说明： 用户将购物车中多件商品一起下单时，订单总表会生成一个订单（但此时未付款，status-订单状态为0，表示待付款）； 当用户支付完成时，在订单总表修改对应订单记录的status...问题：请计算商城中2021年每月的GMV，输出GMV大于10w的每月GMV，值保留到整数。 注：GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。结果按GMV升序排序。...) as GMV 保留整数：ROUND(x, 0) 筛选GMV大于10w的分组：having GMV > 100000 · 代码 select DATE_FORMAT(event_time, "%Y-%...m") as `month`, round(sum(total_amount), 0) as GMV from tb_order_overall where status !...= 2 and YEAR(event_time) = 2021 group by `month` having GMV > 100000 order by GMV;
同时，在内容结构上增加了大量的逻辑模型、思维导图及经典案例讲解等。我希望用通俗易懂、逻辑清晰的表达方式，输出最有价值的“硬核干货”。...而网红大V一场直播带货的GMV（成交总额）轻轻松松就能达到几千万元甚至过亿元，几乎等于很多企业或商家一年的成交总额，这一切仿佛给大家传达出的消息就是，站在这个风口，抓住这波新媒体红利，就等于掌握了这个时代的财富密码...对新媒体感兴趣，想深入了解和借势新媒体红利逆袭的行业新人； 在职场工作，就职于新媒体相关岗位，希望提升专业技能和项目管理经验，以达到升职加薪的职场人； 传统教育行业转型，正在寻找新机会的教培人； 想通过新媒体引爆品牌传播...本书所涉及的底层逻辑、运营技巧、营销策略等，将会成为你的能力进阶密码。 最后，祝大家都能在这波新媒体红利中，站在风口寻得属于自己的那道“光”。 限时下单立减50，快快扫码抢购吧！
Gitee项目管理功能升级：技术团队协作效率提升50%的底层逻辑中国最大的代码托管平台Gitee在2025年完成了一次里程碑式的功能升级，其新增的项目管理模块正在重新定义技术团队的协作方式。...某头部金融科技公司的实践数据显示，采用Gitee新系统后，其开发周期平均缩短30%，需求响应效率提升50%。...在这个系统中，代码与任务、开发者与管理者、技术流程与业务目标形成了有机统一的整体——这或许正是其能够实现50%效率提升的底层逻辑。
大家一定要注意，基础逻辑方面的知识本身是没有实际价值和意义的，更重要的是你如何应用各种逻辑去分析事物、认识事物，以及用逻辑真正协助你解决问题，形成你自己的方法论。这个才是最关键的。...因此如果我给你一些形式逻辑的书、逻辑学的书，你可能仍然会感觉很枯燥，可能仍然会感觉无从下手。那么一个人究竟应该如何提升自己的思考和表达逻辑性？如何解决逻辑性差的问题？我准备从两个方面来谈下。...这是我们阐述观点方面的逻辑。 演绎逻辑（结构展开和顺序展开） 第二点是我们的表达逻辑。表达逻辑大家都知道，要符合开门见山、金字塔原理、MECE展开的法则。...这看起来是一个顺序逻辑，但你接着还要去做一个重要的事情，即我最终构建的平台、中台和前台是如何完整地组成一个总体架构的。这时，又回到了静态的结构逻辑上。 所以，要提升自己的逻辑思考能力，首先要分为两类。...这个就是你形成基础思考逻辑、提升逻辑能力的最关键点。 好了，今天的分享就到这里，希望对大家有所启发。
在我前面发过相当多的关于思维框架和逻辑方面的一些文章或者是视频，那么对于我们IT从业人员如何去进一步的提升你的逻辑思考能力？今天结合个人实践给大家两个切实可行的建议，供大家参考。...我个人发布过很多关于思维框架逻辑，个人知识管理方面的文章。不管是在头条号还是公众号，它实际的阅读量并不大。...你阅读的是结果，你没有阅读到别人总结出这个观点的时候，核心的思考的过程，所以这个时候其实对于你思维能力的提升没有任何的好处，这是我想说的第一个点。...我一直强调，对于IT从业人员，特别是你已经逐渐的上升到架构师的时候，你一定要去提升你自己形象化表达的能力。...而对于归纳和演绎，刚好就是我们说的形式逻辑里面最核心的两个逻辑要素，你只有通过这种方法，你才能够不断提升你个人的思维能力。 好了，今天的简单分享就到这里，希望对大家有所启发。
整个功能我试用下来感觉结构，逻辑和呈现比原来2.5的时候都有明显的提升。基本和天工AI，GenSpark这些通用智能体做PPT的水平相当。...Agent 的核心在于利用大语言模型（LLM）进行逻辑推理。面对一个模糊的指令，比如“帮我策划一次难忘的旅行”，它需要分析什么是“难忘”，需要拆解为订票、酒店、攻略等子任务。...你在 CrewAI 里定义的不是代码逻辑，而是“角色”。比如定义一个“研究员”、一个“撰稿人”。它更像是在经营一家公司，非常适合业务流的编排。
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