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海底迎最强敌手?王冲击IPO

据弗若斯特沙利文数据显示,粤式火锅餐厅行业的收入由2016年的546亿元人民币,增长至2019年的739亿元人民币,复合年增长率达到了10.6%。...王旗下有王锅物料理、锅季以及王心灵肚鸡汤三大品牌,并且三大品牌都各具特色。...一方面,王打造了“小匠”和“小爱”两个品牌IP,以拉近和年轻人之间的距离;另一方面,王还和其他品牌进行跨界合作,比如王和日本屁桃君IP联手,推出了特别款“屁桃君火锅”。...据美团点评发布的火锅行业大数据报告显示,2021年我国的火锅市场规模将达到7000亿元,巨大的市场前景自然引来众多玩家入局,除了海底、呷哺呷哺这两大火锅巨头之外,王还要和其他火锅品牌进行竞争。...据招股书数据显示,王的门店数量已经由2018年的76家增长至目前的136家,其中绝大多数门店都分布在江苏、上海以及浙江等地。

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王难“捞钱”

早在2021年9月,王就曾向港交所递交过一次上市申请材料,但随后因过期失效。 资料显示王于2010年在上海开出首家“王”火锅店,截至目前,公司共在30个城市开设了149家连锁自营餐厅。...数据显示,近五年火锅市场规模复合年增长率为9.5%,预期未来火锅市场的总收入将以14.2%的复合年增长率增加至2025年的8,501亿元,高于同期整个中餐市场的复合年增长率13.3%,成为中餐市场中增长最快的细分市场之一...根据美味不用等数据,上周(2022/3/12-2022/3/18)日均餐饮营业额相比基准日仍下降79.8%,较2月日均低22.2个百分点;到店、外卖餐饮营业门店数量有所下滑,日均相比基准日分别下降53.6%...“内卷”之下缺少护城河 Frost&Sullivan数据显示: 2020年中国火锅餐厅市场份额排序依次是海底、呷哺呷哺、七欣天和王。此外,还有巴奴、小龙坎、蜀大侠等火锅品牌也在竞争中崭露头角。...据前瞻研究院此前数据显示,2017年火锅的关店率达5.9%,高于4.3%的开店率,位于餐饮业各细分品类之首。 招商证券的最新研报也表示,近半数火锅餐饮企业无法存活五年以上。

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当海底不再神奇

文/孟永辉 曾经,看过一本书,书名叫做《海底你学不会》。在那样一个对海底依然充满了盲目崇拜的年代里,海底似乎真的有点学不会。...当越来越多的竞争对手开始选择和海底通过的商业模式,甚至还把海底的商业模式进行不断地创新之后,海底的所谓的神奇光环便开始消失不再。所谓的「海底你学不会」,同样变成了一句笑话。...海底不再神奇的背后逻辑 当海底的神奇还是被越来越多的模仿,原本成就海底的土壤早已不再。于是,我们看到了海底不再神奇,有关海底的负面消息也也越来越多。...海底不再神奇,海底不再被模仿,海底还是失去原有的光环。通过海底的神奇退散,我们同样可以看出一些其他的发展端倪。 发展红利的不再。...结语 曾经,海底是神奇的。然而,现在,海底不得不说是正在走向平庸的。时代成就了海底,同样地,时代正在让海底失去原有的光环。

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在5000亿数据中大海针,需要怎样的硬件做支撑?

而如今他们宣称,ScyllaDB能够在5000亿的数据下,以10亿行/每秒的性能处理数据。 在ScyllaDB的测试方案中,他们模拟了物联网的使用场景。...在测试数据中,事先埋入了一些坏的测点,在查询中排除这些坏的测点(像不像大海针)。 说了那么多的背景,我们的主角要出场了,该轮到ClickHouse的黑科技了。...简而言之,如果是时间序列的数据,推荐使用DoubleDelta和LZ4的组合;而在数据模式不明确的情况下,可以使用T64和LZ4的组合。...有了数据表之后,就可以开始模拟测试数据了,Alexander使用了numbers_mt函数,模拟了5256亿温度数据: INSERT INTO sensors_data (sensor_id, time...与此同时,预先聚合还能有效的减少数据行,在这个例子中,最终能将视图内的数据行减少1400倍之多。

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【译】大海针:大数据时代的地下经济犯罪追踪

“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘,内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。...欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入,共同分享交流。...SynerScope从这些原始的数据域中取得数据,然后将它们转变成计算机交互式的以及可视化的数据,并且以大家容易理解的图像形式展示出来。...这个的大数据商业智能分析方法是以数据密集型的计算以及可视化为核心的,它能够像望远镜和显微镜扩展人类的视野那样扩展人类的“感知能力“。...现任《大数据文摘--金融与商业专栏》主编,欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友共同分享,交流学习。

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以海底数据分析为例:餐饮行业数据挖掘分析的思路和方法

很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问,比如数据哪里来的,比如分析完了到底有什么用,能不能带来利润的增加呢? 那就餐饮行业如何做数据分析和挖掘为例做一个简单的说明。...经过数据分析的企业一般都会做如下改进: 1、在点餐过程中,由有经验的服务员根据顾客的画像特点推荐菜品,一方面可以提高菜品的销量,另一方面可以减少客户点餐的时间和频率,提高用户体验; 2、根据菜品历史的销售请客...,综合考虑节假日、气候和竞争对手等影响因素,对菜品的销量做预测,以便餐饮企业提前准备好原材料; 3、定期统计菜品销售情况,分类统计好评菜和差评菜,为促销活动和新菜品推广数据支持; 4、根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为做评分分析...下图是餐饮行业数据挖掘分析的基本流程,并且对每个流程的维度指标做了分析。...在数据挖掘中首先要做的就是确定目标,也就说需要解决的问题,在餐饮行业中,一般面临的问题: 实现对动态菜品的只能推荐,帮助顾客快速发现自己感兴趣的菜品,同事确保推荐给客户的菜品也是餐饮企业所期望的; 对餐饮客户做细分分析

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以海底数据分析为例:餐饮行业数据挖掘分析的思路和方法

image.png 很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问,比如数据哪里来的,比如分析完了到底有什么用,能不能带来利润的增加呢? 那就餐饮行业如何做数据分析和挖掘为例做一个简单的说明。...经过数据分析的企业一般都会做如下改进: 在点餐过程中,由有经验的服务员根据顾客的画像特点推荐菜品,一方面可以提高菜品的销量,另一方面可以减少客户点餐的时间和频率,提高用户体验; 根据菜品历史的销售请客,...综合考虑节假日、气候和竞争对手等影响因素,对菜品的销量做预测,以便餐饮企业提前准备好原材料; 定期统计菜品销售情况,分类统计好评菜和差评菜,为促销活动和新菜品推广数据支持; 根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为做评分分析...,分析得到顾客的消费周期,筛选出优质客户,定期回访和联络; 根据客户来源区域、身份特征、消费情况做归类分析,探究目标客户的来源画像,做重点区域的流量引流分析…… image.png 下图是餐饮行业数据挖掘分析的基本流程...在数据挖掘中首先要做的就是确定目标,也就说需要解决的问题,在餐饮行业中,一般面临的问题: 实现对动态菜品的只能推荐,帮助顾客快速发现自己感兴趣的菜品,同事确保推荐给客户的菜品也是餐饮企业所期望的; 对餐饮客户做细分分析

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案例解析:海底、银行、商务酒店、香水单品市场、运营和销售数据挖掘

最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例,这些案例包括了海底、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析,包括比较详细介绍数据来源...、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。...3、通过python编程抓取数据 4、数据初步预处理 5、商务酒店客户数据分析     5.1酒店评分影响因素     5.2酒店评分与酒店业绩关系     5.3酒店评分分析     5.4客户情感分析...    5.5商务酒店竞争分 6、根据分析给出相应的建议 三、海底火锅运营分析 1、火锅相关业务分析,建立分析指标 2、火锅相关数据抓取 3、数据预处理 4、海底运营状态分析 5、店铺选址分析 6...、菜品关联销售分析 7、用户评论与评分的关联分析 8、顾客消费后的情感分析 9、海底分析的运营建议 四、香水产品数据挖掘与分析 1、香水销售数据预处理 2、香水销售数据统计分析 3、影响香水销量的因素分析

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有人总结了70多个Python精选项目:再也不用去GitHub、Reddit大海针了

如果你是一名经验丰富的 Python 开发人员,应该已经听说并搜索过这样的问题:「对于初学者来说,有哪些好的 Python 项目?我应该操作哪些项目来获得实践体验?」...无论你在 Python 领域经验丰富,还是刚迈入 Python 大门不久,相信本合集都会对你有所帮助。 网站的项目列表如下所示。...每个项目都有说明、教程、源代码链接等,而且项目的覆盖领域极其广泛,包括股票预测、区块链、机器学习、深度学习、爬虫、数据挖掘、游戏、密码学、web 开发、app 开发等。...」、「FreeCodeCamp:Intermediate Python Course by Python Engineer」。...其中 Traversy Media 的 Python 速成课程介绍了 Python 中的许多基本概念,例如变量、数据类型、字符串、列表、元组、集合、字典、函数、条件、循环、模块、类、对象、文件使用、JSON

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海底、商务酒店、银行、房地产、香水产品数据挖掘完整案例分享

自从小密圈运营以来,目前已经有194位来自华为、百度、阿里、腾讯的数据和营销从业者加入进来,除了分享非常全面的数据采集和数据挖掘案例和资料之外,开展了包括数据采集课程、基本的数据分析和挖掘方法论、百度信息数据挖掘等课程...决定花更多的时间和精力运营好圈子,除了做好疑问解答,干货分享,还会在接下来的时间分享研究过的3个数据挖掘案例,让小伙伴们更加清楚数据挖掘的操作过程和方法,运用好数据,增强竞争力,即使没有用到数据,但是在大数据逐渐普及的趋势下...3、通过python编程抓取数据 4、数据初步预处理 5、商务酒店客户数据分析 5.1酒店评分影响因素 5.2酒店评分与酒店业绩关系 5.3酒店评分分析 5.4客户情感分析...5.5商务酒店竞争分 6、根据分析给出相应的建议 三、海底火锅运营分析 1、火锅相关业务分析,建立分析指标 2、火锅相关数据抓取 3、数据预处理 4、海底运营状态分析 5、店铺选址分析 6、菜品关联销售分析...7、用户评论与评分的关联分析 8、顾客消费后的情感分析 9、海底分析的运营建议 四、香水产品市场运营分析 1、香水销售数据预处理 2、香水销售数据统计分析 3、影响香水销量的因素分析 4、香水适用场所关联分析

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美团、海底、美菜的2B战争

一批起于5年前的食材供应链创业公司纷纷销声匿迹,余下的不过是美团快驴、海底蜀海、美菜这样体量足够大的玩家,对峙于江湖。 据闻,近来美菜在大规模调整架构、优化人员,为上市大计背水一战。...通过流量,美团掌握了消费者去消费的地点、菜品和金额等数据,并以此引导流量到不同餐厅来获得最高的扣点。 2. SaaS:餐饮企业的ERP环节很弱,不打通根本无法协同进行食材的集采和交付。...据《中国餐饮报告2018》统计,2全国有860万家餐饮企业,美团已经拿下2.3%的企业数据。 3. 采购:上游品类上,美团投资亚食联,其拥有亚洲渔港(虾和鱼)、亚渔雪龙(牛肉)是餐饮的主要食材。...美团有强覆盖的的地推团队、IT和数据的大量积累、几十万计的餐饮客户,以及上游品类的结盟,加上陈旭东20多年的产品流通经验,打造一个上百亿的食材流通企业不能说是乘风破浪,也应该是水到渠成。...蜀海背靠着170亿收入、466家门店的海底,其在10多个一二线个城市建立了中心,提供物流交付服务,还有10多个中央厨房/工厂,专门进行食材设计和加工,如脆毛肚、液氮牛蛙等,以获取高毛利。

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使用并发 ssh 连接来提升日志脚本执行效率

,在 data 下面建二级目录 0/1/2 等数字代码批次,例如第一批数据全部位于目录 0,第二批位于目录 1……以此类推 批次目录下的数据通过实例名称区分,例如第一批的十块数据,命名为 work.xxxx-xxxxxx-xxxxxx-xxxxxxxx-xx-xxx.xxxx.log...,例如 wait 第二批次前合并第一批次的数据,wait 第三批次前合并第二批次的数据……以此类推,此时可以合并前一个批次是因为上个批次的进程已经全部 wait 到了,可以保证没有任何子进程在操作对应批次目录中的文件...从前面的类推可以得知,for 循环中 wait 第 N-1 批次前合并了第 N-2 批次的数据,退出循环后第 N-1 批次还没合并呢,它只是进程都退出了但数据块还处于待合并状态,所以这里需要在 wait...当一批子进程 wait 成功时,先去启动下一批的 ssh 连接,在 ssh 连接干活的空隙 (2 秒) 去合并数据块绰绰有余,等合并完了再回来一个 wait 可能还得等上个 1 秒多,这样是不是就省下了数据块合并的时间呢...哈哈,这才是真正的时间管理大师好伐,为了节省时间代码写的 ugly 也不管了~ 另外再说一下数据块顺序的问题,不同批次的实例数据是有序的,同一批次多个实例之间的数据是随机的,依赖 'for ... in

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豪掷1.5亿,海底“无人餐厅”来了!这个行业将被彻底颠覆……

一个月前刚上市的海底最近又火了!昨天,斥资1.5亿打造的海底全球首家智慧餐厅在北京正式营业了。...后厨总控台,统一管理:IKMS系统(Intelligent Kitchen Management System)就像厨房的智能大脑,通过收集智慧厨房各个环节的数据,并对各项数据进行多维度的分析,实时监控厨房整体的运行状态...自动配锅机,可根据你的口味订制锅底 此外,海底智慧餐厅还会通过系统为顾客建立专属的锅底档案,并可以为自己的锅底命名,每次来到海底,可以轻松地重温自己最爱的火锅味道。...不止海底, 多方巨头不约而同瞄准“智能餐厅” 事实上,不止海底,多个传统餐饮品牌也开始发力智慧餐厅,甚至连阿里、碧桂园等跨行业巨头也马不停蹄赶来“夺食”,餐饮智能时代已经“杀到”。...智能餐厅所呈现出来的:人力成本低、出品水平稳定(有利于连锁复制)、大数据加持(依靠客观数据做最优决策)等优势,最终一定会如同水一样,将从高到低流到洼地,最终将蔓延至整个行业。

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有人总结了70多个Python精选项目:再也不用去GitHub、Reddit大海针了

长按扫描二维码关注我们 本篇文章转自于“机器之心” 如果你是一名经验丰富的 Python 开发人员,应该已经听说并搜索过这样的问题:「对于初学者来说,有哪些好的 Python 项目?...无论你在 Python 领域经验丰富,还是刚迈入 Python 大门不久,相信本合集都会对你有所帮助。 网站的项目列表如下所示。...每个项目都有说明、教程、源代码链接等,而且项目的覆盖领域极其广泛,包括股票预测、区块链、机器学习、深度学习、爬虫、数据挖掘、游戏、密码学、web 开发、app 开发等。...」、「FreeCodeCamp:Intermediate Python Course by Python Engineer」。...其中 Traversy Media 的 Python 速成课程介绍了 Python 中的许多基本概念,例如变量、数据类型、字符串、列表、元组、集合、字典、函数、条件、循环、模块、类、对象、文件使用、JSON

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【孟德尔随机化】代码分享:用循环代替大海

result_list)) save(result_list,file = "phegwas_result_list.Rdata") 这样就获取了多个变量的IVs并保存为一个list,后续也可以用这个数据去和多种结局一一尝试...第三步,整理结局数据 这一步是针对gwas catalog的数据,当然也可以根据自己的数据来修改 source("step1_lib.R") dir <- "....如果不包含指定字符串,则打印"条件不符合" print(paste("uncorrect A1&A2:",i)) } } 这一步的目的是根据CHR+POS+A1|A2获取RSID,如果你的数据已经有了...不同的数据对应不用的列名,这里因为我用MungeSumstats包以后,列名发生了变化;如果你也使用了这个包,那么列名下面的应该是对应的。...如果是其他数据,在运行下面代码之前需要用colnames(dat)检查一下自己的列名,对应上去就好。

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海底的2020年报:一边自救,一边扩张

此外,中国大陆以外的市场也受到疫情的影响,导致海底许多门店都陷入关闭或暂停餐饮服务状态。根据海底2020年中报的数据来看,报告期内海底净亏损9.65亿元,同比下降超过200%。...据光大证券预计,2020年全年海底将新增门店525家。 扩张并非一本万利 由此可见,逆势扩张也是海底自救的一项措施,其扩张的新门店也将不断促进海底的营收,为海底在后疫情时代带来喘息的机会。...因此,对于海底来说,扩张也是危机并存的,随着海底模式的不断成熟,其复制的速度也将越来越快,海底依旧不会停下扩张的脚步。...从资本市场来看,即便海底的利润受到了疫情的影响,但并没有影响资本市场对海底的看好,2020年至今,海底股价的累计涨幅超过120%。...因此,想要让“海底模式”能够持续跑通,海底需要在各个方面去作为,未来海底仍需努力。 文/刘旷公众号,ID:liukuang110

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还在服务器上日志?试试这款可视化监控系统吧,真香!

项目特点 支持多种数据源:ES、Prometheus、InfluxDB、MySQL等 支持多种报警消息发送:钉钉、企业微信、飞书、短信 自定义消息模板,消息模板有md和text两种类型 支持分布式调度...内置权限管理,数据权限隔离 项目介绍 Frostmourne 监听日志数据,当触发报警规则,通过钉钉、企业微信、短信等方式通知开发人员,从而避免生产事故。...快速使用 将 frostmourne.sql 文件导入到数据库中,直接在GitHub中下载安装包,修改application.properties中的数据源。 #启动命令 ....在浏览器访问:http://localhost:10054/ 目前大多数项目中使用 ELK方式采集日志比较多,所以这里以配置ES数据源举例子: 1、添加Elasticsearch数据源 2、配置监控基础信息

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还在服务器上日志?试试这款可视化监控系统吧,真香!

项目特点 支持多种数据源:ES、Prometheus、InfluxDB、MySQL等 支持多种报警消息发送:钉钉、企业微信、飞书、短信 自定义消息模板,消息模板有md和text两种类型 支持分布式调度...内置权限管理,数据权限隔离 项目介绍 Frostmourne 监听日志数据,当触发报警规则,通过钉钉、企业微信、短信等方式通知开发人员,从而避免生产事故。...快速使用 将 frostmourne.sql 文件导入到数据库中,直接在GitHub中下载安装包,修改application.properties中的数据源。 #启动命令 ....在浏览器访问:http://localhost:10054/ 目前大多数项目中使用 ELK方式采集日志比较多,所以这里以配置ES数据源举例子: 1、添加Elasticsearch数据源 2、配置监控基础信息

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