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数据分析:挖掘影响电商双十一销量的因素,并且预估销量

在很早之前就采集过关于淘宝11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。...具体的数据说明如下图,我们把双十一的销量作为分析的因变量,要探究的最终目标是包括各种优惠活动信息、评分信息等维度对销量的影响,以及分别的影响因素是什么。...9、商品优惠活动与销量之间的关系分析 通过下图可以看到,双十一红包和满减券在促进销量提升中还是很有帮助的,但是并不是优惠越多越好,数据表明,优惠个数在1-2个之间的效果是最好的。 ?...从下图中可以发现,售价越高的商品是不容易产生销量的,从品类来看,女鞋类的产品是更容易提升销量的,从优惠活动来看,双十一的直接降价是对商品销售有直接的促进作用;关键词中含有冬装、学院等关键词的商品销量提高的可能性很高...接下来对销量大于0的商品做对数线下模型分析,在控制其他因素不变的情况下,当价格每增加10元,销量下降4%;在品类中,女鞋的销量是最高的,比男性饰品平均高1.16倍,有2个优惠活动的商品更吸引消费者,用户评价中

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    用Python预测2020年十一交易额

    作者:林骥 去年双十一的时候,我曾复盘过阿里巴巴 2019 年双十一交易额。 今年的双十一,规则发生了很大的变化,从 10 月 21 日就开始预售,11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。...另外,市场环境也发生了很大的变化,疫情对双十一的影响到底有多大?是正向的影响还是负向的影响?各种不确定性的因素交织在一起,无疑会大大增加预测的难度。...LinearRegression()) ]) poly_reg.fit(x, y) # 调用算法进行预测 predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年十一交易额为...%.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为: 预测2020年十一交易额为 3280 亿元 算法评分为...np.concatenate([x, z]) y2 = poly_reg.predict(x2) ax.plot(x2, y2, '--', c='#999999') ax.set_title('\n预测2020年十一交易额为

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    备战2018十一,电商平台需要什么“黑科技”?

    每年的双十一,更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计,2017“11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力,也在验证着坊间传言“薅上一天,够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动,猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段?同时,对于电商平台而言,究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”?...双十一背后的黑产狂欢: 专业工具、全链条潜伏、月入百万 近年来,“羊毛党”的踪迹几乎遍及每一处有优惠、红包、打折的地方,甚至连社交平台上的抽奖也不“放过”,不禁令人惊叹其搜刮福利的能力。...备足了弹药和武器之后,浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时,面对黑产大军的“黑云压城”,电商平台又该如何应对?如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。

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    中诚信征信闫文涛:个人征信和企业征信未来将走向融合

    2、企业信用,包括大型企业信用和中小微企业信用。...近年来,中诚信征信在企业信用、个人信用和资产信用三个方面均开展了业务,并通过大数据、人工智能等技术的应用保证各项业务正常运行。...早些年,电子科技尚未普及,数据量相对匮乏,想要对用户进行有效的信用画像可谓是难上加难。...如今,互联网和移动互联网的发展带动了数据量的增长,IDC预测,2022年全球数据量将超过40ZB(ZB的概念就是万亿的GB);大数据、云技术、人工智能等新兴技术的应用,使得行之有效的用户画像可以在较短时间完成...对于中小微企业,征信机构会将个人信用、企业信用进行整合,只有把二者统一起来,才能更好地刻画出小微企业的信用情况。闫文涛说:“之前,个人征信和企业征信泾渭分明,但在未来,二者将走向融合。”

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    “购物狂欢节”如何应对“羊毛党”

    也就是说,这些“羊毛党“在电商促销或优惠活动中,已逐步形成了相对完善的刷单及变现工作流程(见图1:电商刷单团伙工作流程): [1509501258853_3782_1509501200197.png]...风险学习引擎采用了黑/白分类器风险判定机制,可以很好地减少对正常用户的误伤。例如,某个IP是恶意的IP,那么该IP上可能会有一些正常的用户,比如大网关IP。...二.腾讯用户画像类别概览 腾讯用户画像的维度与类别很多,这里仅举部分用户画像数据来说明。比如用户画像其中有手机画像和QQ画像这两个重要类别。...电商企业接入天御系统,启用带防刷能力的业务架构 通过剖析腾讯对抗“羊毛党”刷单的防刷系统技术架构与原理,我们了解到了天御系统可以帮助咱们电商企业在促销、优惠活动时,有效打击黑产刷单团伙。...特别是马上到来的双十一“购物狂欢节”,该系统将让广大电商企业更好地服务用户,真正为用户带来贴心的实惠与好处。

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    房产众筹成2014年十一最经典跨界活动

    11月11日正在成为中国人的购物狂欢节,朋友圈在这几天呈现出井喷的态势,关于双十一的内容让人看不过来。...与往年不同的是,今年双十一不再是阿里的节日,而是所有电商平台乃至实体商家的购物节,不少传统企业试着搭上这艘营销快船,争夺着用户的注意力和消费预算。...超越金融和众筹本身的跨界互联网金融 毫无疑问,在预热之后趁着双十一的东风,这一次活动可以获得大量的支持。传统众筹商业模式主要是手续费,但京东金融志不在此,因为这次的众筹资金最终都会返还。...,显而易见,这次双十一跨界活动正是奔着“门槛低、新奇好玩、生活品质和参与感”这些目标去的。...互联网金融本身就是跨界产物,这一次搭上双十一快车,与过去相隔万里的房地产结合在一起,更是超级跨界。京东众筹与远洋地产联合的双十一众筹买房活动,算得上一次经典的跨界营销,算得上今年双十一黑马案例。

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    对线面试官-Redis 十一 | 写一致性问题

    Redis写一致性问题解决方案的终结篇 在之前的文章中有介绍过关于缓存一致性的问题,那么为什么还要出一篇文章来再次说明呢?...是因为之前的文章主要讲述了高并发架构下缓存一致性问题可以通``延时删进行解决,高可用架构(读写分离)采用的是先更新数据库,然后再删除缓存,并最后采用重试机制进行避免。...面试官:在实际的工作中,你们Redis是如何保证缓存与数据库的写一致性呢? 面试官心理分析:主要考察实际工作中到底是使用没使用过Redis,因为使用过Redis的话一定会遇到写一致性的问题。...这种方式只能是解决掉简单的缓存架构(高并发架构)的写一致性的问题(当然这种解决法方式在高并发的情况下也是有线程安全问题,真正的解决方案是延时删) 。...派大星:好的,其实采用之前文章的延时删的方案在流量并不是很多的情况下已经可以解决。但是如果是亿万级流量或者流量真的很高的情况下。采用那种方案是远远不够的。

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    美妆押宝双十一,各平台卷出新高度

    各平台“内卷”双十一进入10月后,各电商平台先后公布双十一优惠活动细节,我们梳理了天猫、京东、抖音、快手四大典型电商平台的2022年十一的运营策略, 发现上述平台的运营各有侧重,对这次大促似乎志在必得...并配以档位促销优惠,分别为“每299元减50元”和“每1000元减100元”,均封顶40000元,活动期间同一款商品仅可参与其中一档促销。...据天猫公布的数据,在2021年十一期间,欧莱雅集团更是成为天猫首次出现的两大百亿品牌之一。...,财通证券《美妆:减重赛道蓝海风起,“11”渐近大促将至》,首创证券《淘系美妆销售回暖,关注品牌商“11”备战》,国金证券参考资料:《直播电商竞争白热化,多直播机构加码布局淘宝直播,双十一开启新增量...》,天风证券《淘系美妆销售回暖,关注品牌商“11”备战》,国金证券《美妆:减重赛道蓝海风起,“11”渐近大促将至》,首创证券声明:本文仅作为知识分享,只为传递更多信息!

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    十一第十年

    除了线上线下的购物,今年阿里生态下的饿了么、盒马等都会加入双十一,简单地说,11不再是是“买买买”的剁手节日,而是覆盖吃喝玩乐全场景的消费狂欢节。 ?...,这让其跟天猫11有足够的差异,错开了双十一天当天天猫的锋芒,时间长可以尝试的活动形式也更多。...今年10月拼多多推出三周年庆大促,推出了系列优惠活动,比如推出大量补贴后的低价新款iPhone,帮助拼多多拉新同时提高了平台消费氛围。几乎不会怀疑,拼多多在双十一一定会有大动作。...2018年十一趋势前瞻 正如罗超频道(微信ID:luochaotmt)此前所言,双十一一方面引领着零售业的趋势,许多新技术、新玩法、新模式都是在双十一落地的,另一方面反射出当前零售业的发展水平,甚至是中国经济环境的晴雨表...可以预见今年11会呈现出这样的消费分级趋势,不同层次的消费都会被双十一拉动,戴森这样的昂贵产品应该会卖得不错,优衣库这样的大众店也会被瞬间抢光,严选这种讲求品质的平台会占据一席之地,拼多多这类平台也有望硕果累累

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    理想中的Web3信誉体系:如何在Web2基础上升级?

    理想中的 Web3 或者新一代信誉体系应当是拥有全面的信用数据、强大的技术支撑以及合理的监管流程: 第一,打造全面立体的信用画像。...未来信誉体系应该包含链下及链上数据,从各个维度来记录个人及企业信用行为。比如在传统金融数据的基础上,链上相关交互数据也应当被包括在信用报告中。...数据完整性和难以篡改性也能够保证个人及企业信用行为得到更好的规范,做到自觉抵制不良行为。 第二,拥有强大且隐私保护的数据存储和技术。...个人用户可以选择将自己的信用分或评级在社媒和 dApp 里露出,在 Web3 社交中展现良好画像,并利用信用报告获得潜在福利。

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    不同生命周期下用户画像的使用方式

    画像平台可以为以上运营活动提供基础数据和分析服务,比如用户年度总结中可以通过标签查询服务获取用户行为统计标签值,如近一年的点赞次数、发表文章数等;用户的等级和是否VIP也可以加工为画像标签,运用在人群创建和画像分析功能中...常见的Push素材包括用户感兴趣内容、好友近况、热门内容和优惠活动。...借助算法推荐能力可以找出用户最感兴趣的内容并进行Push推送;获取用户交互频率较高的好友近况信息并进行推送,比如好友近期发布了一篇热门文章,可以推送给用户阅读;热门内容可以选择社会热点,突发事件或者区域热点等内容进行推送;优惠活动可以将最新的优惠信息...借助画像平台分群功能可以圈选出待推送的用户群体,比如在热点推送中可以向不同地域的用户群体推送不同的热点事件,向不同消费等级的用户推送不同的优惠活动等。...借助画像平台还可以实现Push推送后的画像分析,通过漏斗图可以展示每一次Push的推送-到达-点击数据,运营人员根据分析结果可以不断优化推送素材和策略。流失期画像的使用流失期用户的运营重点是拉回。

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    精准营销 | 大数据赋能,助力业务增长!

    应用宝产品合作负责人王晨表示,应用宝将升级平台玩法,向开发者开放5大类运营活动:即大型平台活动、节日开发者联合活动、开发者自有活动、日常优惠活动、普通节日专题活动,与开发者共享千万级曝光流量。...其中,大型平台活动是由应用宝发起,联合多家开发者在如春节、世界杯、双十一、元旦等特殊时间节点举办,活动期间平台将以新颖有趣的创意玩法激发用户参与,并调动全平台所有资源为合作APP引流。...王晨举例说明,“去年的双十一,应用宝与开发者合作推出的系列活动,为合作伙伴带来了80万新客资源。”...比如,以用户分析、业务漏斗分析、页面轨迹分析等统计分析手段,帮助APP找准用户关键需求点;而根据海量用户画像的行为及特征得出的数据洞察,则能够辅助业务决策;营销分析则是通过监测腾讯、百度、新浪等近20种主流广告渠道

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