更简洁地说，一个组织的知识管理门户是它的单一真理来源。这是团队成员和其他利益相关者查找有关以下内容的文档的地方：
经过上一章的讨论相信你已经被猿人工厂君恶补了一波促销的业务知识。促销是一个高风险的系统，因为一个电商网站的销售手段更多是以促销的形式进行的。所谓高风险，业务上就很高，错误的促销设置会带来巨额的亏损。今天，我们一起来聊一聊促销的促销系统的思考和设计。
Shopify Boost主题通过将店内的购物体验搬到网上来推动销售。多种布局、创造性地使用空间、促销图像链接和价格标签风格的标签，使顾客参与其中，并在你的商店中移动，直到他们准备购买。适合宠物用品、玩具和游戏、服装、体育和娱乐、珠宝和饰品、书籍、音乐和视频、艺术和工艺品、婴儿和儿童
对于 iOS 开发者来说 App Store 是必经之路，大家一定多多少少都会有了解。但 App Store 的功能之多，并且每年都有更新，比如上一篇文章我们讲到 《解读 AppStore 新功能：自定义产品页面和 A/B Test 工具》 ，所以本文对一些大家平时经常接触的功能，但可能忽视的一些细节进行解说，也会对一些平时大家很少接触的功能进行探索。可能不是最全的，但一定有你不知道的 App Store 秘密！
表达式树是一种树形数据结构,通过动态语言运行时 (DLR) 将一组动态语言服务添加到公共语言运行时 (CLR)，为静态类型语言添加动态特征。C#属于静态语言.简而言之,就是通过CLR引入DLR,DLR中包含了表达式树的功能,那么C#代码就具备了将静态代码转换成动态代码的功能.常用于一些运算逻辑的转换.将运算逻辑转换成数据结构缓存到内存中.比如通过表达式树缓存通过反射构建对象的过程,减少每次调用反射的性能消耗.具体参考DLR官方文档.
在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。
gitee地址：https://gitee.com/CoreUnion/CoreShop
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因
作者：Amber Li 审校：吴昊 本文长度为3002字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文作者 Andrew Choco将示范结合电邮和社交媒体网络广告实现多渠道营销的几种方法。 大部分人将电子邮件营销和社交媒体网络广告视为两个独立的主体，坦白说，我以前也这样认为。然而，我发现结合几个不同的营销渠道来进行整合且一致的营销活动，往往能带来非常不错的效果。 之前在Directive Consulting的案例中我们尝试过结合SEO和PPC的营销技巧；但在本文，我将会示范结合电邮和社交媒体网络广告来实现多渠
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋
在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
以笔者比较了解的加点、3C产品厂商为例，企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析，例如销售、生产、库存等，这对企业了解自身整体运营情况非常有用，但是这些信息对把握市场动态、了解客户需求来说作用十分有限，而对外部数据的分析工作可以帮我们很好的弥补这些不足。
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
原文：Unusual Big Data Use Cases (guest post)
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。 1、
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
经过上述过程的处理，数据集已经处理成营销增益模型所需的输入形式了。下面正式开始构建营销增益模型，和其他有监督模型一样，营销增益模型也需要划分训练集和验证集。我们通过如下的代码实现数据特征与数据标签的分离，同时按照7:3的比例划分训练集和测试集。
这还只是一个苗头，底部另有彩蛋 双十一临近，小编先自爆早几年前还是剁手一族时候的一个小故事，虽然现在跟剁手一族也没什么多大的区别。 年少时，课程比较少，与几个室友，看到优惠就点击，看到促销就抢购，遇到双十一还找人代替抢购，只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西，不到五分之一的价格，很是划算（当然随着这个行业的壮大，也有被骗的时候:)） 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全，不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水，天真的以为既然是
最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列建模预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。
今年环境不好，很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析，该如何实现降本增效？今天系统讲解下。
本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。
随着互联网技术的飞速发展，网络安全和性能优化已成为各行各业关注的焦点。EdgeOne，作为一种先进的技术解决方案，正在游戏、视频、电商零售、金融等多个领域发挥着重要作用。本文将深入探讨EdgeOne在这些领域的应用场景，并分析其在解决安全问题、完成防护等方面的实践效果。
谈起.NET/.NET Core的企业级实战案例，电商项目是典型代表。其中高负载、高并发、高可用性等问题是考核.NET技术性能的重要指标。下面整理的几个电商项目都是国内外著名的真实电商应用系统。
服装电商零售线上线下一体化帮助解决企业单渠道运营难题，融合线上线下全渠道销售体系，实现全渠道商品信息、价格、服务等环节一体化。
“ 随着人工智能的高速发展，开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow，也有着很高的热情。除了各类科技产品，零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。 在这篇文章中，来自可口可乐公司数据侠Patrick Brandt，就将为我们介绍如何使用AI和TensorFlow实现无缝式购买凭证。 可口可乐的核心忠诚度计划于2006年以MyCokeRewards.com形式启动。 “MCR.com”平台包含为每一瓶以20盎司规格销售的可口可乐、雪碧、芬达和动乐产品，以及可以在杂
导读：电商业务与我们的生活息息相关，大家可能对电商多少也有一些了解，事实上，即使是一个最小化的电商系统，也依然是非常复杂的。
2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动，各大电商平台给出了最大的优惠力度，成绩也都再创新高。
随着信息科技的进步，数据的收集变得十分便利。各式各样(手机、信用卡、浏览网页及部落格等)的信息，从不同的数据源，涌入我们预先设计好的数据仓储。这些信息透过数据挖掘的技术组合在一起，就可快速地勾勒出每个人对生活的品味、特征，并进一步影响我们的生活。 未来数据化世界的一个场景 下面显示未来数据化世界的一个场景。 客服：「xx披萨店您好！请问有什么需要我为您服务？」 顾客：「妳好，我想要………」 客服：「先生，请先告诉我您的会员卡号码！」 顾客：「我的会员卡号码是xxxxxxxx」 客服：「林先生您好，您是住在
有些错误就像明亮的钻石，很容易被察觉。即使你忽略它们，编译器（或解释器）也会通过报错提示我们。
本篇参考：https://documentation.b2c.commercecloud.salesforce.com/DOC1/index.jsp?topic=%2Fcom.demandware.d
随着人工智能的高速发展，开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow，也有着很高的热情。除了各类科技产品，零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。
我们访问网站的时候，基本都是通过域名云访问的网站。域名什么意思呢？域名在网站中所起到的作用又是怎样的呢？其实我们访问网站的时候，都是通过ip地址访问的，只是因为域名解析的原因，将域名解析成了机器可以识别的ip地址就可以了，而这个过程是通过机器自动来完成的。
一家大型购物网站，购物车会定时被清空，并且订单在规定时间内未支付也被取消。请你来简要分析一下原因。
场景一：狂欢的大伙 抢奖品、抢大降价促销、各种买买买，可是... 总有不少网友感觉离奖品太遥远、离打折促销很遥远，有种还没开始就结束的滋味，那到底谁是真正的双11“杀手”呢？ PS：今年的双11还有一
《重构 改善既有代码的设计》这本书的精髓在于提供了一套系统的方法论和实践技巧，帮助开发者在不改变代码外在行为的前提下，提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。以下是一些关键的重构原则和技巧，可以指导前端开发者进行更好的重构
导语：通过一台便携信号嗅探设备，便能轻松远程截获到共享单车的开锁密码，在分秒间将共享单车变成无锁单车；在商场扫码下载应用，可能会导致偷跑流量或者信息泄露；在网上交易时通过扫描二维码的方式付款，稍有不慎就会直接导致金钱损失……，如此漏洞与陷阱的交织，带来的是一道移动安全被提上最紧急日程的时代命题。
对于一个电商来讲，购物车是整个购买流程最重要的一步。因为电商发展到今天购物车不仅仅只是为了完成打包下单的功能；也是收藏、对比、促销提醒、相关推荐的重要展示窗口。如此多的能力我们该如何设计保证购物车的高性能、以及良好的扩展能力来满足未来的发展呢？
在零售行业中，会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润，同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员，并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流失，给零售运营商带来了严重损失。此时，运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如，商家针对会员采取一系列的促销活动，以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高，事实上，发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘，加强对现有会员的精细化管理，定期向其推送产品和服务，与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。
接上一篇文章，本文主要对编辑商品、商品评价及回复、商品操作记录这三块功能的表进行解析，采用数据库表与功能对照的形式。 编辑商品 相关表结构 商品表 商品信息主要包括四部分：商品的基本信息、商品的促销信息、商品的属性信息、商品的关联，商品表是整个商品的基本信息部分。 create table pms_product ( id bigint not null auto_increment, brand_id bigint comment '
大数据文摘授权转载自品玩 作者：吳越 12月伊始，传闻许久的亚马逊万人裁员计划，终于还是锁定了第一批对象。据英国《金融时报》报道，亚马逊决定首先精简的团队，分别来自Alexa语音助手及音箱，Kindle电子阅读器和Halo健康监测手环这三个设备。 其中，又以Alexa所在的部门人员最多，亏损最甚。Business Insider称，仅Alexa团队就有超万名员工，且团队2022年的亏损即将超过100亿美元。另据ABI Research的数据，亚马逊每售出一台Alexa设备都会损失数美元。以智能音箱Echo
营销是一种商业策略，涉及识别客户需求并确定如何最好地满足这些需求。换句话说，它旨在确保企业或产品以吸引目标受众的方式定位，鼓励他们购买。该策略包含多个方面，包括市场研究、品牌建设、产品开发、销售、促销和公共关系。营销人员使用这些策略来创建公司形象，建立客户关系，吸引潜在客户并留住现有客户。营销的最终目的是促进销售并帮助企业发展。
Wyn Enterprise 作为平台型产品，能够满足企业用户安装即用的需要；同时，作为工具型产品，也能够非常方便的与其他系统进行集成，包括：报表/仪表板查看器、报表/仪表板设计器、单点登录、数据权限、文档管理等方面的集成需要。为增强业务系统的报表和BI分析能力，提供最直接的功能支撑。
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