8月1日,百度发布2018年第二季度未经审计财报,当季度营收260亿元人民币,同比增长32%,净利润64亿人民币,同比增长45%,移动端收入占比77%,高于去年同期的72%。从财报来看,百度依然是沿着李彦宏当初设下的“夯实移动基础、决胜AI时代”路线稳扎稳打。百度业务已形成以搜索引擎为大本营,以信息流业务撬动增长,再通过DuerOS和Apollo编织AI未来的“1+1+2”的阵型,特别值得一提是的DuerOS。
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。
本文是一篇阅读RapidMiner手册,结合当下目标产品做出的文字概述总结。RapidMiner与本产品需求非常贴切,对其进行理解与整理,贴出作为记录与项目书素材。
超市管理员维护超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据,消费者查询超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据。
1.商业智能系统的目标 商业智能系统是以业务流程管理系统采集的数据为基础,对原始的数据进行加工,给出有利于决策形成的结果,帮助人们正确地进行经营决策。 商业智能系统应能够多时段、多角度、多方法
B2C产品采用SSH+Jquery框架开发。具备构建大型电商平台的底层技术体系。支持Oracl与Mysql等多个主流数据库。
目前在企业中使用人工智能还比较少,一场关于人工智能的革命才刚刚开始;中有部分大企业正在尝试人工智能,比如百度的全自动驾驶汽车,对于人工智能有的人是利用它完成一些手动和重复性任务,有的人用它来实现自动化
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上周,前1号店技术总监、海尔农业电商CTO,《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享,包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践;从领域驱动设计、服务依赖治理、服务高可用、故障熔断降级快速恢复等方面,结合大型移动电商系统等应用案例,全面剖析微服务的应用等丰富的内容。
面对日益艰难的市场环境,数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力,并成为保证其持续盈利的坚固基石。但对于广大的连锁零售服务商而言,要想成功落地“数据驱动”却并非易事,商品管理、门店管理、顾客关系......因素庞杂,难以掌握,又该如何入手呢?别担心,「观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案」来为您细细讲解。
电商是促销拉动式的场景,也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下,对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
经过前面几章的讨论相信你对类目和商品体系有了一定的认识。众所周知,建立类目体系的目的是为了更好地管理和维护商品。建立商品的唯一目的就是销售。从最基础的目的出发,要销售一个商品已经达到了。但事实上为了更好的销售商品,需要一些销售手段,也就是促销了。今天,我们一起来聊一聊促销的主流玩儿法,然后再谈谈促销的设计。
商业智能也可以称为BI,其目的是通过各种数据收集,集成和挖掘来帮助企业更好地进行数据分析,并找出有利于企业发展的信息,可以体现为营业额的增长和利润的增长等。商业智能一词起源于国外,目前中国有许多公司也在开发BI软件。例如像亿信华辰这样的BI供应商,已经在BI行业中深耕了十多年。
利是又称利事,即红包,是中国文化传统的一种社交行为。现在,新年开工第一天,很多中国公司也形成了派开工利是的风俗,比如马化腾携高管亲自给员工发红包已成为腾讯的传统,今年元宵节李彦宏也系上了围裙,在公司饭堂给百度员工乘起了汤圆…… 企业主如此重视开工日,不难理解:不只是可以起到激励士气的目的,更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。 今年钉钉也抓住了开工日,从元宵节后的第一个工作日开始,一直到本月底期间,举办“酷公司开工季——20万元开工特权”系列开工利是活动,面向钉钉500万家中小企业客户中已获得钉
新技术不断赋予企业创造和提升客户体验的能力。随着实时消息传递、客户自助服务和人工智能(AI)的引入,许多行业(包括酒店和餐饮)正在提供改进的客户参与度和服务。
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8月1日启动,8月11日结束的“小度8.8购物节-AI领养季”正在如火如荼地开展中,百度这次可谓下足了血本:原价249元的小度智能音箱回归到尝鲜价89元。
电商是典型的促销拉动式场景,也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下,对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
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
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。
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。
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程,电商对于精细化、精准化促销运营的需求,使多渠道(终端)、多区域化营销成为简单易行的配置操作,提升运营能力。
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、
原文:Unusual Big Data Use Cases (guest post)
2018年,微信+AI风口已经到来,流量巨大的微信端是营销的重要战场。从2015年起,中国的企业服务市场就非常热闹,尤其是腾讯、阿里等一大批互联网巨头,都不约而同地将企业服务当成2018年的核心战略来发力,中国企业市场具有巨大的发展潜力。
在当今数字化时代,电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求,构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统,包括前台商城系统和后台管理系统,采用了现代化的技术栈,为您提供了构建电商平台的最佳实践。
数字化驱动的新消费时代,食品饮料行业作为当前最火热的赛道之一,市场品牌竞争日趋白热化。随着线下渠道正迎来新一轮的变革,食饮市场也开始重新洗牌,新消费、新趋势、新场景为企业带来新的发展机遇。
Oculus确认将延长Oculus Rift促销活动 美国VR媒体RoadtoVR透露,Oculus确认将延长Oculus Rift的夏日促销活动。在Oculus的夏日促销活动中,包含Rift头显和T
RCS消息(Rich communication suit):富媒体消息、MaaP平台(Massage as a platform):消息即平台、OTT聊天应用(Over the top)、PSP(Person to Person)个人消息、A2P(Application to Person)行业消息、GSMA(Groupe Speciale Mobile Association)全球移动通信系统协会
作者 | 俞恺、李盛强 责编 | 何永灿 来自物流的挑战 近年来,随着电商增速的放缓,市场对电商企业提供的差异化服务提出更高要求,而物流则首当其冲,一方面需要满足用户更高的服务质量要求,而另一方面电商物流要从成本中心变成利润中心,满足企业运作的效益需求。面对这个现况,苏宁物流研发运用大数据技术,分析历史数据,预测未来趋势,运用最优化算法来合理调度资源,安排计划,以系统性的提升整体物流运营效率,降低运营成本,从而提升用户体验。 电商物流中决定用户体验的一个核心指标是时效,而决定时效的关键因素就是运输班车的衔接
作为一款前所未有的商业智能软件,Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI,可让最终用户毫无约束的与数据交互,任意探索数据背后的真正原因,发掘价值,为企业决策找到有效的数据支撑。
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
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力。
作者:fisherman,时任推荐部门推荐系统负责人,负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi,时任推荐部门推荐系统架构师,负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自:《决战618:探秘京东技术取胜之道》 零,题记 在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
今天让我们从预测系统的起源说起,聊聊预测技术在京东的发展与实践,看预测技术如何推进京东业务发展。
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对于大型综合性商业实体/购物中心,数商云提供了开展多业务、多业态的电商系统解决方案。结合多业务在线销售和多格式互联网自助应用平台业务,建立统一的会员机制,构建消费者的在线沟通能力,实现对企业客户关系的控制,充分展示消费者的动员能力,继续开展以综合业务为核心的客户忠诚度管理。
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年,国内大数据时代到来,一方面如果做的事情与大数据不沾边,都显得自己水平不够,另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展,所以传统的方式已经跟不上业务的发展了,为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
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。
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618:探秘京东技术取胜之道》,两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短
“从用户画像个性化的描摹,到与供应商结合需求进行动态定价,再到无人运输与云服务在基础设施上的升级,围绕零售的整条产业链,京东已经在底层进行了长期的建设和夯实。” 日前,京东集团 CTO 张晨在2017 中国企业级技术峰会上,展示了京东为“第四次零售革命”提供的神秘武器——围绕“成本、效率、体验”的核心进化,通过可塑化(Scalable)、智能化(Smart)和协同化(Synergetic),使信息、商品和资金服务的提供者,一步步走向社会化、专业化。 张晨表示,随着零售基础设施的社会化,能够更好地实现规模经
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。
物联网(IoT)最基本的是由嵌入传感器的相互连接的物理对象组成的网络。物联网允许这些设备通过网络和基于云的软件平台来交流、分析和共享我们周围的物理世界的数据。
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