customer_id 是购买了名为 "product_name" 产品顾客的id。...请你设计 SQL 查询来报告购买了产品 A 和产品 B 却没有购买产品 C 的顾客的 ID 和姓名（ customer_id 和 customer_name ），我们将基于此结果为他们推荐产品 C 。...------------+ | 3 | Elizabeth | +-------------+---------------+ 只有 customer_id 为 3 的顾客购买了产品...A 和产品 B ，却没有购买产品 C 。
顾客忠诚度 (customer loyalty degree / for customer’s loyalty) 是指由于质量、价格、服务等诸多因素的影响，使顾客对某一企业的产品或服务产生感情，形成偏爱并长期重复购买该企业产品或服务的程度...品牌忠诚度（Brand loyalty degree) 是指消费者在购买决策中，多次表现出来对某个品牌有偏向性的（而非随意的）行为反应。 简单来说，忠诚度就是顾客对产品的依赖度。...传统行业由于没有行为数据追踪，计算忠诚度只能通过问卷形式，分别用满意度、重复购买概率和推荐概率三个问题确定，主观成本很高且相对模糊。...，如年末优惠促销活动等；线上产品的活动则不一定是基于价格，形式更加多样，如网易的运营活动一般只会考虑传播度 产品更新 不能忽略产品更新也是刺激用户回流的手段，线上 APP 通过产品迭代增加功能，而线下则是通过推出新品吸引用户尝试...因为用户在选择继续使用或购买一款产品，最底层的原因是对品牌的认可，而不仅仅是商家采用了以上四种手段，这些手段仅仅起到锦上添花的促进作用，如果用户本身对品牌不认可，商家用这些手段也难以促进销量。
关于消费者音频类产品的使用案例和购买决策分析的全球用户调研报告。 ?...设备端(on-device)的安全和隐私保护能力对下一代智能音频产品非常重要。 ? 不同国家和地区的消费者的购买倾向性也具有极大的差异性，品牌信任度和功能指标是最主要的购买驱动因素。...日本用户更看中产品易用性，印度用户更在意品牌，德国用户认为先进高端的性能最为重要。其次，品味和时尚是稍微次要的购买因素。 ? ? ? ? ?...超过四分之一的用户已经拥有了一对真无线耳机，59%的用户熟悉真无线耳机产品并将其作为一个单独的产品品类 真无线耳机在未来的一年中将作为手机的附件产品而获得更快的市场爆发 消费者对无线耳机音频质量的认可度提升...总体上５３％的用户对语音交互有兴趣，但同时也有１５％的消费者对其表示毫无兴趣。 ? 音频质量，是最主要的购买驱动因素。 ?
随着网络时代的快速发展，域名也随之发展壮大了起来，访问网页一般都是通过域名这个载体实现的，如果用户自己建设了一个网站，或者公司开发了一个网站的话，必须要拥有自己的域名才可以，那么用户如何域名购买呢？...购买域名需要注意什么？ 用户如何域名购买 1、选择合适的域名购买平台。目前网络上的域名购买平台非常多，用户应当选择一家大型、靠谱的平台，避免出现被骗的情况，并多多看该网站的评价如何。...2、进入购买页面。如何域名购买呢？选定域名购买网站后，再点击域名购买官网进入购买页面，可以根据自己的需要选择合适的域名进行购买。...用户应当查询域名是否出现过违规行为，以及之前所进行的内容是什么。如果域名曾经出现过违规行为，最好还是不要购买该域名。...以上为大家介绍了用户如何域名购买，购买域名比较简单，最重要的是挑选合适的域名和合适的购买平台。
今日真题 题目介绍： 购买了产品A和产品B却没有购买产品C的顾客 customers-who-bought-products-a-and-b-but-not-c 难度中等 SQL架构 Customers...customer_id 是购买了名为 "product_name" 产品顾客的id。...请你设计 SQL 查询来报告购买了产品 A 和产品 B 却没有购买产品 C 的顾客的 ID 和姓名（ customer_id 和 customer_name ），我们将基于此结果为他们推荐产品...----------+---------------+ | 3 | Elizabeth | +-------------+---------------+ 只有 customer_id 为 3 的顾客购买了产品...A 和产品 B ，却没有购买产品 C 。
spend_date | date | | platform | enum | | amount | int | +-------------+---------+ 这张表记录了用户在一个在线购物网站的支出历史...写一段 SQL 来查找每天 仅 使用手机端用户、仅 使用桌面端用户、 同时 使用桌面端和手机端的用户人数和总支出金额。...0 | 0 | +------------+----------+--------------+-------------+ 在 2019-07-01, 用户...1 同时 使用桌面端和手机端购买, 用户2 仅 使用了手机端购买， 而用户3 仅 使用了桌面端购买。...在 2019-07-02, 用户2 仅 使用了手机端购买, 用户3 仅 使用了桌面端购买， 且没有用户 同时 使用桌面端和手机端购买。
写一段 SQL 来查找每天 仅 使用手机端用户、仅 使用桌面端用户和 同时 使用桌面端和手机端的用户人数和总支出金额。...0 | 0 | +------------+----------+--------------+-------------+ 在 2019-07-01, 用户...1 同时 使用桌面端和手机端购买, 用户2 仅 使用了手机端购买，而用户3 仅 使用了桌面端购买。...在 2019-07-02, 用户2 仅 使用了手机端购买, 用户3 仅 使用了桌面端购买，且没有用户 同时 使用桌面端和手机端购买。 二、分析 本题难点在于：1。...然后原表与新表关联，计算出每个用户每天使用的new_platform平台类型。
2020年全国职业院校技能大赛：网络系统管理项目-模块A--样题(二) 需求分析： 1、需求指定共享目录 2、指定登录用户 3、上传所属者 操作步骤： 1、安装vsftpd 2、创建虚拟用户&&生成虚拟用户数据文件...3、配置pam验证文件 4、创建一个系统用户 5、配置虚拟用户配置文件&&配置vsfptd.conf文件 实验环境： centos：7 x2 server：192.168.220.20 client：...192.168.220.21 1、安装vsftpd [root@server ~]#yum install vsftpd -y 2、创建虚拟用户&&生产虚拟用户数据文件 vim /etc/vsftpd/...[root@server ~]# useradd webuser -s /sbin/nologin 5、配置虚拟用户配置文件&&配置vsfptd.conf文件 5.1:配置虚拟用户配置文 [root...guest_enable=YES # 虚拟用户映射系统用户webuser guest_username=webuser # 虚拟用户与本地用户权限相同 virtual_use_local_privs=
摘要： 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。...一些商业的产品会使用其他参数来评估。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。...2 可能的应用场景，该模型方法可应用于金融产品推荐。
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。...一些商业的产品会使用其他参数来评估。每当看到AUC莫名的增长，总是让人喜悦的，虽然有时会发现是由于数据处理错误导致的：（ 实践中，我们完全可以用模型预测过去一段时期的购买持仓，并和实际交易数据对比。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。...2 可能的应用场景，该模型方法可应用于金融产品推荐。
CDA数据分析师 出品 作者：CDA资深讲师 张藉予 编辑：Mika 随着数据分析的不断应用与发展，用户画像已经广为人知。...其中的核心原理就是对用户进行分群，而用户分群的主要逻辑就是将数据进行标签化。 RFM模型是我们常用来分析客户价值的数据分析模型，使用这个模型分析后配合匹配的营销方法，能够让业绩进行大幅度提升。...所以我们将数据进行了处理之后，计算出来了特价商品占特价商品跟普通商品的比例，这样得出来了用户对于打折商品的用户的偏好程度。 第三个是计算M。...M是用户的消费金额，我们将数据进行加加减减，最后得出来了用户关于特价商品跟普通商品的消费金额。 然后我们将所计算的RFM进行了特征的整合，得出来了每个客户ID下的RFM具体的数值。...然后我们将RFM模型定性的输出，将01进行标签化的处理，从而给用户打上各种各样的标签：兴趣是否高，价值是否活跃…… 我们可以通过这些标签给到业务端人员进行更好的营销活动。 好的，以上就是今天的分享。
这是IMWeb团队第一次举办这么高规格的会议，尽管团队每个成员都已经尽力来确保会议的顺利进行，但是由于会议现场的网络临时故障，导致购买线上票的观众直播体验不佳。...为此，组委会在此致歉，并希望通过下面的补偿方案向各位表示我们的歉意： 购买线上票任意学班级（150元）并且自己付费金额超过或等于100元的用户，补偿价值150元的IMWebConf纪念礼品一份。...购买线上票单个会场、购买任意学但是自己付费金额小于100元的用户，补偿礼品一份。 使用组委会赠送的全额优惠券购买线上票的用户，因成本原因暂不提供补偿，但依然可以观看录播的回放视频，谢谢理解。...请符合补偿资格的用户尽快将以下信息按格式发送邮件至terrancewan@tencent.com，我们将统一每周五安排邮寄，我们承担邮费。
比如基于一个用户的购买商品行为对该用户购买类目意愿打分，该文章讨论如何在考虑时间因素的情况下给用户打分。 二、要求 transaction 发生的时间越近，其所占的比重越大,且减小的速度越来越慢。...三、数据形式 输入的数据(表示某人某天买了某个类目多少单)：用户 id、日期、类目 id、订单数 最终产出数据：用户 id 对每个类目的购买意愿分 ?
就如你拥有很多不同用户的手机使用数据，但你并不清楚每个使用者可以被归为哪个类型。你只知道这些用户的行为模式。...社区分类被广泛使用在整个网络（Network）的分析，可以帮助我们找到一些我们之前不了解的关于用户的信息。...比如这个用户并没有明显地展示他的政治倾向的时候，但它属于一个偏向民主党的社区，那么这个用户就可能成为一个支持民主党的人。 ? （图片说明：无监督学习中，往往会将人群分为一个个社区。...再看另一个例子，比如亚马逊公司想要研究哪一类人最有可能购买Kindle阅读器。这一类的研究方法就是有监督的学习，因为他们已经收集了很多关于用户的信息，他们有明显的标签，买或者没买。...比如，我们想寄邮件、寄信给消费者，促使其购买新的手机产品，一个比较常见的做法是用类似的产品的数据来做预测。 如果这个人购买过iPhone 5，其购买iPhone 6的可能性也可以做些预测。
环境 hostname ip 端口 server 128.0.0.101 21 client 128.0.0.102 21 场景 创建ftp虚拟帐号。允许客户使用ftp帐号下载文件。...ftpvip [root@server ~]# chmod -R 500 /var/ftp/share/ [root@server ~]# chmod -R 700 /var/ftp/vip/ 建立虚拟账户.../etc/vsftpd/vsftpd_virtualuser.db [root@server ~]# chmod 600 /etc/vsftpd/vsftpd_virtualuser.db 创建和用户对应
软件安装： vsftpd db4-utils （用于虚拟用户密码加密） 1. ...添加虚拟用户口令文件 vim /etc/vsftpd/vftp_vuser test test123456 #用户名和密码各占一行 2. ...生成虚拟用户口令认证文件(生成db文件) db_load-T -t hash -f /etc/vsftpd/vftp_vuser /etc/vsftpd/vftp_vuser.db 3. ...建立本地映射用户并设置宿主目录权限 本地映射用户为www，目录权限为700（linux系统用户，test虚拟用户登陆后映射为www用户） 5. ...配置vsftpd.conf（设置虚拟用户配置项） sudo grep -v "^#" vsftpd.conf #禁止匿名用户登录 anonymous_enable=NO local_enable=YES
因此，本文采用了逻辑回归的算法，使用用户在平台上的行为数据特征(登录、协议、商品、交易等)，通过模型预测出用户购买会员的概率，对于预测结果有较大概率购买会员的用户，进行重点触达，提高交易转化。...图一：产品会员页面 二、方案设计 2.1 模型选择 用户会员购买预测场景是分类预测场景，预测的目标为用户是否会购买会员。...以此次预测为例，用户分为两组，一组为购买了会员的用户，另一组为未购买过会员的用户，两组用户必然具有一些数据指标表现上的差异。...同时根据该权值可以根据关键因素预测一个用户购买会员可能性。...其中值得注意的是，对于目前已购买了会员的用户(正样本)，其特征的计算周期为其购买会员前的一段时间，而对于目前未购买会员的用户(负样本)，其特征的计算周期为当前时间往前的一段时间。
同时购买某几个产品的客户有多少。 业务意义 在某月的活动中，可能会硬推某些产品组合，或当月主打产品，并为此投入资源。 所以，业务人员希望看到，选择某些 SKU 后，称这个集合为：重点产品集合。...希望系统可以动态计算出某段时间内，客户购买重点产品集合内所有商品（可以超过重点集合范畴），这样的客户有多少。 仔细分析过后，会发现该问题的解法并不简单，那下面给出简单解法。...效果 DAX 实现 新建一个度量值： Customer.Count.Product = // 购买过某几类（个）商品的客户数 VAR _product_list = VALUES( 'Product'
Citrix在今年收购了专注于下一代存储的存储虚拟化公司Sanbolic，并在今年的Synergy 2015大会上介绍了了其收购的存储虚拟化平台Melio 产品概述页http://www.citrix.com...Melio可以让Citrix的XenDesktop和XenApp用户简化他们的数据和存储管理实现基础架构和工作负载的可扩展性和可用性。...Citrix Melio将虚拟化扩展到了存储层，通过将数据与物理存储解耦合就像服务器虚拟化实现操作系统与物理服务器解耦合一样来实现存储虚拟化。...Melio/WorkspacePod 提供了高达250万 IOPS，QoS和每个VDI会话5000 IOPS,提供一个可喜的和可预测的用户体验。...作为Citrix进入超融合技术基础设置市场的产品，Citrix选择了与北美，德国和英国的一些合作伙伴进行了控制性的测试部署。
大家好，我是小瑄 在电商项目中经常需要对用户购买行为进行分析，比如需要求用户连续购买天数，用户这次购买与上次购买间隔天数。...这里是基于hive on spark来对数据进行分析的，所以使用sql进行讲解 使用sql求用户连续购买天数以及与上次购买间隔天数，按照下面步骤进行处理 对数据进行聚合/去重 对用户进行分组排序 日期与序号进行减法运算...对数据进行聚合/去重 第一步是对数据按天进行初步聚合(因为一个用户可能在某天有多次购买行为) 因为只是作为演示,所以只用单个用户进行 select member_id,order_date from...TABLE_NAME where member_id='1690' group by member_id,order_date 结果如下: 对用户进行分组排序 我们把上一个结果表称为: TABLE...lead(需要调整的字段名,下几行,空余部分用什么补充) lag() over() 将上一行提到当前行来另起字段 lag(需要调整的字段名,上几行,空余部分用什么补充) 饱经沙场的都知道,产品提需求后面一般都会跟着无数的顺便
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