（五）进阶技术 2. 按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的。 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本篇的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在dw数据库上执行按需装载。使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在名为一个promo_schedule.csv的CSV平面文件中。 PROMOTION CODE,PROMOTION NAME,START DATE,LAST DATE SO,Special Offer,2015-04-01,2015-04-10 DP,Disk Promotion,2015-05-05,2015-05-20 MS,Month Special,2015-06-01,2015-06-30 MS,Monitor Promotion,2015-07-10,2015-07-15 BS,Back to School,2015-08-10,2015-08-30 注意源数据提供了促销周期，而不是单个的促销日期。示例假设只需要装载今后新的促销数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。 修改数据库模式 图（五）- 2-1 显示了修改后的模式，date_dim表增加了promo_ind列，用来标识该日期是否为促销日期。使用清单（五）-2-1里的SQL脚本修改数据库模式。脚本中还建立了一个促销过渡表，用来装载促销期CSV文件的内容。
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。
本篇参考：https://documentation.b2c.commercecloud.salesforce.com/DOC1/index.jsp?topic=%2Fcom.demandware.d
https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
经过前一章节的学习，相信你对购物车的业务和和功能有了一定的了解。其实购物车，很多朋友都多多少少接触过一些，上一章节我们也挖掘了购物车的需求。经过需求的挖掘，相信你应该有一些了解了吧，购物车的功能相对来说比较繁杂，还有一些隐含逻辑，埋得比较深。天猿人工厂君，就和你继续从业务和功能层面去梳理购物车的那些隐含逻辑，至于技术实现，会在设计系列完成之后，的功能实现专辑中体现。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析： 1、公司要打造新产品，该产品的市场容量有多少？预期年销售量有多少？ 2、用户对于产品的关注点在哪里？最满意和最不满意的点都分别是哪些？ 3、新产品要上线，售价应该定在多少会比较合适？ 4、产品C的市场竞争对手是谁？他们
问题：费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动，可是零售商家如何知道活动办得好不好？
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
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。
译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。
前几篇已经实现了一个最简单的购买过程，这次开始往这个过程中增加一些东西。比如促销、会员价等，在我们的第一篇文章（如何一步一步用DDD设计一个电商网站（一）—— 先理解核心概念）中规划的上下文映射图可以看到，这些都属于一个独立的上下文（售价上下文）。
小刘，服务器这会好卡，是不是出了什么问题啊，你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况？
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用，并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中，通过将事实表与维度表关联，可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时，通过在事实表和维度表之间建立关联，可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后，本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求，并提供了相应的示例。
前面几篇已经实现了一个基本的购买+售价计算的过程，这次再让售价丰满一些，增加一个会员价的概念。会员价在现在的主流电商中，是一个不大常见的模式，其带来的问题是：
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
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
最近在看"Head First 设计模式"这本书,便想将自己所学的记录下来以加深理解,文中肯定有许多不足之处,请各位前辈们指出.
摘要：本篇分享了kaggle比赛《Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting》冠军方案。因为业务需要所以调研了商品销量预测比赛，重点学习了冠军方案的特征工程和模型构建，其中关于时间滑动窗口特征的构建非常巧妙，受益匪浅。对商品销量预测相关问题感兴趣的小伙伴可以一起沟通交流。
经过前面一段时间的学习，相信你对类目、属性、商品、促销、库存、购物车的业务和设计有了一定的了解。上一章节我们还讨论了一些订单设计的秘密。
忙于项目和公司的事情，好久没有写关于数据分析的文章，很多关注我的朋友都在催促我更新。其实，一直都有在想写也在纠结写什么内容的文章，刚好最近做了一个关联销售的项目，这个项目比较易懂，实际用处也比较大，所以这次就写一个关联销售的案例。
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。
https://wenku.baidu.com/view/404ce30d182e453610661ed9ad51f01dc28157cb.html
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。
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。
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
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
之前陈老师分享了：汽车的速度表，可能是最好用的数据产品了。实际上，日常生活中还有一款数据产品非常普遍、非常好用，那就是——体温计。现在的电子体温计，只要在额头滴一下就知道体温，真方便！谁用谁知道。特别是有宝宝的同学，每家必备。
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。
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。
第一种：从多个服务中聚合数据来为用户提供非规范化的数据（比如，库存信息、单次促销金额）。
京东作为中国最大的自营式B2C电商平台，提供一站式综合性购物，服务亿万家庭，涵盖3C、家电、消费品、服饰、家居家装、生鲜和新通路（B2B），满足了消费者的多元化需求。每天都会发布相关的促销活动，来勾起消费者的购物欲望；每逢佳节还会进行大量的让利惠民，来促进全民狂欢。
弹性这个词感觉很熟悉又感觉很陌生，熟悉是因为平常经常会听到，比如弹性工作制、弹簧弹性等等，陌生是因为一下子好像也说不出这个词到底代表什么意思。今天这一篇就来捋一捋这个词。
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内，更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部，我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易，涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。
随着新能源汽车的快速发展，越来越多的颠覆型玩家进入市场，汽车产品和技术在变，市场环境与结构在变，消费者需求在变，渠道也必然随之改变，全新销售模式横空出世，为传统汽车销售带来前所未有的挑战。如何敏锐捕捉服务市场日新月异的变化趋势并及时采取应对策略，对于汽车制造商和经销商而言至关重要。
这里用脑图的形式总结了产品分析、品牌分析、渠道分析、市场分析、市场机会分析、广告分析的分析方法和相关指标拆解。 也分析了零售业促销活动以及促销活动评估方法，也总结影响市场连带率、成交因素的维度和指标。
上一篇我们已经确立的购买上下文和销售上下文的交互方式，传送门在此：http://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/DDD_6.html，本篇我们来实现售价上下文的具体细节。
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。
本文为HCR-慧思拓电商数据研究总监张淳投稿，如需转载请注明作者与来源。 传统研究时代，知觉图(perceptual map)是一个简洁直观解析品牌定位的经典工具，然而随着大数据时代的降临，传统的数据获取方法受到了不断的冲击，原来使用焦点小组(Focus Group) 或调研问卷获得数据变成了一项费时费力，且耗费成本的工作。大数据背景下，可不可以有更简单，更快捷的方式获知品牌及其竞争对手的定位？可不可以快速评价品牌定位是否达到目标位置？可不可以全面检验修正品牌传播策略正确与否？这些问题都值得我们来探讨。 知
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。
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--导读-- 本文主要结合京东购物车的特性，从技术和业务层面综合考量，探索商品附属信息分页加载方案，为逐步扩容的购物车诉求做好底层技术支撑。通过本文，读者可以充分了解到主数据分页加载和附属信息分页加载分别适用哪些业务场景。在实际开发过程中，结合应用特性选择合适的分页技术方案，保证应用低碳高效运行。
以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据，该网站主要用户是办公室女性，销售额主要集中在5款产品上，如果你是分析师：
2.商城介绍 2.1.项目介绍 商城是一个全品类的电商购物网站（B2C）。 用户可以在线购买商品、加入购物车、下单、秒杀商品 可以品论已购买商品 管理员可以在后台管理商品的上下架、促销活动 管理员可以
最近梳理了之前学习的架构设计相关的一些课程学习总结，将其整理成了一个大纲脑图，以每篇5分钟系列展现出来，希望对你有所帮助。
前文提到了事件风暴产出的领域模型是概念模型，到实际落地还有些距离，而落地的结果也是各不相同，我觉得说落地，要先回顾一下领域驱动设计的两个作用。
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