按销售线索的日期和操作重新排列我的数据集 - 腾讯云开发者社区

这个还是两年多之前做的需求, 最后选择了位图作为推荐系统的核心数据结构, 过程很有意思, 简单总结一下. 1.业务背景当初广告对外投放因为整体进线索量不足, 导致很多销售老师很多时间无客户可联系, 但是公海池的线索量多达几百万...根据销售人员和线索消耗量, 决定每天 10w 条线索供给, 质量按从好到坏排序, 销售老师可以选择要或者不要这条线索, 并且要求销售老师如果当天已经推荐过此条线索, 就不能再给他推荐了, 但要按优质顺序推荐给其他人...例如: 销售小王拿到了张三这条线索, 但是感觉这条线索不适合自己, 于是把他扔掉, 之后当天销售小王不会再拿到张三这条线索了, 开始向销售小李推荐线索, 按优质顺序那小李会再次拿到张三这条线索的....image.png 2.项目分析项目受众: 销售群体 -> 有明显的操作高峰和低峰, 需要考虑并发问题....如果使用缓存肯定比数据库性能要高一数量级, 考虑数据结构采用集合或布隆过滤器, 但是集合占用空间较大, 数据比对复杂, 不适于中大型数据规模采用, 例如: 推荐10条未被推荐的数据, 则需要根据已推荐和总推荐数据取差集

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熟练掌握 Pandas 透视表，数据统计汇总利器

pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...比如你有一份销售记录,可以让 pivot_table 按"商品"和"地区"两个键将数据重新排列成一个漂亮的交叉表。这个表里的每个格子,都会显示对应"地区+产品"的销售数据汇总。...你还可以指定用"总和"、"均值"等聚合函数来汇总每个格子的数据。拥有了这张透视表,数据就井然有序了。你可以一览无余地观察每个类别、每个地区的销售情况,发现潜在规律和异常。...语法和对应的参数含义: import pandas df = pandas.pivot_table( data="要进行汇总的数据集（DataFrame）", values="要聚合的列或列的列表...（Region）卖出的产品（Product），以及当前产品的销售额（Sales），客户质量（Quantity），现在希望对每个地区售卖的产品和销售额做一个统计汇总透视表。

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老曹眼中的CRM 图解

计划会议并分派相关人员和资源，为活动设置优先级列表和闹钟，与内部或外部收发邮件信息／传真，记录无格式限制的便签，自动为活动、便签和电话设置时间／日期／销售代表戳等。...通过不同的标准跟踪线索（名称、地址、日期、事件、资源SIC编码，产业，公司，产品服务等），对线索唯一性的重复检查，创建线索跟踪结果的报表，还要支持外部名册与列表的导入、过滤、验证、分配管理。...通过访问线索管理工具，这些线索管理工具辅助管理和定位的销售渠道的线索。...同时，支持客户平台的双向集成，对多数据源入口的解决方案，门户技术支持和事件信息能力。容量配置包括设备的最低配置要求，操作系统的要求，用户以及客户容量的要求。...数据支撑中的难点是数据库管理和定制能力，分布式数据处理能力以及远程数据同步能力。安全是个大课题，安全协议，数据加密，功能权限限制，数据权限限制，多级权限限制，异常操作和未授权访问检测等。

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独家 | 手把手教你怎样用Python生成漂亮且精辟的图像（附教程代码）

你可以使用以下三个数据集进行分析： order_leads（包含所有订单线索和转化信息） sales_team（包括公司和负责的销售代表） invoices（提供发票和参与者的信息）载入程序包和属性设置...sales_team数据集的前两行 ? order_leads数据集的前两行 ? invoice数据集的前两行 … 开始探索数据：总转化率的发展趋势： ?...用餐数据示例看起来我们有用餐日期和时间的数据，来快速看一下时间的分布： 1. invoices['Date of Meal'] = pd.to_datetime(invoices['Date of Meal...如果你的数据是正确的类型，则可以使用这些访问器及其方法进行直接操作（计算效率高且简洁）。...部分合并后数据集我创建了一个柱状图函数，其中已经包含一些样式。通过该函数进行绘图，可以使可视化更快捷。我们现在就来使用这个函数。

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泛微发布数字化营销管理平台-九川汇

3、如何实现移动化使用：销售需要移动化平台，随时查询和处理信息；面对复杂繁琐的销售工作，智能地向销售推送建议。...系统可以按区域、周期、行业、产品、成本、竞争情况等多维度实现智能数据统计分析，为不同岗位提供即时的可视化决策支撑。为企业建立以客户为中心的数字化运营体系。...销售人员能够通过泛微九川汇按每周每月或季度、年度不同的时间周期维度，设定任务目标与检查。销售目标逐级分解与下达，人人目标清晰、业绩随时清楚。...客户报备：销售可以通过线索转化、新建客户报备、名片OCR识别等多种方式进行客户报备，系统通过客户查重、工商信息征信确保客户信息的唯一性和真实性。...商机预警规则：系统可以设置商机预警规则，比如：当商机预计成交日期发生变化，销售预测金额发生变化，系统都会自动预警，自动提醒对应上级及时的检查，了解商机跟进情况。

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MySQL8 窗口函数

一什么是窗口函数在 MySQL 8 中，窗口函数（Window Functions）是一类强大的分析函数，允许你在查询结果集上执行计算，而无需将数据分组到多个输出行中。...窗口函数通常与 OVER() 子句一起使用，以指定数据窗口，即窗口函数将要在其上执行计算的行集。...简单来说，窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。...最终执行结果如下：2.2 销售统计假设我有如下一张表：这是一个名为 sales 的表，其中包含 id（销售记录 ID）、product_id（产品 ID）、sale_date（销售日期）和 amount...最终查询结果如下：计算第一个和最后一个值需求：按产品 ID 分组，计算每个产品的第一个和最后一个销售日期。

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可落地的DDD(7)-战术设计上的一些误区

背景几年前我总结过DDD战术设计的一些落地经验可落地的DDD(5)-战术设计，和一次关于聚合根的激烈讨论最近两年有些新的落地体验，回过头来发现，当初对这些概念的理解还是没有深入，这篇文章重新阐述下。...聚合是对实体、值对象的封装。领域外部对领域对象所有访问都基于聚合来。如基础设施层操作聚合进行数据保存。其他领域引用聚合对象数据。聚合的设计一般是围绕着技术来的，比如聚合对象事务性。...完整的用例集才能推导出正确的模型，所以当有变化时，首先调整用例集，再来修改领域模型建模领域建模就是定义模型对象，以及模型对象之间的关联关系。分两步建模，第一步通过名词找模型对象。...一个活动中可以创建多个线索。线索: 销售人员基于线索发掘潜在客户，多个线索转换为一个客户。线索可以由一个市场活动生成，或者其他渠道。...客户：有意向购买公司产品的用户，销售人员可以通过跟进客户，转化销售机会。销售机会：更高质量的线索，有机会签单。可以通过客户转换得到，也可以通过其他渠道来获取领域模型如上图主要领域状态转换。

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Google Earth Engine——世界人口数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。2020年单个国家的年龄性别结构估计数据集，空间分辨率为100米。

全球高分辨率的当代人类人口分布数据是准确测量人口增长的影响、监测变化和规划干预措施的先决条件。世界人口项目旨在通过提供使用透明和同行评议的方法建立的详细和开放的人口分布数据集来满足这些需求。...关于构建数据的方法和数据集的全部细节，以及公开访问的出版物，都在WorldPop网站上提供。...映射的方法是基于随机森林的决裂再分配。这个数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。目前只有2020年的数据。...自上而下受限的2020年单个国家的年龄/性别结构估计数据集，空间分辨率为100米，国家总数经过调整，与联合国秘书处经济和社会事务部人口司编制的相应的联合国官方人口估计数据相匹配（《世界人口前景》2019...见对受约束与非受约束数据集的解释。更多关于人口年龄结构、贫困、城市增长和人口动态的WorldPop网格化数据集可在WorldPop网站免费获取。

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Google Earth Engine——世界人口数据集，每100x100米网格方格中居住人口的估计年龄和性别结构这个数据集包含了按年龄和性别组别分列的估计人口

全球高分辨率的当代人类人口分布数据是准确测量人口增长的影响、监测变化和规划干预措施的先决条件。世界人口项目旨在通过提供使用透明和同行评议的方法建立的详细和开放的人口分布数据集来满足这些需求。...关于构建数据的方法和数据集的全部细节，以及公开访问的出版物，都在WorldPop网站上提供。...简而言之，最近基于人口普查的人口计数与其相关的行政单位相匹配，通过机器学习的方法分解到约100x100米的网格单元，利用人口密度和一系列地理空间协变量层之间的关系。...绘图方法是基于随机森林的dasymetric再分配。这个数据集包含了按年龄和性别组别分列的估计人口。目前只有2020年的数据。请参阅关于受限与非受限数据集的解释。...更多关于人口年龄结构、贫困、城市增长和人口动态的WorldPop网格化数据集可在WorldPop网站免费获取。WorldPop是南安普顿大学、布鲁塞尔自由大学和路易斯维尔大学的研究人员之间的合作。

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Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集

电量销售数据按地理区域分组各区域用电量各地区电量销售标靶图数据集数据集的概念创建数据集静态数据集复杂数据集动态数据集合并集筛选器使用数据集做对比分析推荐阅读 ---- 本专栏将使用...创建分组也有两种方式： ①右键点击组->创建->组 ②直接在图形中点击右键->组数据组创建及使用人工服务接听量->列，班->行，交换行和列创建分组，右键组->编辑组->自定义拖放，遇到几个需同时进行的按...Ctrl 结构显示电量销售数据按地理区域分组以’2014’ 右键省市->地理角色->省/市/自治区，双击省市，编辑未知位置到所属省市工作表->点击▶->套索选择->选择需要合并到一组的成员...复杂数据集在上述的基础上，市场和细分市场->列，利润->颜色->编辑颜色(两色、倒序) 动态数据集右键产品名称->创建->集->条件->按字段->利润->符号右键负利润产品->在集内显示成员...->行，列->在集内显示成员，显示标记标签 ---- 到这里就结束了，如果对你有帮助，欢迎点赞关注，你的点赞对我很重要

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我代码0基础，5分钟能做一个大模型应用

我有一个朋友小张，最近在研究怎么让AI帮自己工作。小张是汽车销售。把车卖出去以后，常常会收到客户的提问：这个黄色图标什么意思？防冻液添加入口在哪里？辅助驾驶怎么打开？...小张是新技术爱好者，他就想，能不能让AI来回答客服问题，这样他省下的时间可以用来摸鱼学习？常见的生成式AI虽然聪明，但难以胜任客服的工作。比如小张问它们，某一汽车车型，按哪个按钮打开后备箱。...AI最多的指引，是让他去看说明书。小张去请教了一位算法工程师。工程师解释：这是因为大模型的训练数据不一定涵盖所有汽车，尤其是新款车型。AI有自己的局限性，让你看说明书已经是当下最合理的回答。...知识引擎是一个PaaS平台，它就像一台预装好的电脑，打开就能使用，而不必自己先组装硬件、安装操作系统、安装软件等等。...接着，知识引擎就带着检索到的原文，加上最初的提问，重新排列组合，输入给大模型，「生成」回答。

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怎么利用好线索价值评分功能帮助企业二次营销？

销售智推作为一个腾讯企点下的营销工具来说，有很多的亮点和其他产品所没有的优势，其中最重要的一个优势就是我们的自动价值评分系统，这也是市面上任何产品都不具备的能力。...平常销售收到的线索几十个总会有的，人一多了，就不知道哪些客户需要优先去跟进，可能不会清楚最有价值的，真正想买我的产品的客户是谁。...那么针对这个情况，我们利用大数据的能力，来帮助销售自动为所有客户评级，哪些客户是更有可能、有实力去购买我的产品。价值评分系统是结合大数据，通过画像+行为双维度构建评分模型。...管理员在后台根据自己公司的情况设定好评分规则即可。设置好画像规则和行为规则后，设置好规则名称，选择数据来源（来电用户、线索库），即可生成线索分组，应用到线索库中的线索。...这时我们就可以根据不同的营销活动等需求筛选出高价值的线索进行二次触达，挖掘客户的价值，引导客户进行复购、关注公众号等一系列营销引导的操作，精细化运营我们的客户，完成客户的再培育。

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如何用 YonBuilder 构建线索管理应用？

线索管理是指通过各种渠道收集、筛选、打分、分配、跟进和培育潜在客户的信息，以便将其转化为成交客户的过程。...通过数智化手段实现良好的线索管理，可以帮助企业提高市场营销的效果，优化销售资源的分配，增强客户关系的维护，提升销售业绩和收入，是企业实现持续发展的重要环节。...用户通过移动端表格提交留资信息时只需提交姓名、联系方式以及需求这三种信息，其他字段则需要对用户隐藏，且留资时间应默认为用户提交信息的当前日期，因此配置如下：隐藏留资时间与线索状态字段：修改表格样式：留资时间默认为当前日期...获取子表数量：更新线索状态：主表字段设为不可修改，同理操作所有字段即可。...配置实现沟通信息回写的规则实现效果以上已完成了对本文期望实现的所有需求的配置，接下来通过简单的数据来验证功能。首先，在移动端线索记录表中新增数据。

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数据仓库实验一：数据仓库建立实验

针对某一系统需求，从无到有设计一个数据仓库基本架构，要求能够按不同维度进行多维数据查询分析。三、实验内容某电商的业务销售涵盖全国范围，销售商品有家用电器和通信设备等。...（5）数据集部署成功：成功部署了多维数据集项目，确保了数据仓库的数据可用性和准确性，使得可以进行后续的多维分析操作。...日期、顾客、地点和商品等维度在电商销售分析中扮演着关键的角色，通过手工录入适量数据并设置主键，为多维分析提供了基础数据支持。...在实际操作中，使用 SQL Server 提供的工具（如 SSMS 和 Data Tools）进行数据仓库的建模和多维分析项目的开发，能够有效提高效率并简化操作流程。...这对我今后在类似领域的工作和研究中将会起到积极的指导和帮助作用。

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如何应对极度刁钻的甲方：Power BI处理非结构化流数据集思路

PowerBI模型，只有一张表：要求只有一个：不允许对数据做任何修改，不允许新建表、新建列、修改数据格式、按列排序等操作，也不允许设置自动日期智能：也就是说，对于这个模型，只能写度量值，然后在报告中呈现...收人钱财替人消灾很明显这个数据表跟我们之前接触的表很不同，因为它并不是结构化的。这张表单看前三列是结构化的销售记录表：单看后5列也是结构化的日期表：但是放在一起这是什么操作？...后面的日期表中包含了所有销售日期，因此我们可以用日期列去匹配数据表的签单日期，从而获得每一天的销售额，然后相加就是本月的销售记录：我们直接写度量值： sales.month = //首先创建一个只包含日期列的表...、按列排序等操作，也不允许设置自动日期智能：所以这个甲方爸爸正是：流数据集。...不要忘了，这一切都是基于流数据集来实现。回想一下，流数据集的优点：实时更新！自动刷新！

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三年一剑，加推发布3.0版本，转介绍系统直指销售增长！｜腾讯SaaS加速器·学员动态

对于一个50人规模的企业来说，当为销售提供了这套公文包之后，按提升10%的销售效率，就相当于多出5个零成本的销售。 ...如果我们从介绍人的角度思考，大家会发现转介绍没做起来，原因不仅于此： 1、我想帮你转介绍，但不清楚我圈子里哪些人有业务需求，缺少对潜在线索的识别和筛选； 2、从转介绍到成交，缺少流程化操作，过程信息透明度不够...，我也不清楚你关键的跟进信息，也不知道最后成没成； 3、转介绍的利益分配不清晰，往往停留在我和销售的默契之中，有利益回报我做转介绍会更有动力；在调研中我们发现，企业要做好转介绍，就必须解决好如下三个核心问题...数据化。...待销售接受线索后，合伙人即可同步了解到销售对该线索的跟进情况，系统会将销售对该线索或客户进行的关键操作行为同步给合伙人，让合伙人一手掌握线索关键的跟进信息。

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销售管理者应该关注的业务指标

我想这是对每一个销售管理者的挑战，这里也列出了一些可以启发我们的一些问题：仪表板的用途是什么？（大客户业绩分析）谁需要查看这些仪表盘？（销售总监）查看报表的频度（天、周、月）报表显示什么信息？...（客户，类型，销售额，应收）显示多久时间段的数据？（2018-2019）报表图形展示的类型是怎样的？（饼图、柱状图）下面是一些典型的销售管理报表供大家参考：线索漏斗仪表盘 ?...这个仪表板可让管理者了解销售和营销团队是如何协同工作的。销售和营销团队也可以根据此仪表盘制定以数据驱动的决策。你可以通过仪表盘来跟进线索在各个阶段的转化率，并找到线索跟进流程中的问题点。...主要关注点：销售可信度，Quota达成，管理可见性，财务可见性主要报表：按销售代表的预测，按团队的预测，按阶段的预测，按地区的预测 3.销售排行榜仪表盘 ?...主要关注点：完全透明、沟通执行主要报表：线索，销售，竞争，预测，产品库存水平，客户结算状态等有了这些报表在手上，销售管理者就可以不必花费大量的精力来处理paper work而是集中精力获取线索和关闭商机

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快速入门Tableau系列 | Chapter08【数据分层、数据分组、数据集】

25、数据分层（层级）结构 25.1 分层结构的概念和意义分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年...26.2 电量销售数据按地理区域划分 1、店里销售数据步骤： ①右键省市->地理角色->省/市/自治区，双击省市，编辑未知位置到所属省市 ?...2、复杂点的数据集：步骤：在①的基础上加上：市场和细分市场->列，利润->颜色->编辑颜色(两色、倒序) ? ②选取负利润国家->右键->创建集->自定义名称 ?...3、动态的数据集创建动态数据集与前两种有所不同，直接在维度中创建。方法1、步骤①：右键产品名称->创建->集->条件->按字段->利润->符号 ? ②：利润->列，负利润产品->行。...右键负利润产品->在集内显示成员。 ? 方法2、步骤①：右键产品名称->创建->集->顶部->按字段->顶部(100)->数量 ? ②销售额->列，销售TOP100->行。

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SaaS创业——如何制定销售目标？

因为公司的运营数据在我手上，经常被公司高管请去提供各种角度的经营数字，所以我从那段时间开始就对经营数字很敏感。...所以，销售目标是可以进行推算和精确的执行的。至于如何执行，例如如何招募到这么多新员工？如何做培训和筛选？大家可以在我的同系列文章中找答案。当然，每家公司还有很多实际问题需要考虑。...上面的A、B两类情况都是偏极端的。一个公司的营销体系，应该做好销售自开拓和市场线索两个方向均衡发展。只依赖市场线索或只依赖销售自开拓，都是不健康的表现。...我理解有的销售团队会反馈说我们的产品和目标客户更适合用市场的方式来获得线索。客单价越高、客户规模越大，越难去通过销售去教育客户。这我很理解。但你去看看，你们公司的销售体系里真的没有人能够自开拓吗？...公式很简单，想真正能做好营销规划还需要系统思考和多向外部交流学习。四、按月还是按年制定销售目标？最后这个问题其实没有标准答案。

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AI实战 | 领克汽车线上营销助手：全面功能展示与效果分析

- 必选车辆：先查询数据库内该车辆的闲置日期，然后展示近7天天气供用户选择，如果某一天没有闲置，那么将提示用户那一天满额了。...我在这个流程中大量使用问答节点和消息节点，包括地址询问、经销商询问以及日期询问等，这些步骤都是不可或缺的，最终将信息入库。实际上，按照正常的业务流程，还应该包括车辆询问节点。...后端操作后端操作主要包括销售员的业务跟进，涵盖线索跟进、试驾确认以及试驾反馈三个方面。当然，只要有充足的时间，可以扩展更多的业务能力。...我的助手则通过一个固定流程，帮助用户快速完成车辆对比，展示清晰的比较结果，并给出合理的购车建议。这不仅简化了用户的操作流程，还极大地节省了他们的时间和精力投入。...其次，预约功能的实施不仅能自动创建潜在客户线索，省去了从各个渠道拉取线索的耗时过程，还能为销售人员提供强大的工具支持。销售人员登录后，系统会自动生成针对这些线索的销售话术和竞品对比策略。

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位图在推荐系统中的妙用

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独家 | 手把手教你怎样用Python生成漂亮且精辟的图像（附教程代码）

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MySQL8 窗口函数

可落地的DDD(7)-战术设计上的一些误区

Google Earth Engine——世界人口数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。2020年单个国家的年龄性别结构估计数据集，空间分辨率为100米。

Google Earth Engine——世界人口数据集，每100x100米网格方格中居住人口的估计年龄和性别结构这个数据集包含了按年龄和性别组别分列的估计人口

Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集

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