随着移动互联网的发展，以及数字技术的加速迭代，不仅放大了中国消费者的购买力，更裂变出全新的消费市场结构和消费者行为，从而催生出别具一格、焕然一新的新消费市场。
据艾媒咨询 (iMedia Research)数据显示，2019年上半年，中国的网络零售总额已达到195209.7亿元，尽管前有阿里、京东、拼多多、苏宁等行业巨头抢占市场，但剩余的蛋糕仍然可以满足其他中部乃至尾部企业的需求。
数据如何帮助分销领域更好地了解消费者的需求，从而有可能适应不断变化的需求？下一个零售业的方向很明确：该行业90％的参与者认为适应新的消费者行为至关重要。
效用函数：是为偏好排序的一种简便方法。为每个可能的消费束指定一个数字，使具有较多偏好的消费束大于具有具有较少偏好的消费束。
“为什么应该抵制 Uber”赤潮之前已经有过很多的讨论了，主要的原因是 Uber 和 360 一样毁灭了一个成熟的的体系，却并没有能真正地替代它——它的运力不足以覆盖真正出租车那个级别的需求，但却一直在用资本的力量将自己伪装成比出租车更为实惠的出行工具，一旦一个城市的出租车系统因 Uber 而崩溃，当 Uber 不再补贴的时候，将是公共交通的一场灾难。
和大多人一样，斯科特·布雷迪（Scott Brady）通过谷歌购物（Google Shopping）和亚马逊生鲜（Amazon Fresh）等各种网站，从网上购买的东西越来越多。 但即使亚马逊已创立近20年，对购买者是谁、购买了什么产品、怎样购买和购买原因的追踪，依然很难筛选出一个结果来。我们对消费者行为到底都了解些什么？多数消费者行为都是从小规模消费者群体推断、预测或推测的。当市场营销人员从数据经纪商处购买信息时，很多信息都陈旧不堪或者不完整。 这就是布雷迪的网购数据分析公司Slice为何如此激发人兴趣的
在日常工作当中，经常遇到基于Spark去读取存储在HDFS中的批量文件数据进行统计分析的案例，这些文件一般以csv或者txt文件格式存在。例如，存在这样一份消费者行为数据，字段包括消费者姓名,年龄,性别,月薪,消费偏好,消费领域,购物平台,支付方式,单次购买商品数量,优惠券获取情况,购物动机。
随着数据科学的快速发展，结构方程建模(Sem)也成为了人们研究数据的重要工具之一。而在Sem中，AMOS结构方程建模软件是广泛应用的一个工具。AMOS不仅在模型检验等方面得到了诸多优秀的表现，还有着许多独特的竞争力，这篇文章将对AMOS的独特竞争力和使用方法进行介绍，并通过实际案例进行详细阐述。
beMQ 是腾讯在 2013 年自研的分布式消息中间件系统，专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输，经过近 7 年上万亿的海量数据沉淀，目前日均接入量超过 25 万亿条。较之其它开源 MQ 组件，TubeMQ 的优势在海量实践（稳定性 + 性能）和低成本方面。9 月 12 日，腾讯在 ApacheCon 宣布 TubeMQ 开源。
我们都知道登录速度是决定网站是否能获得成功的一个重要因素，电商网站尤是如此。然而除了一些显而易见的原因之外，还有很多其它因素会影响电商消费者的行为。 只要深入研究就会发现，绝大多数消费者行为都能从人类心理学的角度进行解释。在某种程度上，消费者行为可以被预测，当你了解到人们如何（或为什么）去访问网站并与之交互，那么就能基于这些原则去设计、开发你的电子商务网站。研究消费者心理能让你预先知道消费者会购买什么商品，以及他们为什么会购买这些商品。你了解的电商本质越多，就越能定位到目标受众，继而可以针对性地部署营销推
随着去年数字技术普及的爆发，许多企业争相寻求适应数字化，数据质量成为了他们关注的头等大事。然而不幸的是，许多企业缺乏正确的技术来应对不断增长的客户数据量和复杂度。
TubeMQ是腾讯在2013年自研的分布式消息中间件系统，专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输，经过近7年上万亿的海量数据沉淀，目前日均接入量超过25万亿条。较之于众多明星的开源MQ组件，TubeMQ在海量实践（稳定性+性能）和低成本方面有着比较好的核心优势。 TubeMQ 捐赠 Apache 基金会 9月12日，Apache软件基金会成立20周年之际，腾讯在ApacheCon宣布TubeMQ 开源。TubeMQ 启动计划捐赠 Apache 基金会的流程。 TubeMQ系统特点
1、用户画像：用户画像产生的原因、用户画像概述、用户画像构成原则、第一类用户画像、第二类用户画像 参考：什么是用户画像？如何构建用户画像？ 企业为什么要绘制用户画像？谈谈用户画像的真正作用 干货丨用户画像，没你想的那么简单！
2012年，宝洁对旗下的重点品牌“玉兰油”进行分析，推出了一款针对25岁人群的细分产品，市场反响良好。宝洁所采取的分析方式是大数据分析，即对消费者搜索“玉兰油”这个关键词的习惯进行分析，发现后面跟着“适合几岁”的搜索比例明显偏高，于是才调整了营销战略。 毋庸置疑，大数据时代已经来临，资产、技术、规模都退出了竞争主位，“数据”才是公司的真正资本。企业对品牌的营销方式，也因大数据而产生巨大改变，也必须因此而做出恰当的调整。大数据的出现，可以使企业不受时间限制地对消费者进行360度全方位观察，使消费者的整
移动互联网的发展不断催生新的金融服务模式和用户连接触点，这既为金融机构带来广阔商机，也加剧了行业竞争。金融机构想在新的商业环境下抓住商机，推动业务增长，必须在海量人群中精准触达TA。而这一切的前提，是让金融机构能够了解TA （Target audience）、读懂TA。 《2017年金融行业消费者洞察》（简称《洞察报告》），从消费者行为趋势、人群基础属性洞察、人群行为和兴趣洞察、营销策略建议等四个维度，为信用卡、贷款、保险、理财四大金融子行业绘制出详尽的消费人群画像。 金融消费者行为趋势： 办信用卡是为信用
零售业一直是商业领域中的关键行业，而人工智能（AI）的迅速发展正在彻底改变着零售业的运营方式。本文将探讨人工智能对零售业带来的积极影响以及可能存在的风险，以揭示这种技术革新在零售业发展中的重要性。
摘自微信公号：地产投资俱乐部、中国城市中心 导读： 认识复杂中国，需要良好方法。麦肯锡城市群方法，不再按照简单的城市层级和地理区域来划分中国城市，而将800多个中国城市划分为22个城市群。 这种划分，
导读 在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。 用户画像（UserProfile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。 交互
标致雪铁龙集团是欧洲第二大汽车制造商，也是世界第九大汽车制造商。法国工厂生产以标致，雪铁龙和DS品牌的汽车。 标志雪铁龙集团在巴黎泛欧交易所上市。
不管是互联网，电子商务，零售。银行，还是保险等领域，大数据分析无疑是企业最重要的工具之中的一个。它能够帮助企业定位到正确的用户。并提供个性化、私人化的解决方式。那些使用分析工具的企业能够看到自己在客户转换率、客户保留率、以及产品销售量上得到了极大地提升。
之外的消费者要消费的其他一切商品。用商品 2 代表除商品 1 之外的消费者要消费的其他一切东西的假设就是复合商品假说。
小林用一家在线旅游公司平台搜索比较了机票和酒店价格，然后进行预订，在他的自由行旅游结束后，他写了游记并将旅行照片上传到朋友圈……上述一系列如今在游客中司空见惯的行为，积少成多后就形成了旅游大数据。
当前，互联网发展进入下半场，流量红利逐渐消失，消费者、媒介、品牌发生的变化已重塑了营销环境。剧变之下，企业品牌与消费者的沟通难度加大，作为企业运作的关键环节——销售，亟需创新的理念与操作，与新的商业环境相适配。为此，客好推在业内首倡“新销售”理念，希望通过我们的思考，与大家共同探索和发现未来的销售发展之道。
小卖柜在合肥举行上市发布会，发布自主研发的新一代智能无人零售终端。该产品融合了RIFD、人工智能、机器学习等众多黑科技，是无人零售行业第一款可落地AI产品。产品对支付、环境、等待、距离等进行重构、整合和优化，提升消费者体验，提供精准的服务。 从消费者角度，小卖柜将为消费者带来诸多便利。为满足用户新型的生活方式，小卖柜将零售场景前置至与消费者无限接近，可分别投放在教学楼，图书馆，办公室、公园景区，工厂，宿舍楼、火车站等场地。同时，基于316L-830L的多容积段和常温柜、低温柜等8种柜体形态，小卖柜可以为
新数字化时代，消费者行为的变化和新技术的发展为快消行业带来巨大挑战，来自渠道的挑战、业务模式的创新瓶颈、消费量增长的压力、激烈竞争的市场环境要求零售和消费品企业必须抓住时机，以开放姿态面对客户影响、领跑数字与实体的融合与创新。
引言：本文介绍了将成为2018及以后数字领域继续发展的基础创新趋势。 翻译 | 张雨新 审校 | 王楠楠 编辑 | Rachel 无论您已投身数字营销的世界中，还是仍在观望，数字营销门类繁多且不断变化，都需紧随趋势。如此不仅于我们个人而言是一种好的做法，还能对所涉及的客户和企业有所帮助。 2018年我们专注于UX在数字营销领域的全新升级，重点包括客户体验，功能性，关键决策点，高定向广告。这些创新大多数通过人工智能的使用而不断完善。以下是一些令人兴奋的重要趋势，数字营销人员应该密切关注并思考如何将其融入自身
营销方式正从传统的AIDMA营销法则（Attention 注意Interest 兴趣 Desire 欲望 Memory 记忆 Action 行动）逐渐向含有网络特质的AISAS发展。 1、Attention——引起注意 2、Interest——引起兴趣 3、Search——进行搜索 4、Action——购买行动 5、Share——人人分享 AISAS模式的转变。在全新的营销法则中，两个具备网络特质的“s”——search（搜索），share（分享）的出现，指出了互联网时代下搜索（Search）和分享（Share）的重要性，而不是一味地向用户进行单向的理念灌输，充分体现了互联网对于人们生活方式和消费行为的影响与改变。
近年来，人工智能(AI)开始起步，并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始，Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如，智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之，人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能，而通过神经网络，他们已经成功了一半。在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。
微信小程序团队官方介绍，“一物一码”能力就是商家通过印在商品上的二维码，让每件商品都变成品牌小程序的入口，从而与消费者建立联系。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Kimberly A. Whitler 编译 | 寒小阳，霍静，行者 从市场营销到医疗，人工智能（AI）正在改变着一切。善解人意，交互式消费，创造更卓越的消费体验，这些在今年的假日营销中出现的新变化，拉开了人工智能为市场提供更好服务的序幕。 为了更好地了解人工智能对零售商的影响，我连线了IBM首任CMO，米歇尔·佩卢苏（Michelle Peluso）。佩卢苏在零售业有着资深经验，曾担任Gilt的首席执行官，也担任过花旗集团的全球消费营销和互联网的首席代表。佩卢苏关
拥抱诸如分布式账本技术（DLT）之类的新兴工具，并使用API（应用程序接口）将不同业务按需放在银行核心系统的顶部，这将使银行能够创建一个强大而敏捷的数字平台，并革新自身的业务模型，而不必以旁观者的身份眼看创新者们挑战他们的业务。
近年来，人工智能(AI)在科技领域取得了长足的进步。从挑选人们想去的餐厅开始，他们让Siri、谷歌助理、微软Cortana、AmazonAlexa等人工智能来控制局面。我们甚至没有意识到，我们已经习惯于人工智能。例如，智能手机键盘上的自动校正功能和Facebook上的自动标记功能都是由人工智能控制的。
导读：数据分析/挖掘最终是要服务于商业目的的，现在数据分析也有一个很“时髦”的名字——商业智能（BI）。商业智能应包含人、工具、业务知识等方面，可以用下面的公式来表示：商业智能（BI）=数据+人+工具+算法+工具+知识+预测 全文较长，建议阅读时间4分钟。 往期回顾：在虚拟现实世界中生活一天是怎样的感觉？ 最近看了大量关于数据分析/挖掘方面的资料和文章，整理出了一个关于数据分析/挖掘的“纵览图”，涉及到数据分析/挖掘的内涵、常用的分析模型、挖掘/分析步骤、算法、案例等。 虽不全面，但觉得还是可以给大
人工智能正以前所未有的速度推进科技的边界。OpenAI的最新力作，GPT-4 Alpha版本，无疑是AI领域的一颗璀璨明星。它不仅为用户提供了强大的计算能力，还承诺提供持久的服务。本文将深度探讨GPT-4 Alpha版本的特性，展示如何通过它来革新我们的工作和生活方式。
11月20日，由人称T客和T媒体主办的第四届中国SaaS产业峰会在深圳圣淘沙酒店取得圆满成功。
引言：本文详细介绍了在2019年里，随着SEO、社交媒体、PPC等数字营销格局发生巨大变化，目前出现的最新且不容忽视的11个数字营销趋势。
社交媒体已经从基于文字分享逐步转化为视觉分享媒体。因为可即时从任何设备上传图片到社交媒体，人们在社交媒体上分享的照片比以往任何时候都要多。根据德勤发布的数据， 2016年有2.5万亿张照片被分享或存储在网上。可以肯定地说，这个数字还将不断增长。
购物似乎是最能体现人性两面性的方式之一：我们寻求独特，但又希望成为某个小圈子的一部分；我们对物质财富没那么焦虑了，但穿什么或怎么穿对于个人形象而言变得更加重要；我们希望时不时切断与外界过于频繁的联系，但又对在网上分享自己的生活点滴欲罢不能。 这些矛盾都体现在 The Outnet 最新发布的一份报告中。The Outnet 是 Yoox Net-a-Porter 旗下的一家奢侈品及设计师品牌线上折扣电商。最近，它们和舆情监测平台 Pulsar 平台共同研究了消费者们今年 5 月份在 Facebook、Ins
没有消费者，交易便无法成立，对于商家而言，关于消费者的数据至关重要。曾经，获取一份消费者报告需要通过漫长而周密的调研，而随着电商的不断发展，数据量级不断增大，服务于商家的各种数据产品应运而生，获取消费者数据的方式变得更便捷，成本也更低。
我们大多数人都已经接受这样的事实：当我们登录到一个网站，网站的cookie会跟踪我们的每一次鼠标点击。这样网站就可以知道人们的阅读习惯和喜好，这些数据都有助于告知那些网站发布网友更加感兴趣的内容。 电子商务网站同样跟踪消费者购物习惯。比如如果你点击Saks.com的一双鞋，甚至把它放进了一个虚拟的购物车中，这期间你很有可能会看到广告，也许放进购物车好几天你也没购买，Cookie都会将你的这些行为记录在案，法律也允许电子商务网站跟踪消费者的行为，从而更好地告诉每个网站，什么样的产品更引起人们的购买欲望。
今天给大家分享一篇关于行业研究的干货，从行研基本内容、数据来源、分析框架到常见误区，总结的非常系统，值得一看~ 一、行业研究的基本内容 1、行业研究的目的 咨询、研究机构、券商/投行以及企业都会做行业研究。 很多新手分析师在拿到一个新的行业后，往往第一反应都是一脸懵逼。面对陌生的行业，不知道如何切入。 其实，切入的关键并不在于了解行业，而是要了解行业研究的目的。 咨询公司的行业研究报告一般都目的很明确，无非是向潜在客户宣传：“我很懂XX行业，你们赶紧来找我买数据/做项目吧！” 所以，咨询公司的研究报告大多是
2017年初，可以肯定地说，没有一个行业的龙头会质疑新数字经济或各公司都要制定数字化战略的事实。无数企业正在逐步的改进其业务模式，如通过重新关注运营指标等使其数字化平台高度地以客户为中心。他们还利用分析投资来试图创造新的商业模式。比如在银行，保险，电信，医疗保健，能源等垂直行业。
也许这真是一个大数据的年代。你看，各大论坛上专家们在演讲大数据时，哪个不是一脸憧憬、慷慨陈词?但是呢?听众却总是一头雾水、不知所云，只道专家牛逼，越是自己听不懂的肯定越牛逼，扭头再把专家言论一通理
到 2023 年，转向高级分析的组织将能够更好地利用各自行业中的新机遇。随着自动化数据分析的使用，公司越来越多地转向分析系统和高级分析用例，以实现战略转型和数字战略。
摘要：购物似乎是最能体现人性两面性的方式之一：我们寻求独特，但又希望成为某个小圈子的一部分；我们对物质财富没那么焦虑了，但穿什么或怎么穿对于个人形象而言变得更加重要；我们希望时不时切断与外界过于频繁的联系，但又对在网上分享自己的生活点滴欲罢不能。 这些矛盾都体现在 The Outnet 最新发布的一份报告中。The Outnet 是 Yoox Net-a-Port ... 购物似乎是最能体现人性两面性的方式之一：我们寻求独特，但又希望成为某个小圈子的一部分；我们对物质财富没那么焦虑了，但穿什么或怎么穿对于个
引言 价值要点 今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平
.life注册12元/首年 点击前往 更多低价域名优惠 6月DNSPod大促 点击前往 Life有生命、生活等含义，而当它成为域名后，则具有更加广阔的含义，我们更是看到无论是健康、生活、旅游还是体育、制药等众多行业网站都出现了.life域名的身影。 不仅如此，.life域名也是Identity Digital注册局的明星产品，根据最新发布的2023年4月Identity Digital域名趋势报告显示，.life域名注册量位居第四，北美、南美、欧洲以及亚太等地区均位列前五。为何.life域名如此受欢迎
前言 当小伙伴a在往火锅里面添加鱼丸，这个就是生产者行为；另外一个小伙伴b在吃掉鱼丸就是消费者行为。当火锅里面鱼丸达到一定数量加满后b才能吃，这就是一种条件判断了。 这就是本篇要讲的Condition（条件变量） 一、Condition Condition（条件变量）通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时，可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法，否则它将自己生成一个RLock实例。 可以认为，除了Lock带有的锁定池外，Condition还包含一个等待池，池中的线程处于状态图中
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