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    一张脑图讲透商品数据化运营:提高流量和营业额的工具和模型

    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

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    基于腾讯云数据库构建商品加工引擎,管理近10亿商品数据

    商品加工引擎是腾讯基于云原生打造的高可用、可扩展、灵活配置的商品处理引擎,融合商品接入、商品加工、商品存储、商品分发、链路监控、商品对账等核心能力,支持近十亿的商品管理和加工,以及腾讯多个核心应用场景。 商品加工引擎提供不同类型的商品录入、商品统一加工、商品信息分发等能力。存储商品数据接近十亿,支持商品加工能力包括:淫秽、色情、迷信、暴力、涉政等内容机器或人工审核,图片转链、视频转链、统一商品理解类目品牌词生成、统一商品标签生成、商品卖点信息生成等等。 系统架构 支持商品统一接入、商品基于自建的组件市场

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    你的行为有谁知道?案例解析银行推荐系统在生活中的应用(R语言)

    介绍 日常生活中,推荐工作都是怎样开展的呢?推荐来源于经验。假设现在有人需要你基于现实生活中的数据立刻作出推荐,你会怎样做呢?首先,我们会感觉自己得像智能顾问一样聪明。其次,我们做的已经超出人类的能力范围了。因此,我们的目标就是建立智能软件,让它为我们提供值得信赖的推荐系统。 当我们访问亚马逊、Netflix、 imdb等许多网站时,我们的潜意识里已经接触到了一些推荐系统了。显然,这些都已经成为了网络营销(网上推送产品)不可分割的一部分。我们在此做进一步了解。 本文中笔者通过生活中的例子向大家解释了推荐系统

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