当我们代理多个品牌时，其应收即结算，需要按“专款专用”模式来管理，即每一笔应收或预收，均与品牌有了关系，而非简单按照单据或商品来进行结算。与系统全局的“收付款结算方式”有关但又不同，不同的是仅针对销售类业务，且可能与按商品结算方式会同时存在。
2.按单据结算：辉煌二、辉煌erp/online是有的，普普、普及（包括普及二）系列没有
分析需求：评估客户价值，调整销售策略。 解决方案：将Top n客户发销售部门。 1.商业理解 确定客户价值：购买总金额，频次，平均每次购买金额，最近购买金额，它们的线性组合。 数据挖掘方法：描述汇总，分类，预测，概念描述，细分，相关分析。 数据来源：客户信息表，订单信息表，订单明细。 2.基本分析流程 计算单品总金额：读入订单明细表，计算单品总金额。 计算订单总金额：读入订单表，合并单品总金额数据，计算订单总金额。 汇总至客户总金额：读入客户表，合并订单总金额。 列出Top n客户：先按金额排序，然后选取
7月24日消息，两个月前，日本经济产业省正式公布了《外汇法》法令修正案，将23项与芯片制造有关的设备与材料列入出口管制对象，该政策已经于7月23日正式生效。
我们说产品经理对外输出有三个内容，需求文档、原型图、流程图，其中需求文档承载了整个设计目标、过程及最终结果，所以是笔者认为产品经理最重要的输出点。
C语言运算符执行顺序对照表：在线查看C语言运算符执行优先级别 窍门： Ctrl+F 快速查找
得益于辅助驾驶、人脸识别等相关技术领域市场的快速发展和带动，CMOS图像传感器市场规模在不断扩大，但市场格局依然没有显著变化。
从上期全球大数据领域投融资分析（2016年上半年全球大数据领域投融资市场分析）中可以看出，美国比较侧重发展大数据的技术应用，而数据分析是大数据技术应用领域投融资最多的技术方向。2016年上半年，中国在
在ClickHouse中，HAVING子句用于对查询结果进行条件过滤。它用于在GROUP BY子句之后对聚合结果进行筛选。
V免签是一套基于Thinkphp5.1+mysql的免签支付程序，主要包括以下功能: 收款可以马上到账，不进入第三方账户收款更安全。 提供开发文档简单开发接入。 使用超简单API提供统一API实现集合回调。 免费使用、全开源代码，没有后门风险。 支持监控店员收款信息，使用支付宝微信小号/模拟器挂机，方便IOS用户。 免ROOT，免XP框架，无需修改支付宝/微信客户端，防封更安全。 V免签只针对个人开发者的调试和测试。请不要将其用于非法目的。商业使用请申请官方商家接口。 演示地址：https://pay.6la.cn/houtai 测试支付地址：https://pay.6la.cn/SDK/ 对接方式：易支付（程序自带易支付接口都可以对接） 里面有自带SDK文件，方便对接
统一测试用例编写的规范，为测试设计人员提供测试用例编写的指导，提高编写的测试用例的可读性，可执行性、合理性。为测试执行人员更好执行测试，提高测试效率，最终提高公司整个产品的质量。
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
这是我通过极客专栏《数据结构与算法之美》学习后的思考，分享一下，希望对你有所帮助。上一篇文章 工作后，为什么还要学习数据结构与算法 的思维导图展现了这个专栏的内容。
从上期全球大数据领域投融资分析（2016年上半年全球大数据领域投融资市场分析）中可以看出，医疗是中国和美国投融资最多的行业领域。2016年上半年，中国在医疗行业发生的投融资事件高达18起，美国发生5起
出款系统来说： 付款方就是出款的源头（通常为商户），收款方就是收钱的那一方（通常为个人）
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-义幻医疗 ---- 微信挂号、在线问诊、远程医疗、互联网医院……近年来，随着国家加大对基层卫生事业的投入和远程医疗体系的拓展，“互联网+医疗”惠及越来越多的群众。“互联网+医疗”对传统医疗服务市场不断渗透，医疗服务供需关系中每个角色定位也都在发生变革，线上医疗成为医疗发展的新蓝海。 10月26日下午，“电子处方流转平台”在遂宁市中心医院内开出第一笔订单。“平时上班忙，不管是家里娃娃看病，还是老人看病，我都用微信挂号、缴费，方便！”胡女士一边说，一边在手机上完成了缴
RFM（Recency Frequency Monetary）模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
在初次介绍用户画像项目的时候我们谈到过，按照实现方式，标签可以分为匹配型，统计型和挖掘型。之前已经为大家介绍了关于用户画像项目中匹配型标签的开发流程。
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
上一篇文章详细给大家介绍了标签的设计与加工，在标签生命周期流程中，标签体系设计完成后，便进入标签加工与上线运行阶段，一般来说数据开发团队会主导此过程，但我们需要关心以下几个问题：
本次更新上市公司的公司诉讼接口。上市公司发生的重大诉讼、仲裁事项涉及金额占公司最近一期经审计净资产绝对值 10％以上，且绝对金额超过一千万元的，应当及时披露。
声明：本文章仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。文中所指ERP即SAP软件。
普通随机：用余下的值为最大区间进行随机，但可能不均匀，有些人一把随到99，下面很多人都没得随机了。
最近有朋友在问怎么做用户分群，刚好看到有个RFM客户价值模型，就移过来用python简单演示一下，感觉还是有一定的作用的。
1.设置：站点设置；帐号同步；上传设置；SEO设置；消息通知；支付方式；权限设置；配送地区；
MySQL的优化方案有哪一些？ 本文记录MySQL优化方案 ，梗概如下： 优化SQL 优化索引 （一）优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句，通过脚本命令来了解执行率较低的语句，
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。上一章节我们也讨论了订单的实体信息。
从第一个数1开始，相邻的数不能够放在一起，所以再次 选择 3 即 1+3 =4 从第二个数2开始，相邻的数不能够放在一起，所以再次 选择 1 即 2+1 =3 所以 4 作为最长预约时长
初次了解BI（商业智能），还是在刚开始实习那年，我所在的经分项目组，有两个开发组是专门做BI的。BI很多时候会被人认为是“写SQL”的，刚开始我也抱着疑惑的心态：写个SQL怎么就成商业智能了？
近年来随着经济的快速发展，一线城市的资源和就业机会吸引了很多外来人口，使其逐渐成为人口密集的城市之一。绝大多数人是以租房的形式解决居住问题。
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
② 维度：维度是度量的环境，是我们观察业务的角度,如时间，地点等，用来反映业务的一类属性 。其中描述维度的是 属性，即维度属性，是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。 ③ 度量：度量是指标产生的原始数据，或者是指标的结果值，度量通常为数值型数据，作为事实逻辑表的事实。 ④ 指标：指标分为原子指标和派生指标。原子指标是基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，是具有明确业务含义的名词 ，体现明确的业务统计口径和计算逻辑，例如支付金额。 原子指标=业务过程+度量，如订单数量，支付金额。 派生指标=时间周期(When)+修饰词(How)+原子指标，派生指标可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定，如用户近1日通过支付宝支付金额，用户近30日通过手机APP产生的订单数量。
微信红包大家应该不陌生吧，别看小小的一个红包，涉及到技术涵盖很多方面的，比如如图所示，用户发一个红包，会涉及发红包，红包存储，红包拆分，抢红包等流程。本文将详细介绍，一个红包从诞生到过期的整个流程，并且通过代码案例实践讲解，而且重点会分析讲解红包的拆分算法。
成语接龙答题有奖红包，可配合流量主推广，广告变现，后台含有区间余额区间奖励配置，自定义金额提现配置；
在 MySQL 节点（Node02）的 /home/warehouse/sql 目录下编写 mysql_gmv_ddl.sql，创建数据表：
作为万金油式的胶水语言，Python几乎无所不能，在数据科学领域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中，Python是一个非常值得投入学习的工具。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126021.html原文链接：https://javaforall.cn
这里的索引有auditstatus和productid，可以建立联合索引。但是哪个放左边就要计算区分度。
新冠肺炎是一种具有最长达24天潜伏期的新型突发性传染疾病，这种特性给疫情防控带来了巨大的挑战，随着感染规模的不断扩增，简单的人为治理已不太奏效，使用“大数据”技术手段来辅助人为治理社会有助于快速准确的定位问题关键，帮助决策者及时作出下一步规划。
要想匹配某个字符（或字符集合）的一次或多次重复，只要简单地在其后面加上一个 + 字符就行了。+ 匹配一个或多个字符（至少一个；不匹配零个字符的情况）。比如，a 匹配 a 本身，a+ 匹配一个或多个连续出现的 a。类似地，[0-9] 匹配任意单个数字，[0-9]+ 匹配一个或多个连续的数字。
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方： 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中； 第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中； 第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由于我们需要按天进行数据分析， 所以我们的hbase的rowkey中必须包含时间戳或者我们一天的数据就建立一个表。 这里我们采用在
hello，小伙伴们，好久不见，MySQL系列停更了差不多两个月了，也有小伙伴问我为啥不更了呢？其实我去看了MySQL的全集，准备憋个大招，更新篇长文（我不会告诉你是因为我懒的）。
设剩余红包金额为 M，剩余人数为 N，每次抢到的金额 = 随机区间（0，M / N * 2）
在项目实战后，大家应该对数据仓库的整体流程有了一个较为清晰的认识。除了复购率的计算，接下来在原有数仓已经搭建成功的基础上，尝试着来完成 GMV 的计算任务，巩固知识的同时也体会下真实的工作内容。下面讲解和分析具体的作业内容。
将某一个字段按区间分档，最先想到的是《猴子 从零学会SQL》里讲过的多条件语句（case when）。
最近在面试，有被问到，MySQL的InnoDB引擎是如何实现事务的，又或者说是如何实现ACID这几个特性的，当时没有答好，所以自己总结出来，记录一下。
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