机器学习在电商中应用
Sophon Base作为企业级一站式数据科学平台,支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块,包含完备的统计、机器学习、深度学习算法,覆盖从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型全生命周期流程
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电商数据中台
电商数据中台是指一个集合了电商业务系统中所有数据的平台,可以用于数据的深度挖掘和分析,以支持决策和优化。电商数据中台可以为新零售电商提供统一的技术平台和标准化的数据管理,使得企业能够在快速变化的市场环境中保持竞争力。电商数据中台可以帮助企业处理并整合不同部门和来源的数据,将不同数据之间的关系和联系进行梳理,从而实现数据结构与归纳,以便企业自己能够对数据有更深入的理解。通过中台的数据仓库、数据清洗、数据质量、数据建模和数据可视化等模块,可以将线上线下业务系统的数据信息转化企业可以进行查询和分析的数据仪表盘,从而方便各员工进行业务决策和管理分析。电商数据中台可以提供基于数据的靶向式推荐,根据用户搜索行为、购买历史和个人资料等数据,生成个性化的商品推荐,提高用户购买转化率。针对不同类或用户群体,可以提供更加灵活的推荐策略,从而帮助企业优化商品推荐策略,提高用户购买率满意度。电商数据中台还可和采购计划,降低企业的库存、物流和资金成本等。电商数据中台不仅有助于提升数据资产的价值和效益,还能使企业更高效地开展业务,提高核心竞争力,实现业务的高速发展和快速增长。星环数据中台解决方案星环数据中台

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电商数据中台
电商数据中台是电商企业用于整合、存储、处理和共享电商业务数据的平台。汇聚了来自电商平台各个环节的数据,包括用户浏览数据、购买数据、商品数据、营销数据等众多数据源,通过数据治理形成数据资产,为电商企业数据以直观的图表和报表形式展示出来核心功能与数据治理核心功能:数据整合与共享:打破电商企业内部的数据孤岛,将分散在各个业务系统的数据整合到一起,实现数据在不同部门之间的共享。精准营销支持:通过对用户数的业务决策、精准营销、客户服务和运营优化等提供数据支持。架构:数据采集层:数据源多样:涵盖电商平台内部的多个系统,如商品管理系统、订单系统(订单详情、支付信息)、用户系统(用户注册信息、登录行为错误、重复、不完整的数据,如清理无效订单记录)、数据转换(如统一数据格式、转换货币单位)、数据聚合(汇总订单金额、统计商品销量)和复杂的数据挖掘与机器学习操作(如用户画像构建、商品关联推荐)。数据服务层:数据服务接口构建:以服务的形式将数据提供给电商平台内的各个业务系统和外部合作伙伴。构建接口,明确接口的请求和返回格式、访问权限和性能要求)。数据可视化服务提供:集成数据可视化工具或自行开发可视化模块,将

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电商数据中台是电商企业用于整合、存储、处理和共享电商业务数据的平台。汇聚了来自电商平台各个环节的数据,包括用户浏览数据、购买数据、商品数据、营销数据等众多数据源,通过数据治理形成数据资产,为电商企业数据以直观的图表和报表形式展示出来核心功能与数据治理核心功能:数据整合与共享:打破电商企业内部的数据孤岛,将分散在各个业务系统的数据整合到一起,实现数据在不同部门之间的共享。精准营销支持:通过对用户数的业务决策、精准营销、客户服务和运营优化等提供数据支持。架构:数据采集层:数据源多样:涵盖电商平台内部的多个系统,如商品管理系统、订单系统(订单详情、支付信息)、用户系统(用户注册信息、登录行为错误、重复、不完整的数据,如清理无效订单记录)、数据转换(如统一数据格式、转换货币单位)、数据聚合(汇总订单金额、统计商品销量)和复杂的数据挖掘与机器学习操作(如用户画像构建、商品关联推荐)。数据服务层:数据服务接口构建:以服务的形式将数据提供给电商平台内的各个业务系统和外部合作伙伴。构建接口,明确接口的请求和返回格式、访问权限和性能要求)。数据可视化服务提供:集成数据可视化工具或自行开发可视化模块,将

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电商数据中台是指一个集合了电商业务系统中所有数据的平台,可以用于数据的深度挖掘和分析,以支持决策和优化。电商数据中台可以为新零售电商提供统一的技术平台和标准化的数据管理,使得企业能够在快速变化的市场环境中保持竞争力。电商数据中台可以帮助企业处理并整合不同部门和来源的数据,将不同数据之间的关系和联系进行梳理,从而实现数据结构与归纳,以便企业自己能够对数据有更深入的理解。通过中台的数据仓库、数据清洗、数据质量、数据建模和数据可视化等模块,可以将线上线下业务系统的数据信息转化企业可以进行查询和分析的数据仪表盘,从而方便各员工进行业务决策和管理分析。电商数据中台可以提供基于数据的靶向式推荐,根据用户搜索行为、购买历史和个人资料等数据,生成个性化的商品推荐,提高用户购买转化率。针对不同类或用户群体,可以提供更加灵活的推荐策略,从而帮助企业优化商品推荐策略,提高用户购买率满意度。电商数据中台还可和采购计划,降低企业的库存、物流和资金成本等。电商数据中台不仅有助于提升数据资产的价值和效益,还能使企业更高效地开展业务,提高核心竞争力,实现业务的高速发展和快速增长。星环数据中台解决方案星环数据中台

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电商数据中台是指一个集合了电商业务系统中所有数据的平台,可以用于数据的深度挖掘和分析,以支持决策和优化。电商数据中台可以为新零售电商提供统一的技术平台和标准化的数据管理,使得企业能够在快速变化的市场环境中保持竞争力。电商数据中台可以帮助企业处理并整合不同部门和来源的数据,将不同数据之间的关系和联系进行梳理,从而实现数据结构与归纳,以便企业自己能够对数据有更深入的理解。通过中台的数据仓库、数据清洗、数据质量、数据建模和数据可视化等模块,可以将线上线下业务系统的数据信息转化企业可以进行查询和分析的数据仪表盘,从而方便各员工进行业务决策和管理分析。电商数据中台可以提供基于数据的靶向式推荐,根据用户搜索行为、购买历史和个人资料等数据,生成个性化的商品推荐,提高用户购买转化率。针对不同类或用户群体,可以提供更加灵活的推荐策略,从而帮助企业优化商品推荐策略,提高用户购买率满意度。电商数据中台还可和采购计划,降低企业的库存、物流和资金成本等。电商数据中台不仅有助于提升数据资产的价值和效益,还能使企业更高效地开展业务,提高核心竞争力,实现业务的高速发展和快速增长。星环数据中台解决方案星环数据中台

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机器学习应用
、图像检索、物体跟踪中的应用。语音识别:机器学习被广泛应用于自动语音转换为文字的场景,例如在我们使用微信、QQ时,可以通过语音输入,然后转换为文字。推荐系统:在电商、社交媒体等平台中,机器学习被用于商品推荐、内容推荐等。医疗诊断:机器学习可以应用于癌症诊断、疾病预测等。金融风控:在金融领域,机器学习被用于欺诈检测、信用评估等。工业制造:在质量控制、异常检测等方面,机器学习也有着广泛的应用。自动驾驶:这是机器学习令人兴奋的应用之一,机器学习被用于视觉感知、路况识别等。游戏智能:在游戏领域,机器学习被用于游戏AI、机器人足球等。网络安全:机器学习可以应用于恶意代码检测、网络攻击识别等。环境保护:机器机器学习是一种利用统计学和计算机科学的方法来让机器具备从数据中学习、进化和改进的能力。它是人工智能领域的一个重要分支。机器学习的目标是设计并开发能够通过学习和自适应实现任务的算法和模型。这些算法和模型可以通过数据来推断规律和模式,并用于预测、分类、识别等任务。机器学习的应用非常广泛,包括但不限于以下领域:图像识别:这是机器学习常见的应用之一,用于识别物体、人、地点、数字图像等,例如在人脸识别

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机器学习应用
、图像检索、物体跟踪中的应用。语音识别:机器学习被广泛应用于自动语音转换为文字的场景,例如在我们使用微信、QQ时,可以通过语音输入,然后转换为文字。推荐系统:在电商、社交媒体等平台中,机器学习被用于商品推荐、内容推荐等。医疗诊断:机器学习可以应用于癌症诊断、疾病预测等。金融风控:在金融领域,机器学习被用于欺诈检测、信用评估等。工业制造:在质量控制、异常检测等方面,机器学习也有着广泛的应用。自动驾驶:这是机器学习令人兴奋的应用之一,机器学习被用于视觉感知、路况识别等。游戏智能:在游戏领域,机器学习被用于游戏AI、机器人足球等。网络安全:机器学习可以应用于恶意代码检测、网络攻击识别等。环境保护:机器机器学习是一种利用统计学和计算机科学的方法来让机器具备从数据中学习、进化和改进的能力。它是人工智能领域的一个重要分支。机器学习的目标是设计并开发能够通过学习和自适应实现任务的算法和模型。这些算法和模型可以通过数据来推断规律和模式,并用于预测、分类、识别等任务。机器学习的应用非常广泛,包括但不限于以下领域:图像识别:这是机器学习常见的应用之一,用于识别物体、人、地点、数字图像等,例如在人脸识别

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、图像检索、物体跟踪中的应用。语音识别:机器学习被广泛应用于自动语音转换为文字的场景,例如在我们使用微信、QQ时,可以通过语音输入,然后转换为文字。推荐系统:在电商、社交媒体等平台中,机器学习被用于商品推荐、内容推荐等。医疗诊断:机器学习可以应用于癌症诊断、疾病预测等。金融风控:在金融领域,机器学习被用于欺诈检测、信用评估等。工业制造:在质量控制、异常检测等方面,机器学习也有着广泛的应用。自动驾驶:这是机器学习令人兴奋的应用之一,机器学习被用于视觉感知、路况识别等。游戏智能:在游戏领域,机器学习被用于游戏AI、机器人足球等。网络安全:机器学习可以应用于恶意代码检测、网络攻击识别等。环境保护:机器机器学习是一种利用统计学和计算机科学的方法来让机器具备从数据中学习、进化和改进的能力。它是人工智能领域的一个重要分支。机器学习的目标是设计并开发能够通过学习和自适应实现任务的算法和模型。这些算法和模型可以通过数据来推断规律和模式,并用于预测、分类、识别等任务。机器学习的应用非常广泛,包括但不限于以下领域:图像识别:这是机器学习常见的应用之一,用于识别物体、人、地点、数字图像等,例如在人脸识别

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、图像检索、物体跟踪中的应用。语音识别:机器学习被广泛应用于自动语音转换为文字的场景,例如在我们使用微信、QQ时,可以通过语音输入,然后转换为文字。推荐系统:在电商、社交媒体等平台中,机器学习被用于商品推荐、内容推荐等。医疗诊断:机器学习可以应用于癌症诊断、疾病预测等。金融风控:在金融领域,机器学习被用于欺诈检测、信用评估等。工业制造:在质量控制、异常检测等方面,机器学习也有着广泛的应用。自动驾驶:这是机器学习令人兴奋的应用之一,机器学习被用于视觉感知、路况识别等。游戏智能:在游戏领域,机器学习被用于游戏AI、机器人足球等。网络安全:机器学习可以应用于恶意代码检测、网络攻击识别等。环境保护:机器机器学习是一种利用统计学和计算机科学的方法来让机器具备从数据中学习、进化和改进的能力。它是人工智能领域的一个重要分支。机器学习的目标是设计并开发能够通过学习和自适应实现任务的算法和模型。这些算法和模型可以通过数据来推断规律和模式,并用于预测、分类、识别等任务。机器学习的应用非常广泛,包括但不限于以下领域:图像识别:这是机器学习常见的应用之一,用于识别物体、人、地点、数字图像等,例如在人脸识别
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附录 D: JSON 配置使用说明
JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一,我们在使用Hyperbase时,常常会为表建各类索引,包括全局索引、局部索引和LOB索引,利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据,但是从表数据而来,和表密不可分,所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据,也就是说,我们做如下定义:表的扩展数据=表数据+全局索引数据+局部索引数据+LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据,和索引数据一样,索引的元数据和表的关系也十分紧密,所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据:表的扩展元数据=表的元数据+全局索引元数据+局部索引元数据+LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务,Hyperbase提供了扩展的命令行指令:describeInJson、alterUseJ...
hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引,包括:创建全局索引:CREATEGLOBALINDEX删除全局索引:DROPGLOBALINDEX但是,目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引,您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引,具体请参考《Hyperbase使用手册》。(创建索引前插入的数据没有索引,但是创建索引之后的数据有索引。)下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引:CREATEGLOBALINDEX语法:为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1:指根据哪个列建全局索引,可以有多个列,但不可包含首列(因该列映射为RowKey)。②...
为了方便您接下来的安装使用,社区版团队为您准备了视频教程,可以搭配手册内容一起查看:https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前,请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器,如果有,请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件,否则hostname和IP地址将无法映射,最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称:TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...
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2.1 安装 Hyperbase
通过Manager管理平台,可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装,也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项,请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤:软硬件环境检查:检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置:配置系统运行过程中所需的文件目录,确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager:安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase:您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase,并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传:在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加:通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件(包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等)。配置安全:选择安全认证方式,可选简单认证或Kerbe...
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2.3 Hyperbase 管理页面
HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看,下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种:根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图:图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开,详细流程如下:TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开,地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图:图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态,比如当前是绿色的Green(HEALTHY),健康状态。另两种状态是Yellow(WARNING)和Red(DOWN)。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...
表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点,包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上:hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候,会创建一个子节点(例如:/hbase/rs/m1.host),以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点,以获取所有OnlineRegionServer,用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...
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1 产品介绍
QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件,是客户请求QuarkServer服务的总入口,它严格按照用户预定义的配置文件,根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用(包括超时转发和宕机转发)、Web运维、Inceptor安全(LDAP,KERBEROS)等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量,能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节,能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer,并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题,提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括:负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer,从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能,完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则,可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等,QuarkGateway可将超时或者宕机的...
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2 社区版家族介绍及资源获取
2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们?遇到问题怎么办2.3产品资源汇总
表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录,用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据:在hyperbase1中,数据的写入是通过WAL(Write-AheadLog)进行的,WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中,hyperbase1会将数据写入到WAL中,同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据,以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录,用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后,可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能,hyper...
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技术支持感谢你使用星环信息科技(上海)股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题,可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email:support@transwarp.io技术支持热线电话:4007-676-098官方网址:http://www.transwarp.cn/论坛支持:http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装,配置和使用中发现任何产品问题,可以通过以下方式反馈:email:support@transwarp.io感谢你的支持和反馈,我们一直在努力!