电商

传统个人征信的分析维度包括： 1 ）个人基本数据，如年龄、性别、职业、收入、婚姻状况、工作年限、 工作状况等； 2） 信贷情况，主要是信贷和信用卡相关数据； 3）公共数据，包括税务、工商、法院、电信、水电煤气等部门的数据； 4） 个人信用报告查询记录。 如今随着 大数据 时代的到来和发展，可用于评估人们的数据越来越丰富，如电商的交易数据、社交类数据（强社交关系如何转化为信用资产）、网络行为数据等， 来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户。 （一） 侧重电商： 芝麻信用 以芝麻信用所构建的信用体系来看，芝麻信用分根据当前采集的个人用户信息进行加工、整理、计算后得出的信用评分，分值范围是 350 到 950，分值越高代表信用水平越好，较高的芝麻分可以帮助个人获得更高效、更优质的服务。 芝麻分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息，其中来自淘宝、支付宝等“阿里系”的数据占 30-40%。 1） 信用历史： 过往信用账户还款记录及信用账户历史。目前这一块内容大多来自支付宝，特别是支付宝转账和用支付宝还信用卡的历史。 2） 行为偏好： 在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性。比如一个人每天打游戏 10 小时，那么就会被认为是无所事事；如果一个人经常买纸尿裤，那这个人便被认为已为人父母，相对更有责任心。 3） 履约能力：

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 一般来说，只要是面向零售，不管是B2C，C2C还是B2B2C模式，商城的促销模式都是差不多的，比如满就送，满x减x，满x赠x，满x折扣x，组合销售，优惠券等等。所有促销活动都有明确的起止周期，超期后活动自动关闭。 个人理解电商行业的促销行为有如下几个特点 手段灵活多变，而且多种多样。 促销的主体是运营商和商家。 经常根据营销策略动态调整 促销必须定义准确，不能存在歧义 促销可以组合应用，甚至多种促销手段存在依存关系或互斥关系 因此，最好用一种灵活可变的方式来设计促销机制。 我考虑的是用表达式引擎实现，非常灵活，最重要是很简单。 首先设计之初要理清促销的两大要素，一个是条件，另一个是资源，条件是促销规则成立的基础，资源是促销规则所要分配的内容，比如红包，金额，包邮之类。 条件主要包括 地域，组织，会员生日月份，会员生日，会员积分，会员等级，下单时间，整点，金额，件数，指定商品，下单日期/时间，定时（用做商品秒杀），限定数量，限定金额，商品组合等 资源主要包括 赠送现金 扣减费用 免单 免邮费 成为会员 送积分xx 送红包 送商品 表达式中可以插入java对象/方法，如某店搞活动，活动规则为 1.满100返10块，最高上限200元 2.晚上10点之后半价 两个规则不能同时成立 规则计算的返回值一定是一组结果

社交电商的发展 在传统电商的发展遇到瓶颈，电商用户增速大幅放缓甚至负增长的背景下，与社交媒体的嫁接正在成为电商平台全新的标准配置。 另外传统电商三巨头都已经在加速组建自己的社交电商矩阵。 社交电商早在2014年进入人们的视野，而在2017年开始崛起，特别是2018随着几则社交电商企业融资消息，并以其裂变式的成长速度令人瞩目。 据数据显示，中国网购市场中，移动电商交易规模逐年上涨，其中社交零售交易规模也随之大幅增长，2018年中国社交零售用户规模达到3.1亿，社交电商交易规模将达到3.47万亿，2017年的同期数字为2.19万亿，同比增长58%。 社交电商为什么受欢迎 从模式来看，社交电商平台大多采用低价分销模式，无需囤货，一件代发，一键转发非常适合兼职来做。 同时在于传统电商行业竞争过于激烈，操作复杂，投入大，越来越不适合于中小卖家，商品没有核心优势这个是重点，产品同质化严重，排名不靠前很难产生销量，想要排名必须得刷单。不过行业内流传过这么一句话，：“不刷单等死，刷单找死。”这导致很多传统电商企业很难生存。 另外，当今自媒体的盛行给了社交电商生命 1、“去购物”转变为“在购物” 移动互联网的极速发展，使我们变成了低头族，坐地铁，吃饭，聊天，我们随时随地都在上网，翻翻朋友圈、刷刷抖音，看看新闻段子，随处可见的商品信息点开就能直接购买，让我们时刻保持着在购物状态，过去是你在找商品

python-django框架-电商项目-订单模块开发 来源： https://www.cnblogs.com/andy0816/p/11928105.html

python-django框架-电商项目-首页开发 来源： https://www.cnblogs.com/andy0816/p/11912036.html

https://www.cnblogs.com/lfs2640666960/p/9021205.html 来源： https://www.cnblogs.com/cuiqq/p/11881435.html

MapReduce设计模式》 电子商务网站是个性化推荐系统重要地应用的领域之一 30%的销售额。 不光是电商类，推荐系统无处不在。 QQ，人人网的好友推荐；新浪微博的你可能感觉兴趣的人；优酷，土豆的电影推荐；豆瓣的图书推荐；大从点评的餐饮推荐；世纪佳缘的相亲推荐；天际网的职业推荐等。 思考： 购买成功后：购买了该商品的其他用户购买了以下商品 根据用户的实时行为 搜索成功后：您可能感兴趣的以下商品 根据用户的主观意识 主页或广告：您可能感兴趣的以下商品 根据用户的特征向量 ――协同过滤(Collaborative Filtering)算法 UserCF 基于用户的协同过滤，通过不同用户对物品的评分来评测用户之间的相似性，基于用户之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。 ――协同过滤(Collaborative Filtering)算法 ItemCF item的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。 Co-occurrence Matrix(同现矩阵)和User Preference Vector(用户评分向量)相乘得到的这个Recommended Vector(推荐向量) 基于全量数据的统计，产生同现矩阵 体现商品间的关联性

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