闲鱼监控：交易数据分析，助你决策更明智
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闲鱼是中国最大的二手交易平台之一，每天都有大量的商品在平台上交易。为了帮助用户做出更明智的决策，闲鱼推出了监控功能，可以对交易数据进行分析。文章将详细分析闲鱼监控的功能及其作用。
闲鱼监控通过对交易数据的分析，提供了对市场趋势的洞察。用户可以查看各类商品的交易量、价格趋势等数据，了解市场上的供需情况。例如，用户想要了解二手手机的交易状况，可以通过监控功能查看手机交易的数量和价格走势，从而判断当前的市场行情。这样，用户就能够更好地把握市场变化，进行更明智的交易决策。
闲鱼监控还提供了对竞争对手的分析。用户可以通过监控功能查看同类商品的竞争者的交易情况，包括他们的交易量、价格等数据。这样，用户就能够对竞争者的销售情况有更深入的了解，并可以结合自身情况做出更明智的竞争策略。例如，用户想要卖掉自己的二手手机，可以通过监控功能查看同类商品的竞争者的价格走势，从而设定合理的售价，提高出售的成功率。
闲鱼监控还提供了对用户自身交易情况的分析。用户可以查看自己的交易数据，包括交易量、交易价格、交易成功率等指标。通过监控功能，用户可以了解自己在闲鱼上的交易情况，并对自己的交易策略进行调整。例如，用户可以通过对交易成功率的分析，找出自己的不足之处，并加以改进，提高自己的交易效率。
闲鱼监控的功能可以帮助用户做出更明智的交易决策。通过对交易数据的分析，用户可以了解市场趋势、竞争对手情况，并对自己的交易策略进行调整。这样，用户就能够更好地把握市场变化，提高交易的成功率。闲鱼监控的推出为用户提供了更多的信息和工具，使交易变得更加高效和便利。
供应链金融风控系统流程是怎样的
供应链金融风控系统流程是怎样的呢？依据我们供应链金融风控系统的开发经验，下面来为大家进行介绍。前期准备拿到足够多的数据做支撑做足够灵活的分析平台去分析数据产出风险事件进行阻拦风险量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化风控技术评估研究日志选择：以增量日志方式记录存储，hadoop或spark做分析，集群同步到客户端机器上，做同步策略，不同纬度的数据做统计加工计算。实时监控：监控在每一个环节的交易量和高风险操作，做阀值报警，以默认的规则做处理。dns防范：防止http对dns的拦截，手动纪录中断被拦截掉的交易流，转向存储中心系统做处理给予用户提示。报警提醒：在发生重大灾难的同时需要有一套完善的体系提醒风控人员近入作战，以短信或电话的形式发起通知给用户。数据灾难：数据的历史纪录应该有完整的备库纪录，这种操作不是必须的但是必要的，防止管理员因为误操作导致的数据灾难不容小视，启东应急方案进行恢复。日志选择：需要在原有基础上做集群数据分析后，统一有一个入口的分析平台做汇总，对不同维度的计算规则做排重，这里我们可以使用elk的方式把数据清洗完成后，做相关的分析调研，实时读库的方式不可取，增量数据库只保留历史的数据，可以对时间做相关的约定，查询的平台统一做相关的调控。方案的选择和实施针对现在的数据规则，需要对现有的各方数据做分析指标，做数据仓库，从不同的数据中计算对应的需要风控形成各种渠道的报表数据。如何通过查询海量的历史数据来支撑规则的运算，从分析的角度来看，又是一个IO密集型的应用；利用OLTP（online transaction processing ）和OLAP（online analytical processing）做相关的维度计算，主要针对用户、功能、数据片、存储空间、DB设计来做维度计算和方案的优化调整。大到用hadoop做数据集群算法分析，也可以用spark、storm来做。简而言之就是分布式框架，那么什么是分布式框架？分布式计算框架实现了什么？简而言之，基于分布式计算框架的应用，就是一个分布式的应用；那么分布式的应用解决了什么问题？简而言之，就是将请求处理的业务逻辑和所需资源合理地分布到N台服务器上，这里就不在过多介绍。基于C/S模式的原理，从client到server端的应用，采集需要的数据。Server之间通讯是有开销的，只不过这个开销是MS级的。系统在定位也是基于百万级的应用。以分层的概念，针对每部的风控模块，需要在特定的时间做调整。缓存的应用：如果是历史级别的数据，可以采用redis、cache来做，防止减少对于I/O的读写操作，减少存储压力的开销。基于款时间的维度对应的风控系统计算，需要我们在处理的同时考虑数据的节点，分批次处理。对于变化多端的数据，建议利用高可用性能存储设计，基于DB设计即可，数据结构要基于范式(NF)设计，不可有冗余免得频繁返工。数据分离的优先选择数据库读写分离机制：在初期，风控系统一般都极为简单，此时侯一般通过数据库主从复制/读写分离/Sharding（或slave进行）等机制来保证交易系统的数据库和风控系统数据的同步及读写分离。风控系统对所需要的客户/账户数据、交易数据一般都只进行读操作。缓存/内存数据库机制：不管是交易系统还是风控系统，高效的缓存系统是提升性能的大杀器，一般会把频繁使用的数据存放到Redis等缓存系统中。例如对风控系统，包括诸如风控规则、风控案例库、中间结果集、黑白名单、预处理结果等数据；对交易系统而言，包括诸如交易参数、计费模板、清结算规则、分润规则、银行路由策略等。对一些高频交易中，基于性能考虑，会采用内存数据库（一般会结合SSD硬盘）。RPC/SOA架构：要降低交易系统和风控系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多，存在服务治理问题，会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用，这个期间我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull处理机制来处理违规数据和异常数据提取。
客流统计分析系统对购物中心有什么好处
客流统计分析系统对购物中心的价值:通过对不同时段客流量的统计，使管理人员可以在客流高峰期增加工作人员，提高服务质量，进而增加销售；在空闲时减少工作人员，避免出现人员浪费。通过每天不断的客流统计，可以得出一天、一周、一月、一年的客流变化规律，使管理人员能对未来活动进行准确规划，确定时间、人力和库存订货量等。通过客流量的对比，有效评估所举行的推广活动，对营销和促销投资回报进行有效评估。通过对不同楼层和不同区域的客流量统计，可以使管理人员统计各个区域的吸引率和繁忙度，从而对铺位进行合理分布，提高销售量。通过客流量、销量和成交量的统计，可以计算客流人群的平均购买量和提袋率，为评估商场服务质量及工作人员水平提供依据。通过对历史销量和客流量的对比，可以有效的分析商品种类及各项管理策略对流量及销量的影响，进而更好的进行管理决策，提高销量。通过对客流量的统计，可以客观决定柜台、商铺租金价位水平。
如何实现大数据真正价值
展开全部1. 数据融合成功的大数据分析可以使用户应对工作中的困难，例如发现业务计划和工作中的缺陷和失误。它甚至可以将新的细分市场进行拆分，企业可以提供新的产品和服务。要想做到这些，就需要从各种资源得来的数据中抓住重点从而做出重要决策。 在数据分析中，时间至关重要。很多企业领导者和决策制定者需要实时的信息来快速做出决定。但是据估算，大约80%的时间都花在了准备和整理数据上。这样一来真正的分析工作只占20%。 因此高效的处理工作非常重要，例如数据分析的提取、转换和加载过程(ETL)。 一个好的ETL工具可以将从多个来源获取的数据融合在一起，也包括公共数据。它让用户的注意力集中到一个源头，获得相关性更高的信息，提高工作效率。同时可以确保用户的信息来源是唯一的，降低错误沟通的风险。 企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle…… 2. 沟通无障碍就像之前说过的，大数据分析工具可以帮助企业解决商业难题。从业人员也许能很好的理解这些问题，但IT人员却不能完全理解，这样就不能提供和专业需求相匹配的分析报告。再加上沟通不顺畅，领导层就无法及时得到有用信息，也就无法快速做出决策。 如果技术人员能够使用这种自助服务分析工具，就能够找到问题所在并做出可以弥补漏洞的决定。此外，他们还可以将数据同其他开放信息结合在一起，挖掘细分市场。企业还可以共享IT资源来发掘更多的数据信息。
请写出数据分析观念体现在哪些方面。
1.请写出数据分析观念体现在哪些方面。在课标当中，对于数据分析观念，有这样的描述：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析做出判断，体会数据中蕴涵着信息；了解对于同样的数 据可以有多种分析的方法， 需要根据问题的背景选择合适的方法； 通过数据分析体验随机性。数据分析观念体现在以下几个方面： （1）数据分析观念的第一点：数据的意识。当你遇到一个问题的时候你能想到用数据帮你解决问题，他要有这样的想法，遇到这样的问题能想到去调查、能想到用数据说话，这一点非常重要。 （2）数据分析观念的第二点：体会到数据中是蕴含着信息的，能从中更可能多的提取信息，而这些信息能为我们解决问题，提供一种决策。 （3）数据分析观念的第三点：我们需要根据背景选择合适的方法。
大数据文本分析的应用场景有哪些
1.锤子新发布的功能“BigBang”分词功能。也算是大数据文本分析的应用，通过大数据文本分析，才能实现对词义的准确分析，从而做到更准确的分词。2.网络舆情监控。这也当然是大数据文本分析的产物，提取网络文本的关键词，组成语义网络之后分析语义倾向，达到舆情监控的目的。3.社交网络情绪监控。相信大家都看到了很多网络上直播自杀、发自杀预报的这样的事情，和舆情监控相同，就是对个人社交网络的信息进行监控，通过文本分析和机器学习的技术，分析出此人的情绪状况，一旦出现极端的负面情绪，可以通过一定的措施避免极端行为的发生。4.证券行业投资情报获取。可以基于积累的大数据做进一步深层次的分析与挖掘，整合各社交网络、证券讨论社区群体信息提取加工成有价值的证券投资情报，对证券投资行为做辅助分析和预报。
商业决策软件对企业有什么帮助？
商业智能的作用从宏观上来讲是完善企业的信息化网络，让各业务系统不再独立，增加部门间的粘性，比如之前遇到一个企业使用的帆软的商业决策软件FineBI，很多人员在使用过程中逐渐地形成数据思考的意识，无论从提升企业内部决策能力还是未来对企业未来战略计划，都是有很大影响力的。 从微观上讲，商业决策软件可以让企业的大小决策有数据依据，决策减少盲目性，显得“智能”，关键公司里的员工在需要的时候可以方便快捷得拿到数据，并基于数据做出决策。
