电子商务网站分析--hc360

hc360电商网站分析

hc360电子商务网站的一些看法

 

(1).   为卖家提供买家的信息,为买家提供卖家的信息,双向的服务模式在有些地方做的很不错

 

     求购信息的分类

  • 采购洽谈会(订购会)
  • 咨询
  • 询价
  • 加盟
  • 求租
  • 求购一手
  • 求购二手
  • 紧急求购
  • 寻求合作
  • 招标
  • 库存等

      但是我觉的这种分类的大前提,是不是应该区分产品和服务概念。如果合作、加工和加盟(有时候我自己也弄不明白,产品和服务是不是在指一个东西,服务是不是也是一种产品)。

 

 

     黄金罗盘和金牌掌柜

 

        对网站上历史数据做一些分析和整理以后,个性化、定制化的方式提供给特定的用户

    (这一块做的很不错,抛开他分析数据以后提供的结果有多少可信度,单单就是这种意识,赢利点就值的我去学习)

 

(2) 搜索引擎方面整理

 

        一个网站的入口已经由网站的首页让位于各大搜索引擎,所以一个网站内有多少数据让搜索引擎收录,以及每个页面布局是否合理,正在成为一个新型网站是否成功的参考。对于个一个企业来说,我在你的网站上做推广,就是希望我的信息能通过你的网站让各大搜索引擎进行收录,并且排行在前3页内。

 

所以就需要提供一种服务去查询每条数是否让各大搜索引擎收录,在以标题进行查询,是否会在前3页中显示,这可能成为新的赢利点, 同时对未收录数据做分析和整理,是什么样的原因这些数据没有被收录。是否有必要建专门的页面用于未收录数据的专门显示

 

(3)访问者的记录

    以前这部分功能是做给网站管理员用于提高用户体验功能而做的,

    但是一个用户的访问的记录,对商家也由为重要,他想知道

     

  • 有多少买家曾经进过他的商铺
  • 多少人关注过他的产品
  • 这些人的联系方式是什么
  • 这些人在那些产品页面上停留时间比较长
  • 有多少人看过联系方式页面
  • 这些买家是从什么地方过来(从搜索引擎直接过来,还是从别的竞争那过来的)

 

    比较这些,其实商家更想知道关于竞争对手的上面的这些信息。这是不是也可以做为赢利点

 

(4)商铺搬家工具

    

      商家 现在已不可能在一颗枣树上掉死了,全面出击成为一种趋势

 

      数据只录一次,要求在各大主流网站上都有他的商品信息,开发这样的工具,是不是也可以做为新的赢利点

 

(5)担保

 

        店铺真实性,发布信息真实性的认证,交易过程安全性,可以成为新的服务提供模式

 

 

 

     

 

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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