数仓 - 促销敏感度、评论敏感度

1. 促销敏感度


步骤1.

首先按照最后一次下单时间及有无复购情况将用户分为四大群体

  • 近一年有购物行为且复购的用户 -- L1 (今年复购用户)
  • 近一年有购物行为但无复购的用户 --L2 (今年一单购用户)
  • 最后一次下单时间在1年之前且有复购的用户 --L3 (今年无购且只有一单用户)
  • 最后一次下单时间在1年之前但无复购的用户 -- L4 (今年无购多单用户)

步骤2.

每一类用户群再根据优惠订单占比、每单优惠金额占比的平均值、优惠金额这三个指标进行k-means聚类,分为:

  • 非常敏感 - 5
  • 高度敏感 - 4
  • 中度敏感 - 3
  • 轻度敏感 - 2
  • 不敏感 - 1

这样业务方在进行促销活动时,可根据营销的目的选择不同的促销敏感度人群,方便更精准、精细化的运营。

示例:L1-3 代表近一年有复购用户-中度敏感


注:优惠金额=单品促销优惠金额+套装优惠金额+团购、闪团优惠总金额+满减优惠金额+SKU的返现金额+东券、京券支付金额+POP店铺东券支付金额+POP店铺京券支付金额+手机红包支付金额。

 

2. 评论敏感度

评论敏感度是衡量用户购买的商品的好评情况(指用户购买的商品的

<think>嗯,用户让我介绍一下ETL,首先我得确认自己对这个概念的理解是否正确。ETL是据处理中的一个常见术语,可能涉及库或者据集成方面的内容。ETL代表提取、转换、加载,这三个步骤应该分别是Extract, Transform, Load的缩写。 首先,提取(Extract)应该是指从不同的据源获取据,这些据源可能包括据库、文件、API等等。然后是转换(Transform),这部分可能包括清洗据、格式转换、据合并、验证等操作,确保据质量和一致性。最后是加载(Load),即将处理后的据存储到目标系统中,比如库或据库,供后续分析使用。 需要确认ETL的应用场景,比如在库建设中,企业可能会用ETL将分散的运营据整合到统一的库中,方便进行商业智能分析。另外,ETL工具可能有很多种,比如Informatica、Talend、Microsoft SSIS等,这些工具可能提供图形化界面来简化流程。 用户可能想了解ETL的基本流程、工具、优缺点以及实际应用案例。但用户的问题比较简短,可能只需要一个概述。需要分步骤解释,确保结构清晰。同时要避免使用过于专业的术语,保持解释通俗易懂。 可能还需要提到ETL和ELT的区别,特别是随着大数据技术的发展,有时候转换可能在加载之后进行,即ELT,利用目标系统的处理能力,比如云库。这也是一个需要注意的点,说明ETL的演变。 另外,ETL过程中的挑战可能包括处理大量据时的性能问题、据质量的管理、不同据源的兼容性等。这些可以作为实际应用中的考虑因素来介绍。 总结下来,回答的结构应该是先定义ETL,然后分别解释三个步骤,再说明应用场景、常用工具、挑战以及可能的现代变体如ELT。需要确保用中文表达,使用例子帮助理解,比如电商公司整合销售据和用户行为据的例子。</think>ETL(Extract, Transform, Load)是据工程中的核心流程,用于将分散、异构的据整合到统一目标系统(如库或据湖)。以下是其核心要点: ### 1. 三阶段详解 - **提取(Extract)** 从多源获取据,例如: - 关系型据库(MySQL/Oracle) - 非结构化文件(CSV/JSON) - SaaS应用接口(Salesforce API) - 实时流据(Kafka) - **转换(Transform)** 关键处理步骤包括: $$ \text{据质量} \rightarrow \text{格式标准化} \rightarrow \text{业务规则映射} $$ 典型操作:空值处理、日期格式统一、金额单位换算、敏感据脱敏 - **加载(Load)** 目标系统类型: - 分析型据库(Snowflake/Redshift) - 大数据平台(Hadoop/Hive) - 实时(ClickHouse) ### 2. 技术演进 | 传统ETL | 现代ELT | |---------|---------| | 依赖专用服务器 | 利用云原生计算 | | 转换前加载 | 先加载后转换 | | 硬件扩展受限 | 弹性伸缩(如BigQuery)| ### 3. 典型工具对比 - **企业级**:Informatica PowerCenter(高可靠性,学习曲线陡峭) - **开源**:Apache NiFi(可视化据流,适合IoT场景) - **云原生**:AWS Glue(无服务器架构,按需付费) ### 4. 实际应用案例 某零售企业ETL实施: 1. **据源**:POS系统(Oracle)、电商平台(MongoDB)、CRM(Salesforce) 2. **转换规则**: - 商品ID映射(不同系统编码转换) - 时区统一(UTC标准化) - 客户画像合并(去重算法) 3. **输出**:Azure Synapse 库 4. **效益**:库存周转率提升18%,促销响应预测准确度达92% ### 5. 实施挑战 - **据一致性**:分布式事务管理(需采用两阶段提交协议) - **性能优化**:增量抽取(通过CDC技术替代全量抽取) - **元据管理**:建立据血缘追踪系统(如Apache Atlas) 现代据栈中,ETL正向智能化发展,例如: - 自动模式推断(Schema-on-Read) - AI驱动据清洗(异常模式识别) - 动态流水线编排(基于Kubernetes) 实际选择ETL方案时,需评估据量级(是否达PB级)、时效要求(分钟级延迟或实时)、合规要求(GDPR/CCPA)等关键维度。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值