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电子商务数据分析:大数据营销数据化运营流量转化(第2版) 电子商务数据分析:大数据营销数据化运营流量转化(第2版)
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    电子商务数据分析:大数据营销数据化运营流量转化(第2版) PDF

    电子商务电子书
    • 发布时间:2020年02月06日 10:02:29

    给大家带来的一篇关于电子商务相关的电子书资源,介绍了关于电子商务、数据分析、大数据营销方面的内容,本书是由人民邮电出版社有限公司出版,格式为PDF,资源大小36 MB,杨伟强,湛玉婕,刘莉萍编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.4。

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  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/19z3ImJ2CyGwj70B-WzzXz
  • 分享码:hssx
  • 本书主要从电子商务的数据分析入手,系统介绍在电子商务环境下进行数据分析的各种思路和方法。全书共分为12章,主要内容包括电商运营与数据分析、使用数据分析工具、利用市场数据选择商品、竞争对手数据分析、商品定价分析、流量数据分析、运营与销售数据分析、库存数据分析、会员数据分析、利润数据分析、数据商业报告的制作等。最后一章还以综合案例的形式进一步介绍了网店数据分析的综合运用。

    版本: Kindle电子书
    文件大小: 30892 KB
    纸书页数: 343
    出版社: 人民邮电出版社有限公司; 第2版 (2019年6月1日)
    语种: 简体中文
    ASIN: B07VGJHYTX
    品牌: 人邮图书

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    网友NO.401736

    JQuery中使用ajax传输超大数据的解决方法

    直接说问题,在一个页面用了Jquery(1.6)的Ajax请求,用的post,传递显示的数组有500多条.php端却只能接受到50条左右。刚开始以为是web服务器设置的问题,把,max_upload_size这类的都改了。但是没有效果,后来尝试用max_input_vars这个是新玩艺,刚开始还有点作用。后来,客户的数据超过2000的时候,还是一样,php端还是不能完全接受到ajax发送过来的数据。最后,在国外的一网站上,找到了解决方案。 在post发送前,将要发送的变量用JSON.stringify处理下,就ok了.JSON.stringify是什么呢???请移步这里://www.jb51.net/article/29893.htm ……

    网友NO.950619

    MySQL 大数据量快速插入方法和语句优化分享

    锁定也将降低多连接测试的整体时间,尽管因为它们等候锁定最大等待时间将上升。例如: Connection 1 does 1000 inserts Connections 2, 3, and 4 do 1 insert Connection 5 does 1000 inserts 如果不使用锁定,2、3和4将在1和5前完成。如果使用锁定,2、3和4将可能不在1或5前完成,但是整体时间应该快大约40%。 INSERT、UPDATE和DELETE操作在MySQL中是很快的,通过为在一行中多于大约5次连续不断地插入或更新的操作加锁,可以获得更好的整体性能。如果在一行中进行多次插入,可以执行LOCK TABLES,随后立即执行UNLOCK TABLES(大约每1000行)以允许其它的线程访问表。这也会获得好的性能。 INSERT装载数据比LOAD DATA INFILE要慢得多,即使是使用上述的策略。 为了对LOAD DATA INFILE和INSERT在MyISAM表得到更快的速度,通过增加key_buffer_size系统变量来扩大 键高速缓冲区。 INSERT语法 INSERT [LOW_PRIORITY | DELAYED | HIGH_PRIORITY] [IGNORE] [INTO] tbl_name [(col_name,...)] VALUES ({expr | DEFAULT},...),(...),... [ ON DUPLICATE KEY UPDATE col_name=expr, ... ] 或: INSERT [LOW_PRIORITY | DELAYED | HIGH_PRIORITY] [IGNORE] [INTO] tbl_name SET col_name={expr | DEFAULT}, ... [ ON DUPLICATE KEY UPDATE col_name=expr, ... ] 或: INSERT [LOW_PRIORITY | HIGH_PRIORITY] [IGNORE] [INTO] tbl_name [(col_name,...)] SELECT ... [ ON DUPLICATE KEY UPDATE col_name=expr, ... ] 一、DELAYED 的使用 使用延迟插入操……

    网友NO.149177

    30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。 4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num=10 or num=20可以这样查询:select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:select id from t where num between 1 and 3 6.下面的查询也将导致全表扫描:select id from t where name like ‘%李%'若要提高效率,可以考虑全文检索。 7. 如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句……

    网友NO.312340

    mysql 超大数据/表管理技巧

    如果你对长篇大论没有兴趣,也可以直接看看结果,或许你对结果感兴趣。在实际应用中经过存储、优化可以做到在超过9千万数据中的查询响应速度控制在1到20毫秒。看上去是个不错的成绩,不过优化这条路没有终点,当我们的系统有超过几百人、上千人同时使用时,仍然会显的力不从心。 目录: 分区存储 优化查询 改进分区 模糊搜索 持续改进的方案 正文: 分区存储 对于超大的数据来说,分区存储是一个不错的选择,或者说这是一个必选项。对于本例来说,数据记录来源不同,首先可以根据来源来划分这些数据。但是仅仅这样还不够,因为每个来源的分区的数据都可能超过千万。这对数据的存储和查询还是太大了。MySQL5.x以后已经比较好的支持了数据分区以及子分区。因此数据就采用分区+子分区来存储。 下面是基本的数据结构定义: CREATE TABLE `tmp_sampledata` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(32) DEFAULT NULL, `passwd` varchar(32) DEFAULT NULL, `email` varchar(64) DEFAULT NULL, `nickname` varchar(32) DEFAULT NULL, `siteid` varchar(32) DEFAULT NULL, `src` smallint(6) NOT NULL DEFAULT '0′, PRIMARY KEY (`id`,`src`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=95660181 DEFAULT CHARSET=gbk /*!50500 PARTITION BY LIST COLUMNS(src) SUBPARTITION BY HASH (id) SUBPARTITIONS 5 (PARTITION pose VALUES IN (1) ENGINE = My……

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