电商行业解决方案

近年来,大数据、云计算、人工智能、虚拟现实等数字技术快速发展,为电子商务创造了丰富的应用场景, 正在驱动新一轮电子商务产业创新。华为云聚焦电商场景,细分垂直场景,与合作伙伴深度合作,联合提供解决方案,促进企业营销模式创新并加快推动企业数字化转型

 
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    大数据时代的电子商务和营销 更多内容
  • 日志转储概述

    for Kafka)是一款基于开源社区版Kafka提供消息队列服务,具备高效可靠消息异步传递机制,向用户提供计算、存储带宽资源独占式Kafka专享实例。 主要用于不同系统间数据交流传递,在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    使用数据工程构建NLP模型数据集 NLP模型支持接入数据集类型 盘古NLP模型仅支持接入文本类数据集,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表1。 表1 构建NLP模型所需数据量

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  • 典型应用场景

    错峰流控与流量削峰 在电子商务系统或大型网站中,上下游系统处理能力存在差异,处理能力高上游系统突发流量可能会对处理能力低某些下游系统造成冲击,需要提高系统可用性同时降低系统实现复杂性。电商促销等流量洪流突然来袭时,可以通过队列服务堆积缓存订单等信息,在下游系统有能力处理消息时候再

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  • 发现和处理Redis大Key热Key

    发现处理RedisKey热Key Key热Key定义 Key热Key场景较多,没有非常明确边界,需要根据实际业务判断。 名词 定义 Key Key可以分为两种情况: KeyValue占用存储空间较大。一般单个String类型Key大小达到10KB,或者集合

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  • 数据导入和导出

    数据导入导出 数据导入 数据导出 父主题: PostgreSQL

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  • 数据导入和导出

    数据导入导出 数据导入 数据导出 父主题: RDS for SQL Server

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  • 如何提前发现大Key和热Key?

    如何提前发现Key热Key? 方法 说明 使用D CS 自带Key热Key分析工具进行分析 请参考分析Redis实例Key热Key。 通过redis-clibigkeyshotkeys参数查找Key热Key Redis-cli提供了bigkeys参数,能够使re

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  • 应用场景

    报效果沟通效率。 图3 经销商投总屏 运营数据分析 数据可视化屏为分析决策提供了重要支持,通过可视化展示业务运营数据、市场趋势、用户行为等信息,帮助决策者快速理解复杂数据关系,做出准确决策,提升企业竞争力战略灵活性。 图4 营销收入驾驶舱 业务监控 数据可视化屏在业务

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  • 安全管理中的数据分层、实体和属性的含义是什么?

    安全管理中数据分层、实体属性含义是什么? 数据分层用于存放数据实体,数据实体类似于数据表,实体属性类似于数据库表各个字段。通过设置安全管理平台数据分层、实体属性密级,可以控制用户对数据访问权限。 父主题: 安全管理

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  • 镜像部署Magento 电子商务网站(Linux)

    面,将跳转至ECS控制台,参考自定义购买ECS完成参数设置。 选择可用虚拟私有云、安全组。 若无可用虚拟私有云,请参考创建虚拟私有云文档创建新虚拟私有云。 若无可用安全组,请参考创建安全组文档创建新安全组。 图2 网络配置 若设置弹性公网IP,需单击“自定义开通”。 若

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  • 作业的计划时间和开始时间相差大,是什么原因?

    作业计划时间开始时间相差,是什么原因? 问题描述 如图所示,在作业实例监控页面查看作业运行记录时,发现作业计划时间开始时间相差较大。其中计划时间是作业预期开始执行时间,即用户为作业配置调度计划。开始时间是作业实际开始执行时间。 图1 问题示例图 可能原因 这是因为

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  • 数据导入和导出

    数据导入导出 数据导入 数据导出 父主题: GeminiDB Cassandra

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  • 数据导入和导出

    数据导入导出 数据导入 数据导出 父主题: GaussDB

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  • 数据导入和导出

    数据导入导出 数据导入 数据导出 父主题: MySQL

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  • 打造短视频营销文案创作助手

    打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网发展,短视频已成为了日常生活中不可或缺一部分,凭借其独特形式和丰富内容吸引了大量流量,并为企业个人提供了一个全新营销平台。短视频用户希望借助模型快速生成高质量口播文案,以提升营销效果效率。在这种场景下,用户只需提供

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  • DevOps的3大核心基础架构

    DevOps3核心基础架构 由于近年DevOps概念火热,加之DevOps涵盖面非常广,因此有很多文章和技术都在DevOps强行关联,使很多想要了解学习DevOps开发者迷惑不解。 其实,DevOps知识体系如果从顶层上来分解,可大分为2部分:方法论工具链。 方法

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  • 验证业务端和容灾端的数据同步

    业务端可以创建一个或者一个以上的数据库实例,与容灾端的数据库实例分别建立容灾关系,数据都能够同步成功,且主数据库和对应辅助数据库的日志备份在大小和时间上一一对应。

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  • 大屏

    屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种屏资产,数据资产模板资产。数据资产(应用资产下数据处理应用模板”)通过订购部署方式,部署到开发环境;模板资产(组件资产下屏模板(Demo)”)订购后下载到本地,通过导入方式上传到“业务屏”下使用,具体请参见订购资产。

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  • 大屏

    屏 新建屏 更新屏 获取屏组件列表 获取屏指定组件数据 批量发布屏 批量删除屏 批量下线

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  • 使用数据工程构建科学计算大模型数据集

    使用数据工程构建科学计算模型数据集 科学计算模型支持接入数据集类型 盘古科学计算模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算模型训练数据要求 构建科学计算模型进行训练数据要求见表1。 表1 科学计算模型训练数据要求 模型类别

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  • 示例场景说明

    准备工作,包括使用 DataArts Studio 准备、数据源准备和数据湖准备。 数据开发,包含创建 DLI SQL脚本开发作业。 分析10用户关注最多产品 分析10用户评价最差商品 开发并调度作业,通过编排作业配置作业调度策略,定期执行作业,使得用户可以每天获取到最新数据分析结果。 服务退订,如果不再使用DataArts

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