大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于电商产品结构数据库设计的问题,于是小编就整理了2个相关介绍电商产品结构数据库设计的解答,让我们一起看看吧。
学习数据结构,有什么好的书籍可以推荐?
为了装的高大上一点,那就推荐这个吧:《Data Structures For Game Programmers》,算是非科班最好的选择了,当然其实都差不多,关键是须有要完整的实例,然后可以自己开始动手写。也可以看看清华大学严蔚民的《数据结构》
1,《Algorithms》
中文名《算法》第四版,Robert Sedgewick
2,中文名《java/C++程序设计 基础 编程抽象 算法策略》
如果你不是为了应试,不要看国内数据结构教材。如果一定要看一本(前提是你是自学而不是应试),那就清华大学邓俊辉老师的数据结构,配合学堂在线上他的课程
如果是应试而且是408考研,那么首推李春葆的数据结构
计科专业从事软件开发多年,在学校里面数据结构这个课程开设过,基本上第一次学习数据结构C语言版本脑子几乎都是晕乎的,因为搞不懂指针来回指向,后来跟一个前辈请教如何学这东西,先把指针彻底搞明白,然后再学习数据模型,最后一步直接用C语言代码来实现,开始不要尝试着都能给搞明白,基础不够很难理解透彻,于是专门拿出时间把C语言的指针研究了一遍,由于当时不像现在的互联网上资料那么多, 只能在网上找点抽象的例子进行研究,对指针彻底的了解是看了林锐博士写的高质量C/C++编程,里面对指针的介绍特别深刻,从此指针也就慢慢理解了。
掌握了指针之后再去搞数据结构,想比之前已经轻松太多了,也不要太着急直接去尝试搞代码先把数据模型搞明白,数据模型是连接数据的桥梁,链表,队列,栈,二叉树等等概念,然后了解每个数据模型的数据结构,以及需要做的动作,在没写代码之前先把这些数据模型要做什么事情搞清楚,然后才去尝试写代码,一般来讲第一个模型写的比较费劲后面就以次类推了,万事开头难,数据结构书本主要分为多种编程语言的,有C语言,C++,j***a版本数据机构,对于这类的书籍讲解差异不是很大,没有必要太过追求那本书,主要是还是模型思想和代码实现.
学习数据结构有什么用?
现在就拿自己从事的行业来讲,C/C++,数据结构算是基本功,设计一个功能模块除了选择编程语言之外剩下的就是构造数据模型,在C语言里面叫结构体,在C++里面属于类,如何设计有时候就会借助数据结构里面的基本模型,常见的编程模型里面队列和链表用的比较多,一般的设计模型中都会涉及到消息队列,就是典型的一种数据模型,如果有数据结构基础这些东西理解起来就非常快,所谓的编程基础除了基本的编程语法基础还有数据模型等基础。
- 学习数据结构也非常有助于算法理解,再复杂的算法也是由基础的数据结构算法构造起来的,任何一种算法也不是什么空中楼阁都是无数个小的基础算法堆积起来的,没有这些基础直接从事算法的学习,几乎是不太可能的事情。
- 懂得常见的数据结构模型,更容易看懂大型的项目的代码,拿到一份源码首先要梳理的是功能列表以及里面数据内容的传递,懂数据结构对于理解框架非常有好处,要玩大型的项目,先从看懂基础的代码开始,研究代码需要一定的基础,有了模型概念对于有框架的代码研究起来快一些。
在刚入行的时候经常听到老程序员说到,一个新的功能模块只要数据结构都梳理清楚了,就可以考虑写代码了,不要看一个功能模块里面一个小小的类或者结构体,里面每个变量可能都会串联着一串功能,所以一个结构体设计完毕了,基本功能模块也就设计清楚了。
很多初学者都有这么一个不好的习惯,一边写着代码代码一边设计思路,这是编程大忌,编程首先要思路清晰,代码只是把你的思路展示出来,具体的实现好坏就要看基本功了,同样的功能不同的设计人员设计出来会有截然不同的效果,在性质以及实现效果上都有所差异,本质来讲是实力的差异,所以写代码的就是为了实现既定的思路,数据结构是设计结构体或者类的基本依据。
希望能帮到你。
市面上的数据结构书籍比较多,怎么选择才是关键,我个人推荐程杰老师的《大话数据结构》具有多年的程序员经验,写的也很通俗易懂,我自己也在看,其次是极客时间的【数据结构】专栏也写的很好,如果需要我可以免费提供给你。
电商如何利用大数据变现?
你可能对于大数据的概念有所误解,大数据,并不是你掌握了一部分的数据***就能够认为这是大数据。大数据是从宏观的角度去分析总体的趋势,你咋面临的问题,应该属于数据分析,从你说掌握的数据分析分析什么样的商品对于什么样的客户来说是需要的是好销售的,同时坚持可以推一下,这些客户还需要其他的什么东西,然后进行变现。
这个太好回答了,又太难回答了。
当直播主播一人一年销售额几百亿,你说网上的粉丝经济厉害不,大数据厉害不?
电商布局变现,当下的时代真的是最好的时代。
十万加的母婴购物数据,这就很好滴锁定了一批购物明确的群体,从购买物品类别上能分析出顾客的年龄阶段,经济条件,常用产品品牌,如果说发送促销活动短信,可以有效转化成客流。
不过,电商能否引流成功,还要靠精准定位,具体操作会遇到诸多挑战,比如时下热点炒作频次高,长江后浪推前浪,很可能客户还不够具备黏性就已经被其他潮流吸引了。
所以抓住快字,电商行动力要跟上才行。
用BI工具对电商运营数据进行综合性的数据分析,找出热销产品,分析消费者喜好和消费水平、分析库存以及成本利润等各方面数据后,合理安排商品上架、库存采购结构,一来避免库存积压带来的商品贬值,二来也是能提高销售额。
电商数据分析再怎么做,核心目的也就是为了降低成本,提高利润。这一点却是怎么也不会变的。而BI工具的选择方面,可以看看奥威BI工具,避免有专业的解决方案,可以少走弯路。
你好,我是静心匠道,一个电商资深从业者,国内电商和跨境电商都有接触,如果大家有需要,可以加入我的跨境电商和国内电商圈子,大家一起赚钱发财。
首先你的知道所谓大数据是什么?
其次你需要分析你需要的数据,
再次才是抽出你适合的数据利用
最后是利用你的数据进行变现。
那么我们先说一下所谓大数据是什么?
其实作为电商从业者,大家都经常会说大数据这个词,并且好像在这几年这个都是一个关键词和热词,但是所谓大数据,给人的概括是太广泛了,反而让人落入了一个概念化和很抽象的一个感觉,变的很虚,好像有用,其实也没用。
其实大家搞电商,大家把大数据放在自己需要和[_a***_]的数据,不要盲目去追求过多过广泛的数据,因为很多数据最后出来是对你来说只是参考作用,或者根本没用,没必要花那么多时间在这些数据中,更应该把数据做精做准,
所以,我认为的大数据,就是行业上和销售是我们需要的一些数据就可以。
我分两步来回答这个问题,第一步解释一下电商平台都有哪些数据,第二步说一下这些数据变现的方式。
一、电商平台有哪些数据
电商平台是一个连接供需双方的、24小时在线的虚拟市场,上面承载着六个方面的数据:用户属性、购买能力、行为特征、社交网络、心理特征、兴趣偏好。用户属性包括:用户年龄、性别、身高、体重、职业、归属地、账户、账龄、积分、会员等级、是否有房、是否有车等;购买能力包括:月收入范围、月消费金额,季度消费金额、每笔订单均价等;行为特征指下单时间、下单频次、订单个数、收藏商品数、购买商品类型等等;社交网络指家庭地址、家庭成员、好友个数等;心理特征包括:冲动型购买、理性消费者等标签;兴趣偏好包括:商品类型偏好、品牌偏好等。以京东为例,京东平台的数据量已超过100PB,日新增数据量超过15PB。
二、电商平台如何进行数据变现
电商平台的变现可以分为体系内变现和体系外变现两种方式。还是以京东为例:
1、 体系内变现
所谓体系内变现是指京东利用平台上积淀的数据,为京东集团旗下的相关业务提供数据支撑和服务,从而释放出这些数据的价值。
(1) 面向平台上的商户
比如:京东商城上的数据可以用于支撑电商平台的运营,京东开发的数据产品称为京东慧眼,这个产品可以为入驻平台的商家提供服务,京东慧眼提供市场分析、用户分析和商品属性分析等板块,帮助商家了解自身在平台上的市场地位、市场占有率等,以便制定合适的市场竞争策略;还能分析用户的画像特征、用户对自身商品的关注度等,帮助商家调整产品组合和定价策略,实现精准营销,提升店铺的销售业绩。京东通过将平台上的数据加工后包装为京东慧眼,卖给平台上的商户,从而实现了数据的价值变现。这是一种体系内数据变现的方式。
到此,以上就是小编对于电商产品结构数据库设计的问题就介绍到这了,希望介绍关于电商产品结构数据库设计的2点解答对大家有用。