大型百货商场会员画像描绘

在零售行业中,会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润,同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。商家能根据会员画像了解用户,从而发现会员的需求和购买力,进而策划促销提高营业额。本文基于实际案例分析了商场会员的消费特征、比较了会员与非会员群体在消费行为上的差异,针对会员的消费情况构建了会员购买力评价模型,并运用Gompertz生长曲线函数构建了会员生命周期与状态划分模型以及促销活动与会员激活率分析模型,最终依据实际数据考察了促销活动与商品连带率的关系。通过对统计分析和建模的研究可以完善会员画像描绘,加强对现有会员的精细化管理,定期向其推送产品和服务,与会员建立稳定的关系,使实体零售行业得以更好发展。In the retail industry, the value of membership continuously brings stable sales and profits for the retail operators, and also provides data support for the retail operators to formulate strategies. Merchants can understand the user according to the member’s portrait, so as to discover the member’s demand and purchasing power, and then plan sales promotion to increase turnover. Based on an actual case, this paper analyzes the characteristics of shopping mall members’ consumption, compares the differences in consumption behavior between members and non-members, and constructs an evaluation model of members’ purchasing power;the Gompertz growth curve function is used to construct the member life cycle and State Partition model, and the promotion activity and member activation rate analysis model. Through the research of statistical analysis and modeling, we can perfect the portrait of members, strengthen the fine management of existing members, regularly push products and services to them, and establish a stable relationship with members, to enable the physical retail industry to better develop.

基于RFM模型的会员画像描绘研究

根据我国某二线城市的一大型百货商场的流水数据和会员基本信息统计数据,研究了大型百货商场会员画像描绘问题。通过建立RMF会员价值识别模型,利用Excel和Access对该商场给出的数据进行处理连接、数据清洗、统计分析,利用MATLAB进行编程处理数据,从而按不同需求对会员画像描绘进行完善,得出优化模型。会员画像描绘研究使商场能有效管理会员,并借助模型有效改进各类促销活动,从而使实体零售行业得以更好地发展。

基于机器学习的电网威胁检测算法模型和大数据平台设计

近年来,电力企业高价值数据和重要业务面临的网络攻击风险越来越严重,新型网络攻击技术、APT组织与攻击手段等对电力企业安全生产造成了严重威胁。针对各类型攻击形式,通用的威胁检测模型难以匹配电力生产实际网络和业务环境,存在检出率低、误报率高、难部署使用等不足。本文通过构建网络安全大数据平台,对电力企业生产运行和管理办公环境的网络安全相关数据进行统一采集、处理、分析和存储,进一步使用支持向量机、深度神经网络等机器学习算法对数据进行聚合、关联,生成细粒度攻击链条并匹配各类型攻防维基库,实现攻击行为的准确定位和攻击者画像的描绘。本文提出的基于电力企业网络安全大数据平台和威胁检测算法,构建匹配电力行业业务特点的网络安全威胁分析和处置中心,提升电力企业整体网络安全能力。