大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python 抢购秒杀的问题,于是小编就整理了3个相关介绍python 抢购秒杀的解答,让我们一起看看吧。
python优势:
1. 处理超大量数据(excel 2010 最多100w行)
2. 需要频繁改动参数的重复性工作
3. 最大的优势:各种包(算法包,数据处理包) 除开以上情况,excel和一些数据可视化工具秒杀python(尤其是可视化及可视化后的交互方面),如果你觉得excel不如python,只能说明你不够了解excel函数和vba编程
金融数学算是数学系。
与金融学相比,金融数学的课程就要理科的多。首先高数一定是按照理科一类的标准学的(就算不和数学系一样,但至少要跟物理系等专业一个难度)。其次,要修实变函数、泛函分析、随机过程等进阶数学课程。(实变函数学十遍,泛函分析心泛寒,随机过程随机过什么的你都懂的)。然后,金融这头要学资产定价理论(其中包括期权定价、固定收益证券、货币市场etc),还有风险管理和统计,金融建模,数值方法。
另外,贯穿于整个金数课程学习中的,还有对编程的锻炼。这里不是说像计算机系那样去设计一个完整的程序(从后台到前端一应俱全的那种),而是重在用计算机建模的能力,即用高效率的算法去完成建模的过程(比如所有金数学生一定用各种语言写过模特卡罗模拟给欧式期权定价的程序),quant领域常用的编程语言有C++/C#,Matlab,Python等,你至少得学好一个。
总结起来,就是金融文理兼收,学到的技能广而不精;金数侧重理科,学习的东西系统专业但不广泛。其实,学生到底学到什么程度,还是看个人,即使是金融专业的数学课也并不简单,比如被金融经济学这门神课秒杀概率还是很大的。
《精益数据分析》是阿利斯泰尔·克罗尔和本杰明·尤科维奇,这两位作者混迹在美国硅谷的科技圈、创业圈多年,接触了非常多美国一线创业公司最前沿的精益创业案例,并且将这些案例写在了书中,对他们进行归纳总结。
在说这本书之前,我们要先了解,什么叫作精益创业。精益创业诞生于互联网行业,是软件开发的新模式。以价值假设和最简化可实行产品(MVP)为重要论点。通俗地说,就是用最小的成本和最快的速度试错。在市场中投入一个极简的产品原型,然后通过用户需求反馈去不断地迭代产品,以适应市场。
而《精益数据分析》这本书,就是详细了解释了精益创业以来,应该如何以数据来驱动企业的经营发展,用哪些指标来衡量自己的成败。这本书的前八章还是比较干货的,比较多有思考性的内容,而后面的内容则是比较多的实例,按照企业和产品的特点进行了分类,可以根据自己的需要去阅读就可以。
最近一些年,对于数据分析的要求越来越高,无论是什么岗位,都会要求掌握一定的数据分析。实际上数据分析不太难,很多时候思路要高于技术,应该如何去选择数据,这些数据可以解析出什么结果,如何去构建一套数据体系,这些思维性的内容难点要高于技术性的分析手段。
而《精益数据分析》这本书,可以说是一本很好的数据分析入门书籍,阅读完这本书,有以下几点比较大的收获:
第一关键指标法
这是我第一次听到关于“第一关键指标法”的概念,此前是有“北极星指标”的概念。“第一关键指标法”和“北极星指标”的区别在于,第一关键指标不是公司的唯一重要性指标,而是任意一个环节,肯定只有一个最关键的指标。
而这第一关键指标可以衍生出很多的其他指标,但是我们最需要认定的是现阶段的最关键指标,针对这个指标去制定计划就可以了。这个其实和OKR是类似的,关键性指标是那个O,衍生指标是那个Kr。
例如我们竞价最推广阶段的关键性指标是下载量,但是又可以衍生出展现量、点击量、跳出率等等数据来,但是无论其他数据如何,我们的优化目的都需要围绕下载量这个第一关键指标去完成。
每个数据指标都是有意义的,但是过多维度的指标只会让自己的步伐错乱,需要找到一个此环节当中最重要的指标,所有的衍生指标都围绕他进行,你的工作才会有重心。这个其实就是抓住主要矛盾的主要方面吧。
电子商务模式的复购率
书中规划了电子商务模式、SaaS模式、免费移动应用模式等六种商业模式。而我现在工作的公司就在于电子商务类型的公司当中。在电子商务模式当中,作者提出了针对年复购率对电商模式进行分类的,对我有很大的启发。
书中将电商模式分为了用户获取模式,混合模式和忠诚度模式。年复购率低于40%的公司,是属于用户获取模式,因为很多时候是因为产品的特殊性,例如卖眼镜的电商,你不要试图向同一个客户卖出多副眼镜。所以在这种电商模式下更多的使用忠诚度计划很难带来良好的长期收益,而是应该想办法做客户推荐机制。
而年复购率高于60%的公司属于忠诚度模式,应该主打忠诚度,因为每个客户能够带来的价值很高,需要提高客户终生价值。年复购率低于60%高于40%的混合模式电商,就要兼顾获取更多的用户以及提高客户的购买频次了。当然了,这个更多说的是一个主导方向,肯定所有的公司都希望用户购买频次越来越高,同时用户获取量越来越大了。
但是对于企业来说,很多还是需要思考这个问题的,我是什么电商模式的公司,我们应该应用什么样的用户运营策略的。
此外就是本书当中对于数据的一些思考,如何去寻找正确的数据指标。定性指标与定量指标,虚荣指标与可付诸行动的指标,探索性指标与报告性指标,先见性指标与后建性指标,相关性指标与因果性指标。选错了指标,很可能就等于是走错了路,最后只会走向失败。
图片:互联网
文字:悠然布衣
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