电子商务企业如何快速建立营销模型？原来电子商务企业也可以利用模型来策划设计营销活动。营销推广是电子商务运营的重要组成部分。电商平台如果要开展全面的促销活动，需要明确活动涉及的商品范围、促销价格、促销渠道、如何触达消费者等。很多营销促销活动的规则复杂多变，需要用模型来设计，比如请人砍刀的“免费提现”、多层次跨店满减促销等.该模型不仅帮助电商平台多角度设计营销活动，还能发现活动过程中的问题，吸引用户关注，提高转化率，大大提高营销推广的效果和力度。电子商务模型的构建与优化构建模型是解决业务流程问题的过程，因此必须以业务为基础，明确相关数据与业务问题的关系，使模型能够解决业务问题的需求和问题。模型构建是一个复杂的过程，通常涉及五个阶段。第一步是选择模型。基于业务需求和数据，电子商务平台研究决定选择特定的模式，以更好地满足特定的应用需求。第二步是建立模型。通过模型平台建立模型，或者可视化建模，或者HiveSQL脚本和Python脚本的编程建模。第三步是训练模型。通过训练模型找到最合适的参数或变量元素，并根据真实业务数据确定最合适的模型参数。第四步是部署模型。通过离线和在线等多种方式部署构建的模型。第五步是模型的优化和管理。随着业务的发展和数据的积累，会发现模型欠拟合或者效果不好，需要定期进行优化。具体优化等措施可以考虑重新选择模型、调整模型参数、增加变量因子等。使用鼎象信泰尔快速建立和管理模型鼎象信泰尔智能模型平台可以帮助电商平台快速建立专属营销模型，并提供快速的模型管理和更新。数据处理。模型构建的核心是数据，新泰尔可以通过HiveSQL接口、python接口、可视化数据处理模块化组件来处理数据。其中，数据处理模块化组件界面采用拖拽的形式，让数据处理逻辑流程一目了然，而且由于数据处理代码在功能上模块化，也降低了数据处理的门槛，提高加工效率。实际上，数据可能存储在不同的地方。Xintell提供统一管理建模所需的各种数据库，包括但不限于MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、PostgreSQL、ElasticSearch、FTP、Mongodb、Cassandra、Arangadb、RabbitMQ、Kafka，并支持多种类型的数据源同步。建筑模型。针对不同的用户，新泰尔提供了不同的建模方法。初级人员可拖拽??建模，平台对机器学习相关代码高度功能模块化，流程一目了然；高级人员可以使用python进行定制，notebook支持spark资源。模型部署。新泰尔提供两种模型部署方式。一种是在线部署，可以实时调用模型进行预测，适用于图像分类、文本分类等不需要复杂处理的模型。还支持python模型部署，兼容tensorflow2.0、pytorch、keras等多种深度学习框架的模型。开发者还可以通过http服务与其他平台无缝对接，通过统一的接口管理进行线上部署。另一种是离线部署。很多模型需要的特征涉及一张或多张表，处理时间长。模型所需的批量数据需要定期处理才能进行预测。新泰尔提供了设置调度任务的方法实现离线部署，开发者可以按小时、天、周、月等固定时间间隔调用模型运行批处理脚本。另外，离线模型可以保存在服务器本地硬盘，方便模型迁移。模型监控。模型部署后，开发者需要监控模型的预测结果。Xintell支持模型调用、模型稳定性、模型分化的监控。模型升级和管理。模型经常需要迭代更新，然后对模型进行版本管理。对于线上部署的模型，新泰尔可以通过管理界面上传模型的新版本，然后进行版本更新。当然，如果发现新版本的模型不好，也可以切换版本。鼎象信泰尔智能模型平台基于关联网络和深度学习技术，结合Hadoop生态和自研组件，将复杂的数据处理、挖掘、机器学习流程标准化，提供从数据处理、特征推导、模型构建的全方位解决方案到最终模型发布。一站式建模服务，结合拖拽式操作，大大降低建模门槛，提高建模工程师和数据科学家的工作效率，让运营人员和业务人员直接操作实践，帮助企业通过大数据模型训练在反欺诈、风控、营销、客户分群等场景提供模型支持，并可根据时间变化动态升级优化，大大降低建模和模型管理的门槛。
