数据产品设计专题(4)- 程序化交易业务架构模型

简介: 一、程序化交易业务领域模型   二、核心业务内容解读(1)一个核心业务流程:流量交易流程;(2)二类用户服务客户端;媒体主服务客户端+广告主服务客户端;(3)三类业务平台;需求方平台+流量交易平台+供应方平台;(4)四类参与者角色:用户+媒体主+运营商+广告主;    三、数据运营体...

一、程序化交易业务领域模型

 

  二、核心业务内容解读

(1)一个核心业务流程:流量交易流程;

(2)二类用户服务客户端;媒体主服务客户端+广告主服务客户端;

(3)三类业务平台;需求方平台+流量交易平台+供应方平台;

(4)四类参与者角色:用户+媒体主+运营商+广告主; 

  三、数据运营体系

 (1)数据治理服务平台:数据整合+数据价值链打通;

 (2)数据服务:数据分析服务+运营决策支持;


作者:张子良
出处:http://www.cnblogs.com/hadoopdev
本文版权归作者所有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。

相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
大型动作模型LAM:让企业重复任务实现80%效率提升的AI技术架构与实现方案
大型动作模型(LAMs)作为人工智能新架构,融合神经网络与符号逻辑,实现企业重复任务的自动化处理。通过神经符号集成、动作执行管道、模式学习、任务分解等核心技术,系统可高效解析用户意图并执行复杂操作,显著提升企业运营效率并降低人工成本。其自适应学习能力与上下文感知机制,使自动化流程更智能、灵活,为企业数字化转型提供坚实支撑。
756 0
大型动作模型LAM:让企业重复任务实现80%效率提升的AI技术架构与实现方案
|
数据采集 缓存 前端开发
如何开发门店业绩上报管理系统中的商品数据板块?(附架构图+流程图+代码参考)
本文深入讲解门店业绩上报系统中商品数据板块的设计与实现,涵盖商品类别、信息、档案等内容,详细阐述技术架构、业务流程、数据库设计及开发技巧,并提供完整代码示例,助力企业构建稳定、可扩展的商品数据系统。
|
数据采集 机器学习/深度学习 搜索推荐
MIT新论文:数据即上限,扩散模型的关键能力来自图像统计规律,而非复杂架构
MIT与丰田研究院研究发现,扩散模型的“局部性”并非源于网络架构的精巧设计,而是自然图像统计规律的产物。通过线性模型仅学习像素相关性,即可复现U-Net般的局部敏感模式,揭示数据本身蕴含生成“魔法”。
469 3
MIT新论文:数据即上限,扩散模型的关键能力来自图像统计规律,而非复杂架构
|
JSON 供应链 监控
1688商品详情API技术深度解析:从接口架构到数据融合实战
1688商品详情API(item_get接口)可通过商品ID获取标题、价格、库存、SKU等核心数据,适用于价格监控、供应链管理等场景。支持JSON格式返回,需企业认证。Python示例展示如何调用接口获取商品信息。
|
机器学习/深度学习 存储 缓存
115_LLM基础模型架构设计:从Transformer到稀疏注意力
大型语言模型(LLM)的架构设计是其性能的核心决定因素。从2017年Transformer架构的提出,到如今的稀疏注意力和混合专家模型,LLM架构经历了快速的演进。本文将全面探讨LLM基础架构的设计原理,深入分析Transformer的核心机制,详细介绍稀疏注意力、MoE等创新架构,并展望未来架构发展方向。通过数学推导和实践案例,为构建高效、强大的LLM提供全面指导。
1368 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
48_动态架构模型:NAS在LLM中的应用
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破性进展,很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而,随着模型规模的不断增长,计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时,优化模型架构以提高效率,成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)作为一种自动化的网络设计方法,正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化,特别是在层数与维度调整方面的最新进展,并通过代码实现展示简单的NAS实验。
547 0
|
编解码 文字识别 自然语言处理
Dots.ocr:告别复杂多模块架构,1.7B参数单一模型统一处理所有OCR任务22
Dots.ocr 是一款仅1.7B参数的视觉语言模型,正在重塑文档处理技术。它将布局检测、文本识别、阅读顺序理解和数学公式解析等任务统一于单一架构,突破传统OCR多模块流水线的限制。在多项基准测试中,其表现超越大参数模型,展现出“小而精”的实用价值,标志着OCR技术向高效、统一、灵活方向演进。
1175 0
Dots.ocr:告别复杂多模块架构,1.7B参数单一模型统一处理所有OCR任务22
|
数据采集 监控 数据可视化
数据量暴涨时,抓取架构该如何应对?——豆瓣电影案例调研
本案例讲述了在豆瓣电影数据采集过程中,面对数据量激增和限制机制带来的挑战,如何通过引入爬虫代理、分布式架构与异步IO等技术手段,实现采集系统的优化与扩展,最终支撑起百万级请求的稳定抓取。
732 0
数据量暴涨时,抓取架构该如何应对?——豆瓣电影案例调研
|
缓存 前端开发 BI
如何开发门店业绩上报管理系统中的门店数据板块?(附架构图+流程图+代码参考)
门店业绩上报管理是将门店营业、动销、人效等数据按标准化流程上报至企业中台或BI系统,用于考核、分析和决策。其核心在于构建“数据底座”,涵盖门店信息管理、数据采集、校验、汇总与对接。实现时需解决数据脏、上报慢、分析无据等问题。本文详解了实现路径,包括系统架构、数据模型、业务流程、开发要点、三大代码块(数据库、后端、前端)及FAQ,助你构建高效门店数据管理体系。