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7-11 单身狗
点这里 7-11 单身狗 “单身狗”是中文对于单身人士的一种爱称。本题请你从上万人的大型派对中找出落单的客人，以便给予特殊关爱。
75810发布于 2019-11-08 - 来自专栏以终为始
7-11 悄悄关注 （25 分)
7-11 悄悄关注 （25 分) 新浪微博上有个“悄悄关注”，一个用户悄悄关注的人，不出现在这个用户的关注列表上，但系统会推送其悄悄关注的人发表的微博给该用户。
39520编辑于 2023-03-09 - 来自专栏超然的博客
MIT-线性代数笔记（7-11）
找出“主变量”pivotvariables，主列，即主元所在的列，其他列，称为自由列。（自由列表示可以自由或任意分配数值，列2和列4的数值是任意的，因此x2和x4是任意的，可以自由取）。
1.3K10发布于 2018-08-03 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-11 打折
7-11 打折 去商场淘打折商品时，计算打折以后的价钱是件颇费脑子的事情。例如原价 ￥988，标明打 7 折，则折扣价应该是 ￥988 x 70% = ￥691.60。
1.1K20发布于 2020-06-23 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-11 深入虎穴 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98790293 7-11 深入虎穴 (25 分) 著名的王牌间谍 007 需要执行一次任务
1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏FreeBuf
丹麦7-11门店因网络攻击而关闭
8月8日，7-11公司在Facebook 上发帖称，他们很可能遭受了“网络攻击”。 “在7-11工作，我们的结账系统不起作用，全国所有的7-11都使用相同的系统，所以丹麦的所有7-11现在都关闭了”。 此前也曾遭遇网络攻击 这不是7-11第一次遭遇网络攻击。早在2009年，7-11就因为网络攻击泄露了大约1.3亿张信用卡数据，引起轩然大波。 到7月4日，推测涉及金额5500万日元，涉案人员多达900人。7-11官网当即发布通知，暂停7pay的充值服务。 7-11企业负责人也紧急召开记者会，对此深表歉意，并表示7-11将会承担所有的盗刷损失。
64610编辑于 2023-03-30 - 来自专栏黄成甲
新零售下中小微零售们如何赋能
因为电商SaaS工具无法将用户数据和供应链数据打通，从而实现精准零售。在这方面零售效率最高的就是日本的便利店7-11，7-11门店售卖的SKU ，也就是库存单位只有2千9百种，完全是精益销售。 7-11总部之所以能够通过IT系统分析出卖什么、怎么卖、卖多少量、卖给谁，是因为对于每一家门店，7-11都能够提供三项数据，分别是立地数据、设施数据和长期数据。 所以7-11不仅是一家便利店，也是一家大数据公司。而在电商大数据、用户大数据、物流大数据方面，京东则有天然的优势，这也是刘强东要搞京东便利店的原因。 7-11便利店 用户需求及消费场景的变化 经营商品转变为经营人。 这是大数据。但是如果针对一个人，他呕吐腹泻到底是什么病，该怎么治，大数据就没用了。必须得针对个人去找他的病史、接触史什么的，这就是小数据。
1.2K40发布于 2018-09-12 - 来自专栏庄帅
全球最大便利店将裁员4000人、关店1000家，这两个是致命原因
图：7-11日本历年店数和销售额 数据驱动运营、决策更合理 高层领导对数据的重视和敏感，引导7-11形成了数据驱动的单品管理模式，也是门店乃至整个集团维持高效运转、保持高利润的关键。 80年代初，7-11引进了POS机，不仅记录产品不同时间段分别卖出去的数量，还提出了基于数据的“假设-执行-验证”的工作模式：“假设”并不是凭空想象，而是以销售数据为出发点，结合第二天的天气、气温、街市的活动等前瞻性信息 长期下来，7-11的每个人，包括老板、店长，甚至是实习生、兼职人员都培养出了对销售数字的敏感和直觉，什么时间什么商品会畅销，什么商品摆放在一起会促进销量，销售额会有什么变化，甚至不看数据就能凭直觉做大致判断 据《朝日新闻》报道，日本711母公司宣布将大规模调整员工结构，至2022年裁员4000人，旗下711便利店、伊藤洋华堂、SOGO西武的店铺数量也将调整，其中711便利店将闭店或迁移约1000家。 数据相对滞后、成本持续走高 虽然7-11有数据支持决策的“法宝”，但随着互联网的发展，信息逐步多元化，在大数据、人工智能以及数据整合层面，7-11未完全赶上当前的节奏。
84800发布于 2019-10-31 - 来自专栏博文视点Broadview
运营人看哪些数据？
---- --正文-- 运营人看哪些数据？ 第一大类是原始数据，包括如下几类。 （1）市场属性数据：行业数据、竞品数据，以及获得用户流量的渠道属性数据，包括渠道分类、曝光、点击、播放、流量、成本等数据。 （4）商品或内容方向的属性数据：如电商中商品的信息数据，包括分类、属性、详情页面、视频、图片等数据，或资讯内容文章的分类、作者、时效、标签等数据。 （6）运营策略干预产生的数据：本质上还是上述几类数据，只是与活动或实验等项目相关的数据会被打上某次活动或实验的标签，可以单独拿出来统计和分析。 第二大类是对原始数据的统计数据，包括如下几类。 ▊《运营之上：互联网业务的全局运营方法论与实践》 徐全安 著 10年+跨越不同行业、多次从0到1经验总结 通用运营框架、抓手方法论总结 让运营人“做且只做”有价值的工作 本书是在运营的基础职能之上对“
80910编辑于 2023-05-19 - 来自专栏VRPinea
9.9VR行业大事件：Meta举办首场元宇宙变装秀；Meta和VictoryXR合作开设10所虚拟校园
（VRPinea 9月9日讯）今日重点新闻：Meta在伦敦举办了首个基于AR、VR技术的沉浸式MR变装秀；Meta和VR教育方案商VictoryXR合作建设10所虚拟校园；日本7-11便利店用Vuzix AR智能眼镜试验远程购物服务以优化老年人的日常生活。 RemoPick将兼容Vuzix AR眼镜，此外还将在日本长野饭纲町的一家7-11便利店中测试该AR方案，帮助店员为居家老人远程挑选商品。 这项测试服务主要针对偏远山区，目的是通过AR技术来优化老年人的日常生活。 据了解，Toppan开发的RemoPick系统专注于远程第一人称视频和音频共享，兼容AR眼镜和移动设备。 VRPinea独家点评：针对老年人的服务，不错的话要大力推广起来啊。
68730编辑于 2022-11-16 - 来自专栏华章科技
数据解读城市：北京 本地人VS外地人
今天小编找来一篇运用大数据解读城市人口分布的文章，供大家阅读！
45110发布于 2018-08-13 - 来自专栏机器人网
谷歌和亚马逊还在观望，7-11已经搞起了第一支无人机队
据美国科技网站Recode报道，便利连锁商店7-Eleven赶在亚马逊和谷歌母公司Alphabet之前组建起了美国第一支无人机运输服务队伍。后两家公司为实现无人机运输做了大量工作，在此前一直都受到媒体公众的广泛关注。 7-Eleven公司表示，美国内华达州雷诺市的12位用户在家中收到了由无人机从商店送来的77个订单包裹。 这也成为了美国历史上的第一个成功的无人机商业运输案例，尽管目前只有一家商店实现了这项服务。7-Eleven与无人机运输初创公司Flirtey进行合作，组建了雷诺市的无人机包裹运输服务。
60460发布于 2018-04-24 - 来自专栏木东居士的专栏
数据团队思考：数据人的通用技能要求
0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” “Excel 有必要学吗？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
99730发布于 2019-07-15 - 来自专栏数据森麟
数据团队思考：数据人的通用技能要求
作者：木东居士 来源：木东居士 0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
52930发布于 2019-09-27 - 来自专栏华章科技
写给准数据人的数据世界入门指南
接下来，再来看一句话： 成交10亿人民币！ 有些人可能已经猜到了，我要分享的这两个词就是：维度+度量。 下图中，我将重点放到大道至简几个字，以及维度+度量上，而维度和度量下面分别放了所在家族的一些其他常用词汇，我稍后会解释。 ? （能有这个问题的妹子，你真想多了……），其实这里仔细分析，无非也是涉及到维度和度量两词： 维度：人啊。 当然，则个领域，水很深，我只能简单描述一下，再深的也担心大家晕菜了——毕竟本文是写给非数据人的。（其实作者本人也讲不粗来了……哈哈） ▍ 应用 ? 我说了，我无法教你具体复杂的数据分析案例。 过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点点了。
64060发布于 2018-08-15 - 来自专栏小小挖掘机
数据团队思考：数据人的通用技能要求
0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” “Excel 有必要学吗？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
66620发布于 2019-11-21 - 来自专栏PPV课数据科学社区
假如把地球的70亿人浓缩为100人，这组数据让人感到震撼
因为有人制作了这组有趣的统计报告，把世界上的70亿人想象成100人，然后各种百分比的统计数据看起来就有点意思了. ? 统计数据看起来会是这样的： 11人在欧洲、5人在北美洲、9人在南美洲、15人在非洲、60人在亚洲 ? 49人生活在乡下、51人生活在城市 ? 12人讲中文、5人讲西班牙语、5人讲英语、3人讲阿拉伯语、3人讲印度语、3人讲孟加拉语、3人讲葡萄牙语、2人讲俄罗斯语、2人讲日语、还有62人各讲一种语言 ? 83个人能识字、17人是文盲 ? 33人是基督徒、22人是穆斯林、14人是印度教徒、7人是佛教徒、12人信仰其他宗教、还有12人没有宗教信仰 ? 26人不到14岁、66人在15-64岁之间、8人超过65岁 ? 男人有50个，女人有50个 ? 看完这组数据,假如你能上网，有手机，上过大学，还有什么理由抱怨？
1.5K40发布于 2018-04-19 - 来自专栏PPV课数据科学社区
数据挖掘相关联系著名案例——啤酒与尿布
缘起 “啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的 “啤酒与尿布”的故事。 日本的超市以7-11便利店为典型，7-11便利店营业面积都很小，一般只有100~250平方米，商品品种3000~10000种，是典型的“螺蛳壳里做道场”。 当然日本7-11便利店这类相关陈列的故事也是有的，比如荞麦冷面与纳豆、鱼肉香肠与面包、酸奶与盒饭等等，但是毕竟起不到主要作用，日本7-11便利店更关注的是： ● 气温由28℃上升到30℃，对碳酸类饮料 与商品之间的关联关系相比，日本7-11便利店认为这些关联因素更重要。由于这是日本7-11便利店大量采取的方式，我们也称为“日式购物篮” 分析法。 不要听某些人讲，没有办法进行购物篮分析，原因是超市没有使用会员卡，这不过是借口而已。
10.5K60发布于 2018-04-20 - 来自专栏PPV课数据科学社区
一个资深数据人对数据挖掘解读
（一）纯粹的数据加工 侧重于变量加工和预处理，从源系统或数据仓库，对相关数据进行提取、加工、衍生处理，生成各种业务表。 文本和湿人。关于文本分析，最近朋友圈有篇分享，很有意思，号称可以让你瞬间变成湿人。原理很简单，就是先把《全宋词》分词，然后统计频数前100的词语。 数据基本上来源于仓库系统，然后运用SQL、SAS、R，提取、加工、建模和分析。 （二）数据类型 数据类型，主要包括“结构化”和“非结构化”两类数据。前者就是传统的二维表结构。 银行里面的数据，更多的是结构化数据，也有少量的非结构化数据（投诉文本、贷款审批文本等）。业务部门对非结构化数据的分析需求比较少。因此，在非结构化数据的分析建模方面，稍显不足。 互联网，更多的是网络日志数据，以文本等非结构化数据为主，然后通过一定的工具将非结构化数据转变为结构化数据，进一步加工和分析。
72350发布于 2018-04-25 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【推荐】从设计到数据——写给非数据人的数据入门
原因很正常：大部分人都投入到了业务系统建设中（彼时，供应链管理系统、物流管理系统、认证系统、以及前台都处于开荒建设阶段）。 接下来，再来看一句话：成交10亿人民币！ （能有这个问题的妹子，你真想多了……），其实这里仔细分析，无非也是涉及到维度和度量两词： 维度：人啊。 当然，则个领域，水很深，我只能简单描述一下，再深的也担心大家晕菜了——毕竟本文是写给非数据人的。（其实作者本人也讲不粗来了……哈哈） 四. 应用 我说了，我无法教你具体复杂的数据分析案例。 过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点点了。
1.3K70发布于 2018-04-23
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