华为云发布CodeArts API，为API护航
随着云计算技术的不断发展，API已成为企业数字化转型的重要驱动力，为了更好地服务开发者，华为云近日发布了CodeArts API，旨在为API提供全方位的护航，助力开发者构建高质量、高可靠性的API服务。
CodeArts API简介
CodeArts API是华为云推出的新一代API管理服务，旨在为开发者提供一站式API管理解决方案，通过CodeArts API，开发者可以轻松实现API的创建、发布、监控、运维等全生命周期管理。
CodeArts API特点
CodeArts API应用场景
CodeArts API优势
Q1：CodeArts API支持哪些编程语言和开发框架？
A1：CodeArts API支持多种编程语言和开发框架，如Java、Python、Node.js等,方便开发者快速接入和使用。
Q2：CodeArts API如何保障API服务的安全性？
A2：CodeArts API采用多重安全防护措施，包括API签名、访问控制、数据加密等,确保API服务的安全性。
多任务的实时多任务操作系统
连锁门店必看！一键搭建多店管理系统，会员数据同步 + 线上推广全搞定
一、连锁门店经营痛点：流量、管理、留存三大难题
1.1 行业现状：同质化竞争下的三大困境
获客成本高：传统发传单、第三方平台抽成等方式效率低下，新客引流困难。
管理效率低：多店账目、库存、员工业绩统计繁琐，总部与门店协同成本高。
会员粘性弱：缺乏统一的会员体系，跨店消费权益不同步，老客复购率低。
数据印证：超 60% 连锁门店老板表示，每天需花费 3 小时以上处理跨店管理事务，新客增长率年低于 15%。
二、一键搭建多店管理系统：四步实现数字化转型
2.1 多店统一管理：总部管控与门店独立运营平衡
核心功能清单：
权限分级管理：总部一键设置活动规则，各门店独立配置服务项目（如宠物洗护、口腔诊疗等）。
实时数据看板：自动汇总各店营业额、客流量、热门项目数据，手机端随时查看。
库存智能预警：跨店库存同步更新，缺货自动提醒补货（如母婴店奶粉、汽车配件等）。
案例：某母婴连锁品牌接入系统后，对账时间从半天缩短至 10 分钟，库存周转率提升 40%。
2.2 会员数据同步：全店通用的积分与权益体系
会员体系三大核心模块：
模块
功能亮点
行业应用实例
跨店积分通
消费积分全店通用，可兑换服务或商品（如宠物零食、口腔护理套餐）
宠物店会员复购率提升 35%
生日营销
自动推送会员生日礼包（优惠券 + 专属服务），唤醒沉睡客户
口腔医院老客召回率提升 28%
会员档案
记录消费偏好（如汽车保养周期、宠物洗护频率），精准推荐服务
汽车门店客单价提高 22%
2.3 线上推广体系：微信生态与裂变营销组合
引流三板斧：
小程序流量入口：对接微信 “附近的门店”，新客注册即送洗护 / 检测折扣券（如宠物洗澡立减 20 元）。
老客裂变奖励：推荐新客消费双方得积分或优惠券，朋友圈转发成团活动（如 5 人拼团洗车 8 折）。
内容化展示：小程序嵌入服务视频、技师资质介绍，线上预约减少到店等待时间。
2.4 支付与数据闭环：支付宝接入与实时统计
支付宝商户号接入流程：
企业账户注册：支付宝商家中心申请企业账户，法人扫脸验证。
资料提交：上传营业执照、对公账户信息，完成打款认证。
系统对接：乔拓云后台绑定支付宝商户号，顾客支付秒到账。
三、不同行业落地案例：从宠物到汽车的实战效果
行业
核心需求
系统解决方案
落地成效
宠物店
新客引流 + 会员粘性
小程序附近推 + 洗护积分兑换玩具
新客增长 38%，复购率提升 50%
口腔医院
降低平台抽成 + 老客召回
线上预约 + 储值会员折扣
第三方抽成节省 60%，老客回头率 40%
汽车服务
团单管理 + 技师业绩统计
拼团活动 + 员工业绩数据看板
月销售额增长 35%，技师效率提升 30%
四、系统选择核心要素：为什么连锁门店首选乔拓云
行业适配性：针对宠物、医疗、母婴等 10 + 行业定制功能，而非通用型系统。
操作轻量化：无需 IT 团队，总部后台一键配置，门店手机端即可管理。
数据安全性：支付宝级加密技术，防止客户信息泄露（如会员档案加密存储）。
gtp是什么意思
通用数据传输平台：GTP概述 随着大型企业或机构实现业务集中处理后，各个数据中心产生的大量数据信息，以及各种图像文件等需要及时快速地从省、市一级的服务器或终端传输到全国中心，或者从全国中心往省、市、县级中心下发。 由于传输的数据量巨大，传输过程中经过的服务器及网络环节众多，同时由于参与此项工作的机构和人员遍布全国，因此对数据传输的效率、可靠性、安全等方面提出了诸多要求，传统的文件传输工具已经无法胜任企业级应用环境的需求。 通用数据传输平台(General Data Transfer Platform)简称GTP,是面向分布式应用的数据传输平台，针对上述需求，提供满足企业级应用需要的通用传输功能。 GTP系统以成熟的消息中间件TongLINK/Q为基础进行架构，从而保证了其核心系统稳定可靠、具有良好的可扩展性和相当好的处理性能、并且易于管理和维护。 同时，GTP平台提供企业大数据量传输所需要的各种管理、部署和安全功能，使其方便易用。 借助此平台用户无需任何编码，只需进行简单的配置就可以轻松实现上下级节点间的文件可靠、安全、高效的传输 GTP内部集成了消息中间件TongLINK/Q作为底层的传输核心，依赖TongLINK/Q提供的底层消息递送服务完成面向用户的高层服务。 GTP内置的核心服务包括用户及权限管理服务、共享服务、文件收发服务和资源管理服务；此外，还提供了安全管理、系统管理、日志管理等辅助服务。 GTP提供有供最终用户使用的图形用户界面，完成文件的收发、共享目录及文件的上载下载、用户权限管理、资源管理等任务；同时，GTP也提供了应用程序接口（API），方便用户灵活开发更加个性化的文件传输系统和与其他系统进行集成。
数据挖掘中的数据预处理技术有哪些，它们分别适用于哪些场合
一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。 对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。 例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。 特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。 通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点：(1)可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等(2)解决复杂问题的能力(3)操作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。 系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 为各种发现功能设计了相应的并行算法。 是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。 MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。 MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。 支持多种关系数据库。 可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。 多种数据转换功能。 在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。 操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。 是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。 该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。 DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。 综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。 提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。 能与关系数据库平滑集成。 实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。 由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。 IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。 它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、LotusNotes数据库等等。 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。 SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具，按照抽样--探索--转换--建模--评估的方法进行数据挖掘。 可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端知识发现。 是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。 Clementine的可视化数据挖掘使得思路分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。 提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。 7.数据库厂商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法：Microsoft决策树和Microsoft聚集。 此外，SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。 Microsoft决策树算法：该算法基于分类。 算法建立一个决策树，用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。 该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题（banner）或从某电子商务网站购买特定商品的个人。 Microsoft聚集算法：该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。 通常这些特征可能是隐含或非直观的。 例如，聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组，并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。 ，SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。 包括：可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。 OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件，它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。 数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。 应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。 ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持：分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。 所有的建模、评分和元数据管理操作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于Java的API来访问的，并且完全在关系数据库内部进行。 IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术，例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作。 若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 现在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。 它包括分析软件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识----如客户购买行为，隐藏的关系和新的趋势，数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。 然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策，获得竞争优势。
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