銷售推薦演算法

Ⅰ 為什麼在智聯或者58上絕大部分的工作全都是銷售

我覺得有兩方面原因。

『先說是不是』
銷售崗位的比例應該沒到『絕大部分』的程度，題主的這種感覺應該是來自於首頁推薦。推薦的演算法是根據你簡歷填的期望從事工作、過往工作履歷和瀏覽歷史來的。假如你在搜索框輸入推拿師，應該是絕對不會出現銷售崗位的。

『再講為什麼』
銷售崗位流動率高，大部分公司都缺銷售，所以招聘平台上銷售的jd會很多。其實58、趕集之類同城網站上銷售崗位才多呢，作為HR一般也知道，工資低、流動率大的崗位上同城網站招。

以上，祝題主求職順利。如有幫助，請採納。 來自職Q用戶：梨花與虎
因為這和你的個人經歷和簡歷填寫有關系，如果你做過銷售或者你的興趣方向是銷售，客戶端推薦展示的崗位就會匹配度高一點 來自職Q用戶：李先生

Ⅱ 3分鍾輕鬆了解個性化推薦演算法

推薦這種體驗除了電商網站，還有新聞推薦、電台音樂推薦、搜索相關內容及廣告推薦，基於數據的個性化推薦也越來越普遍了。今天就針對場景來說說這些不同的個性化推薦演算法吧。
說個性化之前，先提一下非個性化。 非個性化的推薦也是很常見的，畢竟人嘛都有從眾心理，總想知道大家都在看什麼。非個性化推薦的方式主要就是以比較單一的維度加上半衰期去看全局排名，比如，30天內點擊排名，一周熱門排名。

但是只靠非個性化推薦有個弊端，就是馬太效應，點的人越多的，經過推薦點得人有更多。。。強者越強，弱者機會越少就越弱，可能導致兩級分化嚴重，一些比較優質素材就被埋沒了。

所以，為了解決一部分馬太效應的問題，也主要是順應數據化和自動化的模式，就需要增加個性化的推薦（可算說到正題了。。。）個性化的優點是不僅體驗好，而且也大大增加了效率，讓你更快找到你感興趣的東西。YouTube也曾做過實驗測試個性化和非個性化的效果，最終結果顯示個性化推薦的點擊率是同期熱門視頻的兩倍。

1.新聞、視頻、資訊和電台（基於內容推薦）

一般來說，如果是推薦資訊類的都會採用基於內容的推薦，甚至早期的郵件過濾也採用這種方式。

基於內容的推薦方法就是根據用戶過去的行為記錄來向用戶推薦相似額推薦品。簡單來說就是你常常瀏覽科技新聞，那就更多的給你推薦科技類的新聞。

復雜來說，根據行為設計權重，根據不同維度屬性區分推薦品都是麻煩的事，常用的判斷用戶可能會喜歡推薦品程度的餘弦向量公式長這樣，我就不解釋了（已經勾起了我關於高數不好的回憶）。。。

但是，這種演算法缺點是由於內容高度匹配，導致推薦結果的驚喜度較差，而且有冷啟動的問題，對新用戶不能提供可靠的推薦結果。並且，只有維度增加才能增加推薦的精度，但是維度一旦增加計算量也成指數型增長。如果是非實體的推薦品，定義風格也不是一件容易的事，同一個作者的文風和曲風也會發生改變。

2.電商零售類（協同過濾推薦和關聯規則推薦）

說電商推薦那不可能不講到亞馬遜，傳言亞馬遜有三成的銷售額都來自個性化的商品推薦系統。實際上，我自己也常常在這里找到喜歡的書，也願意主動的去看他到底給我推薦了什麼。

一般，電商主流推薦演算法是基於一個這樣的假設，「跟你喜好相似的人喜歡的東西你也很有可能喜歡。」即協同過濾過濾演算法。主要的任務就是找出和你品味最相近的用戶，從而根據最近他的喜好預測你也可能喜歡什麼。

這種方法可以推薦一些內容上差異較大但是又是用戶感興趣的物品，很好的支持用戶發現潛在的興趣偏好。也不需要領域知識，並且隨著時間推移性能提高。但是也存在無法向新用戶推薦的問題，系統剛剛開始時推薦質可能較量差。

電商行業也常常會使用到基於關聯規則的推薦。即以關聯規則為基礎，把已購商品作為規則頭，規則體為推薦對象。比如，你購買了羽毛球拍，那我相應的會向你推薦羽毛球周邊用品。關聯規則挖掘可以發現不同商品在銷售過程中的相關性，在零售業中已經得到了成功的應用。

3.廣告行業（基於知識推薦）

自從可以瀏覽器讀取cookies，甚至獲得年齡屬性等信息，廣告的個性化投放就也可以根據不同場景使用了。

當用戶的行為數據較少時，基於知識的推薦可以幫助我們解決這類問題。用戶必須指定需求，然後系統設法給出解決方式。假設，你的廣告需要指定某地區某年齡段的投放，系統就根據這條規則進行計算。基於知識的推薦在某種程度是可以看成是一種推理技術。這種方法不需要用戶行為數據就能推薦，所以不存在冷啟動問題。推薦結果主要依賴兩種形式，基於約束推薦和基於實例推薦。

4.組合推薦

由於各種推薦方法都有優缺點，所以在實際中，並不像上文講的那樣採用單一的方法進行建模和推薦（我真的只是為了解釋清楚演算法）。。。

在組合方式上，也有多種思路：加權、變換、混合、特徵組合、層疊、特徵擴充、元級別。 並且，為了解決冷啟動的問題，還會相應的增加補足策略，比如根據用戶模型的數據，結合挖掘的各種榜單進行補足，如全局熱門、分類熱門等。 還有一些開放性的問題，比如，需不需要幫助用戶有品味的提升，引導人去更好的生活。

最後，我總想，最好的推薦效果是像一個了解你的朋友一樣跟你推薦，因為他知道你喜歡什麼，最近對什麼感興趣，也總能發現一些有趣的新東西。這讓我想到有一些朋友總會興致勃勃的過來說，嘿，給你推薦個東西，你肯定喜歡，光是聽到這句話我好像就開心起來，也許這就是我喜歡這個功能的原因。

Ⅲ 簡述銷售預測的五種方法

銷售預測的五種方法：

1）高級經理意見法

高級經理意見法是依據銷售經理（經營者與銷售管理者為中心）或其他高級經理的經驗與直覺，通過一個人或所有參與者的平均意見求出銷售預測值的方法。

2）銷售人員意見法

銷售人員意見法是利用銷售人員對未來銷售進行預測。有時是由每個銷售人員單獨作出這些預測，有時則與銷售經理共同討論而作出這些預測。預測結果以地區或行政區劃匯總，一級一級匯總，最後得出企業的銷售預測結果。

3）購買者期望法

許多企業經常關注新顧客、老顧客和潛在顧客未來的購買意向情況，如果存在少數重要的顧客占據企業大部分銷售量這種情況，那麼購買者期望法是很實用的。

這種預測方法是通過征詢顧客或客戶的潛在需求或未來購買商品計劃的情況，了解顧客購買商品的活動、變化及特徵等．然後在收集消費者意見的基礎上分析市場變化，預測未來市場需求。

4）德爾菲法

德爾菲法又稱專家意見法，是指以不記名方式根據專家意見作出銷售預測的方法。至於誰是專家，則由企業來確定，如果對專家有一致的認同則是最好不過的。德爾菲法通常包括召開一組專家參加的會議。第一階段得到的結果總結出來可作為第二階段預測的基礎．通過組中所有專家的判斷、觀察和期望來進行評價，最後得到共享具有更少偏差的預測結果。

德爾菲法的最大優點是充分民主地收集專家意見，把握市場的特徵。但是，德爾菲法一般只能得到企業或行業的預測結果，用此方法所求得的地區、顧客、產品分類等預測結果就沒有那麼精確了。

5）時間序列分析法

時間序列分析法是利用變數與時間存在的相關關系，通過對以前數據的分析來預測將來的數據。在分析銷售收入時，大家都懂得將銷售收入按照年或月的次序排列下來，以觀察其變化趨勢。時間序列分析法現已成為銷售預測中具有代表性的方法。

拓展資料

銷售預測是指根據以往的銷售情況以及使用系統內部內置或用戶自定義的銷售預測模型獲得的對未來銷售情況的預測。銷售預測可以直接生成同類型的銷售計劃。

銷售計劃的中心任務之一就是銷售預測，無論企業的規模大小、銷售人員的多少，銷售預測影響到包括計劃、預算和銷售額確定在內的銷售管理的各方面工作。

Ⅳ 關於銷售利潤演算法

1、銷售利潤，俗稱的毛利=（銷售額-成本）/銷售額
2、成本利潤，也就是投資回報率=（銷售額-成本）/成本
舉例：我進貨進了雙鞋子50元，賣了110元，那麼你的利潤率就是（110-50）/110=54.545%
一般情況大家問利潤多少的時候，指的都是54.545%，就是利率。

銷售利潤= 銷售額 - 銷售成本

Ⅳ 論淘寶搜索推薦演算法排序機制及2021年搜索的方向。

[寫在前面]淘寶搜索引擎至今反復多次，搜索順序也從最初的統計模型升級到機械學習模型，到2010年為止沒有標簽沒有基礎標簽，隨著計算能力的提高，2010年後開始挖掘用戶的基礎標簽，從3年到2013年開始使用大規模的機械學習和實時特徵
但你有沒有想過為什麼2016-2017年的兩年是各種各樣的黑搜索盛行的一年，為什麼今天幾乎消失了？
最根本的原因是從統計演算法模型到機械學習模型的轉型期。
說白了，這時不收割就沒有收割的機會。因為統計模型即將退出歷史舞台。
因此，各路大神各自擴大了統計模型演算法中的影響因素。統計演算法無論在哪裡，點擊率和坑產都很容易搜索。
那兩年成了中小賣家的狂歡盛宴，很多大神的煙火也是旺盛的。
今天推薦演算法的第三代使用後，加上疫情的影響進行了鮮明的比較，真的很感慨。
淘寶真的沒有流量了嗎？電器商務真的做不到嗎？還是大家的思維沒有改變，停留在2016-2017年的黑搜宴會上不想醒來？
2017年、2018年、2019年是淘寶推薦演算法反復最快的3年，每年的演算法升級都不同，整體上到2019年9月為止統計演算法模型的影響因素還很大，從2019年下半年開始第三代推薦演算法後，全面的真正意義進入了以機械學習模型為中心的推薦演算法時代。
各路大神也無法驗證，加上百年疫情的影響，很多大神的隱蔽布也泄露了。
基本上以統計模型為主，訓練基本上沒有聲音，典型的是坑產游戲。
如果現在還能看到的話，基本上可以判斷他不是在訓練，而是在製作印刷用紙，一定會推薦使用資源，資源是多麼安全。
刷子的生產增加真的沒有效果嗎？不是我以前的文章說:不是不行，而是從坑產的角度思考，而是從改變競爭環境的角度思考，用補充書改變競爭環境，改變場地，有新的天地，任何手段都要為商業本質服務。
正文
概述統計演算法模型時代。
統計模型時代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的類別不錯，關鍵詞比較正確，就能得到很大的流量，當時產品需求少，只要上下架的優化就能使產品上升。
到2016年為止沒有坑產游戲嗎？黑色搜索的效果不好嗎？其實，什麼時候坑產是最核心的機密，誰來教大家，什麼時候教的最多的是類別優化，關鍵詞優化，大部分優化都圍繞關鍵詞，電器商的老人想起了你什麼時候得到關鍵詞的人得到了世界。
有人告訴我做坑產，關鍵詞找到生意也來了。什麼時候知道坑產也沒有人給你刷子，大規模的補充書也出現在黑色搜索盛行的時期。
為什麼關鍵詞者得天下？
搜索關鍵詞是用戶目前意圖最直觀的表達，也是用戶表達意圖最直接的方式。
搜索的用戶購物意圖最強，成交意願也最強，現在搜索也是轉化率最高的流量來源。
統計時代關鍵詞背後直接依賴的是類別商品，只要製作類別和關鍵詞分詞即可，哪個時代最出現的黑馬通常是類別機會、關鍵詞機會、黑科學技術機會。
最基本的是商業本質，什麼時候產品需求少，沒有很多現在的類別，自己找類別，現在想想什麼概念。
記得什麼時候類別錯了，搜索也可以來。如果你的商品點擊反饋好的話，錯誤的類別沒有什麼影響，現在試試吧
搜索類是搜索的基礎。
什麼時候能稱霸，背後有商業邏輯，用戶行為數據好就行了。
但無論如何發展檢索都離不開關鍵詞。例如，上述關鍵詞是用戶表達意圖的最直接的方法，是當前消費者的檢索行為和購買行為發生了根本性的變化。
檢索依然根據消費者的行為數據和關鍵詞來判斷需求，這就是機械學習模型時代。
機器學習模式時代-推薦搜索演算法。
現在的商品體積和消費者購物行為的豐富性，統計演算法不能滿足檢索的本質要求。
所以現在搜索引擎開始發展深度學習模式更精細的建模-推薦搜索演算法，搜索排名更智能。
在此重點討論推薦檢索演算法，
2017、2018、2019是推薦檢索演算法真正意義發展的3年，3年3個系統版本每年更換一次，很多電器商人都不知道頭腦。
推薦檢索演算法和統計演算法模型的最大區別在於，Query的處理能力和演算法有召回機制
簡單表示推薦演算法的程序:
1:對檢索關鍵詞進行分詞、重寫的處理進行類別預判
2:根據用戶信息，即用戶以前的行為數據記錄和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作等信息存檔
3:根據檢索用戶信息，根據檢索用戶以前的行為數據檢索引擎和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作為等信息存檔3:根據檢索用戶信息的檢索用戶信息
也就是說，在第一關召回階段基本上與統計模型時代的最佳化途徑相同，核心是標題分詞和類別，現在最大的區別是根據用戶信息推薦最佳化，這是標簽和正確人群標簽圖像最佳化的基本意義。
為什麼現在一直在談論標簽，談論人標簽圖像？入池實際上是為了匹配真正的消費者用戶信息，通過直通車測試來判斷人群也是為了通過性別、年齡和購買力來優化匹配真正的消費者。
召回機制:
通過構建子單元索引方式加快商品檢索，不必經歷平台上億級的所有商品。該索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始篩選商品的過程是召回階段。
在這個階段，不會進行復雜的計算，主要是根據現在的搜索條件進行商品候選集的快速圈定。
之後再進行粗排和精排，計算的復雜程度越來越高，計算的商品集合逐漸減少，最後完成整個排序過程。
主要召迴路徑分為
1:語言召回
2:向量召回
這些都是商業秘密不方便的說明，有興趣的是學習我們的在線會員課程標簽重疊游戲6是基於語言和向量召回的基礎邏輯實戰落地的課程。
下一階段進入粗行列，粗行列受這些因素的影響:
粗行列作為召回後的第一個門檻，希望用戶體驗以時間低的模型快速排序和篩選商品，第一關系將過濾到不適合本次檢索詞要求的商品
為了實現這個目的，首先要明確影響粗排名得分的因素
1:類別匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息質量(商品發布時間、商品等級、商品等級)
3:商品組合得分
點擊得分
交易得分賣方服務商業得分
在粗排列框架下，系統粗排列演算法根據商品類別的預測得分進行得分
點擊得分交易得分
交易得分賣方服務商業得分粗排列框架下，系統粗排列的大排列
最後是精排，檢索順序的主要目標是高相關性、高個性化的正確性。
每個用戶的喜好不同，系統會根據每個用戶的Query結合用戶信息進行召回。然後通過粗排後，商品數量從萬級下降到千級。
千級商品經排後直接向用戶展示，搜索過程中商品集合的思考和具體變化如下圖

前面的召回、粗排主要解決主題相關性，通過主題相關性的限制，首先縮小商品集合和我們的在線會員課程標簽
精排階段系是真正系統推薦演算法發揮真正威力時，應根據用戶行為反饋迅速進行機械學習建模，判斷用戶真實性、准確性和可持續控制性。
為什麼現在的游戲和黑色技術暫時出現，核心是系統演算法模型機械學習模型，系統分析用戶有問題，不正確，不穩定，維持性差，可以迅速調整。
也就是說，即使發現脆弱性，研究快速有效的方法，系統也會根據你精排階段的用戶行為迅速分析學習建模，發現模型有問題，你的玩法就結束了。
猜機器學習建模的速度有多快？
想玩黑色的東西早點死去吧。
現在使用的檢索順序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具體模型過於復雜也不需要深入，但影響這兩種模型的最基本因素是用戶行為數據
真的不能假的，假的也不能假的演算法模型越來越智能化，演算法越來越強，只有回歸商業本質才能真正解決演算法模型背後真正想解決的問題，演算法基於商業邏輯。
2021年搜索向哪個方向發生變化:
2020年電器商人和螞蟻是不平凡的一年。2020年也是螞蟻從神壇上拉下來的元年，現在螞蟻有各種各樣的黑色。
基於中小賣家的走勢無疑是阿里必須正面面對的現實。
如何讓中小賣家迴流或留在平台上，搜索該怎麼做？
檢索一定是基於三方的考慮，買方、賣方和平台本身，現在市場上又開始提倡坑產搜索邏輯，坑產妖風又開始，根據推薦搜索演算法邏輯來談這個問題。
為什麼坑產思維是不死的小強，每次危機都會跳出來。
以統計模型為中心的坑產時代是淘寶從2003年到2015年一直使用的搜索演算法模型長達13年。
同時也是淘寶和中國網分紅的野蠻生長期，統計演算法模式讓太多電商賺錢。除了
之外，十年的奴役思維已經習慣了，在電器商圈，坑產游戲一定有人相信，其他人不一定被認可。所以，我們夾著尾巴發展的原因，時間真的可以證明一切，不用多說，做自己。
習慣性思維加上特殊時期的賺錢蝴蝶效應，使許多電器商人活在歷史的長夢中。正確地說，統計演算法模型的真正廢除是在2019年下半年。
同學說坑產永遠有效，我也這么想。
永遠有效的是起爆模型坑產權重驅動和統計演算法模型中的坑產排名不同。
起爆模型的坑產要素永遠有效，這永遠不會改變。
但是，如何有效地加上這個起爆模型的坑產權重，並不像模仿購物的意圖那麼簡單。
坑產游戲在2021年絕對不行。淘寶不會把現在的演算法系統換成15年前的。
基於三方利益:
購買者體驗
賣方利益
平台的發展
搜索肯定會向高精度和高控制性發展。以標簽為中心的用戶標簽圖像仍然是影響流量精度的基本因素。
必須從標簽的角度考慮和優化種子組的圖像。
通過種子組的圖像向相似人擴展到葉類人，業界喜好人最後向相關人擴展也是擴大流量的過程渠道。
基於推薦搜索演算法邏輯:
精密排列階段演算法更強，精度更高，轉化率更高，持續穩定性更強。
基於中小賣方流通的現狀，優化精排階段並非中小賣方能夠簡單接觸。
推薦演算法從搜索排名階段出現在哪個階段？
個人判斷
一是召回階段
二是粗排階段
上述提到召回階段的演算法簡單復蓋商品為萬級，排序規則也比較簡單，中小賣方在召回階段提高精度尤為重要。
在這個萬級商品庫中，如上下架的權重上升，中小賣方有機會上升到主頁，從子單元的索引召回中尋找機會。
或者根據中小賣方的新產品和中小賣方的店鋪水平進行特別優先搜索推薦，使中小賣方的新產品在低銷售狀態下顯示，可以實現錦囊演算法。
中小賣方有機會搜索主頁，不調用用戶信息直接打開主頁的展示權可能是中小賣方最大的支持。
根據召回階段的用戶行為數據，在粗排階段以比例融入用戶信息，即標簽的影響。
在初始召回階段，類別和分詞權重，看業者主圖場景反應背後的人們反饋，用系統引導，給中小賣方真正參考的流量方向和成交方向。
誰瘋狂地印刷用紙直接關閉黑屋，理解印刷用紙優化競爭場景，從優化人群的角度出發，適當放寬處罰。
通過召回階段，得到的用戶信息會影響粗體結果。在這個階段，用戶信息的權重比例不應該太大，流量卡也不應該太死。
在各檢索順序階段用戶信息，即用戶標簽對檢索的影響權重的問題。
這個方向我的個人觀點是可能的。

Ⅵ 商品銷售順加和倒扣點位怎麼算有幾種演算法哪種演算法更方便

順加和倒扣是商業計算毛利、成本、售價的兩種方法，現在常用的是倒扣。
要想很清楚的解釋清楚，還是舉例說明最好。
毛利=（售價-成本）/售價
某商品A，成本80元，售價100元，毛利=（100-80）100=20%

供應商甲，向零售商供應某商品A，
1、零售商倒扣20%，即毛利20%！售價定為100元，則供貨價為80元。
2、供應商甲供應商品A，以成本價供應，供貨價為80。零售商順加25%定售價，則售價=80*125%=100元。毛利仍為20%
同時還有一個問題就是,同樣的商品是順加和倒扣哪種計算方法得到的利潤大呢?答案則肯定是倒扣的利潤大,原因就是倒扣從一開始就扣除了應有的利潤點,保證了利潤率,而順加則遠達不到,通過順加想得到同倒扣一樣的利潤就必須提高順加的點數.下面舉例來說明一下:
比如成本100元，加20%定售價，售價為100*（1+20%）=120，實際毛利率為（120-100）/100=16.67%，為順加。
倒扣：要實際20%的毛利率，那麼售價為100/（1-20%）=125，實際毛利率為（125-100）/125=20%，利潤一比就知道了。

毛利率」的概念是建立在「毛利」概念的基礎之上的。毛利是「凈利」的對稱，又稱「商品進銷差價」，是商品銷售收入減去商品進價後的余額。
某特定時期內的凈利/ 純利 = 該時期內的毛利 - 該時期內發生的相關支出（包括折舊）
毛利率＝（銷售收入－銷售成本）/銷售收入×100%
.毛利率計算的基本公式是：
毛利率=（不含稅售價-不含稅進價）÷不含稅售價×100%
2.不含稅售價=含稅售價÷（1+稅率）
3.不含稅進價=含稅進價÷（1+稅率）
1、 毛利計算公式？
1.毛利率＝（不含稅售價－不含稅進價）/不含稅售價×100％
2.毛利率＝（1－不含稅進價/不含稅售價）×100％
2、 已知某商品不含稅進價13.5元，不含稅售價15元。
請問該商品的毛利率是多少？
1.毛利率＝（不含稅售價－不含稅進價）/不含稅售價×100％
2.毛利率＝(15-13.5)/15*100%＝10%
3、 已知某商品不含稅進價800元，含稅售價990元，增值稅率10％。
請問該商品的毛利率是多少？
1.不含稅售價＝含稅售價/(1+增值稅)＝990/(1+10%)＝900元
2.毛利率＝（不含稅售價－不含稅進價）/不含稅售價×100％
＝(900-800)/900＝11%
4、 已知某商品不含稅進價30元，廠商折扣5％，增值稅率5％，毛利率設定為10％。
請問該商品的含稅售價是多少？
1.扣除折扣，得到不含稅進價＝30－30×5％＝28.5元
2.含稅售價＝不含稅進價×（1+增值稅率）/（1－毛利率）
＝28.5×（1＋5％）/（1-10%）＝33.25元
5、 已知某商品含稅進價100元，廠商折扣5％，運輸費用2元/件，增值稅率5％，含稅售價110元。
請問該商品的毛利率是多少？
1.不含稅進價＝含稅進價/（1＋增值稅）＝100/(1+5%)=95元
2.扣除折扣，加運輸費後，不含稅進價＝95－95×5％＋2＝92元
3.不含稅售價＝含稅售價/（1＋增值稅）＝110/(1+5%)=105元
4.毛利率＝（不含稅售價－不含稅進價）/不含稅售價
＝（105－95）/105＝9.5％
銷售毛利率=（銷售收入-營業成本）/銷售收入*100%
成本毛利率=（銷售收入-營業成本）/營業成本*100%
順加和倒扣是商業計算毛利、成本、售價的兩種方法，現在常用的是倒扣。
要想很清楚的解釋清楚，還是舉例說明最好。
毛利=（售價-成本）/售價
某商品A，成本80元，售價100元，毛利=（100-80）/100=20%
供應商甲，向零售商供應某商品A，
1、零售商倒扣20%，即毛利20%！售價定為100元，則供貨價為80元。
2、供應商甲供應商品A，以成本價供應，供貨價為80。零售商順加25%定售價，則售價=80*125%=100元。毛利仍為20%
銷售毛利率是毛利占銷售收入的百分比，其中毛利是銷售收入與銷售成本的差。
其計算公式如下：
銷售毛利率=銷售收入銷售成本/銷售收入

順加和倒扣是商業計算毛利、成本、售價的兩種方法，現在常用的是倒扣。
要想很清楚的解釋清楚，還是舉例說明最好。
毛利=（售價-成本）/售價
某商品A，成本80元，售價100元，毛利=（100-80）100=20%

供應商甲，向零售商供應某商品A，
1、零售商倒扣20%，即毛利20%！售價定為100元，則供貨價為80元。
2、供應商甲供應商品A，以成本價供應，供貨價為80。零售商順加25%定售價，則售價=80*125%=100元。毛利仍為20%

毛利率及順加、倒扣和商品定價的方法

Ⅶ 請問銷售計劃准確率的計算公式是怎樣的

實際上是這樣的，預測准確率，一般來講有兩種演算法，一種是1-誤差絕對值/預測，一種是1-誤差絕對值/實績。兩種演算法針對的目標和目的不一樣，第一種是偏向於銷售目標的達成，就是說盡可能的銷售到我計劃要賣的梳理。第二種是盡可能的猜測實際市場的需求是什麼樣的。兩種的使用場景和側重點有所不同。
那麼回到你的問題，對於分母是0的情況，我們怎麼辦。一般情況在大多數的企業當中，把這種情況的預測准確率視為0。因為在現實世界中，邏輯上講並不存在負數的情況。如果偏差很大，我們就認為他是「完全不準的」，但是對於偏差小的，我們認為他是有點兒準的，並給他計算了他有多准。也就是說預測准確率本身，我們只將他預測準的情況進行了量化，而沒有對預測完全不準的情況進行量化。因為如果要把預測完全不準的情況進行量化，這就是從0到負無窮的一個區間。那麼在分母為0的情況下，我們就可以認為准確率=1-一個無窮大的數，自然這個准確率就是負無窮的。我們就只是給他定性為「完全不準」，給他的准確率賦值就是0。

Ⅷ 演算法推薦服務被戴「緊箍」，流量造假、控制熱搜等有治了

演算法推薦是把「雙刃劍」

騰訊安全戰略研究中心聯合賽博研究院發布的《人工智慧時代數字內容治理的機遇與挑戰》報告顯示，演算法精準推薦已經占據信息流分發主導地位，演算法能夠實現數字內容聚合和精準推薦，快速匹配信息與人。基於演算法的個性化內容推送在為用戶提供精準化、個性化服務的同時，也帶來了國家安全風險因素增高、不良信息泛濫風險增加以及傳統權利保護難度加大等問題，已然成為一把「雙刃劍」。

上海 財經 大學研究員崔麗麗表示，互聯網平台作為消除信息不對稱的先進技術代表，有責任維持技術手段的客觀性，反映流量的自然狀態，呈現真實的公眾意見。不應該因為商業利益的驅使在流量上作假。過去曾發生過一些涉及到商業利益的新聞、信息被操控的情況，這樣獲取的商業利益是一種市場不公平的表現，甚至是不合法的。

提出演算法「向善」新要求

根據徵求意見稿，管理規定將適用於在境內應用演算法推薦技術提供互聯網信息服務的公司。這也意味著，以內容推薦演算法為核心競爭力的短視頻平台、UGC（用戶生產內容）平台、推薦內容或是廣告的電商和社交平台等主流互聯網公司和平台的演算法推薦技術都包含在此。

崔麗麗表示，不論是UGC還是PGC（專業生產內容）平台，內容的審核以及對於受眾的推薦實際都有相應的規則，互聯網信息平台已經在形態上取代了過去的傳統媒體，因此，可能具備了一定的公共設施屬性，所以信息的產生、審核和分發應該符合公允、客觀以及符合事實等要求。

徵求意見稿指出，演算法推薦服務提供者應當堅持主流價值導向，優化演算法推薦服務機制，積極傳播正能量，促進演算法應用「向上向善」。演算法推薦服務提供者應當定期審核、評估、驗證演算法機制機理、模型、數據和應用結果等，不得設置誘導用戶沉迷或者高額消費等違背公序良俗的演算法模型。

王娟表示，徵求意見稿對演算法的主體價值導向、個人數據用途、行業自律等提出了演算法「向善」的要求，提出了演算法提供者備案責任，明確了演算法推薦服務提供者作為落實演算法安全的主體責任 ，還對演算法推薦服務日誌等信息提出了留存要求，留存期限不少於六個月，並在相關執法部門依法查詢時予以提供，對回溯求證環節進行了加強。

徵求意見稿明確，演算法推薦服務提供者應落實演算法安全主體責任，建立健全用戶注冊、信息發布審核、演算法機制機理審核、安全評估監測、安全事件應急處置、數據安全保護和個人信息保護等管理制度，制定並公開演算法推薦相關服務規則，配備與演算法推薦服務規模相適應的專業人員和技術支撐。

從用戶的角度來看，演算法對數據的交互模式也提出了很多要求。徵求意見稿提出，演算法推薦服務提供者應當以顯著方式告知用戶其提供演算法推薦服務的情況，並以適當方式公示演算法推薦服務的基本原理、目的意圖、運行機制等。同時，演算法推薦服務提供者應當向用戶提供選擇、修改或者刪除用於演算法推薦服務的用戶標簽的功能，以及不針對其個人特徵的選項，或者向用戶提供便捷的關閉演算法推薦服務的選項。

而對於大數據「殺熟」等頑疾，徵求意見稿強調，演算法推薦服務提供者向消費者銷售商品或者提供服務的，應當保護消費者合法權益，不得根據消費者的偏好、交易習慣等特徵，利用演算法在交易價格等交易條件上實行不合理的差別待遇等違法行為。

網路熱搜將被嚴管

近年來，網路熱搜已經成為實時的輿情風向標和輿論的集散地，徵求意見稿也特別對熱搜作出了規范管理，明確演算法推薦服務提供者應當加強演算法推薦服務版面頁面生態管理，建立完善人工干預和用戶自主選擇機制，在首頁首屏、熱搜、精選、榜單類、彈窗等重點環節積極呈現符合主流價值導向的信息內容。

王娟表示，徵求意見稿對熱搜、虛假流量可謂「重拳出擊」，核心仍是圍繞互聯網不是法外之地，建立清朗網路空間、樹立良好 社會 價值觀，微博熱搜榜等各類「帶節奏」式資本疊加流量的運作模式將受到重大挑戰。

面對外界的質疑，微博也在近日發布了熱搜管理規則，並對「花錢買熱搜」「花錢壓熱搜」等質疑回應稱，熱搜根據微博用戶的真實行為進行計算，並根據搜索量、發博量、互動量等數據指標，形成實時榜單。榜單演算法中包含了嚴格的排水軍和反垃圾機制，以確保公正客觀。同時上半年熱搜還將「減少 娛樂 佔比」作為主要調控目標。

Ⅸ 求汽車月,年銷售量推演算法

預測銷售量通常有兩種方法。
一種是根據上一期的銷售量，推算本期的銷售量。
另一種是根據去年同期的銷售量。推測本期的銷售量。
一般情況下都會向上作出20%左右的浮動。

Ⅹ 個性化推薦演算法——協同過濾

電子商務推薦系統的一種主要演算法。
協同過濾推薦（Collaborative Filtering recommendation）是在信息過濾和信息系統中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。
與傳統文本過濾相比，協同過濾有下列優點:
（1）能夠過濾難以進行機器自動基於內容分析的信息。如藝術品、音樂;
（2）能夠基於一些復雜的，難以表達的概念（信息質量、品位)進行過濾;
（3）推薦的新穎性。
正因為如此，協同過濾在商業應用上也取得了不錯的成績。Amazon，CDNow，MovieFinder，都採用了協同過濾的技術來提高服務質量。
缺點是:
（1）用戶對商品的評價非常稀疏，這樣基於用戶的評價所得到的用戶間的相似性可能不準確（即稀疏性問題）;
（2）隨著用戶和商品的增多，系統的性能會越來越低;
（3）如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦（即最初評價問題）。
因此，現在的電子商務推薦系統都採用了幾種技術相結合的推薦技術。
案例: AMAZON 個性化推薦系統先驅 (基於協同過濾)
AMAZON是一個虛擬的網上書店,它沒有自己的店面,而是在網上進行在線銷售. 它提供了高質量的綜合節目資料庫和檢索系統,用戶可以在網上查詢有關圖書的信息.如果用戶需要購買的化,可以把選擇的書放在虛擬購書籃中,最後查看購書籃中的商品,選擇合適的服務方式並且提交訂單,這樣讀者所選購的書在幾天後就可以送到家.
AMAZON書店還提供先進的個性化推薦功能,能為不同興趣偏好的用戶自動推薦符合其興趣需要的書籍. AMAZON使用推薦軟體對讀者曾經購買過的書以及該讀者對其他書的評價進行分析後,將向讀者推薦他可能喜歡的新書,只要滑鼠點一下,就可以買到該書了;AMAZON能對顧客購買過的東西進行自動分析,然後因人而異的提出合適的建議. 讀者的信息將被再次保存.這樣顧客下次來時就能更容易的買到想要的書. 此外,完善的售後服務也是AMAZON的優勢,讀者可以在拿到書籍的30天內,將完好無損的書和音樂光碟退回AMAZON, AMAZON將原價退款. 當然AMAZON的成功還不止於此, 如果一位顧客在AMAZON購買一本書,下次他再次訪問時,映入眼簾的首先是這位顧客的名字和歡迎的字樣.