为什么没人推荐用 JavaScriptNode.js 做机器学习和数据分析

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为什么没人推荐用 JavaScriptNode.js 做机器学习和数据分析,第1张

1.性能Python的在性能上比较饱受诟病。不过在ML这个问题却不成立,为什么呢?稍微观察就可以发现,流行的基于Python的机器学习库大多不是用纯Python写成的。比如很火的scikit-learn,其核心算法大多都是用Cython实现的,一种Python与C的混合语言。Python在这里起着“胶水”的作用,封装更高级的接口。2.快速开发实际上机器学习的算法不太注重快速开发,甚至是站在其反面。核心一旦实现,就基本上很少有人会去碰了,因为很难保证算法的正确性。这和web开发有着本质的不同,后者是在选定一个框架的基础上,进行功能上的“横向”拓展。因为有成熟的范式可以遵循,所以能做到“快速”。相比之下,机器学习就完全是另一个层次的东西了。

亚马逊数据分析工具有Jungle Scout、AMZBase、Datartery数据脉等,具体的功能分析如下:

一、Jungle Scout

1、定制化产品界面:用户可以根据自己的选品思路,设置和保存过滤器,管理产品信息,生成个人专属的产品数据库。告别冗繁的Excel表格,通过网页版统一研究、收集、管理所有的产品创意。

2、一流的客户服务:JS拥有一流的客服团队,如果你需要帮助,通过我们1对1的客户服务,可以及时获得专业解答。

3、不限次数使用:按照需求设置过滤器,在海量产品中搜索创意,寻找到潜力热销产品。根据关键词、市场需求、排名、价格、利润和竞争程度等筛选产品机会。

4、准确估算产品销量:根据最全面、可靠的预估销售数据,评估市场机会,做出最佳选品决策。

二、AMZBase

AMZBase可以帮助了解亚马逊上各类产品描述和数量,让卖家快速搜索和找到适合在亚马逊上销售的产品。

AMZBase的功能:

(1)在Google上搜索产品、在阿里巴巴上找到相关产品、在其他B2C在线零售网站(例如速卖通和eBay)上查看列表信息、从屏幕上选择某些单词并立即搜索。

(2)通过一键式访问CamelCamelCamel查找产品的历史价格。

(3)将鼠标悬停在产品图片上即可,轻松获取ASIN编号和清单的标题说明。

(4)单击亚马逊图标以快速计算产品的亚马逊物流利润。

三、Datartery数据脉

Datartery是一款依照亚马逊市场特点,度身订造的选品数据分析工具,帮助卖家洞悉亚马逊市场趋势、监控各类数据、提升流量和了解运营效果,从而打造亚马逊爆款商品。

数据脉的功能:

(1)潜力新品,数据脉每日更新数百万亚马逊商品数据,然后通过机器不断学习和筛选,为您推荐出潜力指数最高的新品。

(2)品类大盘,使用数据脉可以快速定位某个品类,获取品类下全部商品的数据及分析,甚至连尺码、花色的数据都有。

(3)天眼中心,让一切数据异动在数据脉的天眼中心无处可逃。在数据脉,您可以持续监控商品销量变化及关键词排名变化等。

(4)销售趋势透视,销售趋势透视是指通过统计和分析某个listing的历史评论,从而得出这个商品的历史销售趋势。