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资料目录及介绍：
阿里巴巴引领电商创新：无需等待用户反馈的实时在线学习重排模型
介绍了一种新型的电商领域重排模型在线学习方法——Learning at Serving Time (LAST)。该方法不依赖用户反馈，能实时更新模型，解决传统在线学习等待用户反馈的问题。LAST通过优化请求到达时的模型偏移量，实现对当前请求的局部优化，提高推荐效果。
本文探讨了因果推断在互联网电商用户增长中的应用，包括因果推断与相关性的区别、主要流派和方法。重点介绍了增益模型在用户增长的实践，包括营销增益模型理论、建模、评估和复杂场景的应用。同时，讨论了因果推断面临的挑战，并推荐了相关书籍和论文资源。
介绍了数据血缘的概念、重要性以及构建血缘底座的策略。详细阐述了电商场景下血缘应用的实践，包括新旧表切换、字段口径探查和指标自动化拆解等。最后总结了数据血缘底座在提升数据管理效率和数据质量方面的关键作用，并对未来的发展方向进行了展望。
文章详细阐述了电商数仓在不同发展阶段面临的挑战和应对策略，以及如何通过标准化流程、稳定性与质量保障、成本治理和治理工具化等措施，实现数据治理的持续优化和效率提升。最后，提出了未来数据治理的发展方向。
介绍了埋点历程、面临的挑战和问题，并提出了总体框架、埋点管理、SDK能力、归因平台和分析产品的解决方案。通过这些措施，抖音集团提升了埋点质量、开发效率和归因能力，为数据技术人员在埋点后数据加工过程中遇到的问题提供了解决思路。
火山引擎基于 DataLeap 的电商指标管理实践
介绍了火山引擎基于DataLeap的电商指标管理实践，包括指标体系建设背景、管理方法论、消费实践及未来规划。面对指标管理的挑战，提出了确保数据一致性、规范生产流程、清晰数据资产、统一消费端服务和支持定制化需求等六大要求，以提升电商业务的数据质量和效率。
AI Agent 在 1688 电商平台中的应用
1688平台的AIAgent探索，旨在通过逻辑推导满足B类用户的复杂需求，提升采购体验，推动电商智能化发展。文章还讨论了Agent解决方案、应用架构、AI创新范式及未来规划。
辛选集团数据建设历程以及数据在直播电商的应用
