php销售总额怎么算

1、php销售总额怎么算，你会看哔哩哔哩吗？

哔哩哔哩是一款不错的视频软件，有广泛的视频用户。现在，我们来看看哔哩哔哩有哪些优点，怎么吸引那么多用户的。

哔哩哔哩有两个方面的用户，一方面是视频发布者，视频发布者遍布各行各业，包括工农，老师，学者，医生以及明星等等，也有专业的短视频拍摄者，也有纯属好奇娱乐者，他们可以制作自己喜欢的视频，也可以通过视频赚取流量钱，一举多得。另一方面是看视频的大众，看视频的也分很多种，有很多纯属娱乐，刷视频打发时间；还有一部分，可以通过看视频，学习专业知识。

所以说，哔哩哔哩这个视频软件，给各行各业提供了视频交流平台，是一个不错的软件，是一个合格的视频软件。

2、第四届世界互联网大会有哪些值得关注的亮点？

博览会设置了发展理念区、综合展区、主题展区、新产品新技术发布区、项目合作洽谈区等功能板块,吸引了来自全球的411家国内外知名企业参展。

黑科技一：ofo带来最新成果是共享单车即刻开锁功能，无需打开任何APP,手机内置NFC功能,只要靠近自行车二维码,就能一步到位,立即解锁,即刻出发。

黑科技二：唇语中文识别,再也不用大吼大叫，一个唇语识别“黑科技”。搜狗正致力于通过识别唇语,达到原本通过声音识别达成的效果让消费者不用大吼大叫,动动嘴唇,也能“指点江山”。

黑科技三：AI帮助医生辅助诊断筛查

通过图像识别、深度学习等AI技术与医学融合,辅助医生诊断重疾病和早期筛查,帮助医生进行除了食管癌早期筛查,未来也将支持早期肺癌、糖尿病性视网膜病变、乳腺癌等病种。

黑科技四：人脸识别技术

来到乌镇景区不再需要身份证和门票，只需要在首次入园时花费不到十秒钟的时间，进行拍照，面部识别成功后，当你进入景区的任何一个闸机的闸口时，闸口上的摄像头便会对人脸进行扫描和识别，而这一系列的处理仅仅需要0.6秒的时间。远远快于传统的扫描方式。

黑科技五：移动支付：在景区已经实现了全覆盖，无论是在游客中心还是在景区内的小吃店、超市等地点，都可以通过移动支付轻松的实现吃喝玩乐。

黑科技六：共享汽车：整个乌镇有70个汽车租赁站点，注册用户达50000人，在这里你能够自由的借车和还车，而且车上的摄像头还能记录下你一路行车的美景，可以将这些美景发送给你远方的家人和朋友。

黑科技七：低价享受专属鞋履智能定制作为一款基于人工智能的鞋履定制平台,鞋魔方通过对人工智能、物联网、大数据、3D扫描及VR技术等前沿技术的创新运用,可以根据每个人不同的脚型,为用户量身打造打造一双鞋，这种鞋子除了更合脚之外，它的材料，颜色，甚至跟的粗细高低等都是可以根据用户的需求来制作的，是世界上真正唯一的鞋子哦。以后,便宜的价格(商场一半的价格)也能享受最用心的定制。

黑科技八：在家看名医,不再是梦想

通过这个微医的云服务平台,从端到云再到机构,链接起了患者与医生,医院,医药公司乃至医疗保障体系的快速,便捷的信息传输通道。比如有需要的家庭成员,就可以通过任任一终端的一键问医按钮,用户只需几秒钟就可以与专属家庭医生视频连线,完成包括在线问诊、开处方药、跟踪治疗、慢病管理、日常保健等等的常用看病过程。

黑科技九：无人超市：

黑科技十：还能让文物活起来

年轻的思维和古老的故事相碰撞，用流行的方式拉近彼此的距离。

把互联网技术与文物教育、旅游、手游开发等多方进行集合。不仅让敦煌壁画、《汉宫春晓图》“动”了起来，更是用3D打印技术将兵马俑“还原”，让参观者可以近距离欣赏。

黑科技十一：

关节传感器：实时监测运动员关节动作，动员运动过程中，教练和专家能实时监测运动员的动作是否准确，是否会对运动员自身造成伤害，并有针对性的提出修改意见和相应的治疗措施。

黑科技十二：无人快递车：

是人工送货的一种补充，当一个订单量过大，或者收货方暂时无法接收快递时，无人送货车可以代替快递小哥等待配送，提高了送货的整体效率。现阶段 ，中国人民大学等几所高校已经开始享受这种新型“快递小哥”的配送服务了。

能够实现自主避障，自动导航行驶、路径规划、感知环境等，顺利到达配货目的地，并通过4G通讯与快递云平台实时连接，接收用户取货指令可自动打开相应货箱，完成送货并前往下一个送货点并最终自主返航。而利用云平台设置运营调度中心，可实现实时监控、轨迹追踪等。

黑科技十三：昆虫机器人

仿生蚂蚁意在模仿自然界动物的合作行为。就像真蚂蚁一样，在执行大型复杂任务时，仿生蚂蚁遵循数套基本规则、自主合作。硬件构造上来说，这些蚂蚁机器人经由3D打造（激光烧结）而成，包括体表的电子电路（这些电路可不是为了美观）

这次大会集中展示了云计算、物联网、人工智能等全球互联网技术和应用创新及数字经济发展的最新成果。做到了把核心技术掌握在自己手中，为互联网科技注入了中国力量，也为我们的生活带来新活力。

游鱼游天下作者原创

3、电商行业该如何更好的运作？

本回答来自作者小马（mahuanlovedd），如须转载请联系作者。

电商精细化运营，主要从几个方面去着手，选品是源头，没有好的产品再出色的运营也无法持续下去，其次就是好产品也得让买家清楚所看所买之物到底是什么，就剩不怕巷子深的思路在如今这个信息高速发展的时代，已经不太受用了，解决了流量和点击的问题，如何将流量转化为实际的订单也是必须解决的，下面主要分享三个方面，希望对大家有所帮助，第一，如何选品，第二，如何优化产品List，第三，如何提高转化率。

第一，如何选品

1，分析需求选品

需求决定市场，永远不变的道理！大的需求主要分两种，物质需求/精神需求，然后把需求在进行细分，你会发现原来还可以这样。

注意：

注重考虑物质需求即可

一定要细分，不然毫无意义

发现更小的需求

2，采购数据选品

数据来源于实际，既然某些品类采购数据明显大于其他，说明此类产品供需关系大，根据数据显示去大的门类，在细分小的品种做到精确选择

3，热搜选品

很多热搜的关键词，背后的逻辑往往就是所需要产品的属性表达之一，那么咱们可以通过热搜的关键词去反推出所表达的产品属性，发现需求，进而找到选需要的产品。

4，间接选品

产品都是有关联性的，例如买了手链可能就还会买项链搭配，买了衣服还要相应的裤子，通过某某销售好的产品，去关联出其他可能需求的产品，进行进行选择产品，挖掘二次消费产品

5，精准人群选品

如果你的目标客户地域，年龄，性别已经确定，那么就可以限定你的选品区间，固定区域固定人群，一定会有大致统一的产品需求，针对统一产品需求就行区间选品

6，货源渠道选品

国内目前货源渠道有很多种，也许你有自己的固定渠道，没有关系，以下这些平台渠道都可以成为你的货源

1.1688

2.阿里国际

3.淘宝

4.环球华品

5.U选U品

6.环球资源

7.中国制造网

8.义乌购

9.速卖通

7，铺货选品

这个是属于比较暴力的方式，从概率学的角度讲，你的产品足够多的情况下，总会有那么一些产品会成为销量好的产品，没有方向的情况下，先进行大量铺货，获取更多的流量，让人群流量去帮你筛选你的产品，进而一步步确定你的产品。

第二，如何优化产品List

首先来看一个list包含：标题、描述、图片以及产品定价。

产品的标题

一个产品标题也就是一列的关于产品属性的关键词的描述，简单理解就是产品标签，在平台给出的有限的字符情况下完成标题的描写，需要注意一下几点:

1,一级分类、二级分类、三级分类；一级分类为产品的基本信息和名字等/二级分类是他们的属性词/三级分类就是一些宽泛词或者修饰词

2,关键词要从卖家角度去用他们熟悉的词汇，举个例子国内的网络用语，就是年轻人熟悉的语言，那么国外卖家一定也会有属于他们特定群体的语言，不知道的可以借用关键词工具

3，注意侵权，不要复制或者借用别人的品牌

4，词汇简单，精准明了，可以提高转化率

产品的描述

描述非常重要的，图片是给买家带来直观的视觉印象，点进来之后，产品描述就是你的产品介绍了，产品属性是否能够符合买家对于产品的期许，能否带来高效的转化率，很大程度上取决于你的产品描述。

具体几点

1，真实描述，贴合实际，切记不要夸大其词，是什么就是什么，不必遮遮掩掩，这样可以带来你的好感度和信誉评估

2，突出强调你的卖点，购买你的产品可以为买家带来什么，直接的作用，以及衍生的作用，刺激买家的购买欲，促进及时成交率

3，有图片不能表达的地方，描述里面一定要清晰，例如尺寸之类的

产品的图片

上面说的，产品描述是介绍你的产品，促进产品成交，那么图片就是吸引流量第一步，买家搜索关键词找到不同店铺产品之后，吸引打开你的产品的首要条件就是你的图片由于其他，想想是不是这样。

1，图片要足够清晰精美

2，清楚表达你的产品

3，有整体的也要有局部的，特别是你的产品优势部分

4，分类别，不同类别的都要有

第三，如何提高转化率

1）我的产品物美价廉

花最少的钱买到最优的产品，这是所有消费者共有的心理，万古不变的道理，适用于任何地方，任何场景之下。

2）我的产品有大家的一致好评

大家都有同理心理，看到自己想买的东西，有这么多好评，当然会增加他购买的信心，所以对于出售的产品，大家可以给买家发送邮件回访，询问一下购物体验，能争取让买家给个好评就尽量争取。

3）我的产品包邮

提到包邮大家是不是都非常喜欢，咱们自己买东西的时候，价格差不多的时候一家包邮一家不包邮，肯定会优先选择包邮的，在控制利润的情况下，适合的产品选择包邮，所以让出一部分利润，让买家获得更好的购物体验。

4）我的产品有折扣

时不时针对产品打个折扣，买东西送点附带小东西，大家都是喜欢占点小便宜的，有些甜头更容易获得订单。

5)我的产品List清楚明了，让买家一目了然，提高转化率

把产品List尽量优化的详细清楚，让买家看到之后就可以一清二楚的明白是不是他要的，或者咱们产品可以给他带来什么，清楚了可能就直接下单了，这可以大幅提高转化率，关于如何优化产品List，之前文章有写过，大家可以去查找看看，再回顾一下。

6）我家产品类目多

有更多的类目，更多的产品，首先可以提高产品的曝光量，再次，买东西的人都有一个习惯，能一次性买全自己想要的东西，并且合适，都不喜欢再去其他地方零零散散的再去买。

4、数据可视化工具有哪些？

DataTalk：开放的通用BI可视化平台分享嘉宾｜金家兴 腾讯 大数据平台部应用开发负责人

编辑整理｜吴亚茹 得到

出品社区｜DataFun

现实中，大家经常会收到各种各样的数据需求，比如最常见的：当产品迭代后，老板想要查看迭代功能的 PV、UV 分布。按照传统的工作方式，基本上都是运营马上去提需求，然后开发去埋点，再进行 ETL 清洗入仓入库，最后设定好维度和指标，当这些准备工作都完成之后，开发同学去制作报表，运营截图发送给老板，整个过程是非常漫长的，这个时候，老板一旦想要看一些其他维度、或者其他指标，该怎么办呢？很多过程都要推倒重来。今天为大家分享一款开放的通用 BI 可视化平台——DataTalk ，用来解决上面提到的问题。

主要内容包括以下几大方面：

DataTalk 的诞生架构设计开放能力建设腾讯内的实践和展望01/DataTalk 的诞生

1.DataTalk 是什么？

DataTalk 直译为 “使用数据去对话”。数据驱动的理念在不断地深入人心，目前大大小小的公司都会做出与销售、招聘以及目标等相关的决策。尽管大多数企业都能访问某种类型的数据，但是在没有数据分析和统计学背景的情况下，尝试理解这些数据还是比较困难的，或者说即使我们了解这些数据，但想要通过易于理解的方式传达给他人也是一项非常巨大的挑战。

DataTalk 就是消除了这些可视化分析的困难。通过连接不同的数据源，我们提供了多个画布场景和多端应用场景，你可以快速地通过拖拽的方式去搭建一个精美的仪表盘，进行一些数据交互和分析。

所以说 DataTalk 是一款面向不同用户角色、支持多种数据源、开放且自由创作的 BI 可视化平台。

2. DataTalk 是在重复造轮子吗？

可能会有人问，市场上类似的工具很多，我们是不是在重复造轮子？

作为一个技术人员，一般都会秉承着业务有需求、技术有使命这样的精神去做一些工具，我们的目标是要做一套标准化的数据工具，这还是比较难的。首先对于一个平台来说，不同的用户，他们的诉求也是不一样的，对于 BI 产品来说，老板的诉求可能是需要在移动端及时查看数据；运营同学需要圈选一些人群，便于进行活动的运营和推广；对于数据开发同学，可能需要多维度多角度的下钻分析，需要自助写 SQL；对于业务开发同学，可能需要平台提供一些扩展能力，便于他们去二次开发完成一些自定义业务需求。

我们也是秉承着同一平台满足不同用户不同诉求的目标去实现 DataTalk。我们不是直接去造轮子，而是先站在巨人的肩膀上学习，比如说学习行业内比较有名的 Superset、Power BI、泛 BI 等等；经过大量的对比分析，结合市场上和腾讯内部的实际诉求，从用户角色、数据源、多端场景、开放能力等多个维度去考虑实现。

我们提供了简单、易用、高级三种不同的模式去满足不同用户的诉求；也支持很多主流的数据源，在这里可以看到有 ClickHouse、PostgreSQL 等；也提供了面向多端的场景，以及很多丰富的功能，可以在PC端、移动端、大屏去进行报表查看；最主要的是我们是以一种 Low Code 加 Plugin 开放式的形式去架构，可以很好地满足个性化的诉求。

3. DataTalk 在腾讯内部的使用

整个产品是由腾讯内部多个团队和部门共同打造的，其中包含腾讯灯塔、手 Q、新闻及微信等等，所以说在腾讯内有大量的应用实践、证明。下图是 Data Talk 的腾讯内容多端实践场景，图中依次是王者荣耀的大屏直播展示、日报/周报的推送、移动端的展示。

02/架构设计

1. 腾讯灯塔的介绍

首先为大家介绍腾讯灯塔，灯塔提供了一站式的敏捷分析方案，它包含了各种业务端的数据上报采集，和无埋点数据的收集，各类不同的数据源在进行 ETL 后，会进行入湖、入仓的操作。DataInsight 是一款用户行为分析工具，支持多维度下钻和关联目标人群分析。这些数据也可以在 DataTalk 中通过拖拽的方式去生成一张精美的仪表盘，然后再通过多种通信手段触达用户，比如发送邮件、企业微信等等，形成分析闭环。

2. DataTalk 的整体架构

下图为 DataTalk 整体架构：数据采集、ETL传输、引擎、应用全链路。

① 多种数据源：即连即用，关联整合企业内各部门数据，解决数据孤岛问题

下面我们对 DataTalk 本身进行更详细的讲解，最主要的特性是支持多种数据源链接，可以连接市面上所有的主流数据库，比如刚刚介绍的 Clickhouse 、 MySQL 、PostgreSQL 等；也支持很多本地文件的上传，比如腾讯在线文档，以及各种 OpenAPI，都可以作为数据源本身，可以关联和整合企业内各种部门的数据，解决数据孤岛问题。连接方式有两种：DataTalk 直连，和通过 MixQuery 进行加速查询。此外我们也会进行结果集的二次开发，也就是将查询后的结果，使用 JS 通过在线编码的方式去进行聚合，主要是为了解决各种图表配置时的个性化需求。

② 数据使用场景：支持不同的 SQL 方式

在数据使用场景上，可以自助写 SQL 去查询不同的数据源。我们支持两种不同的SQL 方式：

支持按照 DB 的原生方式写，比如 MySQL、Clickhouse。之后我们会提供 One SQL 的能力，使用我们的引擎通过 One SQL 能力帮助大家进行方言的翻译，去查询各种不同的数据源。支持对原有的数据进行加工建模生成虚拟表，生成表后可以使用界面拖拽、SQL 和 API 等方式查询数据。

对于一些有搭建报表需求，但是不会写 SQL 的用户（比如：销售人员、运营人员），该怎么办呢？针对这些用户我们出具了对应的功能，通过简单的拖拽，可以生成看板。链接数据源、选择表、选择想要查看的指标和维度，通过拖拽的方式就可以查询出来了，然后挑选对应的图形，进行样式的配置。这样一个简单的指标卡片就做好啦！整个过程都是一种 Low Code 的形式，不需要写一行代码就可以完成整个操作。

3. 画布相关内容介绍

DataTalk 提供了两种模式：

简易模式：适合销售人员、运营人员快速的搭建一张报表，整个过程不需要写一行代码。高级模式：适合进行各种二次开发，可以在线写 SQL、在线写变量，使用变量去关联各种指标卡，进行全局或者局部的交互；或者写 SQL，结合 AI 的能力进行指标异动的归因查询和处理等。对于画布的排列，也提供了两种模式：

三格布局：可以按需按行按列进行排列，特点就是简单、整齐。自定义布局：可以任意的排列组合，可以搭建任何想要的内容，特点就是自由。同时我们也提供了整个六套官方主题，可以自由切换，比如黑色系、清新色系，可以自由挑选，如果这些主题还不够用，用户也可以通过在线平台去搭建自己想要的风格，发布到我们的系统中。

4. 组件相关内容介绍

从下图可以看到，我们的组件库有六大类组件，每类组件都有十几款，这些组件基本可以满足用户日常的所有需求。比如想要在看板上配置一个流程图、交互图，该怎么办？我们提供了 draw.io 的能力。如果你想写一些 MB 文档，我们也会提供一些精美的 MB 编辑器，还有一些副文本的编辑器。所以说无论你是研发还是产品还是设计，那都可以找到你想要的这种组件。如果说这些还不够，该怎么办？可以一起看看我们下一节的开放能力。

在传统的 BI 分析中，可能我们会直接在数仓中按照固定的指标和维度查询数据，然后展示就可以了。现在很多场景我们都想要进行一种科学的分析方式，这里我们也结合了 Zeppelin 和腾讯云的 Serverless 云函数进行洞察分析。下图中有一些只能洞察，进行了时间和数据的预测。

5. 页面模版介绍

对于不太擅长 UI 和交互的同学，但又想做出精美的看板，可以直接在模版库中选择合适的模版进行使用。使用模版，提升创作效率，让美化页面更简单。

6. 触达通道介绍

我们是一个完整的数据分析闭环。为了更好的触达用户，我们支持通过订阅到邮件、QQ、企业微信等多个渠道，让我们实时看到一些数据的变化。我们也提供了非常丰富的办公协同效果，我们本身可以在图表上进行一些批注，比如说有运营同学问为什么今天的 GMV 这么高？然后下面可能会有同学进行回复。整个过程既可以在看板本身，也可以联动企业微信，在微信推送消息体后，我们可以进行一些回复和修改。我们也会提供完整的业务指标的监控告警，让你可以随时随地洞察整个业务的波动。

7. 仪表盘是如何诞生的？

下面我们从技术的角度讲解看板的设计。

这里讲仪表盘到底是如何诞生的？DataTalk 是重前端的应用。为了未来的开放性，我们将所有的报表都固化成一个 JSON 文件，其实也可以通过 YAML 去配置它。所以为了方便，我们是以这种配置化和声明化的方式去声明一个仪表盘。在仪表盘内，我们将所有的内容都固化成组件，所以说一切都是组件，一个组件等于一份 JSON 的配置，我们可以通过拖拽的方式，也可以通过未来提供的 Open API 的方式，让你去快速大奖各类想要的组件和想要的仪表盘效果。

举个例子，在腾讯内部有很多种BI可视化工具，我们是如果做到让大家快速切换使用的呢？首先我们不断地提升自己的能力，去满足各种各样的需求；其次是我们可以以 JSON 的形式进行配置，减少大家切换平台的工作量。

我们将 DataTalk 的组件抽象为两部分：ViewWrapper（组件展示）和 EditorForm（组件编辑）。大家可以在仪表盘上看到的就是组件，每个组件都有它自己的配置。比如一个折线图，我想要配置它的展示效果，可以通过 JSON Schema 去配置，也是不需要写代码。

那我们对这些组件的交互是怎么做到的？是以一种变量的形式去进行的。举一个例子，我们想做一个省市的联动，然后通过省市联动去查询报表的数据。一般是拖两个 Slide，那再拖一个折线图出来，这完全没有交集的。通过变量的方式，我们可以看到上面省是一个 Select，它选择后的结果其作为平台本身的变量，将这个变量传送给第二个 select 通过省级去查市级，最终将这两个变量的组合传递给报表。这样就可以任意的组合查询数据了，整个过程不需要写代码，通过配置就可以生成。

还有一些更特殊的情况，该怎么处理呢？比如我有一份数据在 MySQL，有一份数据在 Post Gray，这两份数据在入仓的时候没有做关联，想要查询是比较困难的，但是 DataTalk 可以对一些结果记进行二次处理。

那这两其实我们在如果没有做一些入仓的处理的时候，那想想要先结合还是非常困难的。那这里我们也可以对一些结果集进行二次的处理，在查询结果后，可以通过 SQL 变量拿到结果传递给函数，通过函数变量进行组合展示。从下图的右边我们可以看到各个图表的维度下钻，还有全局联动。

DataTalk 是一个前端应用，我们的报表都是自定义的，用户可能会在一个看板中拖出无数个图卡，每一个图卡都是需要查询的，那打开一个看板，将会是漫长的等待。为了提升用户体验，我们会通过 PopTier 进行整个的首屏的看板的预刷。我们通过一些用户行为和定时器的处理，主动帮用户做刷新工作。通过 Pubtier 将所有的页面直接静态，静态导出为 HTML 之后，通过 Nodejs 服务达到 SSR 的效果，也就是页面的植出效果，让用户可以体验到秒打开的效果。当然这只是以前端角度来看，我们还要以整个查询的内容去看。如果这时候查询没有触发到缓存的预刷怎么办呢？

我们也可以智能预刷，比如通过整个的访问频次，还有热度在后端帮用户做预刷。当然了这些都是为了 T+1 的数据效果。如果是实时的数据，需要进行直连查询。报表工具只是一个数据的展示，不会帮助你进行查询的加速，当然我们也会通过引擎进行加速。这里主要讲的是通过前后端不同的角度帮助大家不断地提升查询缓存命中率，还有一些实时命中率等。

03/开放能力建设面向业务大量需求如何高质量快速交付？DataTalk 学习国内外先进的技术和方案，来解决该类问题，总结起来有三部分：

提供 SDK 满足不同用户的嵌入需求提供 Open API 支持不同数据平台的数据迁移通过Ccore 加 Plugin 开放式架构，让大家去实现想要实现的需求

前文一直提到 Plugin ，那么我们到底需要什么样的插件呢？下面这张PPT的左图看出，上面是一个插线插排，下面是我们电脑中的主板，这两个都有一个共同的特点，它本身就是一个容器，提供了诸多插槽，但是通过很多这种接口的扩展，它能提供出很多各种各样的能力。我可以连 CPO，也可以挂 SS 硬盘，还可以挂很多内存，这些都是通过主板提供接口让你去扩展出来的。那与此我们也是通过它去推理出来。插件具体是用来解决什么问题呢？

帮助我们快速扩展各种能力可以进行各种各样定制化开发减少插件和代码耦合，提升生产效率

下面以灯塔为例，讲解我们的开放式架构。我们可以看到在灯塔里，我们有很多应用产品，提供了完整的数据分析闭环。在这里我们都依托于灯塔的整个公共服务，它会提供元数据管理、缓存、文件、下载以及权限管理，整个服务都是通过一整套的通用服务去搭建的。除此之外，我们的应用还依托于开放平台本身。

1. 开放平台提供什么能力？

那开放平台提供什么能力呢？刚才我提到的整个的插件，这种注册、管理、声明以及我们多种多样的共建方式。比如我们会提供出很多云函数，让大家去写，提供出很多 Open API；会提供了一款 Beacon 的 Cli，也就是命令行的一个工具，让大家通过我们的 Cli 去创建插件的前端项目以及后端的项目，整个的插件的发布、更新、定制、卸载都是通过它可以做到的。我们也会提供出很多的标准的，比如说标准的 CICD 、文档建设等，以此会推导出我们整个的应用的建设。当然我们底层是依托于整个 MixQuery（融合分析引擎）的能力进行一些加速查询。这里我更多的是以整个应用层的视角去给大家讲解。

2. 开放平台如何使用的？

我们通过 Cli 去将构建一个前端仓库，每一个组件都是一个独立的仓库，它不需要去和原有的项目耦合，完全是解耦的。这样的话也可以做到很多插件热更新、热加载等等。最终前端我们会发布成一个组件的 JS 包，发布到我们的 CDN 上，然后后端会生成一个 Jar 包，发布到 Mapping 上。前后端所有组件都通过这种动态加载的方式去做的。

我们每一个应用其实都是一个数组的 Application。那这里我们应用本身会提供诸多的插槽，比如说我想去开发可视化组件，我可以提供出插头；我想连接各种数据源，DataTalk 提供了一款开发能力( data connector) 通过它可以去连接各种你想要的数据源。这个时候你不需要去完全了解整个平台架构能力是什么，你只需要关心你自身需求即可。我们平台本身会提供一些整个的 API，通过发布订阅模式进行一些插件间的通信以及注册管理，所有的内容大家只需要去关心功能本身即可。

3. 发布和加载插件的流程

开发者通过 Cli 去生成自己的仓库后，可以进行一个打包编译。打包编译后，我们直接会把这些插件本身发布到我们的公共的 COS 上。我们通过 CN 的方式去挂载，把对应的信息去加载到我们的入户，写入我们 DB 里，然后所有的插件发布和变化，我们完全可以通过 MIS 系统去控制它。比如说在 A 空间里，我想去加载某一类组件，那我完全可以通过 MIS 去动态地加载。而且我们整个的插件加载方式完全是一种异步的动态加载，也支持热更新的方式，无论是前端的插件以及后端的 Jar 包都是支持的。另外我们也提供了比较完整的本地调试环境，供大家直接去开发和调试。

4. 在线开发组件能力

DataTalk 不仅是一个 Low Code 平台，也是一个 Low Code 。我们提供了两种不同的开发组件能力，来支持一些个性化的需求。在线 Code 能力 ，快速实现组件；在线手写任意 Vue 组件能力，实现更复杂的前端组件能。如果你自己编写的组件特别受欢迎，也可以直接把它发布到我们的公共市场里，供更多的人使用。

04/腾讯内的实践和展望1. DataTalk 的用户是谁？

DataTalk 是由腾讯内部多个团队共同建设的，经历了社交、游戏、教育、医疗多个领域。不同的部门和产品都会使用我们的产品，目前在腾讯内部有大量的用户。

2. DataTalk 自身的开放能力的实践

QQ 推出了一个 QQ 频道的功能，QQ 频道本身是需求去看数的，看用户的访问量、用户的分布，以及一些 PV/UV 等。在传统的开发中，会定制化开发一个 H5，然后加载进去，这样是比较繁琐的。DataTalk 不止能完成可视化看板的配置，也可以以一些低代码的能力去帮助用户配置出这种数据页面。我们也管它叫 Data App 相当于这里头的整个数据报表，整个的数据页面完全是通过 DataTalk 配置出来的，然后直接去发布到 QQ 上。所以说这也可以看到我们整个 DataTalk 的能力、场景和用户范围有多少。

3. DataTalk 的相关案例

在一些节假日，我们都会收到一些总结数据、反馈数据等等。这个产品也支持类似的场景，会直接通过企业微信发推送给到用户。

下面这款是我们的实时大屏场景，最开始看到的一个王者荣耀仪表盘的场景，也是通过 DataTalk 配置出来的。这里可以动态地、实时地去查看用户数。

对外我们已经在汽车、金融、政务等很多种场景去进行了一些商业化。

4. 接下来

灯塔是一个全链路的大数据套件产品矩阵。在 2022-06-30 会进行一个云化的版本，纯基于云上的云原生版本的套件会与大家见面。现在在腾讯云上，可以收到整个 DataTalk，它是以单独独立产品形态去部署的。未来我们会把从上报到分析、以及行动、画像、实验等整个套件，以云原生角度发布到云上。未来也期待大家去使用。想了解更多的关于腾讯灯塔的内容，也可以关注我们的公众号，谢谢大家！

灯塔大数据套件，正在对外公测；立即注册，即可免费获得1年个人专业版权益。诚邀「数据相关领域」的专业伙伴们体验产品，多反馈多建议，一起参与进来，共同打造一款「新一代」的数据产品。

产品体验链接：https://beacon.qq.com/?entrance=100027

05/问答环节Q: DataTalk 在公司内的用户都有哪些类型？

A：DataTalk 在公司内的用户还是非常丰富的。我们刚才也提到了 DataTalk 是面向多种用户的，现在我们整个的 DAU 基本上过万人，你可以想象到一款 BI 产品，一款可视化产品，哪能这么多人去使用，基本上涉及到我们所有不同的角色，比如销售、运营、产品都会有的。然后以及涉及到多个 BG 不同业务。

今天的分享就到这里，谢谢大家。

分享嘉宾

金家兴｜腾讯 大数据平台部应用开发负责人

超过十年的研发经验、曾就职于百度从事LBS方向toC的研发工作、目前在腾讯负责大数据相关的应用开发和架构工作。

5、是不是就代表个人每年的全部收入为20W？

这种思路是对的，可以大致的估算个人的年收入。但很多人认为用公积金估算出来的收入会比实际收入少很多，但我认为用公积金估算出来的收入只会比实际收入少。下面我就来分析一下：

公积金个人缴存是2000元每月，缴存比例是12%，那么年工资为2000÷12%×12=20万元。估算出来年工资正好是20万，按实际收入不是这样的。

这20万应该是应发工资，要扣除社保等一些费用。如养老保险和医疗保险合计大概是10%，那么就要扣除2万元。公积金是12%，需要扣除24,000元。如果是公务员，还要扣除职业年金4%，当然是8000元。还需要扣除个税，全年应纳税所得额超过6万元的部分就要缴税，比例是3%，这样的话，个税似乎为：(200000-20000-24000-8000-60000)×3%=2640元。这样全年到手的工资只有：20万-2万-2万4-8千-2640=145,360元，似乎与20万差了很多。于是很多人认为全部收入远远没有20万，但这是大错特错的。

全年的收入可不只是到手的工资，公积金也是算的，医保的个人部分一般也是返还的，也应该算，还有就是个税并不用缴那么多。公积金收入是2000×2×12=48000元，医保收入是20万×2%=4000元。个税有专项附加扣除，每月可以扣除赡养父母1000元，子女教育费每个子女1000元，房贷利息或者租房至少1000元，如果有继续教育或者大病医疗等等还可以扣除，这样个税可能就不足1560元。如果有职业年金，那是20万×8%=16,000元。这样全年的收入大约是215,000元，是要超过20万元的。

综合来看，用缴纳的公积金来估算全年的收入是比较合理的，而且估算出来的收入比实际收入要少。