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重庆的夜生活相较于一到晚上就关门闭户的北方来说简直丰富到应接不暇。就算和南方的大城市比较，即使不是翘楚也能进三甲。发达的吃喝玩乐文化和低廉的房价造就了高幸福指数和本地居民普遍缺乏奋斗的意识。地理环境决定论不是主要原因，码头文化也不是理由，蜜汁自信的普通上班族以自嗨为能事却是现状，拍火锅、拍夜景、自拍，重庆人朋友圈三大法宝。与此呼应的是，越是业务不景气的公司，越强调加班文化，员工晒加班尤为发达，以此向老板和团队展示自己的苦劳。管理层和员工之间的关系十分微妙。上面的知道不说，下面的知道上面的知道也照旧。而在脉脉上吐槽公司领导不作为的现象屡见不鲜。

1月26日，这套Supreme滑板被温哥华买家Carson Guo以80万美元（约合人民币540万元）的价格拍下，符合苏富比之前估算的80万-120万美元的成交价区间。而根据潮流媒体Highsnobiety针对这套藏品的报道，潮流物品交易平台Stock X曾给出超过200万美元的估价。

本篇我们将列举互联网行业的三个典型场景，以及针对行业新的变化趋势，如何有效通过数据挖掘、机器学习算法看清数据背后所隐藏的交易风险。场景一聚类算法定位新型“羊毛党”在传统B2C的商业模式中，交易信息的流动是单向的，平台上的用户被清晰的分成买家和卖家。但在C2C或社交电商模式中，平台用户可以同时以买家或卖家的身份出现，从而产生了“循环交易”的可能性。而这些循环交易中，可能存在着以获取平台交易补贴、优惠等“薅羊毛”为目的的异常循环交易。从投资人角度而言，这些异常的循环交易会拉高平台真实GMV、交易量、用户活跃等运营指标，从而对交易估值产生重大影响。

除此之外，2002年发布的达芬奇画作《最后的晚餐》系列滑板，也是这套系列拍品中备受瞩目的单品。该系列由五个滑板共同组成名画的重点部分，其中画有耶稣的滑板还是日本限定产品。左一和左二为2000年Supreme的LV印花滑板，以及《最后的晚餐》系列滑板

十多年来，由于经营股票市场和清算所这一传统业务的利润下降，交易所之间的跨境联盟尝试频频出现。但许多交易都遭遇了监管和政治上的反对。这促使交易所寻找相关业务。例如，伦交所和纽交所的所有者洲际交易所（ICE）正转向利润更高、政治敏感性更低的领域，如数据和分析等，这些领域的收入正在增长。

如上图所示，我们可以通过引入机器学习聚类算法方式，无需借助已做出标记的训练数据集 （x（1），y（1）），（x（2），y（2）），…，（x（m），y（m）） 来学习目标函数，用以对交易数据做出决策分界，而是直接针对未进行标记的交易数据集来进行优化迭代，形成聚类。