用户分析

本文通过学习原文： 1、https://blog.csdn.net/haoyoumo/article/details/43267121 2、https://blog.csdn.net/weixin_42369687/article/details/90106419 3、https://blog.csdn.net/yoyo328/article/details/78009237 将其整理在此处，方便使用。 UML中用例图的作用及画法 用例图(Use Case Diagram)是由软件需求分析到最终实现的第一步，它描述人们如何使用一个系统。用例视图显示谁是相关的用户、用户希望系统提供什么样的服务，以及用户需要为系统提供的服务，以便使系统的用户更容易理解这些元素的用途，也便于软件开发人员最终实现这些元素。用例图在各种开发活动中被广泛的应用，但是它最常用来描述系统及子系统。 当用例视图在外部用户出现以前出现时，它捕获到系统、子系统或类的行为。它将系统功能划分成对参与者（即系统的理想用户）有用的需求。而交互部分被称作用例。用例使用系统与一个或者多个参与者之间的一系列消息来描述系统中的交互。 用例图包含六个元素，分别是：参与者(Actor)、用例(Use Case)、关联关系(Association)、包含关系(Include)、扩展关系(Extend)以及泛化关系

常见的apk专项测试，主要有几类（主要指项目中经常用到的） 1、稳定性 2、安全性 3、兼容性 4、版本升级 5、流量测试 6、实际测试总结（对整个项目团队是如何进行测试以及测试的内容） 一、稳定性测试 稳定性测试是指对应用进行长时间的操作，检测功能是否稳定。一般稳定性测试时间是 N*12小时。项目中稳定测试多采用monkey，进行随机测试。 测试方法： 1、跑monkey adb shell monkey -p packageName -v -v -v --throttle 500 -s 4 --ignore-crashes --ignore-timeouts --ignore-security-exceptions times(次数) |logcat -v time > e:\log\monkeyLog.txt（日志保存路径） 参数： -p ： 指点包名,如果要指定多个包名，需多个-p参数 -v ： 指定日志的详细程度，取值1-3，三个 -v 详细程度最高 -throttle ： 指定用户操作时的时延，单位毫秒 -s ： 指定伪随机数生成器的seed值，取值1-10，当seed相同，产生的事件序列也相同 –ignore-crashes ： 指应用程序崩溃，monkey依然发送事件，直到事件数完成 –ignore-timeouts： 指应用程序发生ANR，monkey依然发送事件

引言 前阵子在 w3ctech 的 走进名企 - 百度前端 FEX 专场 上曾“夸下海口”说听完讲座后七天就可以打造自己的前端性能监控系统，既然说出去了也不能食言。从前一篇文章 前端数据之美 相信大家对前端数据有了一定的了解，下面就针对其中的性能数据及其监控进行详细阐述。 开始行动 本文中的性能主要指 web 页面加载性能，对性能还不了解？不用担心，接下来的“每一天”跟我一起进入前端性能的世界。 Day 1 为什么要监控性能？ “If you cannot measure it, you cannot improve it” ———— William Thomson 这是一个最基本的问题，为什么要关注和监控前端性能？对于公司来说，性能在一定程度上与利益直接相关。国外有很多这方面的调研数据： 性能 收益 Google 延迟 400ms 搜索量下降 0.59% Bing 延迟 2s 收入下降 4.3% Yahoo 延迟 400ms 流量下降 5-9% Mozilla 页面打开减少 2.2s 下载量提升 15.4% Netflix 开启 Gzip 性能提升 13.25% 带宽减少 50% 数据来源：http://www.slideshare.net/bitcurrent/impact-of-web-latency-on-conversion-rates http:/

用户量在这 新浪微薄、腾讯微博、人人、腾讯朋友、QQ空间、开心001这几个大平台注册用户加起来比中国人口还多 用户停留时间在这 有数据显示用户，95%的社区网民平均花费在社区的时间要超过一个小时 最关键是用户喜怒哀乐都在这 用户现实的朋友在这 用户不真实的朋友也在这 用户不认识，但关注的人都在这 社交网络就是用户真实生活的一个反映，或者说在社交网络就是人生活的一部分 用户社交关系链 6度-、150+ 用户关注内容/人 你为什么关注李开复，而不关注凤姐 你为什么关注“空”姐，而不关注梁咏琪 这些都反映出你个性喜好 用户在网络呈现的属性 属性也可以理解为角色，每个用户存在多中角色 这个属于越来越接近与人本身 体现在：关注、粉丝、评论、转发， 标签等 SNS与twitter差异比较大，sina是两者综合 你的客户 你的客户主要属于哪个社交平台？ 有什么人口特征 （角色模型） 他们的购买倾向、使用倾向 说到底还是为了钱 品牌&客服信息 品牌舆情分析，走势？ 你的品牌有效传播者，也许是凤姐、也许可能是互联网的那点事（二八原则） 竞争对手在干什么 竞争对手的影响策略 如果你那里做不好，你的竞争对手会告诉你 关联关键字跟踪 在微博不断跟踪某些关键字的变化，如你的产品名、品牌 查看传播路径、引爆点 传播路径反映出你的渗透力量 引爆点反映出潜在的价值传播点 从批量用户中识别产品民间代言人 通过关键字

目录介绍 01.先看一个场景 02.什么是DeepLink 03.什么是Deferred DeepLink 04.什么是AppLink 05.DeepLink和AppLink核心技术 06.DeepLink实践方案 07.AppLink实践方案 08.部分问题思考总结 09.DeepLink原理分析 10.AppLink原理分析 01.先看一个场景 假设一个场景： 小明告诉小杨，一鹿有车APP上有一个很有创意的抽奖活动，小新想要参与这个活动 如果小杨已经安装了APP，他需要找到且打开APP，然后找到相应的活动，共计2步； 如果小杨没有安装APP，他需要在应用市场搜索一鹿有车APP、下载、打开APP且找到相应的活动，共计4步； 关于那些途径实现 通过短信息，比如收到脉脉好友信息，通过短信息打开app跳转制定页面。 通过短信息，比如收到天猫推荐消息，通过短信息打开浏览器，然后通过浏览器跳转指定页面。 通过分享到微信中h5页面，在微信中打开app(这个需要到微信开放平台做配置，其实是微信——>应用宝——>app指定页面)。 提出的需求： 在浏览器或者短信中唤起APP，如果安装了就唤起，否则引导下载。对于Android而言，这里主要牵扯的技术就是deeplink，也可以简单看成scheme，Android一直是支持scheme的，本文只简单分析下link的原理，包括deeplink

In [ 1 ] : import pandas as pd import numpy as np from sklearn . metrics import accuracy_score , recall_score , f1_score from sklearn . tree import DecisionTreeClassifier , export_graphviz import os import pydotplus import scipy . stats as ss import matplotlib . pyplot as plt import seaborn as sns # 画图库 plt . style . use ( 'ggplot' ) plt . rcParams [ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' ] #设置中文字体为黑体 plt . rcParams [ 'axes.unicode_minus' ] = False In [ 2 ] : #导入文件两个例子，一个是正常用电，一个是非正常用电，非正常用电用户的电量呈逐渐下降趋势 period = pd . read_csv ( "Ele_pow.csv" , index_col = 0 ) #第一行为字段名 #导入建模的文件,其中包括了特征【电量趋势下降指标、线损指标

1.Linux基础和分布式集群技术 学完此阶段可掌握的核心能力： 熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构； 学完此阶段可解决的现实问题： 搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务； 学完此阶段可拥有的市场价值： 具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。 1.内容介绍： 在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。 2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。 2.离线计算系统课程阶段 1. 离线计算系统课程阶段 hadoop核心技术框架 学完此阶段可掌握的核心能力： 1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；4、掌握HIVE数据仓库工具的工作原理及应用开发。 学完此阶段可解决的现实问题： 1、熟练搭建海量数据离线计算平台；2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；3

前几天写了一篇数据分析思维的文章，反响不错。我决定再写一些数据分析思维方面的文章。 数据分析的方法很多，思维的技巧也很多，面对具体问题的时候，如何选择合适的方法？古人说“ 运用之妙，存乎一心 ”，中国人就喜欢把一件事说的很玄乎。懂的人听了心领神会，不懂的人则完全不知道什么意思。这个“一心”是指什么呢？ 用现在的话来说就是“不忘初心”， 不要忘记目标到底是什么 。 找到要解决的目标，能够解决数据分析和职场的大部分问题。 1、找到目标，跳出取数怪圈 取数是数据分析师最大的痛。不能不取，但是取数的产出实在是很有限。有些新人很惨，一开始接触取数，然后就不得不进入一个恶性循环。 取的数没什么用然后取更多的数更没有时间接触业务最终沦为取数机器。 要想破局，就必须有目标思维，必须搞清楚业务方的目的是什么。 业务方想要的数据，不一定真的是他想要的。 这句话看似矛盾，实际上在工作中很常见。比如业务提需求说：“想看一下某功能新用户的人数规模” 业务背景是啥？也许业务人员会说：“这个数据是某某领导想看的。”这是最可怕的一种情况，取数口径是经过一个人转述的。往往这种需求都是变形的。 现实情况很可能只是在一次会议上，领导发现新用户可能是业务增长的突破口。想先看一下新用户的规模如何，然后说：“XXX，看一下新用户的人数是多少，值不值得运营一下。” 实际上这个需求的核心目的是确定新用户能否具有潜在挖掘价值

文章发布于公号【数智物语】 （ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。 转自 | CrossHands 作者 | Ahong 作为数据分析师，你是否常因为缺乏分析思路，而被以下问题影响到幸福感(甚至怀疑人生)？ 1. 新上线某个产品，需要监控转化率效果，既要看总体情况，也要看细分渠道； 2. 策划营销活动，预算有限，要看看选择哪些目标用户群、采用哪种方案带来的销量更高(更能拉动KPI)； 3. KPI又出现较大波动，待会领导估计要问起来，赶紧分析数据找原因； 一个问题就是从天上随机掉落的食材，分析思维就是将这些奇形怪状的食材加工成“看得懂”的美味佳肴。既然要做菜，有哪些值得借鉴的“万金油”菜谱呢？ 本篇会为你慢慢道来。 01 流程 完成一项任务，通常需要一系列操作，比如做菜，得先想好吃啥，然后买菜、洗菜、切菜、炒菜。 1.1 行动步骤 行动步骤就是先确定起点、终点(目标)，然后将起点和终点的距离拆分成一个个小步骤，知道先做什么，后做什么。 注：图中小黑点表示该步骤下可以选择的行动方案 e.g. 常见的数据分析路径之一是SAS公司提出的 SEMMA范式 ： 1. S ample，数据抽样，保证数据的效度和信度； 效度 是指数据的准确性，也指选择的数据和分析目标及业务目标是吻合的； 信度 是指数据的稳定性，要保证样本数据有代表性，且在一定周期内不能有过大的波动

在 【上篇】 里，我们介绍了地理文本处理技术在高德的整体演进，选取了几个通用query分析的点进行了介绍。下篇中，我们会选取几个地图搜索文本处理中特有的文本分析技术做出分析，包括城市分析，wherewhat分析，路径规划，并对未来做一下展望。 四、query分析技术演进 4.1 城市分析 在高德地图的检索场景下，从基础的地图数据索引、到在线召回、最终产品展示，均以市级别行政单位为基础粒度。一次完整的检索需求除了用户输入的query外，还会包含用户的图面城市以及用户位置城市两个城市信息。 通常，大多数的搜索意图都是在图面或者用户位置城市下，但是仍存在部分检索意图需要在其他城市中进行，准确的识别出用户请求的目标城市，是满足用户需求的第一步，也是极其重要的一步。 在query分析策略流程中，部分策略会在城市分析的多个结果下并发执行，所以在架构上，城市分析的结果需要做到少而精。同时用户位置城市，图面城市，异地城市三个城市的信息存在明显差异性，不论是先验输出置信度，还是用后验特征做选择，都存在特征不可比的问题。 在后验意图决策中，多个城市都有相关结果时，单一特征存在说服力不足的问题，如何结合先验置信度和后验的POI特征等多维度进行刻画，都是我们要考虑的问题。 原始的城市分析模块已经采用先验城市分析和后验城市选择的总体流程 但是原始的策略比较简陋，存在以下问题： 问题1