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使用 Google Analytics iPhoneiPad 应用进行统计和分析

Google Analytics 移动应用 SDK Google Analytics 除了进行传统的网页统计之外,现在也支持移动应用的统计和分析了, Google Analytics 发布的针对移动应用的...Google Analytics 移动应用统计方式 相比网页统计,移动应用的统计有一些结构性的变化了,所以使用 Google 分析使用以下几种方式进行数据交互: Pageview Tracking -...Custom Variables - 自定义变量 Custom variables 是 name-value 搭配的 tags 用来一些额外数据进行追踪统计。...Google Analytics 移动应用统计实例 下面我们通过一个实例来介绍 Google Analytics SDK 在 iOS 中的使用,App每日推送的 iOS 客户端是一个 iPhone/iPad...应用推荐的应用,我们使用 Google Analytics iOS SDK 进行页面统计,用户启动和推送事件,以及用户所使用的设备和系统进行统计和分析。

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使用Python进行统计建模

在之前的文章中我们已经讲解了很多Python数据处理的方法比如读取数据、缺失值处理、数据降维等,也介绍了一些数据可视化的方法如Matplotlib、pyecharts等,那么在掌握了这些基础技能之后,要进行更深入的分析就需要掌握一些常用的建模方法...,本文将讲解如何利用Python进行统计分析。...Statsmodels简介 在Python 中统计建模分析最常用的就是Statsmodels模块。Statsmodels是一个主要用来进行统计计算与统计建模的Python库。...对于本例,我们将使用pandas时间序列并建立模型 dates = sm.tsa.datetools.dates_from_range('1980m1', length=nobs) y = pd.Series...) ####结果 [('F statistic', 1.1002422436378152), ('p-value', 0.3820295068692507)] 回归诊断:多重共线性 检查多重共线性可以使用

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使用Gensim进行主题建模(二)

在上一篇文章中,我们将使用Mallet版本的LDA算法对此模型进行改进,然后我们将重点介绍如何在给定任何大型文本语料库的情况下获得最佳主题数。...18.在每个句子中找到主要话题 主题建模的一个实际应用是确定给定文档的主题。 为了找到这个,我们找到该文档中贡献百分比最高的主题编号。 下面的函数很好地将此信息聚合在一个可呈现的表中。...主题卷分布 21.结论 我们开始了解建模可以做什么主题。我们使用Gensim的LDA构建了一个基本主题模型,并使用pyLDAvis可视化主题。然后我们构建了mallet的LDA实现。...您了解了如何使用一致性分数找到最佳主题数量,以及如何理解如何选择最佳模型。 最后,我们看到了如何聚合和呈现结果,以产生可能更具可操作性的见解。 希望你喜欢读这篇文章。...编辑:我看到你们中的一些人在使用LDA Mallet时遇到了错误,但我没有针对某些问题的解决方案。所以,我已经实现了一个变通方法和更有用的主题模型可视化。希望你会发现它很有帮助。

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如何市场营销pipeline进行有效预测?

文本共:2700字 预计阅读时间:9分钟 引言:关于市场营销pipeline,我们要怎样进行有效预测? 译者 | 张辉敏 审校 | 林森 ?...而且很有可能,由于你的商业模式或市场还不够成熟,你的销售预测并不像你希望的那样可信和可预测。 可重复性是重要的,因为营销需要准确和完整的历史数据作为预测建模的基础。...Schuck说,“根据市场细分,确定平均收益率(Y),如果收益率因产品/解决方案、客户规模和/或行业而异,则要具体说明。斯隆还强调,预测混合业务模型(有多个销售周期)时,需要单独建模和预测。...虽然营销人员在谈论执行全方位营销活动,但现实情况是,营销人员仍然在以渠道为中心的模式下进行计划和支出。她的原则是“如果投放某个渠道6个月没有获得好的ROI(收益),就停止该渠道的投资。”...营销团队需要两个季度以上来了解历史转化模式造成的影响。斯隆发现,使用ABM时,最好将重点放在有效的销售机会数量与收入之间的关系上。 经历这个过程,必然会引出归因模型的话题。

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用航空公司复杂网络疫情进行建模

p=12537 在2014年的埃博拉疫情爆发期间,人们该疾病蔓延的情况非常关注。我们决定使用航空公司的航班数据探讨这个问题。 该疾病起源于利比里亚,因此想探讨该疾病如何通过航空网络传播的问题。...社区 我使用了算法来检测国家/地区的“社区”,即彼此之间有很多航班的国家/地区集,但是与集内的国家/地区之间的航班很少。粗略地讲,该算法倾向于将同一大陆上的国家/地区分组在一起。然而,这并非总是如此。...如果被感染者直到感染一周后才出现症状,那么就不能轻易地进行筛选和控制。在出现症状之前,他们可以感染许多其他人。 疾病的最后期限也很重要。...本文摘选《在R语言中使用航空公司复杂网络疫情进行建模

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时间序列分析:非平稳时间序列进行建模

这里,我们将使用匹兹堡大学的教授David Stoffer所开发的R包astsa进行时间序列分析。...我们现在利用数据集gtemp数据集进行检验,它通过预测1880-2009年的气温变化,来预测1951-1980年的平均气温。 ? 得到gtemp图: ?...在建模之前,我们要检验一下这个时间序列是否平稳。如果一个时间序列是平稳的,它要满足三个条件: 1.常数均值稳定在t。 2.常数方差稳定在t。...ACF/PACF图告诉我们我们使用了多少参数度。如果ACF图是光滑的、几何衰减的而且PACF在log(p)处中止,我们应当使用纯AR(p)模型。...这个模型的状态转换给原始数据集gtemp里的一些趋势进行了中和,研究者们则通过分析先前没注意到的一个成分来增强模型的预测能力。

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使用高斯混合模型不同的股票市场状况进行聚类

我将演示如何使用高斯混合模型来帮助确定资金何时进入或退出市场。 从数学上讲,任何给定时间的市场行情都可以称为“市场状态”。行情通常可以解释为任意数量的概念,例如熊市或牛市;波动大小等等。...我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类,这样会比每个每个概念单独命名要好的多。...由于市场行情没有明确的定义——因此也没有代表市场的响应变量——所以使用无监督机器学习模型来确认市场状态可能要比监督式模型好很多,这也是本篇文章的理论假设。...上面是多变量高斯公式,其中 mu 和 sigma 是需要使用 EM 算法进行估计的参数。 另一个关键概念是我们空间中的每个高斯分布都是无界的并且彼此重叠。...使用符合 GMM 的宏观经济数据美国经济进行分类 为了直观演示 GMM,我将使用二维数据(两个变量)。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。

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使用深度生成模型进行物理建模

本次演讲主要讲述使用深度生成模型进行物理建模。 Aswin C....Sankaranarayanan将图像处理视为线性逆问题,从低分辨率插值到高分辨率的图像、部分像素缺失的图像、模糊图像和噪声图像可分别视作对原图进行了box平均、乘上一个掩模、与一个核进行卷积和叠加噪声的线性变换...Sankaranarayanan提出可以使用一个深度生成模型来迭代地解决这些线性逆问题。 然后,Aswin C. Sankaranarayanan讲解了物体形状和反射属性的建模。...Sankaranarayanan使用深度生成模型来学习输入图像的反射、光照和几何属性,使用可微分渲染来估计物体形状。 最后,Aswin C....Sankaranarayanan讲解了一个基于物理感知建模的图像压缩框架,使用一个编码器将场景布局、光照、几何形状以及反射属性编码到较小的隐空间,然后再用一个物理感知解码器将这些编码后的内容进行可微分渲染

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使用机器学习和Google Maps交通事故风险进行实时预测

使用DBSCAN算法来执行此聚类。选择DBSCAN的原因是它的速度,发现任意形状簇的能力以及异常值的鲁棒性。落在聚类之外的事故点被视为异常值,因此不在后续分析中。 ?...监督学习 通过上述预处理步骤,终于准备好进行建模阶段!将数据集以70:30的比例分为训练和测试数据集。 Python的scikit-learn库用于模型训练和评估。...使用接收器工作特性曲线(AUC-ROC)下的精度和面积来测量和比较模型的相对性能。下表总结了建模步骤的结果。 ? 发现,在测试的模型中,性能最好的模型是仅对数字特征进行训练的随机森林。...这些文本字段配备了提供自动完成功能的Google Places API。还有一个下拉菜单,用户可以使用该菜单选择日期/时间(可以是过去,现在或未来48小时内)。...在这里,这些输入充当该函数的参数call_google。给定起点和终点,此函数将调用Google Maps API,该API将返回连接两者的最佳行驶路线。

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使用Google Cloud Platform进行资产跟踪

我们回顾了Leverege如何使用GCP创建一个使用物联网设备的资产跟踪解决方案。...然后,设备消息将被解压缩并放置在默认队列中,以便使用Google Pub Sub处理。Pub Sub是一个消息队列服务,可以处理大量消息,并且具有容错能力。...为此,我们使用Google的Big Query,这是一个基于SQL的大数据平台。借助Big Query,我们可以存储来自Gary的传感器的多年数据,并在几秒钟内进行查询。...他已经开始考虑进行硬件升级,这将使他可以在接近关闭时间时向所有自行车发送音频消息。...他还与Leverege合作,开发了一种使用Google Cloud AutoML的机器学习算法,以根据客户的骑车行为模式来估算客户租自行车的时间。

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使用变量 SQL 进行优化

赋值部分SET也是固定写法,就是变量@I进行赋值,=右边的就是赋值内容了 定义好变量后就可以将其带入到查询语句中了,每次只需要修改赋值部分,查询语句就会根据赋值内容查询出相应的结果 2、为什么要使用变量...我们使用变量进行修改 DECLARE @ORDER_ID VARCHAR(20) SET @ORDER_ID='112' SELECT * FROM T1 WHERE ORDER_ID=@ORDER_ID...3、什么时候该/不该使用变量 常见的在线查询一遍都可以使用到变量,将变量作为参数传递给数据库,可以实现一次查询,重复使用执行计划。...如果单独查询某个语句时间很久,比如超过半个小时了,这种使用变量没有什么明显的效果。 4、变量窥测 事物都存在两面性,变量常见查询可以提高查询效率。...今天的内容讲到这里,如果变量还有什么不明白的,可以在底下留言,我会一一回复的。

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