绩效分析是数据分析中最重要，也是最容易见成效的部分。绩效是业务部门行动的指挥棒，是企业里领导们最关心的事。数据分析想引起领导重视、驱动业务发展，通过绩效分析来辅助领导决策是最快捷的方法了。...1 绩效分析常见错误 绩效分析常见的有三大流派 ▌第一类：拆解下发流。 多见于销售部门。...其他更差的，比如： l 连量化的绩效都没有 l 绩效目标值随意更改 l 就知道打鸡血，搞花式处罚的 不再一一举例 那么，到底如何改善以上问题呢？...2 绩效分析模型搭建思路 从本质上看， 绩效是驱动业务最有力的鞭子。也正为是鞭子，所以得谨慎使用。...感兴趣的话，本篇集齐60在看，下一篇我们分享：如何从细节中洞察业务发展的关键，敬请期待哦。
很多新手一听”用户分析”，就跟条件反射一样开始：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。 如何将用户分析做的更体系化？今天系统讲解一下。...一、用户分析体系的最大难点 搭建用户分析体系的最大难点是啥？当然是：缺数据！...第三步：用户活跃情况分析 解决完拉新问题，还可以进一步思考：存量用户活跃程度如何？哪个群体需要帮上一把？站在用户运营的视角，不同层级+不同活跃程度的用户，运营的思路也是不同的。...三、小结 这一套用户分析体系搭建，是紧密结合数据采集过程的，充分考虑了：万一没有数据怎么办。由浅入深的推动（如下图）。...这一套用户分析体系搭建思路，其分析思路，是站在业务视角，思考如何运营用户： 1、高价值用户是谁？值得我投入多少？ 2、我能在哪些渠道，找到这些高价值用户？
数据驱动增长，是很多公司对数据分析师的要求，可具体到操作上，大家就开始纠结了。虽然增长黑客上白纸黑字写了AARRR五个大字，可真到分析的时候，就总被吐槽： “新客户数10000人，所以呢？”...市场上的用户全貌和基于存量分析出的用户画像不一样（如下图）。 因此在客群选择阶段做分析，要结合调研/竞品分析开展，及时了解竞争对手的客群结构，避免盲人摸象，越做越瞎。...之后，才是每一类方式的转化漏斗分析。转化漏斗分析在很多文章已经有讲到，这里不再赘述了，传统的投放分析/获客分析也经常做这一块。...04 第四：转化方式 转化方式的分析，在很多文章也已经讲过，这里不再赘述了。实际上，传统的投放分析/获客分析也会做转化方式的研究，很多ABtest也是围绕“哪种转化方式更有效”进行的。...这一步，常规的投放分析/获客分析也会做，但经常陷入细节，过分纠结每个渠道的ROI，形成“瘸子里边挑将军”的局面（如下图）。
每年4季度，很多企业都会密集地上线运营活动，相关的分析需求也大量增加。这就带来了新问题：当一堆运营活动重叠的时候，到底该咋分析？今天系统讲解一下。...单个活动VS 策略组合 如果只做一个活动的分析，估计很多同学都没问题。 因为我们有活动分析四步法： 第一步：定目标 第二步：找差距 第三步：看过程 第四步：写建议 搞掂！（如下图） 但是！...这种时候，又自然无法进行策略上分析。 第三步：关注整体影响 当活动实际开始以后，每个活动的策划，都会盯紧自己的活动，输出单个活动的分析结果。...小结 综上可见：想要实现真正的运营策略分析，首先得把运营工作，从一个个孤立的，单点式活动中解放出来，站在二层楼看问题。把各种主动动作拉通，看清楚围绕一个目标的策略组合是什么，才能做到策略层面的分析。...数据分析师连发生了什么都是后知后觉，数据没有做标记，活动规则之间相互重叠毫无策略可言，又能做什么分析呢？ 那作做数据的同学能做哪些改善呢？首先可以做的是第二步：收集信息。
一些研究表明，使用ImageNet进行医学图像分析的预训练CNN并不依赖于特征重用，而是由于更好的初始化和权重缩放。那么vision transformer是否能从这些技术中获益？...这些发现表明，医学图像分析可以从CNN无缝过渡到ViTs，同时获得更好的可解释性。 3本文方法 作者研究的主题是，ViTs是否可以直接替代CNNs用于医疗诊断任务。...在医学图像中，正如之前在自然图像领域所说的那样，作者发现，在低数据模式下从零开始训练时，cnn优于vit。...transformer的自注意机制内置了一个attention maps，它提供了模型如何做出决策的新方式。 cnn自然不适合把自己的突出形象表现出来。...注意ViTs的自注意如何提供一个清晰的、局部的注意力图，例如ISIC的皮肤病变边界的注意力，APTOS的出血和渗出物的注意力，以及CBIS-DDSM的乳腺致密区域的注意力。
今天为大家分享的，是数据分析的经典分枝——经营分析。经营分析非常有历史了，早在“数据分析”这个名词火起来之前就已经存在了。今天一起来看看。...注意：经营分析中：目标是核心。目标包括要考核什么指标，要做到多少，这二者缺一不可。目标清晰了，该如何梳理现状，该怎么拆解过程指标，都一并清晰。这一点切不可少。...三、搭建经营分析体系 看个简单的题目：某互联网大厂的销售部门，主要职责是销售广告服务，让客户充值，之后选择广告产品投放（消耗充值金额）。旗下有5个小组负责不同行业客户销售。...假定： 该部门考核两个KPI指标：新签约客户数，客户消耗广告费金额 该部门年度需开发12w个新签约客户 该部门年度需促成客户消耗6000w以上 该部门主要为人力投入，有100个销售编制 问：如何搭建经营分析体系...五、经营分析如何由浅入深 建议：经营分析报告，聚焦讲清楚五件事 目标实际完成多少，谁做得好，谁做得差？ 做得差的，是偶尔没完成，还是一贯没完成？ 做得好的，是偶尔做得好，还是趋势一直向好？
图像的二值化 在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过，什么是图像的二值化以及二值化的作用。 这次，我们借助cv4j来实现简单的基于内容的图像分析。...轮廓分析(Contour Analysis) 轮廓(Contours)，指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。...轮廓分析一.jpeg 第三步，进行轮廓分析。...矩是描述图像特征的算子，主要应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等。 一阶矩和零阶矩用来计算某个形状的重心。 ?...该系列先前的文章： 基于边缘保留滤波实现人脸磨皮的算法 二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数) Java实现高斯模糊和图像的空间卷积 Java实现图片滤镜的高级玩法 Java实现图片的滤镜效果
几乎所有部门，都会用到用户分析的结论，所以用户分析，在整个分析体系中，是最基础的环节（如下图）。 今天就简单分享一下，用户分析该怎做。 一、用户分析做什么？...但是，有一项特征分析，是一定能做的，就是：消费分层。用分层分析法，对用户消费进行分层，识别出哪些用户消费很高，哪些很低。这个结果，在后边的各个分析中都能用到。...传送门：九大数据分析方法：分层分析法 三、用户来源分析 用户来源分析，就是从获取用户角度，把用户来源渠道、转化路径，结合用户消费分层与用户特征进行分析。...比如： 分析用户在交易过程中行为，找到提升交易概率的关键 分析用户对内容点击浏览行为，找到用户的兴趣点以提升留存 分析用户对商品/活动信息的浏览行为，找到用户购买需求 在用户互动行为上，分析模型也很多。...所以，用户分析可以展开讲的内容太多了，几乎与每一类分析都有点关系。今天就当开个头，后边再跟大家一一分享。
细粒度图像分析任务相对通用图像（General/Generic Images）任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。...使用FCN得到conv5中M个关键点的位置之后，将定位结果输入到分类网络，使用两级架构分析图像物体级及部件级的特征。 部件级网络首先通过共享层提取特征，之后分别计算关键点周围的部件特征。...总体上来看, 两级注意力模型较好地解决了在只有类别标签的情况下, 如何对局部区域进行检测的问题. 但是, 利用聚类算法所得到的局部区域, 准确度十分有限....MAMC 下面解决的问题可以描述为，如何让以上模块产生的注意力特征指向类别，产生判别性注意力特征。...四、高阶特征编码 双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述 【AAAI2020系列解读 01】新角度看双线性池化，冗余、突发性问题本质源于哪里？
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所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算” 01 — 图片：3维数据矩阵 图1是一张彩色图片。读取该图片的数据后，会得到三个20✖️30的矩阵（如图2，图3，图4）。 ?...图7 图像分析，是对R,G,B矩阵某一行、某一列或某一区域数据的分析。 02 — 算例：停车位边界判断 图8是一张停车位的照片。...图17 03 — 算例总结 以上仅是个图像识别的简单算例，计算思路及步骤如下： 1）寻找RGB矩阵中图像特征明显的矩阵，或是处理灰度矩阵：Z=0.299R+0.587G+0.114B, （计算后需要对Z...2）对矩阵的某行，某列，或某区域进行信号分析。 3）通过各种计算得到特征位置或特征数值。 04 — 应用展望 图像识别已被广泛使用，本篇只是简单介绍一下最简单的算例及原理，真正的应用远比本例要复杂。...图片特性稳定，则程序简单，计算速度较快；图像特性变化大，则要求程序具有更强的容错能力，程序就越复杂，计算越慢。 目前比较流行的机器学习等算法在图像识别中已广泛应用，使用者不需要对图像特征进行深入了解。
Canny 是1986年提出的图像边缘检测经典算法，本文记录相关内容与 OpenCV 实现。 简介 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。...更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作。...图像中的任意边缘应该只被标记一次，同时图像噪声不应产生伪边缘。...任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。...edges 输出边缘图; 单通道8位图像，与图像大小相同。
AI图像行为分析算法通过python+opencv深度学习框架对现场操作行为进行全程实时分析，AI图像行为分析算法通过人工智能视觉能够准确判断出现场人员的作业行为是否符合SOP流程规定，并对违规操作行为进行自动抓拍告警...AI图像行为分析算法轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...图片AI图像行为分析算法Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。...AI图像行为分析算法使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。...这也使得AI图像行为分析算法与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
当图像被“填满”时，所有有标记的区域就被分割开了。这样一来，连通到标记点的盆地就属于这个标记点了，然后就把相应的标记区域从图像中分割出来。...分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。...官方文档 在将图像传递给函数之前，您必须用正 (>0) 索引粗略地勾勒出图像标记中所需的区域。因此，每个区域都表示为一个或多个具有像素值 1、2、3 等的连通分量。...函数使用 cv2.watershed( image, # 输入 uint8 三通道图像 markers # 输入/输出标记的 32 位单通道图像。...dst[, # 与源图像格式和大小相同的目标图像。 maxLevel[, # 用于分割的金字塔的最大级别。
流程大致是，首先我们传给服务器原图像和裁剪的尺寸，然后服务器进行裁剪，生成对应的裁剪图片，下次我们再访问相同图像和相同的裁剪尺寸的时候，我们就不需要裁剪，直接进行图片的访问就行。...file_get_contents($save_image); } imagecropper2($orig_file, $target_width, $target_height, $save_image); die; //原图像对应缩放裁剪...，会拉伸图片 function imagecropper2($source_path, $width, $height, $save_image) { //获取原图像$filename的宽度$width_orig...width_orig)*$height_orig; } //将原图缩放到这个新创建的图片资源中 $image_p = imagecreatetruecolor($width, $height); //获取原图的图像资源...imagegif($image_p,$save_image); header('Content-Type: image/jpeg'); imagegif($image_p); } } //进行比例保存裁剪，会丢失图像部分像素
图像识别（image recognition）是现在的热门技术。 文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。...计算机科学家受到启发，第一步也是先识别图像的边缘。 ?...首先，我们要明白，人看到的是图像，计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"图像识别"，就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将图像转为数字呢？...一般来说，为了过滤掉干扰信息，可以把图像缩小（比如缩小到 49 x 49 像素），并且把每个像素点的色彩信息转为灰度值，这样就得到了一个 49 x 49 的矩阵。...乘积越大就说明越匹配，可以断定区块里的图像形状是圆角。通常会预置几十种模式，每个区块计算出最匹配的模式，然后再对整张图进行判断。 （完）
作者： 阮一峰 日期： 2016年7月22日 图像识别（image recognition）是现在的热门技术。 文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。...计算机科学家受到启发，第一步也是先识别图像的边缘。 ?...首先，我们要明白，人看到的是图像，计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"图像识别"，就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将图像转为数字呢？...一般来说，为了过滤掉干扰信息，可以把图像缩小（比如缩小到 49 x 49 像素），并且把每个像素点的色彩信息转为灰度值，这样就得到了一个 49 x 49 的矩阵。...乘积越大就说明越匹配，可以断定区块里的图像形状是圆角。通常会预置几十种模式，每个区块计算出最匹配的模式，然后再对整张图进行判断。 （完）
图像识别？的搜寻结果 百度百科 [最佳回答]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。...一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术......计算机科学家受到启发，第一步也是先识别图像的边缘。 ? ?...首先，我们要明白，人看到的是图像，计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"图像识别"，就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将图像转为数字呢？...乘积越大就说明越匹配，可以断定区块里的图像形状是圆角。通常会预置几十种模式，每个区块计算出最匹配的模式，然后再对整张图进行判断。 END
函数 cv2.distanceTransform() 用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离（Distance Transform， DT算法），本文记录OpenCV 距离变换相关内容...距离变换 OpenCV中，函数cv2.distanceTransform()用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离，输出的是保存每一个非零点与最近零点的距离信息；图像上越亮的点，代表了离零点的距离越远...图像的距离变换定义为一幅新图像，其中每个输出像素的值被设为输入图像中与最近的零像素的距离一当然得根据某个特定的距离度量。不难看出，距离变换生成的是某种边缘图像。...原始 DT 算法 参考论文： 《Distance Transformations in Digital Images》 计算二维图像中非特征点距离最近特征点的距离，例如： 其中 * 为特征点，...之后每个被覆盖到的未定义点从距离和中选择最小的作为自己的距离定义 对定义过的像素遍历完成后即可开启下一轮遍历，表示为： image.png 其中v_{i,j}^m为第 m 轮迭代时图像中
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