无论 TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标，越大越好，根据经验，一般情况下：
今天在写性能测试报告的时候需要使用到数据,打算用做一下性能测试,然后在百度后发现了一款Apache开源的Jmeter压测工具
本次测试报告为***系统的压力做测试总结报告，目的在于总结测试结果，分析系统性能，描述系统是否符合预期的性能要求或者客户的其他需求。
Apache JMeter是Apache组织开发的一款开源软件，是一款非常好用的接口测试工具。它的特点是开源免费，简单好用。
今天小编整理了一些常用数据分析指标分享给大家，快来拿出你喜欢的互联网行业数据，尝试着为它做个简单的数据分析吧！遇到问题时可随时联系我！
一、运营数据 （1）平均同时在线人数（ACU: Average concurrent users）：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限；周期内的ACU可取时间段的平均数据。[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值（每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数） （2）最高同时在线人数（PCU:Peak concurrent users）：即在一定时间内，抓取最高在线数据。（例如
数据分析在APP运营中的作用非常重要，也是每一个运营人员必须把握并不断提升的技能。而对于一个刚刚入门的运营人员来说，首先你要明白每一条专业术语的具体意思。下面笔者将运营中的常用术语分为六类，并一一解析。
一、接口文档 接口地址：http://www.baidu.com/s?ie=utf-8&wd=jmeter性能测试 请求参数： >ie：编码方式，默认为utf-8 >wd: 搜索词 返回结果：搜索结
2018年11月11日上午11点，我拖着疲惫身躯回到家中，准备美美的睡上一觉，洗去身上值班一宿而带来的疲惫。突然想到之前有交代女朋友让她帮我抢东西，不知道怎么样了。
注册用户数指软件中已经注册的用户，这些用户是系统的潜在用户，随时都有可能上线。这个指标的意义在于让测试工程师了解系统数据中的数据总量和系统最大可能有多少用户同时在线。
AARRR是产品用户运营链路体系，从拉新 -> 促活 -> 留存 -> 传播 -> 收入形成一个用户链路，注重以用户为中心，关注用户生命周期的产品运营方式。也可以基于此做运营策略，面向用户增长，当然目前有些人认为AARRR不是很适合互联网行业。
因为我实习的工作是游戏后端开发，所以难免会遇到游戏领域的一些专业知识，就比如游戏数据分析。因为之前从未接触过游戏这一块，所以很多东西得去学，在之前老大给我一个任务：统计一下XX款游戏近三个月的留存情况、Guide分布、付费情况，当时接到任务脑袋里是蒙的，留存？？Guide分布？？付费的指标有哪些？？这些我都不知道，这些都属于游戏数据分析的内容，本文就记录一下我近期学习的游戏数据分析吧。
我们之前讲到了性能需求挖掘、性能方案制定及压测场景设计之疑惑与思考（一）今天我们来看下，性能测试的术语介绍。
（2）此内存区域是唯一一个在 JAVA 虚拟机规范中没有规定任何 OutOfMemoryError 的区域。
前段时间专门挑了一段时间在准备面试。经过两次面试后，有一些比较深刻的认识。对于企业要求来说，除了对专业理论知识考究之外，对测试工具这块也是看重的。
这是一个实际业务需求中的问题。某一直播业务表中记录了如下格式的用户进出直播间日志数据：
进入...\apache-jmeter-5.1\bin目录，双击jmeter.bat启动Jmeter，如果正常打``开，则安装成功。
谈到性能测试，大家一定会联想到Jmeter和LoadRunner,这两款工具目前在国内使用的相当广泛，主要原因是Jmeter是开源免费，LoadRunner 11在现网中存在破解版本。商用型性能测试工具对于中小型企业很难承担相关的费用。国内的性能测试工具有：CPTS(华为）、kylinTOP（奇林）、PTS（阿里）、WebTest(腾讯)等，国外的性能测试工具LoadRunner相对比较出名。Loadrunner在国内出名的原因主要还是因为LoadRunner 进入中国的市场比较早，而且网上还存在破解版本。现在我们主要研究一下Jmeter工具。网络上经常看到网友们抱怨Jmeter工具测试的结果不准，而为什么不准都是丈二的和尚摸不着头脑。那么今天我就和网友们分享一下Jmeter工具在使用上到底有什么限制，以期对网友们有帮助，提高对Jmeter工具的认知。
2020-06-02首页和商详页又产生了2条访问数据，该两条即为2020-06-02新增的数据，表更新后，dt分区2020-06-02新增2条数据（标红），此时数据表如下：
统计在线用户的作用不言而喻，就是为了网站管理者可以知道当前用户的多少，然后根据用户数量来观察服务器或者程序的性能，从而可以直观的了解到网站的吸引力或者网站程序的效率现在，我们就介绍一个简单明了的方法来统计在线用户的多少，该方法的特点就是充分的利用了ASP.NET的特点，结合global.asax文件，用Application和Session巧妙的实现在线用户的统计，由于程序中只用到一个Application，所以，程序占用系统资源几乎可以忽略不及，当然，这也是网站管理者最关心的问题之一
“ 无界数据于有界数据是一个比较于模糊的概念，无界与有界之间是可以进行转换的。无界数据流在进行某些计算的时候例如每分钟、每小时、每天等操作时都可以看做是有界数据集。Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。”
腾讯云实时音视频 TRTC 为开发者提供了线上通话质量详情的记录的监控仪表盘，开发者可以通过监控仪表盘查看通话详情和信息，了解终端用户的通话状态。
性能指标在性能测试中起着非常重要的作用，它们帮助我们评估和了解系统的性能表现。下面用通俗易懂的话来解释性能指标的作用和意义：
平常为了保证运营促销、抽奖活动能正常运行，我们一般都需要使用 Jmeter、LoadRunner 对接口进行压力测试
Newbe.Claptrap 项目是笔者正在构建以反应式、Actor模式和事件溯源为理论基础的一套服务端开发框架。本篇我们将来了解一下框架在水平扩展方面的能力。
原文名：《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》 2004年
本文档是完成***压力测试的指导性文件。本文档给出了对测试需求、测试环境、测试过程及测试结果的总体要求, 这也是本测试项目中其他文档编写及结果评价的基础。
侠义上来说，可以理解为系统注册用户数；广义上来说，可以理解为所有访问过系统的用户数
CPM是评估广告效果指标之一，在移动营销方面，一般是在产品测试或者运营初期选择该方式。在产品稳定运营后，选选择性地进行CPM。
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求，以此查看服务器性能指标，尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化（反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复），测试系统的限制和故障恢复能力，找系统瓶颈
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如果在请求的过程中服务器报错了，默认是让它继续。做性能测试，大量的并发用户向服务器发起请求，请求的过程中，服务器可能偶尔出错。
用户行为类数据是最常见的大数据形式，比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息，连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。 用户行为类数据的特点在于用户数量庞大，但每个用户的行为数量较小，针对用户行为的计算较为复杂，用户之间的关联计算相对较少。 用户数量庞大。通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人，这些都是用户行为类数据中的用户。用户
3月接近尾声，国内疫情已然进入“后疫情时代”，国内治愈人数突破7万，医护人员陆续返乡。 随着大家开启工作和学习模式，宅家休闲娱乐的时间将会大幅度缩减，之前春节期间流水和用户数暴增的游戏行业整体数据也将受到冲击。 根据艾瑞咨询数据，2020年春节期间在线游戏的人均单日使用时长环比节前增长5.8%，高于去年春节的环比增长率2.7%。疫情结束后，对于游戏时长的预期将逐渐回落至低位。 （*数据来源于艾瑞咨询） 在玩家游戏时间骤减的情况下，在线游戏行业面临着用户留存的考验：如何充分利用这一短期脉冲式的增长
在日常的运营数据分析中，包括推广数据、活跃数据、留存数等多项数据，从这3个维度，增长黑客需要关注以下指标： 1.推广数据更关注转化用户的后续行为 渠道效果包括渠道曝光量、渠道转化率、渠道转化ROI、下载量、注册量等表象数据，但这类表象数据并没有有效体现产品的核心指标，因此被列入虚荣指标，过分关注虚荣指标会带来运营方向的偏差。 在推广数据上，增长黑客更关注以下数据： （1）渠道数据变化曲线：通过观察相同渠道在不同主题活动、不同时间因素的影响下，在曝光量、转化率、转化ROI等方面的数据变化，发现数据量高或数据量低时对应的影响因素，找到相关特征。 （2）落地页用户行为：通过对营销推广活动中的落地页进行转化漏洞、行为路径、点击热力图等分析方式，发现用户低转化的流失节点并找到相关原因，提升转化效果； （3）伪新增用户数：伪活跃用户有多种表现特征，例如在发生一次登录行为后再无访问行为、下载注册后次日即流失、访问时间长但访问内容少，可以判断为伪活跃用户。伪活跃用户一方面可能是渠道的假量，另一方面是对产品需求低的用户，观察伪活跃用户数可以定义渠道的获客效果，同时对真实有效用户量有明确的认知。
腾讯科技全网独家汉化制作报告完整中文版并首发。 以下为报告要点： 全球互联网用户数已超34亿，同比增长10%，互联网全球渗透率达到46%。 其中，印度互联网用户数达到3.55亿，同比增长28%，为仅次于中国的全球第二大互联网市场。 全球智能手机出货量增长3%，2015年增长10%，2014年为28%，增速持续放缓。 2016年，全球网络广告支出达370亿美元，增长22%，2015年增长20%。预计在未来6个月内，网络广告支出将超越电视广告。其中，移动广告增速已经超越PC广告。 得益于电子商务的迅猛发展，全
负载测试：找到系统最大的负载能力（通过给系统不断的施压达到饱和状态不能加压为止）
选择「jp@gc - Stepping Thread Group (deprecated)」
今日凌晨，有“互联网女皇”之称的华尔街证券分析师Mary Meeker在美国Code大会上发布了2017年的互联网趋势报告。这也是她第22次公布这一年度互联网报告。在此，VRPinea送上完整版的原版英文报告，以飨读者。 其中报告要点如下： 全球互联网用户数已超34亿，同比增长10%，互联网全球渗透率达到46%。其中，印度互联网用户数达到3.55亿，同比增长28%，为仅次于中国的全球第二大互联网市场。 全球智能手机出货量增长3%，2015年增长10%，2014年为28%，增速持续放缓。 2016年，全球网络
每秒查询数率，系统每秒能够处理的查询请求次数，即一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
越来越多的企业已开始挖掘用户行为数据的商业价值，利用行为数据进行精准有效的数字营销。以科技金融行业为例，某知名企业的数据表明：用户行为数据的效力是金融数据的4倍 一、企业的数据来源 企业收集、存储、分
一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议。因此，只有搭建完善的数据运营分析框架，才能全面的衡量移动应用产品运营情况。除此之外，完整的数据运营分析框架还可以让产品经理和开发者不仅知道产品运营的基本状况和使用状况，更了解用户到底是谁，深入发现用户的需求。
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜，同样，没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少，一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的，毫无参考意义。
对于大量的用户数据，我们通常要进行用户生命周期建设去理解和维护用户，这时就需要用到大名鼎鼎的AARRR模型了。
文章内容是参照Jmeter官网和自己实践完成的，JMeter官网地址贴上，有兴趣的朋友可以去阅读一下：JMeter官网
在刚迈入数据的大门时，我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬，花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍，总算解决了这个问题。
为了进一步提升自己分析业务的能力，首先得先了解好在日常业务分析当中往往会用到那些数据指标。
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