RFM 模型的概念介绍，用途，详细的使用方法本博文都不 一一 介绍了，毕竟如此常见的模型，前人论文文献、各平台都已经十分详细的叙述了整个流程。所以我们便将侧重点放在根据场景进行了优化调整的 LRFMC 模型上，这里穿插回顾少部分精华理论即可。
本文主要介绍了在手机QQ浏览器APP中，如何搭建个性化推荐系统，从而提高用户的点击率和活跃度。主要包括以下几方面：1.基于用户画像的个性化推荐，利用用户行为数据进行建模，实现用户分群；2.结合业务场景，分析并优化推荐效果，提高点击率；3.搭建实时推荐系统，实现快速迭代，提高用户满意度。
几十年来，当前和未来网络最关键的性能指标一直是端到端延迟、吞吐量能效和服务可靠性。为了有效地刻画信息新鲜度，2011年法国阿维尼翁大学的Altman等提出了信息老化的概念，用于定量研究互联网用户基于较小信息更新成本获取信息服务费的问题。同年，为了刻画车联网中远程系统获取的状态信息在更新过程中的新鲜程度，美国罗格斯大学的Kaul等正式提出了信息年龄（AoI, age of information）的概念。
某游戏公司为了监测新上市游戏APP的受欢迎程度，通过数据来分析用户的总数、用户的平均年龄及活跃用户（连续两天访问）的总数和平均年龄。以下表格为用户登录信息表明细。
手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一，下图是某手机厂商数据库中的用户行为信息表中部分数据的截图。
小编新接触语音SDK项目，SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目，识别效果是至关重要的一环，识别效果评测也是一项测试重点。为了制定一个专业、全面的效果评测的方案，小编学习了相关知识，对方案制定有了初步思路。希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●)
注释：这篇文章相当长，请耐心看完。 来自德国奥尔登堡大学心理学部的Catharina Zich等人在Neurobiology of Aging杂志上发表了一项基于EEG和fNIRS同步采集的研究，旨在探究年龄和神经反馈这两种因素对运动想象信号的影响。结果发现：在运动想象时，年轻人的ERD变化和HbR变化相对于老年人表现出更明显的单侧化；神经反馈可以增强运动想象期间的EEG和fNIRS信号。 摘要 众所周知，中风会造成较为严重的运动损伤。运动想象（MI）被认为是治疗中风的一种有效手段，尤其是将其与神经反馈（N
随着科技发展，银行陆续打造了线上线下、丰富多样的客户触点，来满足客户日常业务办理、渠道交易等客户需求。面对着大量的客户，银行需要更全面、准确地洞察客户需求。在实际业务开展过程中，需要发掘客户流失情况，对客户的资金变动情况预判；提前/及时针对客户进行营销，减少银行资金流失。本次竞赛提供实际业务场景中的客户行为和资产信息为建模对象，一方面希望能借此展现各参赛选手的数据挖掘实战能力，另一方面需要选手在复赛中结合建模的结果提出相应的营销解决方案，充分体现数据分析的价值。
在运营过程中，用户分层的作用很明显，它能帮助我们把用户分成各个层次和群体，然后我们根据各个层次和群体的不同，才能有的放矢的制定出更精准、更有针对性的运营策略。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102812520 简介：⼿把⼿玩转es的聚合查询之桶聚合 ES聚合分析 聚合分析是数据库中重要的功能特性，完成对⼀个查询的数据集中数据的聚合计算，如：找出某字段（或计算表达式的结果）的最⼤值、最⼩值，计算和、平均值等。ES作为搜索引擎兼数据库，同样提供了强
在成熟的大脑中，大脑连接的结构和功能指纹可以用来识别个体的独特性。然而，使某一特定大脑区别于其他大脑的特征是否在出生时就已经存在仍不得而知。本研究利用发育中的人类连接组计划(Human Connectome Project, dHCP)的神经影像数据，对早产儿围产期进行两次扫描，以评估发育中的脑指纹。我们发现，62%的参与者可以通过后来的结构连接组与从较早时间点获得的初始连接矩阵的一致性来识别。相反，同一被试在不同时间点的功能连接体之间的相似性较低。只有10%的参与者在功能连接体中表现出更大的自相似性。这些结果表明，结构连接在生命早期更稳定，可以代表个体的潜在连接组指纹:当新生儿必须快速获得新技能以适应新环境时，一个相对稳定的结构连接组似乎支持功能连接组的变化。
Amos是一款基于图像处理和数据分析的软件，被广泛应用于社会科学、医学、心理学等领域。它的独特功能可以帮助用户更加高效、精准地进行数据分析和可视化。在本文中，我将重点介绍Amos的三个独特功能，并结合实际案例来说明这些功能的应用和优点。
Elasticsearch 除了在搜索方面非常之快，对数据分析也是非常重要的一面。正确理解 Bucket aggregation 对我们使用 Kibana 非常重要。Elasticsearch 提供了非常多的 aggregation 可以供我们使用。其中 Bucket aggregation 对于初学者来说也是比较不容易理解的一个。在今天的这篇文章中，我来重点讲述这个。
Elasticsearch 除了在搜索方面非常之快，对数据分析也是非常重要的一面。正确理解 Bucket aggregation 对我们使用 Kibana 非常重要。Elasticsearch 提供了非常多的 aggregation [ˌæɡrɪˈɡeɪʃn] 可以供我们使用。其中 Bucket aggregation 对于初学者来说也是比较不容易理解的一个。在今天的这篇文章中，我来重点讲述这个。
从人、货、场三个维度，即客户维度、产品维度、区域维度对优衣库畅销款商品的销售情况进行数据分析和可视化报告展示。（数据来源：2023年某时段取样)
一个聪明的营销者懂得“了解你的客户”的重要性。营销人员不能仅关注于产生更多的点击量，他们必须遵循从增加点击率到保持、忠诚和建立客户关系的模式转变。 与其把整个客户群作为一个整体来分析，不如把他们分成同质化的群体，了解每个群体的特点，让他们参与相关的活动，而不是仅仅根据客户的年龄或地理位置来细分。 接下来介绍的RFM模型是最受欢迎的、易于使用的和有效的客户细分方法之一，它使市场营销人员能够分析客户行为。
执行功能是指个体对各项认知能力进行协调监督，以保证个体以灵活而优化的方式实现某一特定目标的心理活动。执行功能作为一种高级认知能力，是个体成功完成日常生活中许多活动的重要条件。因此，越来越多的研究人员开始关注儿童青少年时期执行功能的发育特点。 近年来，许多研究表明执行功能的成功不仅依赖局部脑区的功能活动，还涉及到大尺度脑功能网络之间的协调合作。此外，越来越多的证据表明大尺度脑功能网络的发育变化有助于个体认知控制的提升。因此，揭示不同年龄的儿童在完成执行功能任务时大尺度脑功能网络的差异有助于进一步揭示儿童执行功能发育过程中的神经机制。 近期，浙江大学陈飞燕领衔的团队在NeuroImage发表题目《Modular segregation of task-dependent brain networks contributes to the development of executive function in children》的研究论文。他们运用了以图论为基础的脑网络分析方法，研究了儿童在完成执行功能任务时，在全脑功能网络模式上所表现出的发育特点，以及可能对执行功能行为绩效的提升存在的作用。 7-13岁是儿童各项执行功能及相关的脑功能快速发展的一个重要阶段，这一阶段的执行功能被认为是影响学校各方面学习和表现（如学业成绩、时间管理技能和其他与学校相关的行为）的一个关键因素。因此，该研究主要关注了7-13岁儿童基于任务的脑功能网络的发育变化特点。根据之前静息态脑功能网络或结构网络发育方面的研究结果，该研究假设，从7-13岁，基于任务的功能网络模块化结构会越来越清晰。随着年龄的增长，某些模块的模块内连接增加，模块间连接减少。此外，大脑功能网络的模块性分离可能会支持执行功能的提升。本文对该研究进行详细解读。
不会模型，做不了分析！ 最近在做一个比较大型公司的案子，涉及到营销、销售、架构、财务等各方面的分析和研究，不得不说，在信息量很大、分析维度很多的时候，有准确的分析思路和结构真的起了非常大的梳理作用。因为，再多的信息量，只要在模型的框架内，在辨别是否是否有用后，进行合理的分类，会让整体的思路清晰很多。 在跟很多优秀的人交流学习之后，会发现他们之所以能够夸夸其谈，并且头头是道，不仅仅是因为知识储备够多，还在于拥有了准确的分析思路，这就是分析模型。 那么这些模型到底要怎么使用呢？下面就以RFM模型为例来做说明。
《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄
《三个要点解构数据分析的思维模式》（复制打开：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTAxMDQzNQ==&mid=2650607860&idx=3&sn=52a7
你为成为数据科学家做好了充分的准备。你参加Kaggle比赛，看了大量的Coursera课程。你感觉已经准备好了，但数据科学家的实际工作将与你的预期大不相同。
业务数据描述将从统计学角度来分析这指标。利用统计方法,数据分析人员可以通过相应统计模型开展数据分析。数据分析过程包括数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现及形成分析报告。 业务报表是指对业务内容和数据的统计分析图表。统计图表代表了一张图像化的数据,形象地呈现数据。我们常常提到的可视化分析图表一般包括比较类图表,占比类图表,相关类图表和趋势类图表。
数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界；数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程。
在具体设计 Metrics 之前，首先需要明确需要测量的对象。需要测量的对象应该依据具体的问题背景、需求和需监控的系统本身来确定。
再具体设计Metrics之前，首先需要明确要测量的对象，需要测量的对象应该根据具体的问题背景,需求和需监控的系统本身来确定;
卓越云计算之旅始于制定与企业的业务目标最相关的指标。选择具有适当规模的适当指标很重要。
背景：脑卒中后的运动结果可以通过下行皮质运动通路的结构和功能生物标志物来预测，通常分别通过磁共振成像和经颅磁刺激来测量。然而，完整的皮质运动功能的确切结构决定因素尚不清楚。识别皮质运动通路的结构和功能联系可以为脑卒中后运动损伤的机制提供有价值的见解。这项研究使用监督机器学习来分类上肢运动诱发电位状态，使用卒中早期获得的MRI测量。方法：回顾性分析脑卒中后1周内上肢中重度无力患者91例(女性49例，年龄35 ~ 97岁)的资料。使用T1和弥散加权MRI的指标训练支持向量机分类器来分类运动诱发电位状态，使用经
如果想查看某些因素，如年龄，性别，分期，肿瘤数目，大小，实验室指标 或者 通过生信手（tao）段（lu）构建的模型和评分是否对预后有影响时候，经常会把连续变量变为分类变量，然后绘制KM曲线或者列线图等。
上期我们分享了jupyter notebook几个好用的插件 超好用的jupyter notebook5个常用插件，最近很多朋友问到关于用户画像的问题，似乎大家对此都很感兴趣，今天我们就来聊一聊到底什么是用户画像，它的作用是什么以及如何通过数据挖掘的方法做出准确的用户画像。
如果时光能倒推三十多年前，那时的我们很难想象，我们的世界靠智能连接世界的各个角落，智能手机不仅仅能够打电话，还能帮助我们实现商业经济行为，如购物、信贷、交通、教育等等。
在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
随着科技的发展，时序数据在我们的认知中占据越来越多的位置，小到电子元件在每个时刻的状态，大到世界每天的新冠治愈人数，一切可观测，可度量，可统计的数据只要带上了时间这个重要的因素就会成为时序数据。在运维领域，时序数据的范围则缩小到软件系统及其关联事物上面。随着数字化，物联网，人工智能等新技术的蓬勃发展，时序数据在运维领域也产生了爆发的增长，那么，究竟什么是时序数据，时序数据在智能运维（AIOps）领域又能为人们带来哪些价值呢？本文将会围绕这两点进行阐述，并拓展介绍一些具体应用时序数据的算法。
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。
企业数据中台搭建完完成之后，如何让数据中台中的数据资产越用越多，越用越活，越用越稳定，这就需要数据中台运营机制。
可视化图表千千万，很多小伙伴在选择过程中就容易犯选择困难症。即使选择了一款图表，后期也可能发现可视化图表既无法准确表达自己的意图，也没能向阅读者传达出应有的信息，可视化图形让人困惑或看不懂。
我们经常用随机森林等机器学习又或者是其他数据挖掘的方法寻找某些疾病的biomarker或者候选基因。但是来自临床的数据包括了生存事件等信息，数据的内容有所不同，所以需要一些和之前不太一样分析方法，其中常见的就是通过制作生存曲线图获取结论。
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
最近有朋友在问怎么做用户分群，刚好看到有个RFM客户价值模型，就移过来用python简单演示一下，感觉还是有一定的作用的。
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者，预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。
基本上每个公司都有一个NOC团队，负责整个公司技术保障的值班与运营。NOC（Network Operation Center）网络运营中心，这篇捋下NOC负责主要内容。
人人都是产品经理火了那么多年，现在又开始人人都是数据分析师了！一个公司就那么多坑位，很少能见到几家公司专门配备一个数据分析师，供其他部门使用，现实就是这么骨干地把你打造成一个全方位人才。
2018 年底，TesterHome 社区首次发起了测试行业问卷调研，希望通过社区平台发布专属于测试从业者的非机构调研报告，总共有 2000 余人参与。 2019 年即将收尾，我们又将迎来崭新的一年 2020 年，社区再次诚挚邀请新老朋友参加本次问卷！ 本次问卷由 TesterHome 社区 发起，通过问卷您可以了解到关心的信息： 您的年龄处于行业什么区间 您的薪水到底是什么水平 您的技术栈是否是行业主流方向 您的职业规划的制定 去年和今年测试行业发生了什么变化？ 快来参加问卷调查吧！（总计 21 项，
今天给大家介绍11种数据分析方法，从大家耳熟能详的5W2H出发到群组分析等，基本上涵盖了工作生活中可能会用到的各种方法，下面我们一个一个来聊
登录【控制台】，选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】，可以看到监控分为服务监控与主机监控
哈佛商学院在美国进行的一项调查发现，95%的新品牌失败是由于无效的营销细分，其失败的原因在于每个消费者都是独立的个体，他们也有着独特的要求。 因此，千人一面的营销策略无法吸引所有用户。而成功品牌总是会向正确的消费者提供正确的产品，为此，营销人员需要彻底了解他们的客户，市场细分可以帮助品牌将客户划分为不同的独立的群体，以便分析他们的需求并与他们进行有效的沟通，是品牌研究消费者行为的重要工具。今天我们就来探讨：
当你在从事SEO工作中，你会遇到各种问题，比如：外链的消失，关键词排名的下滑，SEO并不是一个一劳永逸的事情，随着算法不断的调整，你可能需要对现有排名不断的维护，才能够保证长期稳定的状态。
在产品初期，当用户量比较少，原始粗犷的运营方式可以满足日常产品的需求。但随着产品逐步扩张，用户量也逐步增加，互联网流量红利的时代逐渐结束，粗暴的方式难以继续，多样化的用户需要精细化的运营。这个时候数字化精细化运营的价值将得到体现，提升效率，降低运营成本，把钱花在刀刃上。数字化运营包含有很多种如用户分层、用户分群、用户画像等多种方式。本篇主要介绍用户分层。
摘要 让微服务运行状态清晰可见。 Metrics是什么 直译是“度量”，不同的领域定义有所区别，在微服务领域中的定义： “对微服务的某个指标给予一个可量化程度的测量” Metrics应该具备的特性： Comparative（可对比）：指标能够在不同的微服务或同一个微服务的多个实例之间比较； Understandable（易理解）：指标所衡量的对象、计算方法和输出的结果值都是容易理解的； Ratio（理想的比例）：理想结果可预见，可以立即用于比较。 如何判定Metrics实现的优劣？ 衡量Metrics实现优
关于作者：我是水大人，资深潜水员，一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手，爱折腾不爱玩，爱总结爱思考的老兵，错了改改了又错的惯犯。
大家好，我是来自上海交通大学的宋利，接下来我将从以下三个方面为大家分享有关视频质量评价的内容。
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