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关键词

【干货】如何网站

主要框架包括商业目标,围绕商业目标要解决的问题,需要什么来回答这些问题,然后就是实施收集,自定义相关的网站报告,最后是后在正确的时间把正确的呈献给正确的人。 ? ,这情况可以优化广告登陆页来达成目标,在这里依然没有讨论非常具体的网站指标。 第三步:提出问题所需要的 一旦你知道应该问什么问题的时候,你也知道需要什么类,例如页面浏览量的,网站转换率的,在这个环节中,需要明确跟商业目标和需要解决的问题相关的指标和KPI。 第四步:部署网站方案 实施是检验真理的唯一标准,这时候场景应该从会议室切换到了网站从业者的工作桌上,根需要的,需要描述代码部署需求来获取。 一个好的网站实施方案应该是可行的,和商业相关的,有价值的。不用问,推动这个工作需要部门的配合和高层领导的支持。

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如何用「Why-What-How」思维

「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维,本文依例按此框架来拆」。相信很多朋友已经有了较丰富的经验,这里权且从个人的角度进行梳理,以资参考。 的定义,还有国外一本商务的书籍的定义作为注脚: ? 三. HOW:怎么进行 任何都是「细,对比,溯源」这三行为的不断交叉。 在细方式上,主要有以下三方式 横切:根某个维度对指标进行切及交叉 纵切:以时间变化为轴,切指标上下游 内切:根某个从目标内部进行划 ? 常用的长漏斗有渠道归因,AARRR,用户生命周期漏斗等等。短漏斗是有明确的目的,时间短,如订单转化漏斗和注册漏斗。在轨迹里,桑基图是一常用的方式。 手段的细往往交叉着使用,如订单漏斗纵切完可以接着横切,看看是哪个维度的转化率导致的问题。 ? 内切上,主要是根现有市面上常见的,RFM,Cohort 和 Segment等方式进行

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    Python

    由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的信息。大公司通过对这些进行,可以得到一些有助于决策的信息。 再比如信贷领域,可以通过申请人的征信计算出申请人逾期的可能性大小,决定是否放贷,从而提高公司资金的使用价值。 在越来越热门的今天,学会,就是你升职加薪的重要砝码。 从今天开始,本公众号会出一系列的免费教程。帮助大家快速入门,领悟python的魅力。 本文是的第一课,教大家如何在python中手动框,这个是的基础,也是测试常用的一个工具。 2 要框 我们要在python中手动格式如下: ?

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    保持时间

    http://www.cnblogs.com/IClearner/p/7306335.html ? ?

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    常见的

    漏斗 漏斗是一套流程式,它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点阶段用户转化率情况的重要。 ? 全行为路径 全行为路径是互联网产品特有的一类方法,它主要根每位用户在APP或网站中的行为事件,用户在APP或网站中块的流转规律与特点,挖掘用户的访问或浏览式,进而实现一些特定的业务用途 热图提供了一清晰直观的方式来帮助解答这些问题。 5. 行为事件 行为事件是针对用户行为的之一,也是用户行为的核心和基础。 上周来自北京发生过购买行为的独用户,按照年龄段的布情况?每天的独session是多少?诸如此类的指标查看的过程中,行为事件起到重要作用。 那么,行为事件解决什么问题呢? 产品优化和运营是一个动态的过程,我们需要不断监测,调整产品设计或运营方法,然后继续监测效果。 上述用户行为,进行用户画像构有很大的应用。

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    mysql库的

    mysql锁 根级别为:全局锁,表级锁,页级锁,间隙锁,临键锁,行级锁 根锁共享策略为:共享锁,排他锁,意向共享锁,意向排他锁 根加锁策略为:乐观锁,悲观锁 其他锁相关:自增锁,mdl 在操作一个表时,会自动加上  MDL读锁,在变更表结构或者删除表时,会自动加上 MDL写锁 页级锁 只有RDB引擎才支持页级锁 锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一锁。 ,由于事务级别为重复读,理应Q3,Q5都一样,在Q1中,应该会查出b=6的并锁住,但是Q2的中,id为1的2,并不涉及锁,同时Q3是新增一条,无法锁住 行锁只能根索引锁住存在的,如果不存在时 将只会增加行锁 普通索引下: 如果在存在的索引中加锁,将会在索引2边进行间隙锁加锁 如果在不存在的索引中加锁,将会在此索引间隙中加锁 行锁 行锁是在索引记录上的锁,当表中没有索引时,innodb会自动创个隐藏主键索引用于做行锁 自增锁的配置 innodb_autoinc_lock_mode 3式 0:traditonal 表锁,每次都会产生表锁 1:consecutive 轻量锁,innodb默认,正常插入获得批量的锁,可以保证连续插入

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    使用神经网络的遗传基因

    这篇论文的题目是:"饮食网络:脂肪基因组学的瘦参",它的主要目标是将基因序列划为26个族。我从那篇论文中得到了灵感,在这里我想解释一下神经网络来解决这类问题的基本原理。 对SNP序列的将是本博客其余部的重点。 方法 我将介绍两主要的网络架构(以及另一网络,它的参经过了改进,从而克服了机器学习中的一些主要问题)以及一些技术技巧...... 1000个基因组人口布(族) 降维 如上所述,减少中的自由参是很必要的(在我们的例子中,我们要处理大约3000万个参)。 因此,为了获得损失,我们需要除以该循环中的minibatch量。 我强烈议使用 early stopping,这样做的理由是根验证损失自动确定何时停止训练并保存最佳的最后结果。 云端训练 您将受益于在云端训练并节省时间。 结果 我回顾了科学家在结果时遇到的一些已知困难,并发现有必要与你享这些困难,以便为开发此类网络的动态行为提供可靠的证

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    个人平台

    虚拟环境 conda create -n superset python=3.6 anaconda 后面加上anaconda,可以不用重复安装原有依赖包 激活 source activate superset

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    的思路,主要点 ? 例如 : ? 注意 :1 一定要在一定的业务逻辑基础之上 2 注意 非空字段 和 外键 字段

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    八大:OGSM

    上一篇享了经营的基本思路,很多小伙伴习惯性的问:那做经营有没有什么呢?有的,可以参考OGSM,今天跟大家简单享一下。 一、OGSM是什么? 冲完不还是掉下来…… 总之,如果只抓着具体的字,就很难扯清楚到底多大合适。OGSM中,把企业发展目标O至于更高一层,这样便于大家从自一亩三地里跳出来,站在全局视角看经营目标。 “你看同行都在跌,不如我们就……”、 “你看去年同期也在跌,不如我们就……” “你看ABtest中,参照组也在跌,不如我们就……” 传统经营中,你总是能听到改目标的理由,然后目标就在扯皮中改来改去 OGSM中,采用O(定性目的)G(定量目标)离的方式,一定程度上解决了这个问题。比如O定为:2022年度成为行业销量第一。那么如果面临全行业下降,就能通过行业,合理、合法、不扯皮地调整目标。 不过作为做的小伙伴,我们自己知道这些事就好了。毕竟找工作的时候,被人问到“你会什么呀”多说一个总是好的,哈哈。

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    八大之——漏斗(三)

    比如,之前在知乎上看到有人问: 1、漏斗,统计的是人?还是次? 2、如何构漏斗?要将浏览→完成交易中的每步都列出来吗? 3、有哪些场景? 今天我们就来一起捋捋常见的方法——漏斗,同时逐一回答上述问题。 一、什么是漏斗 漏斗,简单来讲,就是抽象产品中的某一流程,观察流程中每一步的转化与流失。 ? 通过产品每一个设计步骤的反馈得出产品的运行情况,然后通过阶段的具体改善产品的设计,提升产品的用户体验,这就是漏斗的核心价值。 漏斗,仅仅是帮助我们问题的工具,重要的是要培养的思想:通过精细化的拆,从宏观的视角,将复杂的事件为独的归因。 漏斗到这里就结束了,下一篇是热图,诸葛君将继续解读如何改善用户体验,提升转化,帮你更好地运用驱动产品运营。

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    八大之——热图(四)

    一、什么是热图? 两者有不同的应用场景,但当用户行为的采集和被重视起来后,热图与热图之间的差别逐渐变得更糊。因为对于同一个目标和需求,有时候我们能找到更优的和方案。 当然,诸葛io的热图,我们又增加了一些更重要的特性。 ,页面浏览次,页面内个可点击元素的点击人指标。 作为信息时代兼具客观性和易用性的——热图,可视化的呈现,帮助你快速发现背后的问题,为网站的优化提供有力的支撑,关注点击行为的同时更关注不同特点用户的浏览习惯,为用户呈现个性化的产品价值

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    SQLAlchemy之间的关系

    phone = db.Column(db.String(20)) # articles为关系属性(一个集合,可以像列表一样操作,在关系的出发侧定义 ## relationship()函的第一个参为关系另一侧的名称 :"表名.字段名" ## 类对应的表名由Flask-SQLAlchemy生成,默认为类名称的小写形式,多个单词通过下划线隔 author_id = db.Column(db.Integer , db.ForeignKey('author.id')) # # 外键字段(author_id)和关系属性(articles)的命名没有限制 ## 关系可通过操作关系属性进行 >>>shansan >>>db.session.add(shansan) # 将创库记录添加到会话中 >>>db.session.add(hello) >>>db.session.add(boy) >>>shansan.articles.append 关联表不存储,只用来存储关系两侧的外键对应关系 定义关系两侧的关系函时,需要添加一个secondary参,值设为关联表的名称 关联表由使用db.Table类定义,传入的第一个参为关联表的名称

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    实用篇:如何落地or挖掘流程?

    工作者最长也是有效的一工作方式是带项目,无论是还是专项挖掘,项目制能使尽量贴近业务并且有效理解业务和个维度。那么如何面向业务落地的(挖掘)流程? ? 输出物料: 周期:4天 四、专项) 经过需求确认,清洗之后,开始了专项和挖掘工作,包括常用的描述性统计、类、聚类、管理、序列、规则提取等工作,并在专项结束后完成测试工作 目的:报告撰写、。 输出物料:报告、流程和节点、评估报告等 周期:7天 五、部署与实施优化 本阶段包括结果输出,方式可能是邮件、会议类(通常是二者配合),在业务报告沟通中确认落地执行计划,并安排排期和计划方案 ,同时师进行收集,等业务执行完毕后进行效果再评估,并根评估结果优化前期报告或结果。

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    工具--R语言优点

    它也被称为“R Project”,具有多描述,例如: 用于统计可视化和预测软件 一面向对象的编程语言,提供了对象、运算符和函来探索、和可视化 用于统计的环境,支持几乎所有所需的处理 、统计和图表 一个开源软件项目,得到了庞大用户社区的广泛采取,在质量和字准确度方面树了高标准 尽管R软件在某些领域非常风靡,得到广泛采用,但它在企业领域却迟迟没有取得进展,这主要是受到了和处理限制相关挑战的影响 例如,当布在多台服务器上时,计算所有销售的全球平均字对于标准R程序包将很难完成。同样,对公司的所有客户一个细也是一项艰巨的任务。 这些用例要求并行算法,或使用另一能够在所有服务器和节点上运行的方法,以处理所有。但要实现这一目标却并非易事。 企业级R Teradata Aster R库允许库中的所有上并行运行,有效克服了这些挑战。该库简单易用,采用了类似于R语言的语法,并打包了可即运行的预构并行算法。

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    TensorFlow 2神经网络——以iris为例

    TensorFlow 的 Keras API 来构层以及整个。 鸢尾属约有 300 个品,但我们的程序将仅对下列三个品进行类:山鸢尾维吉尼亚鸢尾变色鸢尾导入和解训练集下载集文件并将其转换为可供此 Python 程序使用的结构。 也就是说,您能否使用传统编程技巧(例如大量条件语句)创?也许能,前提是反复集,并最终确定花瓣和花萼测量值与特定品的关系。对于更复杂的集来说,这会变得非常困难,或许根本就做不到。 准确率为 80% 的鸢尾花类器 测试集评估与训练相似。最大的区别在于,样本来自一个单独的测试集,而不是训练集。 为了公正地评估的效果,用于评估的样本务必与用于训练的样本不同。测试 Dataset 的与训练 Dataset 相似。

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    八大:同期群

    今天继续来谈八大系列。今天享的,是一个原理很简单,但是应用很广泛的:同期群。在商品、用户、渠道上,都用得着哦。 一、同期群的原理 同期群原理很简单:豆子。 二、商品同期群:商品LTV 商品中的同期群,也被称为商品LTV。 不止商品,用户也能用得上。 三、用户同期群:用户留存率 用户同期群,也被称为用户留存率。 做法如下: 设定用户群(一般按注册时间or注册渠道)。 如果发现某些节点,用户留存明显下降,则说明这些节点出现问题,需要进一步。同时,基于同期群,可以拟合出预计留存用户量,就能为运营筹划服务用户资源,提供支持(如下图)。 单靠同期群解释不了,需要其他来解释。

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    八大:详解RFM

    今天跟大家享的是一个经常被提及,但是价值被严重低估的:RFM。 F:频次越低,越需要用一次性手段(比如促销、赠礼),频次越高,越可以用持续性手段(积) 来维护 因此RFM能直接从推导出行动议,是一非常好用的办法。 二、RFM的小例子 一起来看个具体例子:某个打车出行APP,已按RFM格式,统计好用户(如下图,仅为示例100条),现领导要求:用户情况。要怎么呢? 第一步:先看M。 这样就完成了一个简单的RFM,而且每个客群都有针对性业务议给到哦。 如果只到这里就停下,那就太可惜了!因为RFM价值远远不止于此。 因此,RFM可以用,但是要结合用户消费品类,做细化思考哦。 作者:小熊妹。界新人,喜欢挖掘。

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    八大:人货场

    之前享了销售的基本做法,今天来享一个销售最常用的:人货场。这是来源于传统零售业的经典,在电商环境里其实也能用。大家一起来看一下。 传送门:一文看懂:销售怎么做? 因此人货场被非常广泛地用于诊断销售情况。具体操作时,根销售形式的不同(实体门店/线上店铺/APP站内转化/电话销售……),人货场指标会有区别。 不过这样太过粗糙,想做得更细致,可以用法,区业务员/消费者的层级。因为二八法则普遍存在于个领域,因此区出谁是A级销售,谁是大客户,能更有效地监控“人”的因素。 同商品一样,场因素如果单独拆开,可以独一个渠道出来,专门对上边的问题加以研究。 在做销售的时候,只要能定位到即可,再多的留给商品去做。 六、不足之处 人货场产生于传统零售业,而传统零售业里,“场”才是最主要因素。占了有利旺铺位置,就能有源源不断的客流。 但互联网消费不是这样,促销活动、明星带货等效果更明显。

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