主要框架包括商业目标，围绕商业目标要解决的问题，需要什么数据来回答这些问题，然后就是实施数据收集，自定义相关的网站分析报告，最后是分析后在正确的时间把正确的数据呈献给正确的人。 ? ，这种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分析指标。 第三步：提出问题所需要的数据 一旦你知道应该问什么问题的时候，你也知道需要什么类型的数据，例如页面浏览量的数据，网站转换率的数据，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：部署网站分析方案 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分析从业者的工作桌上，根据需要的数据，需要描述代码部署需求来获取数据。 一个好的网站分析实施方案应该是可行的，和商业相关的，有价值的。不用问，推动这个工作需要各部门的配合和高层领导的支持。
「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，本文依例按此框架来拆分「数据分析」。相信很多朋友已经有了较丰富的分析经验，这里权且从个人的角度进行梳理，以资参考。 数据分析的定义，还有国外一本商务分析的书籍的定义作为注脚： ? 三. HOW：怎么进行数据分析 任何数据分析都是「细分，对比，溯源」这三种行为的不断交叉。 在细分方式上，主要有以下三种方式 横切：根据某个维度对指标进行切分及交叉分析 纵切：以时间变化为轴，切分指标上下游 内切：根据某个模型从目标内部进行划分 ? 常用的长漏斗有渠道归因模型，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。在轨迹分析里，桑基图是一种常用的方式。 各种手段的细分往往交叉着使用，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，主要是根据现有市面上常见的分析模型，RFM，Cohort 和 Segment等方式进行分析。
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由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。 再比如信贷领域，可以通过分析申请人的征信数据，建模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。 在数据分析越来越热门的今天，学会数据分析，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数据分析和建模的免费教程。帮助大家快速入门数据分析，领悟python的魅力。 本文是数据分析的第一课，教大家如何在python中手动建立数据框，这个是数据分析的基础，也是数据测试常用的一个工具。 2 要建立的数据框 我们要在python中手动建立的数据格式如下： ?
http://www.cnblogs.com/IClearner/p/7306335.html ? ?
漏斗分析模型 漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。 ? 全行为路径分析模型 全行为路径分析是互联网产品特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在APP或网站中的行为事件，分析用户在APP或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途 热图提供了一种清晰直观的方式来帮助解答这些问题。 5. 行为事件分析模型 行为事件分析模型是针对用户行为的分析模型之一，也是用户行为数据分析的核心和基础。 上周来自北京发生过购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立session数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。 那么，行为事件分析模型解决什么问题呢？ 产品优化和运营是一个动态的过程，我们需要不断监测数据，调整产品设计或运营方法，然后继续监测效果。 上述分析模型在分析用户行为，进行用户画像构建有很大的应用。
mysql各种锁 根据级别分为:全局锁,表级锁,页级锁,间隙锁,临键锁,行级锁 根据锁共享策略分为:共享锁,排他锁,意向共享锁,意向排他锁 根据加锁策略分为:乐观锁,悲观锁 其他锁相关:自增锁,mdl 在操作一个表数据时,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种锁。 ,由于事务级别为重复读,理应Q3,Q5数据都一样,在Q1中,应该会查出b=6的数据并锁住,但是Q2的中,id为1的数据2,并不涉及锁,同时Q3是新增一条数据,无法锁住 行锁只能根据索引锁住存在的数据,如果数据不存在时 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会自动创建个隐藏主键索引用于做行锁 自增锁的配置 innodb_autoinc_lock_mode 3种模式 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
这篇论文的题目是:"饮食网络:脂肪基因组学的瘦参数"，它的主要目标是将基因序列划分为26个种族。我从那篇论文中得到了灵感，在这里我想解释一下建立神经网络来解决这类问题的基本原理。 对SNP序列的分析将是本博客其余部分的重点。 方法 我将介绍两种主要的网络架构(以及另一种网络，它的参数经过了改进，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个基因组人口分布（种族） 降维 如上所述，减少模型中的自由参数是很必要的(在我们的例子中，我们要处理大约3000万个参数)。 因此，为了获得损失，我们需要除以该循环中的minibatch数量。 我强烈建议使用 early stopping，这样做的理由是根据验证损失自动确定何时停止训练并保存最佳的最后模型结果。 云端训练 您将受益于在云端训练模型并节省时间。 结果 我回顾了数据科学家在分析结果时遇到的一些已知困难，并发现有必要与你分享这些困难，以便为开发此类网络的动态行为提供可靠的证据。
创建虚拟环境 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
数据库模型分析的思路，主要点 ? 例如 ： ? 注意 ：1 分析 一定要建立在一定的业务逻辑基础之上 2 注意 非空字段 和 外键 字段
上一篇分享了经营分析的基本思路，很多小伙伴习惯性的问：那做经营分析有没有什么模型呢?有的，可以参考OGSM模型，今天跟大家简单分享一下。 一、OGSM模型是什么？ 冲完不还是掉下来…… 总之，如果只抓着具体的数字，就很难扯清楚到底多大合适。OGSM模型中，把企业发展目标O至于更高一层，这样便于大家从各自一亩三分地里跳出来，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……” 传统经营分析中，你总是能听到各种改目标的理由，然后目标就在各种扯皮中改来改去 OGSM模型中，采用O（定性目的）G（定量目标）分离的方式，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，就能通过行业数据，合理、合法、不扯皮地调整目标。 不过作为做数据分析的小伙伴，我们自己知道这些事就好了。毕竟找工作的时候，被人问到“你会什么模型呀”多说一个总是好的，哈哈。
比如，之前在知乎上看到有人问： 1、漏斗，统计的是人数？还是次数？ 2、如何构建漏斗模型？要将浏览→完成交易中的每步都列出来吗？ 3、有哪些分析场景？ 今天我们就来一起捋捋常见的数据分析方法——漏斗分析模型，同时逐一回答上述问题。 一、什么是漏斗分析模型 漏斗分析模型，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数据反馈得出产品的运行情况，然后通过各阶段的具体分析改善产品的设计，提升产品的用户体验，这就是漏斗模型的核心价值。 漏斗分析，仅仅是帮助我们分析问题的工具，重要的是要培养数据分析的思想：通过精细化的拆分，从宏观的视角，将复杂的事件分析拆分为独立的归因分析。 漏斗分析到这里就结束了，下一篇是热图分析模型，诸葛君将继续解读如何改善用户体验，提升转化，帮你更好地运用数据驱动产品运营。
一、什么是热图分析模型？ 两者各有不同的应用场景，但当用户行为数据的采集和分析被重视起来后，热图与热图之间的差别逐渐变得更模糊。因为对于同一个分析目标和需求，有时候我们能找到更优的分析模型和方案。 当然，诸葛io的热图分析模型，我们又增加了一些更重要的特性。 ，页面浏览次数，页面内各个可点击元素的点击人数等数据指标。 作为信息时代兼具客观性和易用性的数据分析模型——热图分析，可视化的数据呈现，帮助你快速发现数据背后的问题，为网站的优化提供有力的数据支撑，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
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()函数的第一个参数为关系另一侧的模型名称 ："表名.字段名" ## 模型类对应的表名由Flask-SQLAlchemy生成，默认为类名称的小写形式，多个单词通过下划线分隔 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 ## 建立关系可通过操作关系属性进行 >>>shansan >>>db.session.add(shansan) # 将创建的数据库记录添加到会话中 >>>db.session.add(hello) >>>db.session.add(boy) >>>shansan.articles.append 关联表不存储数据，只用来存储关系两侧模型的外键对应关系 定义关系两侧的关系函数时，需要添加一个secondary参数，值设为关联表的名称 关联表由使用db.Table类定义，传入的第一个参数为关联表的名称
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ ? 输出物料：数据 周期：4天 四、专项分析（建模） 经过需求确认，数据清洗之后，开始了专项数据分析和挖掘工作，包括常用的描述性数据统计、数据分类、聚类、管理、序列、规则提取等建模工作，并在专项分析或建模结束后完成模型测试工作 目的：报告撰写、模型搭建。 输出物料：分析报告、建模流程和节点、模型评估报告等 周期：7天 五、部署与实施优化 本阶段包括数据结果输出，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 ，同时数据分析师进行数据收集，等业务执行完毕后进行效果再评估，并根据评估结果优化前期报告或模型结果。
它也被称为“R Project”，具有多种描述，例如： 用于统计分析、数据可视化和预测建模的数据分析软件 一种面向对象的编程语言，提供了对象、运算符和函数来探索、建模和可视化数据 用于统计分析的环境，支持几乎所有数据分析所需的数据处理 、统计模型和图表 一个开源软件项目，得到了庞大用户社区的广泛采取，在质量和数字准确度方面树立了高标准 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，这主要是受到了数据和处理限制相关挑战的影响 例如，当数据分布在多台服务器上时，计算所有销售的全球平均数字对于标准R程序包将很难完成。同样，对公司的所有客户建立一个细分模型也是一项艰巨的任务。 这些用例要求建立并行算法，或使用另一种能够在所有服务器和节点上运行的方法，以处理所有数据。但要实现这一目标却并非易事。 企业级R Teradata Aster R库允许分析函数在数据库中的所有数据上并行运行，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，并打包了可立即运行的预构建并行算法。
TensorFlow 的 Keras API 来构建各层以及整个模型。 鸢尾属约有 300 个品种，但我们的程序将仅对下列三个品种进行分类：山鸢尾维吉尼亚鸢尾变色鸢尾导入和解析训练数据集下载数据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）创建模型？也许能，前提是反复分析该数据集，并最终确定花瓣和花萼测量值与特定品种的关系。对于更复杂的数据集来说，这会变得非常困难，或许根本就做不到。 准确率为 80% 的鸢尾花分类器 建立测试数据集评估模型与训练模型相似。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。 为了公正地评估模型的效果，用于评估模型的样本务必与用于训练模型的样本不同。测试 Dataset 的建立与训练 Dataset 相似。
今天继续来谈数据分析八大模型系列。今天分享的，是一个原理很简单，但是应用很广泛的模型：同期群模型。在商品分析、用户分析、渠道分析上，都用得着哦。 一、同期群的原理 同期群分析原理很简单：种豆子。 二、商品同期群：商品LTV模型 商品分析中的同期群模型，也被称为商品LTV模型。 不止商品分析，用户分析也能用得上。 三、用户同期群：用户留存率模型 用户同期群分析，也被称为用户留存率模型。 做法如下： 设定用户分群（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，需要进一步分析。同时，基于同期群数据，可以拟合出预计留存用户数量，就能为运营筹划服务用户资源，提供数据支持（如下图）。 单靠同期群解释不了，需要其他分析模型来解释。
今天跟大家分享的是一个经常被提及，但是价值被严重低估的模型：RFM模型。 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（积分） 来维护 因此RFM能直接从数据推导出行动建议，是一种非常好用的办法。 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，统计好用户数据（如下图，仅为示例数据100条），现领导要求：分析分析用户情况。要怎么分析呢？ 第一步：先看M。 这样就完成了一个简单的RFM分析，而且每个客群都有针对性业务建议给到哦。 如果只到这里就停下，那就太可惜了！因为RFM模型价值远远不止于此。 因此，RFM模型可以用，但是要结合用户消费品类，做细化思考哦。 作者：小熊妹。数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
之前分享了销售分析的基本做法，今天来分享一个销售分析最常用的模型：人货场模型。这是来源于传统零售业的经典分析模型，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：销售数据分析怎么做？ 因此人货场模型被非常广泛地用于诊断销售情况。具体操作时，根据销售形式的不同（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，可以用分层分析法，区分业务员/消费者的层级。因为二八法则普遍存在于各个领域，因此区分出谁是A级销售，谁是大客户，能更有效地监控“人”的因素。 同商品分析一样，场因素如果单独拆开，可以独立一个渠道分析出来，专门对上边的问题加以研究。 在做销售分析的时候，只要能定位到即可，再多的分析留给商品分析去做。 六、模型不足之处 人货场模型产生于传统零售业，而传统零售业里，“场”才是最主要因素。占据了有利旺铺位置，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。
企业金融服务平台（TEFP ）是以金融科技助力中小企业普惠融资服务的科技创新产品。依靠腾讯在互联网领域的信息服务能力，为中小微企业和金融机构建立高效的信息连接服务;通过构建亿级企业知识图谱，为金融机构提供企业身份认证、企业情报、企业评估、企业监控等能力......
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