下面将详细介绍两个用户增长业务与画像平台合作的实际案例。广告投放新增用户统计分析需求背景： 广告投放是用户增长业务实现拉新的主要方式之一，对于内容类产品其主要投放渠道包括信息流广告和应用市场。...用户增长广告投放团队提出了对新用户来源进行统计分析的业务需求，希望借助画像平台的能力辅助其做好新用户归因统计和后续的用户行为分析。...借助画像平台事件分析功能可以统计每个渠道下的实时新增用户量，此时便满足了广告投放团队查看不同渠道下实时新增用户量级的需求。...合作方式：画像平台通过新增标签、人群自动更新和投放分析满足了流失用户定期Push拉活的需求，Push平台需要支持定期拉取最新人群并匹配素材后进行投放，增长拉活团队需要在画像平台和Push平台上完成相关配置...当Push平台检测到相关人群更新成功之后会自动拉取最新的人群数据并进行Push推送。
，主动拉取数据，如果网络不稳定，那么当前批次拉取失败，最多重新拉一次，数据不会进Flume channel，更不会流到HDFS上，因此，这种方式在网络不稳定的情况下，不会造成数据缺失或重复； Kafka...我们目前有4台Broker节点，每个Topic在创建时候都指定了4个分区，副本数为2； 数据在进入Kafka分区的时候，使用了Flume的拦截器，从日志中提取用户ID，然后通过HASH取模，将数据流到Kafka...这 种方式，一方面，完成了简单的负载均衡，另一方面，确保相同的用户数据都处于同一个分区中，为后面实时计算模块的统计提供了极大的便利。...Flume Agent，并且设置的统一消费组（group.id），根据Kafka相同的Topic，一条消息只能被同一消费组内的一个消费者消费，因 此，Kafka中的一条消息，只会被这两个Flume Agent...如果需要精确统计累计去重指标，那么可能需要采用其它方式，比如：精确统计当天实时累计用户数，一种简单的办法是在HBase中使用计数器来配合完成。
（常用计算方法为有购买行为或深度网页交互行为的用户数占网站访问总用户数的比率）。...当我们决定将要进行广告展示，以及确定了广告的价格后，在这个广告位上选择放置什么广告呢？我们需要对大量的决策进行测试，选出正确的广告创意组合。...当用户数量较大时，各组间用户行为可以假设是相同的（即组间没有偏差）。...但是，这里有三个非常重要的关键点，是大家有必要进一步理解其数学理论原理的原因： 1 问题1 怎样验证两个组的用户的行为是无偏差、完全相同的 2 问题2 当两个组的用户行为不完全相同时（例如分组不够随机或者组内用户数量较小时...图2 图2 展示了A / B组的固定转化率，以及A / B组中的用户数量和z值之间的关系。 假设转化率不会随着我们收集更多数据而改变，我们需要每个组中大约3,000个用户达到70％的置信区间。
数据分析总是离不开各种指标和术语，最近我花了一周整理了共120个数据分析指标与术语：用户数据指标、行为数据指标、业务数据指标、数据分析术语、统计学常用语、数据报告常用术语。...数据埋点 数据埋点是一种常用的数据采集方法，是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求或产品需求对用户在应用内产生行为的每一个事件对应的页面和位置植入相关代码，并通过采集工具上报统计数据，以便相关人员追踪用户行为和应用使用情况...如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。 缺失值 它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。...概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。...平均数相同的两组数据，标准差未必相同。 皮尔森相关系数 皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。
数据指标体系含有十分丰富的统计量，从宏观上看，它是一个相对全面的有机整体；从微观上看，每个数据指标都有其特定含义，反映了某一细节的客观事实。...拉活新增用户数：当日通过deeplink（深度链接）进入App的新增用户数，通过UID排重。 签到人数：当日点击签到的人数，通过UID排重。...在自定义素材查询中查询某投放素材在某日拉活的总量，也能观察到该素材拉活后7日内每天的留存率。...消费用户：当日在相应消费额度范围内的消费用户数。...在用户数量上，ARPPU只考虑某一时间段内的付费用户，而非该时间段内所有的活跃用户。
From 爱你们的小编： “作为一枚完全不懂代码的生物狗，每次看到0代码的工具都忍不住要分享，今天依然是0代码系列~DDDD” 今天要吹爆的这个工具是来自华南理工大学的科研团队开发的IOAT：一种用于组学数据和临床数据统计分析的交互式工具...它可以快速执行癌症基因组数据的完整分析，用于亚型发现和生物标记物识别，而无需顾虑数据安全问题和编写任何代码。因此，IOAT能让癌症生物学家和生物医学研究人员更容易和安全地分析他们的数据。...通过使用IOAT，用户可以安全、方便地在他们的私有多组学研究数据上尝试各种方法的组合，找到适合他们数据的模型进行风险评估，确定癌症亚型。...同时它结合了多组学数据和临床数据，以更好地研究不同癌症患者的生命周期。 IOAT的操作流程 IOAT的主屏幕（上图）包括几个关键功能，特征选择和聚类分析的结果可以无限次地保存在用户指定的位置。...对所选的多组学数据进行K-Means聚类，得到不同的分子亚型。根据不同的分子亚型进行生存分析，以检验组间是否存在显著差异。
很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的方式抢占市场，这样的运作模式很难长时间维系。...XL-LightHouse使用【统计工程-统计组-统计项】的三层结构来管理所有统计需求。每一个统计需求叫做一个统计项，每个统计项都是基于一种或多种运算场景。...用户可根据需要创建若干个统计工程，每个统计工程可包含多个统计项，而基于同一份元数据的多个统计项叫做一个统计组。...（2）设置统计任务所需的分片数，每个分片对应一个RoaringBitMap数据结构，本系统过滤装置采用Redis扩展Redis-Roaring插件的方式实现，原始数值对应的分片可通过Hash取余获得。...系统统计结果数据存储采用时间戳压缩，根据统计周期划分成不同的时段，将每个统计项相同维度下的同一时段内的多个统计结果数值存储在不同的column内，列名采用delta压缩，同一时段内的数据使用相同的Key
如业务的目标是信息流广告收入，广告收益 = DAU（日活跃用户数）* IPU（人均阅读量）* ADload * 广告CPM，广告的eCPM = CTR * 单价 * 1000，在实际的运营中我们需要关注单价...微信的北极星指标，某个阶段内，定义为每日发送的消息数，用来衡量微信作为一款通讯软件的生命力。 B站视频的北极星指标，某个阶段内，定义为付费会员订阅数，可以衡量产品的价值，反应营收业绩。...，海淘作为重要目标，也是用户主要在小红书下单的方式，因此北极星指标定义为购物用户数； 第三个阶段：高速增长阶段；商业目标是快速增加用户数，用户价值为发现有趣的内容，因此北极星指标定义为活跃用户数； 第三个阶段...拉新的负责拉新，推广的负责推广，都知道自己带来了多少新用户。这样的话，既有了眼前的小目标，可以指导工作落地，又有大而全的北极星指标，让工作方向明晰有意义。...A/BTest： A/BTest设置一个对照组，一个实验组，对两组用户进行不同的产品策略来验证效果，验证可行后，在大规模应用更好的策略。如对比按钮文案的点击效果决定选择哪个文案设定为推广文案。
统计一日（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重） 2、WAU：Weekly Active Users 周活跃用户量。...统计一周（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重） 3、MAU：Monthly Active User 月活跃用户量。...4、用户分群分析 用户在某个特定条件下的用户分组或占比。例如：注册7天内下单的用户组、参与过A活动的用户等。 5、对比分析 将不同时段的数据进行对比，找出差值，进行产品优化或验证设计。...获取用户（Acquisition）：首先，你需要从广告/渠道等去拉新，获取用户。然而用户下载了不一定会安装，安装了不一定会使用该应用。所以激活成了这个层次中最关心的数据。...获取收入（Revenue）：收入一般有三种，付费应用、应用内付费及广告。 关注指标ARPU（平均每用户收入）、ARPPU（平均每付费用户收入）、CAC（用户获取成本）、LTV（生命周期价值）。
一键拉起：无论用户是否已下载App，都能实现从web跳转到App内指定页面，缩短用户转化流程，快速提升拉新促活效果。...，并且尽量提升活动的拉新转化率。...2、拉新&召回统计：可统计社群、短信、邮件、海报、网站等任意拉新或召回链接带来的新老用户数据。...2、业绩精准统计：能有效区分每个地推人员带来的安装量，从而精准统计每个地推员业绩，同时统计用户在安装后的注册、留存、付费等数据，有效衡量推广效果。...广告投放场景：渠道统计解决方案信息流广告、线下广告、搜索广告、社群广告等投放类型是常见的广告形式，想要衡量每种广告形式、每个广告坑位、每个广告渠道的推广效果，并形成横向对比的分析体系以及作弊防护，就需要用到一站式的统计解决方案
这些概念是营销学、战略管理、产业经济等等课程的理论模型。在真实企业中，往往是一组人干的人，不是某一个人干的事。...在运营里，又有用户运营、产品运营、活动运营、社群运营、新媒体运营、渠道运营、商品运营…… 每个部门的负责内容、工作流程、数据来源、考核KPI都不一样。...对应在数据上的，是一个具体的指标，比如： 用户拉新（用户来源渠道、新用户数、拉新转化率、拉新漏斗、拉新质量） 用户促活（用户活跃率、活跃用户质量、各层级用户活跃率） 用户留存（次日、3日、7日、30日、...二八法：一个指标按二八开做分组 象限法：两个指标，先各自分类，再交叉分组 N个指标：聚类分析，聚成N组 这些都是具体的分析手段，是分析的一个环节，不是分析本身。...一类是串行关系，比如用户看到我们的站外广告然后到网站注册买东西，就有看到广告→落地页→注册→浏览→购买，这样一个顺序动作。需要先做完一个再做另一个。
比如，修改顶部广告的背景色、测试一个新的广告点击率 (CTR) 预测算法，都需要通过实验的方式进行，那么一个强大的A/B实验平台就非常重要了。...我们将用户流量随机分成A/B两组（分别对应新旧页面），50%用户看到A版本页面，50%用户看到B版本页面，经过一段时间的观察和统计，发现A版本用户下单转化率为70%，高于B版本的50%。...实验创建通过实验编号，实验组编号和每个实验组的样本量创建实验。创建的实验会与当前最新一天的用户数据相关联，通过 样本量 * 层用户占比可以确定该层每个实验组的样本量。...此外我们做了数据最终一致性的保证，保证SDK拉取配置时最终可以拉取到最新的配置，且不会出现配置回退：实验信息和模块信息缓存的刷新是线性的。...SDK拉取配置并更新本地配置时，只更新拉取配置版本号大于等于本地配置版本号的配置4.
简单来说，openinstall的一站式全渠道统计方案包括：打通了安装来源与用户行为之间的全链路数据，实现渠道与用户数据多维度监测；全面对接移动广告平台，跟踪每个广告计划的转化效果，提供独立专业的第三方报表...一、全渠道数据追踪，提升转化效率openinstall全渠道、多场景、跨平台的渠道统计功能中，主要通过“H5渠道、广告平台渠道、ASA渠道”实现全渠道安装效果统计，高效监测App、落地页、广告平台、应用商店等场景的拉新转化效果...作为中立的第三方数据监测平台，openinstall对接了大量主流广告投放平台，能够提供一站式广告对接服务，同时跟踪每个广告计划的转化效果，包括从广告曝光、点击到安装App、留存、活跃等数据，整合为独立的第三方统计报表...图片（3）应用商店&App：由于iOS仅有唯一应用商店App Store，想要得知来自四面八方的流量来源，可以通过openinstall追踪落地页的方式实现，而对于App Store内的ASA（苹果竞价搜索广告...openinstall一键拉起（深度链接技术）打通了各个浏览器、社交平台、App之间的拉起阻碍，提供从H5到App顺畅的唤醒跳转体验，并能直达App内指定页面还原参数，让广告营销、活动推广、用户召回、裂变拉新
统计一日（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重） 2. WAU：Weekly Active Users 周活跃用户量。统计一周（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重） 3....统计一月（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重） 4. DNU：Day New User 日新增用户，表示当天的新增用户 5. DOU：Day Old User 日老用户。...用户分群分析 用户在某个特定条件下的用户分组或占比。例如：注册7天内下单的用户组、参与过A活动的用户等。 5. 对比分析 将不同时段的数据进行对比，找出差值，进行产品优化或验证设计。...获取用户（Acquisition）：首先，你需要从广告/渠道等去拉新，获取用户。然而用户下载了不一定会安装，安装了不一定会使用该应用。所以激活成了这个层次中最关心的数据。...获取收入（Revenue）：收入一般有三种，付费应用、应用内付费及广告。 关注指标：ARPU（平均每用户收入）、ARPPU（平均每付费用户收入）、CAC（用户获取成本）、LTV（生命周期价值）。
一、背景 无论是产品经理还是数据分析师在日常工作中，都需要构建一个完整的指标体系，但由于经验或者对业务的熟悉程度，产品经理和数据分析师经常会遇到下面的问题: 1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据...A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。...R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况 三、AARRR在指标体系中的应用 如果我们利用AARRR框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎： ? 1.拉新 ?...留存的定义如下: 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例； 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例； 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例...剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用)，流量变现收入(广告)，这个收入真心不了解，应该还有很多其他方面的收入，从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。
分别对实验组和对照组中每个十分位内的用户求期望，即预测分数的均值，然后相减，作为这个十分位bin内的uplift，绘制柱状图，如下图（这个图是由低到高排序，排序反了）： 这种方法只能定性分析，无法计算出一个具体的值来整体评价模型的好坏...Qini系数计算如下： ϕ是按照uplift score由高到低排序的用户数量占实验组或对照组用户数量的比例，如ϕ = 0.1 \phi = 0.1ϕ=0.1，表示实验组或对照组中前10%的用户。...Qini系数分母是实验组和对照组的全体用户数，如果两组用户数量差别比较大，结果容易失真。另一种累积增益曲线可以避免这个问题。...差分响应模型 实验组和对照组分别建模，使用lightGBM模型，分别取80%数据为训练集，20%数据为测试集。...，目前构造的数据虽然保证了实验组和对照组用户数量基本一致，但是完全随机基本无法保证。
User Namespace（用户 Namespace）： 作用：允许容器内的进程拥有独立的用户和用户组标识，容器内的进程可以以不同于宿主机用户的身份运行，提供额外的安全性。...资源统计和监控：Cgroups 可以跟踪和记录进程或进程组的资源使用情况，包括 CPU 使用时间、内存消耗、磁盘 I/O 等，管理员可以通过这些统计信息了解系统资源的使用情况，进行资源优化和调整。...二、镜像的加载和运行过程 2.1 镜像的拉取和保存 镜像的拉取和保存是 Docker 中常见的操作，它们允许用户从远程仓库获取镜像以及将本地的镜像保存为一个文件。...下面我将分别介绍镜像的拉取和保存过程： 镜像的拉取： 从远程仓库拉取镜像： 使用 docker pull 命令从 Docker Hub 或其他注册表（Registry）拉取镜像。...2.2 容器的启动和执行流程 容器的启动和执行流程包括以下几个关键步骤： 镜像拉取或加载： 如果容器所使用的镜像尚未在本地存在，Docker 会首先尝试从远程仓库（如 Docker Hub）拉取镜像
就像上面这张图中的点，谁都能看出可以把这些点分成三组，每个组的点都明显聚集在一起，而三个组之间又有明显的距离。...设计算法，通过一定的规则来做这件寻找区别、划分分类的事情，不同的人也可以得出相同的分类结果，而且这个分类结果还可以用具体的统计指标来衡量、验证。...而且我们希望分到每个类别内的用户都非常的相近，而不同类别之间又有明显的区别，就像上面那张图的点一样。...作者们提出的模型在每个数据集上的聚类结果都取得了显著的提升。...不仅这个分类体系比以往更明确、合理，更有能力处理腾讯的产品生态中十亿级别的用户及对应的用户数据，也能够帮助广告平台和广告主更好地理解用户群体。
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