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流量运营数据产品最佳实践——美团旅行流量罗盘

所以,我们先要给流量罗盘做一个能够快速对比和衡量流量价值的来源分析功能,来覆盖流量的灵活细分及组合方式,继而找到酒旅流量增长的契机 ,为优化流量应用场景提供建议。 ? 以上数据组合每个环节的需求关键点在于: 满足丰富的场景组合、灵活且能够随时满足酒旅业务的场景扩展; 流量来源可以是任何一个页面或控件,甚至是组合,来源的组合要高效易用。 公共维度的主要作用是将抽象的埋点规则、业务规则,以及各项标签模块化,能够被各层数据直接或间接调用,从而保证数据的一致性。 图3举例说明的是,页面类型维度、页面明细维度,以及流量入口维度的来源。 ? 图5 主题模型计算流程 如图5所示,数据链路中的各个节点功能之间相互独立: 日志到事实是保留基础流量信息的前提下,提取和分区主要流量页面,同时附加A/B Testing策略维度; 用户维度的输入是用户, 数据效率(生产和查询),包含数据最晚(平均)就绪时间、数据最大(平均)执行时长,以及最大(平均)多维查询反馈时间; 数据质量,包含每月平均数据问题产生数,细分可以有数据缺失、数据合理性问题、数据一致性问题等

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实用流量数据分析指南

这些问题都需要你对公司网站流量数据从采集到到分析有全面深刻的理解。 目录概览 以下内容为个人现阶段业务分析与学习理解,内容将从数据采集到用户分析(绩效指标KPI)这条线路展开。主要内容目录如下: ? 流量数据分析 数据采集 何为“埋点“? 说白了就是收集数据,首先你想到可能可能是爬虫爬取,但你要搞清楚,现在是在公司的产品线,难道你能通过爬虫爬到“宝器点开了××搜素框”这样的行为事件吗? 用于流量监测(在线情况、PV、UV指标等等分析) 便于构建用户行为路径(通过埋点获取用户的行为数据链路) 通过对买点数据的分析,判断产品和活动等效果及未来走向 监控应用运行状态,方便问题定位和追踪 为营销决策提供数据支持 实施AB Testting 流量数据采集底层表与字段 埋点时为了收集数据,但不是所有的数据都需要采集上来。 产品数据化是有非常有好处的,优点: 可视化:用户行为可视化,可清晰的了解用户行为 可追踪:定位产品问题 可验证:数据支撑和验证 可预测:通过数据变化,预测后期走向 而数据化的前提是需要一些指标来衡量,这里宝器将指标分成网站的流量指标和用户行为指标

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    使用Procrustes从DNS流量中提取数据

    Procrustes Procrustes是一个能够自动从DNS流量中提取出数据的Bash脚本,我们可以使用该脚本来检测服务器端执行的Blind命令。 因为在有些情况下,除了DNS流量之外,服务器端的所有出站流量都会被屏蔽,这也就意味着攻击者将有可能利用DNS流量来执行攻击行为,因此Procrustes将能够帮助广大研究人员分析并检测通过DNS流量执行的 在目标服务器上执行命令后,它将触发对包含数据块的DNS名称服务器的DNS请求。Procrustes将能够监听这些请求,直到用户提供的命令的输出被完全过滤。

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    linux 网络数据收发网络流量监控

    ; 右边3列,表示的是该访问ip连接到本机2秒,10秒和40秒的平均流量 TX:发送流量 RX:接收流量 TOTAL:总流量 Cumm:运行iftop到目前时间的总流量 peak:流量峰值 rates: 100M iftop界面常用命令(区分大小写) h:切换是否显示帮助; n:切换显示本机的IP或主机名; s:切换是否显示本机的host信息; d:切换是否显示远端目标主机的host信息; t:来往的数据合并成一行 P:切换暂停/继续显示; b:切换是否显示平均流量图形条; B:切换计算2秒或10秒或40秒内的平均流量; T:切换是否显示每个连接的总流量; l:打开屏幕过滤功能,输入要过滤的字符,比如ip,按回车后 ,屏幕就只显示这个IP相关的流量信息; L:切换显示画面上边的刻度;刻度不同,流量图形条会有变化; j或k:可以向上或向下滚动屏幕显示的连接记录; 1或2或3:可以根据右侧显示的三列流量数据进行排序; 参考:Linux查看实时带宽流量情况 版权所有:可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题:《linux 网络数据收发网络流量监控》 本文链接:https://wnag.com.cn/1084.html

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    个人博客网站数据更新及流量分析

    综上所述,网站维护得力,才是搜索引擎经常更新网站数据的根本原因。  那么Google数据更新是怎样的呢? Google有8个数据中心,共享超过一万台的服务器。 宜在数据更新结束后,针对排名升降结果和竞争对手的排名情况调整自己的SEO策略。  网站流量分析  网站流量统计分析是网站运营和维护的基础工作。 在分析访问数据的基础上对网站内容及营销策略进行调整,以期获得更好的营销效果,是进行流量分析的最终目的。 获取网站访问统计资料通常有两种方法:一种是通过在自己的网站服务器端安装统计分析软件来进行网站流量监测;另一种是采用第三方提供的网站流量分析服务。  但由于市面上大部分流量统计软件目前仅停留在统计数据的罗列上,缺乏对营销指导的结论性报告,因此这些模式化的分析结果实际上只是半成品,还需要网络营销专业人士对这些原始数据进行深度剖析,其对于SEO的指导作用才能真正发挥出来

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    互联网营销流量操盘的数据秘诀

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    什么是流量劫持,如何防止流量劫持?

    流量劫持是一种古老的***方式,比如早已见惯的广告弹窗(如下图)等,很多人已经对此麻木,并认为流量劫持不会造成什么损失。而事实上,流量劫持可以通过多种你无法觉察的方式窃取信息! 直接流量修改:在数据通路上对页面进行固定的内容插入,比如广告弹窗等。在这种情况下,虽然客户端和服务器是直接建立的连接,但是数据内容依然可能遭到野蛮破坏。 能够实施流量劫持的根本原因,是HTTP协议没有办法对通信对方的身份进行校验以及对数据完整性进行校验。如果能解决这个问题,则流量劫持将无法轻易发生。 SSL协议是用于解决传输层安全问题的网络协议,其核心是基于公钥密码学理论实现了对服务器身份认证、对数据的加密保护以及对数据完整性的校验等功能,确保传输数据的机密性和完整性,以及服务器身份的真实性。 因为SSL协议提供了对服务器的身份认证,所以DNS劫持导致连接错误服务器的情况将会被发现进而被终止,最终导致DNS挟持***无法实现;而SSL协议提供的数据加密和完整性校验,也解决了关键信息被嗅探以及数据内容被修改的问题

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    流量为王:ABTest流量分层分桶机制

    在之前的文章《流量为王:收益最大化的混排机制》探讨了如何在原始的运营流量或者推荐流量中,增加广告流量、带货流量后,将不同内容类型如何呈现给不同的用户,同时根据不同的业务不同的目标导向,兼顾各方需求的混排机制 流量分桶原理 采用如下步骤将流量分配到具体模型上面去: 把所有流量分成N个桶。 每个具体的流量Hash到某个桶里面去。 给每个模型一定的配额,也就是每个策略模型占据对应比例的流量桶。 为了确保模型和流量的正交性,模型和流量的Hash Key采用不同的前缀。 流量分级 每个团队的模型分级策略并不相同,这里只给出一个建议模型流量分级: 基线流量。 本流量用于与其他流量进行对比,以确定新模型的效果是否高于基准线,低于基准线的模型要快速下线。另外,主力流量相对基线流量的效果提升也是衡量算法团队贡献的重要指标。 主力流量。 主力流量只有一个,即稳定运行效果最好的流量。如果某个潜力流量长期好于其他潜力流量和主力流量,就可以考虑把这个潜力流量升级为主力流量。 实验流量。该流量主要用于新实验模型。

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    投稿 | 互联网数据化运营管理-流量

    就从这个角度,来逐一分解,互联网行业中,哪些数据需要分析,怎样分析,分析的价值是什么。我会整体分为四大部分:收入相关的数据分析、成本相关的数据分析、风险(为了持续发展)相关的数据分析、综合管理篇。 分析角度: 1.观察流量规律,便于活动安排、服务调整 2.发现流量异常,分析异常原因并及时调整 3.观察流量结构,分析其合理性,并作出调整 4.追踪流量情况,衡量活动或者调整效果 分析方法: 我们先了解关于流量的一些基本数据指标 :访客数(uv)、浏览量(pv)、访问次数(visits),是常用的衡量流量多少的数据指标。 一般来说,流量以周为单位,周期性分布的情况是比较多的,将视角拉长,一次性多看几个周的数据,便于发现问题。将一段时间内的数据与历史数据进行对比,也有助于问题的发现。 但是可以通过分析对比行业数据或者竞争对手的数据,来分析合理性,当然前提是可以获取到相关数据。 通常渠道来源很多,自主访问、搜索引擎、淘宝付费、京东付费等等。有人会通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。

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    AKShare-艺人数据-艺人流量价值

    作者寄语 本次新增艺人商业价值和艺人流量价值的数据接口,目前在艺人流量价值接口中还有带货力的数据,看各大艺人在直播带货的功力! 目标地址: https://www.endata.com.cn/Marketing/Artist/business.html 描述: 艺恩-艺人-艺人商业价值 限量: 返回当前的艺人商业价值数据 输入参数 akshare as ak business_value_artist_df = ak.business_value_artist() print(business_value_artist_df) 数据示例 限量: 返回当前的艺人流量价值数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 排名 int64 - 艺人 object - 流量价值 float64 流量价值由专业度,关注度 import akshare as ak online_value_artist_df = ak.online_value_artist() print(online_value_artist_df) 数据示例

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    数据浅谈微博评论异常流量和水军账号

    近年来,微博评论区的异常评论流量现象甚嚣尘上,背后是大量的营销账号的扰乱视听以及作为他们的傀儡的水军账号的推波助澜,本篇利用微博评论爬虫采集的公开数据,简单分析了这些现象的一些表征和原因。 以人民日报发表的关于 #吴亦凡被批捕# 这条微博及其评论数据为例子。 网页显示有近 18w 条微博,实际抓取去重后有 10w 稍有余的数据,包括根评论和回复,后文分析评论时,仅针对分析发博一天内的评论。 于是乎,我翻开了微博的历史热搜数据,发现在这个时间点,#都美竹感谢朝阳公安和粉丝# 这个话题冲到了热搜第一,很显然,是由于该关联话题的热度扩散到了这条微博。 参考附录 1、研究报告 | 微博评论中的水军异常流量分析:https://zhuanlan.zhihu.com/p/436967668 2、微博历史热搜数据:https://www.weibotop.cn

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    vivo 评论中台的流量数据隔离实践

    这些业务的流量大小和波动范围不同,如何保障各前台业务的高可用,避免因为某个业务的流量暴增导致其他业务的不可用? 本文将和大家一起分享下vivo评论中台的解决方案,主要是从流量隔离和数据隔离两部分进行了处理。 二、流量隔离 2.1 流量分组 vivo浏览器业务亿级日活,实时热点新闻全网push,对于这类用户量大、流量大的重要业务,我们提供了单独的集群为他们提供服务,避免受到其他业务的影响。 大部分情况下多个业务还是需要共用一套集群的,那么共用集群的服务遇到了突发流量如何处理呢?没错,限流呗! 第二点:各业务的数据量级不同、对db操作的压力不同,如流量隔离中我们单独提供了一套服务集群给浏览器业务使用,那么浏览器业务使用的db同样需要单独配置一套,这样才能彻底和其他业务的服务压力隔离开。

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    自然流量与社会化流量哪个重要?

    这可以帮助您的网站获得质量更高的链接,还可以获得更多潜在的流量。 201905051557044721472399.jpg 那么,自然流量与社会化流量哪个更重要? 强大的自然流量有助于中小企业在初期发展获得订单。 同时,你将获得不断的品牌曝光,在自然搜索排名中。 自然流量一个最大的好处就是,你的企业在初期无须品牌影响力,就可以获得一定的基础性的流量。 2、社交媒体流量重要 我们知道流量是多元化的,特别是搜索流量往往是动态的,它受个别因素影响的范围特别大,比如:搜索算法的调整。 因此,我们有必要重视社交媒体流量,从而应对潜在的风险。 ③自然流量竞争者逐渐增多,排名成本逐渐升高。 ④你需要实时保持与用户沟通的问题。 总结:我们认为来自搜索的自然流量与社交媒体流量同样重要,我们需要有机的结合,而上述内容,仅供参考!

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    小程序如何帮助企业带来流量,转化流量

    1、两大红利流量排名第一 微信小程序推出的两大红利流量为:关键词搜索推广功能和小程序附近的店。小程序可通过搜索功能精准获取客户需求直达店面或到预约、到店体验完成服务。 3、最熟悉的推广方式 4、消息模板(消息模板实现“二次曝光”帮助再次引流或复购) 模板消息规则改变,7天内下发3条模板消息,小程序能多次触达用户,帮助实现二次引流和跳转,运营巧妙的话会有一种“流量流量

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    物联网流量卡骗局_纯流量卡骗局

    注:全程干货,文章对你有点帮助的话,小伙伴们点赞,收藏,评论,分享,走起~~ 优化背景 由于这个数据校对系统最初不是我开发的,我了解了下数据校对系统的业务,整体来说,数据校对系统的业务还是比较简单的。 用户通过商城提交订单后,会在订单微服务中生成订单信息,保存在订单数据库中。 订单微服务会调用库存微服务的接口,扣减商品的库存数量,并且会将每笔订单扣减库存的记录保存在库存数据库中。 为了防止用户提交订单后没有扣减库存,或者重复扣减库存,数据校对系统每天会校验订单中提交的商品数量与扣减的库存数量是否一致,并且会将校对的结果信息保存到数据校对信息表中。 数据校对系统的总体流程为:先查询订单记录,然后在查询库存的扣减记录,然后对比订单和库存扣减记录,然后将校对的结果信息保存到数据校对信息表中,整体流程如下所示。 据了解,目前的数据对账系统,由于订单记录和库存扣减记录数据量巨大,所以查询未校对的订单信息的方法getHasNoOrders()和查询为校对的库存记录的方法getHasNoStock()相对来说比较慢。

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    流量转发映射

    客户端端口]:[服务器侧能访问的IP]:[服务器侧能访问的IP的端口] [登陆服务器的用户名@服务器IP] -g:允许远程主机连接主机(host)的转发端口; -f 后台执行ssh指令 -C 允许压缩数据

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    istio 流量管理

    这是因为您将 Istio 配置为 将评论服务的所有流量路由到版本 reviews:v1,而此版本的服务不访问星级评分服务,您已成功完成此任务的第一部分:将流量路由到服务的某一个版本。 这是因为除了 Jason 之外,所有用户的流量都被路由到 reviews:v1,您已成功配置 Istio 以根据用户身份路由流量 cat virtual-service-reviews-test-v2. ​ 一个常见的用例是将流量从一个版本的微服务逐渐迁移到另一个版本。 在本任务中,您将会把 50% 的流量发送到 reviews:v1,另外 50% 的流量发送到 reviews:v3。然后,再把 100% 的流量发送到 reviews:v3 来完成迁移。 首先,运行此命令将所有流量路由到各个微服务的 v1 版本。

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    CTF流量分析常见题型(二)-USB流量

    在CTF中,USB流量分析主要以键盘和鼠标流量为主。 1、键盘流量 USB协议数据部分在Leftover Capture Data域中,数据长度为八个字节。 如图,发现击键信息为0x06,即对应的按键为C 键位映射关系参考:《USB键盘协议中键码》中的HID Usage ID 1.题型: flag隐藏在usb流量中,通过USB协议数据中的键盘键码转换成键位 fi.write('\n') else: break fi.close() 此时对应的第三字节,也就是[6:8]就代表了击键信息 (3)提取出键盘流量后需要用脚本还原数据对应的信息 所以flag: 720593 2、鼠标流量 USB协议鼠标数据部分在Leftover Capture Data域中,数据长度为四个字节。 如图,数据信息为0x00002000,表示鼠标垂直向上移动20。 1.题型: flag隐藏在usb流量中,通过USB协议数据中的鼠标移动轨迹转换成flag。

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