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关键词

的维度、

1.1常规(设定指标,定期监测)1.1.1常规维度1.1.1.1宏观面 对宏观指标进行监控(小时、天、周、月、季度、年等),发现异常(人掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等),给公司提供客观的来衡量和判断的运营情况 活动完成人、奖励产量、意外预警)商城统计(销售统计工具,销量排行)1.1.1.2.2ACG职业等级布 资源使用统计 排名统计(增加荣誉感)1.1.2常规1.1.2.1对比各运营核心指标 结构例如:某道具销售额占所有道具销售额1.1.2.3平均例如:每个地区付费用户的ARPU1.1.2.4交叉 例如:等级和流失率之间的关系1.1.2.5综合评价例如:构建综合指标客画用户的忠诚度 T:技术(手机终端和开发创新)的发明、传播、更新速度如何?国家重点支持项目、投入研发费用、专利个如何?1.1.2.8 5W2H 用户购买行为 Why:用户购买的目的是什么? 而传统电信行业逐步达到饱和状态,而且行业又不相同,所以不能够生搬硬套电信行业的一些成功专题经验。但我们可以根行业目前的业务现状,同时借鉴电信行业的专题经验,从而解决目前业务问题。

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基本思路与

是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观,通过表层挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。首先,我们来看比较常见的:5W2H:What(用户要什么?)Why(为什么要?) 上述是一种需求的转换形式,就产品而言,又要以为支持,不能因某个元素而动整体;从大局出发,根整体趋势进行细化,那么就目前而言的,又有对比、交叉,相关,回归,聚类等等 最后便是一种较为常见的:杜邦? 以上是关于的一些概括,对于,需要我们以理性的眼光对待;因为各家对相关定义不同,算不同;在对进行时需要我们看清误区,综合其他进行,根自己的思路制定相应的案 最后值得注意的是精细化的运营工作,思维不能乱,思维乱了,全盘皆乱;这时候的也无提供正确的考量价值,如果觉得毫无头绪,杂乱无章;冷静下来,理顺思路,有大概的构思之后再做行动;

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    的整体思路第一步;文件获取(1.导入 2.查询结构 3.更改结构 4.汇总变量信息);第二步;预处理(1.剔除缺失值2.变量转换与衍生 3.读出处理好的观察和可视化4.汇总变量类型 (2)产品的高频使用用户的定义:是否高频用户的定义:对使用量进行中位,如果大于中位是高频用户,低于中位是低频用户上述源可用于的问题面有:(0): 高频用户和低频用户的影响因素是什么 选择:2010~2016年的变量指标选择:名称、平台名称、发布年份、类型、发布公司、北美销售额、欧洲销售额、日本销售额、其它地区销售额、全球销售额、评价评价量、用户评使用人 变量相关性:选择变量相关性主要研究以下9个变量间的相关性情况:北美销售额欧洲销售额日本销售额其它地区销售额全球销售额评价评价量用户评用户使用量主要市场通过得到,用户使用量和评论量、评论 用户相关性计算,选择的是皮尔逊相关系,主要选择的是值型进行相关性

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    的艺术》之的流程(上)

    如图1-2所示,对于系统及的利用,我们为了五个阶段,论、加工、统计,提炼演绎、建议案。从工程技术、统计挖掘以及用户营销几个面进行了覆盖和研究。? 图1-2流程1.3.1论是的灵魂,是解决问题的普遍原则,贯穿始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点,如何设计指标,如何采集,如何组织。 就业务来说,从角度,目前已经存在几套论,比如早期市场提及的是PRARA,在进入移动领域,以TalkingData的AARRR模型则提及得最多,这套论综合了PRARA、网站 因为在整个的过程中,我们要完成的工作,需要开发人员、设计人员和运营人员的参与,当大家无在统一的思想和的指导下,就无进行有效地任务配和需求理解,进而导致今天我们看到这种现象:在很多的公司 两种式各自具备优势,通过SDK植入客户端的采集式,在有关用户终端设备的信息,用户会话时间等面具备优势,而通过服务器端的采集,则在内诸如等级、关卡任务面具备优势,但是对于用户在客户端设备上一些行为则无做到采集和

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    的艺术》之的流程(下)

    来源:TalkingData1.3.4提炼演绎事实上,每一次都要经过长期的准备和努力,曾有文章指出在整个环节中有80%以上的时间是在整理,所以如何有效形成和经验就变得更加重要。 在如今移动市场,服务于第三统计服务的平台提供了标准的接口,从采集的角度,我们可以确立如图1-7所示的标准统计接口。? 图1-7采集标准接口设计下面我们将通过TalkingDataGame Analytics在iOS平台的统计接口设计的为例,来描述具体的具体设计,其中涉及的标准接口有6个。 1.3.5建议案前面几个过程是从平台、标准系统、产品运营和精细化几个关键词在描绘的流程,而的最终是要形成案或者决策指导,因为结果体现不了价值,最终还是要和业务结合,真正体现价值的是如何运用结果 在以往的领域,我们会发现,经过后,案一旦形成,我们很难将这个案执行下去,并且无评估最终的效果,因为在整个环节中,参与的部门的人员众多,结果与案执行往往很难做到一致

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    】TalkingData:流程

    如图1-2所示,对于系统及的利用,我们为了五个阶段,论、加工、统计,提炼演绎、建议案。从工程技术、统计挖掘以及用户营销几个面进行了覆盖和研究。? 图1-2流程1.3.1论是的灵魂,是解决问题的普遍原则,贯穿始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点,如何设计指标,如何采集,如何组织。 就业务来说,从角度,目前已经存在几套论,比如早期市场提及的是PRARA,在进入移动领域,以TalkingData的AARRR模型则提及得最多,这套论综合了PRARA、网站 两种式各自具备优势,通过SDK植入客户端的采集式,在有关用户终端设备的信息,用户会话时间等面具备优势,而通过服务器端的采集,则在内诸如等级、关卡任务面具备优势,但是对于用户在客户端设备上一些行为则无做到采集和 在以往的领域,我们会发现,经过后,案一旦形成,我们很难将这个案执行下去,并且无评估最终的效果,因为在整个环节中,参与的部门的人员众多,结果与案执行往往很难做到一致

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    美国Appstore

    周末在家爬取了各类别最热门的2000款美国Appstore的的相关,包括公司名称、名称、评、星级,简单了下发现一些有趣的东西。 (注:该处是美国的Appstore,中国的不一样)。截止2016年7月底,最受欢迎(最多人评)的不是我们熟知的糖果粉碎传奇、愤怒的小鸟或者是水果忍者,而是这款? 中文名叫《你画我猜》,2012年上市,当时在国内火过一段时间,一款社交,就是一个人手绘画一个单词,然后把图片发给好友让对猜,猜中可以得到金币奖励。?《神庙逃亡》不用多说了,大部人都玩过。? 从公司来看,发行的量 Top3 的公司有以下:???另外有一家公司也想提一下,他是开发了《植物大战僵尸》的 Popcap? 这家公司只有5款名列2000款最受欢迎里,但每款都很火,平均评达到22w。除了《植物大战僵尸》,他家的三消《宝石迷阵》也大受欢迎。?

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    腾讯云概览

    每一个制作者都想制作出一款让玩家满意的。但是作为开发者,如何知道哪些点是让玩家满意的,哪些是不满意的?今天我们就聚焦这些点来进行讨论。 没有什么是比从实际玩家那里收集真实来更好的了解玩家行为了,比如:参与度可以帮助了解玩家在中的时长内的可以调整和平衡的难度能够让制作者做出明智的决定,这些决策都是由驱动的 在过程中,我们还是要遵循科学的,那就是:提出问题 -> 问题 -> 提出假设 -> 验证假设 -> 输出结论 ,然后再次提出新问题,往复循环。 最重要的是先拥有一种最最简单的先来收集各项,以便可以在任何维度来进行此循环。 通过腾讯云提供丰富的服务来复杂的,可以轻松地从中找到答案,让开发者更专注于制作出色的

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    谈谈的那点事

    的流程对于系统及的利用,为了五个阶段:论、加工、统计、提炼演绎、建议案。?论是的灵魂,是解决问题的普遍原则,贯穿始终的思想指导。 就业务来说,从角度,目前已经存在几套论,比如早期市场提及的是PRARA,在进入移动领域,以TalkingData的AARRR模型则提及得最多,这套论综合了PRARA、网站面解决业务问题,另一面则是思维的指导,论的确立,决定了我们在向上要解决的问题、采取的和使用的工具等。 两种式各自具备优势,通过SDK植入客户端的采集式,在有关用户终端设备的信息,用户会话时间等面具备优势,而通过服务器端的采集,则在内诸如等级、关卡任务面具备优势,但是对于用户在客户端设备上一些行为则无做到采集和 比如,在移动客户端的错误日志中,多情况下无通过服务器端获得的宝贵。统计统计包含了统计和

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    ——论概述

    当你交给公司领导一份报告时,领导会问你的论是什么,如果你的论不正确或不合理,那么你的报告将没有价值可言,那么事实情况是不是这样呢?我们得从论的概念说起。 一、什么是论我们把一些跟相关的营销、管理等理论统称为论,它是对一个项目的整体工作起到指导作用的思路模型。 二、论与的区别论主要从宏观角度指导我们怎样进行,更像一个规划图或者说施工图,告诉我们项目整体的框架、从哪几个面进行、各面包含什么内容和指标,先什么 而是指对具体的信息和进行怎样的处理,采用什么样的,它是整个项目中的一个较为关键的环节,是从微观角度指导我们怎样进行论就好比建筑施工图,为我们指引向,好比建筑施工技术,它为我们完成提供技术保障与支持。

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    代码

    来源:牛客网2017年校招全国统一模拟笔试(第五场)编程题集合 时间限制:1秒 空间限制:32768K 牛牛和羊羊在玩一个有趣的猜。 在这个中,牛牛玩家选择一个正整,羊羊根已给的提示猜这个字。第i个提示是Y或者N,表示牛牛选择的是否是i的倍。 输出描述: 输出一个整,表示合的提示个。因为答案可能会很大,所以输出对于1000000007的模 输入例子1: 5 输出例子1: 12 这道题比较难。 首先运用动态规划的思想首先我们,dp表示前i个的合 当第i个是素的时候,前面除了1都没有能除尽的,所以这个位置可以随便选Y或N,所以dp = dp 当第i个不是素的幂次,比如6,10 完之后,我们就可以得出计算,对于12: 2,4,8这三个是幂次,有4中可能 3,9 这两个幂次,有三种可能 5,7,11,别是两种可能 其他的都由其他决定 所以最后结果就是43222所以我们思考一下

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    字和趋势 看字图片直观感受到走势维度解 单一字或趋势过于宏观,需要按维度拆解 当发现异常流量时,可以按地区拆解,访问来源拆解,设备浏览器维度等,访问来源等用户群 针对符合某特征行为的用户 ,进行归类处理,用户群手段,可以通过提炼某一个特定用户的信息,建立改用户的画像,例如按访问房展在北京的地,可以归结为’北京‘用户,gio通过用户群功能,将支付失败的用户挑选,推送相应的优惠券,精准营销 每一步转化率多少哪一步流失最多,流失用户符合哪些特征行为轨迹 关注用户行为轨迹,为了真实的了解用户的行为,指标往往是真实情况的抽象,如果只看UV,PV,断然无全面了解用户是如何使用产品的,通过大手段 ,还原用户的行为轨迹,有助于团队关注用户的真实体验,可以看出产品和运营的问题,比如是不是产品不匹配留存 人口红利逐渐消退的时代,留住一个老用户的成本远远低于获取一个新用户, 每一个产品,服务都应该重点关注用户的留存 画像等信息有关联性时,需要用到学建模,挖掘手段进行建模 场景:流失建模,按照一些组合权重计算,得知用户满足哪几个行为之后消失的可能性更高不能度量,就无增长

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    】如何用商业思维用户行为

    第1步:看整体,主要看整体有何异常,以及哪些的趋势较好(例如,整体稳定,月收入对比极端) 第2步:看细(例如,细新增用户和流失活跃付费用户成正比,新增用户不付费 ,大R流失严重) 第3步:结合(例如,,付费玩家为什么流失? 如果不 能,则用户重返渠道(其他),那你无疑只能继续守株待兔,恳求渠道施舍流量,这无疑是失败的。 当然,我们无从别人后台调取,那么一般从哪里看其他走向呢? 用商业思维看行为 行为,即用户行为占有率,例如活跃度,留存率,付费率… 商业思维,即利益,例如用户周期价值,用户可挖掘价值的探索性… 例如,两个公会冲突,内打得火热,公会成员拼活跃,比等级 ,以此为例,若开场动画很精美,进入画面也很赞,用户用10钟去沉迷于此,是很容易的情况,若开场 的新手引导繁琐拖拉,则引导5钟也无支持。

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    II

    event_date | date || games_played | int |+--------------+---------+(player_id, event_date) 是这个表的两个主键这个表显示的是某些玩家的活动情况 每一行是在某天使用某个设备登出之前登录并玩多个(可能为0)的玩家的记录 请编写一个 SQL 查询,描述每一个玩家首次登陆的设备名称查询结果格式在以下示例中:Activity table:+---- 商业转载请联系官授权,非商业转载请注明出处。 2.

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    IV

    这张表显示了某些的玩家的活动情况。每一行是一个玩家的记录,他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多(可能是 0)。 编写一个 SQL 查询,报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的,四舍五入到小点后两位。 换句话说,您需要计算从首次登录日期开始至少连续两天登录的玩家的量,然后除以玩家总。 商业转载请联系官授权,非商业转载请注明出处。 2.

    12230

    III

    这张表显示了某些的玩家的活动情况。每一行是一个玩家的记录,他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多(可能是 0 )。 编写一个 SQL 查询,同时报告每组玩家和日期,以及玩家到目前为止玩了多少。 也就是说,在此日期之前玩家所玩的。详细情况请查看示例。 , 2017-06-25 共玩了 5+6+1=12 个。 对于 ID 为 3 的玩家,2018-07-03 共玩了 0+5=5 个。请注意,对于每个玩家,我们只关心玩家的登录日期。 商业转载请联系官授权,非商业转载请注明出处。 2.

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    V

    ,他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多(可能是 0)我们将玩家的安装日期定义为该玩家的第一个登录日。 编写一个 SQL 查询,报告每个安装日期、当天安装的玩家量和第一天的留存时间。 | 0.50 || 2017-06-25 | 1 | 0.00 |+------------+----------+----------------+玩家 1 和 3 在 2016-03-01 安装了 ,但只有玩家 1 在 2016-03-02 重新登录,所以 2016-03-01 的第一天留存时间是 12=0.50 玩家 2 在 2017-06-25 安装了,但在 2017-06-26 没有重新登录 商业转载请联系官授权,非商业转载请注明出处。 2.

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    哪类AI难度更高?用一下

    一般来说,我们可以根信息的暴露程度将为两大类:完美信息(Perfect-Information Games)和不完美信息(Imperfect-Information Games)。 常用的是估计其合理的下界:GTC≥b^p,其中 b 表示玩家每回合可用的平均合移动目,p 表示平均长度。 根经验,井字棋、象棋以及围棋每一步的平均合移动别为4、35和250;平均长度别为9、80和150。 例如在扑克中,自己拿了两张 K,对拿了不同的牌对应不同的状态;但是从自己的视角看,这些状态其实是不可区的。我们把每组这种无状态称为一个信息集。 相应地,当我们衡量不完美信息的难度的时候,也应该依信息集的目,而不是状态空间的大小。信息集的目通常小于状态空间的目。

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    微信小

    然后一看,其他带关键词的,新进钟破k……在面前只能承认,自己做的质量不如他人……但现在看来,这个阶段根本就不是在比拼质量,微信在『几乎不干预』的情况下,并不是在『筛选』出好,而是在测试这种野生野长的环境下 正好,小卜经历了一个完整的从『筛选名单外进入筛选名单内』的过程,所以可以享一下。另外,下面的以及结论都是一人之言,严格来说就像盲人摸象或管中窥豹。 就像一年前到现在不停变化的小程序策略,我想大部走向都是在微信的预料之外,所以现在放任小平台应该也是打算初步观察。小卜的走向?在那之前,每天几乎只有30人左右的新用户。 如果『新进』也能说是『你的变好玩了,当然玩的人多啦』,那我无话可说。总之,按这个下来,这个阶段的小根本不是在筛选高品质的原创,而是打算放任开发者来用热门的填充满小平台。 ——最后,简单再享一些,小卜目前的留存在20-25%之间,不知道这是个怎样的值,然后,小卜的妹子玩家占比接近60%。??小似乎是女孩子玩的比较多~

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    ——因子

    1 问题 之前我们考虑的训练中样例?的个m都远远大于其特征个n,这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个m太小,甚至m

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      游戏数据库(TcaplusDB)是专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据存储服务, 支持全区全服、分区分服的业务模式,为游戏业务爆发增长和长尾运维提供不停服扩缩容、自动合服等功能。同时,游戏数据库TcaplusDB还 提供完善的高可用、容灾、备份、回档功能以实现7*24小时五个9的可靠数据存储服务。

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