为什么转化降低了，怎么也找不到原因？数据的波动最容易带来改变的就是用户，如果你每天查看的数据指标，没有拆分用户活跃状态，那你可能永远也找不到答案。
首先我们看一下提升用户转化的运营价值。如图1所示，先引入两个概念——用户生命周期与用户价值（LTV）。如果将用户在一款产品中的行为轨迹当成一个生命周期，那么从最初用户了解、知晓产品开始，整个周期中将经历五个阶段，每个阶段用户为产品所能创造的价值是不同的。而用户价值（Life Time Value，LTV）指的是用户在一定周期内产生的价值。
最近数据分析真的很火，很多人想学，在大数据这个概念的催生下，数据分析俨然成为了职场的必备技能之一，而很多教育培训机构或者个人也非常会抓住商机，在普遍焦虑的情况下，推出了非常多的数据分析课程，从互联网数据分析、电商数据分析到零售数据分析，从数据抓取、数据分析、数据挖掘到数据可视化，可谓百花齐放。
导语 ｜生命周期是一款产品“生老病死”的过程，在这个大的过程之中，又嵌套叠加了无数用户从新增、留存、活跃、到沉默的小过程。对这些过程的分析和理解，能让我们对产品和用户有更深入的，更数量化的认知，进而辅助到日常的运营工作中。本文总结了几点对生命周期分析工作的思考，包括一些数据处理的技巧，主要环节的分析和价值点的挖掘等。 本文作者：cooperyjli，腾讯CSIG应用运维组 如果把一款产品比作是一艘邮轮，那么这款产品在应用市场上架的时刻，可以当做是这艘邮轮航程的起点。在这趟航程里，会有无数的乘客（用户）先后来
【新智元导读】MIT 4月6日在 Science 上发表的一篇论文对基于记忆过程的神经回路进行了研究，首次揭示出记忆在海马体和新（大脑）皮层中的长期储存是同时形成的，而在到达成熟状态之前，这一长期记忆会保持长达两周的“沉默”。最早的标准模型提出，短期记忆最初只形成并存储在海马体中，然后逐渐转移到新皮层长期储存并从海马体中消失。最新的研究结果可能会对这一模式做出修正。 当我们拜访一个朋友或去海滩时，大脑会在一个叫做海马体的部分存储短期的记忆。一段名为海马脑部的经验的短暂记忆。这些记忆之后会被“巩固”——即转移
近些年来，国内商业银行的同业竞争逐渐进入了白热化阶段，客户资源的竞争也逐渐成为了商业银行竞争的核心关注点。从产品竞争、服务竞争到客户资源竞争，竞争关系的变化也直接影响着商业银行的运行管理模式。积极引入客户价值管理概念，有助于商业银行在客户经济时代进一步提升自身的竞争优势。
干扰素基因刺激因子(STING)通路是抗各种癌症和感染的免疫反应的重要组成部分。因此，给予刺激剂如环状GMP-AMP(cGAMP)是治疗这些疾病的一种有效方法。在癌细胞中，STING通路通常被表观遗传沉默所抑制，因此，传统的仅给予其激动剂cGAMP不足以触发STING信号。缺少跨膜结构域的STING表达对STING激动剂没有反应，并且在细胞内与全长STING共表达时呈显性负性作用。在这项工作中，作者观察到与cGAMP复合的重组跨膜结构域缺陷STING蛋白在体外和体内，包括在STING缺陷的细胞系中，都能有效地触发STING信号。因此，这种利用跨膜结构域缺陷的生物激动方法可以为cGAMP递送提供一个普遍适用的平台。
一 分享我的一段经历 最近一年，我先后发誓不再和两个公司打交道，而且利用很多机会向身边的伙伴们宣扬了他们的不佳体验。我相信我确实也影响了不少人的决策。 第一个是曲美家具。 前年家里装修，家具是曲美定制。我7月份下的单子，8月15日曲美才到货安装，且安装前要求我们付清全款。结果安装时发现不少柜子尺寸不符合，要重新订做后再从北京发货。这一拖，就拖到了9月底。刚开始，我也确实心平气和去协调，但每次打杭州新时代家居广场该曲美定制店里的电话，他们都再三推诿，无法给出准确的安装日期。后来又说大批量的安装已经从我小区撤走
临床上肿瘤对放射疗法的抗性，导致癌症患者的预后不良。长的非编码RNA（lncRNA）由于在转录和转录后水平调节靶基因表达的功能，因此在放射抗性的发展中起重要作用。探索关键的lncRNAs并阐明促成放射抗性的机制对于开发有效的逆转放射抗性的策略至关重要。本文确定了肌动蛋白纤维相关蛋白1反义RNA1（lncAFAP1-AS1）是通过激活Wnt /β-catenin信号传导途径诱导三阴性乳腺癌（TNBC）放射抗性的关键因素。
近些年来，过去被视作冗余垃圾的Noncoding RNAs被发现在基因表达调控中发挥了重要作用
在生物学和基础医学领域，研究细胞类型的分化和细胞状态的转化是非常重要的一环，它可能与疾病的发生发展有着重要且密切的联系。单细胞转录组测序可以保留单个细胞的转录组信息，且由于细胞分化是一个连续的过程，所以单细胞转录组测序可以捕获处于不同分化状态的单细胞进行细胞分化的研究。在单细胞转录组数据中，细胞分化状态体现在不同细胞之间基因表达的连续变化，基于基因表达的连续变化，可以使用拟时序分化轨迹的方法进行细胞分化的分析。通过拟时序分化轨迹分析可以推断出生物过程中细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程，用拟时间来表征，拟时间越早代表该细胞位于分化转化过程的早期，反之则位于分化转化过程的晚期。
小站VIP群里有中标标书的摘要，不过大家使用的并不全面站长挑选几个研究热点的摘要，本期的主题是LncRNA与其他热点的交叉，因为用lncRNA作为单点创新已经没有那么充分了。 LncRNA+ lncRNA+自噬-1* LncRNA异常表达与胃癌发生发展密切相关，但确切机制亟待阐明。前期研究发现lncRNA Hxxxxx在胃癌组织中高表达，表达水平与胃癌分期、肿瘤大小呈正相关；在胃癌细胞株中沉默Hxxxxx，细胞增殖和迁移能力明显抑制，自噬负调控信号mTOR下调、自噬相关基因ATGxx、ATxxxB上调，自
一、APP与小程序的区别 1、APP的门槛和运营成本较高 2、APP打开率低、使用场景模糊、拉新率低、装机成本高 3、小程序能够激活公众号内容沉淀累计的沉默潜在消费力，销售转化比高 4、小程序开发成本
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的，尤其在数字化营销范畴之内，核心的依赖依据就是描述用户画像的丰富标签。
阿尔兹海默症（AD）为起病隐匿的神经系统退行性疾病，发病率日益攀升，是全球范围内亟待解决的医学难题和社会问题。临床病理学研究表明：在复杂的AD病理网路中，β淀粉样蛋白（Aβ）合成与分解代谢失衡引发小胶质细胞神经炎症是AD致病关键。作为脑内固有的免疫细胞，小胶质细胞在AD病变过程中扮演着“双刃剑”角色：病变初期通过吞噬作用有效清除Aβ，以维持大脑内的稳态；而过负荷的Aβ分解代谢经核因子-κB（NF-κB）通路，诱发小胶质细胞炎症风暴，进而加剧Aβ沉积与神经损伤。因此，针对AD脑内Aβ代谢异常和小胶质细胞功能障碍之间的“炎性恶性循环”，如何高效清除Aβ、抑制小胶质细胞炎症并源头控制Aβ生成来减轻小胶质细胞负担，是AD治疗的关键。
关于数据挖掘，我给大家分享的案例是猫池终端识别模型和日间隔预警模型。当然作为运营商一般是自己很少全程参与的，但这两个模型基本上从需求定义、指标选取、指标确认、挖掘算法、模型结果确认和优化是我参与和把控的。
与特异染色体区段（如端粒）结合的蛋白质，以及能与组蛋白相互作用的蛋白质，都能使异染色质形成。失活结构的形成可能由一个引发中心沿着染色质纤维向外扩展；同样的事件发生在失活的酵母交配型基因座的沉默事件中。阻遏机构对于保持特定基因的失活状态是必要的，在果蝇中，它由Pc-G蛋白复合体形成，它们与异染色质具有一样的特性，都是从一个成核起始中心向外扩展的。
RNA干扰触发与miRNA或siRNA互补的mRNA的降解或翻译抑制。它也能导致mRNA激活。
基因表达调控 基因调控是现代分子生物学研究的中心课题之一。因为要了解动植物生长发育规律、形态结构特征及生物学功能，就必须搞清楚基因表达在时间和空间上的调控机制，掌握了它，就等于掌握了一把揭示生物学奥秘的钥匙。 基因表达是一个多阶段进程（multi-level process）。DNA（脱氧核糖核酸）在转录为RNA（核糖核酸）后，RNA需要经过一系列转录后调控（post-transcriptional regulation）而被翻译为功能蛋白。先前来自多家实验室的研究结果清晰地显示，RNA转录水平至多能够解释
Alertmanager是一个独立的告警模块，接收Prometheus等客户端发来的警报，之后通过分组、删除重复等处理，并将它们通过路由发送给正确的接收器；告警方式可以按照不同的规则发送给不同的模块负责人，Alertmanager支持Email, Slack，等告警方式, 也可以通过webhook接入钉钉等国内IM工具。
转录因子结合到DNA上，通过激活或抑制靠近基因启动子的转录因子结合位点，从而调节基因的表达，无论是医学、动物还是植物领域都拥有重要的研究价值。据报道，转录因子在癌症、自身免疫、糖尿病和心血管疾病等疾病中具有关键的生物学作用，因此它被认为是极具潜力的治疗靶点。目前，转录因子小分子药物开发是一个新兴领域，前景不错。利用DNA蛋白互作技术探究转录因子调控机制，成为了不少科研项目的切入点。
针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
在虚拟现实中和大家会面确实很有趣，但是远比马克-扎克伯格所设想的混乱许多，还要提防满嘴脏话的孩子和无聊恶劣的滋事者。
1 前言 针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 2 分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言：留住已有的用户胜过拓展新的客户，也就是俗称的
用户增长基本上会涉及生意场上的各行各业，你开个店面希望有更多的客户光顾，你做了个APP希望有更多的用户经常使用，你搭建了个电商平台希望有更多的人下单买东西。
“选择大于努力，我很庆幸，在我快破产时，改变我们这家小公司生死的转机是微信小程序”。大眼睛买买买商店小程序创始人于小戈说。 大眼睛买买买商店小程序上线当晚，在只有一个单品的情况下就卖了200多万，为防止品牌发不出货，才不得不把商品下架。香缇卡、By terry、leonor greyl、acca kappa 选择大眼睛买买买作为中国独家官方电商合作伙伴。 于小戈到底做了哪几件事，在 2 个月内逆袭月入千万？ 1 高质量内容+小程序引流 微信公众号支持在推文中插入小程序卡片，不要小看这一点。据透露，小程序的销
Single-cell Proteomic Profiling Identifies Combined AXL and JAK1 Inhibition as a Novel Therapeutic Strategy for Lung Cancer
我们将用户生命周期、不同生命周期用户的行为表现，不同阶段运营所关注的重点工作进行阐释：
有学徒表示虽然看了我在B站免费分享的视频课程《甲基化芯片（450K或者850K）数据处理 》，详见：免费视频课程《甲基化芯片数据分析》，但是课程过于强调实操，很多背景知识大家比较缺乏，所以学徒自告奋勇补充了一些甲基化基础知识，供大家学习！
MicroRNA (miRNA) 是什么？“micro”“mi”是微小的意思，顾名思义，miRNA 就是小的非编码 RNA，长度约 23 个核苷酸 (nt)，它在转录后的基因调控中发挥关键作用，包括疾病的发生、细胞分化与组织发育，细胞凋亡等等。
我从事Java编程已经11年了，绝对是个老兵；但对于Java并发编程，我只能算是个新兵蛋子。我说这话估计要遭到某些高手的冷嘲热讽，但我并不感到害怕。
我们已知ConsumerNetworkClient是对NetworkClient的封装，而消费者与服务器的交互分为两条线程
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？
导语｜针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 本文作者：alvinpan，腾讯CSIG数据科学家 一、分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言
作者：pikarzhan TEG鲁班工作室产品策划 导语 | 产品数据通常用于衡量产品健康度、帮助定位和解决问题、对用户进行分层运营、衡量产品收益以及挖掘产品指标提升关键点等。本文是对产品数据体系的初步介绍，希望帮助新手产品、交互、体验设计师们掌握产品数据规划，用数据驱动产品迭代，形成体系化认知。 数据指标基础概念 1. 数据指标是什么 定义：对于一个数据的量化，一般通过对字段进行某种计算得到(比如求和、平均)在原始数据的 基础上，通过统计汇总，加工处理形成的用于表征业务活动好坏优劣的数据 数
最近一段时间，我翻看了很多关于前端的博客，发现大家的关注点很大一部分都放在了 Vue 3.0 上
细心的你们一定会发现在每种组蛋白结构都会伸出来一小段“线头”，这是蛋白质的N端，也叫尾巴(tail)。
近日，国际著名期刊Advanced Science (IF=16.806) 报道了北京理工大学黄渊余课题组在功能化外泌体抗肿瘤治疗方面的研究进展，相关成果以“Conscription of Immune Cells by Light-Activatable Silencing NK-Derived Exosome (LASNEO) for Synergetic Tumor Eradication”为题在线发表。该工作第一作者为北京理工大学生命学院/前沿交叉科学研究院博士研究生张萌洁，通讯作者为北京理工大学黄渊余教授。
导读：根据2月28日CNNIC发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》，81.4%的中国网民为高中及以下学历，其中18.2%为小学及以下学历。也就是说，5人组队开黑，就会有一个带不动的“小学生”。
在古代，由于通信不便利，一些聪明的人就利用鸽子会飞且飞得比较快、会辨认方向的优点，对其进行了驯化，用来进行消息的传递——也就是所谓的“飞鸽传书”。而在 Java 中，网络套接字（Socket）扮演了同样的角色。
三阴性乳腺癌 (TNBC) 对新辅助化疗 (NAC) 的耐药性是一项重大的临床挑战。因此，描绘TNBC异质性可以提供对耐药机制和潜在治疗靶点的新见解。
在过去一个月的单独报告显示公司允许人们倾听私人谈话的程度之后，谷歌和苹果都暂停了部分语音数据审查业务。
随着小麦模式品种“中国春”的参考基因组以及不同倍性、不同品种小麦基因组/泛基因组的陆续发布，小麦研究业已进入了后基因组大数据时代。与此同时，基于外显子测序、基因组重测序、SNP芯片等技术的群体变异组，高通量转录组、蛋白组、代谢组，甚至表观修饰组、蛋白互作组、3D基因组等多组学数据在小麦中以指数倍积累，为促进小麦功能基因组学研究奠定了坚实基础。
今天我要和大家分享一个非常酷的 Python 工具，它叫做 Audio Slicer。这个小工具的主要功能是利用沉默检测技术来切割音频文件。在最新的 2.0 版本中，它的速度有了显著的提升（比之前的版本快了 400 倍！），并且切割逻辑也得到了改进，错误率大大降低。如果你对 1.0 版本感兴趣，可以在 GitHub 上找到旧版本的代码库。此外，还有一个带有图形用户界面的版本，让操作更加方便。
作者：陈辉 dau(Daily Active User)毫无疑问是互联网产品里最重要的指标之一（或许‘’之一‘’也可以去掉），每天的dau数据都会牵动着整个产品团队的心。因此，如果能对未来的dau进行
免疫领域TOP期刊《IMMUNITY》在线发表了中国科学院生物化学与细胞生物学研究所研究员王红艳团队与上海大学教授魏滨实验室合作的题为 “Targeting 7-Dehydrocholesterol Reductase Integrates Cholesterol Metabolism and IRF3 Activation to Eliminate Infection” 的研究成果，该研究发现了抗病毒感染新型药物靶点 。
从调控连接到调控环境 到目前为止，我们的关注点在于单个的增强子-启动子关系，但在基因组中，许多基因有多个同时活跃的增强子和附近的启动子，它们可以彼此合作或竞争。此外，什么构成了一个单独的增强子而不是更大增强子的一部分？虽然短序列（甚至小于200bp）可以表现出报告基因活性，与增强子相关的组蛋白标记可以延伸1kb或更长。同样，如上所述，启动子包含核心启动子和类似UAS的近端调控序列。进一步放大观察，这些增强子和启动子在更广阔的基因组环境中发挥功能，具有在核层、核仁或核斑点的3D定位。 交互模式的多样性 解读这种复杂性的一个常用操作框架是上位性。上位性被定义为偏离独立性的零期望，即，扰动一个增强子应该具有相同的效果，无论是是否存在其他顺式调控元素。当一对增强子中只有一个的丧失对转录输出影响很小时，就会发生冗余，因为每个增强子都能提供大部分的转录输出，而它们的联合丧失会大幅度降低转录。相反，当所有这样的增强子都需要达到全量输出，而每个单独的增强子自身的活动力显著下降时，就会发生协同作用。然而，上位性的操作定义存在歧义——期望应是加性还是乘性？在什么尺度上（例如，等位基因特异表达vs总表达）？这个定义也专注于一个单一的细胞环境——但同一对发育增强子可能在不同的细胞类型中以不同的方式互动（图3）。
企业2.0，是以人为中心，倡导通过知识分享，激活个人能量，沉淀群体智慧的新型管理理论。在美国被公认为是企业发展的下一个趋势。而以此为理论依据的商业化产品，也在实践中取得了市场上的成功。Yammer横空出世，尤其凶猛。短短三、四年便获得超过500万企业用户。自去年高价卖给微软，更是如虎添翼。“招安”一年，Yammer的用户数上涨了55%，付费用户同期上涨了200%。 看到这一幕，国内同行惊诧了：原来企业软件可以这样玩！看到这一幕，国内同行眼红了：王侯将相宁有种乎？——抄！于是，一批打着“中国Yammer”旗号
基因表达可由基因的激活因子正调控，也可由基因的阻遏物负调控。翻译可由那些与mRNA相互作用的调节因子调节。调节产物可能是蛋白质，这常常受控于应答环境变化时出现的变构作用；或者是RNA，这主要通过与靶标核酸的碱基配对以改变其二级结构或干扰其功能而发挥作用。小分子代谢物也可结合RNA适体结合域，这可影响其二级结构的改变，就如在核酸开关中所见到的那样。把调节因子互相联系起来就形成了调控网络，如此一个调节因子的产生或者活性会被另一个调节因子所调控。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
