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针对用户活跃度分析中如何应用回归方法?

回归分析是研究一个变量(因变量)和另一个变量(自变量)关系的统计方法,用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型,把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的...

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针对用户活跃度分析中如何应用回归方法?

回归分析是研究一个变量(因变量)和另一个变量(自变量)关系的统计方法,用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型,把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的...

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    如何评价一个开源项目(一)--活跃度

    在计算出每个开发者的活跃度后,可以通过一种加权和的方式来计算项目的活跃度,之前给出的方式是:Ar=∑Ad‾‾‾√即项目的活跃度为所有开发者活跃度的开方和,这里开方是为了降低核心开发者过高的活跃度带来的影响 5、从开发者活跃度到项目活跃度的计算,我们对每个开发者的活跃度进行了开方,这里所给出的价值观是:那些核心开发者非常活跃,但总体参与人数较少的社区,其活跃度不应高于核心开发者虽然不太活跃,但参与贡献人数更多的社区 并且从开发者活跃度到项目活跃度的计算也具有一定的价值导向,即间接的将贡献者数量作为一个重要因素引入到项目活跃度中。 3、这种活跃度计算方式缺乏基线。由于这里的活跃度是对一段时间内的行为次数的统计,所以时间段不同,则活跃度不同,时间段越长,活跃度越高。 为了引入贡献者数量的因素,在仓库活跃度求和时对开发者活跃度开方,这个非线性操作导致了仓库活跃度在时间区间不能线性可加,这对多时间段的运算造成了比较大的影响,使得一些中间结果无法被复用。

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    如何通过爬虫爬取公众号的活跃度

    背景介绍 这篇文章主要来介绍下如何通过爬虫技术来爬取测试相关公众号的信息,接着通过对爬取的信息进行过滤处理给出测试公众号活跃度的一个列表。这里活跃度会以月发文的数量来进行衡量。 程序会遍历这个关键字列表,每次获取出该关键字搜索出来的公众号及其对应的月发文数量,在外部还定义了个字典用来存放公众号和对应月发文数量,最后遍历结束后会对这个字典按值进行降序的排列,这样就能得出搜索公众号的活跃度排名了

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    德勤统计区块链项目:活跃度低 寿命仅为1年

    报告的作者补充说,根据数据显示,“用户开发的项目中7%是活跃的,而组织机构开发的项目中15%是活跃的”。 北京上海被列入区块链高活跃度地区 这份报告还进一步提供了目前区块链发展速度的地理性分析,指出旧金山是聚集区块链相关Github库所有者最多的地方,拥有1279个用户和101个组织。

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    骗局翻新, 暗网活跃度倍增, 2018加密货币犯罪报告敢看吗?

    近日,据数字货币研究机构 Chainalysis 发布的一份名为《Crypto Crime Report》的报告显示,加密犯罪仍是加密货币生态系统中仍需解决的重大问题,且明显呈增长趋势,比如暗网活跃度倍增 此外,由于炒作热度骤冷和知情用户人数的增加,许多攻击并不像之前那样行之有效。在2018年初达到高峰之后,受害者人数以及发往以太坊网络钓鱼诈骗的总收入正在迅速下降。 因此,价格处于低位时,用户应注意更复杂的庞氏骗局和 ICO 欺诈,并在价格上涨时应对网络钓鱼攻击。 如果你觉得以上内容看得不够过瘾,接下来,是详细的解读与分析,图文并茂哟! 他们用网络钓鱼攻击充斥市场,但是很少有用户上钩。 ? 因此,网络钓鱼诈骗的效果远不如前几年。2018年,发送给欺诈者的金额中值约为94美元,远低于2017年144美元的中值。 由于这些特大骗局,2018年的用户损失是2017年的两倍。 要做什么吗?随着市场环境的变化,用户需要保护自己免受不同类型的欺诈,在价格较低时提防庞氏骗局,在价格上涨时警惕网络钓鱼欺诈。

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    人工智能活跃度, 18张分立的视角评估图告诉你

    最近,斯坦福“人工智能百年(AI100)”专家小组(非盈利性项目AI Index)发起了一项AI指数报告,追踪学术界、产业界、开源软件和公共兴趣范畴的18个分立的视角评估人工智能活跃度,盘点计算机视觉、 人工智能活跃度一览 ? AI活跃度指数(来自学术界和工业界数据,如出版物、注册创企和风险投资等) 从学术领域来看 人工智能论文大部分隶属计算机科学的范畴,自1996年至今年度发表的论文数量已经增加9倍,作为参考,计算机科学论文数量此间增加了

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    恭喜SRS开源项目活跃度第38名,这次连大师兄都认可了

    开源项目的活跃度,是用项目的开发者活跃度计算的,大概可以认为是加权平均吧,就是参与的越多越活跃,分数就越高。 终于,除了Star,我们还可以看看项目的活跃度了。 从目前的活跃度PAM,给我的启示是: •这三个月的分数,比全年的低,实际上我们感知的核心开发者的活跃度是在上升的。 长远来看活跃度会回升,相当于挤掉了之前活跃度的水分。 当然是为了更好的完善活跃度,当然我认为最好别整天调来调去,否则历史图就没有作用了。如果要调整,最好能让用户指定算法,这样可以使用同样的算法来评估一年的活动。

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    活跃度全能型架构师——做开源、写书写博客、玩社区

    A:可以先从我们团队的技术栈选型说起,目前我们团队是 Spring Boot 和 Spring Cloud 的深度用户,在使用中做了不少自研的定制内容,但是要真正的运行起来,构建这样的团队并不是一个容易的事 A:目前的 spring4all 社区是所有 Spring 技术栈爱好者们共同拥有的社区,目前主要维护者都是 Spring 技术栈的深度用户,大家都是自发来维护和输出内容的,我只是起了个头罢了。

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    移动互联网进入活跃度时代,DAU超1亿才算真船票

    这是UC第一次公开DAU,或许会让更多移动互联网应用公开DAU这个关键指标,2015年进入“活跃度”年份。 这种打开是用户主动打开,而不是后台启动之类。它与MAU(Month Active Users)一起表征着App的活跃度。 装机量、下载量已基本定型,从占据用户桌面到占据用户时间 互联网的核心价值在于用户,互联网的免费商业模式前提是要有庞大的用户基础。 移动互联网整体大格局已定,平台级和大型App已各就各位,黑马出现几率越来越小,同时各大App也会加速变现的步伐,这意味着移动互联网真正有价值的用户注意力,即活跃度、打开次数和使用时长这几个关键指标。 接下来大家应会从“占据用户桌面”转移到“占据用户时间”这个阶段。 DAU并不能让一个App高枕无忧,需要提升变现能力 DAU只是吸引用户注意力的第一步。

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    什么是新增用户、活跃用户、留存用户

    在很多产品里都对应3种用户(新增用户、活跃用户、留存用户),搞清楚他们的概念和区别,对于运营和分析都非常有帮助。 那什么是新增用户,活跃用户,留存用户呢? 如果把一款产品看作我的一个鱼塘,那么使用产品的用户就是鱼塘里的鱼。 为了扩大鱼塘的规模,我每天都会从外部渠道买新的鱼放到鱼塘里,这些新买的鱼就是鱼塘里的新增用户。 剩下的一部分鱼感觉鱼塘没啥意思,就不活跃,经常呆在一个角落里思考人生,这些鱼就是不活跃用户。 随着时间的推移,一部分鱼觉得鱼塘没意思,就离开跑到其他鱼塘里了,这些鱼就是流失用户。 留下来的鱼就是留存用户。 你会看到,我的鱼塘有3种用户:新增用户,活跃用户,留存用户。其中活跃用户对应的是不活跃用户,留存用户对应的是流失用户。 下次我们继续聊聊反映这3种用户的指标: 对于新增用户使用指标日新增用户 对于活跃用户使用指标活跃率 对于留存用户使用指标留存率 最后记住这张图,就明白了这3种用户的区别: ​

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    MySQL用户管理:添加用户、授权、删除用户

    添加用户 以root用户登录数据库,运行以下命令: create user zhangsan identified by 'zhangsan'; 上面的命令创建了用户zhangsan,密码是zhangsan 在mysql.user表里可以查看到新增用户的信息: ? username@host表示授予的用户以及允许该用户登录的IP地址。其中Host有以下几种类型: localhost:只允许该用户在本地登录,不能远程登录。 and host = '%'; flush privileges; 删除用户 运行以下命令可以删除用户: drop user zhangsan@'%'; drop user命令会删除用户以及对应的权限, [DB/OL].2013-07-13 [2].博客园.MySQL添加用户、删除用户与授权.[DB/OL].2011-12-15

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    Linux之用户管理(用户用户组)

    与此同时,每个用户之间不能越权访问,比如 www 用户不能执行 mysql 用户的 SQL 查询操作,ftp 用户也不能修改 www 用户的网页程序。 二、用户和组的关系 用户用户组的对应关系有以下 4 种: 一对一:一个用户可以存在一个组中,是组中的唯一成员; 一对多:一个用户可以存在多个用户组中,此用户具有这多个组的共同权限; 多对一:多个用户可以存在一个组中 这些用户中的绝大多数是系统或服务正常运行所必需的用户,这种用户通常称为系统用户或伪用户用户用户名,就是一串代表用户身份的字符串。 前面讲过,用户名仅是为了方便用户记忆,Linux 系统是通过 UID 来识别用户身份,分配用户权限的。 组中的用户 此字段列出每个群组包含的所有用户。需要注意的是,如果该用户组是这个用户的初始组,则该用户不会写入这个字段,可以这么理解,该字段显示的用户都是这个用户组的附加用户

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    用户增长分析——用户分群分析

    图1:用户分群的5个类型 类型一:不分群,如全量活跃用户投放,群发短信等,缺点是没有针对性,容易引起用户反感。 类型二:用户基本信息分群,如根据用户注册的信息分群。 类型三:用户画像分群,如年龄、性别、地域、用户偏好等,画像建设的焦点是为用户群打“标签”,一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,最后将用户分群的标签综合,即可勾勒出该用户群的立体“画像”。 三、常见的用户分群维度 1. 统计指标:年龄,性别,地域 2. 付费状态:免费,试用,付费用户 3. 购买历史:未付费用户,一次付费用户,多次付费用户 4. 访问位置:用户使用产品的区域位置 5. 聚类变量选取:  用户画像特征、用户状态特征、用户活跃特征 4.  并在此基础上结合用户研究数据去探索产品改进的建议。 八、小结 用户分群对于用户数据研究领域最大的改变,在于打破数据孤岛并真实了解用户

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