通过发布整合后的SSP(供应方平台)- Avocarrot，Glispa得以将功能强大的用户数据管理平台、程序化交易平台以及广告聚合引擎整合在便捷、透明的一站式解决方案中，而这一解决方案将覆盖全球上十
分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。 国内漫入用户分为返乡用户和省际游用户两大用户群，结合省内景点用户分析，可以对两大用户群加以区分。
第三季度检测到 1,189,797个恶意安装程序，39,051个安装包与银行木马有关，有6063个勒索软件木马，总共对移动设备进行了16,440,264次攻击。 季度数据分析 2020年第三季度阻止了16,440,440次针对移动设备的攻击，比2020年第二季度增加了220万次。 第三季度，受到恶意软件攻击的用户比例有所增加，受广告软件和灰色软件影响的用户数量有所下降。 第三季度受跟踪软件影响的移动用户数量下降： 移动威胁统计 2020年第三季度检测到1,189,797个恶意安装包，比上一季度增加了5
L2TP VPN 和 SSL VPN 都用于 Internet 用户访问内部网络。那么，它们之间有什么区别，我们应该选择哪一个呢？
L2TP 是一种 VPN，它将 PPP 数据包封装在隧道中，以便移动员工可以从 DCHP 服务器获取 IP 地址。换言之，L2TP VPN 在移动用户和 L2TP 网络服务器之间创建了一条私有路径。L2TP VPN建立后，移动用户和内网服务器之间的所有流量都是使用获取的内网IP地址发起的。并且这些数据包将再次被移动用户的公共IP地址封装，以便它们可以传输到Internet。整个过程，移动用户直接访问内网服务器（无需L2TP LNS代理）。
未来只能是ToB，如果说ToC主要是吃的人口红利，那ToB主要吃的是国家GDP的增长（特别是数字经济），背后是有国运加持的。
前 言 去年今日此门中，人面桃花相映红。 人面不知何处去，桃花依旧笑春风。 移动互联网变化太快，去年的王者，今年可能不一定再荣耀。今天让我们一起来探索微信订阅号日渐疲弱的现状，找一找“人面”的时间都去哪儿了，最后结合物理学基本规律尝试抛出“Marketing 3.0时代”和“用户情熵”概念，抛砖引玉来一起探讨未来变化。 宋星老师在最近抛出了各大媒体平台流量放缓的趋势性观察的专题文章，今天我们就微信订阅号来做具体剖析。 微信公众号改版风云 近来订阅号改版的消息一石激起千层浪，各种猜想风起水涌。我们姑且先不谈猜
聚类分析在各行各业应用十分常见，而顾客细分是其最常见的分析需求，顾客细分总是和聚类分析挂在一起。 顾客细分，关键问题是找出顾客的特征，一般可从顾客自然特征和消费行为入手，在大型统计分析工具出现之前，主要是通过两种方式进行“分群别类”，第一种，用单一变量进行划段分组，比如，以消费频率变量细分，即将该变量划分为几个段，高频客户、中频客户、低频客户，这样的状况；第二种，用多个变量交叉分组，比如用性别和收入两个变量，进行交叉细分。 事实是，我们总是希望考虑多方面特征进行聚类，这样基于多方面综合特征的客户细分比单个特
你所在的公司需要你对公司已流失的用户进行分析，找出流失原因以及对策，请你设计一套分析方案。下图是最近7个月的流失用户数。（某公司面试题）
运营商已跨入大数据时代 由于网络的快速发展和智能机的快速拓展，目前已经进入移动互联网时代，移动数据流量大幅增加。 造就该趋势主要有两个原因：第一，运营商大力推广3G 甚至4G 智能手机，支持高速宽带的智能终端得到进一步普及;第二，移动网民规模持续增长，而在智能终端的支持下，网民对移动服务的需求也在持续增加。 目前，运营商在数据的采集上进展迅速。三大运营商普遍已在2012 年起开始进行大数据中心的建设，并于2013 年起开始陆续收集大数据(如图表2)，开始累积比较完整的用户信息;进入20
近日，三大运营商公布了2022年首月的运营数据。一月份，三大运营商的各项运营数据均实现正向增长，这给新的一年开启了好的开端。
2017年中国互联网已经进入了互联网下半场，很多业内人士都称互联网的分水岭来临，而在互联网下半场，APP已经再无野蛮生长，人口红利到头，网民增速连续下降到个位数。而对于移动市场APP来说，移动网民的覆盖率已经超过90%，获取新用户难上加难，这个时候更考验的是APP对用户存留的运营能力。 APP预装推广将遭遇冰火两重天 预装式推广一直以来是新APP产品获取用户的有效法宝，但是新APP基于新手机预装的渠道推广，在互联网下半场将会遭遇冰火两重天的尴尬。从三四线城市甚至城乡结合部用户的增量市场上，这个模式或许仍然对
7月12日消息，全球前三的电信设备厂爱立信在近日发布的《爱立信移动趋势报告》中指出，2022年全球5G移动用户已超10亿，今年将大幅增长50%至15亿。
如今，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么？它又有着哪些价值呢？
运动户外类智能产品，以“男性”“未婚”“土豪”为主； 数码类智能产品，以“男性”“未婚”“土豪”为主； 家用电器类智能产品，以“男性”“已婚”“土豪”为主； 脑办公类智能产品，以“男性”“已婚”“土豪”为主。 从智能手环到智能家居再到智能机器人，智能硬件火得一塌糊涂。下边这是一份基于京东平台2015年1月份到5月的智能硬件数据分析报告，这是真正来自于大数据的报告，或许可以作为对这一风口的窥探。 2014年被行业普遍誉为“智能硬件行业的元年”，不管是产品品类还是用户接受度都有很大的提升。在即将过去的201
今天早上例行上报健康码和行程卡，发现行程卡无法登陆，报数据异常错误，就和老同事打了个电话确认下，才知道行程卡数据服务是由移动集团公司统一提供的，如果当初没离开移动，负责行程卡数据的应该是我了，其实每个技术人的梦想都是希望自己的成果或产品被广泛应用，而不是束之高阁。当初为了实现统一的位置模型，花了好几个月时间进行数据模型规划和验证，后来又经过了几个数据应用（校园、候鸟和旅游）的验证，这个位置模型还是卓有成效的。
最近明月自【WordPress 博客微信小程序开发经验分享】开始就一直在折腾着微信小程序，虽然代码层面因为荒废多年了，再重新拾起来真的是心有余而力不足呀，好在开源的代码都是现成我只需要负责一些修修补补的事儿就可以了，这点儿还是可以自力更生的。
导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。
作者：罗曼罗 文章来源：人人都是产品经理，鸟哥比较 有的运营人员做渠道投放，每个渠道都投放了，点击量特别高，但激活量只有个位数。也有可能点击激活数量都很高，但是留存率很低。费用都花光了，但是效果没有出来。自己做数据分析，但是却得不到结论。 我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。 获取准确的数据，首先需要我们选择靠谱的统计分析平台。即便在平台靠谱的情况下，也有可能出现一些不靠谱的情况。俗话说，有榜单的地方就有刷榜，有数据统计的平台就有数据作弊的作坊。
以下内容由Mockplus团队翻译整理，仅供学习交流，Mockplus是更快更简单的原型设计工具。
因为我实习的工作是游戏后端开发，所以难免会遇到游戏领域的一些专业知识，就比如游戏数据分析。因为之前从未接触过游戏这一块，所以很多东西得去学，在之前老大给我一个任务：统计一下XX款游戏近三个月的留存情况、Guide分布、付费情况，当时接到任务脑袋里是蒙的，留存？？Guide分布？？付费的指标有哪些？？这些我都不知道，这些都属于游戏数据分析的内容，本文就记录一下我近期学习的游戏数据分析吧。
文：罗超 3G发牌的2010年可算作中国移动互联网元年，到了第五个年头的2015年，已经很难再有现象级App出现，老玩家们不断贡献着新消息。新年伊始，起步最早的UC就公布了一个数据：DAU（日活跃用户）突破1亿，并为此在内部举办了隆重的庆祝活动。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。 DAU大PK：过亿者凤毛麟角，5000万屈指可数，1000万已算成功 DAU（Day Active Users）即日活跃用户，统计的是在统计日，打开某款应用的
对于品牌主来说，做投放决策时最关注的就是自己的目标群体是哪些人，如何选择渠道才能覆盖到目标人群，投放的时长和频率又该如何依据人群特性进行配置。
电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS，沉淀了海量用户7个维度的信息：1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台。 大数据逐渐对用户体验和生产效率带来颠覆性影响。电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS，沉淀了海量用户7个维度的信息：1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台，通过对7维用户数据建模，可以实现3个数据业务方向的升级：用户洞察、网络洞察和数据开放。着重探
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
中国电信、中国移动和中国联通相继公布2022年9月运营数据。据统计，截至2022年9月，三大运营商5G套餐用户总数突破10亿户！
通过合适的工具对数据进行一定程度的预处理，结合具体业务分析数据，帮助公司业务部门监控、定位、分析、解决问题。从而提高业务部门决策能力和经营效率，发现业务机会，取得持续竞争优势。现代管理学之父彼得·德鲁克提出用管理促进企业增长说过：“如果你不能衡量，那么你就不能有效增长”。
比如做用户运营，要关注我们到底满足了用户哪些需求，可以怎样调动用户活跃。做内容运营，要关注用户喜欢什么样的文案风格、传播渠道。做商品运营虽然看的是进销存，但背后隐藏的是用户消费习惯与品牌偏好。洞察用户是制定执行方案的必修课，但在具体怎么做洞察上，又曾经有两种方法的区别。
节前写了一篇文章，通过统计指标分析渠道投放的效果（点击链接查看），今天想说下怎样辨别渠道作弊，分析渠道的效果，还有反作弊手段。欢迎拍砖。 有的运营人员做渠道投放，每个渠道都投放了，点击量特别高，但激活量只有个位数。也有可能点击激活数量都很高，但是留存率很低。费用都花光了，但是效果没有出来。自己做数据分析，但是却得不到结论。 我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。 获取准确的数据，首先需要我们选择靠谱的统计分析平台，平台的选择可以参考我的前一篇文章
本文原创作者：敏争 “伪基站”目前已经成为广告、诈骗等垃圾短信的重要实施手段。在经过一轮打击销声匿迹一段时间之后，现在又有抬头之势，有的犯罪集团通过生产、销售“伪基站”设备，年获利可达到几百万。 一、
Online-to-Offline（ 简称 O2O） 电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。 O2O 商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。 它最先由 TrialPay 创始人 AlexRampell提出，在 2006 年沃尔玛公司的 B2C 战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。 目前 O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。
Online-to-Offline（ 简称 O2O）电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。O2O商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。它最先由TrialPay创始人AlexRampell提出，在2006年沃尔玛公司的B2C战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。目前O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合，除网络团
什么是微信数据分析 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、你的下属，进行数据分析呢？ 是像描述天气一样——昨天阴天，今天天气挺好，风和日丽的，明天预报多云？还是用其他的方式？ 大多数人所谓的数据分析就像刚才描述天气一样，那不是分析，而是描述数据。 数据分析需要从来源、行为、流失等方面进行分析。 微信数据分析要根据微信传播的特性而定，微信传播是基于好友分享内容而产生的。这里不考虑单纯的复制粘贴， 那样的传播指向性不明确，这里我们只讨论指向性明确的分享链接和内容。 微信数据分析需要从用户入手——新增、活跃、留
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业
什么是微信数据分析呢？ 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、向你的下属，进行数据分析呢？是像描述天气一样“昨天阴天，今天天气挺好，风和日丽的，明天预报多云”，还是用其他的方式？大多数人所为的数据分析
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM(每千人成本)化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营的
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2
以下内容由摹客团队翻译整理，仅供学习交流，摹客是设计+协作一站式云平台，从产品、设计到开发，摹客来解决。
一名攻击者声称入侵了T-Mobile的服务器并窃取了包含约1亿名用户个人数据的数据库，并表示这一切是为了报复美国，并打击美国基础设施。
2015年6月30日，爱立信发布了最新版《移动市场报告》。报告显示：到2020年，先进的移动技术将无处不在；智能手机用户总数将达到61亿，较当今增长一倍以上；全球70%的人口将使用智能手机，移动宽带网
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。
今天，一些设计师习惯于吹虚他们的app多么好用，多么高效甚至用户多么离不开它们，似乎这些特点就是他们设计的目标，但是我想推荐一个针对移动用户体验更为感性的目标：赢得用户的尊重。 为了做到这一点，我们必须围绕“故事”来构建移动用户体验。 移动用户体验并不是发生在手机端或者平板端，而是发生在某个时刻，某个地点，在此时此刻用户产生了某种特殊的需求或面对着某个问题，而你的移动产品能解决这些问题或者满足这些需求。通过改变“故事”的产出物，移动用户体验与用户之间建立起一种联系，从最初的惊喜到后来的信任，最终变成一种
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
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
掌握理论知识和编程知识可以被看作入职数据分析师的“敲门砖”。掌握了这些知识，表示候选人对于成为数据分析师有了良好的准备，可以说“万事俱备，欠东风”，而“东风”就是一些实际工作内容和相应的技巧。
大家好，今天要给大家介绍的是商业策略。下面演示一个实际案例，帮您更好的了解这类岗位。
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
对象存储
实时音视频
云直播
