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数据分析:在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群

引导语 数据分析中,我们常常有下面几种分群方式 基础属性类:年龄、性别、城市、学历、用于首次来源 ·  特点:基本是不变化的,虽然年龄、城市等也会发生变化,但本质上我们是将其作为一个用户固定属性进行分析 ·  优势:用户属性稳定,分群永远不变化 · 劣势:是维度有限,很多分析维度很难找到固定属性 图:某业务用户数分年龄段曲线(来自腾讯灯塔截图) 动态属性类:当天启动方式、当日拉活渠道、新老用户、当日播放视频数、当日是否领取红包 · 特点:基本上是基于用户当天的一些行为或状态数据,例如启动方式,每天

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数据分析:在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群

引导语 数据分析中,我们常常有下面几种分群方式: 基础属性类:年龄、性别、城市、学历、用于首次来源 特点: 基本是不变化的,虽然年龄、城市等也会发生变化,但本质上我们是将其作为一个用户固定属性进行分析。 优势: 用户属性稳定,分群永远不变化。 劣势: 是维度有限,很多分析维度很难找到固定属性。 图:某业务用户数分年龄段曲线(来自腾讯灯塔截图) 动态属性类:当天启动方式、当日拉活渠道、新老用户、当日播放视频数、当日是否领取红包。 特点: 基本上是基于用户当天的一些行为或状态数据,例如启动方式,每

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Java实现抢红包算法,附完整代码(公平版和手速版)

这是一种很合理很公平的抢红包算法了,绝对不会让你拼手速的,就别天真了。 在此我们假设 红包剩余金额为 M 红包剩余数量为 N 这种算法就是每次都在区间[0,M/N×2] 随机取一个数 假设100元红包发10个人,那么合理的做法应该是每个人领到10元的概率相同。 第一个人随机金额的范围为[0,100/10×2] ,也就是[0,20],这样平均可以领到10元,此时剩余金额为100-10=90。 第二个人随机金额的范围为[0,90/9×2] ,也就是[0,20],这样平均也可以领到10元,此时剩余金额为90-10=80。 第三个人随机金额的范围为[0,80/8×2] ,也就是[0,20],这样平均也可以领到10元。 这样推导下去,每个人领到相同金额的概率应该就是相同的了。

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想不想别人叫你爸爸?刚更新的微信红包,这玩法也太骚了吧

前言 圣诞节刚过,各位程序员都是怎么过的呢?有没有成功给自己中意的女神祝福表白成功呢? 可以肯定的是,圣诞节自然少不了给心仪的女孩发发红包,那么有什么与众不同的发红包方法能让她对你印象深刻,情有独钟呢? 答案当然是肯定的! 微信红包刚做了一波更新,不是红包模样变了,不是红包金额变了,而是脑洞大开的语音红包! 语音红包,就是设置了一个红包领取密码,而想要领取的人必须将事先录好的密码通过语音说出,系统识别语音正确后,才能会领取成功。 想象下,你给朋友发语音红包的时候,设置一些恶搞的密码,例如“谢谢爸爸”,

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领券