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应用统计平台架构设计:智能预测APP统计数据

前言:近期,智能大数据服务商“个推”推出了应用统计产品“个数”,今天我们就和大家来谈一谈个数实时统计与AI数据智能平台整合架构设计。 四大核心能力,打造智能化统计 首先,实时的多维统计是整个应用统计的基础功能。其中,稳定与实时是两大关键;在颗粒度方面,页面级统计最适合运营者。 第二部分是数据整合。 个推最广为人知的能力就是推送服务,而将应用内的统计数据与推送系统有效整合,能够辅助更加精细化的运营。 技术架构:业务域+数据域 ? 个数的整体架构分为业务域与数据域。 最后,数据储存。业务线、数据层、平台层都要有相应的数据储存。此外,应通过合理的规划,确保每一类数据存放在合适的位置。 实时多维统计架构解析 ? 在离线统计方面,个数可支持到小时级别。同时,我们会全流程监控数据的流转情况,当出现数据丢失或者延迟等情况时,确保第一时间监测到。

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Android app 页面加载统计工具

工具:appium+mincap+opencv appium用于自动化操作,minicap用于截图,opencv 用于图像识别 页面统计原理 1.app启动:命令执行的时候开始统计到图片数据匹配到的时候就是启动时间 ; 2.按钮点击:按钮点击后开始统计到图片数据匹配到的时候就是页面加载时间; 采用图像识别统计理由: 1.识别速度因为同样条件,appium识别一个元素要200ms-800ms左右,而图像识别只要30- ,所以数据是最贴近用户视觉感观的; 数据准确性: 图像识别方式是截图,匹配,等于到最后一次的时候匹配成功的时候,只统计到截图时间,不要累加匹配时间,才是精准的,并且解决了activity跟页面渲染不同步问题 ; 另外:在工具中是对每个页面加载的过程是有图片数据获取,精确到毫秒,可以从报告中准确的判断是不是页面有加载完,时间是不是对的~ 加载时间长短是由app本身,网络,手机性能这三个因素所决定的; 工具操作注意因素 详情视频可查看: (视频展示的是一个app的冷启动和暖启动进入app的时间统计) 工作下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/14GcwB2DxE-1nx2RLiEJ0sw

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    Android App 电量统计原理与优化

    不过个别 OEM 系统上这里的统计细节有所不同,有的 Android 设备系统可以显示最近数天甚至一周以上的 App 的电量统计数据,具体实现细节不得而知,姑且推断是根据 BatteryStatsHelper Dump 出来的数据,以及 adb top 命令里都会显示类似的 CPU 负载数据,实际上这个数据也是通过 CPU 模块的统计时长来计算:CPU Load = SUM (App CPU Core 时长时间 BatteryCanary 经过以上分析,我们知道 BatteryStatsService 里已经有比较详细的 App 电量统计数据。不过上帝刚给我们开了一扇窗,转身就把门给拆了。 1 分钟才进入了后台,因此这样我们统计出来的状态数据是有失真的。 BatteryCanary 框架的监控功耗主要是在系统服务调用(统计 App、Device 状态需要)和 procStat 数据解析这两个方面。

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    如何统计Android App启动时间

    1.使用命令行方式 使用命令行方式统计多次启动某个Activity的平均用时可以在shell中执行如下指令: adb shell am start -S -R 10 -W com.example.app App启动流程 要优化以及分析启动时间,需要先了解App的启动流程。以冷启动为例子,Application以及Activity的启动流程如下. ? // 上传热启动时间hotStartTime } } } } 需要避免的点 上面的分析给了我们初步的加log的起始和结束点,然而在实际的统计中会发现得到的数据有 20%左右是不准确的,体现在计时数据非常大,有些甚至会显示冷启动时间超过一天。 通过详细了解Android应用启动的流程,进行准确的log记录,并且结合第三方工具,我们最终得到准确的启动时间统计数据以及启动优化的一些头绪。

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    【iOSAndroid】App渠道推广统计及用户关联

    用户的点击行为由媒体平台界定,用户激活由App界定,那么监测数据的第三方又是如何将两者精准统计出来的呢? 多渠道参数 (4).png 这其中最关键的一点在于:多个渠道的推广目标属于同一个App时,激活的数据必须归属于最后一次点击的媒体。 比如用户在激活前点击了【广告A】,又点击了【广告B】,最后才通过【广告C】下载了App,那么激活的数据就应该归属给最后一次点击的【广告C】,openinstall 这些第三方的方案就能很好的实现这一点, 2、下载后续行为监测 除此之外,我们还要对用户下载后的后续行为做跟踪监测,比如电商App除了基础的PV、UV、App下载/激活/注册等常规数据外,还需要统计“加入购物车”、分享、下单购买等重要行为;游戏类 统计数据可以帮助我们平衡这些素材、平台以及推广方式,及时调节推广策略,把推广经费花在刀刃上。

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    iOSAndroid渠道统计详解,App推广必备

    两者都提供了简单易用的数据统计工具, 尤其是谷歌,毕竟广告是他们的核心业务,移动广告也是重要的买量渠道。 苹果官方的 iTunes Connect 虽然能提供营销活动链接分渠道统计,但数据带有一定的延时性,需要人工创建渠道链接,并且安装量小于5个的情况下统计数据不予显示,当然也没有兼容Android 系统的渠道统计 2)填写渠道识别码统计(邀请码/渠道码) 在一些App地推活动和用户有奖邀请活动中,由于苹果官方渠道统计存在数据少不显示、数据无法实时显示等问题,并不适合用来统计地推人员业绩或者用户邀请拉新的业绩。 本质上说每个地推人员和用户都是一个渠道,数量可能会非常庞大,比如:一些大型银行的全员地推,可能就有几十万人的业绩需要统计App用户有奖邀请活动更是可能要统计千万、甚至亿级的用户有奖邀请数据,这种情况下 App推广和运营人员,要使用好渠道统计数据,积极调整、优化,才能真正达到App渠道统计的效果,有助于App高效的推广和长期的精细化运营。

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    数据统计

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    简单、灵活、便捷的APP渠道统计方法

    相信做过APP运营推广的小伙伴们应该对APP渠道统计并不陌生吧。 目前,APP推广的数据有两种方法获取:一种是企业自主研发的数据统计系统;另外一种是通过第三方渠道统计工具。因为第一种方法对技术、成本的要求太高,所以很多企业采用的是第二种方法。 这样,我们就能统计到每个分发渠道的下载量、用户量等关键数据。 这里说的免打包指的是通过渠道链接代替渠道包来统计数据的方法。 3、避免串包 所谓的串包是指某些应用商店通过网络爬虫,抓取其他渠道的APP安装包,造成渠道包错乱,统计数据出错的现象。而免打包渠道统计就可以有效的规避这种情况的出现。

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    机器学习在APP启动耗时统计的应用

    0、统计方案 应用启动耗时统计除了有通过代码来计算,还有一种方案就是通过录屏,然后查看视频,一帧一帧的人工识别启动帧和加载完成的帧,并且用时间戳相减,从而得到启动耗时时间。 这种方案如果多次人工识别就很繁琐,所以我们引入机器学习 1、机器学习自动识别过程 这是一个典型的图像识别,因此选择了SVM模型训练数据,通过有监督学习,建立图像和labal之间的对应关系。 框架选择方面,这是传统的机器学习,所以用的是Scikit-learn框架 2、准备训练数据 iOS的启动过程: 启动前 点击启动iCon 默认LaunchScreen 广告页 首页出现 首页加载完毕 /5_first_screen') # 首页 make_dir('mark_data/6_finish') # 完成 生成几个阶段的文件夹,然后将分割好的图片放入对应的阶段 3、模型训练 减少数据大小

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    数据分析统计

    by OI.AMNT desc group by to_char(OI.CRETE_DATE,'yyyy-mm-dd hh24') order by c desc 按小时统计数据

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    考勤数据统计

    读取考勤数据 import pandas as pd myKq = pd.read_excel("kq.xlsx") myKq[u'打卡日期'].values array([u'2017-12-29 17

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    基于 flink 的电商用户行为数据分析【6】| APP市场推广统计

    前言 本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第6篇文章,为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之APP市场推广统计的内容,通过本期内容的学习,你同样能够学会处理一些特定场景领域下的方法 对于电商企业来说,一般会通过各种不同的渠道对自己的APP进行市场推广,而这些渠道的统计数据(比如,不同网站上广告链接的点击量、APP下载量)就成了市场营销的重要商业指标。 : 市场营销商业指标统计分析 APP市场推广统计 - - > 分渠道统计 */ object AppMarketingByChannel { // 定义一个输入数据的样例类 保存电商用户行为的样例类 : 市场营销商业指标统计分析 APP市场推广统计 - - > 不分渠道(总量)统计 */ object AppMarketingStatistics { // 定义一个输入数据的样例类 ---- 小结 本期关于介绍flink 电商用户行为数据分析之APP市场推广统计的文章就到这里,主要为大家介绍了在自定义数据源的基础上,如何分渠道和不分渠道计算APP市场推广的数据

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    【干货】如何通过统计分析工具做好APP数据分析和运营?

    这都对APP数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。数据分析,对于开发者和运营者都是十分重要的,漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用,从而获得最大的利润。 那么,该如何通过统计分析工具做好APP数据分析和运营呢? 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说,至关重要。 看一个APP数据,首先要知道用户从哪里来,哪里的用户质量最高,这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难问题。 但是通过统计分析工具,开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果,比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户,这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道,从而获得最好的推广效果 六、写在最后的话 如果以上5点的数据都很漂亮,说明你的APP已经做得相当不错了。当然,如果你的APP还没有给你带来收入,那么你仍然有一段较长的路要走。

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    App渠道统计基础知识(Android、iOS详解)

    App推广运营人员每天最关心的就是渠道数据的变化,毕竟这是衡量工作效果的直接方法。但渠道数据的获取有哪些要点,你真的清楚吗?今天让我们简单了解一下App渠道统计的基础知识,以及高效的统计方法。 ,App就会和后台交互或者数据上报,这样我们就能统计到各个应用市场中具体的下载量、用户量等关键数据了。 ,安装包统计数据能在openinstall 的后台实时查看。 5个的情况下统计数据不予显示(甚至渠道链接也不显示,需要开发者自行复制保留),当然,苹果的统计工具也不能兼容Android 系统的数据统计。 生成渠道链接、二维码进行统计,灵活高效,为App推广和统计实现最大程度的渠道推广效益。

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    如何自行搭建网站和APP统计平台?

    如何自行搭建网站和APP统计平台? 做过网站运营分析的朋友,一定知道 Google 统计、友盟统计以及百度统计,它们都是非常优秀的统计平台。 但不管怎么样,数据并没有掌握在网站拥有者的手中。 有时候,某些业务场景不适合使用第三方统计平台,怎么办? 当然是自己搭建。 下面就列举大家几个常用的开源工具,仅供参考。 Countly Countly 是一个实时的、开源的移动分析应用,通过收集来自手机的数据,并将这些数据通过可视化效果展示出来以分析移动应用的使用和最终用户的行为。 一旦你打开该程序的面板,你会发现数据的监控是那么的简单。 Matomo Matomo 原名为 Piwik,是基于 PHP 的开源统计软件。

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    【PPT】国家统计局:大数据统计

    【热门下载】 2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载(共计21个文件) 关注PPV课微信菜单栏回复“2015数据分析师”即可下载 转自:数据观 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    Django 数据统计查询

    原文链接:https://www.cnblogs.com/jingqi/p/7425423.html Django 数据库抽象 API 描述了如何创建、检索、 但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。 缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了数据产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响 但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。 缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了数据产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响

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    统计02:怎样描绘数据

    统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的,群体的数据可能包含大量的数字,往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中,数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。 从物理的角度上来看,平均值和标准差所带的单位,都和原始数据相同。在多数统计案例中,大部分的群体数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。 还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。 由于人们已经形成了约定俗成的数据绘图习惯,绘图方式上的过度创新甚至会误导读者。所以,这里出现的,也是经典的统计绘图形式。 由于这一系列统计教程主要用Python,我将基于Matplotlib介绍几种经典的数据绘图方式。Matplotlib是基于numpy的一套Python工具包,提供了丰富的数据绘图工具。 总结 在这一篇文章里,我主要用参数和绘图呈现群体的数据。类似的方法还经常用于呈现样品数据。由于在描绘样品时需要涉及到统计推断,所以我把样品描绘的方法放在将在统计推断的相关文章中讲解。

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    使用Hadoop统计日志数据

    用户行为日志概述 用户行为日志: 用户每次访问网站时所有的行为数据 访问、浏览、搜索、点击... 用户行为轨迹、流量日志(用户行为日志的其他名称) 为什么要记录用户访问行为日志: 进行网站页面的访问量的统计 分析网站的黏性 训练推荐系统 用户行为日志生成渠道: web服务器记录的web访问日志 ajax 离线数据处理流程: 数据采集 例如可以使用Flume进行数据的采集:将web日志写入到HDFS 数据清洗 可以使用Spark、Hive、MapReduce等框架进行数据的清洗,清洗完之后的数据可以存放在 HDFS或者Hive、Spark SQL里 数据处理 按照我们的需求进行相应业务的统计和分析 数据处理结果入库 结果可以存放到RDBMS、NoSQL数据数据的可视化展示 通过图形化展示的方式展现出来 ---- 项目需求 需求: 统计网站访问日志中每个浏览器的访问次数 日志片段如下: 183.162.52.7 - - [10/Nov/2016:00:01:02 +0800] "POST /api3/getadv

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