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关键词

APP测试背后的篇)

APP测试的差异化需求a大方向差异化层面b测试定位层面c测试功能层面d测试层面二 APP测试的统计1测试类a内测B功能测试C兼容测试d crash反馈 2 测试a收集和整理基本、跟产品类别无关的和跟产品类别相关的主要通过工具进行主要为两种:1.第三方工具。 单个APP的用户价值有限,如果综合多个APP,形成一个针对用户的标签库,这样对于APP产品来说就更有针对性了。 三 总结测试的搜集整理后进行一系列的,其实和的工作是重叠的,针对早期种子用户的行为习惯喜好得到更多的做更多的事情,以及确定正确的方向是非常重要的。

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App者不可不知的33款工具

当我们的移动应用变得越来越庞杂,我们便会需要借用工具,来跟踪和App内的每一个部。幸的是,目前市面上有许多工具可供App开发团队选择。   18、Distimo’s AppLink跨平台的渠道发与转换率跟踪工具。他们还有自己的App,帮你随时随地监测App 。 19、Trademob – 移动20、Adxtracking – App内广告作、优化与工具六基本统计21、亚马逊移动 (免费)移动只是亚马逊庞大生态链中的一个部,是一款跨平台的基本工具 它拥有你所能想到的所有典型的功能。同时它还拥有AB Test的功能,帮助者在一个应用上测试不同的模式。22、Roambi (需付费)Roambi专注于服务大型研发团队。 33、Applicasa – 手机游戏管理平台如你所见,国外目前已经有许多工具可以帮助开发者跟踪和评估App。开发者和者们不妨尝试其中几款,集合其各自的最佳功能。内容来源:199IT

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    产品——SPSS组案例

    当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列,尤其是当行大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐做大量处理,还是用SPSS。 今天继续享SPSS的组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量。 第一步,录入继续沿用之前的EXCEL文档,把拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图:视图:?变量视图? 定义好之后,点击【添加】,旧值和新值就定义好了,依次定义各个组的值。?最后一组,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏,正如第一组,我们会定义为【范围,从最低值】。? 如图,组后的界面,注意这里有两个组变量,第一个是【PV_G】,这是字符串宽度为8的时候,第二个是【PV_GROUP】,字符串是宽度为12,区别和原因,大家自己想想就明白。组后的变量视图?

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    【干货】如何通过统计工具做好APP

    如何评估渠道效果和用户质量,制定正确的推广策略和方向?这都对APP提出了更高的要求和挑战。 ,对于开发者和者都是十重要的,漂亮的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,该如何通过统计工具做好APP呢? 一、行业行业对于一个APP来说,至关重要。 三、用户产品吸引到用户下载和使用之后,首先要知道的就是用户是谁。所以,我们需要详尽地了解到用户的设备终端类型、网络及商、地域的布特征。 进行对比的时候,要充利用时间控件和渠道控件,可以对比不同时段不同渠道的用户粘度,了解推广手段对不同渠道的效果。

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    ,如何支持迭代

    上一篇《为什么你做的懒得看》中,我们列举了实际遇到的困难,今天接着享,可以如何帮助解决困难。正如上一篇所说,已经为提供了大量支持,可惜仅限于认知现状阶段。 2 不同的需求虽然都叫,但是实际包含的工作内容非常多。不同工作,具体痛的位置不一样。对于这些痛点,能治疗的程度也有区别。从本质上看,方法代表着理性、逻辑、计算。 因此有的工作天生就不咋需要帮忙,看个现状结果就行了,有的则需要缜密的计算和。综合以上要素,可以归纳如下:?这就是为啥大家能见到的细致都和用户有关。因为用户本身是个非常有策略性工作。 3 能支持哪些问题适合解决理性问题,因此看了上边类大家大概知道适合哪些问题。但别忘了,最大的问题是没钱。 以上种种,归纳起来就是:好的支撑体系,从来都是业务一体,集体作战的结果,从来都没有一个神仙级师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。

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    而设计的系统

    介绍一个有趣的系统Operational Analytics Processing,OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP,它更注重于实时的即时。 举个简单的例子,当用户参加一项活动时,产品经理或者是人员希望能够马上获得用户的参与效果,并且快速的探索用户的行为特征,从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓:越来接近实时的,越有价值。 低延迟: 的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于,所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。 总结OPAP系统并不太像传统的库,它单纯只是为了让能够更快的被。基于这个理念,便有了很多有趣的特性,比如不支持事务,直接将落盘到log。 总的来说,作者的设想是很有意义的:对于某些场景,使用Flink、Spark Streaming实时计算引擎,算出结果显得太重,也不够灵活;类OPAP系统可以通过简单的SQL语句将工作量释放给产品和人员

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    」理解DataOps

    DataOps开始时是作为一个最佳实践系统,但逐渐成熟为处理的全功能方法。此外,它依赖并促进团队和信息技术团队之间的良好沟通。 使用SPC,对流进行持续监控。如果出现异常,团队将收到自动警报通知。 增强的:DataOps促进了多面技术的使用。旨在引导通过所有阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助专家在将交付给客户之前收集、处理和。 通过使用自动流程,管理变得更加精简。这些步骤确保了产品交付和部署的快速和无缝改进。连续的持续是最近才发展起来的。它不再使用复杂的批处理管道和etl,取而代之的是云和微服务。 连续处理支持实时交互,并在使用更少资源的同时提供即时洞察。连续方法被设计为同时行多个无状态(不保存)引擎,这些引擎丰富、和操作

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    挖掘、有啥区别?【通俗版】

    在医院陪护老婆已经一周了,与医生、化验、护士相处一周以后,发现这不就是挖掘、间的关系吗!特此mark,让新同学快速理解一下。 这一切处理问题的方法像极了师。虽然作为师懂的是、统计学、编程、业务等知识,可真正面对的业务问题错综复杂。 由人工梳理复杂问题,设定清晰的目标,标注结果,再交由算法训练稳定的模型,是沉淀经验,积累成果的重要过程。至于护士们,就像极了,或者需要看。 对企业而言,、算法、也缺一不可。适合解决复杂的业务问题,算法适合对特定问题训练模型提升效率,当然是说话的干脏活累活,大家都在为经做贡献。 可有些同学会好奇:那陈老师,为啥我看到的是都在迷茫自己要做什么,人人都想21天0基础学算法年薪百万,三天就写一篇心得却事到临头老是来要要结果呢??为啥我看到的企业都这么乱??

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    都会写报告了!该怎么办?

    写的报告,和写的报告,到底有啥区别?这不是个绕口令,而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“思维”“科学管理”的公司里。 早在2013年,拜《大时代》所赐,很多大企业的老板们就开始推崇化管理。虽然他们完全不懂hadoop什么的,但是要用说话却是共同的目标。于是在销售部门之间掀起了码ppt的新高潮。 当然,以上这些部门自己都能做。因为这些都是人干出来的,只要部门肯花时间花精力去找人,取,拿指标,写ppt,当然可以自己完成全部的。问题在于,部门不去写文案,不去设计活动,不去搞社群。 小结:业务部门当然可以写报告。本身就是一种职场通用能力。但是业务部门的工作内容,岗位职责,身份定位,决定了他们不可能深入、持续、全面的问题。 这就是为什么小企业只需要一个全栈师(全称:全战仓sqlEXCElppt调研问卷各领域的打杂师傅)而大企业需要专属的部门,因为部门才有精力和职责打通各线条,设立合理的指标深入问题

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    罗明雄:大金融模式

    平台金融模式中,是平台企业对其长期以来积累的大通过互联网、云计算等信息化方式对其进行专业化的挖掘和,通过研究并与传统金融服务相结合,创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。 平台模式的特点在于企业以交易为基础对客户的资金状况进行,贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业,贷款无需抵押和担保,能够快速发放贷款,且多为短期贷款。 同时,这也使平台模式具有了寡头经济的特点,平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易的积累,在交易的积累过程中完善交易设备和电子设备,以及进行所需的基础设施积累和人才积累。 说到大,首当其冲的应该是已经围绕海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行。阿里系的基础是“三流”:信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。 然而京东并非首家用供应链金融模式的电子商务企业,敦煌网和慧聪网等企业均早于京东推出了这项业务。笔者认为,无论采用上述哪种模式,大的能力和来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。

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    基于给出建议,咋整?!

    有同学问:“如何基于提出建议”,今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过,有印象的同学应该还记得。 再举一次,是因为每到招聘季都有人把它搬出来,而且有关它的大部讲解,都是错的。 已知,下图是某个电商一周销售金额走势(具体都差不多,总之曲线长这样),问:反映什么问题,怎么提建议。? 流量:为全站引流,配流量商品:商品选款、上下架、补货活动:促销活动、宣传活动用户:给制定用户发券产品经理:调整购买路径因此想提有用的建议,得先明确是提给谁的。 这才是真正发挥作用的方法。05小结很多同学觉得提建议很难,总觉得提的不够细,其实主要是思考的不够细导致的。如果一上来只有一根曲线,没有走势,没有结构,没有标杆,肯定建议也细不下去。 、产品、销售、销做事情都是很具体的5w2h应对什么问题面对什么人在什么时间什么渠道以何种形式用什么力度得什么效果这里每一个点其实摊开来都是可以解释,验证的话题。

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    这么干,吵架少一半

    的同学最常服务,也最怕纠结。因为本身的工作和有高度关联,以至于大家在网上看到的文章,十篇里有六篇是写的。 涉入的如此之深,以至于经常在思路、方法、结论上和师们怼起来。今天我们就先看其中最大的一个问题。 的工种有很多(如下图),其中活动是策略性最强,和关系最紧密,也是怼的最多的岗位,今天就用它举例子。? 请听题:某游戏APP,用户活跃率在5月出现轻微下降情况,活动小组决定做一个签到打卡的活动,提高用户活跃度(具体提高多少没说),现活动前后如下图所示,活动小组坚持称:如果不是做活动,5月份自然增长是下跌的 活动小组称:师应利用人工智能大,精准出自然增长率。?问:你是师,你该怎么办?科学旗号下的荒唐事首先问,这个题的题眼在哪里?

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    python实例---销售预测

    来源:https:pan.baidu.coms1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw第一步:导入库import re import numpyfrom sklearn import linear_modelfrom matplotlib import pyplot as plt第二步:导入fn = open(C:Users***DesktopPythonchapter1data.txt)all_data = fn.readlines()fn.close()第三步:预处理x=for single_data in all_data: temp_data=re.split(t|n,single_data float(temp_data)) y.append(float(temp_data))x=numpy.array(x).reshape()y=numpy.array(y).reshape()第四步: plt.scatter(x,y)plt.show()第五步:建模model = linear_model.LinearRegression()model.fit(x,y)第六步:模型评估model_coef

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    腾讯移动 MTA 首推可视化埋点,助力移动APP

    可视化埋点优化了移动采集的流程,能够支持产品随时调整埋点,无需发版,大大简化了采集的流程,增强产品快速迭代的能力。 近日,腾讯移动MTA在2017年GMTC全球移动技术大会上宣布了这个消息。 那么可视化埋点是怎样的一个功能?开发者与人员要如何使用这一工具? 因此我们于今年在业界第一个推出了可视化埋点的技术,用户可以在后端在web上给APP进行可视化的埋点,让产品人员不需要依赖技术人员就可以随时的去修改埋点。 有了这些之后怎样挖掘出有价值的内容,怎样这个用户的行为特征怎样知道这个用户更精准画像、怎样给用户打上标签、怎样用户进行群、怎样给他做精准化的销和用户触达,这个是应用层面的。 那这种能力可以用在跟推送中,让用户收到精准的自己需要和喜欢的推送。 3. 在产品化方面,腾讯在进行怎样的探索? 产品化方面,腾讯正进行着更多的探索。

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    无从下手?给你享10招!

    如果我们查看每一个商品页的表现,然后再把所有一个一个页面的加总起来作,就太麻烦了(根本无法实现)。这个时候,我们必须要合并同类项。如何合并?利用工具的过滤工具或者查找替换功能。 05 AB测试通过优化和产品的逻辑很简单——看到问题,想个主意,做出原型,测试定型。比如,你发现转化漏斗中间有一个漏洞,于是你想,一定是商品价格不对头,让大家不想买了。 07 Event Tracking(事件追踪)的一个很重要的基础是网站。今天的app、流量、渠道,还有后面要讲到的归因等等,都是在网站的基础之上发展起来的。 08 CohortCohort还没有一个所有人都统一使用的翻译。有的说是队列,有的说是世代,有的说是队列时间序列。无论哪种叫法,cohort在有领域都变得十重要。 原因在于,随着流量经济的退却,精耕细作的互联网特别需要仔细洞察留存情况。Cohort最大的价值也正在于此。

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    互联网中的10大方法

    那么如何做好呢,今天推荐一篇关于互联网中的十大方法。1细的基础,单一维度下的指标的信息价值很低。 3漏斗转化漏斗是业务的基本模型,最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10钟。 4同期群同期群(cohort)领域十重要,互联网特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来哪些因素影响用户的留存。 9用户用户是互联网的核心,常用的方法包括:活跃,留存,用户群,用户画像,用户细查等。 用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰,更有力的支撑决策。?10表单填写表单是每个平台与用户交互的必备环节,优秀的表单设计,对转化率的提升起到重要作用。

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    为什么你做的懒得看

    的最容易和怼上。 一来需求太多,且经常提的很紧急、很奇葩;二来师主动给的报告往往没人看,最喜欢自己跑自己写报告,还专门衍生出来一个岗位:(虽然本意不是这个,但在很多公司硬生生做成了写 到底该怎么做,才能支持迭代?我们两篇来享,今天先讲问题。 1 是干啥的?可能做的同学,会深怀执念的说一句:是打杂的。然而吐槽归吐槽,是互联网公司的重要工种。 然而,如此让人喜闻乐见的,为啥却总和怼上呢?这得从的关系说起。 2 外行眼中的天生需要。 甚至在大的方向没确定的时候,摆的细节越多,越会把人引入歧途。想要真的帮摆脱困局,就得先有能力解读出:到底在苦恼什么。从真实的场景出发,思考对策。

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    |用Python 6000 款 App,推荐使用24款App

    内容总体 6000 款 App 的评、下载量、体积等指标。根日常使用功能场景,将 App为:系统工具、资讯阅读、社交娱乐等 10 大类别,筛选出每个类别下的精品 App。1.3. 添加 datefmt 参是为了在每条日志前面加具体的时间,这点很有用处。?以上,我们就完成了整个的抓取,有了我们就可以着手进行,不过这之前还需简单地对做一下清洗和处理。3. comment 列为 App,评最多的达到了 5 万多条,平均有 200 多条。以上,就完成了基本的清洗处理过程,下面将对进行探索性。4. 我们主要从总体和类两个维度对 App 下载量、评、体积等指标进行。4.1. 总体情况4.1.1. 解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准(文末有彩蛋) | Python可视化:浅谈岗「从0到1」Python爬虫专题完结版 彻底吃透Scrapy |爬虫利器初体验(1) 彻底吃透

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    干货!基于某公众号后台

    作为一个人流汇集的现象级平台,很多团队在公众号的时却基本凭感觉。在这个时代,掌握怎样用指导微信公众号的,成为了必备技能。 本文将带领各位COO从整体情况到单篇图文,从内容到用户进行一次细致的,教你快速上手用驱动公众号。下面直接以一个公众号虚拟后台为例进行讲解和。01 整体情况1.粉丝总? 2.标题质量(1)标题词云通过词云图看标题内容集中在哪些方面,是否与公众号定位符合。?从结果来看,图文标题主要集中在师和儿童教育等相关的词汇,与公众号定位相符合。 03 粉丝1.用户增长?重点关注推文当天的新增关注人和取消关注人,通过这些读者群的喜好。 在内容方面,可以多输出科技含量较高,紧跟潮流的内容来引起这部人群共鸣。04 总结以上展示了微信公众号的常用方法。

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    Python做(一)社区超市,自动更新促销时间

    1.读取存放在表格中,我们用pandas将其读出来import pandas as pddata=pd.read_csv(超市.csv,encoding=gbk,parse_dates= 2.哪些类别的商品比较畅销首先将按照类别ID进行组,然后对组后的销量进行求和,最后用reset_index重置索引data_group=data.groupby(类别ID).sum().reset_index ,并添加到中:data=data*datadata? 按照门店进行组,对组后的业额进行求和:data_group=data.groupby(门店编号).sum().reset_index()data_group? 5.超市客流高高峰时间段了解客流高峰时间段是很有必要的,可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适首先从日期中提取小时data=data.map(lambda x:int(x.strftime(

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