3 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测试运营层面 二 APP测试数据的统计 1测试数据的分类 a内测数据分析 B功能测试数据分析 C兼容测试数据分析 d crash...反馈数据分析 2 测试数据的运营 a收集和整理数据 基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。...数据分析主要通过数据工具进行分析。数据分析主要为两种： 1.第三方数据分析工具。...单个APP的用户分析价值有限，如果综合多个APP的数据，形成一个针对用户的标签库，这样对于APP产品运营来说就更有针对性了。...三 总结 测试数据的搜集整理后进行一系列的分析，其实和运营的工作是重叠的，针对早期种子用户的行为习惯喜好分析得到更多的数据做更多的事情，以及确定正确的运营方向是非常重要的。
App精细化运营的必由之路是什么？一定是要搭建强大的数据统计管理系统，在此基础上进行高效的分析和运营。openinstall的应用统计功能就能满足全面的App数据统计和分析需求。...简而言之，应用统计功能是openinstall基于服务多年的全渠道安装来源追踪能力，结合用户生命周期与运营分析指标搭建的一站式应用数据全景监测服务，能够帮助运营者有效诊断潜在问题、寻找业务增长点、提供决策依据...若想统计注册量，需要在集成SDK时调用以下接口：图片openinstall既提供了来源于全安装渠道的页面访问、点击和App安装、注册等维度的总数据概要，又在此基础上拓展了留存、活跃、分布等分析图表。...）等，可随时根据这些数据分析一段时间以来的运营效果。...图片openinstall应用统计在提供高效服务的基础上已经能满足基本的业务数据分析需求，对开发者而言，无需费心寻找方案，就能快速搭建数据管理系统；对运营者而言，只需专注业务数据，就能精细化改善运营策略
从而做到数据共享，动态满足业务信息的需求。 ? ...对于项目服务中的各个角色，我们为项目、产品、研发、前后端、IT运维等不同工作类目提供产品工具，诸如项目管理依据、团队协作、云运维工具、分析工具等，都对同一标准化、流程化的开发项目中进行支持，在项目数据链条一致...PC端、移动端app、微信群聊、微信小程序等上面都可以触及到项目的最新状态，最终通过项目协同与产品工具的配合，提升生态服务的更大价值。 ...面对庞大的企业互联网化需求，今天APICloud满足的是业务互联网化、需求分析、产品原型、项目管理、app开发、应用运营、数据分析等全生命周期服务，而在这一完整业务线中需要的产品与功能，统统可由APICloud...面对庞大的企业互联网化需求，今天APICloud满足的是业务互联网化、需求分析、产品原型、项目管理、app开发、应用运营、数据分析等全生命周期服务，而在这一完整业务线中需要的产品与功能，统统可由APICloud
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。 商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。...当然也有其他问题，一是因为新兴，部门负责人本身也没有想好他们能干什么，不少数据PM还从事表哥的工作。二是数据产品本身可借鉴的经验不多，像APP产品，可以下载体验，总归有一个学习的过程。...它依赖于埋点采集系统，而埋点采集，需要收集什么类型数据，往往由数据产品经理确定规范（还是看公司，数据运营和数据分析师也能负责）。
借助数据能力，APP产品运营人员能够将人群、场景、流程做差异化细分，同时结合市场、渠道、用户行为等数据分析，更加高效地开展精细化运营。...产品和运营人员正是通过收集、分析种子用户的反馈数据，同时结合行业大盘数据，来指导新产品的功能设计和升级迭代。...以APP获客为例，数据的驱动作用主要体现在两方面，一是提升获客的质量，二是提升获客的效率。具体来看，首先APP能够通过丰富的标签数据，分析种子用户的画像，明确目标用户客群的多维度特征。...其次，通过对不同渠道来源的用户数量、画像等投放后效数据进行对比分析，APP还能够从中筛选出高性价比和高TA浓度的获客渠道，帮助降低后续的获客成本。...通过对端内外数据进行融合分析，使用AI模型对用户的多维度特征进行机器学习，APP方能构建出更加智能的预警体系，对用户流失倾向做到“心中有数”，从而制定出更加科学有效的用户运营策略。
如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略和方向？ 这都对APP的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的数据分析和运营呢？...一、行业数据 行业数据对于一个APP来说，至关重要。...三、用户分析 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、网络及运营商、地域的分布特征。...进行数据对比分析的时候，要充分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，了解运营推广手段对不同渠道的效果。
当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发团队选择。 ...事实上，这些新一代的数据分析工具，将可以监测发生在App中的每一个细小的事件。...他们还有自己的App，帮你随时随地监测App运营 数据。...它拥有你所能想到的所有典型的数据分析功能。同时它还拥有A/B Test的功能，帮助运营者在一个应用上测试不同的运营模式。 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运营数据。开发者和运营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
可视化埋点优化了移动运营中数据采集的流程，能够支持产品运营随时调整埋点，无需发版，大大简化了数据采集的流程，增强产品快速迭代的能力。...开发者与运营人员要如何使用这一工具？腾讯移动分析MTA与其依托的腾讯大数据平台是怎样自我定位的？又能够为开发者提供哪些服务与支持？...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，让产品运营人员不需要依赖技术人员就可以随时的去修改埋点。...但腾讯移动推送信鸽，它是由各个APP共享，可以共享一个后台连接，这样只要有一个APP活跃，信鸽的连接就是活的，那么其他APP也能借用这个连接把消息及时送达。...[1503890134893_1882_1503890135119.jpg] 比如说在移动开发领域助力APP开发者为APP提供分析挖掘的能力，启用用户标签进行精准推送的能力、搭建稳定的推送通道，乃至于对
上一篇《为什么你做的数据分析，运营懒得看》中，我们列举了运营实际遇到的困难，今天接着分享，数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说，数据分析已经为运营提供了大量支持，可惜仅限于认知现状阶段。...2 不同运营对数据的需求 虽然都叫运营，但是运营实际包含的工作内容非常多。不同运营工作，具体痛的位置不一样。对于这些痛点，数据分析能治疗的程度也有区别。从本质上看，数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。...因此有的工作天生就不咋需要数据帮忙，看个现状结果就行了，有的则需要缜密的计算和分析。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分析都和用户有关。因为用户运营本身是个非常有策略性工作。...3 数据能支持哪些问题 数据分析适合解决理性问题，因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了，运营最大的问题是没钱。...以上种种，归纳起来就是：好的数据支撑体系，从来都是业务数据一体运营，集体作战的结果，从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。
腾讯移动分析（MTA），为App研发者提供完整的数据采集、分析洞察、精准触达的精细化运营支持，并首家推出可视化埋点功能，方便App运营者可视化配置数据埋点，简化原有数据代码、审核、发布上架流程；快捷配置...2017年6月9日，腾讯大数据前端开发负责人郑灿双，在GMTC 2017年全球移动技术大会上分享了：腾讯移动分析MTA在APP精细化运营中的优秀实践经验。...[1504665077201_9814_1504665077819.jpg] 针对APP精细化运营，需要运用技术和工具，完成用户数据获取、用户识别、用户洞察、用户触达完整闭环，结合标准的数据分析方法，...，通过采集应用内的用户行为数据，为App运营者提供基础运营指标、质量体系、运营支持、画像等几大类的数据分析服务。...[1504665133945_4351_1504665134453.jpg] 腾讯移动分析MTA与腾讯移动推送（信鸽）共同组成了App精细化运营的完整链路，从数据采集到数据分析，从价值挖掘到用户触达。
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，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，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数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。 ?...数据分组后的变量视图 ? 原文链接：http：//www.36dsj.com/？p=4850
腾讯云分析从这个月开始，将推出【从0开始运营APP】专题，分享一位1年内从0做到了100万用户的产品经理心路历程。本篇为第一篇，续集敬请期待。...运营app，第一步要先建立自己的“数据库” 这个数据库里面必须包括广度和深度两种数据。...从我的使用经验，首推腾讯云分析，他们家的文档写得很清晰，而且用户QQ群里反馈问题，也能得到及时解答。在这里以此为例给大家讲解如何利用他家的SDK来收集产品数据，做产品运营。 ?...就需要使用到云分析渠道分析功能，运营人员只要把打算上传的市场一一取好渠道名（英文字母），然后把渠道名告诉开发童鞋，让他们分别打包即可。...准备上架：万事俱备只欠市场 相对于iOS App的推广来说，Android App运营需要维护的平台更多、合作方式更杂，也更考验人的耐心和信息跟踪能力。 如何制定推广计划、寻找靠谱的合作市场？
问题来了，有没有一把枪，可以帮助APP站着把钱给挣了的，答案就两个字：“场景”。 为何这样说？...社交APP盈利模式其二，场景延伸。...目录 1 社交APP广告模式 2 社交APP增值服务模式 3 社交APP会员收费模式 4 社交APP电商O2O模式 社交APP广告模式 以广告模式盈利的软件代表作品：微信 太多软件为硬广，原生广告，营销活动...，由于社交APP的高粘着特性，这方面的比较好赚 ，列如微信朋友圈内的内嵌广告，区域性覆盖。...社交APP会员收费模式 这个模式的社交软件就太多了，百度贴吧，陌陌，等等都是以会员收费模式为主。
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import...linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营.../chapter1/data.txt") all_data = fn.readlines() fn.close() 第三步：数据预处理 x=[] y=[] for single_data in all_data...y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析...plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估
笔者结合海外移动端产品的数据分析实践与MTA服务的客户案例，带你从产品初创到成熟不同阶段看数据分析如何应用于产品设计和产品运营。...[图片] 新用户的增长和激活 其中新用户的增长和激活一般有两种方式，第一种是构建产品的病毒性传播系数, 让产品自发增长，《精益运营数据分析》书中有提到的几个用户病毒式传播分类很有趣： 原生病毒性，即通过...与此同时，在各节点数据提升并稳定后，产品运营的同学则开始进行各种推广、投放的宣传以扩大盘子、占领市场。...，具体分析流失原因则可以参考下方流程： 核心思路 [图片] 即，通过回访定性+数据验证为主要手段，确定流失原因，改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户，促进回流。...如果大家希望获得数据分析方面的资讯，接入腾讯移动分析MTA:http://mta.qq.com，我们有专业的数据分析团队为您服务。 那么，大家认为APP分析最重要的是什么呢？
介绍一个有趣的数据系统Operational Analytics Processing，OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP，它更注重于实时数据的即时分析。...举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营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：越来接近实时的数据，越有价值。...低数据延迟: 数据的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于分析，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数据库，它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念，便有了很多有趣的特性，比如不支持事务，直接将数据落盘到log。...总的来说，作者的设想是很有意义的：对于某些分析场景，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运营人员
笔者结合海外移动端产品的数据分析实践与MTA服务的客户案例，带你从产品初创到成熟不同阶段看数据分析如何应用于产品设计和产品运营。...新用户的增长和激活 其中新用户的增长和激活一般有两种方式，第一种是构建产品的病毒性传播系数, 让产品自发增长，《精益运营数据分析》书中有提到的几个用户病毒式传播分类很有趣： 原生病毒性，即通过App本身的邀请好友功能而传播吸引的新用户的方式...与此同时，在各节点数据提升并稳定后，产品运营的同学则开始进行各种推广、投放的宣传以扩大盘子、占领市场。...，具体分析流失原因则可以参考下方流程： 核心思路即，通过回访定性+数据验证为主要手段，确定流失原因，改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户，促进回流。...如果大家希望获得数据分析方面的资讯，接入腾讯移动分析MTA: http://mta.qq.com，我们有专业的数据分析团队为您服务。 ---- 那么，大家认为APP分析最重要的是什么呢？
日常运营APP的同学都知道 ，要想成为APP消息推送的王者级玩家，不仅要做好推送前的SDK和API的接入，在创建推送中熟练使用各个推送能力，更要不断提高推送效果的正向反馈，学会运用： 可视化、可追溯、可分析的数据工具...比如： 想实时查看并分析：计划发送量、实际发送量、抵达率、用户点击率等数据怎么办？ 除了分析推送相关数据，还想分析目前设备的通知栏开启率、设备卸载率的变化怎么办？...TPNS控制台的推送管理和数据统计的页面中以下维度的功能可以帮到你： 厂商维度推送漏斗 时效分析 通知栏开启率统计 失效/卸载设备数统计 (1)通道维度推送数据漏斗、推送时效分析 这两种维度数据都可以在...TPNS控制台推送统计-设备统计页面中的以下维度的数据可以满足你： 版本分布统计 地域分布统计 设备机型、品牌分布统计等 不同于上述推送维度的数据，设备统计旨在帮助APP研究用户的整体情况，从而制定不同的推送策略...下期文章预告：如何让APP通知栏开启率UP！UP！
P165， 100万条内选K聚类数据量大时间久，数据高维选择降维、子空间聚类（谱聚类），Mini Batch KMeans,分类准确选谱聚类。 2、聚类和分类的区别？...不适合商业环境复杂的企业，数据的平稳性、白噪声检验 9、数据分析的流程是什么？ 大流程、小流程、循环流程、迭代流程 10、如何处理异常值、重复值、空值？...主成分分析PCA、因子分析FA、线性判别分析LDA、独立成分分析ICA、局部线性嵌入LIE、核主成分析KernelPCA 12、大数据还有必要抽样和降维吗？...数据的抽样、数据的降维（X太多）（专家法、相关性法、准确性法、机器学习权重） 13、数据分布不均衡的影响？ 机器学习样本不够，学习有偏差。10倍要警惕、20倍要处理。...过抽样（容易过拟合）、欠抽样（容易数据信息丢失） 14、如何检查异常检测？ 统计（分布）、距离K均值、密度LOF、偏移、时间序列，离群点和新奇点检测 15、如何验证关联分析？
DataOps开始时是作为一个最佳实践系统，但逐渐成熟为处理数据分析的全功能方法。此外，它依赖并促进分析团队和信息技术运营团队之间的良好沟通。...使用SPC，对数据流进行持续监控。如果出现异常，数据分析团队将收到自动警报通知。...增强的数据分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导数据通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助数据专家在将数据交付给客户之前收集、处理和分类数据。...通过使用自动流程，数据分析和数据管理变得更加精简。这些步骤确保了产品交付和部署的快速和无缝改进。 连续的分析 持续分析是最近才发展起来的。...连续方法被设计为同时运行多个无状态(不保存数据)引擎，这些引擎丰富、分析和操作数据。由此产生的“持续分析”方法提供了更快的答案，同时也使IT工作更简单、更便宜。
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