1.游戏业务数据分析如图所示的用户行为数据 2.数据预处理 2.1加载包 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...print("安装信息表：") print(az.info()) print("-"*30) print(az.describe()) print("-"*30) print('空值统计:\n',az.isnull...%.2f%%'%((zc.shape[0]/az.shape[0])*100)) #以百分比的格式输出激活率 3.2.2日安装量、安装渠道、TOP15子渠道、安装地区、是否WiFi安装、安装的手机类型统计...从机型属性中拆分手机类型属性，由于手机品牌名称存在大小写不一的情况（例如OPPO,oppo)，因此将手机类型属性字段统一转换为首字母大写的格式： PS ：转换成以下模式再统计也是一样的，但必须先统一格式后再统计...、注册时段、激活时间、日新增新用户统计 zc['注册日期'] = pd.to_datetime(zc['注册时间']).dt.date print('日注册用户：\n',zc.groupby('注册日期
本文通过用户在线广告点击行为预测的应用实例来向大家展示深度学习在多字段分类数据的应用效果。...文章将详细介绍了FM和FNN算法在处理多值分类数据方面的优势，并把这两种算法与神经网络在特征变量处理方面的差异做了对比，最后通过一个用户在线广告点击行为预测的实例比较了LR、FM、FNN、CCPM、PNN-I...那一般普遍的做法就是通过不同的域来描述这个事件然后预测用户的点击行为，而这个域可以有很多，比如： • Date: 20160320• Hour: 14• Weekday: 7• IP: 119.163.222...，比如该用户是学生等，那我们可以通过这些多维度的取值来描述这个事件然后来预测用户的点击行为。...PPT下载：[用户在线广告点击行为预测的深度学习模型] by 张伟楠 本分享涉及的研究工作由张伟楠与其在上海交通大学和伦敦大学学院的同事共同完成，文章由携程技术中心（微信公号ctriptech）侯淑芳根据演讲内容整理
想到如果去统计用户DNS解析记录，用这种方式监控内部用户上网行为岂不是更简单（只统计一级域名），更可靠，甚至更隐蔽更合法。对比一下传统的监控行为，用路由器抓包分析，公司的百兆宽带几乎是满载。so。。。
用户在线行为学，如果不使用用户浏览行为、使用数据、点击数据、交互数据、眼动图等，那就无异于盲人摸象。但是非常可怜，这个领域连摸的人都不多，都忙着上炒作，融资，忽悠去了。...当然这样的财产权也是有期限的，例如当微博引爆时，微博上的用户及行为数据的价值是爆棚的，随着微博的衰落，数据资源价值下降。BAT手里掌握的用户在线行为数据量是个诱惑的金矿，但开采水平很低。 ?...6、DSP程序化购买热门背后，是互联网正在形成一张密织的网，网与网开始连接，通过ID或数据匹配来打通，形成用户互联网上浏览的闭环。给我们很好地从群体或围观个体来看用户在线行为。...9、客户留存率、新客获得、平均生命周期数据问题，培养用户生命周期及分层对待的思维。从行为学及互联网数据来刻画用户行为路线图，找出用户热情消减、变迁的模型，以此来干预客户流失问题。 ?...11、场景越来越性感，用户行为学的核心问题是：场景感知和用户行为动机的融合。大数据，带来场景感知的时代，微观、宏观都有较大幅度的创新。 记录思考，一起碰撞！
爬虫随机从CSDN博客取得800条用户行为数据，包含用户名、原创博客数、评论数、浏览量，试着从博客数，评论数，浏览量三个方面分析csdn的博主们的形象。...拉取数据实现 存储格式 用户信息包括用户名，点击量，评论数，原创博客数，使用json文件存储。...，同时还可以拿到点击量，评论数，原创博客数等数据。...注意，并不是所有的用户都有me.csdn.net页面，比如这个https://me.csdn.net/qq_41173121 将保存的json文件通过在线json转excel工具转成excel，进行统计画图分析...，excel需要用到的函数有 COUNTIF(A2:A867,"=0") 统计A2 - A867这一列中，=0的数量 SUMPRODUCT((A2:A867>0)*(A2:A867<20)) 统计A2
近期，接到一个需求，需要获取用户点击行为的操作路径，除了点击的坐标，classname等常用数据外，还需要控件的title，这样就可以更加直观的了解到用户的操作行为。...1.如何获取用户控件的点击行为 事实上，由于获取的“所见所得”点击view行为，所以，思路上应该是对uiview或者及其子类得某个事件方法hook到，这样触发点击（广义上是触摸）行为后，可以根据发送的事件确定点击的...先从简单的开始 一阶获取的控件：UIButton 响应的uiview是UIButton，即用户点击的是按钮，则立马获取（即一阶获取） NSString * title = [[button titleLabel...] text]; 下面加大难度，获取UITableView的cell内容 二阶获取的控件：UITableView的cell 通过上面的方法，当用户点击了红色字体的内容后，响应的view是UITableViewCellContentView...UISegment 换条路 通过打印UISegmentedControl的方法列表，我们找到了一个selectedSegmentIndex 这个对应的内容为最后一个被选中的UISegment，额，所以当用户点击任何一个
近日我想要统计我家产品 xue.cn 用户的编程自学行为的频次，且在不给技术开发部门带来任何新需求的情况下自力更生。那么，我该如何定义并统计这个数据指标呢？ 1、定义学习这个行为。...已有的学习行为数据，属于较早版本，那时用户产生学习行为的前提是至少完成一次时长兑换或小额RMB充值，所以本次我以用户首次付费的日期作为统计的基准线。...接下来，用学习日期 - 首次付费日期得到血虚行为发生于首次付费后的第N天。其后统计： A：首次付费后的第N天仍有学习行为的用户数。...具体来说，根据用户首次付费日期，按月拆分用户批次，再拆分统计学习行为数据较为完善的近期批次数据。 6、小结 以上就是我完成 xue.cn 用户学习频次指标的指定与统计分析的实操过程。...笔记虽然解决的是编程自学行为，是我家产品为用户所提供价值的核心表现，但思路也可借鉴用于其它产品、其它行为频次的统计。如果对你有帮助或启发，那就点赞或留言告诉我，鼓励我分享更多笔记吧！
关于用户行为分析，很多互联网公司都有相关的需求，虽然业务不同，但是关于用户行为分析的方法和技术实现都是基本相同的。在此分享一下自己的一些心得。 一....用户名称，角色等 WHEN，获取用户访问页面每个模块的时间，开始时间，结束时间等 WHAT，获取用户登陆页面后都做了什么操作，点击了哪些页面以及模块等 WHY，分析用户点击这些模块的目的是什么 HOW，...用户通过什么方式访问的系统，web,APP,小程序等 HOW TIME，用户访问每个模块，浏览某个页面多长时间等 以上都是我们要获取的数据，获取到相关数据我们才能接着分析用户的行为。...有了上面的思路，下面我们来说下实现的相关技术问题，如何落地用户行为分析。 a).首先是获取用户行为数据，目前比较多的方法有两种，一种是埋点，一种是无埋点（即全埋点）。...四.总结 本小节知识简单介绍了用户行为分析的大概流程，具体到分析方法还有很多，之后会说下埋点数据的设计和处理过程。
Android模拟用户点击。在自动化测试中可使用的工具。 可以利用adb命令，也可以使用Android SDK中的monkeyrunner工具。...对应的keycode，比如home键的keycode=3，back键的keycode=4 tap是touch屏幕的事件，只需给出x、y坐标即可 swipe模拟滑动的事件，给出起点和终点的坐标即可 # 模拟点击位置...shell input tap 100 100 # 模拟滑动 从(650, 250)到(200,300) adb shell input swipe 650 250 200 300 编写一个bat脚本，模拟用户滑动
本次主要通过以下四个方向探索淘宝用户行为： 1.1 用户行为时间模型 PV、UV随时间变化。 留存率模型。 1.2 用户消费行为分析 各周期内消费次数统计。 各行为转化模型。 复购率模型。...二、理解数据 数据中包含了淘宝App由2019年11月28日至2019年12月3日之间，有行为的随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、收藏）。...所以接下来，淘宝能够做的就是优化商品的推荐机制，优化用户搜索商品的效率，提升用户从点击到收藏和加入购物车这一环的转化率，这样才能够最终提升用户购买的比例。...2.2 复购率分析 复购率是自然周期内，购买多次的用户占比 复购率统计口径：有复购行为的用户数 / 有购买行为的用户数 df_buy = df.loc[df.behavior=='buy'] pivot_life...对于点击量高的商品，要重点分析，优化商品的推荐机制，让用户做到点击即想购买。 3、用户价值：通过RFM模型分析得到的不同类型的用户，应该采取不同的激励方案。
常见的是用户行为分析的漏斗转化，桑吉图显示, 用户统计标签加工等。 二. 建模详细说明 User: 即用户行为的主体，可能是发布视频的唯一用户id, 也可能是观看视频未登录的设备id。...如果用户行为是对另外一个用户，则为user_id。 字段描述是否可选target_id用户行为对象id Event: 用户行为实体，包括用户行为ID，用户行为内容。...字段描述是否可选event_id用户行为id event_name用户行为名称是event_content用户行为内容是 因为在这张表是最细粒度的数据，字段是高频字段，基于这种思想做DWS层宽表设计...如评论，则统计评论数量，点赞则统计点赞数量等 3....维度 2.页面统计Eventseesion_id用户行为发生的会话 维度Eventevent_content用户行为内容 Whotarget_id 1.维度 2.对video_id统计VV等指标 3
用户可能会习惯性的使用一款产品，或者在使用一款产品时会产生习惯性的行为。...如何利用行为模型帮用户养成（好的）习惯？ 新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 （Fogg's Behavior Model）表述为B=MAT。...要实现一次用户转化行为，需要有三个要素：给用户足够的动机、用户有能力完成转化、需要有触发用户转化的因素。这三个要素必须同时满足时才会形成一次有效的转化，否则就不会发生。...所以，当用户具备一定的动机和能力时，想让用户做出行为，从提示入手进行行为设计是最容易取得效果的。 使用福格行为模型做用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中，行动具体指什么。...如何把学委开播行为与用户的自习行为解绑，有效的触发自习？ 我们推动技术侧，升级房间为常驻的学习小组，完成学委开播与用户自习的解绑。小组常驻，便捷触发，随时自习。
()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像 浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。...收藏商品行为：频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型(收藏，取消)、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app) 购物车行为：频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型...(加入，取消)、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app) 关注商品行为：频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型(关注，取消)、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序...，我们应该建立日志微服务来收集所有的用户行为。
前言 在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了实时热门商品统计模块的功能开发的过程(?基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计)。...我们在这里实现最基本的“页面浏览数”的统计，也就是读取服务器日志中的每一行log，统计在一段时间内用户访问url的次数。...统计每小时的访问量（PV），并且对用户进行去重（UV） 解决思路 – 统计埋点日志中的 pv 行为，利用 Set 数据结构进行去重 – 对于超大规模的数据，可以考虑用布隆过滤器进行去重...scala.collection.mutable.ListBuffer /* * @Author: Alice菌 * @Date: 2020/11/23 14:16 * @Description: 电商用户行为数据分析...from=search&seid=5631307517601819264 小结 本期内容主要为大家分享了如何基于flink在电商用户行为分析项目中对实时流量统计模块进行开发的过程，这个跟上一期介绍的实时热门商品统计功能非常类似
统计10秒点击的次数 在一定的时间内点击按钮，点击按钮的次数就会记录到 Text 文本中 [在这里插入图片描述] 案例实现： 新建项目：StatisticsApplication ability_main...//如果flag为false，表示当前按钮不是第一次点击 boolean flag = true; long startTime = 0; //用来记录点击了多少次...Override public void onClick(Component component) { //点一次，计数器就自增一次 count++; //统计...10s之类，按了多少次，并把次数展示在文本框 if (flag){ //如果当前是第一次点击按钮，记录当前的时间 startTime =...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 结束之后就不能再点击了 也可以作进一步扩展，加个重置按钮点击事件，当结束后又可以点击重置按钮重新开始了，就不需要重新运行项目了
之前咱们介绍过阿里的SIM，通过一种两阶段的方式来使用用户所有行为序列来提升点击率预估的精度。而最近阿里的最新的进展中，尝试将两阶段的处理方式升级为端到端的处理方式，相关的论文会在后续进行介绍。...item，从用户历史行为中抽取最有用的部分行为用于后续的点击率预估，一起来看一下。...2.2 用户行为检索模块 用户行为检索模块是论文的主要创新所在。...，随后经过MLP层得到点击率预估值，其结构如下： 2.4 模型训练 从网络结构可以看出，检索模块与预测模块是无法做到端到端训练的，论文采用了一种交替训练的方式，其过程如下所示： 具体的，对于预测模块...不过两种方式都是两阶段的方式，这种方式最大的缺点在于两个阶段的目标是存在一定差异的，检索阶段更多的是寻找与target item最相似的历史行为，而非更准确的点击率预估。
3.不同商品种类的用户行为 统计所有商品的购买次数，同时找到购买次数、浏览次数、收藏次数和加入购物车次数最多的商品。 ...4.基于RFM理论找出有价值的用户 我们首先统计出用户购买商品的最大值和最小值，数据源中没有相关的金额数据，因此通过 R 和 F 的数据对客户价值进行打分。...1.通过AARRR模型分析用户使用的各个环节 1）获取用户 由于数据中没有给出每个用户第一次的登陆的时间，我们暂且把浏览行为视为用户的获取。 2）激活用户 用户行为包括点击、放进购物车、收藏以及购买。...针对浏览量高而销量不高的这部分商品，需要提高的是用户从点击进入商品详情页到最终购买的体验。...作为商家端可以从以下几个方面提高销售额： 商品详情页的实际价格是否相比展示价格偏差过大，有的商家为了吸引用户点击在商品展示页投放的价格具有较强吸引力，但实际价格偏高，在用户心中反而引起反感 详情页的信息流展示是否合理
可以把一个用户在过去一段时间内发生过行为的物品集合 S 定义为： 其中item表示物品信息，如物品 ID 以及相关属性，action 表示用户行为信息，如行为类型：浏览 ( impression )，点击...我们可以先对数据中的序列信息进行一个简单统计，进行可视化显示以帮助我们对数据有一个总体认识，下表给出一些可以进行统计的数据范例： 针对以上的统计量，我们可以进行以下的数据过滤和处理工作： ❶ 无效用户过滤...这些用户的行为条目数通常远大于正常用户的行为数，可以结合用户行为数目的直方图，通过一些基于统计的异常点检测算法 ( 如检测，MAD-基于绝对离差中位数，基于密度的检测方法等 ) 找到这些用户并过滤掉；...马尔科夫决策过程包含以下几个方面： ❶ 状态空间 S 在t时刻用户的状态 St 定义为用户在 t 时间之前的历史行为，如用户在 t 之前点击过的 N 个物品。...在实际应用中，比较直接的是采用 t 时刻的即时回报，如用户是否发生点击行为来作为奖励r，同时可以考虑 t 时刻之后一段时间内用户的反馈行为，如用户的停留时长等。
识别效果通过对多种身份认证机制和多个账号登陆场景的覆盖，实现对账号的精准识别，以账号维度实时监测API安全风险、数据风险和用户行为风险。...三、API用户行为监测下面将介绍部分常见的API用户风险行为场景和行为监测方案。...监测方案：基于账号识别技术和统计算法，计算内部账号在规定的时间范围对各类数据交互API接口成功请求敏感数据的次数，当超过设定访问阈值，可能存在内部账号大量获取敏感信息风险，结合API敏感数据流向监控，判断该账号是否存在敏感数据外泄行为风险...用户异常行为告警按照预定义的时间窗口，以账号维度实时监控API相关行为风险，若满足相关可配置预设条件，对数据进行实时聚合，发出相关风险告警。...告警示例：在过去的xxx时间范围内，账号 Y 的敏感操作行为为Z次，超过预设阈值，可能存在xxx相关行为风险。
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