友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。平台拥有大而全的产品线，是专注用户行为统计的综合性平台，主要涵盖移动应用、游戏、广告、网站等领域。
V 站曾经有个热帖说为何我的开源项目只有 Fork 没有 Star，楼下有个热评说开源项目关注的不应该是 Commit 数据吗？先不论 Star、Fork 和 Commit，issue 、pr 也应是一个开源项目社区关注的数据。
在过去的一个月里，微信公众平台开放了图文分析等数据统计功能。眼尖的人也许早就发现，在微信公众平台的图文分析右上角，出现了"数据由 腾讯云分析 提供"字样. 通过这一非正式亮相，腾讯云分析也正式从幕后的角色，转到了台前。 腾讯云分析（MTA）是一款专业的移动应用统计分析工具，支持主流智能手机平台。开发者可以方便地通过嵌入统计SDK，实现对移动应用的全面监测，实时掌握产品表现，准确洞察用户行为。 在众人的期待中，MTA在9月9日上线了错误管理功能，在这个功能上，MTA不仅仅满足于帮助开发者分析错误，“管理”二字
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
Flink是一款非常优秀的流式计算框架，而ClickHouse是一款非常优秀的OLAP类引擎，它们是各自所处领域的佼佼者，这一点是毋庸置疑的。Flink除了各种流式计算场景外也必然可以用于流式统计，ClickHouse同样也可以用于流式统计，但我不认为它们是优秀的流式统计工具。XL-Lighthouse在流式统计这个细分场景内足以完胜Flink和ClickHouse。在企业数据化运营领域，面对繁杂的流式数据统计需求，以Flink和ClickHouse以及很多同类技术方案为核心的架构设计不能算是一种较为优秀的解决方案。
邹弓一，美团点评前端工程师，4年 Web 前端开发经验，现在是美团点评点餐团队的一员。
随着iOS开发的流行，针对iOS开发涉及的方方面面，早有一些公司提供了专门的解决方案或工具。这些解决方案或工具包括：用户行为统计工具（友盟，Flurry，Google Analytics等), App Store销售分析工具（例如App annie)， App crash收集工具（例如Crashlytics)，App测试发布工具（Test Flight）, App Push服务等。
App服务的竞争重点已经由功能竞争转向市场和运营的竞争，而App的推广与运营离不开App渠道统计的支持。
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。APP推广运营人员需要根据数据来评估渠道推广的效果，找到最适合自家APP的渠道，有针对性的投放，不断完善推广策略，这样才能更加精准、有效，快速的吸引到有价值的用户。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。
身为一枚猿猿，大环境下，我们能做的，只有努力提升自己技能以及知识领域广度。
1、明确分析的目标 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 ◆ ◆ ◆ 2、收集数据的方法 说到收集数据，首先要做好数据埋点。 所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。 目前主流的数据埋点方式有两种： 第一种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。 第二种
几年前网站统计工具遍地都是，例如Google Analytics、百度统计、CNZZ、51啦、腾讯分析等都是免费开放给个人站长使用的，现在的情况是网站统计工具要么就是不再提供免费服务，要么就是对个人用户砍掉统计功能，停止「今日」与「实时在线」类数据指标的计算等。
大数据文摘作品 作者：魏子敏 技术支持：苏格兰折耳喵 数据搜集：亭八 当贾跃亭发声时，他在说些什么？他说的话网民听进去了吗？ 2018年工作日第一天，贾跃亭凭借一封对《北京证监局责令贾跃亭回国履责通告》的回应函再次占据了各大科技、商业网站的头条。在回应函中，他提到美国FF公司融资已经取得了重大进展，并表示，“针对债务问题，我会尽责到底”。 近半年，在乐视危机下，贾跃亭频频发声，而“债务”“责任”这些词似乎不绝入耳。尽管感官如此，文摘菌还是想用文本分析统计一下，在2016-2017年，贾跃亭的多次
在这一个大数据的时代，在这一个产品经理爱拍脑袋的时代，数据的重要性不言而喻，好的数据分析可以使我们的产品不偏离正确的轨道，做好数据分析的第一步就是做好数据埋点，那么怎么做好数据埋点呢，我将从以下几个方
工具／产品／解决方案是数据科学家洞察数据的利器。KDNuggets网站对此观点进行了年度调查，来分析数据科学家在用哪些类型的工具，并提供了调查的匿名原始数据。
问卷、报名、登记、预约、订单，甚至是考试表单制作，表单数据收集，可以设置简单逻辑。
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2
中创微VeryReport是专业企业级报表生成软件，易学易用，通过简单拖拽即可生成复杂报表。应用场景主要是业务报表的生成，如对企业的固定月报、季度报表和关键数据指标，进行多维度、多层次的分析和展现。VeryReport报表软件包含三大核心功能:报表设计器、参数报表和数据填报和录入。VeryReport采用类Excel设计，零代码实现复杂报表展示、填报、图表、参数面板、系统管理、导出、打印等功能。 通过VeryReport可以快速轻松的构建出灵活的数据分析和报表系统，消除企业信息孤岛的问题，使数据真正产生其应用价值。
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。
首先，我们需要下载XcodeCoverage到被测试工程根目录，这里有两种方法可供选择
来自经管之家 对于各式各样的数据统计分析软件，你了解多少呢？经管之家的这篇帖子经过潜心搜集，整理，总结了一些软件的大体介绍及区别，欢迎大家指正和补充。 这里先略过Excel和Eviews这种入门软件的介绍，直接从SPSS开始吧！ SPSS:傻瓜相机 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就
对于各式各样的数据统计分析软件，你了解多少呢？经过潜心搜集，整理，我总结了一些软件的大体介绍及区别，欢迎大家指正和补充。 这里先略过Excel和Eviews这种入门软件的介绍，直接从SPSS开始吧！ SPSS:傻瓜相机 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，
六西格玛（6σ）是一种企业营运的改善策略，简单地讲，指的是一个组织的管理策略，而六西格玛的目的在于利用各种质量管理工具、统计与管理科学的方法论，来有效的辨识与移除流程中潜在的错误或者不良品，并将产品制造与管理流程的变异（Variability）降至最小，以帮助企业追求产品质量的稳定与不断的改善。
测试中的的覆盖率指标会影响测试结果，在Android Monkey测试中也存在同样的道理，由于Android Monkey执行的随机性很大, 可能会导致核心页面不能被覆盖到或者测试结果是一个较低的覆盖率，不能拦截发现到Crash。本文就来介绍下如何提高Android Monkey的覆盖率。
这个项目： 十年一次 全体中国人都要参与 十五天内完成 是的，第七次全国人口普查要来了。 人口普查“数清楚”了中国的人口状况，也见证了技术演进的一段历史。 第一次人口普查是在1953年，统计人口用的是当时最先进的计算方式——算盘，数据调查、登记、传送、分发都靠人工完成。 第二次人口普查是在1964年，还是手工登记，但用上了“两弹一星”同款计算工具，只能做简单的四则运算、平方数等运算的手摇计算机统计人口数据。 第三次人口普查是在1982年，中国向美国进口了21台最先进的电子计算机，作为录入和统计工具
数据猿导读 对现代企业来说，数据的意义不亚于第一次工业革命后的煤炭、钢铁，或是现代工业的电力、石油甚至自动化技术。事实上，对于数据的深度挖掘和应用正是工业4.0的核心。 记者 | 大文 在以往的文章中
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。
机器之心报道 编辑：小舟、泽南 这就是 ChatGPT 进入 Excel 后的样子？ Excel 是最常见的数据统计工具，用于归纳和查询数据信息。在其之上，通常我们查询信息需要找到相关的单元格，获取其中的数据，这是合乎计算机操作逻辑的方法。 但对于很多人来说，排序、乘除、平均数等操作比较简单，如果遇上复杂需要编程代码的操作，就完全不知如何下手了。 近日，来自北大的研究者提出了一种更符合人们日常交流习惯的新方法 —— 一种名为 ChatExcel 的新应用可以直接使用自然语言对表格中的数据信息进行查询、修改
想必大家都知道，现在的移动端的流量多、曝光率强、用户数量大。那么如果你想做移动端广告的话，肯定需要了解一些关于移动广告的投放形式、以及计费方式的知识。
我们先看看无论是APP还是H5都会关注的指标，了解这些指标的计算方法的细微差异以及复杂性，换个角度来思考埋点的意义。【源自：精通Web Analytics 2.0】
近日，蘑菇街公布“双十二”战报数据显示，今年“双十二”蘑菇街平台直播GMV同比增长167.87%。而这得益于蘑菇街主播的的亮眼战绩，“双十二”期间，蘑菇街2位头部主播小甜心、叶子单场成交金额破亿；12位中腰部主播成交金额破千万，其中11位主播是首次破千万。
App数据分析比Web流量分析更困难，因为对于Web，只要每一页都部署了GA基础代码，就能够收集分析很多有价值的数据了。但App分析则不同，如果只是加入基础的统计SDK，则只能收集到日活跃用户、留存率等一些基本的数据而已，完全无法进行深入分析。所以如何从“平地”建立起数据分析的高楼大厦，其中的方法就变得尤其重要。 本篇文章是《App数据分析全攻略》系列的第一篇，预计以后还会有 事件详解：看起来简单，但灵活度极高 事件应用案例：带你见识强大的Google Analytics 分享行为：极其重要，值得用一整套解
李杉 编译自 VentureBeat 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 还记得移动App的兴起，带来了好几波新的统计分析工具。 比如你熟悉的友盟、TalkingData，或者你不那么熟悉的Flu
导读：大数据时代的到来，对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并提升客户体验。那么，产品经理到底该关注哪些数据呢？小产品如何运用A/B测试？产品经理该如何学习数据分析呢？ 本文根据GrowingIO创始人&CEO张溪梦与产品经理在线交流问题整理编辑，希望对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。 如何获取数据，获取什么样的数据？ Q1：一个电商平台，应该着重关注什么数据，怎样设计数据后台？ A1：电商数据的核心指标一般有：GMV，Transations（
Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。 而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示，非常有利于我们学习Elasticsearch的语法。
互联网软件的开发和发布，已经形成了一套标准流程，最重要的组成部分就是持续集成（Continuous integration，简称CI）。
最近几个月，国内的各个网站统计统计开始逐步缩减功能或收费了，这意味着免费了是几年的网站统计工具即将迎来收费时代。
MongoDB 是一个免费并且开源的文档数据库。它属于一个被称为 NoSQL 的数据库家族。NoSQL 与传统的关系型数据库不同，例如：MySQL 和 PostgreSQL。
网站安全一直是我们互联网运营商的一个常见话题。如何保持我们网站的安全稳定，长期承载我们公司的网上业务？网站安全问题也一直在考验站长运营商的互联网安全意识和网站管理维护能力。
为什么要进行数据统计分析，我觉得 Talking Data 的于洋有个比喻非常好“渠道存在海量的用户资源，并服务于开发者。渠道本身聚合了大量的用户，进而形成平台，成为了平台，就必然存在“货架”，而这些货架的位置是有限的资源，但是开发者对于资源争夺和需求确实强烈，这点使得渠道货架的位置变得无比重要，再者，开发者也一直认为获得了最佳的位置，就会带来不错的收益，基于此点认识，导致了渠道投放成本的增加，而渠道在寻找最佳适合渠道的产品征途上变得异常艰难。其实，开发者没有找到适合自己的最佳渠道，渠道没有寻找到最适合自己用户资源的最佳产品。”。
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：GitHub Trending 上周看点，GitHub 官宣 CLI 已发布 beta 版，前端新晋高性能打包神器 esbuild 宣战 Webpack&P
人工智能会让程序员失业吗？ 当人工智能逐渐强大，大家开始担心：人工智能下一步又要在哪个领域干掉人类？ AI会让人类程序员失业吗？对此问题持肯定态度的人并不在少数。 比如：美国橡树岭国家实验室在去年底发
Ali_Mum_Baby是一个包含超过900万儿童信息(生日和性别)的数据集，由消费者提供，他们共享这些信息是为了获得更好的推荐或搜索结果。本次数据共有两个csv。婴儿信息表
谈到移动APP开发的优化方案，开发者第一时间会想到关于GPU渲染和CPU优化问题，而这两大方案确实是优化app的两把尖刀，使APP提升用户量和体验度有较高的推动力。然而我们却会忽视一个比较简单而又难记住的方面，是对用户潜在行为的预估和把控，其实也属于APP业务优化范畴。 在无法预估的就是用户的实用操作欲望的情况下，针对已经发出去的版本，我们很难知道用户喜欢什么功能，和想要怎样的功能，包括用户卸载了，甚至安装不用的情况，并且对潜在线上崩溃的问题也想知道问题出在哪里等等 ，这些对于app的成长优化也有关键的导向作用，其实这也可以算是一种对app的优化方案。
一般情况下，我们的网站可能较多的会使用百度统计、谷歌统计。但是有些我们个性化业务统计的，我们可能还会用到付费或者免费的统计工具，比如我们可以利用 Matomo 在服务器中部署自己的网站统计工具。这款 Matomo 工具是开源网站流量分析工具，在这篇文章中老蒋将利用 宝塔面板部署 Matomo 到我们的服务器。
在上篇网络篇中，我们已经介绍了几个 Linux 网络方向的性能分析工具，本文再补充几个。总结下来，余下的工具包括但不限于以下几个：
随着移动互联网市场快速发展，以往“跑马圈地”式的粗犷运营时代已成为过去时。大环境的改变，也导致移动端的数据统计分析在产品的研发、决策、运营等方面起着越来越重要的作用，“精细化运营”一时间成为热点词——从大厂到创业团队，无论是自建数据统计系统还是借助于第三方，市场对于简单易用、稳定可靠数据统计方案的需求从未衰减过。
来源："大数据经济观察‘“公众号 本文长度为1362字，建议阅读3分钟 本文为你介绍Bloomberg彭博终端。 [ 导读 ]iCPI是一支基于互联网在线价格数据进行实时更新的居民消费价格指数，供宏观经济科研使用。自2016年1月1日上线以来，发布各类月指数、周指数、日指数近20万余条，原创点评120余篇，先后登上新浪财经头条、一点资讯和中金在线，累计阅读量超10万次，并于2017年6月正式在彭博上线。小编为大家整理了iCPI的相关事件，回馈给一直关注该指数的读者朋友们！ 激动人心，iCPI正式在彭博上
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