用户分析是企业经营中最受关注的领域之一，在日常生活中，大家或多或少都经历过如下场景:在街头被邀请参与某商品的问卷调查；在饭店被服务员询问对菜品的意见；在试驾后被邀请填写对车况、内饰的感受和评价。这些场景体现的就是各行各业的经营者惯用的用户分析手段。
1. Consumer behaviour is the study of when，why，how and where people do or don't buy a product。 用户行为一般指用户通过中间资源，购买、使用和评价某种产品的记录。同时辅以用户、资源、产品自身及环境的信息。 用户行为记录一般可以表示一组属性的集合：{属性1，属性2，...，属性N｝ 2. 用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案，在数仓模型设计过程中遇见的痛点难点问题也相应的给出了解决思路及案例代码；在数据展示模块，提供了分析指标数据展示的逻辑流程及UI案例，旨在帮助有需要的同学全方位的了解用户行为数据全链路分析流程。
漏斗分析模型已经广泛应用于用户行为分析类产品，且功能十分强大：它可以评估总体或各个环节的转化情况、促销活动效果；也可以与其他数据分析模型结合进行深度用户行为分析（如多维下钻分析、用户分群、对比分析等），从而找到用户流失的原因，以提升用户量、活跃度、留存率。
要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。
疫情，就像是我们心中的梦魇，让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活，我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期，疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间，绝大多数行业的发展都不景气，有的人遭遇了裁员与失业，有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近，我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》，学习体验非常不错。借此机会，真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的，主打名企项目实战
用户分析，是当前数据分析领域最热门的话题了。不管是互联网企业还是传统企业，都在问题：
“提示说明：数据猿最新发布产业全景图：2020中国数据智能产业图谱1.0版，欲获取超高清版大图，后台回复关键词“图谱”即可。
漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
这个系列的文章已经有无量的抄袭者和“盗版者”出现。所以，从这一篇开始，我把部分的文字变成图片，一种无奈之下的“版权保护”。若影响了阅读体验，请朋友们见谅。
金融科技&大数据产品推荐：神策分析——可私有化部署的用户行为分析平台
这里多渠道指的是，单渠道多节点的场景比较好理解，就是进入某个web \ 小程序，在不同页面之间进行跳转，多渠道这里比较多的就是，同一用户在不同的较大的场景下的流转，比如在小红书种草 -> 微信好友推荐 -> 淘宝上买了。
"态势感知"于美国空军提出，包括“感知、理解、预测”三个层次。在目前的一些安全系统中，实际仅做到了“感知”。借用客户一句话，安全的核心技术实际还在国外，今天从我们自己做起，来点滴学习安全知识。
归因分析是通过一定的逻辑方法，计算每个渠道、或者触点对最终结果贡献程度的方法。有一套合理的归因办法，才能科学地衡量不同渠道的广告价值，指导更好的投放。 其是衡量某一个渠道/触点价值的，没有考虑触点之间的跳转。
“行为事件分析”对于很多业务人员来说相对比较陌生，但它却是用户分析的第一步，也是用户分析的核心和基础。一般来说事件通过埋点来获得。
大数据时代，几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理，上到公司管理层战略目标制定，下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通，都需要数据的支撑，从过去的拍脑袋的定性决策，转向一切用数据说话的定量决策。从而，带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
引言 小程序公布新功能： 1、个人开放注册小程序 2、公众号可以与小程序绑定，从公众号菜单、模板消息、通知均可触发小程序 3、可以设置通过微信扫普通的二维码，直接打开指定的小程序（类似摩拜单车） 4、App 分享到微信的链接，可以直接打开小程序 在小程序上线3个月之后，小程序公布了几大主要新能力，再一次吸引着大家的目光，新功能意味着更低的使用门槛——个人注册、更多的流量通道——可借助线下已有二维码与APP链接、更多的触达手段——公众号绑定。 这些是不是让很多人心中蠢蠢欲动，感觉又可以挥洒一番？ 现阶段来看
本文转载自互联网金融干货 作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构，很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略，如需深入学习和了解互联网电商、互联网金融和大数据方面干货，核心底层技术及架构设计，可以关注微信公众号：互联网金融干货，有时间就会和大家分
哈喽，大家好，我是清音，来自政采云前端团队。从去年开始负责用户行为采集与分析体系的建设。很高兴有机会能在这里给大家分享我们从 0-1 建设用户采集与分析系统的经验。
数字营销浪潮下，广告主漫天撒网式的广告投放已然失效，因此，我们听到了很多有关于精准营销、精准传播的概念。
特色：Tableau是小火龙接触的第一款开源可视化BI工具，其涵盖个人电脑Desktop软件及云端数据共享Server两种形态，可在其中切换配合应用。
作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈
2020 年伊始，新基建成为大众关注的焦点，其中强调要加快 5G 网络、大数据中心等新型基础设施建设进度。同时在面对突如其来的疫情时，大量业务开始线上化、数字化并逐渐成为常态。在未来社会，企业对数字用户资产的管理和用户运营，必将成为核心竞争力。而以“数字血液”贯通的智能用户运营系统，将能够更高效、智能地帮助企业解决在用户运营及精准营销上的个性化与规模化难题。
本文首发于政采云前端团队博客：前端工程实践之数据埋点分析系统（一） https://www.zoo.team/article/data-analysis-one
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。
作者刘永平经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，
用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容，在统计活跃用户，分析留存和转化率，改进产品体验、推动用户增长等领域有重要作用。单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。
根据不完全统计，2016年10月大数据行业共计发生42起投融资事件，相比上个月环比增长24%，其中已披露具体金额的有39起，涉及金额33.83亿人民币。 图表 1：2015年7月-2016年10月 大数据领域投融资情况 数据猿制图 从公布融资轮次来看，本月获融资的企业有22家为A轮，6家为B轮，6家为天使轮，4家为新三板，2家为C轮，1家为D轮，1家为定增融资。 图表 2：2016年10月大数据企业募资轮次分布 数据猿制图 从投融资领域的分布看，2016年10月，大数据行业应用方面，发生了32起
美国当地时间8月8日，一年一度的Black Hat（黑帽子）大会在拉斯维加斯如期举行。不经意间，这项吸引全球顶级厂商、黑客的大会已走过了21个年头。21年前，当时只有22岁的Jeff Moss（杰夫·莫斯）在创立 Black Hat时，估计做梦也无法想象，如今的会议规模和影响力竟会有如此之大。
数据驱动决策是数据的重要价值之一，数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中，数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效，用数据产品赋能数据决
在某种程度上，这是在线教育企业的挑战也是一个新机遇，作为以互联网为核心的在线职业教育平台，嗅到这个增长机会后，迅速反应，在各平台疯狂进行广告轰炸，比如手机APP的开屏宣传、各大搜索引擎的信息流广告等，无处不在的都能看到在线教育的身影。
说到营销，就不可避免地谈到流量，也就是用户。当我们通过营销活动吸引用户进入线索系统，后续的流程就是对用户数据进行清洗、下发跟进，直到用户转化，而用户的转化率是有限的。
作者：陈丹奕 宜人贷 数据分析师 https://ask.hellobi.com/blog/datanaystimprovement/4902?utm_source=tuicool&utm_medum
在大数据分析中，对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向，通过对用户行为进行分析，企业可以了解用户从哪里来，进入平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了下单付款，用户的留存、分布情况是怎样的等。
随着人工智能技术的不断发展，AI在前端设计页面中的应用变得越来越普遍。AI不仅能够提高设计效率，还能够优化用户体验，减少人为错误。本文将探讨AI在前端设计页面中的应用，涵盖自动布局生成、个性化设计推荐和代码自动补全，并提供相关代码示例。
上一篇《用户行为分析之数据采集》我们说了用户行为分析的数据采集部分，同时也对用户行为分析做了简单的介绍，本篇我们来说一下用户行为分析的数据处理部分。
在进行数据分析时，那就会提及数据分析模型。在进行数据分析之前，首先要建立一个数据分析模型。根据模型的内容，将其细分为不同的数据指标以进行详细分析，最后得到所需的分析结果以及分析结论。常见的数据分析模型很多，亿信华辰小编列出了八个常见的模型供您参考。
Session，即会话，是指在指定的时间段内在您的网站/H5/小程序/APP上发生的一系列用户行为的集合。例如，一次会话可以包含多个页面浏览、交互事件等。Session 是具备时间属性的，根据不同的切割规则，可以生成不同长度的 Session。在数据分析领域，Session是一种专业的数据分析。对于有数据驱动意识的互联网人来说，这并不陌生。
对利用Python进行数据分析有一定的了解后，再结合一些业务知识把理论与实际相结合的需求也呼之欲出。将编程语言应用到实践中也还是一件比较有成就感的事情。本文源起是笔者最近常收到如下“骚扰”短信：
在日趋精密数字技术条件下，学习模式已通过互联网、社会化媒体实现数字化。海量的学习信息以数据的形式蕴含着学习者的隐性行为特征。文章从数据挖掘与领域应用、学习行为及行为分析、网络行为分析模型三个角度对在线学习行为可能的应用方向进行综述研究，探讨学习者的在线学习行为的建模机制，建立了数据、机制、结果三层次模型，并从网络挖掘的角度对学习数据进行模式分类与解析。 1引言 纵观21世纪教育研究的发展趋势，探究学习者的深层次思维与行动成为教育者关注的焦点。学习是个体获得行为经验的过程(Dienes et al
在《用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型》中，讲述了基于平台化查询中查询时间短、需要可视化的要求，并结合现有的存储计算资源以及具体需求，我们在实现中将路径数据进行枚举后分为两次进行合并。
传统型以技术为驱动的团队,往往喜欢通过类图来展示产品的模型,这样的模型往往存N个对象,这些对象往往存在复杂的关联,产品的创始人,可能能理解整个产品的架构思路,但是如果是新成员,想通过类图去了解该产品,那几乎是不可能的.往往最后还是需要领域专家进行沟通,在结合代码,才能理解这个产品。
反映用户在网页上的关注点在哪里，尤其对于官网首页来说，信息密度极高，用户究竟是如何点击，如何浏览的效果图
数据分析和可视化一直是大数据时代的热门话题。如今这一个数据为王的时代，当你使用某个产品，划划手指，动动鼠标，甚至一颦一笑都会被记录下来，送至服务器。然而，大量的数据光收集是没有意义的，就好比资料控在硬盘里放了几百个G的电子书却只收集不阅读一样，如果不分析数据，不可视化，那么数据再多也不过是一堆毫无用处的符号而已。本文转自和途客圈颇有渊源的一位正在创业的朋友的文章，讲述他自己在自百度起，到创立SensorsData，对多维数据分析模型孜孜以求的经历和感悟，供大家参考。感兴趣的，可以尝试他们的服务：sensor
就像广场草坪，如果设计得不合理，没有铺设石子步道，很多人会抄近道横穿草坪直达对面的建筑物，时间长了即使没有路也走出路来，如果从高处俯瞰的话，很容易判断出哪个建筑物哪个位置的店铺是客流最集中的“旺铺”。同样的，我们也希望了解用户在网页上的关注点在哪里，尤其对于官网首页来说，信息密度极高，用户究竟是如何点击？如何浏览的？
根据三位作者的咨询和研究经验，以及与许多大数据和分析主题的公司合作，了解一个良好的数据科学家具有哪些主要特征。 大数据分析已经满天都是，IBM项目，每天产生2.5兆字节的数据。这意味着90%的数据在过
真诚的向大家推荐，《腾讯课堂数据分析师认证课程》，该课程也是腾讯课堂指定认证课程。专为在校学生、0~3年职场新人量身定制，真正体系化、专业化帮大家提升数据分析能力，成为大厂抢手的数据分析人才。 10种商业模型 面对不同的场景，应用不同分析模型解决问题 5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客户价值模型、A/B 测试模型、用户分成模型、SWOT分析模型、购物篮分析模型、波士顿矩阵分析、生命周期模型、企业战略模型 9大企业项目实战 全程直播教学 每个项目均由多位专业数据分析师精心挑选，从数据到课程知识
诸葛君说：在日常的数据分析中，常用的有8大模型：用户模型（点我回顾）、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型，其中，“事件模型”对于很多业务人员来说相对比较陌生，但他却是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础。
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