忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 用户忠诚度（Loyalty），指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。对于网站来说，用户忠诚度则是用户出于对网站的功能或偏好而经常访问该网站的行为。根据客户忠诚理论，忠诚度可以由以下4个指标来度量： 重复购买意向（Repurchase I
传统上，药物-靶点复合物形成和解离的速度，不被认为是影响药物在体内作用或持续时间的主要因素。2006 年引入了药物-靶点停留时间的概念后，这种传统的观点受到了挑战。
各位好，近期会推出系列篇分享的数据采集相关内容（含观看时长采集、行为打点采集、渠道采集etc）,敬请期待。今天主要跟大家讨论一下web页面停留时长采集方案。
在过去我们介绍的推荐方法中，特别是电商领域的推荐，其考虑的只是用户的**宏观交互行为(macro interaction)，如用户购买了xx物品，点击了xx物品。今天看到一篇不错的文章，将用户的微观行为如浏览商品的时间、对商品详情和评论的阅读等、渠道等等微观行为(micro behaviors)考虑进来，并取得了不错的实验效果。咱们来一探究竟。
image.png 之前的项目经验主要是集中在移动应用这一块，但是最近在进行的项目在网站方面也需要进行一些很深入的分析，所以自然也就开始了学习网站分析的历程。对于网站来说可能最重要的数据有这么八个： 访问 访客 网页停留时间 网站停留时间 跳出率 退出率 转化率 参与度 下面让我们一个个来解释这些指标。 注：以下图片都来自 Google Analytics。 访问 在我们的统计后台里看到的一次访问，指的是一个用户来到你的网站，做了一些事情然后离开你的网站的过程。从技术的角度来说，一次访问就是一个 Ses
我们在使用各种网站分析工具的时候，会看到很多不同的度量指标，可能不同的工具会有不同的命名和定义，这里列举一些常见的度量，简单说明一下它们是如何计算得到的。 下面的度量都是来源于网站点击流数据，但根据点
搜索引擎排名的因素有很多，做SEO就是要把每个因素都做到最好，我们就来探讨一下网站响应速度对搜索引擎排名的影响。
“维度”是指数据的属性。举例来说，“城市”维度表示的是发起会话的城市，例如“巴黎”或“纽约”。“网页”维度表示的是用户浏览过的网页的网址。
做个内心阳光的人，不忧伤，不心急，坚强，向上，靠近阳光，成为更好的自己。你不需要别人过多的称赞，因为你自己知道自己有多好。内心的强大，永远胜过外表的浮华。 今天给大家讲解下一个页面该如何进行SEO优化，一个页面优化该注意哪些细节，以及有什么样的操作手法。 — — 及时当勉励，岁月不待人。 页面搜索引擎优化 时本文总计约 2200 个字左右，需要花 6 分钟以上仔细阅读。 1 使用搜索引擎友好的URL 对于谷歌优化来说，谷歌已经表示，网址中的前3-5个字是更重要的。那么对应中文搜索引擎来说，百度、好搜等等搜
大多数现有的新闻推荐方法都依赖于隐式反馈，如点击来推断用户兴趣和模型训练。然而，点击行为通常包含大量噪音(误点击)，无法帮助推断出复杂的用户兴趣，例如不喜欢。仅针对点击行为训练的feed推荐模型无法优化其他目标，例如用户参与度。
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问，如何去简单的分析网站日志，清楚知道网站的一个数据抓取情况，哪些目录抓取较好，有哪些IP段蜘蛛抓取等。 一个网站要发展的更快，走的更远，它离不开日常的一个数据分析，就如携程旅行网页搜索营销部孙波在《首届百度站长交流会》上所言，其利用数据模型对频道改版后，网页索引量从原来的十几万，上升到今年的500多万的索引量。由此可见，数据分析的重要性。 说到每日的网站日志分析，在这里强调下，我需要用到两个工具：Excel和光年日志分析工具。可能也
背景 如今的数字营销圈有个共识：流量红利几乎消耗殆尽！我们先从这个观点本身入手，看看这个观点到底是怎么来的，追本溯源找到问题之所在。 笔者制作了下图，方便大家理解要表达的东西。 在上图中
“振动耐久试验，是在振动台上进行的长时间振动试验。本文及之后的几篇文章将详细介绍振动耐久试验的几种常用试验类型。”
本文长度为3170字，预估阅读时间9分钟。 引言：本文分享了6个须在整个渠道中衡量的Engagement指标。 翻译 | 张雨新 审校 | 陈明艳 编辑 | 华子 Engagement（参与度）一词
随着个人手机终端的普及，手机移动网络也基本实现了城乡空间区域的全覆盖。根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况，将手机用户时间序列的手机定位数据，映射至现实的地理空间位置，即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘得到人口空间分布与活动联系的特征信息。
认知功能障碍是脑小血管疾病(cSVD)的显著标志。已有的功能磁共振成像研究强调了大脑活动模式和行为变异性之间的联系。本文的研究旨在描述cSVD的影像学标记物、动态连通性和认知障碍之间的关联。
引言：本文此可视说明将帮助您了解GoogleAnalytics用来组织数据的基本术语。
基准化服务是一项可选的 Google Analytics（分析）服务，该服务会显示您网站的统计信息与其他垂直行业的比较情况。 在此服务的测试版中，您可以将您网站的下列数据与来自各种类别（包含其他参与网站）的基准数据进行比较：访问次数、综合浏览量、每次访问页数、跳出率、平均网站停留时间以及新访问次数。 使用基准数据，可以掌握您的网站在大环境中的状况，从而发现更多可以改善网站各项指标的机会。 可以在报告》访问者》基准化，页面中选择垂直行业类别，之后就可以看到自己的网站同本行业其他网站的综合基准数据之间的差距。
1、加载 加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。 2、高峰期 中午12点左右和晚上10点左右是页面访问高峰期。 3、页面热度 通过用户口碑扩散的移动页面，其访问热度往往持续两天左右。 4、操作习惯 大多数用户习惯滑动切换，放置在左边的按钮点击率低。 5、流失率 用户随着页面层级的加深而不断流失，流失率在前几页最高。 6、流失率 输入行为或者复杂交互行为会导致用户流失。 7、转化率 由H5页面引导去下载APP的转化率平均值为11.3%，最高值为36.6%。 由H5页面引导去打开APP
各个组织正在更快地检测和遏制攻击，全球停留时间中位数（即网络入侵开始到被识别之间的持续时间）已缩短为56天。根据FireEye的数据，这比上一年的78天中位数低了28％。
应用系统分层架构，为了加速数据访问，会把最常访问的数据，放在缓存(cache)里，避免每次都去访问数据库。 操作系统，会有缓冲池(buffer pool)机制，避免每次访问磁盘，以加速数据的访问。 MySQL作为一个存储系统，同样具有缓冲池(buffer pool)机制，以避免每次查询数据都进行磁盘IO。 今天，和大家聊一聊InnoDB的缓冲池。 InnoDB的缓冲池缓存什么？有什么用？ 缓存表数据与索引数据，把磁盘上的数据加载到缓冲池，避免每次访问都进行磁盘IO，起到加速访问的作用。 速度快，那为啥不把
页面停留时间（Time on Page）简称 Tp，是网站分析中很常见的一个指标，用于反映用户在某些页面上停留时间的长短，传统的Tp统计方法会存在一定的统计盲区，比如无法监控单页应用，没有考虑用户切换Tab、最小化窗口等操作场景。 基于上述背景，重新调研和实现了精确统计页面停留时长的方案，需要 兼容单页应用和多页应用，并且不耦合或入侵业务代码。
年轻就该多努力挣钱，心情不好就拿钱撒气，买包买鞋买衣服买冰淇淋吃小龙虾，想干啥干啥！就算被人抛弃，各种糟心的事儿一齐撞上，起码还可以安慰自己，至少我还有钱！
PV(访问量)： 即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。 UV(独立访客)： 即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。
译者：陈明艳 审校：李晓艳 本文长度为2752字，预估阅读时间10分钟。 摘要：作者通过实例演示，如何根基情景基准设定KPI。 作为一个数字营销人员，我深究数据。不做分析的时候，我会向客户或者初级同事解释数据的重要性，或者与客户或资深同事争论数据的重要性。 但在我们多次关于跳出率、停留时间、 移动转化率和按钮的颜色（最后一个有我们的设计师的参与）的重要性的争辩之后，我们对于重要性的认同还是没有达成一致过。 我们的行业正在数据中畅游（感谢Google Analytics），但有时我们会淹没其中。 没有语
窗口函数的应用场景http://yugouai.iteye.com/blog/1908121
在做决定时，人们倾向于选择看了更多的选项。注意力如何影响选择过程呢？乘法模型认为注视放大了被关注选项的主观价值；加法模型认为注视增加了一种恒定的、与价值无关的偏见。本研究使用来自多个实验室的6项实验数据验证了两种模型的拟和度。该文由俄亥俄州立大学的研究者完成，发表在期刊Psychological Science上。
1、问题背景 有客户反应，XR系列MCU在连接进行扫描附近AP时，扫描不出所需要的AP，但第二次或者第三次就能扫描出来了。
岛叶皮层和前扣带皮层共同组成显著或中扣带-岛叶网络，参与发现显著性事件和启动控制信号来调节脑网络动力学。凸显网络和大脑其他部分之间的功能耦合在多大程度上由于发育和衰老而发生变化，目前还没有被探索。在本文中，我们研究了凸显网络的动态功能连接(dFC)在一个大寿命样本(n = 601;6岁85岁)。滑动窗口分析和k-means聚类分析揭示了由凸显网络形成的dFC的五种状态，它们要么具有广泛的异步性，要么具有凸显网络与其他脑区之间不同的同步模式。我们确定了每个状态和主体的频率、停留时间、总过渡和特定状态到状态的过渡，并根据主体的年龄回归度量来确定生命周期趋势。凸显网络与大脑其余部分之间的低连通性为特征的动态状态在年龄、频率和驻留时间之间具有很强的二次正相关关系。另外的频率，停留时间，总转变，以及状态到状态的转变趋势在其他凸显网络状态被观察到。我们的研究结果强调了凸显网络的亚稳态动力学及其在认知关键脑区成熟中的作用。
磁盘读写，并不是按需读取，而是按页读取，一次至少读一页数据（一般是4K），如果未来要读取的数据就在页中，就能够省去后续的磁盘IO，提高效率。
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在现有的推荐模型中，往往优化的目标是点击率，而忽略了用户的长期体验。特别是在信息流推荐中，给用户推荐一个标题很吸引人但内容比较无聊的消息，往往点击率很高，但用户会觉得体验很差。因此，用户的长期体验也需要重视。本文介绍京东与清华大学合作发表的论文，该论文使用强化学习来优化信息流推荐中用户的长期体验。咱们一起来学习一下。
页面埋点的作用，其实就是用于流量分析。而流量的意思，包含了很多：页面浏览数(PV)、独立访问者数量(UV)、IP、页面停留时间、页面操作时间、页面访问次数、按钮点击次数、文件下载次数等。而流量分析又有什么用处：
踏足行业几年了，始终游离于中小型项目，由于项目用户较少，所以前端监控方面非常生疏，最近开始接收大流量项目，却对埋点，监控一无所知，深感惭愧，于是苦学几日，心得如下：
得物的服务端监控是比较全面和有效的，除了上报原始日志数据，还通过数据分析制定线上告警机制，调用链路分析，而针对前端项目这一块，还是不够全面的。对前端线上问题感应不及时，靠人肉发现，没有告警机制等问题，所以就有个前端监控这个项目。前端监控也确实很有必要，我们需要对线上的页面有个全面的把控，而至于怎么做监控，做数据上报，以及数据分析，如何针对监控数据分析出有用的核心链路的告警等也能有个全面的认识。本文主要是介绍得物针对监控做了哪些事情以及对前端底层监控手段做个总结。
1、Query 这是一切搜索或者类似产品的质量提升源泉没有之一 //至少我是这么认为的。 看了Query你才能知道用户真的在你这里干什么，于是就会理解了“访谈里都是骗人的……”。 举个栗子，访谈用户十个里面9.9个会义正言辞的告诉你，自己使用翻译的时候是多么正经的看论文啦学英语，跟外国友人交流啦看美剧。看看query你就会发现各种杂七杂八少儿不宜的都冒出来了。 Query最简单的一个使用方法就是选取query=>分析用户目的=>评价结果质量，然后针对质量问题进行进一步分析，之后给出解决方案。解决方案后的事情
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍
对于热容量较大的PCB，例如多层板或厚铜板，适当且一致的填孔是一个挑战。重要的是要确保这些不可见的缺陷不会成为漏网之鱼，同时还要确保采用适当的返工技术，正确填充这些电镀孔。
###手机H5页面 ###文字滚动 使用li标签，通过改变margin-top实现向上滚动。 代码： js: carousel: function() { var items = $('.roll').find('li'); console.log(items); var $itemOne = items.eq(0); var margin_top = 0; var margin_top_height = $itemOne.height(); var
做SEO应该关注每一个细节问题，一个细小的问题就会具有蝴蝶效应，对于网站SEO来说，并不是不可能的，一些seoer百思不得其解，到底网站是哪里做错了，导致的排名下降，通常只是一些小细节导致的严重后果，比如不同的页面长短对不同的网站排名影响也是不同的。
20%的人口报告抑郁症状，与大规模脑网络功能完整性改变有关。瞬时的大脑功能和抑郁症状之间的联系，以及这些关系对临床和社区人群的影响，仍然有待研究。本研究在一个大的社区样本中调查了脑功能动力学和亚临床至轻度抑郁症状之间的关系，这些样本包括有或没有精神病诊断的成年人。本研究使用了Nathan Kline研究所- rockland样本增强型数据;445名年龄在18到65岁之间的参与者完成了10分钟的静息状态功能磁共振成像扫描。用共激活模式分析来检查抑郁症状和全脑状态之间的维度关系。抑郁症状水平的升高与默认模式网络频率和停留时间的增加有关，默认模式网络是一种与自我参照思维、评估判断和社会认知相关的大脑网络。此外，抑郁症状严重程度的增加与与认知控制和目标导向行为有关的混合大脑网络较少出现有关，这可能会削弱抑郁个体对消极思维模式的抑制。这些发现表明，时间动态技术为亚临床和临床意义抑郁症状学下的时变神经过程提供了新的见解。
皮层功能连接对于研究意识和麻醉非常重要，但是手术和麻醉过程中的功能连接模式是未知的。本研究假设手术麻醉会破坏连接模式。
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。 1 看数据分布 最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人 被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办
FrontJS 是面向产品部门，运营部门，以及开发部门工作人员的网站性能及异常信息收集工具。
标题：STAN: Stage-Adaptive Network for Multi-Task Recommendation by Learning User Lifecycle-Based Representation 地址：https://arxiv.53yu.com/pdf/2306.12232.pdf 会议：RecSys 2023 学校，公司：清华，Shopee
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