一、运营数据 (1)平均同时在线人数(ACU: Average concurrent users):即在一定时间段抓取一次数据,以一定周期为期限;周期内的ACU可取时间段的平均数据。[例如:系统每一小时抓取一次数据,全天24小时共24个不同时刻的在线数据,则每天的ACU是这24个数据的平均值(每个公司有每个公司的定义,一般ACU取平均值,若针对某一时刻,则直接在某时刻内直接统计用户数) (2)最高同时在线人数(PCU:Peak concurrent users):即在一定时间内,抓取最高在线数据。(例如
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 并发数和TPS 术语定义: 并发用户数:指的是现实系统中操作系统业务的用户,一般测试指的是虚拟用户(Vu),并发用户和注册用户数、在线用户数是有很大区别的,并发用户数一定会 对服务器产生压力的,而在线用户只是”挂”在系统上,对服务器不会产生压力,注册用户数一般指的是数据中存在的用户数。 TPS:Transaction Per Second,每秒事务数,是衡量系统性能的一个非常重要的指标. 如何获取Vu和TPS 并发用户数(Vu)获取 新系统:没
腾讯即时通信 IM (Instant Messaging,IM),基于QQ 底层 IM 能力开发,仅需植入 SDK 即可轻松集成聊天、会话、群组、资料管理能力,帮助您实现文字、图片、短语音、短视频等富媒体消息收发,全面满足通信需要。
为什么转化降低了,怎么也找不到原因?数据的波动最容易带来改变的就是用户,如果你每天查看的数据指标,没有拆分用户活跃状态,那你可能永远也找不到答案。
今天小编整理了一些常用数据分析指标分享给大家,快来拿出你喜欢的互联网行业数据,尝试着为它做个简单的数据分析吧!遇到问题时可随时联系我!
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
数据分析在APP运营中的作用非常重要,也是每一个运营人员必须把握并不断提升的技能。而对于一个刚刚入门的运营人员来说,首先你要明白每一条专业术语的具体意思。下面笔者将运营中的常用术语分为六类,并一一解析。
现代管理学之父 彼得·德鲁克 提出用管理促进企业增长,他讲过一句非常经典的话:如果你不能衡量,那么你就不能有效增长。
开源软件是指公开可用的计算机源代码,其特性允许任何人都可以查看、修改和分发开源代码。其中,开源社区使用分散和协作的方式进行开源软件的开发。因此,与单个公司或个人开发的软件相比,开源软件更便宜、更灵活。如今,开源软件已被公司和个人用户广泛使用,每年都会创建数千个新的开源项目。在本文中,我们将讨论开源开发模式、自由、闭源和开源软件之间的区别,以及为开源社区中的趋势。
手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一,下图是某手机厂商数据库中的用户行为信息表中部分数据的截图。
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用户分析是电商数据分析中重要的模块,在对用户特征深度理解和用户需求充分挖掘基础上,进行全生命周期的运营管理(拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚),请尝试回答以下3个问题:
一个社交APP, 它的新增用户次日留存、7日留存、30日留存分别是52%、25%、14%。
最近明月自【WordPress 博客微信小程序开发经验分享】开始就一直在折腾着微信小程序,虽然代码层面因为荒废多年了,再重新拾起来真的是心有余而力不足呀,好在开源的代码都是现成我只需要负责一些修修补补的事儿就可以了,这点儿还是可以自力更生的。
日前,Valve公布了Steam平台11月份的硬件及软件数据汇总,根据数据显示,HTC Vive的市场份额终于止跌回升,而Oculus Rift的份额则继续下跌(当然Oculus也拥有自己的应用商店平
转载自|TARS 基金会 作者 | Isabella Ferreira 开源软件是指公开可用的计算机源代码,其特性允许任何人都可以查看、修改和分发开源代码。其中,开源社区使用分散和协作的方式进行开源软件的开发。 因此,与单个公司或个人开发的软件相比,开源软件更便宜、更灵活。如今,开源软件已被公司和个人用户广泛使用,每年都会创建数千个新的开源项目。 在本文中,我们将讨论开源开发模式、自由、闭源和开源软件之间的区别,以及开源社区中的趋势。 一 什么是开源模式 开源社区有着一套用于开发开源软件项目的过程,也被称为
因为我实习的工作是游戏后端开发,所以难免会遇到游戏领域的一些专业知识,就比如游戏数据分析。因为之前从未接触过游戏这一块,所以很多东西得去学,在之前老大给我一个任务:统计一下XX款游戏近三个月的留存情况、Guide分布、付费情况,当时接到任务脑袋里是蒙的,留存??Guide分布??付费的指标有哪些??这些我都不知道,这些都属于游戏数据分析的内容,本文就记录一下我近期学习的游戏数据分析吧。
为了进一步提升自己分析业务的能力,首先得先了解好在日常业务分析当中往往会用到那些数据指标。
《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身,而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标,多维度交叉分析不同指标,以数据甄
《三个要点解构数据分析的思维模式》(复制打开:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTAxMDQzNQ==&mid=2650607860&idx=3&sn=52a7
AARRR是产品用户运营链路体系,从拉新 -> 促活 -> 留存 -> 传播 -> 收入形成一个用户链路,注重以用户为中心,关注用户生命周期的产品运营方式。也可以基于此做运营策略,面向用户增长,当然目前有些人认为AARRR不是很适合互联网行业。
每秒请求数,服务器在一秒的时间内处理了多少个请求,QPS的数值需要通过下面的指标得到。
在不断满足用户需求及完善产品基础上, 以持续获取用户和提升用户活跃度为目标的一系列工作。
CPM是评估广告效果指标之一,在移动营销方面,一般是在产品测试或者运营初期选择该方式。在产品稳定运营后,选选择性地进行CPM。
产品这群人啊,真的是三句话不离老本行,之前和部门的产品Mentor一起吃饭的时候,他问了我这么一个问题:“如果你是饿了么的产品经理,那你日常工作的时候应该关注一些什么数据?”当时我是这么回答的:“那我
日常工作中,业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数,要求做架构规划时,需要用多少台服务器,这个问题如何下手?同样,要部署一个WEB应用类或数据库类,具体要用什么样的服务器和带宽,我们是凭感觉进行,还是有根据的规划?下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
“用户活跃表”记录了用户的登录信息,包括用户标识、用户登录日期,以及是否是新用户(如果是新注册的用户值为1;如果是老用户,值为0)。
掌握理论知识和编程知识可以被看作入职数据分析师的“敲门砖”。掌握了这些知识,表示候选人对于成为数据分析师有了良好的准备,可以说“万事俱备,欠东风”,而“东风”就是一些实际工作内容和相应的技巧。
据BTCManager消息,拥有数千万美元投资的DApp加密猫,其用户群目前已下降95%。此外,消息还指出,当前大多数DApp用户数量均遭受大幅下跌。
几乎所有的运营工作都是围绕着“拉新”、“留存”、“促活”、“转化”4个环节来开展的。
软件及移动应用类产品常用指标 新增用户数 New Users 指首次打开应用的用户数量,通常通过设备识别符(如苹果系统的UDID)来识别用户的唯一身份。由于传输统计数据需要联网,因此即便是首次打开应用,若未能联网,也统计不到。此外,卸载再安装通常不会算作新增用户,老用户的版本升级也不会计算在内。当然,如果下载了应用并未安装,或安装之后没有启动过,也无法统计为新增用户。 活跃用户数 Active Users 指统计周期内有过特定使用行为的用户数量。同一用户在一个统计周期内多次使用记作一个活跃用户。这里“使用行
数据分析总是离不开各种指标和术语,最近我花了一周整理了共120个数据分析指标与术语:用户数据指标、行为数据指标、业务数据指标、数据分析术语、统计学常用语、数据报告常用术语。
对于大量的用户数据,我们通常要进行用户生命周期建设去理解和维护用户,这时就需要用到大名鼎鼎的AARRR模型了。
AB实验主要分为两部分,第一部分搞清楚自己需要实验的场景,第二部分是基于不同的场景如何设计和开展实验。
用户留存分析是互联网时代常用的一种数据分析方法。而很多快速发展的公司并没有相应的方法论沉淀,这就导致了在计算用户留存的时候会出现下面的一些问题:1)用户留存的定义不明确,不同的研发有自己的理解;2)没有保留计算过程的中间表,数据可复用程度低;3)不同研发的开发习惯不同,导致计算过程和表设计不统一。
网上有关留存的文章很多,这篇不敢说是最全的,但最起码是较全的。由于上班加带娃,又要坚持原创,又要精细的准备每一篇干货,所以大概一周一更。如有做的不足的地方,请于后台留言,督促我改进,以分享更有价值的干货。
通过合适的工具对数据进行一定程度的预处理,结合具体业务分析数据,帮助公司业务部门监控、定位、分析、解决问题。从而提高业务部门决策能力和经营效率,发现业务机会,取得持续竞争优势。现代管理学之父彼得·德鲁克提出用管理促进企业增长说过:“如果你不能衡量,那么你就不能有效增长”。
数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。
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
一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现,由于大家的工作重点不同,仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹,无法全面了解产品运营情况,不能提出行之有效的分析建议。因此,只有搭建完善的数据运营分析框架,才能全面的衡量移动应用产品运营情况。除此之外,完整的数据运营分析框架还可以让产品经理和开发者不仅知道产品运营的基本状况和使用状况,更了解用户到底是谁,深入发现用户的需求。
从整体移动端各细分领域来看,即时通讯和社交网络的领域渗透率最为突出,分别为94.4%和93.4%;其次以综合视频为首的视频类领域,表现紧跟其后,新闻资讯以54.6%的领域渗透率排名第五。
“ 产品经理在分析产品时,一般会关注DAU(日活跃用户数)、下载数、注册数、用户留存率等指标。留存率是一款产品无论在产品初期、中期或者长期都应该最关注的指标,它反映一个产品是否满足市场需求的数据。”
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。
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方: 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中; 第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中; 第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由于我们需要按天进行数据分析, 所以我们的hbase的rowkey中必须包含时间戳或者我们一天的数据就建立一个表。 这里我们采用在
首先,面试官不是真的要你这么短时间推爆一个产品,因为面试官也做不到。而面试官真正想通过这个面试题看到的是你是否具备运营的方法。
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
作为一枚测试,或多或少都做过or听说过性能测试。说到性能测试,第一印象可能是高大上,因为它涉及到评估系统的性能、稳定性和可靠性。确实,性能测试水很深,如果玩得比较溜就能发展成性能测试专家、架构师级别。
在日常的运营数据分析中,包括推广数据、活跃数据、留存数等多项数据,从这3个维度,增长黑客需要关注以下指标: 1.推广数据更关注转化用户的后续行为 渠道效果包括渠道曝光量、渠道转化率、渠道转化ROI、下载量、注册量等表象数据,但这类表象数据并没有有效体现产品的核心指标,因此被列入虚荣指标,过分关注虚荣指标会带来运营方向的偏差。 在推广数据上,增长黑客更关注以下数据: (1)渠道数据变化曲线:通过观察相同渠道在不同主题活动、不同时间因素的影响下,在曝光量、转化率、转化ROI等方面的数据变化,发现数据量高或数据量低时对应的影响因素,找到相关特征。 (2)落地页用户行为:通过对营销推广活动中的落地页进行转化漏洞、行为路径、点击热力图等分析方式,发现用户低转化的流失节点并找到相关原因,提升转化效果; (3)伪新增用户数:伪活跃用户有多种表现特征,例如在发生一次登录行为后再无访问行为、下载注册后次日即流失、访问时间长但访问内容少,可以判断为伪活跃用户。伪活跃用户一方面可能是渠道的假量,另一方面是对产品需求低的用户,观察伪活跃用户数可以定义渠道的获客效果,同时对真实有效用户量有明确的认知。
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