一、基础理论 产品经理 《增长黑客》数据分析基础-- 获取（Acquisition）-- 激活（Activation）-- 留存（Retention）-- 收入（Revenue）-- 传播（Referral）1.获取用户运营、移动应用、获取用户、推广渠道下载量 → 安装量 → 激活量移动应用运营模型分渠道统计CAC（用户获取成本：Customer Acquisition
作者：Barış KaramanFollow编译：ronghuaiyang导读这一系列的文章通过了一个实际的案例，向大家介绍了如何使用机器学习的方式来对公司的用户增长做提升，如果你对用户增长这部分不是很了解的话，这篇文章会带你走过整个流程，包括了数据分析，编程，以及机器学习各个方面。第一部分：了解你的指标我们都记得加勒比海盗中杰克船长的著名的罗盘，它显示了他最想要的东西的位置。在我们的用户增长中，
很多人可能不知道，「行为分析」四个字的分量已经代表了近两年一些高速成长的公司对数据分析需求的精细化程度，同时，它也催生出了新一代的数据分析工具和分析方法。过去，所有人都在关注PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长，还有很多人始终放不下的热力图等，总体来说，这些指标都属于统计指标，反映的都是产品总体情况，数据的价值除了反映现状，还有更重要的是应用。统计是数据汇总整理的结果，没有分析，怎能拿来指导业务
———— / BEGIN / ————用户增长（User Growth，后文简称UG）这个概念是美国传来的，从趋势看，以后肯定会是各大互联网公司的标配。但目前真正做过UG的人和公司比较少，所以大部分书和文章还都是摆出国外产品的案例，业内人都知道，国外和国内的互联网行业是两回事，看了国外的成功案例除了让你心里爽一下，没别的用。大家以后可以多关注和研究一下UG，会用的到，这类人才也会很抢手。本文是
1 用户画像 用户画像是对现实世界中用户的数学建模。挑战： 1.记录和存储亿级数据用户的画像； 2.支持和扩展不断增加的维度和偏好； 3.毫秒级更新； 4.支撑个性化，广告投放和精细化营销等产品。 前三个可以用hadoop来解决，3可以用spark二、用户画像系统三、用户画像处理流程 1、明确问题和了解数据 追求数据和需求的匹配 明确需求：分类、聚类、推荐、。。。 数据的规模、重要特征的覆盖度2、
1 机器学习的定义从广义上来说，机器学习是一种可以赋予机器学习的能力以此让它完成直接进行编程无法完成的功能的方法。机器学习也是人工智能的核心，其涉及知识非常广泛，比如概率论，统计学，近似理论，高等数学等多门学科。机器学习使计算机能够从研究数据和统计信息中学习，机器学习是迈向人工智能方向的其中的一步，也是一种程序，可以分析数据并学习预测结果机器学习的要素机器学习有四个要素：数据，转换数据的模型，衡量
构建推荐系统的核心任务之一在于如何准确地分析出用户的兴趣特点，也就是我们常说的用户画像。简单说来，用户画像是指从用户产生的各种数据中挖掘和抽取用户在不同属性上的标签，如年龄、性别、职业、收入、兴趣等。完备且准确的属性标签将有力地揭示用户本质特征，因而极大地促进精准的个性化推荐。 用户画像研究的现状和挑战目前，主流用户画像方法一般是基于机器学习尤其是有监督学习的技术。这类方法从用户数据中
# 机器学习用什么CPU？
## 简介
在进行机器学习任务时，选择合适的CPU是非常重要的。本文将教会你如何选择适合机器学习的CPU，为你的项目提供更好的性能和效率。
### 步骤
以下是选择机器学习CPU的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定机器学习任务需求 |
| 2 | 了解不同CPU的性能和适用场景 |
| 3 | 选择合适的CPU |
我不是产品经理，总结
原创
2019-12-07 13:34:29
1340阅读
数据可视化：利用Python和Echarts制作“用户消费行为分析”可视化大屏前言实验目的：准备工作：一、创建项目：二、建立数据库连接获取数据：三、页面布局：四、下载ECharts、jQuery等JS库文件：五、在官网找到需要的模板并为每个问题编写JS文件：5.1 创建问题一JS文件命名为ec_left_1.js5.2 创建问题二JS文件命名为ec_left_2.js5.3 创建问题三JS文件命
# 机器学习用来寻找差异性的模型
## 导言
在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了我们生活中必不可少的一部分。然而，对于如此海量的数据，我们往往难以从中找到有意义的信息。这时候，机器学习就成为了一个非常重要的工具，它可以帮助我们从数据中发现规律和差异性，帮助我们做出更加准确的决策。
## 什么是差异性模型
差异性模型指的是一类机器学习模型，它们的主要任务是从数据中找到不同类别之间的区别和差
用户画像基础一、用户画像简介用户画像，即用户信息化标签，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征收集等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。 图1 某用户标签化 用户画像可以帮助企业将“静止在数据仓库的数据，走出仓库”，针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，这也是大数据落地的一个重要方向。
前言「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。第一步基本 Python 技能如果我们打算利用 Python 来执行机器学习，那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。首先，你需要安装 Python。因为我们后面会用到科学计
# 机器学习用电异常检测
## 引言
欢迎来到机器学习领域！使用机器学习来进行用电异常检测是一个非常有趣和实用的项目。在本篇文章中，我将指导你完成整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 整体流程
用电异常检测可以通过以下步骤完成：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 数据收集 | 收集具有用电数据的样本 |
| 数据清洗 | 清洗数据并处理异常值 |
| 特
原创
2023-09-09 15:48:40
50阅读
## 机器学习用 Python 哪个版本
作为一名经验丰富的开发者，你可以向刚入行的小白教授如何选择适合机器学习的 Python 版本。在本文中，我将引导你了解整个流程，并提供每一步所需的代码和注释来帮助你快速入门。
### 整件事情的流程
首先，我们来看一下整个流程的步骤和代码示例：
```mermaid
flowchart TD
A[了解 Python 版本] --> B[选择
机器人基础之姿态矩阵概述绕单个坐标轴旋转某一角度的旋转矩阵用MATLAB实现上述矩阵坐标系绕多个坐标轴转动的姿态矩阵等效转轴与等效转角 概述机器人学中使用姿态矩阵来描述坐标系之间的角度关系。通常坐标系固连在刚体上，因此姿态矩阵也可以用来描述刚体之间的角度关系。绕单个坐标轴旋转某一角度的旋转矩阵绕X轴旋转角度的旋转矩阵为： 绕Y轴旋转角度的旋转矩阵为： 需特别矩阵左下角的 没有负号。 绕Z轴旋
网站转化率是指网站上指定的转化目标与网站访问量之间的比例。它反映了访问者在访问网站时完成特定目标的概率，例如购买产品、提交表单、注册会员等。一、网站转化率怎么算，计算公式是什么？网站转化率可以根据不同的转化目标进行计算，比如购买转化率、注册转化率、下载转化率等。计算方法为：网站转化率 = (转化数 / 访问量) × 100；其中，转化数是指在一定时间范围内完成转化目标的次数，访问量是指网站在同一时
漏斗分析一、什么是漏斗分析 漏斗分析是一套流程式数据分析，能够科学的反应用户行为状态以及从起点到终点的各个阶段的用户转化率的情况的分析模型。二、漏斗分析模型的特点与价值 对于一些业务流程相对规范，周期较长、环节较多的流程进行分析，可以直观的发现和说明问题的所在，但是漏斗分析模型也不是之单独的呈现简单的转化率。 1.企业可以监控用户在各个阶段的转化情况，聚焦于最有效的转化路径的同时找到短板优化短板，
用户模型 用户的行为主要分为两部分来考虑，一是针对一类特定角色的用户，二是针对整个用户群体。通过一组图形来描述用户的行为、操作路径以及系统各部分的使用率，此种方法称之为用户模型（或者系统使用模型）。 用户模型表示的是系统的使用场景，更准确的说是一个特定时间段的系统使用情况。操作路径是用户模型的核心，通过用户模型，每个人都可以轻易的理解系统是如何被使用的。基本图形：数量或百分比 &nb
作者：Barış KaramanFollow 编译：ronghuaiyang正文共：10130 字 24 图预计阅读时间：29 分钟导读这一系列的文章通过了一个实际的案例，向大家介绍了如何使用机器学习的方式来对公司的用户增长做提升，如果你对用户增长这部分不是很了解的话，这篇文章会带你走过整个流程，包括了数据分析，编程，以及机器学习各个方面。第一部分：了解你的指标我们
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2022-08-30 06:49:57
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