项目概述：相信很多小伙伴都有用过新浪微博，因为这是当今很火的一款社交app。正因为这样，我们需要获取新浪微博中每一个用户的信息以及评论、发布时间等来满足公司的需求，获取每日热点、评论量、点赞量等相关信息。如今是一个大数据的时代，得数据者得天下，下面教大家如何抓取新浪微博的数据。首先需要安装python环境（python2.7以及scrapy+selenium+phantomjs+chrome）一、
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2023-07-03 20:13:00
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文章目录1 前言2 用户画像分析概述2.1 用户画像构建的相关技术2.2 标签体系2.3 标签优先级3 实站 - 百货商场用户画像描述与价值分析3.1 数据格式3.2 数据预处理3.3 会员年龄构成3.4 订单占比 消费画像3.5 季度偏好画像3.6 会员用户画像与特征3.6.1 构建会员用户业务特征标签3.6.2 会员用户词云分析4 最后 1 前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天做一个电商销
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2023-07-04 13:09:17
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功能输出实例运行环境使用说明下载脚本安装依赖程序设置设置数据库（可选）运行脚本按需求修改脚本（可选）如何
原创
2022-12-29 10:24:12
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文章目录一、业务指标1.1 数据分类1.2 常用指标（1）用户数据指标（我是谁）（2）行为数据指标（我做了啥）（3）产品数据指标（sale啥东西）（4）推广付费指标1）展示广告位2）搜索广告3）信息流广告：1.3 如何选择指标1.4 指标体系和报表（1）什么是指标体系（2）指标体系有什么用（3）如何建立指标体系（4）建立指标体系的注意事项二、分析方法2.1 5W2H分析方法2.2 逻辑树分析方法
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2024-02-28 11:11:00
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对于很多企业来说，特别是互联网行业的企业，要真正的了解用户的需要，进行用户行为的数据分析是非常重要的，但是网站的技术人员对着那么多数据，网站用户行为进行数据分析要从哪些地方下手呢？第一、确定目标进行用户行为分析的目的是什么，是为了将用户进行分类，降低营运成本还是增加收入，或者提升用户的体验度，网站在进行用户行为分析中，要先确定此次用户分析的目的，之后再针对目的去做用户分析，在这个过程中，要注意把握
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2023-12-15 12:01:54
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用户是企业数字化资产里最重要的部分；用户数据分析指导用户运营决策，对精益增长可以起到很至关重要的作用 用户数据分成几个部分：1，用户基础数据企业当然想得到超级详细的数据，不过最差的选择也是希望能够得到基础数据，因为一个用户就是销售线索，很可能会成交到订单；用户的基础数据包括：姓名，电话，邮箱，生日…等这些围绕着人这个主要对象的基础属性更多的基础数据，要扩展到用户的行为记录，包括内容消耗
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2023-12-28 13:18:52
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文章目录搭建业务线指标体系：1.用户规模和质量2.参与度分析3.渠道分析4.功能分析5.收入分析6.例子（给微博搭建指标体系）7.以视频类APP为例：看如何搭建数据指标体系知识点1.DAU预估和拆解的一种方法2.产品DAU异常下降该如何分析3.LTV计算A/B测试参数估计和假设检验数据分析常用模型 搭建业务线指标体系：APP的数据指标体系主要分为六个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析
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2024-01-13 19:43:29
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本篇总结分享一下我的信息流优化心得，内容较浅，仅供大家参考。首先是信息流数据分析，我认为可以从3个维度进行分析。其一是展现。信息流的展现比搜索的展现重要的多，原则上是信息流的展现越多越好，展现越多也就意味着覆盖的人群越多，人群越多线索才会多。信息流的展现，可以以万为单位，抛开小众行业，就常规行业而言，如果展现连一万都不过，基本可以确定定向或者出价或者素材有问题。通常定向问题比较大，那
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2024-08-22 11:13:49
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AOP简介：在软件业，AOP为Aspect Oriented Programming的缩写，意为：面向切面编程，通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。AOP是OOP的延续，是软件开发中的一个热点，也是Spring框架中的一个重要内容，是函数式编程的一种衍生范型。利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离，从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低，提高程序的可重用性，同时提高
8月19日，微博十年的内容开始在微信朋友圈集中式刷屏。从发布第一条微博到如今离不开微博，悄然间，微博已经陪伴大家十年。在互联网行业里，能坚持十年还存活的公司不多，能够在十年后稳定增长的公司更是屈指可数，微博恰恰就是这样一家幸运的公司。在微博十年信息刷频的当天，微博发布2019年Q2季度的财务报告。根据微博的财报数据显示，二季度微博营收为4.318亿美元，同比增长1%，超过市场预期4.301亿美元，
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2023-09-13 19:39:38
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# App 用户数据分析实现指南
在当今数据驱动的时代，分析用户数据对优化应用程序的用户体验和提高用户留存率至关重要。本文将为初学者提供一个全面的指南，详细解释如何在应用程序中实现用户数据分析。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解整个过程，下面是我们进行用户数据分析的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
银行用户数据分析是当前金融科技领域的重要议题，随着数字化转型的加速，银行需要通过数据分析获取用户洞察，以提升用户体验、风险管理和市场竞争力。本文将围绕“银行用户数据分析”的核心问题，深入探讨解决方案，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理及选型指南。
### 背景定位
在当今数据驱动的时代，银行用户数据分析不仅仅是一个技术问题，更是战略性业务问题。通过分析客户数据，金融机构能够更
结合水运行业实际需求，智慧港口建设作为我国港口转型升级的重要途径，其所涉及的关键技术就包含港口数据分析与处理。Hadoop技术在互联网行业已广泛应用，但在港口自动化、智能化建设中还未起到关键、核心作用。因此，大数据分析与挖掘技术在港口领域的深度应用，是港口发展的高级阶段。对我国港口而言，通过打造智慧港口，优化提升港口基础设施和管理模式，实现港口功能创新、技术创新和服务创新，已成为我国港口提高国际竞争力，完成转型升级的重要途径。通过对大数据技术在智慧港口中应用研究，是我国港口信息化积累的海量数据发挥其巨大优势，为我国港口管理部门以及港口企业提供决策支撑，具有重要的显示意义。
原创
2017-06-02 11:05:00
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用户数据分析 源数据是现代数据驱动决策的重要组成部分，它涉及如何处理和分析用户生成的数据，在这一过程中，确保源数据的质量、兼容性和可迁移性至关重要。本文将深入探讨如何解决“用户数据分析 源数据”问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个方面。
### 版本对比
在进行用户数据分析时，不同版本的源数据对兼容性分析至关重要。以下是涵盖了不同版本的适用场景的四象限图
目录第一部分：数据类型处理第二部分：按月数据分析第三部分：用户个体消费数据分析第四部分：用户消费行为分析第五部分：用户的声明周期 第一部分：数据类型处理import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import matplotlib.pyplot as plt
'''
user_id:用户i
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2024-07-05 06:17:16
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三步骤：流失分析游戏次日流失分析游戏中长期流失分析part 1 流失分析定位流失用户，挖掘流失用户流失前的最后行为，从而发现导致这类流失的原因需求开发的重要前提：1. 与需求方（运营）明确统计口径，避免惯性思维导致的数据方向有偏差2. 排查常见的非游戏玩法问题：如次留低，机型不适配的问题part 2 游戏次日流失分析即：首日登录后流失分析角度：1. 留存偏低2. 验证游戏内主要玩法的参与
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2024-01-02 14:55:34
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前几天搞电商的小白找到我，说最近发现自己家的店铺浏览量很高，但成交率很低，不知道是什么原因，想让我帮忙分析一下。老李虽然对数据分析很熟，但确实也没搞过电商。于是，在找做了十几年电商的朋友聊了聊后，得出了下面的电商分析流程，建议做电商运营的朋友们赶紧收藏！第一步：先明确自己做数据分析的目的是因为业绩下降，想通过分析数据去找出问题所在？还是为了配合其他部门，需要通过数据分析做支撑，给出相应的营销策略。
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2023-11-03 21:45:14
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用户数据分析网站代码是当今数据驱动决策的核心，具有重要的业务价值。在本博文中，我将详细解析用户数据分析网站的代码实现过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比及进阶指南，为开发者提供清晰的解决方案。
### 环境配置
在开始之前，确保你的开发环境满足以下必要的依赖与工具：
1. 安装Python 3.8或更高版本
2. 安装Node.js 14.x版本
3. 安装MySQL
# 如何实现“SaaS 行业用户数据分析”
## 一、流程图
```mermaid
journey
title SaaS 行业用户数据分析流程
section 开发流程
开始 --> 获取数据 --> 数据清洗 --> 数据分析 --> 结果展示 --> 结束
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 获取数据
首先，我们需要从SaaS平台获取用户数
原创
2024-07-02 06:17:23
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数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系 数 据挖掘技术从一开始就是面向应用的。在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。数据挖掘是目前国际上 数据库和信息决策领域的最前沿方向之一，引起了学术界和业界的广泛关注。数据挖掘技术在一些领域内已有成功的应用。但数据
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2023-11-06 14:37:15
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