《分析》专题

云端业务和数据已接入小米生态云的生态链企业，可以在和小米签署保密协议之后，派工程师入驻小米，以小米内部业务使用数据的流程、方式使用数据；生态链企业和小米join的数据在小米的环境里训练模型并搭建API服务，小米会协助完成生态链企业对小米数据的需求。 后续会在生态云上提供API自助服务。

目标 提交mr/spark作业对存储在SDS上的数据进行离线分析, 可以使用自己搭建的yarn集群,或小米EMR服务 galaxy-hadoop库 我们封装离线分析库galaxy-hadoop,可以参考其中的example MR job： sds-mapreduce spark job： sds-spark 注意 离线分析读请求应访问SDS备集群的Endpoint,访问主集群可能会影响在线请求.

1. 简介 “渠道转化-归因分析”报告能够帮助您洞察消费者在与您的产品接触过程中的每个广告触点对最终转化带来的价值。您需要结合投放目标，选择合适的归因模型进行分析。 归因分析报告能够帮助您洞察这些问题： · 本轮广告投放，哪个渠道的拉新效果最好 · 辅助转化的渠道都有哪些 2. 使用简介 在使用“渠道转化”相关报告前，您需要将业务上有价值的事件（如下单、注册、留资等）标记为转化。您可以在“管理-

1. 简介 关联分析，顾名思义用于计算两个要素之间的相关性。 在增长黑客的诸多经典案例中，facebook 的“A-Ha Moment”为人所知。Facebook 通过挖掘发现新用户在前10天内至少添加7个好友时，最可能在次周留存。这里“前10天添加7个好友”即为 facebook 用户增长的“A-Ha Moment”，也切实的指导了 facebook 后续用户增长的运营与产品方向。 纯人力的“A

1. 简介 留存分析是分析用户黏性、活跃度的重要方法。主要用来分析某一群组用户（通常为某批新用户）中再次产生指定行为的人数和比例。随着获客成本逐年递增，留存分析变得越来越重要，做好留存分析，才能为网站带来持续的流量增长。同时对流失用户针对性的调整推广/产品策略，也可以有效提高产品推广的ROI。 2. 使用说明 2.1. 选择初始条件 选择一个事件作为初始条件，点击事件名称前的漏斗图标可以为该事件添

1. 简介 漏斗模型主要用于分析多步骤过程中每一步的转化与流失情况。您可以使用漏斗分析工具来分析网站中某些关键路径的转化率，以确定整个流程的设计是否合理，是否存在优化空间等。同时，您可以在关键路径中找出流失人群进再分析、再挽回、再投放。另外，通过用户对比，或者某个维度值的对比，能够精确定位问题，针对性地改善产品策略。 2. 使用说明 2.1. 新建漏斗 点击【分析云】左侧导航栏的【漏斗分析】，点击

1. 简介 事件，是用户在您产品上的行为，如“浏览页面”、“点击元素”、“下单”、“搜索”、“咨询”等。 属性，用来描述事件的具体特征，在事件分析里表现为“按维度查看”，也就是从什么视角来细分查看指标。比如属性是：商品名称、店铺名称，对于“下单”事件，您可以按“商品名称”、“店铺名称”的维度来拆分查看下单次数。 要对事件进行数据分析，首先需要构建事件指标。构建事件指标是将事件进行指标化、数据化的过

行为分析模块提供了丰富的高阶分析工具，您可以通过这些分析工具，深度分析业务指标、洞察用户行为模式特征、刻画用户画像、科学评估渠道推广效果，甚至基于用户分群与百度投放直达能力，实现分人群的精准营销与策略落地。 此外，您也可以通过保存到数据看板来逐步沉淀有价值的行为分析思路与结果。 目前行为分析模块包含6大分析能力。 事件分析 漏斗分析 留存分析 行为流 分布分析 关联分析

使用perf内核性能分析工具，可以分析出很多问题。具体参考perf命令的用法。 还有oprofile可以分析性能。mpstat查看cpu的使用分布。strace查看系统调用情况。参考：http://blog.csdn.net/win_lin/article/details/9377209

SRS支持gprof性能分析。 SRS性能分析 SRS使用gprof分析的步骤如下： 配置：./configure --with-gprof 编译：make 直接启动即可：rm -f gmon.out; ./objs/srs -c conf/console.conf 退出SRS：killall -2 srs # or CTRL+C to stop gprof 生成gprof报告：gprof -b

生成图表 如何分析用户的数据是一个有趣的问题，特别是当我们有大量的数据的时候。除了 matlab，我们还可以用 numpy + matplotlib 数据可以在这边寻找到 https://github.com/gmszone/ml 最后效果图 2014 01 01 要解析的 JSON 文件位于data/2014-01-01-0.json，大小 6.6M，显然我们可能需要用每次只读一行的策略，这足以

本文将对 Disque 的核心数据结构进行介绍， 并在最后通过分析 ADDJOB 命令的实现来帮助大家了解 Disque 的运作原理。 因为时间关系， 本章只介绍了 Disque 源码中最重点的部分， 并且只对集群和命令的运作原理进行了最基本的介绍， 但对于有兴趣深入了解 Disque 源码的读者来说， 应该是一个还不错的入门向导。 代码重用 Disque 重用了大量 Redis 的底层代码， 比

上一篇文章讲到了状态机和词法分析的基本知识，这一节我们来分析Jsoup是如何进行词法分析的。 代码结构 先介绍以下parser包里的主要类： Parser Jsoup parser的入口facade，封装了常用的parse静态方法。可以设置maxErrors，用于收集错误记录，默认是0，即不收集。与之相关的类有ParseError,ParseErrorList。基于这个功能，我写了一个PageEr

提示： ●格网形状：正方形、六边形。 ●格网边长：200至50000米。 ●统计方式包含：计数、密度、求和、平均值、比值。 注意： ①在分析图层下有格网指标计算公式。 ②分析出的格网数据会在新的图层显示，图层名称叫"格网分析"。 操作步骤： ①选择"统计分析"模块。 ②点击"格网分析"。 操作动图： [查看原图]

亿景智图除了提供简便丰富的可视化功能，还提供了分析功能供决策者使用，目前已提供的分析功能有： ● 汇总区域内标注数据 ● 缓冲区分析 ● 分析标注属于哪个区域 ● 格网分析