《数据分析师》专题

一、什么是用户粘性分析？ 诸葛io的用户粘性分析，可以让你了解你的产品或某个功能粘住用户的能力如何。 二、有哪些应用场景？ 使用用户粘性分析功能，你可以了解到一周内或一个月内用户到底有多少天在使用你的产品甚至是某个功能。 对于大多数产品而言，用户「一周内使用了5次」并不能反映用户对产品的依赖程度，因为这5次可能发生在一个较短的连续时间内，比如用户一天内连续尝试了5次之后，没有兴趣，剩余的几天里，都

一、什么是行为路径分析？ 用户来到你的应用后，通常会沿着不同的路径去使用你的产品。这时，我们需要从一个全局的视角，去探索用户在应用中所经过的所有不同的路径。 「行为路径分析」功能可以让你看到在指定时间内，用户所经过的最常见的那些路径，了解到用户进入应用后，后续分别都做了些什么；也可以了解到用户是如何一步步离开应用的。 二、如何使用？ 1. 功能入口 进入「场景分析」的「用户增长2A3R」模块后，选

在产品正式发布后，PM 的大部分工作是围绕升级迭代进行的：定义产品，然后跟踪研发，最终面向用户发布——「设计→开发→发布」的过程循环往复…… 理想情况下，产品在迭代中不断演化，用户伴随迭代不断增长，直至产品走向成功。但不幸的是，很多产品最后均以失败告终，排除战略、市场、运营等原因，在产品开发循环中缺少「衡量」的反馈环节，也是产品失败的常见原因——很多时候，我们以为产品在迭代中螺旋上升，实际上仅仅在

本章主要介绍诸葛io的高级分析功能，包括： 广告监测 搜索关键词广告(SEM) 产品版本分析 网页端获取分析 APP获取分析 行为路径 用户粘性分析 SQL查询 跨平台分析 我们在官网Demo中开放了所有付费功能的试用体验，如您想了解更多内容，可以通过在线客服或客服电话与我们取得联系：40080-94843

一、什么是页面点击分析？ 页面点击分析无需代码埋点即可自动采集用户在网站页面的点击行为，让产品设计人员、运营人员等更加直观的对比和分析用户在页面的聚焦度、页面浏览次数和人数以及页面内各个可点击元素的百分比。 二、有哪些应用场景？ 以诸葛io官网为例，我们的UI设计师会通过该功能重点分析新用户进入首页之后的流量走向，用户更聚焦哪些功能？哪些功能流量大但却比较隐蔽？对于大流量的入口是否还有其他信息可以

文档中结合具体的场景来介绍诸葛io的基础功能使用，并提供了相应的视频教程。了解这些能够帮助您更好地使用诸葛io，开启数据驱动之旅。 事件分析 用户 整体 漏斗 留存 页面点击分析 看板 订阅数据日报 实时概览

文件目录结构

如果仅仅因为想要查找文档中的<a>标签而将整片文档进行解析,实在是浪费内存和时间.最快的方法是从一开始就把<a>标签以外的东西都忽略掉. SoupStrainer 类可以定义文档的某段内容,这样搜索文档时就不必先解析整篇文档,只会解析在 SoupStrainer 中定义过的文档. 创建一个 SoupStrainer 对象并作为 parse_only 参数给 BeautifulSoup 的构造方法即

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的线性分类方法。它设法将数据集投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远。这样，在分类时，新样本同样投影到这条直线上，根据投影点的位置来确定类别。 由于 LDA 把原来N维的样本投影到了 N-1 维空间，因而也常被视为一种经典的降维技术。 LDA算法 预使得同类样例的投影点尽可

附录：实例分析 即使你对WebMagic的框架已经很熟练了，也会对有些爬虫的编写有些迷茫。比如如何定期抓取并更新、如何抓取动态渲染的页面等。 这一节我会整理一些常见案例，希望对读者有帮助。

生存分析涉及预测特定事件将要发生的时间。 它也被称为失效时间分析或死亡时间分析。 例如，预测患有癌症的人将存活的天数或预测机械系统将要失败的时间。 名为survival的R包用于进行生存分析。 该软件包包含函数Surv() ，它将输入数据作为R公式，并在所选变量中创建一个生存对象进行分析。 然后我们使用函数survfit()来创建分析图。 安装包 install.packages("surviva

Neutron 是 OpenStack 项目中负责提供网络服务的组件，它基于软件定义网络的思想，实现了网络虚拟化下的资源管理。 本书将剖析 Neutron 组件的代码。

HeatClient 是 OpenStack Heat 引擎的客户端实现，包括一个客户端 heat 命令，和一套 Python 的 API（实现了 heatclient 模块）。 本书将剖析 HeatClient 的代码。

Spark GraphX是一个新的Spark API，它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算。GraphX 综合了 Pregel 和 GraphLab 两者的优点，即接口相对简单，又保证性能，可以应对点分割的图存储模式，胜任符合幂律分布的自然图的大型计算。 本专题会详细介绍GraphX的实现原理，并对GraphX的存储结构以及部分操作作详细分析。

希望能够分析以太坊的代码来学习区块链技术和 GO 语言的使用，从依赖比较少的底层技术组件开始，慢慢深入到核心逻辑。