《数据分析面试》专题

随着我们的树数据结构的实现完成，我们现在看一个例子，说明如何使用树来解决一些真正的问题。在本节中，我们将讨论分析树。 分析树可以用于表示诸如句子或数学表达式的真实世界构造。 Figure 1 Figure 1 展示了一个简单句子的层次结构。 将句子表示为树结构允许我们通过使用子树来处理句子的各个部分。 Figure 2 我们还可以表示诸如 （（7 + 3）*（5-2）） 数学表达式作为分析树，如

事件分析 例行导出服务

我们知道 Web 应用中我们用的最多的就是数据库操作，而 model 层一般用来做这些操作，我们的 bee new 例子不存在 Model 的演示，但是 bee api 应用中存在 model 的应用。说的简单一点，如果您的应用足够简单，那么 Controller 可以处理一切的逻辑，如果您的逻辑里面存在着可以复用的东西，那么就抽取出来变成一个模块。因此 Model 就是逐步抽象的过程，一般我们会

提示 视频 PPT 下载 Ping 程序是用来探测主机到主机之间是否可通信，如果不能 Ping 到某台主机，表明不能和这台主机建立连接。 当我们要检查网络状况的时候，就总喜欢 Ping 一下百度，检测网络到底通不通。但是这一个看似简单的命令 Ping，到底涉及了什么协议，数据又经历了什么样的路程，我们今天就来看一看。一次完整的 Ping 过程其实涉及很多协议，如 DNS，UDP，ARP，ICMP

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加

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，或者按某个维度分组，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“新

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

内容分析报告可了解网站的哪些部分效果理想、哪些页面最受欢迎，找出网站上的热门内容以及隐藏的价值。 通过了解用户访问网站上的各个网页的频率、停留的时间，并据此为客户营造更佳的体验。

周月分析分为六部分：设备筛选 、 最近24月分析、 周分析 、 最近24月分析表 、 最近7天分析表 和 所有时间周分析表 1.设备筛选 可在顶部选择全部设备，或者电脑端、移动端进行分析数据 2.最近24月分析（趋势图） 以最近24个月为单位，查询最近24个月内的流量月段分析情况，趋势图能直观反映各变量的变化趋势 如有需要，亦可点击下载当前报表及更多数据下载，将报表下载到个人电脑，以供存档及分

日段分析分为五部分：设备筛选 、 最近31天分析、 所有时间日分析 、 最近31天分析表 和 所有月份31天分析表 1.设备筛选 可在顶部选择全部设备，或者电脑端、移动端进行分析数据 2.最近31天分析（趋势图） 1)以最近31天为单位，查询最近31天内的流量日段分析情况，趋势图能直观反映各变量的变化趋势 2)底部含前30天平均值，展示对应指标平均数值 2)如有需要，亦可点击下载当前报表及更

时段分析分为五部分：时间设备筛选 、 最近24小时分析、 近三月24小时分析、 最近24小时分析表 和 近三月24小时分析表 1.时间设备筛选 可在顶部选择时间或者设备信息，对网站数据进行分析 2.最近24小时分析（趋势图） 1)以最近24小时为单位，查询对应日期/设备下的流量时段分析情况，趋势图能直观反映各变量的变化趋势 2)如有需要，亦可点击下载当前报表及更多数据下载，将报表下载到个人电脑

趋势分析分为四部分：设备筛选 、 访问量情况、 趋势分析 和 对比列表 1.设备筛选 可在顶部选择全部设备，或者电脑端、移动端进行分析数据 2.访问量概况 1)对比今日与昨日的访问量（IP）、页面浏览量（PV）、访问频次（VV）、新客户端（NEW UV）及跳出率 2)清晰的知道页面访问量的概况 3.趋势分析 1)通过选择不同的指标：访问量（IP）、页面浏览量（PV）、访问频次（VV）、新客户

在获得网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合。

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