《数据分析工程师》专题

       在“分析”菜单栏中点击“可视域分析”，在地面上选择一个视野中心点，然后鼠标移动绘制一个可视圆弧，绘制出分析范围，可以判断出这片区域哪些地区可通视，哪些区域不可通视。视野中心点会显示视高（可在“分析设置”里进行设置）、半径、经度和纬度，绿色为可视域，红色为不可视域。

       在“分析”菜单栏中点击“填挖方分析”，有绘制多边形和选择面两个选项，这里以绘制多边形为例。        在三维地形上绘制一个指定多边形作为填挖方范围，双击结束绘制，弹出对话框。        首先需要设置所需向下或向上填挖的目标高度，即基准面。在对话框上输入基准面高程值，填挖方分析随着基准面高程值得变化而变化，最后点击“分析”得到填挖方量数据以及分析结果图，分析结果图中紫色区域表示

       在“分析”菜单栏中点击“可视域分析”，在地面上选择一个视野中心点，然后鼠标移动绘制一个可视圆弧，绘制出分析范围，可以判断出这片区域哪些地区可通视，哪些区域不可通视。视野中心点会显示视高（可在“分析设置”里进行设置）、半径、经度和纬度，绿色为可视域，红色为不可视域。

概述 使用启动来源分析功能，需要集成“应用分析（无埋点）”类型的SDK。 启动来源分析是MTJ新推出的功能，帮助用户分析App的启动来源：自然打开、应用跳转、推送唤醒等场景。 具体的产品功能，可以查看启动来源分析。 版本支持 支持系统iOS 9.0+。 集成步骤 下载并集成MTJ最新版的“应用分析（无埋点）”类型的SDK，您可以前往SDK中心下载对应的版本，并按照本文档的集成步骤进行集成。 当您完

概述 APP启动来源分析功能，是百度移动统计新推出的统计功能，可以统计APP的主要激活来源分布：用户主动打开，其它APP唤醒打开，点击Push推送的通知栏消息唤醒打开APP。 用户主动打开 - 用户在桌面上点击进入应用； 其它APP唤醒 - 用户通过其它APP（eg: 小米应用助手）唤醒打开APP Push推送唤醒 - 用户通过点击推送的消息唤醒打开APP 启动来源分析功能仅支持无埋点SDK，请集

在围绕用户增长（AARRR）的功能框架中，渠道分析解决了用户激活的分析，而对于活跃用户为什么活跃？用户被激活（启动）的入口或原因有哪些？行业内之前尚无成熟的工具分析此类问题。 百度移动统计通过技术创新，依赖“黑科技”实现了对应用启动来源的监控，将启动来源分为三类：直接打开、PUSH唤醒、APP调起。帮助产品运营更深入的监控和分析产品的日活。 首先解释一下三种启动来源 APP调起：指由其他APP调起

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

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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