《竞品分析》专题

路径分析是用户浏览网站各个不同的可视化呈现，它展示了用户从进入网页之后，到不同浏览路径以及各个退出节点。 利用路径分析，可查看用户浏览路径，检视站点是否存在不利于引导用户浏览的设计缺陷页面等。 6.5.1 路径分析的维度、指标介绍 维度介绍 维度名称 含义 起始页面 用户进入网站的落地页面 首次互动 用户在网站中产生交互行为后，浏览的第一个页面 第N次互动 用户在网站中产生交互行为后，浏览的第N个

引言 对于网站用户分析， SiteMonitor V5 支持从网站访客使用的设备，操作系统，客户端（如浏览器、App）等角度进行分析挖掘，同时也支持统计网站访客的地域分布； 设备相关信息的获取 在HTTP 传输协议中，其Header部分包含了user-agent ( 用户代理 ) 信息，它对所访问的网站提供了用户所使用的浏览器类型及版本，操作系统及版本，浏览器内核，用户移动设备等信息； 通过这些信

网站访客的来源渠道众多，网站分析系统，根据自身处理逻辑，对网站访客来源进行分割、匹配，访客来源主要可分为广告活动，搜索引擎，社交媒体，其他来源，直接访问等； 4.2.1 互斥来源分类 4.2.1.1 什么是互斥来源分类？ 互斥来源分类，即根据不同渠道权重不同的原则，将同时具有2个来源渠道的流量，归结到单一优先渠道来源。 4.2.1.2 互斥来源分类场景示例 当我们分析网站访客的来源时，会发现存在一

我问了这个问题，得到了这个有趣（也有点令人不安）的答案。 Daniel在他的回答中指出（除非我读错了），ECMA-335 CLI规范允许编译器从以下方法生成引发NullReferenceException的代码。 他说，为了保证不抛出，关键字应该在上使用，或者应该在行周围使用。 有人能证实这一点吗？如果这是真的，Mono和。NET编译器有关此问题的信息？ 编辑此处是标准的链接。 更新我认为这是规范

我有三个对三个不同endpoint的并行调用，其中只有一个将返回我要处理的数据（响应将只包含enpoint-1、enpoint-2或Enpoint-3的数据）。如果其中一个调用返回数据，我希望立即返回该数据，并忘记其他调用...我如何使用Spring WebFlux实现这一点？ 谢了！

主要内容：逻辑地址到物理地址的转换纯粹的分段并不是很流行，并没有被许多操作系统所使用。 但是，分段可以与分页结合使用，以从两种技术中获得最佳功能。 在分段的分页中，主存储器被分成可变大小的段，它们被进一步分成固定大小的页面。 页面比分段小。 每个段都有一个页表，这意味着每个程序都有多个页表。 逻辑地址表示为分段号(基地址)，页码和页面偏移量。 分段号 → 它指向相应的分段号。 页码 → 它指向分段中的确切页面。 页面偏移 → 用作

主要内容：1.ShardingSphere概念,2.功能列表,3.项目状态,4.分库分表_结果归并1.ShardingSphere概念 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由、和 这3款相互独立的产品组成。 他们均提供标准化的数据分片、分布式事务 和 数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 Apache ShardingSphere 旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现

本文向大家介绍你最常用的移动APP有哪些？选取其中一款除QQ、微信、微博外的社交类APP，描述它与竞品的优劣势，并提出你的优化建议。相关面试题，主要包含被问及你最常用的移动APP有哪些？选取其中一款除QQ、微信、微博外的社交类APP，描述它与竞品的优劣势，并提出你的优化建议。时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 支付宝、微信、微博、脉脉、知乎、斗鱼、changePro、腾讯体育、爱奇艺、淘宝

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字节数据分析实习面试（抖音电商） 一面： 表user_log，有user_id， time，求每天用户新增数，次日留存率、30日留存率 ABTest的流程，P值，做留存率的ABTest，选择什么检验，卡方检验的应用场景 逻辑回归的损失函数 出现过拟合的原因 三天后给了感谢信 快手数据分析师（短视频用户增长部门） 一面： 两个SQL题目，都还比较简单，主要涉及到group by和日期函数的处理，还有

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分享一下去年成功面试进快手的面试经验，希望对大家有帮助 1）自我介绍 2）深挖过往实习经历： 1.数据异动问题：假如一直关心的指标在某个时间点下跌很多，怎么分析呢？ 2.评估方式问题：大型活动无法上ab实验，那么如何评估活动的效果呢？ 3.指标选择问题：如何构建关键的指标链路，如何展示？ 3）统计知识考察： 1.如何通俗地解释p值的意义？ 2.解释一类错误和二类错误 3.了解染色逻辑吗？ 4）偏智

#牛客创作赏金赛# 面过的数据分析也有几十场了，给大家汇总一下亲历的高频考点，面试前一定要反复练习哦 问题清单： 1. SQL查询过慢，如何解决？ 2. union v.s. Union all 3. SQL执行顺序 4. 视图 v.s. 表 5. 第一范数，第二范式，第三范式