《数据分析这么卷的吗？》专题

3.3 留存分析 留存分析是一种用来了解用户留存情况的分析模型，是衡量产品对用户价值高低的重要指标。产品在经过了拉新和用户流失后，那些依旧留下来持续使用的人就称之为留存。只有做好了留存分析，保证了留存，才能使新用户在注册后不会白白流失。 自定义留存 初始化事件：最好选择用户只触发一次的事件。诸如“注册”、“加入我们”、“上传头像”等等； 回访事件：应设定成用户经常触发，重复激活的行为。诸如“购买”

2.4 表单分析 表单是网站留存住用户的关键一步。无论是申请注册还是预约试驾，亦或是各类问卷调查和体验反馈，表单的应用都是关键且必然的。但对用户而言，无论是何种表单，其填写过程都是痛苦的。这也就是为什么即使我们千方百计的引导用户到表单页去，可成功提交的转化率却还是如此之低。所以，对表单设计的不断优化就自然是产品迭代过程中非常重要的一环了。 创建表单 表单key：用来确定表单的唯一，长度为1-64个

2.3 路径分析 路径分析通过抽象用户在网站中的访问行为轨迹，并用可视化图表呈现，帮助使用者了解用户在网站上的流动情况。 全路径图 以某个页面/事件为起点进行分析的路径图，帮助我们了解用户从某个起点开始的行为轨迹。 时间维度：今日之前，最大时间周期可选择1个月； 选择分析对象：可选择起始浏览页面or起始互动事件作为分析对象； 起始浏览页面：以网站的某个网页作为分析起点，分析用户之后到过哪些网页；

2.2 漏斗分析 漏斗是衡量用户转化最直观的方式，可以明确用户在核心转化点的流失和转化情况。如果同时运用多维度分析，可以更加明确在哪些情况下该转化突然变低，从而找出问题优化产品或流程。 创建漏斗 漏斗名称：自定义名称（必填）； 转化周期：即用户触发初始事件后完成漏斗的期限； 如转化没有在规定周期里完成，则视为流失； 转化周期最短为5分钟，最长为7天 漏斗步骤：选择事件，选择您想分析的事件设定为步骤

2.1 事件分析 事件分析主要通过多维组合和深度过滤细分来实现对任何推断和假设进行实时验证的作用，最终通过这一系列分析快速定位问题，解决问题，提升转化。 事件概览 时间维度：实时查看所有事件数据，支持查看近3个月数据； 选择人群：分析某一群人的互动情况，设置人群可查看3.1、概览 选择过滤条件：顾虑符合某一特点的用户；过滤条件可以选择以下几种： 系统属性过滤： 根据用户所使用的设备属性或者在一段时

3.3 留存分析 留存分析是一种用来了解用户留存情况的分析模型，是衡量产品对用户价值高低的重要指标。产品在经过了拉新和用户流失后，那些依旧留下来持续使用的人就称之为留存。只有做好了留存分析，保证了留存，才能使新用户在注册后不会白白流失。 自定义留存 初始化事件：最好选择用户只触发一次的事件。诸如“注册”、“加入我们”、“上传头像”等等； 回访事件：应设定成用户经常触发，重复激活的行为。诸如“购买”

2.3 路径分析 路径分析通过抽象用户在网站中的访问行为轨迹，并用可视化图表呈现，帮助使用者了解用户在网站上的流动情况。 全路径图 以某个事件为起点进行分析的路径图，帮助我们了解用户从某个起点开始的行为轨迹。 时间维度：今日之前，最大时间周期可选择1个月； 选择分析对象：可选择起始互动事件作为分析对象； 起始互动事件：以用户在网站上发生的某个互动行为（如“注册”、“登录”、“浏览商品”等）作为分起

2.2 ：漏斗分析 漏斗是衡量用户转化最直观的方式，可以明确用户在核心转化点的流失和转化情况。如果同时运用多维度分析，可以更加明确在哪些情况下该转化突然变低，从而找出问题优化产品或流程。 创建漏斗 漏斗名称：自定义名称（必填）； 转化周期：即用户触发初始事件后完成漏斗的期限； 如转化没有在规定周期里完成，则视为流失； 转化周期最短为5分钟，最长为7天 漏斗步骤：选择事件，选择您想分析的事件设定为步

2.1 事件分析 事件分析主要通过多维组合和深度过滤细分来实现对任何推断和假设进行实时验证的作用，最终通过这一系列分析快速定位问题，解决问题，提升转化。 事件概览 时间维度：实时查看所有事件数据，支持查看近3个月数据； 选择人群：分析某一群人的互动情况，设置人群可查看3.1、概览 选择过滤条件：顾虑符合某一特点的用户；过滤条件可以选择以下几种： 系统属性过滤： 根据用户所使用的设备属性或者在一段时

8.2 分析密码 在实现密码破解之前，介绍一下如何分析密码。分析密码的目的是，通过从目标系统、组织中收集信息来获得一个较小的密码字典。本节将介绍使用Ettercap工具或MSFCONSOLE来分析密码。 8.2.1 Ettercap工具 Ettercap是Linux下一个强大的欺骗工具，也适用于Windows。用户能够使用Ettercap工具快速地创建伪造的包，实现从网络适配器到应用软件各种级别的

@subpage tutorial_py_meanshift_cn 我们已经看到了一个基于颜色的追踪物体的例子。 它比较简单。 这一次，我们将使用 Meanshift 和更高级的 Camshift 这样更好的算法来寻找和跟踪物体。 @subpage tutorial_py_lucas_kanade_cn 现在我们来讨论一个重要的概念，“光流”，它与视频相关并且有很多应用。 @subpage tut

SuperMap iServer 的分布式分析服务中的密度分析包括简单点密度分析和核密度分析两种： 简单点密度分析：用于计算每个点的指定邻域形状内的每单位面积量值。计算方法为点的测量值除以指定邻域面积，点的邻域叠加处，其密度值也相加，每个输出栅格的密度均为叠加在栅格上的所有邻域密度值之和。结果栅格值的单位为原数据集单位的平方的倒数，即若原数据集单位为米，则结果栅格值的单位为每平方米； 核密度分析：

网络分析 网络分析为商业、公共服务业以及日常生活带来便利，分析结果可提供有效的执行方案帮助用户做出更合理的决策。网络分析用来解决诸多实际问题，例如：从A点到B点的最短路径是什么？去一个景点该如何选择路线，可一次性浏览尽可能多的景点？发生火灾后，如何调度最近的消防车进行施救？等等。 在地理信息世界中，公共基础设施（电力设施、电信与有线电视网络、道路交通、水网等）被抽象为“网络系统”。网络系统是指由许

插值分析可以将有限的采样点数据，通过插值对采样点周围的数值情况进行预测，从而掌握研究区域内数据的总体分布状况，而使采样的离散点不仅仅反映其所在位置的数值情况，而且可以反映区域的数值分布。SuperMap 中提供三种插值方法，用于模拟或者创建一个表面，分别是：距离反比权重法（IDW）、克吕金插值方法（Kriging）、径向基函数插值法（RBF）。选用何种方法进行插值分析，通常取决于样点数据的分布和要

叠加分析是 GIS 中的一项非常重要的空间分析功能，是指在统一空间参考系统下，通过对两个数据集进行的一系列集合运算，产生新数据集的过程，其目的是通过对空间数据的加工或分析，提取用户需要的新的空间几何信息。同时，通过叠加分析，还将对数据的各种属性信息进行处理。 目前叠加分析广泛应用于资源管理、城市建设评估、国土管理、农林牧业、统计等领域。叠加分析在各领域中的作用： 资源管理主要应用于农业和林业领域，