《分类》专题

用GROUP BY 跟 HAVING子句，分组数据来汇总表内容子集。 创建分组 分组在SELECT语句的GROUP BY子句中建立。 mysql> SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prods -> FROM Products -> GROUP BY vend_id; +---------+-----------+ | vend_id | num_pr

本页包含内容： 常量和变量 注释 分号 整数 浮点数 类型安全和类型推断 数值型字面量 数值型类型转换 类型别名 布尔值 元组 可选 断言 Swift 是一门进行 iOS 和 OS X 应用开发的新语言。然而，如果你有 C 或者 Objective-C 开发经验的话，你会发现 Swift 的很多内容都是你熟悉的。 Swift 包含了 C 和 Objective-C 上所有基础数据类型，Int表示整

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

在ReplicaSet副本集环境中，可以通过bugu-mongo设置读写分离。 默认情况下，写操作、读操作，全部都是在Primary上进行，如下图，这可能会导致Primary的负载比较高。 为了降低Primary的负载，可以设置成允许从Secondary读取数据，如下图： 慎重考虑 读写分离，看上去很美，但实际有如下问题需要考虑： 一般情况下，并不建议对ReplicaSet进行读写分离。因为，对于

1. 简介 用户分群用于描述一个用户群体，该用户群体可能是满足某些限定条件动态生成的用户标识列表，也可能就是静态的用户标识列表。在分析报告中，我们可以利用用户分群考察特定用户群体的行为、指标数据，助力精细化运营。 2. 使用说明 您可以在用户分群功能模块中进行分群的创建，可以创建如下类型的分群： 基础圈选：通过配置“用户满足”和“用户做过”两种筛选条件来选出符合条件的用户； 用户ID上传：通过上传

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

地域分为两部分： 信息筛选 和 地域分布 （详情） 1.时间筛选 便捷按钮有今日、昨日、前日、上周 X、近七天，可自定义选择地域名、省份、时间段、设备等来得出想要的结果报表 2.地域分布 (详情) 1)地域分布：国家/省份、城市、接入商、国家/省份+城市、国家/省份+接入商、城市+接入商 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，以供存档及分析

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