用户分析

RFM是一种用于分析客户价值的方法。 它通常用于数据库营销和直接营销，并在零售和专业服务行业受到特别关注。 评价一个客户是否好坏有上万个变量，但这些变量最终可降到三个维度，即RFM模型 模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。 根据美国 数据库营销 研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标： 最近一次消费 (Recency) 消费频率 (Frequency) 消费金额 (Monetary) RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的 客户关系管理 (CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。 根据美国 数据库营销 研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标： 最近一次消费 (Recency) 消费频率 (Frequency) 消费金额 (Monetary) 最近一次消费 简介 最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。 理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客

对很多企业来说，大数据的概念已不陌生，但如何在营销中应用大数据仍是说易行难。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，网络营销的数据化之路已有成熟的经验及操作模式。 一、获取全网用户数据 首先需要明确的是，仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。在收集、打通企业内部的用户数据时，还要与互联网数据统合，才能准确掌握用户在站内站外的全方位的行为，使数据在营销中体现应有的价值。在数据采集阶段，建议在搜集自身各方面数据形成DMP数据平台后，还要与第三方公用DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。 二、让数据看得懂 采集来的原始数据难以懂读，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”变成看得懂的信息。 这个过程中，需要建立、应用各类“库”，如行业知识库（包括产品知识库、关键词库、域名知识库、内容知识库）；基于“数据格式化处理库”衍生出来的底层库（用户行为库、URL标签库）；中层库（用户标签库、流量统计、舆情评估）；用户共性库等。 通过多维的用户标签识别用户的基本属性特征、偏好、兴趣特征和商业价值特征。 三、分析用户特征及偏好 将第一方标签与第三方标签相结合，按不同的评估维度和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户划分成不同属性的用户族群，对用户的静态信息（性别、年龄、职业、学历、关联人群、生活习性等）、动态信息（资讯偏好、娱乐偏好

我们的软件在使用过程中会有多种多样的非法目的者如：盗取信息的黑客 发布广告的人 还有诈骗的骗子。 对此我们做了他们的典型用户分析和场景设计 典型用户 a:小黑 姓名 小黑 性别 年龄 ：男 20岁 职业 ：学生（无业） 收入 ：无正式收入 知识层次和能力： 大学，甚至以上 生活 /工作情况：从小用电脑，具有较高的专业技术能力。 动机 ，目的。困难：无聊，想找点事做。 用户偏好：喜欢没有密码或弱密码的用户。 用户比例：不高但是影响很大。 典型用户场景：访问登录和注册还有忘记密码页面 典型描述：就是想上去看看。 典型用户 b小告 姓名 小告 性别 年龄 ：男 ， 25岁 职业 ：广告营销商 收入 ： 5000元 /月 知识层次和能力： 初中，高中 生活 /工作情况：会使用电脑，能进行一般的操作。 动机 ，目的。困难： 挣钱养家糊口。 用户偏好：喜欢在各种平台发布广告信息。 用户比例： 不论是什么地方，总有这么一批人到处发广告。 典型用户场景：公开的讨论区，和社区平台。 典型描述：广告是我少不了的东西，要伴随我 身边 典型用户 c:小片 姓名 小片 性别 年龄 ：无论男女，只要你够傻就行 职业 ：无业（游荡在网络上的无名氏） 收入 ：一笔可以花好久 知识层次和能力：小学，初中，可能有高智商犯罪欧 生活 /工作情况：骗子层出不穷，没法概括 动机 ，目的。困难：欺负你傻 用户偏好

CBV源码分析 1概念:什么是cbv和fbv 已经什么是API class bass View ---基于类的视图 function bass View ---基于函数的视图 API(Application Programming Interface)API 就是应用程序编程接口。它是能用来操作组件、应用程序或者操作系统的一组函数 2什么是幂等性 现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA，或者微服务，一套系统中包含了多个子系统服务，而一个子系统服务往往会去调用另一个服务，而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful，既然是通信，那么就有可能再服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉，这个时候用户端发现很久没有反应，那么就会多次点击按钮，这样请求有多次，那么处理数据的结果是否要统一呢？那是肯定的！尤其再支付场景。 幂等性：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品使用约支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额返发现多扣钱了，流水记录也变成了两条．．． 在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。

作者简介： 周文熙老师，携程商业产品经理，多年工作经验， 公众号：vency不二 掘金专栏：https://juejin.im/user/58cb4b612f301e007e3cc287/posts 主要分享：产品经理、商业化、互联网广告、思维、方法论等 这上下两篇文章较为抽象，讲的是三大思维在分析和创造中的运用，很多东西各有各的理解，在阅读的过程中，若是不懂就结合实践多读几遍，读者跟随自己的理解即可，后续通过实践自行优化。 回顾 《我做产品的三大思维：发散思维、纵横思维和表里思维（上篇）》 ，首先，讲了现象、表象、具象、抽象四个概念的含义，简单来说在感知到客观世界的某个事物的某种现象后，人根据个人经验和现象在脑海中产生此事物的表象，用以后续回忆和再次感受。在多次针对某个事物的现象转化为可供自身理解的表象并自我总结以后，在脑海中把此事物具象化，是个丰满立体动态的形象。而人在总结客观规律时，把多个事物具象中的共同方面抽出，形成抽象的概念。分析就是把具象化的事物付之以逻辑，创造就是把具象化的事物付之以实体。 然后，介绍了发散思维，重点讲发散思维在分析和创造中的应用方法，发散思维可以用来产生描述事物的脉络和套路。跟发散思维相辅相成，同样可用于分析和创造中的还有纵横思维和表里思维。在分析和创造的过程中，绝对不只是某个思维起作用，而是各种各样的思维在有意无意中互相交织产生作用

实践内容 nmap扫描端口 首先查看windows靶机地址 ip地址为222.28.133.127 靶机使用的操作系统是windows 2000 使用nmap -O 222.28.133.127 查看靶机的活跃端口，同样可以查看其开设了那些服务 使用nmap -sS 222.28.133.127 查看其tcp端口 使用nmap -sU 222.28.133.127 查看其udp端口 接下来是linux靶机，其实linux靶机操作基本类似，所以我试着挑战一下难度，使用nmap扫描了一台正常的unbantu linux虚拟机 首先查看linux虚拟机IP地址192.168.200.3 接下来同样使用nmap 扫描linux靶机，这是我惊奇的发现linux靶机竟然所有端口都是关闭的，这也是我本次实践遇到的最大问题，为啥一台linux主机的端口在没有设置的情况下要全部关闭？ 教材内容总结 谍件 谍件（Spyware）与商业产品软件有关，有些商业软件产品在安装到用户机器上的时候，未经用户授权就通过Internet连接，让用户方软件与开发商软件进行通信，这部分通信软件就叫做谍件。用户只有安装了基于主机的防火墙，通过记录网络活动，才可能发现软件产品与其开发商在进行定期通讯。谍件作为商用软件包的一部分，多数是无害的，其目的多在于扫描系统，取得用户的私有数据。 远程访问特洛伊 远程访问特洛伊RAT

在Linux中，系统调用是用户空间访问内核的唯一手段，它们是内核唯一的合法入口。实际上，其他的像设备文件和/proc之类的方式，最终也还是要通过系统调用进 行的。 一般情况下，应用程序通过应用编程接口(API)而不是直接通过系统调用来编程，而且这种编程接口实际上并不需要和内核提供的系统调用对应。一个API定义了一组 应用程序使用的编程接口。它们可以实现成一个系统调用，也可以通过调用多个系统调用来实现，即使不使用任何系统调用也不存在问题。实际上，API可以在各种不同 的操作系统上实现，给应用程序提供完全相同的接口，而它们本身在这些系统上的实现却可能迥异。 在Unix世界中，最流行的应用编程接口是基于POSIX标准的，Linux是与POSIX兼容的。 从程序员的角度看，他们只需要给API打交道就可以了，而内核只跟系统调用打交道；库函数及应用程序是怎么使用系统调用不是内核关心的。 系统调用(在linux中常称作syscalls)通常通过函数进行调用。它们通常都需要定义一个或几个参数(输入)而且可能产生一些副作用。这些副作用通过一个long类型的返 回值来表示成功(0值)或者错误(负值)。在系统调用出现错误的时候会把错误码写入errno全局变量。通过调用perror()函数，可以把该变量翻译成用户可以理解的错误字 符串。 系统调用的实现有两个特别之处：1

前言 上篇文章中讲到，在智能电网的控制与管理侧中，数据的分析和挖掘、可视化等工作属于核心环节。除此之外，二次侧中需要对数据进行采集，数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理。那么在智能电网领域中，数据工程到底是如何实施的呢？ 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程，它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案（看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是 片面狭隘 的，它只能算是智能电网中的数据工程）。 另一方面，如今是一个数据爆炸的时代，电力领域也不例外。随着大量高级传感器、智能量测系统投入使用，大量的设备状态数据、用户用电数据、电网运营数据等被汇集到电网数据中心，这就需要先进大数据技术对这些海量数据进行实时分析，并实时挖掘出其潜在价值。 所幸目前已有不少大数据技术成功应用到电网，促进了电网的智能化发展。本文也将重点分析两个经典大数据应用案例，让读者品味 电网领域中大数据的味道 。 智能电网中的数据工程 - Intelligent Utility Network@IBM Itelligent Utility Network是IBM公司提出的一个很不错的智能电网数据工程方案，笔者认为IBM作为全球商用软件巨头，提出的这套方案质量还是比较高的，起码看起来像那么回事。当然这款产品也只是IBM在智能电网领域的初期尝试

1 .介绍产品相关信息 随着电子音频游戏产业的发展以及正版意识的崛起，Steam已经成为大部分游戏爱好者必备的一款游戏下载平台。这款软件也使得Valve公司从一个游戏制作公司成功扩展业务到一个承揽众多电子资源的一个平台。笔者从高二第一次使用steam，如今已经大三，Steam上的游戏几乎概括了我这几年的游戏时光，也见证了Steam支付从支持支付宝到放弃支付宝再到支持支付宝和微信支付，也深深体会到了这款软件在众多方面的优劣，于是打算借此机会分析一下Steam。 款软件的诞生初期并不是为了整合网上所有的数字资源而来的，在实施Steam之前，Valve在更新其在线游戏方面遇到问题，如 “反恐精英” ; 提供修补程序将导致大部分在线用户群断开连续数天。Valve决定创建一个自动更新游戏并实施更强大的反盗版和反欺诈措施的平台 。通过在2002年发布公告时的用户投票，Valve还认识到，至少有75％的用户可以访问高速互联网连接，这些互联网连接将随着未来几年计划的互联网扩张而增长，并认识到他们可以通过零售渠道，为玩家提供更快的游戏内容。 从以上维基百科中的内容可以看到作为一个游戏开发公司跨越到一个龙头平台厂商确实不仅仅是拍拍脑袋就能达成的，需要整合自己的优势并且还要能有发展的眼光看待（例如V社看到了未来网络扩张下的网上交易会十分光明），

数据分析是产品经理必须具备的一项能力，在产品需求阶段可以通过数据分析对用户的需求去伪存真，在产品上线运营阶段，又可以通过数据验证产品的可行性并且进行迭代。那么，什么才是数据分析的正确姿势呢？这里给大家按数据分析的步骤来讲一讲这方面的基础知识。 一、确认分析目标 进行数据分析工作一定要有目的性，不要为了分析而分析。当我们遇到问题时要先去，要先去考虑我们做数据分析是为了解决哪些问题。 二、采集数据 当我们确定了分析目标之后，就要开始收集数据，数据来源一共有三种： 产品本身—产品运营数据和用户反馈 竞争产品—网站流量和公司财报 行业内—行业分析报告和热点大数据 提供行业数据的网站非常多，这里给大家介绍几个常用的 百度指数，友盟；艾瑞咨询，易观智库，CNNIC，比达咨询，DCCI互联网数据中心，Alexa; 移动应用：Google Analytics 三、数据分析 数据分析数据分析阶段可以说是最重要的一个环节在这里我要给大家介绍两个内容，一是数据分析框架，二是数据分析方法。 （一）数据分析框架 数据分析框架可以说是数据分析的思路，可以帮助我们了解到底是哪些数据出现了问题这里介绍几个最常用的分析框架 1. AARRR模型 AARRR模型可以告诉我们在产品的几个阶段分别需要重点关注哪些数据。AARRR是几个英文字母的缩写，分别是获取、激活、留存、收入、推荐 获取（指产品推广，告诉我们用户从哪来