用户行为

1、用户模型 “不仅要知道用户当下在想什么，更要知道用户背后在想什么，以及用户正在经历着什么。” 传统用户模型构建方式 用户模型：基于对用户的访谈和观察等研究结果建立，严谨可靠但费时； 临时用户模型：基于行业专家或市场调查数据对用户的理解建立，快速但容易有偏颇。（缺乏时间，资源的情况下） 为了节省时间，降低风险，产品团队往往尽快将产品推向用户，快速试错，在这种场景下如何构造用户模型？ 1，首先，整理和收集已经获得的任何可认知用户的经验和数据，将这些信息映射成为用户的描述信息（属性）或用户的行为信息，并存储起来形成用户档案, 2，实时关注自身数据的波动，及时采取行动 3，记录用户的行为数据而不是单纯地为用户打标签 4，360°覆盖用户全生命周期的用户档案 用户的每一步成长都通过行为记录下来，基于用户所在生命周期的不同阶段，针对新用户、流失用户、活跃用户、沉默用户分别采取有针对性的拉新、转化、留存等运营策略。 2、事件模型 1.事件是什么 就是用户在产品上的行为，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件，由开发人员通过埋点进行采集，通俗讲就是：将一段代码放入对应的页面/按钮，用户进入页面/点击按钮的本质是在加载背后的代码，同时再加载事件采集代码，这样就被SDK所记录下来了。 （利用百度统计加入代码采集用户下载成功和失败事件） 2.事件的采集 事件

《用户网络行为画像：大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用》PDF，235页，带书签目录，文字可以复制。《用户故事地图》中文PDF，255页，带书签目录，文字可以复制。 《用户网络行为画像》PDF+《用户故事地图》PDF 下载: https://pan.baidu.com/s/1EWgxGXi4jzUPfm-iTpZ78g 提取码: 8kim 用户故事地图作为一种有效的需求工具，越来越广泛地应用于开发实践中。本书以用户故事地图为主题，强调以合作沟通的方式来全面理解用户需求，涉及的主题包括怎么以故事地图的方式来讲用户需求，如何分解和优化需求，如果通过团队协同工作的方式来积极吸取经验教训，从中洞察用户的需求，开发真正有价值的、小而美的产品和服务。适合产品经理、用户体验设计师、产品负责人、业务分析师、IT项目经理、敏捷教练和精益教练阅读和参考，也更适合用作企业培训手册，打造高效能的团队协作能力。 数据挖掘的理论知识可以用于挖掘社会媒体数据。社会媒体挖掘用于解决社会媒体数据的问题，涉及网络分析和数据挖掘的基本概念、新问题以及有效的算法。 社会媒体挖掘培养出了一类新的数据科学家（data scientist），这些科学家精通社会学和计算科学理论，能够分析棘手的社会媒体数据，并且熟练地运用已经掌握的技能和理论（社会学和计算科学理论）以及一些计算工具，帮助我们探索广阔的社会媒体世界。

附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全： 书单导航页（点击 右侧 极客侠栈 即可打开个人博客）： 极客侠栈 ① 【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本（珍藏版) ② 【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本（珍藏版) ③ 【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版) ④ 【Web前端】从HTML到JS到AJAX到HTTP从框架到全栈帮你走更少弯路(珍藏版) ⑤ 【python】书最全已整理好（从入门到进阶）(珍藏版) ⑥ 【机器学习】+python整理技术书（从入门到进阶已经整理好）（珍藏版） ⑦ 【C语言】推荐书籍从入门到进阶带你走上大牛之路（珍藏版） ⑧ 【安卓】入门到进阶推荐书籍整理pdf书单整理（珍藏版） ⑨ 【架构师】之路史诗级必读书单吐血整理四个维度系列80+本书(珍藏版) ⑩ 【C++】吐血整理推荐书单从入门到进阶成神之路100+本(珍藏) 【ios】IOS书单从入门到进阶吐血整理(珍藏版) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

不懂数据分析的 growth hacker 不是好运营。近日我想要统计我家产品 xue.cn 用户的编程自学行为的频次，且在不给技术开发部门带来任何新需求的情况下自力更生。那么，我该如何定义并统计这个数据指标呢？ 1、定义 学习 这个行为。 某些行为是单个事件，某些行为是多种事件的组合。 xue.cn 用户的编程自学行为包括：完成某书一个章节的阅读、完成一道习题、获得一个成就、提交一次评论，完成一次心得打卡等，未来还会有更多。不过，虽然我们有聊天室，但因为使用的是 gitter ，所以数据采集并不容易，这个行为就暂忽略。 以上编程自学行为事件数据分布在产品数据库的多个表中。 2、日志数据的初步筛选。 通过在多个表中联合查询 user_id，事件发生日期得到每个 user_id 有学习行为的日期数据，我的 sql 语句是这么写的： with data_study as( -- 获取有学习行为的用户名单及学习事件发生时间 select date(created_at) as time, user_id from user_comment union all select date(created_at) as time, user_id from user_activity union all select date(created_at) as time, user_id from

·性能测试技术 一般来说，性能测试技术可以分为三类： ·用户行为模拟：通过性能测试工具，在协议级别模拟用户行为（用户行为所对应的请求包）。对于用户行为模拟，我们又得注意几件事情： ·不同用户的不同请求。 我们要做到的是：逻辑相同，数据不同。 实现的技术手段--参数化。 ·处理请求之间的依赖。 实现的技术手段--关联。 ·模拟用户的延迟和并发。 实现的技术手段--思考时间、集合点。 ·指标监控： ·响应时间： ·吞吐量： 一般来说，响应时间和吞吐量指标的监控都是应该由性能测试工具自身来完成。 通常就会用到以下技术手段--事务、检查点。 ·资源利用率： 一般是借助第三方工具完成，尽量不用集成到性能测试工具中。 ·性能调优： 调优是一个团队的事情，而不是某一个人的事情，调优是建立在正确的测试、足够的数据和分析的基础上。 ·性能测试工具：目前主流的是Loadrunner（简称LR）和JMeter。 工具的对比： Loadrunner jmeter 功能 优 优- 成本 商业收费（几十万RMB/年）开源 可用性 良好 良 性能 优 良 扩展性 可以二次开发 基于java，可以任意修改。 但是受限于C库。 ·Loadrunner的构成：通常来说，Loadrunner的核心组件有四个： ·Vugen：virtual Users Generator、虚拟用户生成器，是LR中用来录制、生成、编辑

一、什么是用户画像？   用户画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据用户的属性、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后从每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型 (personas)。 二、为什么要做用户画像？   其意义大体上表现在一下几个方面： 1 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销 2 用户统计，比如中国城市上班族购买书籍类型人数 TOP10； 3 数据挖掘，构建智能推荐系统，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运 动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况 4 进行效果评估，完善运营，提高服务质量 5 对服务或者产品进行私人订制，个性化服务某一类群体甚至每一位用户（未来趋势）。 6 业务经营分析以及竞争分析，制定企业发展战略。 三、用户画像呈现 （一）用户静态画像（以数据分析从业者数据为例） 此部分数据来源于静态信息数据： Ø 用户填写的个人资料，或者由此通过一定的算法，计算出来的数据 Ø 如果有不确定的，可以建立模型来判断，比如用户的性别注册没有填写，可以建立模型，根据用户的行为来判断用户性别是什么，或者它的概率      （二）用户行为画像（以电商用户行为数据为例） 此部分数据来源于动态信息数据： Ø 用户行为产生的数据：注册、游览、点击、购买、签收、评价

目录 第 1 天 第 2 天 第 3 天 第 4 天 第 5 天 第 6 天 第 7 天 0. 前言 欢迎来到第四天的 MVC 系列学习中。如果你直接开始学习今天的课程，我强烈建议你先完成之前的学习内容再来到这里。 1. Lab 15 — 认证错误的保留值 在 Lab 13 中，我们介绍了服务器端的认证，并且在 Lab 14 中，我们通过添加自定义认证的方式将其提示到一个新的层级。 我强烈建议你再回顾一下 Lab 14。再次执行应用，并且能够很好地理解代码以及输出。 在 Lab 15 中，我们将学习如何在认证失败时填充值。 第一步：创建 CreateEmployeeViewModel 在 ViewModel 文件夹下创建一个新的类。 public class CreateEmployeeViewModel { public string FirstName { get; set; } public string LastName { get; set; } public string Salary { get; set; } } 第二步：改变 SaveEmployee 行为方法 我们将重新使用 Model Binder 创建的 Employee 对象来重新生成。改变 SaveEmployee 行为方法如下。 public ActionResult SaveEmployee

1、用户模型 “不仅要知道用户当下在想什么，更要知道用户背后在想什么，以及用户正在经历着什么。” 传统用户模型构建方式 用户模型：基于对用户的访谈和观察等研究结果建立，严谨可靠但费时； 临时用户模型：基于行业专家或市场调查数据对用户的理解建立，快速但容易有偏颇。（缺乏时间，资源的情况下） 为了节省时间，降低风险，产品团队往往尽快将产品推向用户，快速试错，在这种场景下如何构造用户模型？ 1，首先，整理和收集已经获得的任何可认知用户的经验和数据，将这些信息映射成为用户的描述信息（属性）或用户的行为信息，并存储起来形成用户档案, 2，实时关注自身数据的波动，及时采取行动 3，记录用户的行为数据而不是单纯地为用户打标签 4，360°覆盖用户全生命周期的用户档案 用户的每一步成长都通过行为记录下来，基于用户所在生命周期的不同阶段，针对新用户、流失用户、活跃用户、沉默用户分别采取有针对性的拉新、转化、留存等运营策略。 2、事件模型 1.事件是什么 就是用户在产品上的行为，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件，由开发人员通过埋点进行采集，通俗讲就是：将一段代码放入对应的页面/按钮，用户进入页面/点击按钮的本质是在加载背后的代码，同时再加载事件采集代码，这样就被SDK所记录下来了。 （利用百度统计加入代码采集用户下载成功和失败事件） 2.事件的采集 事件

第七章 推荐系统实例 7.1 外围架构 　　 　　数据收集和存储 　　 需要实时存取的数据存储在数据库和缓存中，而大规模的非实时地存取数据存储在分布式文件系统中（HDFS）中。 7.2 推荐系统架构　　 　　用户和物品的联系如下所示： 　　如果认为用户喜欢的物品也是一种用 户特征，或者和用户兴趣相似的其他用户也是一种用户特征，那么用户就和物品通过特征相联系。基于上述的理解我们可以把推荐系统的核心任务拆分位两个部分1 　　> 如何给用户生成特征 　　> 如何根据特征找到物品 　　推荐系统的需求有很多，可以根据不同的需求设计不同的推荐引擎，通过不同的推荐引擎来满足客户的需求。 7.3 推荐引擎的架构 　　 　　 推荐引擎使用一种或几种用户特征，按照一种推荐策略生成一种类型物品的推荐列表。一个规则引擎的概念图如下所示： 　　 　　> A部分从缓存中拿到用户的行为数据，通过分析用户的行为获取特征向量 　　> B部分将特征向量结合特征-物品矩阵生成初始的推荐列表 　　> C部分对初始的列表进行处理，从而生成最终的推荐结果。 　　 生成用户特征向量 　　 用户的特征一般有两种：一种是注册的时候获取的，另一种是通过用户的行为计算出来的。 　　计算用户特征向量主要考虑： 　　> 用户行为的种类 一般的标准是用户付出代价越大的行为权重越大 　　> 用户行为产生的时间 近期行为权重大 　　>

如何能牢牢地黏住老用户、吸引新用户、读懂用户的偏好兴趣和喜怒哀乐，这都是对企业发展至关重要甚至关乎生死存亡的问题，解决这个问题的方法就是推荐系统。本书分为上中下三篇，共13章，上篇为用户画像知识工程基础，包括表征建模、画像计算、存储及各种更新维护等管理操作；中篇为推荐系统与用户画像，包括传统协同过滤等经典推荐算法的介绍，以及涉及用户画像的推荐方法；下篇为应用案例分析，包括Netflix、阿里等数据竞赛的经典数据案例，以及在具体工程开发过程的具体案例，分别从系统需求、总体结构、算法设计、运行流程及测试结果等五个方面提供详细案例指导。 《用户网络行为画像：大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用》PDF，235页，带书签目录，文字可以复制。《用户故事地图》中文PDF，255页，带书签目录，文字可以复制。 《用户网络行为画像》PDF+《用户故事地图》PDF 下载: https://pan.baidu.com/s/1EWgxGXi4jzUPfm-iTpZ78g 提取码: 8kim 用户故事地图作为一种有效的需求工具，越来越广泛地应用于开发实践中。本书以用户故事地图为主题，强调以合作沟通的方式来全面理解用户需求，涉及的主题包括怎么以故事地图的方式来讲用户需求，如何分解和优化需求，如果通过团队协同工作的方式来积极吸取经验教训，从中洞察用户的需求，开发真正有价值的、小而美的产品和服务