ab test_abtest工具

2024-09-05 21:49:53

1.从销量公式说开去，交易类产品运营如何着手？

2.互联网运营的数据分析如何做好？

3.分类器性能度量指标之ROC曲线、AUC值

4.性能测试工具 wrk 使用教程

5.如何评价推荐系统的结果质量

6.用户画像的应用场景有哪些？

7.centos 7 中怎么在桌面创建应用程序的快捷方式？

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MVVM的目标和思想MVP类似，利用数据绑定(Data Binding)、依赖属性(Dependency Property)、命令(Command)、路由(Routed Event)等新特性，打造了一个更加灵活高效的架构。

数据驱动

在MVVM中，以前开发模式中必须先处理业务数据，然后根据的数据变化，去获取UI的引用然后更新UI，通过也是通过UI来获取用户输入，而在MVVM中，数据和业务逻辑处于一个独立的View Model中，ViewModel只要关注数据和业务逻辑，不需要和UI或者控件打交道。由数据自动去驱动UI去自动更新UI，UI的改变又同时自动反馈到数据，数据成为主导因素，这样使得在业务逻辑处理只要关心数据，方便而且简单很多。

低耦合度

MVVM模式中，数据是独立于UI的，ViewModel只负责处理和提供数据，UI想怎么处理数据都由UI自己决定，ViewModel 不涉及任何和UI相关的事也不持有UI控件的引用，即使控件改变（TextView 换成 EditText）ViewModel 几乎不需要更改任何代码，专注自己的数据处理就可以了，如果是MVP遇到UI更改，就可能需要改变获取UI的方式，改变更新UI的接口，改变从UI上获取输入的代码，可能还需要更改访问UI对象的属性代码等等。

更新 UI

在MVVM中，我们可以在工作线程中直接修改View Model的数据（只要数据是线程安全的），剩下的数据绑定框架帮你搞定，很多事情都不需要你去关心。

团队协作

MVVM的分工是非常明显的，由于View和View Model之间是松散耦合的。一个是处理业务和数据，一个是专门的UI处理。完全有两个人分工来做，一个做UI（xml 和 Activity）一个写ViewModel，效率更高。

可复用性

一个View Model复用到多个View中，同样的一份数据，用不同的UI去做展示，对于版本迭代频繁的UI改动，只要更换View层就行，对于如果想在UI上的做AbTest 更是方便的多。

单元测试

View Model里面是数据和业务逻辑，View中关注的是UI，这样的做测试是很方便的，完全没有彼此的依赖，不管是UI的单元测试还是业务逻辑的单元测试，都是低耦合的。

从销量公式说开去，交易类产品运营如何着手？

1. 如何写一篇有创意的文案

1、文案创意来源于你的调调

我有一朋友是做银饰品的，走文艺线，每天发出的东西都是诗情画意，这个调调都走对了，他们的饰品走的不是产品，而是一种情怀，所以大家都喜欢呀。我个人是比较喜欢网易轻松一刻类，所以我的东西都是跟他们的风格像。当能够保持这个调调的时候，偶尔换点口味，也可以激起用户的关注。

2、文案创意要有内涵

首先，你得明白你的中心思想是什么，是纯粹的想分享出去呢，比如：心灵鸡汤类的，生活小常识，很多人愿意分享，而且分享率非常高。如果你的内容是想表达每个思想或者是想扩散自己的产品，比如：杜X斯，他们的文案灰常有创意和内容，业界一直学习的榜样。也就是说，你想表达什么很重要。

2. 如何写一篇吸引人的文案

一篇好文章要有三要素，软文也是文章，同样也得有三个核心要素。分别是产品卖点、软文主题和内容素材。

产品卖点就是你想要一款产品宣传的核心卖点。软文主题就是对这个核心卖点进行包装从而吸引用户。内容素材就是让软文主题具象化的材料。我们一个一个讲：

第一，挖掘可植入软文的核心卖点。既然你写软文的目的是宣传一款产品或者品牌，那么卖点就很重要。一般来说，软文最吸引用户的，是他们感兴趣的“料”；而我们要宣传的产品，通常没什么趣味也没什么人会感兴趣。如果软文里的产品信息太多的话，不但直接影响用户的阅读体验，导致传播效果不好。还会因为宣传信息太多，使用户不能聚焦在产品上，没法产生深刻的印象。因此我们在产品卖点上能发挥的空间就十分有限。所以就必须做“单点突破”，抓住产品的1-2个卖点进行包装。这些卖点必须是你产品最有特色而且最让人印象深刻的点。越独特、越具体就越好。

第二，软文的主题。软文主题是连接用户和产品信息的通道。选择主题的时候，你需要先找产品对应的目标人群。然后了解这类人有什么普遍的“痛点”或“High点”。然后选择一个能一下子就戳中他们“痛点”或“high”点的软文主题。这个时候就要注意，写软文最难的。一篇好文章要有三要素，软文也是文章，同样也得有三个核心要素。分别是产品卖点、软文主题和内容素材。

第二，软文的主题。软文主题是连接用户和产品信息的通道。选择主题的时候，你需要先找产品对应的目标人群。然后了解这类人有什么普遍的“痛点”或“High点”。然后选择一个能一下子就戳中他们“痛点”或“high”点的软文主题。这个时候就要注意，写软文最难的地方是怎么在文章里写完有料的内容以后，非常自然地过渡到对产品的介绍上。要不然辛辛苦苦码了好多字最后却发现衔接不上，这就尴尬了。在选择主题的时候，要考虑到这个主题是不是能很好地围绕核心卖点来包装。最好在写软文以前，就先把衔接部分写出来，再去收集其他素材。

第三，内容素材。确定好产品卖点和软文主题以后，你就需要搜集好内容来提升用户的阅读 *** ，用有力的论据来支撑你的观点。软文主题可以天马行空，但落到具体写作上，就要做到自圆其说。无论你是要提议大家“做人就要对自己狠一点”还是提倡“只有对自己好才是最真实的”。都得要围绕主题收集相关素材来论证。比如说给一款耳机写软文，这款耳机的核心卖点是“史上最高颜值”耳机。为了体现卖点，作者就想用耳机外形发展史来包装。在软文里，作者先介绍了最早的耳机，又笨重又难看，然后通过一代代不断改良的耳机，让读者看出，耳机的演变趋势是越来越轻，越来越美。最后顺其自然地把要做广告的耳机放在文章的末尾，相当于跟读者说，这款耳机就是演化过程中最新一代，也是最漂亮的一代。

最后，一些比较深沉的主题就用纯文字来展示；一般的软文可以通过图文并茂的形式提高阅读体验。总之做到三要素以后，在细节上也要尽量完美。

3. 如何写好一篇好的文案

什么是好文案？1. 说人话如你生产了一款最新的手机，有800万像素摄像头，1080p分辨率的显示屏，可以进行超拍摄，还能编辑和分享。

你会怎么向用户推销？是不是会这么说：“新的800万像素摄像头提供了高达1080p超的拍摄功能，同时手机内置编辑工具，可以直接分享给朋友。”话虽然说清楚了，但普通用户会被挡在诸如1080p这样的专业词汇外。

他们不知道这个数字代表什么，也不知道多少才算好。再来看看iPhone怎么说。

“拍摄，编辑，分享。所有都是。”

不需要太复杂，用户一眼就能看懂。我们说，用户不关心这些技术参数，就关心“能干啥，能比别人的强多少”。

（感谢胖胡斐提供案例，更多Apple文案可参考Apple文案初品）知道的东西往往比不知道得东西更能激发信心，陌生的东西只能产生敬畏和猜测。如果把“怕上火喝王老吉”变成“能消解人体内热的寒性中草药饮料”，把“给你的肠子洗洗澡吧”变成“清除体内宿便，排毒养颜”，你还会记住他们吗？2. 简明而足够大家都觉得Apple文案写的很不错，简明扼要，一语中的。

那么是不是字越少越好呢？我认为站在设计的角度是这样，字越少页面就越简洁大气。但是，在文案撰写人的眼里却不是这样。

79%的人不会阅读，只会扫描浏览；而16%的人阅读一切。这16%的人是你的目标群体，对你的产品感兴趣。

如果他们对你的产品不感兴趣，也不会管你页面上字多字少。国外IDC机构对网购用户做出了研究，有 50%用户未完成购买的原因是得到的信息不足。

一旦用户发现了需要的信息，他们会跳过其它部分点击购买按钮。如果他们看完整个网页都没有被打动，那就有问题了。

这是某网站首页，你能看出它是做什么的吗？所以说，尽量提供完整的信息。没有长文案，只有差文案，少要建立在足够的基础上，同时要兼顾上下文。

可能有人会问，那页面上的信息太多怎么办？其实很简单，用tab 或link就可以解决。3. 真实可信现在网上陷阱太多，以至于产品经理在送奖品时都被误以为骗子。

有些事说出来很简单，但让别人相信却很难，需要拿出足够的证据来证明自己。以上是戴森吸尘器的介绍页面。

普通吸尘器更换袋子、腰带和过滤器的成本在5年267美元左右，而戴森的设计去除了这些附属物，用户不用为此花钱。“其他吸尘器一直在花费”“戴森吸尘器一直在工作”。

简单的对比就能激发用户的购买欲望，因为我有十足的理由去说服你。4. 转换立场告诉用户他能得到什么，而不是你有什么。

与其说“我们能提供一流的服务”，不如说“你能拥有一流的服务”，人总是更关心自己。所以，尽量避免第一人称。

以上是QQ2012特性介绍中的一部分。“新增美化功能”，主语其实是我们，“我们新增了美化功能”。

这时用户的反应是什么呢？“哦”。如果转换一下立场：“您可以在星空下与对方聊天。”

也许用户就会从“哦”变成“哇”。站在对方的立场，告诉他们能获得什么好处，会更容易得到用户认可。

5. 情感化情感化的文案，可以给用户亲切感，引起对方共鸣。可以尝试用你的生活或你了解到别人的生活来表达。

如果什么感动了你，就很可能感动别人。“在真正的白马王子出现之前，像王子一样好好保护她——奇美·真彩色”所有女儿的父亲看到后应该都心头一震吧？不需要陈词滥调和煽情的文字，用童话般简单的话，就把父女之情表达的淋漓尽致。

脑海里是不是浮现了一个为女儿四处奔波打拼的普通男人形象。身边普通的东西，最容易打动用户。

就像开篇：（乞丐）“我是盲人”。（路人）“我不是，我感觉不到你痛苦。”

（乞丐）“真是美好的一天……” （路人）“确实是的，你看不到真可惜。”这就是共鸣的魅力。

如何写文案？参考了几篇文章后，我总结了一种文案速成的方法，简单一说，还请大家拍砖。下面就以快捷支付为例：1. 设你在向朋友介绍快捷支付，你会怎么说？可以尽量多说一点，记得使用的口语化词汇。

比如“告诉你一个支付的好方法，快捷支付，只要2个密码就能付款，不用登录网银也不用带U盾，又安全又快速，大大减少付款时间。”2. 提取重点，即关键卖点“快捷支付，只要2个密码就能付款，不用登录网银不用带U盾，又安全又快速，大大减少付款时间。”

按照以上的说法，“不用登录网银”、“减少付款时间”是这句话的重点。概括起来就是“方便”、“快速”。

然后选取其中一个为关键词，这里以“快速”为例。3. 转化为对用户的好处“可以为您节省时间”4. 证明，让事实更直观人的关注层级：图形最直观，数字次之，最后是文字。

如果可以使用图形和数字来表达，一来可以吸引用户的注意力，二来可以使用户更容易理解并相信。设网银付款的时间是60s，快捷支付的时间是10s（数据仅供参考），那么节省的时间就是50s。

只说50s用户没有概念，可以换算成百分比让用户更加直观。“快捷支付帮您节省83%的付款时间”5. 隔夜测试第二天再检查一遍，或请别人来做个小调查，这时更能发现上下文衔接和用户语音的问题。

如果无法判断2种表述哪个更好，可以使用ABtest的方法，让数据告诉你答案。以上方法可能。

4. 求各种主题的名句,用于写作文

人生应该如蜡烛一样，从顶燃到底，一直都是光明的。 —— 萧楚女人生的价值，即以其人对于当代所做的工作为尺度。 —— 徐玮路是脚踏出来的，历史是人写出来的。人的每一步行动都在书写自己的历史。 —— 吉鸿昌春蚕到死丝方尽，人至期颐亦不休。一息尚存须努力，留作青年好范畴。 —— 吴玉章但愿每次回忆，对生活都不感到负疚 —— 郭小川人的一生可能燃烧也可能腐朽，我不能腐朽，我愿意燃烧起来！ —— 奥斯特洛夫斯基你若要喜爱你自己的价值，你就得给世界创造价值。 —— 歌德社会犹如一条船，每个人都要有掌舵的准备。 —— 易卜生人生不是一种享乐，而是一桩十分沉重的工作。 —— 列夫·托尔斯泰人生的价值，并不是用时间，而是用深度去衡量的。 —— 列夫·托尔斯泰、

以上可用于挫折磨难、恒心毅力的

5. 如何写好一篇好的文案

什么是好文案？1. 说人话如你生产了一款最新的手机，有800万像素摄像头，1080p分辨率的显示屏，可以进行超拍摄，还能编辑和分享。

他们不知道这个数字代表什么，也不知道多少才算好。再来看看iPhone怎么说。

“拍摄，编辑，分享。所有都是。”

不需要太复杂，用户一眼就能看懂。我们说，用户不关心这些技术参数，就关心“能干啥，能比别人的强多少”。

那么是不是字越少越好呢？我认为站在设计的角度是这样，字越少页面就越简洁大气。但是，在文案撰写人的眼里却不是这样。

79%的人不会阅读，只会扫描浏览；而16%的人阅读一切。这16%的人是你的目标群体，对你的产品感兴趣。

如果他们对你的产品不感兴趣，也不会管你页面上字多字少。国外IDC机构对网购用户做出了研究，有 50%用户未完成购买的原因是得到的信息不足。

一旦用户发现了需要的信息，他们会跳过其它部分点击购买按钮。如果他们看完整个网页都没有被打动，那就有问题了。

有些事说出来很简单，但让别人相信却很难，需要拿出足够的证据来证明自己。以上是戴森吸尘器的介绍页面。

简单的对比就能激发用户的购买欲望，因为我有十足的理由去说服你。4. 转换立场告诉用户他能得到什么，而不是你有什么。

与其说“我们能提供一流的服务”，不如说“你能拥有一流的服务”，人总是更关心自己。所以，尽量避免第一人称。

以上是QQ2012特性介绍中的一部分。“新增美化功能”，主语其实是我们，“我们新增了美化功能”。

这时用户的反应是什么呢？“哦”。如果转换一下立场：“您可以在星空下与对方聊天。”

也许用户就会从“哦”变成“哇”。站在对方的立场，告诉他们能获得什么好处，会更容易得到用户认可。

5. 情感化情感化的文案，可以给用户亲切感，引起对方共鸣。可以尝试用你的生活或你了解到别人的生活来表达。

脑海里是不是浮现了一个为女儿四处奔波打拼的普通男人形象。身边普通的东西，最容易打动用户。

就像开篇：（乞丐）“我是盲人”。（路人）“我不是，我感觉不到你痛苦。”

（乞丐）“真是美好的一天……” （路人）“确实是的，你看不到真可惜。”这就是共鸣的魅力。

按照以上的说法，“不用登录网银”、“减少付款时间”是这句话的重点。概括起来就是“方便”、“快速”。

如果无法判断2种表述哪个更好，可以使用ABtest的方法，让数据告诉你答案。以上方法可能。

6. 怎么写能写一篇好的软文出来

软文广告的目的是用较少的投入，吸引潜在消费者的眼球，增强产品的销售力，提高产品的美誉度，在软文的潜移默化下，达到产品的策略性战术目的，引导消费群的购买。

软文的本质是隐性广告，写作时须围绕产品谈开去。首先，要对调研的资料进行详细的研读，同时要对相关的内容了解（如行业情报、行业信息等），最好能对自己的产品特点、功能、目标消费群体，以及给消费者的承诺是什么？能不能够保证，这关系到产品销售之后，消费者放心与否，承诺就是给消费者的强心剂。

根据对产品及行业的了解，确立核心创意，核心创意必须单一，象一把利剑，要有原创性，要能够打动目标消费者。为什么呢？因为现在的各种各样的广告已使目标消费者烦不胜烦，你这样一篇软绵绵的文案有没有绵里藏针的功效，就看你的核心创意了。

要不然，那些对广告软文漠然视之的消费者就真的漠不关心了。这个核心创意就是你撰写软文的中心思想，中心思想确立之后，下面该做的就是：标题——向目标消费者“大声”打招呼大卫·奥格威认为，标题是大多数平面广告最重要的部分，它是读者决定读不读正文的关键所在。

标题的作用就不言而喻了，它是要在最短的时间引起阅读者的注意，传递出消费者不得不接受的重要信息。中国古代对文章有一个很妙的比喻：凤头、猪肚、豹尾。

在广告软文中，我认为凤头就是标题，一定要引人注目。那么，标题常用的撰写手法有那些呢？1、新闻式标题，以发布新闻的姿态传递某种信息。

2、悬念式标题，设置某种悬念，引发诉求对象的好奇心理，引导读者寻求结局。3、疑问式标题，以设问或反问的方式，引起诉求对象的好奇心理，出人意料。

4、叙述式标题，以直白的表述方式传达核心内容。总之，标题的撰写方法很多，无论用何种方法，目的只有一个，引起目标群体的好奇，让它们有兴趣读下去。

要写出有创意的标题，还有以下几种方法： 1、用比喻 2、拟人化 3、感叹语气 4、热点话题 5、用逆向思维等。有一个好的标题，这篇软文广告算成功了一半，就象孔雀开屏一样，正文要慢慢的展开。

那么，正文要谈些什么呢？正文就是对产品信息完整的包装和深度诉求，或者是对产品相关的引导，使之成为有用、有效、合理的、正确的信息。撰写正文时，忌用生僻字（如果确实要用，最好能注上拼音，方便阅读，这也是对阅读者的另一种关心），多用问句，感叹句，语言要简短，切忌冗长沉闷，要有韵律，读之琅琅上口。

正文——和目标消费者拉近关系正文的内容一般要表达三个方面的内容： 1、诉求重点，即软文的核心内容， 2、对诉求重点的深入分析， 3、让潜在消费者行动起来。议论文此种文体适于进行说理，引导消费者的观念，针对较理性的消费者。

文章核心观点要有权威性，此种文风较硬，一些较专业的知识，消费者不一定明白，但要增加趣味性，多用比喻、拟人等方法，让阅读者理解理解的更轻松些，不然，没人去看那些自己看不懂的东西。边叙边议此种文体可以针对竞争对手而作，一边叙述一边议论，也就是一边说，一边给结论。

如：我们的产品好，怎么好呢？因为我们的产品原料正宗，没有污染，生产工艺先进，科技领先，管理严格，所以产品好。以上这些方法仅供参考而已。

真正好的广告软文不一定如此写，只要消费者愿意看的软文就是好软文，只要消费者看后不想扔，想收藏起来的软文就是好软文，只要消费者看后就要去购买产品的软文就是好软文。要想让阅读者不烦，正文的撰写十分重要，要抓住以下几个特点，一定事半功倍。

7. 求一篇以小见大手法写的文案

凭窗远眺，我的眼前万紫千红。

风轻轻拂过，和着夏的炎热，掺着花草的清新，扬起我缕缕青丝时，告诉我，我眼中的色彩是青春，我的青春色彩变幻。勤——绿色为木则荣，为草则绿。

林木，用努力，使自己欣欣而向荣；幽草，用勤奋，使自己萋萋而摇绿；我，则用青春的绿，使自己烙下希望的梦。梦中的象牙塔悠悠，似我眼中的绿，漆黑中坚定地发出光。

为梦，我努力，为梦，我奋斗。清晨，迎接我的是晨曦的第一缕金光；夜晚，伴随我的是明月的遍地清辉。

在学问的山脚下，我以勤为径；在知识的海洋中，我以苦作舟。烈——红色袅袅水芝红，脉脉蒹蕸浦。

荷花，用摇曳，使自己袅袅而生动；水草，用浮动，使自己脉脉而热烈；我则用青春的红，使自己烙下活泼的影。为影，我活跃在校园的各个角落。

体育课上，我奔跑、飞跃，课后，我的影子是阳光下的一个动点。我热切地广交朋友，我热切地与人交谈，我渴望发表意见，我渴望被人关注。

活泼，我青春的本色；热烈，我青春的底色，红色，我青春的亮点。郁——蓝色独立小桥风满袖，平林新月人归后。

独立寂寞，小桥孤零，寒风袭人，夜色渐起，行人归尽。我在小桥上独品那排遣不去，欲拂还来的迷茫与无奈。

青春纵然姿彩炫目，也掺和着抑郁的蓝。生活中的一些无奈，长辈们偶尔的不理解，学习上的些许不顺，所有这些，让我的天空蔚蓝却不失冷意。

忧郁的蓝，我青春中最无奈的孤独。世界一天天在我的生命中刻下印记，岁月的齿轮碾出了我的痕迹，是青春，使我的画卷色彩斑斓，是青春，使我的梦想透明，纯粹；是青春，使我的心虔诚向上。

青春的梦想是燃烧的火把，青春的憧憬是汹涌的大海，青春的生命灿烂夺目，青春的感情世界庭院深深，青春的梦幻世界落霞与孤鹜齐飞。透过窗棂，我看到了我眼中的色彩——青春题目我眼中的色彩。

8. 软文怎么写比较好,怎么写能够吸引人

1.打造良好的口碑

有些站长通过软文“诱骗”网民给你带来的IP，但却不太可能给你带来真正的商业价值。有些站长因此通常会为自己的某某文章点击量高而沾沾自喜一段时间，可是慢慢的发现点击量这么高为什么没带来几个真正的客户呢？

其实，你写出来的文章，告诉浏览者：我的网站上有您需要的或者感兴趣的内容，足矣。想让网站持展，打造良好的口碑很重要，忌虚宣传，看了文章大家满怀希望地去了，却给了百分之二百的失望，以后想再让他们去就难了，你的夸大其词，已经给客户灌输了“不可信”的观念。

2.不能盲目追求IP多

每个网站都有不同的定位，有不同的目标用户。同样是ip，有些是我们需要的，有些是我们不需要的，如果我们专门做企业服务的企业网站，某天由于某个关键字带来了数万ip，可能让我们的主机访问变慢，甚至无法访问，消耗了大量的带宽和服务器，对我们几乎没有什么好处。软文带来的流量也是如此，有些流量是我们渴望得到的，有些是可有可无的，有些是完全无用的（这不确切，至少让我们的网站统计看起来好看些）。

3.定准目标客户

在你确定要写这篇文章之前，要想清楚，你的目标客户是谁？你为什么要写这篇文章？谁会看？为什么要看？有什么可看性？一定要瞄准目标客户，根据目标客户的口胃去写，这样才能得到目标客户的喜好。比如你为门户站写，你就不能写得像八卦似的，就像新闻联播你不能改为打快板来唱一个样。了解客户，知道客户胃口，站在客户角度，投其所好，才能写出适合目标客户的文章，才能带来商业机会。

4.宣传方式

一个与社会隔绝的，我想你是个奇才也很难被大家所发现，被社重用，软文也如此，一篇好的文章同样不能脱离大众的视线，与互联网隔空的文章再怎么成功都不能被大众发现，所以说，选择好的宣传平台，是十分重要的，不妨多投放到相关的几个平台上，特别是知名度高人气旺且是与你文章相关的平台。

互联网运营的数据分析如何做好？

以下内容来自公司（C端交易类产品）内部培训的一部分。

面对人群：产品设计及各项目负责人及其他对运营感兴趣的同学

目的：都了解运营，让运营规范化流程化，不因人员变动受影响。

话不多说，从销量公式展开：

销量=支付人数*人均支付金额，支付人数=新支付用户数+老支付用户数

一个元素一个元素来，那么如何提升新支付用户数？

新支付用户数=广告曝光量*广告素材点击率%*注册比例%*下单率%*支付成功率%

需要关注的数据指标：页面PV、UV、请求验证码手机号数、验证码成功下数、发送发比例、注册成功比例、停留时间、跳出率等

运营需要的技能：小白用户思维、流程分析法、转化率-漏斗模型、数据分析ABtest、噱头包装、

公式里的因素如何影响相乘结果？

1、曝光量（PV、UV）

要更多的曝光渠道，我们有哪些渠道？每个渠道什么特点？如何维护（内容、频次）？评价标准？

2、广告素材点击率（点击数/曝光量UV）%：

什么样的素材容易点击？清晰、直接、钱多、美女、暗示……

点击广告以后的着陆页（PV、UV）一般是新手活动页面或者注册页面，如何设计更有效？

简单粗暴直接，按钮明显易点击

3、注册比例（注册人数/着陆页 uv）%：

梳理流程：请闭着眼睛说出来自己产品注册有几步，回忆每个步骤的页面及操作，需要多少步多少时间？（实际案例，某几个互金产品新手完成首次支付19~32步不等）

每日三省吾页面：流畅否？步骤流程最简单否？文字描述有疑问否？

哪些情况下会跑出分支？有哪些因素会影响用户不按照既定流程走？

4、下单率（下单人数/注册人数）%：

下单流程是否顺畅？提示充足吗？什么地方会卡壳？

5、支付成功率（支付成功订单数/下单数）%：

支付渠道？支付需要多少步？反应速度？各种限制条件？与当前订单的匹配程度，是否最优选择？

常见的坑

1、因未登录/注册导致流程中断，登录/注册回来没有自动进行下一步，重点检查不同路径拉起登录/注册等类似情况流程是否顺畅？

2、是不是每种情况的用户都照顾到了？是否忽略了一部分情况（号段、支付方式等限制导致异常）的用户呢？这些分支流程如何走？

3、上线新手活动没有覆盖到每个渠道，不同渠道的落地页及活动不匹配。

坑案例

1、某日，注册用户数/请求验证码手机号数下降明显，经查发现是短信通道没有某个号段的号码；

2、短信通道没钱了，验证码停止了发送——关键通道三方合作要有相关监控数据报警

为什么要做新手活动？

1、产品功能和流程梳理和优化是为排除客观阻力，活动奖励增加主观意愿。

2、植入环节和流程，提升流程中的转化率

3、让用户快速熟悉和了解产品，完成关键（“魔法数字”）动作后，指标稳定，比如消费5次

4、为以后的运营埋点，

5、新手活动有哪些特点？

噱头大、埋伏时间长、有吸引力、有关键动作的引导……

练习作业：竞品2个+自家产品的新手从打开应用起到完成首笔支付的流程截图，每个步骤的数据标注上，仔细观察思考每个页面，列出可以优化的点或者疑惑的地方。

本次重点：

产品和运营要定期梳理新手流程，总会有惊喜。

梳理流程需要大量截图对比观察，可以用这个工具? s://.huiyizhuo/ ? 页面无限大，方便圈选批注。

说明：经验有自己的局限性，具体情况还得根据自家产品来定。

分类器性能度量指标之ROC曲线、AUC值

回答你，互联网数据分析关键在增长

所谓数据分析，其本质就是业务分析

而业务分析的核心工作就是增长业绩

如果放到互联网行业，无非分为三个方向

用户增长，使用量增长，变现能力增长

而对应的整体流程:分为三个步骤

增长可行性评估和方案借鉴寻找并确定增长点的范围短平快的增长实验工作流程

其中实验流程包括2个方面的要求

因此，如果你想做好互联网数据分析工作

第一，你必须具备一定的软硬件基础

软件上，你必须具备数据分析能力，一定的用户心理学能力，以及MVP团队能力

硬件上，你必须具备数据基础，ABtest的环境，以及测试工具平台。

第二，你必须掌握一定的具体实操方法

在流程上你绕不开AARRR五棍流:获客，激活，变现，留存，转介绍。其中包括大量可复用且优秀的实践方法。同时，你需要充分利用上瘾模型来研究裂变，流量池等增长路径，不断突破创新运营模式。

正所谓实践出真知，也就是说互联网数据分析都是依托增长实验来进行的，那么如何进行增长实验呢？下面有方法:

增长实验的五步法

首先你要通过数据分析与业务事实来收集实验想法?，并且形成自己的设。其次通过定性定量或者综合评分的方式，将设进行优先级重要性排序设计实验指标，明确实验的对象，并制定出具体的落地实施方案，撰写PRD将实验需求转化为产品功能，数据埋点，测试上线，开始周期实验最后分析实验结果的可用性和价值，评估下一步推广或改进方向

至此互联网分析整体框架和落地方法OK了

那么接下来一个最头疼的问题就是:如何发现这个增长实验的设呢？

羊毛出在羊身上，其实回归到本质上来看

这个问题就不难了。所以你还是得回到公司业务本身上来分析查找原因。

发现增长机会的2大步骤

首先你需要分析业务数据，从宏观到微观，从定性到定量，从业务属性到用户属性等基础角度出发寻找增长乏力点。其次，根据公司数据基本面做前提，深入挖掘用户对象的行为数据，周期规律，以及用户分群行为等，结合转化率与客群营销来展开分析实验。

总之，互联网数据分析关键点在增长

没有固定的分析套路，讲究灵活运用，快速实验验证。

OK，就聊到这了，希望对你有所帮助。

性能测试工具 wrk 使用教程

二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。 ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线和 AUC (Area Under the Curve)(Area Under theCurve) 值常被用来评价一个二值分类器 ( binary classifier ) 的优劣。

对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score等，以及这里要讨论的ROC和AUC。

混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础，毫无疑问也是理解AUC的基础。丰富的资料介绍着混淆矩阵的概念，这里用一个经典图来解释混淆矩阵是什么。

显然，混淆矩阵包含四部分的信息：

对照着混淆矩阵，很容易就能把关系、概念理清楚，但是久而久之，也很容易忘记概念。不妨我们按照位置前后分为两部分记忆，前面的部分是True／False表示真，即代表着预测的正确性，后面的部分是positive／negative表示正负样本，即代表着预测的结果，所以，混淆矩阵即可表示为 正确性－预测结果 的集合。现在我们再来看上述四个部分的概念（均代表样本数，下述省略）：

几乎我所知道的所有评价指标，都是建立在混淆矩阵基础上的，包括准确率、精准率、召回率、F1-score，当然也包括AUC。

事实上，要一下子弄清楚什么是AUC并不是那么容易，首先我们要从ROC曲线说起。对于某个 二分类分类器 来说，输出结果标签（0还是1）往往取决于输出的概率以及预定的概率阈值，比如常见的阈值就是0.5，大于0.5的认为是正样本，小于0.5的认为是负样本。如果增大这个阈值，预测错误（针对正样本而言，即指预测是正样本但是预测错误，下同）的概率就会降低但是随之而来的就是预测正确的概率也降低；如果减小这个阈值，那么预测正确的概率会升高但是同时预测错误的概率也会升高。实际上，这种阈值的选取也一定程度上反映了 分类器的分类能力 。我们当然希望无论选取多大的阈值，分类都能尽可能地正确，也就是希望该分类器的分类能力越强越好，一定程度上可以理解成一种鲁棒能力吧。

为了形象地衡量这种分类能力，ROC曲线横空出世！如下图所示，即为一条ROC曲线（该曲线的原始数据第三部分会介绍）。现在关心的是：

- 横轴：False Positive Rate（阳率，FPR）

- 纵轴：True Positive Rate（真阳率，TPR）

阳率，简单通俗来理解就是预测为正样本但是预测错了的可能性，显然，我们不希望该指标太高。

真阳率，则是代表预测为正样本但是预测对了的可能性，当然，我们希望真阳率越高越好。

显然， ROC曲线的横纵坐标都在[0,1]之间 ，自然ROC曲线的面积不大于1。现在我们来分析几个特殊情况，从而更好地掌握 ROC曲线的性质 ：

于是，我们可以得到基本的结论： ROC曲线在斜对角线以下，则表示该分类器效果差于随机分类器，反之，效果好于随机分类器，当然，我们希望ROC曲线尽量除于斜对角线以上，也就是向左上角（0,1）凸。

ROC曲线一定程度上可以反映分类器的分类效果，但是不够直观，我们希望有这么一个指标，如果这个指标越大越好，越小越差，于是，就有了AUC。AUC实际上就是ROC曲线下的面积。 AUC直观地反映了ROC曲线表达的分类能力 。

AUC最大的应用应该就是 点击率预估（CTR） 的离线评估。CTR的离线评估在公司的技术流程中占有很重要的地位，一般来说，ABTest和转全观察的成本比较大，所以，一个合适的离线评价可以节省很多时间、人力、成本。那么， 为什么AUC可以用来评价CTR呢？ 我们首先要清楚两个事情：

1. CTR是把分类器输出的概率当做是点击率的预估值，如业界常用的LR模型，利用sigmoid函数将特征输入与概率输出联系起来，这个输出的概率就是点击率的预估值。内容的召回往往是根据CTR的排序而决定的。

2. AUC量化了ROC曲线表达的分类能力。这种分类能力是与概率、阈值紧密相关的，分类能力越好（AUC越大），那么输出概率越合理，排序的结果越合理。

我们不仅希望分类器给出是否点击的分类信息，更需要分类器给出准确的概率值，作为排序的依据。所以，这里的 AUC就直观地反映了CTR的准确性 （也就是CTR的排序能力）

［1］From 机器学习和统计里面的auc怎么理解？

［2］From 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？

［3］From 机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

［4］From ROC曲线、AUC值

如何评价推荐系统的结果质量

被面试官经常问到之前开发的系统接口 QPS 能达到多少，经常给不出一个数值，支支吾吾，导致整体面试效果降低？

原因基本是一些公司中，做完功能测试就完了，压根不会有性能测试这一步，或者说并发量较少，没有必要进行性能测试，亦或者，交给测试人员后，只要整体问题不大，测试报告一般也是不会再给后端人员看的，这就导致我们在面试的时候，场面一度尴尬！！！

其实，不单单是针对面试，作为一名后端开发者，我们在完成一个接口开发后，在交给测试工程师之前，经常也会想知道，自己写的这个接口的性能如何呢？吞吐量能达到多少？QPS（Query per second 每秒处理完的请求数）能达到多少呢？

这个时候，我们就需要借助一些常用的性能测试工具，如 Apache ab, Apache JMeter (互联网公司用的较多)，LoadRunner 等。

我们今天主要说一说轻量级性能测试工具 wrk 。

一、什么是 wrk

二、 wrk 的优势&劣势

三、wrk 安装

四、如何使用

五、总结

六、参考文档

七、赠送面试&学习

摘自官方 GitHub 上的英文介绍：

翻译一下：

wrk 是一款针对 Http 协议的基准测试工具，它能够在单机多核 CPU 的条件下，使用系统自带的高性能 I/O 机制，如 epoll，kqueue 等，通过多线程和模式，对目标机器产生大量的负载。

在说 wrk 的优势之前，瞅一下 wrk 的 GitHub Star 数，也能侧面反映下它的可靠性：

Wow ! 截止笔者截图为止, Star 数已经达到了 142 !!!

再来说说 wrk 的优势：

wrk 目前仅支持单机压测，后续也不太可能支持多机器对目标机压测，因为它本身的定位，并不是用来取代 JMeter, LoadRunner 等专业的测试工具，wrk 提供的功能，对我们后端开发人员来说，应付日常接口性能验证还是比较友好的。

wrk 只能被安装在类 Unix 系统上，所以我们需要一个 Linux 或者 MacOS 环境。Windows 10 安装需要开启自带的 Ubuntu 子系统。

依次执行如下命令：

Mac 系统也可以通过先编译的方式来安装，但是更推荐使用 brew 的方式来安装, 步骤如下：

Windown 10 需要在 Windows 功能里勾选适用于 Linux 的 Windows 子系统 , 然后通过 bash 命令切换到 Ubuntu 子系统。接下来，参考 3.1.1 Ubuntu 的操作系通中，安装 wrk 的步骤。

命令行中输入命令：

输出如上信息，说明安装成功了！

安装成功了，要如何使用呢？

这条命令表示，利用 wrk 对 .baidu 发起压力测试，线程数为 12，模拟 400 个并发请求，持续 30 秒。

除了上面简单示例中使用到的子命令参数， wrk 还有其他更丰富的功能，命令行中输入 wrk --help , 可以看到支持以下子命令：

翻译一下：

执行压测命令:

执行上面的压测命令，30 秒压测过后，生成如下压测报告：

我们来具体说一说，报告中各项指标都代表什么意思：

可以看到，压测报告还是非常直观的！

您可能有疑问了，你这种进行 GET 请求还凑合，我想进行 POST 请求咋办？而且我想每次的请求参数都不一样，用来模拟用户使用的实际场景，又要怎么弄呢？

对于这种需求，我们可以通过编写 Lua 脚本的方式，在运行压测命令时，通过参数 --script 来指定 Lua 脚本，来满足个性化需求。

wrk 支持在三个阶段对压测进行个性化，分别是启动阶段、运行阶段和结束阶段。每个测试线程，都拥有独立的Lua 运行环境。

启动阶段:

在脚本文件中实现 setup 方法，wrk 就会在测试线程已经初始化，但还没有启动的时候调用该方法。wrk会为每一个测试线程调用一次 setup 方法，并传入代表测试线程的对象 thread 作为参数。setup 方法中可操作该 thread 对象，获取信息、存储信息、甚至关闭该线程。

运行阶段：

结束阶段：

done() 方法在整个测试过程中只会被调用一次，我们可以从给定的参数中，获取压测结果，生成定制化的测试报告。

自定义 Lua 脚本中可访问的变量以及方法：

变量：wrk

以上定义了一个 table 类型的全局变量，修改该 wrk 变量，会影响所有请求。

方法：

上面三个方法解释如下：

调用 POST 接口：

注意: wrk 是个全局变量，这里对其做了修改，使得所有请求都使用 POST 的方式，并指定了 body 和 Content-Type头。

自定义每次请求的参数：

在 request 方法中，随机生成 1~10000000 之间的 uid，并动态生成请求 URL.

每次请求前，延迟 10ms:

请求的接口需要先进行认证，获取 token 后，才能发起请求，咋办？

上面的脚本表示，在 token 为空的情况下，先请求 /auth 接口来认证，获取 token, 拿到 token 以后，将 token 放置到请求头中，再请求真正需要压测的 /test 接口。

压测支持 HTTP pipeline 的服务：

通过在 init 方法中将三个 HTTP请求拼接在一起，实现每次发送三个请求，以使用 HTTP pipeline。

本文中，我们学习了轻量级性能测试工具 wrk, 如何安装，以及具体的使用方法，包括通过 Lua 脚本来个性化定制请求等。希望读完本文，能对您有所帮助哦！

用户画像的应用场景有哪些？

s://.atatech.org/articles/174568?spm=ata.13261165.0.0.3ddb7edbDyrCTr

要根据不同的推荐场景，因地制宜的选择合适的评估方法。推荐场景，与推荐内容，展现方式，满足用户需求有关。

推荐的目的：**推荐，目的是快速选出想看的**，需要评分，简介，海报，用户停留时间越长，满意度越低，因为用户选不出；短推荐，目的的让用户在停留时间足够长，多样性新颖性更重要

推荐** 短商品新闻歌曲个性化信息流feed推荐，热门推荐，推荐场景有很多

短：用户粘性，浏览时长，短制作方的曝光和生态，是关键考核因素。

TOP-N推荐：展示数量有限，有先后次序，对结果的准确率要求高，因此，推荐结果的前N条点击率CTR（click-through-rate）是常见指标，计算方式为点击/曝光

推荐结果有明显顺序关系的，从上到下展示，需要有位置衰减因素，如NDCG(Normalized Discounted Cumulatie Gain)MRR(Mean Reciprocal Rank)MAP（mean erage precision）。

feed流：常用点击/曝光即曝光点击率来衡量推荐质量，PV点击率（点击量/总 PV）、UV点击率（点击量/总 UV）也是Feed流中常用方法

电商

电商：推荐核心目的是促成交易，推荐带来的交易笔数占总交易的占比，或总交易金额与GMV的比例，是最直接的评价指标

从推荐激发购物者兴趣，到用户完成订单，有漫长的操作链条，所以还可以分解动作以更好的衡量每个环节的效果。例如加购物车率（通过推荐引导的加购物车数量 / 推荐曝光总数），商品详情页阅读率（通过推荐引导进入商品详情页数量 / 推荐曝光总数）等

广告点击、曝光：新闻资讯、短、免费阅读类APP，广告作为主要收入来源，要扩大用户在APP上的停留时间和促进广告点击，因此用户平均停留时长、推荐引导下的成功阅读次数等，作为衡量标准

离线

离线数据集通常很难做到完全细致全面的情况下（例如大量用户的隐式反馈数据很难完整记录，因为性能代价太大）

使用大数据算法竞赛，用静态评估方法计算。

例如在**、电视剧的推荐中，用户 - 物品评分矩阵（User-Item-Rating）就是常用于离线评估，在学术界尤其常见。因为高校、学术界很难接触真实线上环境，用离线评估是比较方便来评估算法好坏的，也算是学术界的无奈吧。

在线

在线评估可以随时进行aest，缺点是，线上环境复杂，会受到其他干扰因素影响，未必能反应推荐算法效果的好坏；一些指标很容易受到攻击和，运营活动也会有干扰；流量占比过小时，数据抖动很大，aest的效果未必能体现真实效果。

离线评估的结果和在线测试的结果可能南辕北辙。离线测下来效果顶呱呱的算法，上线后可能石沉大海一点浪花也看不到。这也恰好证明了正确选择评估方法是多么重要。

推荐的内容如果都来源于平台自身，那么往往只需重点考虑平台关键运营指标最大最优，例如达成更多的交易提升 GMV，或者读者的留存率更高，或者提升整个平台用户的活跃度等就行。

但是比如抖音的内容来自各个发出者，这些人依赖平台推荐，增加曝光率来获利，因此平台要从自身的生态平衡和系统长期健康角度出发，考虑让出一些曝光给长尾UGC或者PGC，避免被顶流占据，同时扶植更多中小内容创作者让生态更加繁荣。这时评价指标要包含内容来源覆盖率，多样性等指标。

研究表明主流的推荐算法（比如协同过滤）都是具有马太效应的，基尼系数用来评测马太效应的强弱的，如果 Gini1 是从初始用户行为中计算出的物品流行度的基尼系数，Gini2 是从推荐列表中计算出的物品流行度的基尼系数，如果 Gini2 > Gini1 则说明推荐算法具有马太效应。

评价指标一定不能只单纯看重点击率、转化率等量化指标，因为如果只用这些指标来优化算法，最终结果一定是低劣内容会充斥着版面，降低整个平台的格调。

在推荐系统评估时大家往往语焉不详的“惊喜度”（Serendipity）、“新颖性”（Novelty）等，往往就是在人性揣测的方面进行探索。

这些指标计算时最大的难点是评价指标偏主观，很难直接使用在线行为计算。一般只能用事后问卷或者用户对内容的评价评分、转发等行为来间接佐证。或者以 7 日或者 N 日留存率等来判断用户对推荐结果整体的满意度。（达观数据陈运文）

基于用户的整体式评估，会让推荐算法导向满足“大多数人口味”的推荐结果，但这背离了千人千面的个性化的初衷。我们期望社群里不同的人都能通过推荐来形成满意的体验。小众的人群偏好往往会淹没在整体数据中，我们一线的算法工程师经常有体会，就是某个新的推荐算法上线后，看整体指标明显好很多了，但是你的领导 / 客户可能来投诉，说感觉推给他的东西感觉没以前好了。个体和群体经常存在类似的矛盾。某个推荐算法可能对整体有利，但对其中另一类人未必如此。

理想的做法是将其中的人群进行细分，例如电商网站中既有价格敏感型的大众用户，也有追求品质的高端用户。在计算指标时如果划分不同人群来计算，更能体现推荐效果作用后的具体差异。例如我们期望新用户能迅速完成交易并沉淀下来，那么针对这群人的推荐指标，下单率和次日或 7 日留存就非常重要。而针对高端人群的则有所不同。个体的差异性和小众品味要得到更大程度的重视。

在同一个推荐 APP 或产品里，不同位置的推荐需要针对性的设置推荐评价指标。前文中提到的不同位置、不同场景，推荐指标制定规则可以有所不同。例如首页首屏的 banner 推荐（Top-N 推荐），信息流 Feed 推荐，内容详情页下面的（常用 precision-recall 或者 F1-score）来计算。还有在搜索无结果页、购物车页面，退出确认页等等，不同的位置一定需要因地制宜的选择适合的评价指标。

每个指标都有局限性，推荐系统需要平衡很多因素 ( 商业、用户体验、技术实现、资金、人力等 ) ，怎么做好平衡是一种哲学。通常可以把几个因素加权求和来作为整体指标

指标的选择和产品主打定位有关系。例如一个特别强调内容快速新鲜的 APP，那么结果的时效性就应该占更大的权重。而一个强调格调品味的 APP，单篇阅读时长就显得更可贵。而强调社群活跃度的平台，用户对内容的分享率，互动率等，在整体指标中要更突出。（达观数据陈运文）

在产品运营的不同阶段，倾向性不同指标的选择也应该有所不同。产品上线前期可能要照顾用户体验，大力拓展新用户。当用户量足够多后，可能会侧重商业变现 ( 推荐的付费，在列表中插入较多广告等 ) ，想办法通过推荐让产品尽快盈利。如果是电商类推荐，要细致的考虑用户购买前和购买后的差异，以及标品和非标品的差异。购买前往往可以多推荐同类产品以更好的让用户进行比选。当购买动作完成后，尤其是耐用消费品，再继续推荐就适得其反了。

推荐系统本质上就是让每个消费者满意，这些指标只是从不同的角度来衡量“满意”这件事情的程度高低。在此小结下常见的指标种类，包括如下几种类型：

场景转化类指标：曝光点击率，PV 点击率，UV 点击率，UV 转化率，加购物车率，分享率，收藏率，购买率，人均点击个数，CTR，AUC 等

推荐内容质量指标：结果多样性（Diversity），结果新颖性（Novelty），结果时效性（timeliness），结果信任度 (Confidence& Trust) 等

内容消费满意度指标：留存率，停留时长，播放完成率，平均阅读时长，交易量，沉浸度（Engagement），惊喜度 (Serendipity) 等

在同一个推荐场景下，指标不宜过多，因为太多了不利于最终优化决策，把握准每个场景核心发挥的作用的几个推荐指标就行。但也不能只有一个指标，因为过于单一的指标会把推荐算法的优化引入歧途。迷信单一的指标表现好不能说明产品好，而且物极必反，过度优化后的指标虽然上去了，但用户的体验往往会降低。

很多推荐评价指标本身也是脆弱和易受攻击的，一些推荐算法如果严重依赖各类反馈指标来自动优化结果，往往会被恶意利用，所以既要灵活运用推荐评价指标，又不要完全迷信技术指标。因为指标背后体现的是用户的人性。在商业利益和人性之间拿捏到最佳平衡点，是推荐系统开发、以及推荐效果评估的至高境界。

centos 7 中怎么在桌面创建应用程序的快捷方式？

定义

用户画像就是聚合和结构化各种用户数据，形成各种用户标签，以便更了解用户。

使用场景：

1、营销，通过标签圈定用户分群，进行个性化推荐、精准营销、千人千面、ABTest；

2、了解用户，客户来电或电话销售时通过用户画像了解用户；