¿Qué buenas herramientas de análisis de datos de aplicaciones existen para recomendar?
Rubik's Cube, que no se basa en tecnología, es una plataforma de modelado de big data, es una plataforma de herramientas de minería y análisis de datos basada en las dos arquitecturas técnicas principales de servicio. Bus y computación en la nube distribuida. Utiliza un sistema de archivos distribuido para el almacenamiento de datos y admite el procesamiento masivo de datos. Utiliza una variedad de tecnologías de recopilación de datos para respaldar la recopilación de datos estructurados y no estructurados. La configuración del modelo orientada a procesos se admite a través de herramientas de creación de modelos gráficos. A través de tecnología de complementos de terceros, se pueden integrar fácilmente otras herramientas y servicios en la plataforma. La plataforma de análisis y juicio de datos es un proceso que recopila información masiva, construye modelos de datos, extrae datos, analiza y, en última instancia, forma conocimiento para servir en el combate real y la toma de decisiones. La plataforma incluye principalmente una parte de recopilación de datos, una parte de configuración del modelo y una parte. parte de implementación del modelo y una parte de visualización de resultados. Análisis de datos de aplicaciones, ¿hay alguna buena herramienta para recomendar?
Métodos/Pasos
Datos de la industria
Los datos de la industria son cruciales para una aplicación. Después de comprender los datos de la industria, podrá conocer el nivel de su aplicación en toda la industria y podrá comparar la brecha entre su producto y el promedio de la industria desde múltiples dimensiones, como nuevos usuarios, usuarios activos, número de lanzamientos, duración del uso. , etc., así como el suyo propio. Los indicadores correspondientes de los productos se clasifican en toda la industria, para conocer las deficiencias de sus productos. Esta comparación vertical aclarará el posicionamiento de su producto y la dirección de desarrollo.
Evaluación de la efectividad del canal
En China, existen muchos canales para adquirir usuarios, como Weibo, WeChat, tiendas de operadores, tiendas de sistemas operativos, tiendas de aplicaciones, preinstalación de fabricantes de teléfonos móviles. , Publicidad CPA, promoción cruzada, gratuita por tiempo limitado, etc. Al mirar los datos de una APLICACIÓN, primero se debe saber de dónde provienen los usuarios y dónde es la mayor calidad de los usuarios. De esta manera, los desarrolladores enfrentarán el problema de la selección y evaluación del canal. Sin embargo, a través de herramientas de análisis estadístico, los desarrolladores pueden comparar los efectos de diferentes canales desde múltiples dimensiones de datos, como comparar diferentes fuentes de usuarios desde las perspectivas de nuevos usuarios, usuarios activos, tasa de retención al día siguiente, tiempo de uso único, etc. De esta forma, podrás encontrar el canal más adecuado para ti en función de los datos y obtener el mejor efecto de promoción.
Análisis de usuarios
Después de que el producto atrae a los usuarios para que lo descarguen y lo utilicen, lo primero que debemos saber es quiénes son los usuarios. Por lo tanto, necesitamos tener una comprensión detallada del tipo de terminal del dispositivo del usuario, la red y el operador, y las características de distribución geográfica. Estos datos pueden ayudarnos a comprender los atributos de los usuarios y podemos utilizarlos para desarrollar estrategias precisas de promoción y mejora de productos.
Análisis del comportamiento del usuario
Después de prestar atención a los atributos del usuario, debemos prestar mucha atención al comportamiento del usuario en la aplicación, porque estos comportamientos determinan en última instancia el valor del producto. Los desarrolladores pueden configurar eventos y embudos personalizados para centrarse en las tasas de conversión en cada paso dentro de la aplicación y el impacto de las tasas de conversión en los niveles de ingresos. Al analizar los datos de eventos y embudos, puede orientar y optimizar pasos con tasas de conversión más bajas para mejorar los niveles de conversión generales.
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Popularidad del producto
Después de comprender el comportamiento del usuario, debemos centrarnos en si el producto es lo suficientemente popular, lo cual es fundamental para mantener la vitalidad de la aplicación. . Los desarrolladores pueden evaluar la permanencia de los usuarios a partir de la retención de usuarios, la participación del usuario (duración del uso, frecuencia de uso, páginas visitadas, intervalos de uso) y otras dimensiones. Al realizar la comparación y el análisis de datos, es muy importante hacer pleno uso del control del tiempo y del canal, de modo que pueda comparar la adherencia del usuario de diferentes canales en diferentes momentos y comprender el impacto de los métodos de operación y promoción en diferentes canales.
Si los 5 puntos de datos anteriores son muy hermosos, significa que su aplicación está funcionando bien. Por supuesto, si su aplicación aún no le genera ingresos, todavía le queda un largo camino por recorrer. ¿Cuáles son las herramientas de análisis de datos de actividad diaria de la APP?
Las herramientas de análisis de datos de actividad diaria de la aplicación incluyen la aplicación Prophet de Shanghai Fengshu Technology. ¿Cuáles son las herramientas de análisis de datos de operación de la aplicación?
En la actualidad, un mejor servicio de monitoreo desarrollado en China que puede monitorear el rendimiento de varias aplicaciones, como páginas web, aplicaciones y medios de transmisión, se llama "Prueba en la nube".
Yunbao, AU
Yunbao proporciona principalmente a los desarrolladores pruebas automatizadas de aplicaciones móviles, que incluyen funciones, interfaz de usuario, rendimiento, estabilidad, seguridad y pruebas competitivas, y retorno. Informes de prueba detallados, incluidos registros y capturas de pantalla, compatibles con plataformas iOS y Android.
CloudTest monitorea principalmente los datos de la experiencia real de los usuarios que acceden a aplicaciones móviles, HTML5 y Web móvil a través de terminales reales en redes reales en todo el mundo. Desde la perspectiva de los usuarios finales, desde el "final" móvil hasta la "nube". " servicios, a través de dispositivos móviles, a través de redes y entre países y regiones. La compañía también monitorea y evalúa el desempeño de los servicios en la nube desde el lado "final" móvil para maximizar la experiencia de los usuarios comerciales móviles.
Umeng es una herramienta de análisis estadístico de aplicaciones móviles multiplataforma, flexible, sencilla, gratuita y personalizada para desarrolladores chinos.
El alcance de estos tres productos varía
¿Cuáles son las herramientas de análisis de datos de Python?
IPython
IPython es un Shell de línea de comandos para Computación interactiva en múltiples lenguajes de programación, desarrollada originalmente en Python, que proporciona introspección mejorada, medios enriquecidos y shell extendido
Sintaxis IPython proporciona las siguientes características:
Shell interactivo mejorado (terminal basado en Qt )
El bloc de notas basado en navegador admite código, texto sin formato, fórmulas matemáticas, gráficos integrados y otros medios enriquecidos
Admite visualización de datos interactiva y herramientas de interfaz gráfica
Intérprete flexible e integrado que puede cargarse en cualquiera de sus propios proyectos
Herramientas informáticas paralelas de alto rendimiento y fáciles de usar
Contribuido por Nir Kaldero, director de análisis de datos y experto en Galvanizar.
GraphLab Greate es una biblioteca de Python impulsada por un motor C++ para crear rápidamente productos de datos grandes y de alto rendimiento.
Estas son algunas características de GraphLab Greate:
Analiza terabytes de datos en tu computadora a velocidades interactivas.
Puedes analizar datos tabulares, curvas, texto e imágenes en una sola plataforma.
Los últimos algoritmos de aprendizaje automático incluyen aprendizaje profundo, árboles evolutivos y teoría de máquinas de factorización.
El mismo código puede ejecutarse en su computadora portátil o en un sistema distribuido usando Hadoop Yarn o un clúster EC2.
Céntrese en tareas o aprendizaje automático con capacidades API flexibles.
Entregue fácilmente productos de datos en la nube con servicios predictivos.
Crea visualizaciones para el descubrimiento y seguimiento de productos.
Contribuido por Benjamin Skrainka, científico de datos de Galvanize.
Pandas
pandas es un software de código abierto que utiliza la licencia de código abierto BSD y proporciona estructuras de datos y análisis de datos de alto rendimiento y fáciles de usar para Python.
herramienta de lenguaje de programación. pandas llena este vacío, permitiéndole usar Python fácilmente para toda la manipulación de datos sin tener que cambiar a un lenguaje profesional más convencional como R.
Integra el potente kit de herramientas IPython y otras bibliotecas y es un entorno de desarrollo para análisis de datos de Python que destaca en rendimiento de procesamiento, velocidad y compatibilidad. Pands
no realiza otras funciones de modelado importantes además de la regresión lineal y la regresión de panel; para estas funciones, consulte la herramienta de modelado estadístico stat *** odel y la biblioteca scikit-learn. Todavía tenemos que ir más allá para hacer de Python
el mejor entorno de análisis y modelado estadístico de su clase, pero ya estamos en el camino.
Contribuido por el experto en Galvanize y científico de datos Nir Kaldero.
PuLP
La programación lineal es un método de optimización en el que las funciones de los objetos están sujetas a restricciones máximas. Los archivos lineales que genera pueden llamar a los solucionadores altamente optimizados GLPK, COIN CLP/CBC, CPLEX y GUROBI para resolver estos problemas lineales.
Autor: Isaac Laughlin, científico de datos, Galvanize
Matplotlib
matplotlib es una biblioteca de trazado 2D (datos)
basada en Python , produce diagramas con calidad de publicación y está disponible en una variedad de formatos originales de impresión en papel. ¿O Matemática? ), servidores de aplicaciones web y seis tipos de kits de herramientas GUI
.
matplotlib intenta hacer que las cosas simples sean fáciles y las difíciles posibles. Con solo unas pocas líneas de código, puede generar gráficos, histogramas, espectros de potencia, histogramas, diagramas de error, diagramas de dispersión y más.
Para simplificar el trazado de datos, pyplot proporciona una interfaz similar a MATLAB, especialmente cuando se usa con IPython
***. Para usuarios avanzados, puede personalizar completamente estilos de línea, propiedades de fuente, propiedades de coordenadas, etc. con la ayuda de una interfaz orientada a objetos o una interfaz similar (MATLAB) para usuarios de MATLAB.
Escrito por: Mike Tamir, director científico de Galvanize.
Scikit-Learn
Scikit-Learn es una herramienta (biblioteca) sencilla y eficaz para la minería y el análisis de datos. Lo más destacable es que está al alcance de todos y puede reutilizarse en multitud de situaciones. Está construido sobre NumPy, SciPy, mathplotlib, etc.
Scikit-Learn
tiene las siguientes características:
Clasificación: identifica a qué categoría pertenece un objeto. Clasificación: determinar a qué categoría pertenece un objeto
Regresión: predecir atributos de valores continuos asociados con un objeto
Agrupación: agrupar automáticamente colecciones de objetos similares
Reducción de dimensionalidad: reduzca el número de variables aleatorias que deben considerarse
Selección de modelo: compare, verifique y seleccione parámetros y modelos