摆动数列举例:探索数学中的波动之美
1.各种因素的改变,数据不会改变
2.改变的是不断变化的领域,例如在智能计算领域,人会更喜欢高速分析,而对于物理计算领域,会更偏爱使用溯源等手段。
3.今天,我们需要使用多类传感器,获得一个数据。
二、实验
三、目标
1.找到目的
2.定义方法
第四、设计原则
1.设定功能的目标
2.逻辑拆分
3.歧义
4.呈现
5.数据结果
6.数据监控
7.得到问题
8.反思
9.持续学习
四、方法
1.问题分析
2.数据反馈
3.数据反馈
4.需要考虑的是什么
五、测试
1.实验一般分为三步:
这个环节需要列出所有的测试元素。
测试元素包括多个维度,例如下面是常用的三个:
4.流量模型
5.变量
然后,这三个问题在不同的模型中要详细说明。
1.流量
我们可以找出这些流量元素的含义,例如,对于如何计算不同的渠道的转化率,如哪些渠道用户更喜欢下载、安装和注册、不同渠道的用户比例、这三个渠道对单个渠道的用户影响等等。
2.流量周期
流量周期包括用户生命周期的时间轴,因为每个渠道都有一个相对宽泛的数据周期,所以要根据渠道的实际情况,寻找当前流量周期中最长的渠道。
3.用户留存
在此阶段,用户的流失率非常高,因为用户不知道该渠道的存在,这就需要根据流失率的数据,进行渠道定位。
(1)如何定位
用户留存包含两部分:首次打开和长期留存。
首次打开用户:1~3天内登陆过APP的用户。
连续用户:7天内登陆过APP的用户。
长期留存用户:7天内登陆过APP的用户。
不同的渠道,它的流失率有很大区别,比如,对于手机app而言,在微博上注册的用户,在其他地方并没有再次打开APP,而是从 聊天窗口开始,这就导致连续打开这个渠道的用户留存率高达50%。
当我们明确用户的留存后,就可以开始投放渠道了。
(2)渠道筛选
在获取用户之前,我们需要了解我们的用户群是什么类型的,他们的年龄段、学历、兴趣爱好、职业等。
用户群体画像:
一般来说,APP用户的年龄段、性别比例、学历等都是我们筛选的对象。
一般来说,下载APP的目标用户群集中在18~35岁的年轻群体。
