基于数据和状态的移动应用可视化埋点方法

数据支撑业务的发展,驱动决策的落地。建立完整的数据采集、上报和分析平台非常必要。数据埋点作为一种最常用的用户行为统计方式,能够快速、准确地采集用户使用习惯以及App功能的反馈。埋点的本质为追踪用户操作或功能行为的发生,而用户的操作则会触发App功能的变化,这些变化最终会体现数据和状态的变化。由此,该文提出了一种基于数据和状态的移动应用可视化埋点方法,通过可视化界面设置埋点对应的数据和状态,继而在数据和状态发生变化时记录相应埋点。结果表明,该文提出的埋点方法灵活高效、可扩展性更强,具有较高实际应用价值。

基于数据挖掘的提高汽车座舱推送类产品触发成功率的研究

随着汽车行业向智能化和网联化转型,智能座舱体验已成为中高端车型的核心竞争力。传统的推送功能研发方法受限于人工配置的随意性,导致触发成功率低、触达精准性差等问题,为了解决这些问题,提出了一种基于车联网数据的智能座舱场景推送模型。该模型通过深入分析功能数据特征,运用监督学习技术训练多个算法,采用半监督学习方法克服数据标签不足的挑战,利用终端数据埋点技术,对模型进行精细优化,以提高推送的准确性和效率。实验结果表明,与传统方法相比,该模型在触发成功率和触达精准性上取得了显著提升。这一成果不仅为智能座舱技术的发展提供了有力支持,也为用户带来了更加个性化、高品质的座舱体验。

基于“大数据+微服务”的课程教学评价模式构建

大数据及微服务技术对高校课程教学评价提供新的建设思路,文中以课程教学的数据源为切入点,讨论课程教学活动中数据构成与微服务定义,并利用大数据技术进行数据埋点,确保课上、课后的业务数据都能实时与数据中心对接,利用大数据技术从课程准备、教学实施、教学资源和综合评价等四个方面为管理者提供直观、便捷的量化分析、预测及预警手段,提升课程教学质量和管理水平。

AB实验系统与数据统计分析在互联网产业下的应用

随着流量红利、人口红利衰减,产品运营算法更加关注精细化运营,AB实验是一种精细化运营的手段。通过对实验策略和对照策略的数据进行分析,对比关键指标的变化,将转化率高的策略进行转全上线。指标分析分为实时指标和离线指标,实时指标用来及时反馈数据异常与否,离线指标用来观察业务关心的指标的变化情况,其中对指标的有效性分析需要统计学的样本量预估和假设性检验。

设备指纹技术在银行业务中的应用

随着黑产的专业化和产业化,金融行业面临的攻击越发多样。不法分子通过使用代理IP、“猫池”等方式,使传统的依赖IP/MAC的防御方式已不足以抵御外部攻击。设备指纹技术采集设备的多个特征值,可以唯一识别访问互联网业务的设备。将设备指纹技术引入银行业务场景并建立模型,以便更好地抵御外部攻击。