最近一直在研究數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識，我將一點(diǎn)一滴的分享我所學(xué)到的，從百度統(tǒng)計(jì)開始。百度統(tǒng)計(jì)是網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析的有力工具。它從六個維度進(jìn)行趨勢分析、來源分析、頁面分析、訪客分析、定制分析、優(yōu)化分析，幫助網(wǎng)站優(yōu)化、用戶定位、營銷推廣，打通網(wǎng)站與用戶的完美結(jié)合。趨勢分析，可以知道網(wǎng)站的基本狀態(tài)和用戶活躍度；訪客分析和用戶自定義變量可以幫助我們了解網(wǎng)站訪客的構(gòu)成和各種屬性，幫助我們明確用戶的定位；頁面分析、轉(zhuǎn)化路徑和事件跟蹤可以幫助我們了解用戶的操作行為，幫助我們合理安排頁面布局和層次，優(yōu)化網(wǎng)站設(shè)計(jì)，提高轉(zhuǎn)化；來源分析，優(yōu)化分析，指定廣告跟蹤，可以幫助我們了解網(wǎng)站的營銷推廣狀況，監(jiān)控各種網(wǎng)絡(luò)媒體的推廣效果，優(yōu)化SEO。

考核關(guān)鍵指標(biāo):參與度分析主要分析用戶的活躍度；渠道分析主要分析渠道推廣的效果；功能分析主要分析功能活躍度、頁面訪問路徑、轉(zhuǎn)化率；用戶屬性分析主要分析用戶特征。用戶規(guī)模和質(zhì)量的分析包括五個常用指標(biāo):活躍用戶、新增用戶、用戶構(gòu)成、用戶留存率和每個用戶的總活躍天數(shù)?；钴S用戶是指在一定統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)啟動了某個應(yīng)用(APP)的用戶。根據(jù)統(tǒng)計(jì)周期的不同，活躍用戶數(shù)可分為日活躍數(shù)(DAU)、周活躍數(shù)(WAU)和月活躍數(shù)(MAU)。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)時間跨度的不同，分為日新增用戶、周新增用戶和月新增用戶。新用戶的指標(biāo)主要是衡量營銷推廣渠道效果的最基本指標(biāo)；另一方面，新用戶占活躍用戶的比例也可以用來衡量產(chǎn)品的健康程度。如果一個產(chǎn)品的新用戶比例過高，說明產(chǎn)品的活躍度來自推廣，這是非常值得關(guān)注的，尤其是用戶的留存率。以周活躍用戶為例。周活躍用戶包括以下幾類用戶，包括本周回歸用戶，N周連續(xù)活躍用戶，忠實(shí)用戶，持續(xù)活躍用戶。

9、 數(shù)據(jù)分析-評估指標(biāo)(F1score和ROC曲線

這里我介紹數(shù)據(jù)分析的兩個評價指標(biāo)，f1評分和ROC曲線。在介紹F1score和ROC曲線之前，我們首先要了解以下幾個概念:什么是混淆矩陣？我們來看下圖:注意上圖中，藍(lán)點(diǎn)為正，紅點(diǎn)為負(fù)。一般來說，從醫(yī)學(xué)的角度來說，陽性代表有病或者病毒，陰性代表正常。上述模型中有多少真陽性、真陰性、假陽性和假陰性？

我們來學(xué)習(xí)一個衡量模型性能的方法，精度。準(zhǔn)確度如何？我們繼續(xù)引用上圖，準(zhǔn)確率是圖表所有數(shù)據(jù)中正確分類的點(diǎn)數(shù)，是正確分類的點(diǎn)數(shù)占總點(diǎn)數(shù)的比率。數(shù)學(xué)公式是正確分類精度的點(diǎn)數(shù)/總點(diǎn)數(shù)，上圖中，正確的分類是真正(6) 真負(fù)(5)11；總點(diǎn)數(shù)為14，上圖準(zhǔn)確率為11/140.7857。在知道準(zhǔn)確率之前，我們先來看看下面這張醫(yī)學(xué)預(yù)測圖:準(zhǔn)確率的定義是所有預(yù)測的陽性點(diǎn)有多少是真陽性。