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技术驱动用户增长

当我们提到“用户增长”时,脑子里会蹦出很多概念,最先出现的可能是上图中的AARRR漏斗模型,通过这个模型可以评估出用户不同的生命周期和阶段。 step1. 引流是用户增长的源头活水,我们会注重高效投放,精准引流; step2.转化是用户增长的核心,要让用户快速领略产品核心价值; step3. 留存是用户增长的坚实基础,不断在流量池中沉淀用户的企业才能做大。我认为用户留存始于价值,久于习惯; step4. 变现是用户增长的业务目的,很多时候可以尝试在小程序内变现,除了用户本身以外,不要忽略广告流量也可以变现; step5. 自传播是用户增长的持久动力,不能一味靠自己拉新,还要充分利用用户的社交属性来实现自增长。 比如,疫情期间,ZOOM就将用户的社交属性用到了极致,因为大家一旦开会就会自主下载ZOOM软件,并且不断的影响更多的用户使用ZOOM。

  • 2021-03-26
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腾讯clickhouse实践_2019丁晓坤熊峰

l 游戏数据分析的业务背景 l iData 数据分析引擎TGMars l 为什么选用ClickHouse l 平台在ClickHouse上的使用

  • 2021-03-26
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快手从模型规范开始的数据治理实践-孙伟

数据治理 数据治理是对数据资产管理?使权?和控制的活动集合(规划、监控和执?)

  • 2021-03-26
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Clickhouse玩转每天千亿数据-趣头条

问题: 1:内存限制,对于一些大的查询会出现内存不够问题 2:存储限制,随着表越来多,磁盘报警不断 3:cpu限制 64G对于一些大表(每天600亿+)的处理,很容易报错,虽然有基于磁盘解决方案,但是会影响速度 clickhouse的数据目录还不支持多个数据盘,单块盘的大小限制太大 cpu需要根据实际情况而定 解决: 1:机器的内存推荐128G+ 2:采用软连接的方式,把不同的表分布到不同的盘上面,这样一台机器可以挂载更多的盘

  • 2021-03-26
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HudionFlink在顺丰的实践应用-蔡适择

主要介绍顺丰在数据仓库的数据实时化、数据库 CDC、Hudi on Flink 上的实践应用及产品化经验。文章主要分为以下几部分: 顺丰业务介绍 Hudi on Flink 产品化支持 后续计划

  • 2021-03-26
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神策标签生产引擎架构

? 数值聚合型标签 ? 如:每个?户最近半年消费次数、最后?次消费时间、近?周消费的 商品类别 ? 如:某活动开始时间到当前时间,?户的下单?额 ? 分群标签 ? 如:将累计充值?额超过 10000 元的?户标记为 「?价值?户」 ? 如:X运营活动开始后,通过运营?注册下单的?户,则标记为 「X 活动转化?户」

  • 2021-03-26
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2019全球人工智能发展白皮书

随着投资界和企业界对人工智能的了解逐步加深,人工智能投融资市场更加理性。人工智能投融资频次有所下降,但投资金额继续增加。特别是经过行业的一轮优胜劣汰后,底层技术创业公司以及落地性强的领域如医疗、教育、无人驾驶等创业项目继续受到人工智能领先机构的青睐。

  • 2021-03-26
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人工智能应用实践与趋势

阿里云已大规模实践产业AI,将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践,在白皮书里提出了中国企业应用人工智能技术的成熟度分析和阶段性演进路径,总结出人工智能为企业创造价值的七大模式,为企业应用人工智能提供指导。

  • 2021-03-26
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