一个社交APP, 它的新增用户次日留存、7日留存、30日留存分别是52%、25%、14%。
今天小编整理了一些常用数据分析指标分享给大家，快来拿出你喜欢的互联网行业数据，尝试着为它做个简单的数据分析吧！遇到问题时可随时联系我！
一、运营数据 （1）平均同时在线人数（ACU: Average concurrent users）：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限；周期内的ACU可取时间段的平均数据。[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值（每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数） （2）最高同时在线人数（PCU:Peak concurrent users）：即在一定时间内，抓取最高在线数据。（例如
数据分析在APP运营中的作用非常重要，也是每一个运营人员必须把握并不断提升的技能。而对于一个刚刚入门的运营人员来说，首先你要明白每一条专业术语的具体意思。下面笔者将运营中的常用术语分为六类，并一一解析。
现代管理学之父 彼得·德鲁克 提出用管理促进企业增长，他讲过一句非常经典的话：如果你不能衡量，那么你就不能有效增长。
手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一，下图是某手机厂商数据库中的用户行为信息表中部分数据的截图。
请使用sql将购买记录表中的信息，提取为下表（复购分析表）的格式。并用一条sql语句写出。
性能指标在性能测试中起着非常重要的作用，它们帮助我们评估和了解系统的性能表现。下面用通俗易懂的话来解释性能指标的作用和意义：
在做性能测试的时候，很多人都用并发用户数来衡量系统的性能，觉得系统能支撑的并发用户数越多，系统的性能就越好；对TPS不是非常理解，也根本不知道它们之间的关系，因此非常有必要进行解释。
a）定义：从用户发送一个请求到用户接收到服务器返回的响应数据这段时间就是响应时间。直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
下面这个示例实现了一种很简单的类型，即布尔类型。选用这个示例的只要动机在于它不涉及复杂的算法，便于我们专注于API的问题。不过尽管如此，这个示例本身还是很有用的。当然，我们可以在Lua中用来表示实现布尔数组。但是，在C语言实现中，可以将每个布尔值存储在一个比特中，所使用的内存量不到使用表方法的3%。
因为我实习的工作是游戏后端开发，所以难免会遇到游戏领域的一些专业知识，就比如游戏数据分析。因为之前从未接触过游戏这一块，所以很多东西得去学，在之前老大给我一个任务：统计一下XX款游戏近三个月的留存情况、Guide分布、付费情况，当时接到任务脑袋里是蒙的，留存？？Guide分布？？付费的指标有哪些？？这些我都不知道，这些都属于游戏数据分析的内容，本文就记录一下我近期学习的游戏数据分析吧。
将使用数据传输到外部服务器或其他目标时，将传输限制在提供服务的最低需求。 特别是，你应该设计为，应用只能访问这些用户数据，用户可以根据应用描述来想象它们的使用目的。
1.性能测试： 通过工具，模拟一定量的并发用户数，向服务器发起请求，获得性能指标。
日前，Valve公布了Steam平台11月份的硬件及软件数据汇总，根据数据显示，HTC Vive的市场份额终于止跌回升，而Oculus Rift的份额则继续下跌（当然Oculus也拥有自己的应用商店平
多–并发量 快–延时、响应时间 好–稳定性（长时间运行） 省–资源利用率
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 并发数和TPS 术语定义： 并发用户数：指的是现实系统中操作系统业务的用户，一般测试指的是虚拟用户（Vu），并发用户和注册用户数、在线用户数是有很大区别的，并发用户数一定会 对服务器产生压力的，而在线用户只是”挂”在系统上，对服务器不会产生压力，注册用户数一般指的是数据中存在的用户数。 TPS：Transaction Per Second，每秒事务数，是衡量系统性能的一个非常重要的指标. 如何获取Vu和TPS 并发用户数(Vu)获取 新系统：没
OAuth 2.0 是目前最流行的授权机制，用来授权第三方应用，获取用户数据。 这个标准比较抽象，使用了很多术语，初学者不容易理解。本文从最小数据单元开始一步一步揭开OAuth 2.0的神秘面纱，希望大家看完本文都能知道OAuth 2.0到底是个什么。参考川崎高彦在medium上的文章。
Online-to-Offline（ 简称 O2O） 电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。 O2O 商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。 它最先由 TrialPay 创始人 AlexRampell提出，在 2006 年沃尔玛公司的 B2C 战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。 目前 O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合
在我的博客《.NET混合开发解决方案15 WebView2控件集成到WinForm程序编译后的文件及结构说明》中介绍了将WebView2控件集成到WinForm程序中编译后的文件及结构信息
并发用户：指的是现实系统中同时操作业务的用户，在性能测试工具中一般称为虚拟用户。并发用户这些用户的最大特征是和服务器产生了交互，这种交互既可以是单向的传输数据，也可以是双向的传送数据。
Online-to-Offline（ 简称 O2O）电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。O2O商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。它最先由TrialPay创始人AlexRampell提出，在2006年沃尔玛公司的B2C战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。目前O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合，除网络团
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
WebView2 运行时使用与 Microsoft Edge 浏览器相同的进程模型。
通过合适的工具对数据进行一定程度的预处理，结合具体业务分析数据，帮助公司业务部门监控、定位、分析、解决问题。从而提高业务部门决策能力和经营效率，发现业务机会，取得持续竞争优势。现代管理学之父彼得·德鲁克提出用管理促进企业增长说过：“如果你不能衡量，那么你就不能有效增长”。
日常工作中，业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数，要求做架构规划时，需要用多少台服务器，这个问题如何下手？同样，要部署一个WEB应用类或数据库类，具体要用什么样的服务器和带宽，我们是凭感觉进行，还是有根据的规划？下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
文件系统要解决的一个关键问题是怎样防止掉电或系统崩溃造成数据损坏，在此类意外事件中，导致文件系统损坏的根本原因在于写文件不是原子操作，因为写文件涉及的不仅仅是用户数据，还涉及元数据(metadata)包括 Superblock、inode bitmap、inode、data block bitmap等，所以写操作无法一步完成，如果其中任何一个步骤被打断，就会造成数据的不一致或损坏。
现有注册用户表table_user，有两个字段：user_id(用户id)、reg_tm(注册时间)。有订单表table_order,有三个字段：order_id(订单号)、order_tm(下单时间)、user_id(用户id)。
性能测试是一种测试方法，旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。
用户数据报协议 UDP 只在 IP 的数据报服务之上增加了很少一点的功能，这就是复用和分用的功能以及查错检测的功能
中国电信、中国移动和中国联通相继公布2022年9月运营数据。据统计，截至2022年9月，三大运营商5G套餐用户总数突破10亿户！
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
网上有关留存的文章很多，这篇不敢说是最全的，但最起码是较全的。由于上班加带娃，又要坚持原创，又要精细的准备每一篇干货，所以大概一周一更。如有做的不足的地方，请于后台留言，督促我改进，以分享更有价值的干货。
侠义上来说，可以理解为系统注册用户数；广义上来说，可以理解为所有访问过系统的用户数
如果在请求的过程中服务器报错了，默认是让它继续。做性能测试，大量的并发用户向服务器发起请求，请求的过程中，服务器可能偶尔出错。
产品这群人啊，真的是三句话不离老本行，之前和部门的产品Mentor一起吃饭的时候，他问了我这么一个问题：“如果你是饿了么的产品经理，那你日常工作的时候应该关注一些什么数据？”当时我是这么回答的：“那我
注册用户数指软件中已经注册的用户，这些用户是系统的潜在用户，随时都有可能上线。这个指标的意义在于让测试工程师了解系统数据中的数据总量和系统最大可能有多少用户同时在线。
前不久，工业互联网安全应急响应中心发布《智能门锁安全分析报告》，详细报告：https://www.ics-cert.org.cn/portal/page/132/4a05060c1708467fae321533f76452af.html
一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。 那么， 平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
性能测试中有很多非常重要的概念，如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心，如何针对自身的系统确定当前系统，在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢？
在上一篇文章性能专题：一文搞懂性能测试常见指标中，已经介绍了，在开展性能测试时，各个维度的常见性能指标项有哪些。
概念：通过技术的手段模拟大量用户同时访问被测应用，观察、记录和分析系统的各项性能指标的过程。
近期“Shiny Hunters”黑客组织频频见诸报端，前有印度尼西亚电商平台大规模的用户数据泄露，高达9000万条，后有GitHub 500GB数据源码的免费公布，虽然微软尚未发布声明。
我在性能综述的那三篇文章中，描述了各种指标，比如 TPS、RPS、QPS、HPS、CPM 等。我也强调了，我们在实际工作的时候，应该对这些概念有统一的认识。
为什么UDP协议在FPGA实现时很受欢迎，最主要一个原因就是简单，简答到什么地步呢？UDP协议只是在IP的数据服务之上增加了复用和分用的功能和查错检验的功能。
TOMCAT 可以稳定支持的最大并发用户数 https://www.jianshu.com/p/d306826aef7a
简单来说，这次能力更新，为 button 组件的 open-type 属性赋予了新的有效值 getUserInfo（声明需要获取用户信息）。
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