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Google分析language垃圾信息

最近一段时间,我在Google Analytics(以下简称GA)中查看网站数据时,发现一个非常可疑的信息: [GA spam] 这什么鬼?...垃圾信息发送者可以通过一次请求即发送大量假数据,他只需要得到你的 UA-ID(UA-XXXXXXX-XX)即可。 在这个原始数据包中,一切皆可伪造。Hostname?没问题!Referral?全改了!...要知道,数据一旦录入到 GA,就没有办法删掉了。能做的只有两件事,一是阻止垃圾信息进一步加入到 GA,二是在视图中过滤掉已经添加进来的垃圾信息,眼不见为净。...第二步:通过Segment净化已有数据 过滤器从你开始设置时生效,而历史信息无法修改。不过 GA 提供了 custom segment 功能,在生成报告时,选择性过滤掉一些数据。...参考资料: Language Spam – The Latest Google Analytics Spam Guide to Removing Referrer Spam in Google Analytics

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Google分析language垃圾信息

最近一段时间,我在Google Analytics(以下简称GA)中查看网站数据时,发现一个非常可疑的信息: ? 这什么鬼?...垃圾信息发送者可以通过一次请求即发送大量假数据,他只需要得到你的 UA-ID(UA-XXXXXXX-XX)即可。 在这个原始数据包中,一切皆可伪造。Hostname?没问题!Referral?全改了!...要知道,数据一旦录入到 GA,就没有办法删掉了。能做的只有两件事,一是阻止垃圾信息进一步加入到 GA,二是在视图中过滤掉已经添加进来的垃圾信息,眼不见为净。...第二步:通过Segment净化已有数据 过滤器从你开始设置时生效,而历史信息无法修改。不过 GA 提供了 custom segment 功能,在生成报告时,选择性过滤掉一些数据。...Segment 就是数据片段,指的是在完整的数据中取出我们需要的片段进行分析。比如我们可以单独取出24岁以下的用户的行为,对比24岁以上的用户行为有何不同。

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    重磅发布!!!蚂蚁图团队开源高性能原生图存储系统CStore

    在下面的内容里,我们将讨论如何存储数据以及构建多级索引。 友好图存储 蚂蚁内部图数据的访问有以下几个特点。...点边数据被序列化之后,数据首先被写入GraphData Segment,它为内存数据结构,使用跳表来组成数据,维护了起始点ID到GraphData List的结构。...GraphData Segment主要有两个功能: 数据聚合。把相同的src_id的点边数据聚合到一起存储。 排序。按照用户指定顺序把相同src_id的点边数据排序,用于构建二级索引。...对于热点数据,二级索引做了特殊支持,比如一个起始点ID对应了10亿条边,如果没有索引,需要把满足min max和bloom filter索引的所有边读到内存过滤一次,返回用户指定的数据。...总结 当下TuGraph Analytics项目已经内置了CStore JNI的依赖,你可以在高阶API任务中使用并体验CStore静态图存储系统,CStore动态图能力正在建设中,敬请期待。

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    再见微服务,从100多个问题儿童到一个超级明星

    注:下文说的目的地就是对应的不同的数据平台(例如Google Analytics, Optimizely) 除非你生活在石器时代,不然你一定知道「微服务」是当世最流行的架构。...Segment 的客户数据基础设施吸收每秒成百上千个事件,将每一个伙伴服务的API 请求结果一个个返回给对应的服务端的「目的地」。...而「目的地」有上百种类别,例如Google Analytics, Optimizely,或者是一些自定义的webhook。 几年前,当产品初步发布,当时架构很简单。...这个事件被纷纷发送到每个目的地的API,这很有用,开发人员只需要将他们的事件发送到一个特定的目的地——也就是Segment 的API,而不是你自己实现几十个项目集成。...之前一个服务对应一个目的地,我们的低流量目的地只有少量的进程,这意味着他的内存缓存可以让很多的数据都在热缓存中。现在缓存都分散给了3000+个进程所以缓存命中率大大降低。

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    再见,微服务

    注:下文说的目的地就是对应的不同的数据平台(例如Google Analytics, Optimizely) 除非你生活在石器时代,不然你一定知道「微服务」是当世最流行的架构。...Segment 的客户数据基础设施吸收每秒成百上千个事件,将每一个伙伴服务的API 请求结果一个个返回给对应的服务端的「目的地」。...而「目的地」有上百种类别,例如Google Analytics, Optimizely,或者是一些自定义的webhook。 几年前,当产品初步发布,当时架构很简单。...但是,这些转换也可能会 十分复杂,取决于目的地API 的结构。 起初,目的地分成几个拆分的服务的时候,所有的代码都会在一个repo 里。...之前一个服务对应一个目的地,我们的低流量目的地只有少量的进程,这意味着他的内存缓存可以让很多的数据都在热缓存中。现在缓存都分散给了3000+个进程所以缓存命中率大大降低。

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    面向产品经理的十款最佳分析工具

    我们坚信只有这一切才能造就出称职的产品管理人,也希望大家抱持这样的态度处理日常工作。与此相关的议题数不胜数,相信未来我们还将从其它角度出发,就此展开进一步探讨。...Google Analytics ? 在这里我们放出豪言,用Google Analytics,各位绝对不会后悔。...在热点地图分析功能的支持下,我们能够轻松掌握自己的设计方案在用户群体当中的口碑与评价,并利用这些极具价值的数据对产品进行必要的优化。 Segment ?...原文标题:The 10 Best Analytics Tools for Product Managers PPV课其他精彩文章: ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制) 大数据人才的摇篮!

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    Aofuji Analytics 开发全记录

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    5款独立开发者必备神器,让你轻松吊打大厂团队!

    数据分析小帮手——Google Analytics独立开发者不仅要关注开发,用户数据也是不容忽视的一环。你需要知道你的产品是否吸引了用户,哪些功能被频繁使用,哪部分内容没什么人看。...而这时候,Google Analytics 就成了你的最佳拍档。你可以通过它设置事件追踪,分析用户行为,获得更深层次的见解。比如,用户经常点击的按钮是哪一个?他们什么时候选择离开你的网站?...这些数据不仅能帮助你改进产品,还能为后续的市场推广提供数据支持。而且Google Analytics设置简单,就像你在家里安装一个智能门铃,任何人按门铃,系统都会给你发通知,告诉你是谁、什么时候来了。...没关系,我这里给你几个操作指南,能让你迅速上手:1. 初期不用急着付费:很多工具都有免费版本,先用起来看看是否真的适合你的工作流程。2. ...数据分析持续优化:Google Analytics不仅是看个浏览量,它能告诉你用户的行为习惯,帮助你优化产品。

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