腾讯大数据

 

  1、加载

  加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。


  2、高峰期

  中午12点左右和晚上10点左右是页面访问高峰期。


  3、页面热度

  通过用户口碑扩散的移动页面,其访问热度往往持续两天左右。


  4、操作习惯

  大多数用户习惯滑动切换,放置在左边的按钮点击率低。


  5、流失率

  用户随着页面层级的加深而不断流失,流失率在前几页最高。


  6、流失率

  输入行为或者复杂交互行为会导致用户流失。


  7、转化率

  由H5页面引导去下载APP的转化率平均值为11.3%,最高值为36.6%。

  由H5页面引导去打开APP的转化率平均值为17.52%,最高值为63.83%。


  8、分享率

  H5页面的分享率平均值为3.93%,最高值为22.39%。

  (原数据:H5页面的分享率平均值为11.69%,最高值为43.22%。

  原数据是页面分享按钮点击率,现更新为微信/手Q右上角点击分享成功后收集的数据。)


  9、页面寿命

  长期、固定位置的资源投放可以延长移动页面生命周期。

时间: 2024-09-17 19:38:01

腾讯大数据的相关文章

腾讯大数据之TDW计算引擎解析——Shuffle

腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,并且根据公司数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造,目前单集群最大规模达到5600台,每日作业数达到100多万,已经成为公司最大的离线数据处理平台.为了满足用户更加多样的计算需求,TDW也在向实时化方向发展,为用户提供更加高效.稳定.丰富的服务. TDW计算引擎包括两部分:一个是偏离线的MapReduce,一个是偏实时的Spark,两者内部

百度腾讯阿里,其大数据优劣势与策略分析

阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话:云计算和大数据,你们都理解错了. 实际上,对于大数据究竟是什么业界并无共识.大数据并不是什么新鲜事物.信息革命带来的除了信息的更高效地生产.流通和消费外,还带来数据的爆炸式增长."引爆点"到来之后,人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费.移动互联网浪潮下,数据产生速度前所未有地加快.人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘.这是大数据的初心.数据积累的同时,数据挖掘需要的计算理论.实时的数据收集和流通通道.数据挖掘过程需要使用的软

大数据计算新贵Spark在腾讯雅虎优酷成功应用解析

Spark作为Apache顶级的开源项目,项目主页见http://spark.apache.org.在迭代计算,交互式查询计算以及批量流计算方面都有相关的子项目,如Shark.Spark Streaming.MLbase.GraphX.SparkR等.从13年起Spark开始举行了自已的Spark Summit会议,会议网址见http://spark-summit.org.Amplab实验室单独成立了独立公司Databricks来支持Spark的研发. 为了满足挖掘分析与交互式实时查询的计算需求

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

概念.模式.理论很重要,但在最具实干精神的互联网领域,行动才是最好的答案.国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿,已陆续踏上了大数据掘金之路. BAT都是大矿主,但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿.煤炭按照性质有焦煤.无烟煤.肥煤.贫煤等分类,而露天煤矿.深山煤矿的挖掘成本又不一样.与此类似,大数据并不在"大",而在于"有用".价值含量.挖掘成本比数量更为重要. 百度拥有两种类型的大数据:用户搜索表征的需求数据:爬虫和阿拉丁获取的公共web数据. 阿里巴巴拥有交易数

“大”为“小”用--腾讯的大数据应用之道

时至今日,人们依然被大数据的概念牵着鼻子走,人人都在谈大数据,但并不是人人都能清晰地梳理企业在什么时候,哪些地方用到大数据. 在这一点上,腾讯对大数据的认识是正确的,"在建立大数据系统的时候,我们从来没有想过在做一个大数据项目,我们都是在解决实际的问题."腾讯云总裁陈磊如是说. 从解决实际问题出发,不论是需要作出重大决策还是改变小小的设计,腾讯在利用大数据的时候有其自身的优势,那就是腾讯拥有海量的数据.业界有一种声音是 忽略大数据的"大",关注数据本身的价值,而在腾

大数据应用安全研究报告(11家公司实践详解)

一.阿里云大数据安全实践 阿里云数加大数据平台提供从数据采集,加工.数据分析.机器学习到最后数据应用的全链路技术和服务. 基于阿里云数加大数据平台,除了可以打造智能可视化透明工厂.智能交通实时预测和实时监控监测.智能医院就医接诊服务,以及大数据网络安全态势感知系统外,还可以打造成一个满足政府不同部门以及政企之间实现数据共享的数据交换平台. 为了保障数据共享和交换过程中的数据安全,数家大数据平台通过安全机制和管控措施实现不同用户之间数据的"可用不可见",具体如图B-1所示: ▊为确保数据

BAT三巨头开挖大数据

阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话:云计算和大数据,你们都理解错了. 实际上,对于大数据究竟是什么业界并无共识.大数据并不是什么新鲜事物.信息革命带来的除了信息的更高效地生产.流通和消费外,还带来数据的爆炸式增长."引爆点"到来之后,人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费.移动互联网浪潮下,数据产生速度前所未有地加快.人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘.这是大数据的初心.数据积累的同时,数据挖掘需要的计算理论.实时的数据收集和流通通道.数据挖掘过程需要使用的软

中国大数据市场规模及应用前景研究报告

一.全球大数据产业发展分析 1.全球数据量产生规模分析 随着移动互联网.移动终端和数据传感器的出现,数据正以超出想象的速度快速增长.近几年,数据量已经从TB级别跃升到PB乃至ZB级别.2014年全球数据总量为6.2ZB,2015年全球数据总量达8.6ZB.目前全球数据的增长速度在每年40%左右,以此推算,到2020年,全球的数据总量将达到40ZB. 2011-2015年全球数据量增长趋势图 数据来源:IDC.中商产业研究院 2.全球大数据市场规模分析 目前,大数据以爆炸式的发展速度蔓延至各行各业

缺席就会输掉未来:BAT的大数据商战

国家邮政局在6月初的强力介入,平息了菜鸟与顺丰因互通数据接口关闭引发的纷争,追根溯源,大数据是这场纷争的重要因素. 快递领域热闹上演的纷争,往物流行业的上游延伸,占整体货运量最大比重的公路运输体系,是最后的争夺地. 中国公路货运总里程达457.73万公里,拥有1389.19万辆载货汽车.10366.5万吨位载货量.2015年中国社会物流总费用10.8万亿元,占GDP的16%,而物流费用的53.3%为运输费用,显然这一市场蕴含着巨大商机. 近两年来,一批车货匹配APP崛起,这些APP整合发布区域货