Tableau绘制漏斗图.甘特图.瀑布图.镶边面积图.阴影坡度图 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可 一. 漏斗图 数据源 1.1 分色直条漏斗图 (1)导入数据 (2)将[数量]拖到行这一栏,将[阶段]拖到标记下的颜色选项卡吗,之后对数量进行降序排列. (3)把[数量]拖到标记下的大小选项卡,视图设置为整个视图 (4)把[阶段],[数量]拖到标签选项卡,并对数量进行快速表计算--合计百分比. (5)下面的图形由于太少而导致无法显示标签,对此可手动的

好久没写博客了,上班摸鱼时间分享一下在工作中做的东西吧,先上图. 数据方面取自百度统计,身处传统类型公司,官网没有数据库,只好将就一下啦,反正是免费的,体验也还可以. 关于百度统计注册.添加管理站点和添加统计代码就不说了,下面直接开始取数. 一.数据获取 1.趋势分析数据(了解每日流量变化) 时间段选取的是本周(7月6号-12号)和上周(6月29号-7月5号),下载时选择CSV格式 2.全部来源数据(了解流量来源三种方式的占比情况) 全部来源这里没有按日细分这一选项,所以需要下载两次数据,一次是

1. 前言 本文针对 Nginx 的三个模块进行配置,并证实各自的功能特点: (1)limit_conn_zone 模块  - 限制同一 IP 地址并发连接数: (2)limit_request 模块 - 限制同一 IP 某段时间的访问量: (3)core 模块提供 - limit_rate 限制同一 IP 流量. 在 Nginx 中 以 LIMIT 开头的 配置项,都是做 限制 功能,以上三个功能都是 Nginx 编译后就有的功能,属于内置模块. 2. limit_conn_zone 模块 通

什么是漏斗分析? 简单来讲,就是抽象出某个流程,观察流程中每一步的转化与流失. 漏斗的三个要素: 时间:特指漏斗的转化周期,即为完成每一层漏斗所需时间的集合 节点:每一层漏斗,就是一个节点 流量:就是人群 对于时间来说:通常来讲,一个漏斗的转化周期越短越好. 对于节点来说:最核心的指标就是转化率,计算公式为:转化率 = 通过该层的流量/到达该层的流量. 对于流量来说:不同人群在同一个漏斗下的表现情况一定是不一样的,比如淘宝的购物漏斗,男人和女人的转化率不一样,年轻人和老人的转化率也不一样.通过人

随着市场竞争的不断加剧,流量越来越贵.留存与转化越来越难,实现用户和业务的增长并不容易.无论是B2C 还是B2B的企业,都可能遇到增长的挑战.对于营销团队而言,传统的漏斗式营销思维已有些力不从心,需要引入一种全新的思维来推动增长. “增长黑客”就是在这个背景下诞生的理论.在硅谷,早期的Facebook.LinkedIn.Hotmail等公司都是运用“增长黑客”思维在短时间内实现用户的高速增长:在国内,网易旗下的云服务品牌网易云信也是“增长黑客”理论的实践者与受益者.仅2017年,网易云信在教育行

目录 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模的三种模式 本项目中数据仓库的设计 ETL开发 创建ODS层数据表 导入ODS层数据 生成ODS层明细宽表 统计分析开发 流量分析 受访分析 访客visit分析 关键路径转化率分析(漏斗模型) 级联求和 流量日志分析网站整体架构模块的整体步骤为下图 关于数据采集模块和数据预处理的开发在[Hadoop离线基础总结]网站流量日志数据分析系统末尾已经写了,想了解可以点击查看. 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模 (dimensional modeling)

目录 点击流数据模型 概述 点击流模型 网站流量分析 网站流量模型分析 网站流量来源 网站流量多维度细分 网站内容及导航分析 网站转化及漏斗分析 流量常见分析角度和指标分类 指标概述 指标分类 分析角度 流量日志分析网站整体架构模块 步骤 模块开发之数据采集 模块开发之数据预处理 点击流模型PageViews表 点击流模型visit信息表 点击流数据模型 概述 点击流(Click Stream)是指用户在网站上持续访问的轨迹.点击流数据(Click Stream Data)代表了用户浏览网站的整

分布式系统为了保证系统稳定性,在服务治理的限流中会根据不同场景进行限流操作,常见的限流算法有: 令牌桶:可容忍一定突发流量的速率的限流,令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌,然后把令牌放到令牌桶中,令牌桶有一个容量,当令牌桶满了的时候,再向其中放令牌,那么多余的令牌会被丢弃:当想要处理一个请求的时候,需要从令牌桶中取出一个令牌,如果此时令牌桶中没有令牌,那么则拒绝该请求. 漏斗:固定速率限流,可以启动整流作用. 在分析sentinel限流之前,我们先看下sentinel是什么,官网说明如下

前言 HSTS 的出现,对 HTTPS 劫持带来莫大的挑战. 不过,HSTS 也不是万能的,它只能解决 SSLStrip 这类劫持方式.但仔细想想,SSLStrip 这种算劫持吗? 劫持 vs 钓鱼 从本质上讲,SSLStrip 这类工具的技术含量是很低的.它既没破解什么算法,也没找到协议漏洞,只是修改和代理了明文的封包而已. 如果说劫持,要保持源站点不变才算的话,那 SSLStrip 并没做到.根据同源的定义,<协议, 主机名, 端口> 三者必须相同.显然它修改了协议,因此并非在源站点上劫持

如今,百度一下商业智能或BI工具,总能看到Tableau的身影.并不是Tableau的营销做得好,而是国内对于商业智能工具的认知和选择似乎都落在了Tableau身上.导致不管业内业外都对商业智能的概念有了偏颇之见,认为就是一个前端展示工具,就是一个做图表的. 这里并不是在否认Tableau.确实,Tableau的可视化,图表制作能力被众人称赞,这点值得国内BI厂商借鉴.但从商业智能的应用来看,企业对于BI的关注,更多的是数据处理的性能(数据量.速度.稳定性).产品的适配性(可开发性.可集成性)以

前言 在之前介绍的流量劫持文章里,曾提到一种『HTTPS 向下降级』的方案 -- 将页面中的 HTTPS 超链接全都替换成 HTTP 版本,让用户始终以明文的形式进行通信. 看到这,也许大家都会想到一个经典的中间人攻击工具 -- SSLStrip,通过它确实能实现这个效果. 不过今天讲解的,则是完全不同的思路,一种更有效.更先进的解决方案 -- HTTPS 前端劫持. 后端的缺陷 在过去,流量劫持基本通过后端来实现,SSLStrip 就是个典型的例子. 类似其他中间人工具,纯后端的实现只能操控最

前言 之前介绍了 HTTPS 前端劫持 的方案,虽然很有趣,然而现实却并不理想.其唯一.也是最大的缺陷,就是无法阻止脚本跳转.若是没有这个缺陷,那就非常完美了 -- 当然也就没有必要写这篇文章了. 说到底,还是因为无法重写 location 这个对象 -- 它是脚本跳转的唯一渠道.尽管也流传一些 Hack 能勉强实现,但终究是不靠谱的. 事实上,在最近封稿的 HTML5 标准里,已非常明确了 location 的地位 -- Unforgeable. 这是个不幸的消息.不过也是件好事,让我们彻底打

精简版:http://www.cnblogs.com/index-html/p/mitm-cookie-crack.html 前言 上一篇文章 讲解了如何借助前端技术,打造一个比 SSLStrip 更高大上的工具. 今天我们再次使用这套战术,通过前后端的里应外合,实现一个杀手锏级的攻击方案 -- Cookie 数据大喷发. 传统嗅探 在过去,Cookie 的窃取大多通过嗅探流量来实现. 这种方法具有很强的隐蔽性,让人几乎难以察觉.然而,正因为如此,也面临一个巨大的缺陷:速度太过缓慢. 中间人只能

今天在实验当中发现了很不错的节省json流量方式,来做个笔记给大家分享一下. 如果跟服务器传递键值对的数组,我们一般会采用下面方式 创建一个字段 public class kv { public string key { get; set; }: public string value { get; set; }: } 实例化li List<kv> li = new List<kv>(); 添加参数 li.add(new li{key="cn",value=&q

FineBI和Tableau是比较好的自助式商业智能软件,功能都很强大,是企业数据可视化不可或缺的利器,但两款产品还是有非常大的区别的,例如Tableau的功能全面且深入,更适合专业的数据分析人员,而FineBI则是面向普通的业务人员,数据分析过程更人性化,更简单和易用,并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略.下面对这两款商业智能软件做个对比评测. 一.产品理念 FineBI是帆软公司推出的自助式商业智能软件,通过大数据引擎FineIndex,可以自动建模,傻瓜式操作,用户只需在Dashbo

在开发中,有时候需要获取流量统计信息.研究发现:通过函数getifaddrs来得到系统网络接口的信息,网络接口的信息,包含在if_data字段中, 有很多信息, 但我现在只关心ifi_ibytes, ifi_obytes, 应该就是接收到的字节数和发送的字节数, 加起来就是流量了.还发现,接口的名字, 有en, pdp_ip, lo等几种形式,en应该是wifi, pdp_ip大概是3g或者gprs, lo是环回接口, 通过名字区分可以分别统计. 1.导入必要头文件 #include <ifad

实然看到下载速度多达几M/s,但实际上并没有什么占用带宽的进程. 相查看每个程序占用的网络流量, 但系统自带的 System Monitor 只能查看全局的流量, 不能具体看某个程序的...... key words: network traffic, process specific, nethogs 工具: nethogs (要用sudo运行) Description : NetHogs is a small "net top" tool. /* 像top 一样的工具, 实时更新

在使用Cacti方便快捷的建立监控图时,往往根据实际应用必须监控几台甚至上百台服务器的汇总流量图来观察该应用服务器组的总流量等指标. 这里我们就来介绍如何用cacit快速的建立汇总流量图,其他汇总图建立方法相同: 一.创建CDEF 1.点击cacti左边菜单中的graph Management下的CDEFs 2.点击CDEF's右边的add,增加一个名为 Test 项 3.在CDEF Items表格中点击add,输入如下图:依次创建以下三个Items: 4.完成后如下图: CDEF item创建

在Linux系统中,top命令可以查看系统资源包括内存,CPU占用信息,查看和探测网络状态可以使用netstat,nmap等工具,实时流量监控可以使用iftop,下面是在CentOS7系列系统上安装iftop的过程 首先安装必须的依赖包,执行如下命令: yum -y install flex yum -y install byacc yum -y install ncurses yum -y install ncurses-devel yum -y install libpcap 另外libpc

//有流量上下界的网络流 //Time:47Ms Memory:1788K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; #define MAXC 25 #define MAXN 250 #define MAXE 100000 #define INF 0x3f3f3f3f