Несколько фотографий расскажут вам, что такое портретный анализ толпы
Несколько фотографий расскажут вам, что такое портретный анализ толпы

Анализ портрета толпы — это портретный анализ толпы, созданный с целью более глубокого понимания пользователей толпы с разных точек зрения и изучения характеристик их толпы.

Анализ распределения основное внимание уделяется анализу пропорций значений меток портрета толпы. Например, доля мужчин и женщин в толпе составляет 60% и 40% соответственно. индикаторов толпы в основном анализирует измеримые теги, такие как среднее время онлайна толпы, среднее количество лайков и т. д.; анализ количество основано на одном измерении портретного анализа, а затем на основе других портретных измерений. Например, на основе распределения мужчин и женщин в популяции, снова углубитесь, чтобы проанализировать распределение пользователей-мужчин по провинциям их проживания; анализ использует несколько измерений для перекрестного расчета показателей данных о населении, например перекрестный анализ времени онлайн по полу и провинции проживания; анализ Задача состоит в том, чтобы сравнить результаты анализа нескольких групп людей, прошедших портретный анализ, и выяснить основные различия между группами.

Анализ распределения толпы

Анализ распределения толпы — это данные, позволяющие рассчитать долю распределения людей на портретных этикетках.,Например, анализ гендерного распределения населения,Распределение по провинциям постоянного проживания,Распределение интересов и увлечений и т.д. с технической точки зрения,Анализ распределения подходит для различных типов портретных тегов.,Но с точки зрения бизнеса,Анализ распространения некоторых этикеток не имеет практической ценности. Например, выполните анализ распределения по «ежедневному времени онлайн».,Если его единица измерения — миллисекунды,Тогда метка имеет большое количество значений,Результаты распределения, рассчитанные с помощью анализа распределения, сложны для использования в бизнесе и не имеют аналитической ценности. Это видно из вышеизложенного,Большинство портретных тегов, подходящих для анализа распределения, являются перечислимыми и ограничены в количестве.,Например, не применимы теги пола, возрастной группы, провинции проживания, операционной системы мобильного телефона и т. д.;,Например, время онлайн, количество вентиляторов、темы новостей、Количество слов в статьях по историческому чтению и т. д.

Анализ распределения Большинство результатов могут отображаться в виде круговых, кольцевых или гистограмм. Круговые и кольцевые диаграммы больше подходят для меток с небольшим количеством значений меток, таких как пол и возрастная группа, а сумма долей различных значений меток составляет 100%. Эти графики могут четко отображать данные о пропорциях распределения. каждого значения метки. Гистограммы обычно подходят для тегов с большим количеством значений тегов, при этом необходимо отсортировать доли значений тегов, например, для анализа распределения тегов городов (получение 10 лучших городов с наибольшей долей) и хобби ( получение топ-10 городов с наибольшей долей хобби и интересов) для анализа распределения. На рис. 6-3 показан анализ. распределения Функциональная диаграмма большинства,На рисунке показаны пол и провинция указанной группы с помощью круговых и гистограмм. постоянного проживания Пропорциональное распределение。

Рисунок 6-3 Анализ распределения Функциональная диаграмма большинства
Рисунок 6-3 Анализ распределения Функциональная диаграмма большинства

Для автоматически обновляемых групп людей, если также необходимо регулярно рассчитывать данные распределения их портретов, то результаты анализа распределения группы в течение многих последовательных дней можно использовать для построения диаграммы тренда доли значений тегов. Например, во время работы определенной игры пользователи, загружающие игру каждый день, могут быть объединены в регулярно обновляемую группу. После обновления группы их гендерное распределение может рассчитываться автоматически. Если на графике анализа тенденций соотношения мужчин и женщин за прошедшую неделю доля мужчин постепенно увеличивается, то можно сосредоточиться на анализе основных причин увеличения доли мужчин и скорректировать стратегию работы. Операторы приняли ряд стратегий субсидирования, чтобы привлечь пользователей среднего и пожилого возраста к определенному мероприятию. Наблюдая за изменениями в тенденции возрастного распределения участников мероприятия, мы можем оценить, была ли достигнута операционная цель.

Анализ индикаторов толпы

Анализ индикаторов толпы используется для расчета числовых значений и изменения тенденций толпы по определенным меткам индикатора. Характеристика тегов портрета индикатора заключается в том, что они могут быть определены количественно и выполнять операции агрегирования, такие как время онлайн, количество поклонников и сумма пополнения счета. Вышеупомянутые теги поддерживают такие функциональные операции, как сумма, среднее значение, минимальное значение и максимальное значение. Анали индикаторов зрителей Результат имеет большую ценность для бизнеса.,Например, среднее время онлайн группы может дать информацию об активности группы.,средний Сумма пополнения может отражать готовность людей к потреблению.。

Анализ индикаторов Результатом обычно является одно значение, которое может отображаться на цифровых вывесках. Индикаторный анализ также может рассчитывать значения индикатора для каждого дня за прошедший период и отображать его изменяющуюся тенденцию с помощью линейного графика. По оси абсцисс на линейном графике отображается дата анализа индикатора, а по ординате отображается конкретное значение анализа индикатора. . Изменения показателей толпы можно воспринимать через числовые колебания на линейной диаграмме; функция сигнализации данных может быть реализована на основе данных линейной диаграммы, и тревожное сообщение может быть выдано, когда колебание данных превышает пороговое значение. На рис. 6-4 показан анализ. индикаторов Функциональная диаграмма большинства,который показываетсредний Цифровая панель онлайн-времени и прошедшей неделисредний Линейный график изменения показателей суммы пополнения。

Рисунок 6-4 Анализ индикаторов Функциональная диаграмма большинства
Рисунок 6-4 Анализ индикаторов Функциональная диаграмма большинства

Детальный анализ толпы

Детальный анализ толпы могут повысить уровень анализа и проводить анализ портретов толпы от поверхностного к глубокому и от грубого к тонкому. Анали распределения толпы могут лишь провести максимально интуитивный портретный анализ людей, например распределение по полу и провинции проживания. Если бизнесу необходимо проверить распределение всех пользователей-мужчин в этой группе по провинциям, то ему необходимо углубиться в пользователей-мужчин, чтобы провести более глубокий профильный анализ. Благодаря функции детализации анализа пользователи могут получить более глубокое и детальное представление о характеристиках совокупности. Например, если группа мужчин и женщин составляет по 50% каждая, детализация выполняется на основе. среди пользователей мужского и женского пола, которые являются резидентами. Среди них провинция с самой высокой долей мужчин после бурения — провинция Шаньдун, провинция с самой высокой долей женщин после бурения — провинция Хэнань. Результаты этого анализа могут отражать очевидные различия в информации о провинции проживания пользователей мужского и женского пола в этой группе, а также в рамках одного Анализа. распределения Людям трудно сделать приведенный выше вывод. Детальный анализ большинство результатов также могут отображаться в виде круговых диаграмм, гистограмм или линейных диаграмм.,Рисунок 6-5 показана группа людей, исполняющих «Провинция» в зависимости от пола. постоянного проживания Функциональная схема детального анализа。

Рисунок 6-5 Схематическая диаграмма функции детализации толпы
Рисунок 6-5 Схематическая диаграмма функции детализации толпы

Межпопуляционный анализ

Межпопуляционный анализ может выбирать несколько размеров портретной метки.,Данные индикатора толпы при различных комбинациях значений меток рассчитываются на основе поперечного сечения. По сравнению с анализом детализации, который фокусируется только на углубленном анализе определенного значения тега.,Перекрестный анализ больше фокусируется на многомерном комплексном анализе.,Результаты включают аналитические данные, объединенные по всем измерениям. Например, проверьте среднее время онлайн пользователей после перекрестного расчета пола и провинции проживания указанной группы людей.,Результаты анализа включают долю людей после перекрестного сочетания мужского и женского пола и всех провинций, а также средние данные о времени онлайн. Результаты перекрестного анализа могут отображаться разными цветами в зависимости от их числовых значений.,Это позволяет быстро различать и находить ключевые результаты анализа. На рисунке 6-6 представлена ​​схема перекрестного анализа определенной группы людей в зависимости от пола и провинции проживания.,Среди них мужской пользовательский модуль Пекина имеет самый темный цвет.,Представляя эту группу, пользователи-мужчины в Пекине имеют наибольшее среднее время онлайн.,Имеет замечательные характеристики.

картина6-6 Межпопуляционный анализсигналкартина
картина6-6 Межпопуляционный анализсигналкартина

Сравнительный анализ толпы

Сравнительный анализ Сравнивая результаты портретного анализа двух групп, можно выявить основные различия между группами. Сравнительный анализ большинство может воспользоваться Анализом распределения большинство результатов подсчитаны,Предположим, что обе группы A и B рассчитали данные о гендерном распределении.,Среди них доля мужчин и женщин в группе А составляет 60% и 40% соответственно.,Доля мужчин и женщин в группе Б составляет 70% и 30% соответственно.,Сопоставляя кольцевые диаграммы пропорций двух групп, вы можете сравнить основные различия между группами.

Для количественной оценки разницы в профильном распределении между разными группами людей можно ввести для расчета индекс TGI. Формула расчета: (доля людей с определенной характеристикой в ​​целевой группе)*. 100 / (Сравните долю людей с этим признаком в населении). Если рассчитанное значение TGI равно 100, это означает, что между ними нет разницы; когда разница между значением TGI и 100 больше, это означает, что разница между ними более очевидна, и это также может обеспечить обратную связь; Основные характеристики толпы. Группа сравнения в формуле расчета TGI обычно относится ко всей группе пользователей с целью выявления основного различия между группой и пользователями рынка. Любая другая группа людей также может рассматриваться как группа сравнения с основной целью; найти значимую разницу между любыми двумя группами. Или возьмем в качестве примера группы A и B. Среди них TGI пользователей-мужчин. = (60% / 70%)*100 = 85,7, что указывает на небольшую разницу в доле пользователей-мужчин среди групп. На рис. 6-7 показаны две группы людей, выполняющих «Сравнительный». анализ Функциональная диаграмма толпы, на которой показаны все значения TGI с учетом пола и провинции проживания, среди которых женщины и провинция Хэнань имеют существенные различия.

 Рисунок 6-7 Сравнительный анализ Функциональная диаграмма большинства
Рисунок 6-7 Сравнительный анализ Функциональная диаграмма большинства

Эта статья взята из книги «Портреты пользователей: построение платформ и бизнес-практика». При перепечатке указывайте источник.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose