前言用户行为分析是对用户在产品或触点上产生的行为及行为背后的数据进行分析，通过构建用户行为数据分析体系或者用户画像，来改变产品、营销、运营决策，实现精细化运营，指导业务增长。总之，很重要。先来看下用户类行为指标说明，然后下面详解常写的指标。仅供参考，实际开发逻辑还是按业务需求为标准。指标名称解释说明新增用户首次联网使用应用的用户，如果一个用户首次打开某APP，那这个用户定义为新增用户：卸载再安装的设备，不会被算作一次新增，新增用户包括日新增用户，周新增用户，月新增用户。活跃用户打开应用的用户即为活跃用户，不考虑用户的使用情况，每天一台设备打开多次会话被记为一个活跃用户周（月）活跃用户用户以设备

前言用户行为分析是对用户在产品或触点上产生的行为及行为背后的数据进行分析，通过构建用户行为数据分析体系或者用户画像，来改变产品、营销、运营决策，实现精细化运营，指导业务增长。总之，很重要。先来看下用户类行为指标说明，然后下面详解常写的指标。仅供参考，实际开发逻辑还是按业务需求为标准。指标名称解释说明新增用户首次联网使用应用的用户，如果一个用户首次打开某APP，那这个用户定义为新增用户：卸载再安装的设备，不会被算作一次新增，新增用户包括日新增用户，周新增用户，月新增用户。活跃用户打开应用的用户即为活跃用户，不考虑用户的使用情况，每天一台设备打开多次会话被记为一个活跃用户周（月）活跃用户用户以设备

关注公众号：大数据技术派，回复资料，领取1024G资料。本文首发于我的个人博客：数仓建模—指标体系指标体系提起指标这个词，每个人似乎都可以说出几个指标，像经常在工作中会听到的日活、月活、注册率、转化率、交易量等事实上指标就是用来量化事物的一个工具，帮助我们去将一些抽象的事件得出一个轮廓上的描述。例如我们可以从指标上判断一个产品的好坏，用户粘性等等，例如我们通过日活能去判断出我们整个产品的用户量，从而能反应出我们这个产品的一个健康程度，也就是否处于增长过程中。一个好的数据指标体系可以助力业务快速的解构业务、理解业务、发现业务问题，快速定位原因，并且找到最合适的解决方案。因此学习搭建一个好的数据指

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之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f

之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f