花了一周，我归纳了120个数据指标与术语。

Average Revenue Per Paying User）：每付费比如说用户最低收入。

再次，关于的广告通路可供使用的相似CPM、CPC、CPA等衡生产量，还包括以下6个衡生产量。

CTR（click through rate）：游标亲率，是基准的广告效果非常关键的一个衡生产量：内容被游标的每一次/内容展现出的每一次。

CVR(Click Value Rate)：再生亲率【基准CPA的广告效果的衡生产量】

CAC(Customer Acquisition Cost)：获客出本【提供一个客户所花掉的出本】

CPR(Cost Per Response)：每回应出本【以网页者的每一个回应计费】

ADPV(Advertisement Page View)：载有的广告的pa-geview流生产量

ADimp(ADimpression)：单个的广告的展览每一次

统计资料生物信息学用语

比如说用户所画简单来说，比如说用户所画是根据比如说用户的社不会特性、生活习惯性、消费使用暴力等信息而一般化近似值出来的一个标签化比如说用户静态。便是比如说用户所画的基本在于给比如说用户贴“标签”。（涉及的元素比如比如说用户的姓名、年龄、收入、向来、购物习惯性等等）

猎手静态（AARRR）提供比如说用户（Acquisition）、减低有名度（Activation）、减低遗留亲率（Retention）、提供收入（Reve-nue)、自传布（Refer)，这个五个单词的简写，分别也就是说比如说用户精神上周期当中的5个关键环节。

RARRA静态

AARRR静态的基本在于获客，而在RARRA的静态下，专注比如说用户的遗留。

OSM静态

UJM静态

UJM静态（User Journey Map，比如说用户旅程地布）就是我们在内部设计一款厂商的流程当中，必须要去解构的比如说用户精神上旅程。

RFM

根据客户的融资频次和融资额基准客户的价个为数，对客户透过细分。RFM是基准客户价个为数的三个维度，则有R（Recency）融资每隔、F（Frequency）融资频度、M（Monetary）融资保证金组出。

ABTest

AB测试是为APP或Web的界面/流程制来作两个（A/B）或多个（A/B/n）版，在同一天维度当中，分别让组出出分不尽相同/相似的访客群组（目标人群）随机的采访这些版，收集各群组的比如说用户感受统计资料为数据和经营范围统计资料为数据，再次科学研究、检验出最优版，在此之前采用。

统计资料为数据埋点

统计资料为数据埋点是一种惯用的统计资料为计算机系统新方法，是统计资料为数据厂商经理、统计资料为数据公交系统以及统计资料生物信息学师，基于经营范围能够或厂商能够对比如说用户在运用于内激发使用暴力的每一个重大事件也就是说的主页和位置拔除之外预定义，并通过挖掘出工具批示统计资料统计资料为数据，以便之外医务人员追踪比如说用户使用暴力和运用于使用具体情况，推动厂商最佳化或称之为导公交系统的一项工程 [2] 。

比如说用户精神上周期价个为数

LTV（life time value）也就是比如说用户精神上周期价个为数，是厂商从比如说用户提供到生产量减少所得到的全部收入的总和。LTV用于基准比如说用户对厂商所激发的价个为数，是所有比如说用户公交系统意图为了更佳的终极衡生产量，同时LTV也无论如何是所有公交系统意图的终究基准衡生产量。

总括科学研究

在统计资料为数据时代，的广告的可供使用效果检验通常不会激发很多的疑问。而总括科学研究（Attribution Analysis）要解决的疑问就是的广告效果的激发，其军功无论如何如何合理的分配给哪些通路 [3] 。

统计资料学惯用语

绝对为数和相对为数

绝对为数：是底物客观现象相对于之下在一定时间、一定地点下的现有、总水平的综合衡生产量，也是统计资料生物信息学当中惯用的衡生产量。比如年GDP，总人口等等 [4] 。

相对为数：是称之为两个有密切联系的衡生产量近似值而近似值出来的系为数，它是底物客观现象密切关连的生产量密切联系紧密总体的综合衡生产量。相对为数一般以倍为数、小为数等暗示。相对为数的近似值公式：

相对为数=更为个为数（比为数）/基石个为数（基为数）

多于和估

多于：是相对为数当中的一种，它暗示一个为数是另一个为数的百分之几，也特指百分亲率或小为数。多于的个为数是100，也就是用1%来作为等价其单位，因此便于更为。

估：是称之为各有不同时代以小为数的基本暗示的相对衡生产量的变动振幅，1%等同1个估。

频为数和频亲率

频为数：一个统计资料为数据在适度当中浮现的每一次。

频亲率：某一重大事件起因的每一次与总的重大事件为数之比。频亲率通惯用%-或小为数暗示。

%-与%-

%-：是称之为在相对于之下当中各统计资料为数据占到相对于之下的比例，通常凸显相对于之下的构出和%-，即部分与适度密切关连的关连。

%-：是检验(或相对于之下)当中各各有不同都可统计资料为数据密切关连的比个为数，由于%-不是部分与适度密切关连的对比关连，因而比个为数或许大于1。

表达式

表达式来光于为数学，是可移植当中能储存近似值结果或能暗示个为数一般化概念。表达式可以通过表达式名采访。

连续表达式

在统计资料学当中，表达式按表达式个为数无论如何连续可包含连续表达式与DFT表达式两种。在一定上行内可以任意所取个为数的表达式叫连续表达式，其系为数是在在的，紧靠两个系为数可来作无限分割，即可所取无限个系为数。如:年龄、腰围等表达式。

DFT表达式

DFT表达式的各表达式个为数密切关连都是以整为数锁住的，如人为数、工厂为数、机械台为数等，都勉强按整为数近似值。DFT表达式的系为数勉强用计为数的新方法所取得。

起因表达式

又名分类表达式：太阳黑子的个体勉强归属于几种互不不相容都可当中的一种时，一般是用非进制来表达其都可，这样的太阳黑子统计资料为数据特指起因表达式。可以理解出可以分都可的表达式，如学历、性别、婚否等。

均个为数

即最低个为数，略高于是暗示四组统计资料为数据以外趋势的生产量为数，是称之为在四组统计资料为数据当中所有统计资料为数据之和再成正比这组统计资料为数据的个为数。

当人口统计资料

对于局限的三集，可以通过把所有捕捉到个为数轻重排列后找出正当中的一个来作为当人口统计资料。如果捕捉到个为数有偶为数个，通常所取最当正中间的两个系为数的略高于来作为当人口统计资料。

缺失个为数

它称之为的是现有统计资料为数据以外某个或某些特性的个为数是不无论如何的。

出现异常个为数

称之为四组定生产量个为数当中与最低个为数的偏差有约两倍期望个为数的定生产量个为数，与最低个为数的偏差有约三倍期望个为数的定生产量个为数，特指整体出现异常的出现异常个为数。

均值

是基准随机表达式或四组统计资料为数据时DFT总体的等价。微积分当中均值用来等价随机表达式和其为数学期望（即均个为数）密切关连的拉长总体。统计资料当中的均值（检验均值）是每个检验个为数与全体检验个为数的略高于之差的平方个为数的略高于。在许多实际疑问当中，科学研究均值即拉长总体相对于较关键含意。均值是基准光统计资料为数据和期望个为数相差的等价个为数。

期望个为数

又常称均均值，是离均差平方的算术略高于的平方根，用σ暗示。期望个为数是均值的算术平方根。期望个为数能凸显一个统计资料为数据集的DFT总体。略高于不尽相同的两组统计资料为数据，期望个为数未必不尽相同。

穆迪标准差

穆迪标准差是用来凸显两个表达式线性之外总体的统计资料生产量。标准差用r暗示，其当中n为检验生产量，则有两个表达式的太阳黑子个为数和均个为数。r说明了的是两个表达式间线性之外强弱的总体。r的绝对个为数越远表明之外性越强。

统计资料为数据报告惯用用语

倍为数和番为数

倍为数：用一个统计资料为数据成正比另一个统计资料为数据取得，倍为数一般用来暗示持续上升、增加振幅，一般不暗示减少振幅。

吊n番：称之为原来生产量的2的n次方。

下同和环比

下同：称之为的是与历史同时代的统计资料为数据都是而取得的比个为数，底物感官演进的相对性。

环比：称之为与上一个统计资料时代的个为数透过对比取得的个为数，主要凸显感官的逐期演进的具体情况。

短时间内：增加的绝对生产量=现期生产量-基期生产量

国民工业产值：增加速度=（现期生产量-基期生产量）÷基期生产量

增加亲率：短时间内与基期生产量之比。

能光消耗：即增加的振幅，也可理解为短时间内。

基期和现期

基期：被用来作参照物的时代特指基期，说明了基期的生产量即为基期生产量。

现期：相对于基期的特指现期，说明了现期的生产量即为现期生产量。

YTD:截止到直到现在为止本年度的

LY:last year上次

YoY——刚开始年相对于

MAT（moving annual total）：年度动态变化总个为数

Q4/Q1：4上半年/1上半年

GDP:国内生产总个为数

GNH（gross national happiness）：国民美好衡生产量

GNP:国民生产总个为数

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参考资料

[1]

历史书籍: 《大统计资料为数据比如说用户使用暴力科学研究所画实操范本》

[2][3][4]

都只阐释：64个统计资料生物信息学惯用用语！: _I7RA

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