“個數”是“個推”面向 APP 開發者提供數據統計分析的產品，通過可視化埋點技術及大數據分析能力從用戶屬性、渠道質量、行業對比等維度對 APP 進行全面的統計分析。
“個數”不僅可以及時統計用戶的活躍、新增等，還可以分析卸載用戶的成分、流向，此外還能實現流失、付費等用戶關鍵行為的預測，從而幫助 APP 開發者實現用戶精細化運營和全生命週期管理。其中值得一提的是，“個數”在“可視化埋點”及“行為預測”方面的創新，為 APP 開發者在實際運營中帶來了極大的便利。
可視化埋點
埋點是指在產品流程的關鍵部位植入相關統計代碼，以追蹤用戶行為，統計關鍵流程的使用程度，並將數據以日誌的方式上報至服務器的過程。
目前，數據埋點採集模式主要有代碼埋點、無埋點、可視化埋點等方式。
“代碼埋點”是指在監控頁面上加入基礎 js，根據需求添加監控代碼。它的優點是靈活，具有自定義設置、按需分析數據的功能。但針對複雜網站，開發者每次修改一個頁面就得重新調整埋點方案，成本較大。
“無埋點”的原理是“全部採集，按需選取”，它可以對頁面中所有交互元素的用戶行為進行採集，先收集檢測頁面的內容，然後再通過界面配置決定分析哪些數據。但“無埋點”是標準化採集，如果需要設置自定義的採集方式仍需要代碼埋點助力。
“可視化埋點”通常是指開發者通過設備連接用戶行為分析工具，直接在數據接入管理界面上對可交互且交互後有效果的頁面元素（如：圖片、按鈕、鏈接等）進行操作實現數據埋點，下發採集代碼生效回數的埋點方式。個推應用統計“個數”就是可視化埋點的代表產品之一。
“個數”為什麼會增加可視化埋點
功能？當下移動互聯網正處於高速發展且發展形勢瞬息萬變的階段中，開發者需要及時根據大數據的分析、反饋，對業務功能做出調整。在傳統的操作模式中，開發者瞭解不同節點的數據，就需要對相應代碼裡面的埋點進行修改，並測試發佈，最後才能在應用商店審核、上線。這個週期耗時長，無法滿足業務的需求。因此，個推應用統計“個數”採用“可視化埋點”的技術去幫助開發者解決這一痛點。
“個數”的可視化埋點靈活、方便，開發者不需對數據追蹤點添加任何代碼，只需要連接管理臺並圈選頁面中需要埋點的元素，即可添加隨時生效的界面追蹤點。同時“個數”擁有強大的數據分析能力，能夠提供準確、有效的數據給開發者們。
可視化埋點主要具有以下特性：
零代碼，無需代碼，節省成本
免更新，新增便捷，無需升級
易測試，圈選測試，實時呈現
換而言之，可視化埋點不僅可以幫助企業節約成本，還可以提高開發人員和運營人員的工作效率。
行為預測
個推應用統計“個數”的行為預測主要包括流失預測、卸載預測、付費預測等，它的原理是基於 APP 歷史行為數據構建算法模型預測用戶關鍵行為，從而幫助開發者達到用戶精細化運營和全生命週期管理的目的。
在這裡需要注意的是，“個數”的行為預測與電商平臺常用的個性化推薦不同，後者主要是基於用戶近期的行為，如瀏覽記錄、購買記錄分析出用戶可能需要的東西，而“個數”是對APP 各渠道卸載數、卸載趨勢等指標的綜合分析，是一種聚類分析，而非針對特定個體的行為分析。
行為預測的步驟
“個數”的行為預測主要分為以下幾個步驟：
1、找到樣本：從歷史數據庫中抽取；
2、特徵抽取：將用戶與數據庫打通並匹配；
3、特徵篩選：保留相關性高的或有價值的特徵；
4、模型訓練：將保留下來的特徵放到模型中進行訓練；（在模型的選用上，個推應用統計“個數”主要用了邏輯迴歸，該模型相對深度學習等其他模型來說較為簡單，但在特徵的篩選上較好處理，得到的結果好解釋並且穩定。）
5、參數優化：根據效果進行調整，如果結果不理想，即可返回調整參數重複以上流程。
實例分析
下面以“個數”的付費預測為例，梳理具體的實現過程。
1、目標問題分解
明確需要進行預測的問題即付費預測，以及確定時間跨度。
2、分析樣本數據
(1) 提取出所有用戶的歷史付費記錄；
(2) 分析付費用戶的構成，比如年齡層次、性別、購買力等；
(3) 提取非付費用戶的歷史數據（可以根據產品的需求，添加條件、或無條件地進行提取），比如活躍但非付費用戶；
(4) 分析非付費用戶的構成。
3、構建模型的特徵
(1) 部分原始數據可以直接作為特徵使用；
(2) 有些數據需要變特徵，比如年齡，可以變換成少年、中年、老年等特徵；
(3) 生成交叉特徵，比如“中年”和“女性”兩種特徵，就可以合併為一個特徵使用。
4、計算特徵的相關性
(1) 計算特徵飽和度，進行飽和度過濾；
(2) 計算特徵 IV、卡方等指標，對進行特徵相關性進行過濾。
5、選用邏輯迴歸進行建模
(1) 選擇適當的參數進行建模；
(2) 模型訓練好後，統計模型的精確度、召回率、AUC 等指標，來評價模型；
(3) 如果模型表現較好，則在驗證集上做驗證，通過後，進行模型保存和預測。
6、預測
加載上述保存的模型，並加載預測數據，進行預測。
7、監控
最後，運營人員還需要對每次預測結果進行關鍵指標監控，及時發現並解決出現的問題，防止意外情況的出現，導致預測無效或預測結果出現偏差。
有了精準的行為預測，運營者就可以將運營目標進行拆分、細化，具體到每個場景和流程當中，針對不同用戶採取不同的推廣渠道、運營策略。例如基於流失預測，運營者能夠提前洞察到用戶的流失行為，提早進行干預，通過個性化內容推薦、消息推送等運營手段對即將流失的用戶進行挽留，從而降低流失率。總的來說，
在大數據行為預測的幫助下，運營者能夠更及時、更全面地瞭解用戶，從而達到精細化運營的目的。關於未來
接下來個推應用統計“個數”還將在其他領域做更多的探索，不斷地挖掘大數據的潛力，結合反饋的數據進一步優化，圍繞客戶提供的樣本數據做更深入的訓練學習等，為開發者提供更全面的大數據服務。
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