用户趋势

近年来，旅游消费频次和规模持续增长。自2005年至2016年，旅游消费频次增长近两倍，单次消费金额翻了一番，旅游已发展成为重要的消费活动。

手工化处理(2004前) 旅游与互联网融合，多元参与(2005-2009) 电商平台介入，景区智慧化(2010-2014) 互联网+旅游，数字旅游(2015至今)

浦东新区气温变化趋势 该可视化图表直观展示了浦东新区一段时间内的气温变化情况，可以帮助用户快速了解气温走势。

在当前信息时代，资源下载方式正在经历深刻变革。随着技术的不断进步，传统资源获取方式正被数字化和网络化所取代。

MK趋势检验MATLAB代码详解####一、MK趋势检验简介Mann-Kendall (MK)检验是一种非参数统计检验方法，用于检测时间序列数据中的趋势变化。它不仅可以判断时间序列是否存在单调上升或下降的趋势，还可以确定趋势变化的显著性。在环境科学、水文学、气象学等多个领域有着广泛的应用。 ####二、MATLAB代码详解##### 1.数据准备我们需要从Excel文件中读取数据。在这个例子中，数据存储在一个名为A的变量中，并将其分为两个向量x和y，分别代表时间序列的时间戳和观测值。 matlab A = b;t%假设b是从Excel文件读取的数据x = A(:,1); %第一列为时间戳y = A(:,2); %第二列为观测值 ##### 2.计算统计量接下来，我们计算MK检验所需的统计量。 - N:观测值的数量。 - Sk:前k个数据点的累积和。 - UFk:正向统计量。 - UBk:反向统计量。 matlab N = length(y); n = N; Sk = zeros(N, 1); UFk = zeros(N, 1); s = 0; for i = 2:n for j = 1:i if y(i) > y(j) s = s + 1; end; Sk(i) = s; E = i * (i - 1) / 4; Var = i * (i - 1) * (2*i + 5) / 72; UFk(i) = (Sk(i) - E) / sqrt(Var); end;这里，Sk表示前k个数据点中后一个数据点大于前面所有数据点的数量之和。UFk是标准化后的累积差值，用于正向趋势检测。对于反向趋势检测，我们还需要计算UBk： ```matlab y2 = zeros(N, 1); Sk2 = zeros(N, 1); UBk = zeros(N, 1); s = 0; for i = 1:n y2(i) = y(n - i + 1); end; for i = 2:n for j = 1:i if y2(i) > y2(j) s = s + 1; end; Sk2(i) = s; E = i * (i - 1) / 4; Var = i * (i - 1) * (2*i + 5) /

此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本，用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回，其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。

Gartner 2019 魔力象限报告对 BI 平台进行了全新定义，并深度解析了该领域的最新发展趋势。这份报告还对行业标杆企业进行了排名，为企业了解 BI 平台发展方向提供了权威参考。

sys用户 存储至关重要的数据字典基表和视图，维护数据库运行。 拥有DBA、SYSOPER等权限，权限最高。 system用户 存储次要的内部数据，如特性或工具管理信息。 拥有普通DBA角色权限。 权限差异 sys用户具有SYSDBA或SYSOPER系统权限，只能使用这两个身份登录EM。 system用户只能使用normal身份登录EM，除非授予SYSDBA或SYSOPER权限。

用户画像，即 User Profile，是基于用户在互联网上的行为数据，经过收集和分析，为用户打上的一系列标签的集合。这些标签可以是用户的性别、地域、收入、情感状态、兴趣爱好以及消费倾向等。用户画像的构建有助于理解用户特征和行为模式。 需要注意的是，用户画像并非简单的标签堆砌，它更强调对用户群体特征的概括和提炼。用户画像的构建需要结合数据分析和专业领域知识，才能更加准确地描述用户群体。 与用户画像容易混淆的概念是用户角色 (User Persona)。用户角色是产品设计和用户调研中常用的方法，它通过构建虚拟的典型用户来代表目标用户群体。用户角色的描述通常包含用户的年龄、职业、教育背景、兴趣爱好、生活方式等信息，以及他们在特定场景下的目标、行为和痛点。 用户角色的构建依赖于用户研究和数据分析，它能够帮助产品团队更好地理解用户需求，并设计出更符合用户期望的产品。

用户画像概述 用户画像，通过不同数据维度刻画用户，利用数据分析为用户打上语义标签，将用户的行为和偏好抽象成多元化的人物标签，构建用户实体。 用户画像可以使用语义化表示，例如： 基础属性: 性别（男、女）、职业（学生、老师、白领） 价值属性: 高价值、中价值、低价值客户 用户画像也可以使用数学建模，将标签视为特征空间的维度变量，用户画像则表示为特征空间中的稀疏向量。 用户画像的应用 用户画像在互联网行业应用广泛，因为它可以定性和定量地描述用户： 定性: 抽象概括用户的生活场景和使用场景 定量: 统计分析用户的行为数据，挖掘核心用户价值 用户画像的动态性 用户画像的结果受数据动态变化影响，用户的静态信息属性（基础信息）相对稳定，但用户的行为数据会随时间变化。