架构师训练营 week13 课后作业

以下两题，完成一题即可

1 你所在的行业，常用的数据分析指标有哪些？请简述。

2 Google 搜索引擎是如何对搜索结果进行排序的？（请用自己的语言描述 PageRank 算法。）

答：

1、互联网运营常用数据指标

新增用户数

• 新增用户数是网站增长性的关键指标，指新增加的访问网站的用户数（或者新下载 App 的用户数），对于一个处于爆发期的网站，新增用户数会在短期内出现倍增的走势，是网站的战略机遇期，很多大型网站都经历过一个甚至多个短期内用户暴增的阶段。新增用户数有日新增用户数、周新增用户数、月新增用户数等几种统计口径。

用户留存率

• 新增的用户并不一定总是对网站（App）满意，在使用网站（App）后感到不满意，可能会注销账户（卸载 App），这些辛苦获取来的用户就流失掉了。网站把经过一段时间依然没有流失的用户称作留存用户，留存用户数比当期新增用户数就是用户留存率。

用户留存率 = 留存用户数 / 当期新增用户数

计算留存有时间窗口，即和当期数据比，3 天前新增用户留存的，称作 3 日留存；相应的，还有 5 日留存、7 日留存等。新增用户可以通过广告、促销、病毒营销等手段获取，但是要让用户留下来，就必须要使产品有实打实的价值。用户留存率是反映用户体验和产品价值的一个重要指标，一般说来，3 日留存率能做到 40% 以上就算不错了。和用户留存率对应的是用户流失率。

用户流失率 = 1 - 用户留存率

活跃用户数

• 用户下载注册，但是很少打开产品，表示产品缺乏黏性和吸引力。活跃用户数表示打开使用产品的用户数，根据统计口径不同，有日活跃用户数、月活跃用户数等。提升活跃是网站运营的重要目标，各类 App 常用推送优惠促销消息给用户的手段促使用户打开产品。

PV

• 打开产品就算活跃，打开以后是否频繁操作，就用 PV 这个指标衡量，用户每次点击，每个页面跳转，被称为一个 PV（Page View）。PV 是网页访问统计的重要指标，在移动 App 上，需要进行一些变通来进行统计。

GMV

• GMV 即成交总金额（Gross Merchandise Volume），是电商网站统计营业额（流水）、反映网站营收能力的重要指标。和 GMV 配合使用的还有订单量（用户下单总量）、客单价（单个订单的平均价格）等。

转化率

• 转化率是指在电商网站产生购买行为的用户与访问用户之比。

转化率 = 有购买行为的用户数 / 总访问用户数

用户从进入网站（App）到最后购买成功，可能需要经过复杂的访问路径，每个环节都有可能会离开：进入首页想了想没什么要买的，然后离开；搜索结果看了看不想买，然

后离开；进入商品详情页面，看看评价、看看图片、看看价格，然后离开；放入购物车后又想了想自己的钱包，然后离开；支付的时候发现不支持自己喜欢的支付方式，然后

离开…一个用户从进入网站到支付，完成一笔真正的消费，中间会有很大概率流失，网站必须要想尽各种办法：个性化推荐、打折促销、免运费、送红包、分期支付，以留住

用户，提高转化率。

2、PageRank 是 Google 用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是 Google 用来衡量一个网站的好坏的标准。在揉合了诸如 Title 标识和 Keywords 标识等所有其它因素之后，Google 通过 PageRank 来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中另网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。其级别从 0 到 10 级，10 级为满分。PR 值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。例如：一个 PR 值为 1 的网站表明这个网站不太具有流行度，而 PR 值为 7 到 10 则表明这个网站非常受欢迎（或者说极其重要）。一般 PR 值达到 4，就算是一个不错的网站了。Google 把自己的网站的 PR 值定到 10，这说明 Google 这个网站是非常受欢迎的，也可以说这个网站非常重要。

PageRank 除了考虑到入链数量的影响，还参考了网页质量因素，两者相结合获得了更好的网页重要性评价标准。

对于某个互联网网页 A 来说，该网页 PageRank 的计算基于以下两个基本假设：

数量假设：在 Web 图模型中，如果一个页面节点接收到的其他网页指向的入链数量越多，那么这个页面越重要。

质量假设：指向页面 A 的入链质量不同，质量高的页面会通过链接向其他页面传递更多的权重。所以越是质量高的页面指向页面 A，则页面 A 越重要。

       利用以上两个假设，PageRank 算法刚开始赋予每个网页相同的重要性得分，通过迭代递归计算来更新每个页面节点的 PageRank 得分，直到得分稳定为止。 PageRank 计算得出的结果是网页的重要性评价，这和用户输入的查询是没有任何关系的，即算法是主题无关的。假设有一个搜索引擎，其相似度计算函数不考虑内容相似因素，完全采用 PageRank 来进行排序，那么这个搜索引擎的表现是什么样子的呢？这个搜索引擎对于任意不同的查询请求，返回的结果都是相同的，即返回 PageRank 值较高的页面。

PageRank 的计算充分利用了两个假设：数量假设和质量假设。步骤如下：

      1）在初始阶段：网页通过链接关系构建起 Web 图，每个页面设置相同的 PageRank 值，通过若干轮的计算，会得到每个页面所获得的最终 PageRank 值。随着每一轮的计算进行，网页当前的 PageRank 值会不断得到更新。

      2）在一轮中更新页面 PageRank 得分的计算方法：在一轮更新页面 PageRank 得分的计算中，每个页面将其当前的 PageRank 值平均分配到本页面包含的出链上，这样每个链接即获得了相应的权值。而每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的 PageRank 得分。当每个页面都获得了更新后的 PageRank 值，就完成了一轮 PageRank 计算。