数据指标简介

1.1 什么是数据指标

  • 数据指标概念:可将某个事件量化,且可形成数字,来衡量目标。

  • 数据指标的作用:当我们确定下来一套指标,就可以用指标来衡量业务,判断业务好坏

1.2 常用的业务指标

  • 活跃用户指标:一个产品是否成功,如果只看一个指标,那么这个指标一定是活跃用户数

    • 日活(DAU):一天内日均活跃设备数

    • 月活(MAU):一个月内的活跃设备数

    • 周活跃数(WAU):一周内活跃设备数

    • 活跃度(DAU/MAU):体现用户的总体粘度,衡量期间内每日活跃用户的交叉重合情况

  • 新增用户指标:主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标

    • 日新增注册用户量:统计一天内,即指安装应用后,注册APP的用户数。

    • 周新增注册用户量:统计一周内,即指安装应用后,注册APP的用户数。

    • 月新增注册用户量:统计一月内,即指安装应用后,注册APP的用户数。

    • 注册转化率:从点击广告/下载应用到注册用户的转化。

    • DNU占比:新增用户占活跃用户的比例,可以用来衡量产品健康度

      • 新用户占比活跃用户过高,那说明该

### KITTI数据简介 KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集是一个广泛应用于计算机视觉和自动驾驶领域的公开数据集合。该数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院与丰田技术研究所合作创建,旨在提供真实的驾驶环境下的多模态传感器数据[^3]。 具体而言,KITTI数据集包含了多种类型的传感器数据,例如摄像头、激光雷达(LiDAR)、GPS以及IMU(惯性测量单元),这些设备共同记录了城市道路、住宅区以及其他典型交通场景中的动态变化情况。其中,点云数据来源于Velodyne LiDAR扫描仪,能够捕捉三维空间内的物体分布信息;而同步拍摄的彩色图像则可用于目标识别、语义分割等任务[^1]。 ### 应用场景分析 #### 自动驾驶技术研发 在自动驾驶领域,KITTI数据集扮演着重要角色。它不仅提供了丰富的训练素材来优化感知模型性能,还支持针对复杂路况下行人检测、车辆跟踪等功能模块的设计验证工作。例如,基于深度学习框架构建的目标分类网络可以通过利用KITTI中标记好的大量样本实例实现更精准的结果输出[^3]。 #### 计算机视觉算法测试平台 对于从事计算机视觉方向的研究人员来说,KITTI同样具有不可替代的价值。其涵盖了诸如立体匹配(stereo matching)、光流估计(optical flow estimation)等多个经典课题,并且每项任务都配有详尽的标准评测指标体系以便公平比较不同方法之间的优劣之处[^1]。 此外值得注意的是,在实际应用过程中可能还需要考虑其他补充型数据库作为辅助资源,比如关于大规模出租车运行轨迹描述的相关资料也可以为特定情境建模提供更多维度的支持[^2]。 ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 假设加载了一个简单的KITTI点云文件 point_cloud = np.random.rand(100, 3) def visualize_point_cloud(points): fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2]) plt.show() visualize_point_cloud(point_cloud) ``` 以上代码片段展示如何可视化一个随机生成的小规模点云集,这有助于理解处理真实世界中来自KITTI这样的大型公共存储库里的原始数据时所涉及的操作流程之一部分。
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