


Analyse de données et portraits d'utilisateurs utilisant PHP pour développer de petits programmes
Analyse de données et portraits d'utilisateurs utilisant PHP pour développer des mini-programmes
Avec le développement rapide de l'Internet mobile, les mini-programmes sont devenus un formulaire de candidature très populaire. Dans le processus d'exploitation des mini-programmes, l'analyse des données et les portraits des utilisateurs sont des tâches très importantes. Cet article présentera comment utiliser le langage PHP pour développer des systèmes d'analyse de données et de portrait d'utilisateurs pour de petits programmes.
1. Conception du système d'analyse des données
- Collecte de données
La collecte de données est la première étape de l'analyse des données. Nous devons collecter des données pertinentes telles que le comportement des utilisateurs, les visites, le temps d'attente des pages, etc. . Ces données peuvent être collectées via l'interface API fournie par le backend du mini programme.
Exemple de code :
// 获取小程序访问记录 function getMiniprogramVisitData($access_token, $start_date, $end_date) { $url = "https://api.weixin.qq.com/datacube/getweanalysisappidvisitpage?access_token=" . $access_token; $data = array( "begin_date" => $start_date, "end_date" => $end_date ); $json_data = json_encode($data); // 发起网络请求,获取数据 $result = http_post($url, $json_data); $result = json_decode($result, true); return $result; } // 发送POST请求 function http_post($url, $data) { $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); $output = curl_exec($ch); curl_close($ch); return $output; }
- Stockage des données
Nous pouvons utiliser des bases de données telles que MySQL pour stocker les données collectées pour une analyse et une utilisation ultérieures. Nous devons concevoir une structure de table de données appropriée pour stocker les données collectées.
Exemple de code :
// 存储小程序访问记录 function saveMiniprogramVisitData($data) { $conn = mysqli_connect("localhost", "root", "password", "database"); if (!$conn) { die("连接数据库失败:" . mysqli_connect_error()); } $sql = "INSERT INTO visit_data (date, visit_uv, visit_pv) VALUES ('" . $data['date'] . "', " . $data['visit_uv'] . ", " . $data['visit_pv'] . ")"; if (mysqli_query($conn, $sql)) { echo "数据存储成功"; } else { echo "数据存储失败:" . mysqli_error($conn); } mysqli_close($conn); }
- Analyse des données
Pendant le processus d'analyse des données, nous pouvons utiliser diverses méthodes et algorithmes statistiques, tels que des moyennes, des histogrammes, des graphiques linéaires, etc., pour analyser et analyser les données collectées. . PHP fournit une multitude de bibliothèques de graphiques et de fonctions de traitement de données, et nous pouvons utiliser ces outils pour effectuer des analyses de données.
Exemple de code :
// 统计小程序访问次数 function countMiniprogramVisitTimes($start_date, $end_date) { $conn = mysqli_connect("localhost", "root", "password", "database"); if (!$conn) { die("连接数据库失败:" . mysqli_connect_error()); } $sql = "SELECT COUNT(*) AS visit_times FROM visit_data WHERE date >= '" . $start_date . "' AND date <= '" . $end_date . "'"; $result = mysqli_query($conn, $sql); $row = mysqli_fetch_assoc($result); mysqli_close($conn); return $row['visit_times']; }
2. Conception du système de portraits d'utilisateurs
- Collecte de données utilisateur
La collecte de données utilisateur est la base pour dessiner des portraits d'utilisateurs. Nous devons collecter les informations de base et les caractéristiques comportementales des utilisateurs. Dans le mini programme, nous pouvons obtenir l'identifiant WeChat de l'utilisateur, sa situation géographique, son historique d'achat et d'autres informations grâce à l'autorisation de l'utilisateur.
Exemple de code :
// 获取用户微信号 function getUserWechatId($access_token, $code) { $url = "https://api.weixin.qq.com/sns/jscode2session?appid=APPID&secret=APPSECRET&js_code=" . $code . "&grant_type=authorization_code"; $result = http_get($url); $result = json_decode($result, true); $wechat_id = $result['openid']; return $wechat_id; } // 发送GET请求 function http_get($url) { $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); $output = curl_exec($ch); curl_close($ch); return $output; }
- Génération de portraits d'utilisateurs
La génération de portraits d'utilisateurs est basée sur l'analyse du comportement et des caractéristiques des utilisateurs. Nous devons utiliser des méthodes telles que l'exploration de données et l'apprentissage automatique pour générer des portraits d'utilisateurs. PHP fournit de nombreuses bibliothèques et fonctions d'analyse de données et d'apprentissage automatique, telles que scikit-learn et tensorflow, etc. Nous pouvons utiliser ces outils pour générer des portraits d'utilisateurs.
Exemple de code :
// 生成用户画像 function generateUserPortrait($user_id) { $conn = mysqli_connect("localhost", "root", "password", "database"); if (!$conn) { die("连接数据库失败:" . mysqli_connect_error()); } $sql = "SELECT * FROM user_data WHERE user_id = " . $user_id; $result = mysqli_query($conn, $sql); $row = mysqli_fetch_assoc($result); // 对用户数据进行分析和处理 // ... mysqli_close($conn); return $user_portrait; }
3. Résumé
Cet article présente comment utiliser PHP pour développer des systèmes d'analyse de données et de profilage d'utilisateurs pour de petits programmes. Grâce à l'analyse des données, nous pouvons surveiller le fonctionnement des mini-programmes en temps réel et ajuster les stratégies d'optimisation en temps opportun ; grâce aux portraits des utilisateurs, nous pouvons mieux comprendre les besoins des utilisateurs et leurs caractéristiques comportementales, offrant ainsi une meilleure expérience utilisateur et de meilleurs services. J'espère que le contenu ci-dessus sera utile pour l'analyse des données et le développement de portraits d'utilisateurs de mini-programmes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Pandas est un puissant outil d'analyse de données qui peut facilement lire et traiter différents types de fichiers de données. Parmi eux, les fichiers CSV sont l’un des formats de fichiers de données les plus courants et les plus utilisés. Cet article expliquera comment utiliser Pandas pour lire des fichiers CSV et effectuer une analyse de données, et fournira des exemples de code spécifiques. 1. Importez les bibliothèques nécessaires Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque Pandas et les autres bibliothèques associées qui peuvent être nécessaires, comme indiqué ci-dessous : importpandasaspd 2. Lisez le fichier CSV à l'aide de Pan

Méthodes courantes d'analyse des données : 1. Méthode d'analyse comparative ; 2. Méthode d'analyse structurelle ; 3. Méthode d'analyse croisée ; 5. Méthode d'analyse des causes et des effets ; , Méthode d'analyse en composantes principales ; 9. Méthode d'analyse de dispersion ; 10. Méthode d'analyse matricielle. Introduction détaillée : 1. Méthode d'analyse comparative : Analyse comparative de deux ou plusieurs données pour trouver les différences et les modèles ; 2. Méthode d'analyse structurelle : Une méthode d'analyse comparative entre chaque partie de l'ensemble et l'ensemble. , etc.

Suite au dernier inventaire des « 11 graphiques de base que les data scientists utilisent 95 % du temps », nous vous présenterons aujourd'hui 11 distributions de base que les data scientists utilisent 95 % du temps. La maîtrise de ces distributions nous aide à comprendre plus profondément la nature des données et à faire des inférences et des prédictions plus précises lors de l'analyse des données et de la prise de décision. 1. Distribution normale La distribution normale, également connue sous le nom de distribution gaussienne, est une distribution de probabilité continue. Il présente une courbe symétrique en forme de cloche avec la moyenne (μ) comme centre et l'écart type (σ) comme largeur. La distribution normale a une valeur d'application importante dans de nombreux domaines tels que les statistiques, la théorie des probabilités et l'ingénierie.

Dans la société intelligente d’aujourd’hui, l’apprentissage automatique et l’analyse des données sont des outils indispensables qui peuvent aider les individus à mieux comprendre et utiliser de grandes quantités de données. Dans ces domaines, le langage Go est également devenu un langage de programmation qui a beaucoup retenu l'attention. Sa rapidité et son efficacité en font le choix de nombreux programmeurs. Cet article explique comment utiliser le langage Go pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données. 1. L'écosystème du langage Go d'apprentissage automatique n'est pas aussi riche que Python et R. Cependant, à mesure que de plus en plus de personnes commencent à l'utiliser, certaines bibliothèques et frameworks d'apprentissage automatique

Comment utiliser les interfaces ECharts et PHP pour mettre en œuvre l'analyse des données et la prédiction des graphiques statistiques. L'analyse et la prédiction des données jouent un rôle important dans divers domaines. Elles peuvent nous aider à comprendre les tendances et les modèles de données et fournir des références pour les décisions futures. ECharts est une bibliothèque de visualisation de données open source qui fournit des composants graphiques riches et flexibles capables de charger et de traiter dynamiquement des données à l'aide de l'interface PHP. Cet article présentera la méthode de mise en œuvre de l'analyse et de la prédiction des données de graphiques statistiques basée sur ECharts et l'interface PHP, et fournira

1. Dans cette leçon, nous expliquerons l'analyse intégrée des données Excel. Nous la compléterons à travers un cas. Ouvrez le support de cours et cliquez sur la cellule E2 pour saisir la formule. 2. Nous sélectionnons ensuite la cellule E53 pour calculer toutes les données suivantes. 3. Ensuite, nous cliquons sur la cellule F2, puis nous entrons la formule pour la calculer. De même, en faisant glisser vers le bas, nous pouvons calculer la valeur souhaitée. 4. Nous sélectionnons la cellule G2, cliquons sur l'onglet Données, cliquez sur Validation des données, sélectionnons et confirmons. 5. Utilisons la même méthode pour remplir automatiquement les cellules ci-dessous qui doivent être calculées. 6. Ensuite, nous calculons le salaire réel et sélectionnons la cellule H2 pour saisir la formule. 7. Ensuite, nous cliquons sur le menu déroulant des valeurs pour cliquer sur d'autres nombres.

L'application du principe solide dans le développement de PHP comprend: 1. Principe de responsabilité unique (SRP): Chaque classe n'est responsable d'une seule fonction. 2. Principe ouvert et ferme (OCP): les changements sont réalisés par extension plutôt que par modification. 3. Principe de substitution de Lisch (LSP): les sous-classes peuvent remplacer les classes de base sans affecter la précision du programme. 4. Principe d'isolement d'interface (ISP): utilisez des interfaces à grain fin pour éviter les dépendances et les méthodes inutilisées. 5. Principe d'inversion de dépendance (DIP): les modules élevés et de bas niveau reposent sur l'abstraction et sont mis en œuvre par injection de dépendance.

Recommandé : 1. Forum d'analyse des données commerciales ; 2. Forum économique de l'Assemblée populaire nationale – Domaine de l'économétrie et des statistiques ; 4. Forum d'apprentissage et d'échange sur l'exploration de données ; . Analyse des données ; 8. Institut de recherche sur l'exploration de données ; 9. S-PLUS, R Statistics Forum.
