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数据仪表盘

更新时间:2019-07-13 07:35:02

数据仪表盘

简介

数据仪表盘主要展示智能推荐AIRec实例在运行过程中的基础指标和衍生指标的表现情况,方便跟过去做对比以及及时了解业务运营状况。
页面上方是数据表,下面是对应的图形化展示,可以选择对比指标进行多维度对比。

计算源数据

我们的指标数据,是依赖于用户通过SDK回传的增量行为数据,按天维度提取分析。如果用户发现指标存在明显异常,请先检查行为数据回传链路是否正常。

指标

PV_CTR:Click-Through-Rate)即点击通过率,计算公式:总点击数/总曝光数。(不去重)

UV_CTR:基于用户的点击率,计算公式:有点击用户/总浏览用户

活跃item数:统计时间内产生过行为的商品总数

概念解释

trace_id: 对应的是行为数据中的trace_id字段,用于区分回传的行为是Alibaba智能推荐产生的流量,还是用户自研系统产生的流量。trace_id具体使用方式见 开发指南-数据规范-trace_id字段含义

跨渠道用户: 即出现在多个桶中的用户指标,我们建议切流是基于固定用户群体,因此此指标应该为0

举例说明:一个user_id=1的用户,回传了两条行为数据,bhv_type均为expose,但是trace_id分别为Alibaba和selfhold,则我们判断,user_id=1的用户,看到的推荐结果,两次分别是自研系统推荐以及阿里推荐系统推荐,则该用户跨渠道了。

scene_id:对应的是行为数据中的scene_id字段