16|数据模拟:产品级页面数据模拟及热力图生成
柳博文

你好,我是柳博文,欢迎和我一起学习前端工程师的 AI 实战课。
在上节课中,我们初步了解了 UI 的千人千面。因为不同属性的人群会有不同的 UI 结构设计的倾向,我们就可以类比数据的千人千面,借助 AI 的推荐,在端侧重排出符合当前用户喜好的 UI 结构与设计,这就是 UI 的千人千面。
想要更好地分析 UI 千人千面,数据可视化是常用的辅助手段之一。具体到用户在页面中的行为数据的可视化,热力图是一个不错的选择。
这节课,我们就以电商 H5 营销页面为例,通过模拟用户行为的方式生成用户数据,并通过热力图的方式来将用户数据可视化,之后用数据可视化的方式进行人群精细化分析,以及算法模型的训练。
关键数据指标
在模拟用户行为生成用户数据之前,有一些专业的数据指标及相关意义需要我们提前知晓。通常这也是业务埋点时需要收集的各项数据。你可以参考后面的表格来了解。

在上面的表格中,我们需要重点关注 PV、UV、PV 点击率、UV 点击率以及停留时长这五个指标,稍后我们就会通过模拟用户行为来生成这几个指标的数据。
模拟用户行为生成用户数据
在电商领域的营销导购业务中,通常会用 H5 页面将商品以及其他营销活动以 Feeds 形式展示出来。用户通过浏览这个 H5 页面来找到想要购买的目标商品,然后下单完成订单交易。
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1. 本文介绍了通过模拟用户行为生成用户数据,并通过热力图的方式将用户数据可视化的方法,以及进行人群精细化分析和算法模型训练的过程。 2. 重点数据指标包括PV、UV、PV点击率、UV点击率以及停留时长,这些指标对于业务埋点时需要收集的各项数据至关重要。 3. 通过数据模拟和热力图生成,可以更好地分析UI千人千面,实现用户喜好的UI结构与设计的个性化推荐。 4. 数据可视化是常用的辅助手段之一,通过热力图的方式可以直观地展现用户在页面中的行为数据,为人群精细化分析提供了有力支持。 5. 通过算法模型的训练,可以更好地理解用户行为数据,为产品级页面的设计和优化提供指导和支持。
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