一种用户数据展示的方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种用户数据展示的方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.为了实现对目标产品（例如，炫云效果图）的数据分析，提升产品竞争力，需要对用户的流动情况进行统计。
3.目前，为了实现对目标产品的数据分析，当前基于用户对目标产品的使用情况在一维坐标系中进行统计。但是，现有技术只是实现了数据的统计，并不能直观展示用户的变动情况，导致对用户数据的分析效率较差。
4.因此，如何提供一种高效的用户数据展示的方法的技术方案成为亟需解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术的一些实施例的目的在于提供一种用户数据展示的方法、装置、存储介质及电子设备，通过本技术的实施例的技术方案可以实现对使用目标产品的用户的变动情况进行统计和直观展示，提升对用户数据的分析效率。
6.第一方面，本技术的一些实施例提供了一种用户数据展示的方法，包括：获取使用目标产品的用户类型分类图，其中，所述用户类型分类图用于展示用户在不同任务类型中的各任务类型对应的各任务数占比；根据所述各任务数占比的变化情况，确认是否在所述用户类型分类图中生成对应的流向箭头，得到用户类型变动展示图，其中，所述用户类型变动展示图用于展示所述用户在所述各任务类型间的变动情况。
7.本技术的一些实施例通过用户在不同任务类型中的个任务数占比的变动情况，在用户类型分类图中标识出用户的流动情况得到用户类型变动展示图，可以实现对使用目标产品的用户的变动情况进行统计和直观展示，提升对用户数据的分析效率，进而为企业决策提供数据支持。
8.在一些实施例，所述获取使用目标产品的用户类型分类图，包括：获取使用所述目标产品的所述用户和预置分类区域图，其中，所述预置分类区域图中包括：所述各任务类型对应的各任务区域；确认与所述用户对应的所述各任务类型对应的各任务数占比的初始值；将所述各任务数占比的初始值随机添加至所述各任务区域中，得到所述用户类型分类图。
9.本技术的一些实施例通过用户的个任务类型的各任务数占比的初始值添加到对应的任务区域中，得到用户类型分类图，可以直观展示用户在各任务类型中任务数的情况。
10.在一些实施例，所述将所述各任务数占比的初始值随机添加至所述各任务区域中，包括：生成与所述各任务数占比的初始值对应的各圆点，其中，所述各任务数占比的初始值的大小与所述各圆点的直径成正相关；将所述各圆点随机添加至所述各任务区域中。
11.本技术的一些实施例通过圆点的大小反应各任务类型的任务数，可以直观展示用户的任务类型，便于获取用户数据。
12.在一些实施例，所述预置分类坐标图为二维坐标系，所述用户的变动阶段为第一阶段，所述预置分类区域图中包括n个任务区域，n为正整数。
13.本技术的一些实施例通过在二维坐标系中划分多个任务区域，可以涵盖用户的任务类型的情况，易用性较高。
14.在一些实施例，所述根据所述各任务数占比的变化情况，确认是否在所述用户类型分类图中生成对应的流向箭头，包括：将所述各任务数占比的占比变化值和预设指标值进行对比，并将所述各任务类型对应的各任务数的任务变化量与预设数量进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果，确认是否生成所述流向箭头。
15.本技术的一些实施例通过任务数占比变动和任务数的数量变动综合确认使得生成流向箭头，可以精准确认用户是否在各任务类型间发生流动，及时掌握用户的情况。
16.在一些实施例，所述占比变化值为所述各任务数占比的当前值与各任务数占比的初始值的差值，所述任务变化量为所述各任务数的当前数量与各任务数的初始数量的差值。
17.在一些实施例，所述将所述各任务数占比的占比变化值和预设指标值进行对比，并将所述各任务类型对应的各任务数的任务变化值与预设数量进行对比，得到对比结果，包括：若所述各任务数占比的占比变化值中存在至少一个任务类型对应的占比变化值超过所述预设指标值，且所述至少一个任务类型对应的任务变化量超过所述预设数量，则确认所述对比结果为用户发生流动；所述根据所述对比结果，确认是否生成所述流向箭头，包括：确认所述至少一个任务类型中每个任务类型所流向的目标任务类型；生成由所述每个任务类型指向所述目标任务类型的所述流向箭头。
18.本技术的一些实施例通过在任务数占比变动和任务数的数量变动的情况下，并确认用户在任务类型间流向的目标任务类型，生成流向箭头，可以展示用户在各任务类型间发生流动的方向，直观且便于查看。
19.在一些实施例，所述确认所述至少一个任务类型中每个任务类型所流向的目标任务类型，包括：获取所述至少一个任务类型的总流入任务流量值和总流出任务流量值；基于所述总流入任务流量值和所述总流出任务流量值，得到所述每个任务类型所流向的目标任务类型以及任务流量值。
20.本技术的一些实施例通过总流入任务流量值和总流出任务流量值得到最终流向的目标任务类型和任务流量值，可以实现对用户流向的精准计算。
21.在一些实施例，所述生成由所述每个任务类型指向所述目标任务类型的所述流向箭头，包括：获取与所述任务流量值对应的所述流向箭头的宽度，其中，所述宽度与所述任务流量值的大小成正相关；生成符合所述宽度的所述流向箭头。
22.本技术的一些实施例通过流向箭头的宽度展示任务流量值的大小，直观性较好，易于分析。
23.在一些实施例，所述用户为多个，其中，所述获取使用目标产品的用户类型分类图包括：获取在至少两个时间周期内的多个用户中各用户对应的用户类型分类图，其中，在一个时间周期内一个用户对应一张用户类型分类图；所述方法还包括：将所述至少两个时间
周期内各时间周期的所述各用户对应的用户类型分类图进行汇聚，得到各时间周期的用户类型汇聚图；将所述各时间周期的用户类型汇聚图，按照所述各时间周期的时间次序进行播放。
24.在一些实施例，在相邻两个时间周期内一个用户对应一张用户类型变动展示图，其中，在所述得到用户类型变动展示图之后，所述方法还包括：将所述至少两个时间周期中各相邻时间周期的所述各用户对应的用户类型变动展示图进行叠加，得到各相邻时间周期的用户类型变动叠加图；将所述各相邻时间周期的用户类型变动叠加图，按照所述各相邻时间周期的时间次序进行播放。
25.在一些实施例，所述各时间周期的用户类型变动叠加图中流向箭头的宽度是由叠加宽度值与基准值相乘得到的，所述叠加宽度值是通过所述各用户对应的用户类型变动展示图中的流向箭头对应叠加得到的。
26.在一些实施例，所述预置分类区域图中包括n+1个任务区域时，第n+1个任务区域为新用户区域，其中，所述方法还包括：获取新用户在所述新用户区域中的当前任务类型占比；确认所述当前任务类型占比与除所述新用户区域之外的各任务区域之间的流量关系，生成所述用户类型变动展示图。
27.在一些实施例，所述预置分类区域图中包括n+2个任务区域时，第n+2个任务区域为流失区域，其中，所述方法还包括：确认所述用户的变动阶段为第二阶段；基于所述用户的各任务数占比的变动情况，生成所述用户类型变动展示图。
28.第二方面，本技术的一些实施例提供了一种用户数据展示的装置，包括：获取模块，被配置为获取使用目标产品的用户类型分类图，其中，所述用户类型分类图用于展示用户在不同任务类型中的各任务类型对应的各任务数占比；生成模块，被配置为根据所述各任务数占比的变化情况，确认是否在所述用户类型分类图中生成对应的流向箭头，得到用户类型变动展示图，其中，所述用户类型变动展示图用于展示所述用户在所述各任务类型间的变动情况。
29.第三方面，本技术的一些实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时可实现如第一方面任一实施例所述的方法。
30.第四方面，本技术的一些实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时可实现如第一方面任一实施例所述的方法。
31.第五方面，本技术的一些实施例提供一种计算机程序产品，所述的计算机程序产品包括计算机程序，其中，所述的计算机程序被处理器执行时可实现如第一方面任一实施例所述的方法。
附图说明
32.为了更清楚地说明本技术的一些实施例的技术方案，下面将对本技术的一些实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
33.图1为本技术的一些实施例提供的一种用户数据展示的系统图；
图2为本技术的一些实施例提供的用户数据展示的方法流程图之一；图3为本技术的一些实施例提供的预置分类坐标图的示意图；图4为本技术的一些实施例提供的用户类型分类图的示意图；图5为本技术的一些实施例提供的用户类型变动展示图的示意图；图6为本技术的一些实施例提供的用户数据展示的方法流程图之二；图7为本技术的一些实施例提供的一种用户数据展示的装置组成框图；图8为本技术的一些实施例提供的一种电子设备示意图。
具体实施方式
34.下面将结合本技术的一些实施例中的附图，对本技术的一些实施例中的技术方案进行描述。
35.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
36.相关技术中，为了了解用户使用目标产品的使用情况，防止用户流失。目前，通过对用户使用目标产品（例如，炫云效果图）的情况在一维坐标系下进行统计，得到用户的使用情况。但是，由于用户的需求在不断变化，用户可能会根据业务的不同选择炫云效果图中的不同的任务类型，用户在使用期间会不断发生变化。而现有技术中对用户数据的展示和分析方式并不能直观的显示出用户的变动情况，不利于相关人员对用户的使用情况进行跟进和分析，效率较低。
37.鉴于此，本技术的一些实施例提供了一种用户数据展示的方法，该方法从用户在目标产品中的任务类型的任务数维度进行考虑，去统计用户的用户类型分类情况以及用户在各任务类型间的变动情况。本技术的一些实施例可以直观展示出用户在目标产品中的各任务类型的使用情况，以及各任务类型间的变动情况，为用户分析提供了极大的便利性，提升了数据分析效率，实用性较高。
38.下面结合附图1示例性阐述本技术的一些实施例提供的用户数据展示的组成结构。
39.如图1所示，本技术的一些实施例提供了一种用户数据展示的系统图，用户数据展示的系统包括终端100和数据存储端200。终端100和数据存储端200可以进行双向通信。终端100可以从数据存储端200中获取用户使用目标产品中的各任务类型的任务数占比，生成用户类型分类图。之后终端100可以根据数据存储端200中获取任务数占比的变化情况，动态生成用户在各任务类型间的变动的流向箭头，得到用户类型变动展示图，以便于直观展示用户的变动情况。
40.在本技术的一些实施例中，终端100可以是移动终端设备，也可以是非便携的电脑终端。在本技术的另一些实施例中，若终端100本身具有存储用户使用目标产品的数据的功能，此时可以不设置数据存储端200。本技术实施例在此不作具体限定。
41.下面结合附图2示例性阐述本技术的一些实施例提供的由终端100执行的用户数据展示的实现过程。
42.请参见附图2，图2为本技术的一些实施例提供的一种用户数据展示的方法流程
图，用户数据展示的方法包括：s210，获取使用目标产品的用户类型分类图，其中，所述用户类型分类图用于展示用户在不同任务类型中的各任务类型对应的各任务数占比。
43.例如，在本技术的一些实施例中，以效果图（作为目标产品的一个具体示例）为例，其中，效果图用户为使用过效果图应用（例如，使用max效果图、***效果图等等）的用户，或者在指定时间期间内使用过效果图应用的用户。通过效果图用户的任务数的情况，可以得到用户类型分类图。
44.在本技术的一些实施例中，预置分类坐标图为二维坐标系，所述用户的变动阶段为第一阶段，预置分类区域图中包括n个任务区域，n为正整数。
45.在本技术的一些实施例中，所述预置分类区域图中包括n+2个任务区域时，第n+2个任务区域为流失区域，其中，所述方法还包括：确认所述用户的变动阶段为第二阶段；基于所述用户的各任务数占比的变动情况，生成所述用户类型变动展示图。
46.例如，在本技术的一些实施例中，与传统的采用一维坐标系进行统计的情况不同，本实施例采用二维坐标系下的预置分类坐标图。并将使用效果图用户分为多种类型区域（作为任务区域的一个具体示例），一个类型区域对应一种任务类型。例如，如图3所示的预置分类坐标图，图3中包括七个任务区域，七个类型区域（也就是任务区域）分别为：cn区特惠效果图（第一类型区域10）、cn区主流效果图（第二类型区域11）、cn区高配效果图（第三类型区域12）、cn区按参数效果图（第四类型区域20）、cn2效果图大客户专区效果图（第五类型区域30）、cn3动画大客户专区效果图（第六类型区域40）和流失（第七类型区域90）。对应的，第一类型区域10的顶点坐标分别为[（0,0）、（0,50）、（20,0）、（20,50）]；第二类型区域11的顶点坐标分别为[（20,0）、（20,50）、（80,0）、（80,50）]；第三类型区域12的顶点坐标分别为[（80,0）、（80,50）、（100,0）、（100,50）]；第四类型区域20的顶点坐标分别为[（-50,0）、（0,0）、（-50,50）、（0,50）]；第五类型区域30的顶点坐标分别为[（0,0）、（0,-50）、（40,0）、（40,-50）]；第六类型区域40的顶点坐标分别为[（40,0）、（40,-50）、（100,0）、（100,-50）]；第七类型区域90的顶点坐标分别为[（0,0）、（0,-50）、（-50,0）、（-50,-50）]；需要说明的是，在实际应用中，可以根据实际情况确定类型区域的数量n以及区域坐标范围，本技术实施例并不局限于此。
[0047]
在本技术的一些实施例中，s210可以包括：获取使用所述目标产品的所述用户和预置分类区域图，其中，所述预置分类区域图中包括：所述各任务类型对应的各任务区域；确认与所述用户对应的所述各任务类型对应的各任务数占比的初始值；将所述各任务数占比的初始值随机添加至所述各任务区域中，得到所述用户类型分类图。
[0048]
例如，在本技术的一些实施例中，终端100从数据存储端200中筛选效果图用户（作为使用目标产品的用户的具体示例），在使用或效果图的历史数据中，标记出效果图用户。然后可以选择时间区间，例如，获取从2022年1月1日到2022年3月1日的效果图用户。
[0049]
例如，在本技术的另一些实施例中，可以通过用户黏度和用户发展阶段中也可以筛选效果图用户。其中，用户黏度是指用户对效果图应用的依赖度，可以分为重度用户（如每周使用5天及以上）、轻度（普通）用户（如每周使用1天及以上）、低频用户（如每月使用1天以上）、非用户或流失用户（如更少或不使用）等等。用户发展阶段可以根据日、周、月等的效果图用户使用数据，根据任务数量的预设规则判断，划分为：成长期、平稳期、下降期、预流
失期和流失期等等。例如，可以将用户黏度为重度用户和轻度用户以及用户发展阶段为成长期和平稳期的用户筛选出来作为效果图用户。应理解，在实际应用中用户黏度和用户发展阶段是在筛选用户之前已经预先经过处理得到的，进而可以根据实际情况筛选出一个或多个效果图用户，本技术在此不作具体限定。
[0050]
在本技术的一些实施例中，s210可以包括：生成与所述各任务数占比的初始值对应的各圆点，其中，所述各任务数占比的初始值的大小与所述各圆点的直径成正相关；将所述各圆点随机添加至所述各任务区域中。
[0051]
例如，在本技术的一些实施例中，根据任务类型中任务数占比，可以生成对应直径的圆点并随机落在对应的类型区域中。例如，任务数占比范围为0~100%。根据任务数占比的范围可以将圆点的直径分为以下几档：0%（无落点）、任务数占比的范围为0~10%，圆点直径为0.1单位、10~20%圆点直径为直径0.2单位、20~40%，圆点直径为直径0.4单位、40~70%，圆点直径为直径0.6单位、70~90%，圆点直径为直径0.8单位、90~100%，圆点直径为1单位。如图4所示的用户类型分类图，第一类型区域10的任务数占比为15%，第二类型区域11的任务数占比为80%，第三类型区域12的任务数占比为5%，可以直观看出圆点大小存在明显差异，圆点越大，任务数占比越高。需要说明的是，圆点的圆心随机在坐标区域内取数，为了不压线或国界，取数范围可以在边界内0.5个单位或更多一点，本技术在此不作具体限定。
[0052]
可以理解的是，效果图用户为多个时，每个效果图用户都可以重复执行上述任务数占比的圆点落在二维坐标系中的操作，最终得到的用户类型分类图中会有多个圆点。通过圆点多、密度高、颜色重等特性体现使用的效果图用户多，反之则少。将连续多个时间期间的用户类型分类图进行动态播放，可以通过观察圆点的落点分布的变化，可以直观的看出效果图用户的整体分布的变化。而且，在实际应用中，可以用图中是实心圆点表征效果图用户的任务数占比，也可以是空心圆点，或者还可以采用其他形状的点进行表示，例如，正方形点或菱形点等等，本技术在此不作具体限定。
[0053]
s220，根据所述各任务数占比的变化情况，确认是否在所述用户类型分类图中生成对应的流向箭头，得到用户类型变动展示图，其中，所述用户类型变动展示图用于展示所述用户在所述各任务类型间的变动情况。
[0054]
例如，在本技术的一些实施例中，根据效果图用户在每日、每周或每月期间内的任务数占比的变动情况进行整合，确认是否生成流向箭头。其中流向箭头用于展示效果图用户从某一类型区域变动到另一类型区域的情况。例如，效果图用户的第一类型区域的任务中的部分任务变动到了第二类型区域中，此时可以生成由第一类型区域指向第二类型区域的流向箭头，进而可以得到用户类型变动展示图。
[0055]
为了提升对用户流向的判断准确度，在本技术的一些实施例中，s220可以包括：将所述各任务数占比的占比变化值和预设指标值进行对比，并将所述各任务类型对应的各任务数的任务变化量与预设数量进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果，确认是否生成所述流向箭头。
[0056]
在本技术的一些实施例中，所述占比变化值为所述各任务数占比的当前值与各任务数占比的初始值的差值，所述任务变化量为所述各任务数的当前数量与各任务数的初始数量的差值。
[0057]
例如，在本技术的一些实施例中，可以综合比较各任务类型中的任务数占比和任
务数的数量的变化情况。例如，以第一类型区域对应的任务类型在一天期间内为例进行示例性阐述。当前第一类型区域的任务数占比为15%（也就是任务数占比的初始值），任务数为15个（也就是任务数的当前数量），预设指标值为5%，预设数量为3个。在经过几个小时之后，第一类型区域的任务数占比为8%（也就是当前值），任务数为10个（也就是任务数的初始数量）。此时占比变化值为15%-8%=7%，任务变化量为15-10=5个。
[0058]
需要说明的是，上述占比变化值和任务变化量的计算方法只是基于第一类型区域的一个示例进行阐述的，其他任务类型对应的占比变化值和任务变化量的计算方法和上述原理相似，为避免重复在此不作赘述。
[0059]
在本技术的一些实施例中，s220可以包括：若所述各任务数占比的占比变化值中存在至少一个任务类型对应的占比变化值超过所述预设指标值，且所述至少一个任务类型对应的任务变化量超过所述预设数量，则确认所述对比结果为用户发生流动；所述根据所述对比结果，确认是否生成所述流向箭头，包括：确认所述至少一个任务类型中每个任务类型所流向的目标任务类型；生成由所述每个任务类型指向所述目标任务类型的所述流向箭头。
[0060]
例如，在本技术的一些实施例中，通过计算各任务类型对应的各任务数占比的占比变化值和任务变化量，综合确认是否生成流向箭头。也就是，当存在至少一种任务类型的占比变化值和任务变化量均超过预设指标值和预设数量，则表征用户的任务类型发生流动，否则未发生流动。例如，上述7%＞5%，5＞3，表征用户在第一类型区域的任务类型发生了流动。此时，通过计算各任务类型的流量变化，确定出第一类型区域的任务流向了哪个目标任务类型，进而可以生成第一类型区域指向目标任务类型的流向箭头。
[0061]
在本技术的一些实施例中，s220可以包括：获取所述至少一个任务类型的总流入任务流量值和总流出任务流量值；基于所述总流入任务流量值和所述总流出任务流量值，得到所述每个任务类型所流向的目标任务类型以及任务流量值。
[0062]
例如，在本技术的一些实施例中，为了可以清楚阐述流量的变化过程，首先以单个任务类型为例进行说明。若单个任务类型的任务数占比有增加，则可以记为净流入，若减少则记为净流出。净流入或净流出的数值可以以任务数占比的百分值记录，且四舍五入只保留整数部分。例如，任务数占比从55.6%下降到48.7%，此时净流出为7%，产生的净流量为-7。其中，净流量为负数则表征单个任务类型的任务数占比存在净流出，净流量（也可称为流量值）为正数则表征单个任务类型的任务数占比存在净流入，单个用户在各任务类型间产生的净流量总和应为0。
[0063]
示例性的，为了得到净流量的流向，在本技术的一些实施例中，一个效果图用户在各任务类型间进行流动时，由于存在多个任务类型，在不知道哪个任务类型会产生多少净流量时，会形成n个净流出和m个净流入的多元方程组，通过求解多元方程组得到一个便于理解的数据组f（流出方，流入方，流量值）。例如，以周为时间区间进行统计，前一周数据为第一类型区域10的任务数占比为15%，第二类型区域11的任务数占比为80%，第三类型区域12的任务数占比为5%，经一周发生变化后第一类型区域10的任务数占比为50%，第二类型区域11的任务数占比为35%，第三类型区域12的任务数占比为15%。第二类型区域11判定为净流出，第一类型区域10和第三类型区域12为净流入，因此会产生两条流向箭头，f1（11，10，35）、f2（11，12，10）。
[0064]
另外，在本技术的另一些实施例中，净流量的获取方法还可以是通过如下计算得到的。以一个效果图用户为例，该用户的任务数占比的下降幅度超过设定比例（例如，设定比例为30%或50%等）时，可以引入流向流失的流量。也就是说，若任务数占比下降55%，则任务流失类型的净流量为55。之后在对内部流量和流向进行计算时，可以各任务数占比乘除下降的55%之外的剩余流量45%得到当前的任务数占比的当前值。例如，前一周数据为第一类型区域10的任务数占比为15%，第二类型区域11的任务数占比为80%，第三类型区域12的任务数占比为5%，本期流失了55%，则流失后的第一类型区域10的净流出为80%*45%=44%，也就是净流量为-44，第二类型区域11的净流量为-8，第三类型区域12的净流量为-3。
[0065]
为了更加直观的体现流向和流量，在本技术的一些实施例中，s220可以包括：获取与所述任务流量值对应的所述流向箭头的宽度，其中，所述宽度与所述任务流量值的大小成正相关；生成符合所述宽度的所述流向箭头。
[0066]
例如，在本技术的一些实施例中，可以根据流量值（也就是任务流量值）的范围大小设定箭头线段的宽度。例如，流量值为0，无箭头，流量值范围为1~5，箭头线段的宽度为0.1单位，流量值范围为5~15，箭头线段的宽度为0.2单位，流量值范围为15~30，箭头线段的宽度为0.4单位，流量值范围为30~70，箭头线段的宽度为0.6单位，流量值范围为70-100，箭头线段的宽度为1单位。通过该对照规则，上述f1的箭头宽度为0.6，f2的箭头宽度为0.2。具体流向情况如图5所示，从图5可以看出，任务数占比发生流动后，圆点的大小也发生了变化。
[0067]
需要说明的是，在有多个效果图用户时，每个效果图用户可以重复执行生成流向箭头的操作。最终得到的用户类型变动展示图上可能会包括多个箭头，箭头线段的宽度越大表征用户在此方向上的变动程度越高，反之越低。另外，还可以通过连续多个时间期间的箭头的动态播放（多张用户类型变动展示图进行连续播放），通过箭头方向和粗细的变化，可以直观的看出效果图用户变动的流向和变动强度的变化。
[0068]
在本技术的一些实施例中，所述用户为多个，其中，s210可以包括：获取在至少两个时间周期内的多个用户中各用户对应的用户类型分类图，其中，在一个时间周期内一个用户对应一张用户类型分类图。用户数据展示的方法还包括：将所述至少两个时间周期内各时间周期的所述各用户对应的用户类型分类图进行汇聚，得到各时间周期的用户类型汇聚图；将所述各时间周期的用户类型汇聚图，按照所述各时间周期的时间次序进行播放。
[0069]
例如，在本技术的一些实施例中，多个用户中的每个用户都可以重复执行上述实施例提供的各圆点随机添加至各任务区域中的操作。通过对多个用户的用户类型分类图进行叠加，可以得到在坐标图平面上有很多落点（也就是圆点），圆点多、密度高且颜色重等特性可以体现出使用的效果图用户的任务类型多，反之则少。连续多个时间期间落点的动态播放，通过落点分布的变化，可以直观的看出整体分布的变化。其中，时间周期可以设定为一天、一周或一个月，本技术在此不作具体限定。
[0070]
在本技术的一些实施例中，在相邻两个时间周期内一个用户对应一张用户类型变动展示图，其中，s220还可以包括：将所述至少两个时间周期中各相邻时间周期的所述各用户对应的用户类型变动展示图进行叠加，得到各相邻时间周期的用户类型变动叠加图；将所述各相邻时间周期的用户类型变动叠加图，按照所述各相邻时间周期的时间次序进行播放。
[0071]
例如，在本技术的一些实施例中，通过将每相邻的两个时间周期内的所有用户的用户类型变动展示图进行叠加，可以得到每相邻的两个时间周期的用户类型变动叠加图。通过将每相邻的两个时间周期的用户类型变动叠加图进行按时间顺序连播，可以得到多个用户在多个连续时间周期（例如，连续5周，一周为一个时间周期）内的用户类型变动展示图，进而可以实现对用户变动的动态展示。为了提升展示效果，可以将流向箭头标记在本期对应的前一期的图中（例如，将第2周作为本期，第1周作为前一期，在得知第2周相较于第1周的变化后，将流向箭头在第1周的图中进行标记）。或者，还可以生成另外一个背景透明的箭头图层，还可以单独有动画的效果，播放时可以先播放前一期图像（也就是前一期的用户类型变动展示图），间隔一定时间后叠加箭头图层，再播放本期图像（也就是本期的用户类型变动展示图）。除了采用流向箭头的方式，也可以以一个动画人物的移动轨迹表征用户的变动情况，动画人物的大小可以与流向箭头的粗细的作用一样表征用户的变动强度，应理解，本技术实施例并不局限于此。
[0072]
在本技术的一些实施例中，所述各相邻时间周期的用户类型变动叠加图中流向箭头的宽度是由叠加宽度值与基准值相乘得到的，所述叠加宽度值是通过所述各用户对应的用户类型变动展示图中的流向箭头对应叠加得到的。
[0073]
例如，在本技术的一些实施例中，上文中箭头线段的宽度为0.1~1个单位，但是随着用户数量的累加，用户类型变动展示图叠加后，整体的箭头线段宽度也会很大，影响最终用户类型变动展示图的展示效果，因此可以引入流向系数λ（作为基准值的一个具体示例）。例如，通过f1的0.6与流向系数相乘得到最终的图5中的f1的箭头线段的宽度。
[0074]
示例性的，在本技术的一些实施例中，流向系数可以通过设定的基准周进行计算。例如，以2022年5月的某一周为基准周，将这周计算后的箭头线段宽度最大的一条流向箭头的宽度乘以λ等于2，得出λ的值。
[0075]
在本技术的一些实施例中，所述预置分类区域图中包括n+1个任务区域时，第n+1个任务区域为新用户区域，其中，用户数据展示的方法还包括：获取新用户在所述新用户区域中的当前任务类型占比；确认所述当前任务类型占比与除所述新用户区域之外的各任务区域之间的流量关系，生成所述用户类型变动展示图。
[0076]
在上述本技术的一些实施例中只是考虑了常规用户的变动和流失。然而，在实际中也会有新用户的增加。因此，可以在图3中增加新用户区域，根据新用户在当期的任务类型中的任务数占比去分析流量的变动。新用户以第一次开始使用效果图应用时纳入统计。已经判定为流失的长期不使用的用户重新开始使用效果图应用也可以记为新用户。引入新用户之后，通过流量的变动、新用户的增加和用户的流失可以进行量化动态对比。各任务类型的拉入新用户、用户流入、用户流出和用户流失也可以量化对比，简便高效。
[0077]
基于上述本技术的一些实施例可知，本技术通过多用户的落点叠加结果，可以更直观展现用户类型的分布情况。而且通过对用户的任务数占比的变动情况进行标注，可以得到趋势性和群体性特征。通过流向箭头的标注可以判断和分析各任务类型间的影响和流转，直观性较好，易于分析得出结论，为分析用户的变动情况提供了直观的数据支持，提升了分析效率，进而可以为企业决策提供数据支持。
[0078]
下面结合附图6示例性阐述本技术的一些实施例提供的用户数据展示的具体过程。
[0079]
请参见附图6，图6为本技术的一些实施例提供的用户数据展示的方法流程图。需要说明的是，为了便于描述，下述具体实施例以多个效果图用户中的一个效果图用户在三个时间周期（例如，一周为一个时间周期）内的情况为例进行阐述效果图用户的变动情况。在实际中，多个效果图用户中的每个效果图用户均可以执行下述过程以得到每个效果图用户的用户类型分类图以及相邻时间周期内的用户类型变动展示图，以直观展示效果图用户的变动情况。
[0080]
s610，获取使用目标产品的用户。
[0081]
例如，作为本技术的一个具体示例，以效果图用户为例，获取所有使用过效果图的历史用户数据，标记出效果图用户。设定数据监控的期间，例如，2022年1月1日到2022年6月30日。将历史用户数据中使用效果图的用户为监控的效果图用户（作为使用目标产品的用户的具体示例），其他的历史用户为已流失效果图用户。以其中一个效果图为例，该效果图用户通过分析可知用户黏度为1，用户发展阶段为2，属于第一阶段的用户。
[0082]
s620，获取预置分类区域图。
[0083]
例如，作为本技术的一个具体示例，构建二维坐标平面（作为预置分类区域图的一个具体示例），如图3所示。
[0084]
s630，确认与用户对应的各任务类型对应的各任务数占比的初始值。
[0085]
例如，作为本技术的一个具体示例，以一周为时间周期为例，获取效果图用户在一周内分布在图3中的七个任务区域中的任务数占比的初始值。
[0086]
s640，将各任务数占比的初始值随机添加至各任务区域中，得到用户类型分类图。
[0087]
例如，作为本技术的一个具体示例，将效果图用户的任务数占比按照上述实施例提供的方式，以圆点的形式随机基于任务数占比随机落在任务区域中，得到效果图用户对应的用户类型分类图。其中，三个时间周期对应三张用户类型分类图。
[0088]
在本技术的另一些实施例中，还可以获取多个用户中每个用户在每个时间周期内的用户类型分类图，然后将每个时间周期内的所有用户类型分类图进行叠加，得到每个周期内的用户类型汇聚图。通过每个周期内的用户类型汇聚图可以直观看出用户的分布情况。通过对每个周期内的用户类型汇聚图按照时间先后次序进行播放，可以实现对用户的任务类型分布情况的动态展示。
[0089]
s650，根据各任务数占比的变化情况，在用户类型分类图中生成对应的流向箭头，得到用户类型变动展示图。
[0090]
例如，作为本技术的一个具体示例，通过对效果图用户的任务数占比变化情况进行分析，生成对应的流向箭头，得到用户类型变动展示图。通过对效果图用户的情况进行周期性分析，可以得到效果图用户在三个时间周期内的两张用户类型变动展示图。也就是效果图用户第二时间周期的用户类型分类图相对于第一时间周期的用户类型分类图的变化情况，得到第一张用户类型变动展示图，以及第三时间周期的用户类型分类图相对于第二时间周期的用户类型分类图的变化情况，得到第二张用户类型变动展示图。
[0091]
s660，将用户类型变动展示图按照时间周期的时间次序进行播放。
[0092]
例如，作为本技术的一个具体示例，在得到第一张用户类型变动展示图和第二张用户类型变动展示图之后，可以将第一时间周期的用户类型分类图作为第一帧图像，第一张用户类型变动展示图作为第二帧图像，第二张用户类型变动展示图之作为第三帧图像进
行连续播放，可以实现对效果图用户的变动情况的动态播放。其中，在播放时，流向箭头可以是进行动态生成的，以提升展示的效果。
[0093]
需要说明的是，上述s610~s660的具体实现过程可参见图2提供的方法实施例，为避免重复，在此不做赘述。
[0094]
在本技术的另一些实施例，在每个时间周期内对应多个用户的用户类型变动展示图时，可以将每个时间周期内的各用户的用户类型变动展示图进行叠加，得到每个时间周期内的用户类型变动叠加图，之后按时间周期的顺序播放用户类型变动叠加图，以展示多个用户的整体变动情况。
[0095]
请参考图7，图7示出了本技术的一些实施例提供的用户数据展示的装置的组成框图。应理解，该用户数据展示的装置与上述方法实施例对应，能够执行上述方法实施例涉及的各个步骤，该用户数据展示的装置的具体功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。
[0096]
图7的用户数据展示的装置包括至少一个能以软件或固件的形式存储于存储器中或固化在用户数据展示的装置中的软件功能模块，该用户数据展示的装置包括：获取模块710，被配置为获取使用目标产品的用户类型分类图，其中，所述用户类型分类图用于展示用户在不同任务类型中的各任务类型对应的各任务数占比；生成模块720，被配置为根据所述各任务数占比的变化情况，确认是否在所述用户类型分类图中生成对应的流向箭头，得到用户类型变动展示图，其中，所述用户类型变动展示图用于展示所述用户在所述各任务类型间的变动情况。
[0097]
在本技术的一些实施例中，获取模块710，被配置为获取使用所述目标产品的所述用户和预置分类区域图，其中，所述预置分类区域图中包括：所述各任务类型对应的各任务区域；确认与所述用户对应的所述各任务类型对应的各任务数占比的初始值；将所述各任务数占比的初始值随机添加至所述各任务区域中，得到所述用户类型分类图。
[0098]
在本技术的一些实施例中，获取模块710，被配置为生成与所述各任务数占比的初始值对应的各圆点，其中，所述各任务数占比的初始值的大小与所述各圆点的直径成正相关；将所述各圆点随机添加至所述各任务区域中。
[0099]
在本技术的一些实施例中，所述预置分类坐标图为二维坐标系，所述用户的变动阶段为第一阶段，所述预置分类区域图中包括n个任务区域，n为正整数。
[0100]
在本技术的一些实施例中，生成模块720，被配置为将所述各任务数占比的占比变化值和预设指标值进行对比，并将所述各任务类型对应的各任务数的任务变化量与预设数量进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果，确认是否生成所述流向箭头。
[0101]
在本技术的一些实施例中，所述占比变化值为所述各任务数占比的当前值与各任务数占比的初始值的差值，所述任务变化量为所述各任务数的当前数量与各任务数的初始数量的差值。
[0102]
在本技术的一些实施例中，生成模块720，被配置为若所述各任务数占比的占比变化值中存在至少一个任务类型对应的占比变化值超过所述预设指标值，且所述至少一个任务类型对应的任务变化量超过所述预设数量，则确认所述对比结果为用户发生流动；所述根据所述对比结果，确认是否生成所述流向箭头，包括：确认所述至少一个任务类型中每个任务类型所流向的目标任务类型；生成由所述每个任务类型指向所述目标任务类型的所述
流向箭头。
[0103]
在本技术的一些实施例中，生成模块720，被配置为获取所述至少一个任务类型的总流入任务流量值和总流出任务流量值；基于所述总流入任务流量值和所述总流出任务流量值，得到所述每个任务类型所流向的目标任务类型以及任务流量值。
[0104]
在本技术的一些实施例中，生成模块720，被配置为获取与所述任务流量值对应的所述流向箭头的宽度，其中，所述宽度与所述任务流量值的大小成正相关；生成符合所述宽度的所述流向箭头。
[0105]
在本技术的一些实施例中，所述用户为多个，其中，获取模块710，被配置为：获取在至少两个时间周期内的多个用户中各用户对应的用户类型分类图，其中，在一个时间周期内一个用户对应一张用户类型分类图。将所述至少两个时间周期内各时间周期的所述各用户对应的用户类型分类图进行汇聚，得到各时间周期的用户类型汇聚图；将所述各时间周期的用户类型汇聚图，按照所述各时间周期的时间次序进行播放。
[0106]
在本技术的一些实施例中，在相邻两个时间周期内一个用户对应一张用户类型变动展示图，其中，生成模块720，被配置为：将所述各相邻时间周期的所述各用户对应的用户类型变动展示图进行叠加，得到各相邻时间周期的用户类型变动叠加图；将所述各相邻时间周期的用户类型变动叠加图，按照所述各相邻时间周期的时间次序进行播放。
[0107]
在本技术的一些实施例中，所述各时间周期的用户类型变动叠加图中流向箭头的宽度是由叠加宽度值与基准值相乘得到的，所述叠加宽度值是通过所述各用户对应的用户类型变动展示图中的流向箭头对应叠加得到的。
[0108]
在本技术的一些实施例中，所述预置分类区域图中包括n+1个任务区域时，第n+1个任务区域为新用户区域，其中，用户数据展示的装置还包括：扩展模块（图中未示出），被配置为获取新用户在所述新用户区域中的当前任务类型占比；确认所述当前任务类型占比与除所述新用户区域之外的各任务区域之间的流量关系，生成所述用户类型变动展示图。
[0109]
在本技术的一些实施例中，所述预置分类区域图中包括n+2个任务区域时，第n+2个任务区域为流失区域，其中，用户数据展示的装置还包括：扩展模块（图中未示出）：确认所述用户的变动阶段为第二阶段；基于所述用户的各任务数占比的变动情况，生成所述用户类型变动展示图。
[0110]
本技术的一些实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时可实现如上述实施例提供的上述方法中的任意实施例所对应方法的操作。
[0111]
本技术的一些实施例还提供了一种计算机程序产品，所述的计算机程序产品包括计算机程序，其中，所述的计算机程序被处理器执行时可实现如上述实施例提供的上述方法中的任意实施例所对应方法的操作。
[0112]
如图8所示，本技术的一些实施例提供一种电子设备800，该电子设备800包括：存储器810、处理器820以及存储在存储器810上并可在处理器820上运行的计算机程序，其中，处理器820通过总线830从存储器810读取程序并执行所述程序时可实现如上述任意实施例的方法。
[0113]
处理器820可以处理数字信号，可以包括各种计算结构。例如复杂指令集计算机结构、结构精简指令集计算机结构或者一种实行多种指令集组合的结构。在一些示例中，处理
器820可以是微处理器。
[0114]
存储器810可以用于存储由处理器820执行的指令或指令执行过程中相关的数据。这些指令和/或数据可以包括代码，用于实现本技术实施例描述的一个或多个模块的一些功能或者全部功能。本公开实施例的处理器820可以用于执行存储器810中的指令以实现上述所示的方法。存储器810包括动态随机存取存储器、静态随机存取存储器、闪存、光存储器或其它本领域技术人员所熟知的存储器。
[0115]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0116]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
[0117]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。