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流統計，對于零售行業而言意義非凡，因此客流的統計方式也是需要我們主動掌握的，并需要我們結合不同場景靈活使用不同的客流統計方式。
作為產品經理，尤其是純互聯網（比如電商類）的產品經理，都會大談特談UV、PV、MAU、DAU等等這些數據指標。那么，我想說的是，如果你只有這點認知，就把產品經理看得太狹隘了，或者只能給你的產品經理崗位前再加上“純互聯網”這個定語。
目前，比較火熱的零售行業，也是大佬們正在角逐的行業。在這個行業里，或許每個人都在死死地盯住客流量這個指標，而不是UV。
客流統計，對于零售業的意義非同尋常，門店銷售額=客流量×成交率×客單價，可以這么說，門店客流統計直接和門店業績掛鉤，是實現精準營銷的基礎，很多門店都用上了客流統計系統。
比如商業場景，可利用商鋪的位置信息，分析消費者的進店率、駐留率，以及挖掘出商鋪的關聯關系，提供的客流量分析數據，可為商場的運營決策提供重要的數據支撐、甚至盈利變現。
比如景區場景，可根據客流情況，分析客流的變化規律，分析各個景點的受歡迎程度，了解游客的行程路線，可為景區的后期運維建設提供數據支撐。
通過對客流監控可為各類場所運營方提供人流量峰值、累計人數、人流量區域分布熱圖等基礎信息，還提供了進入某個區域的概率（比如商場進店率）、駐留率等分析信息，同時通過圖表的形式呈現出某個區域（比如某個景點）的人流量情況、以及整個場所的人流量變化的走勢圖。
目前來說，市場比較流行的一般有三種客流統計的方式，分別是紅外線客流統計、WiFi探針客流統計、視頻客流統計。
紅外線客流統計技術是依據人體的經過阻斷紅外線之間的對射進行客流量的統計，其統計客流數量方便，比如在電梯門上，一般都會采用這種方式，來判別是否要關閉電梯門。
優點：數據傳輸量小，成本較低，安裝方便，對于光線要求不高。
缺點：對于比較寬的門口，多人同時經過的時候容易產生漏數現象。
適用場合：多用在一些簡單的人數統計的門口，可以實現累計經過人數的統計，但是不能區分是出還是入，也即不能進行雙向客流統計，只能是經過一次記一次數。
還有一個用處，是可以替代紅外感應或者視頻監控，來發送來客自動開門的指令，當紅外線被遮擋后，系統默認門前有來客，電動門自動開啟，相對成本較低。
這個技術吧，是不是不道德，咱也不敢說，咱也不敢問。
反正就是通過采取智能手機mac地址進行人數統計，可以根據手機對店內的消費者的數量進行統計，且根據手機的IP進行消費者在店內行動軌跡的追蹤以及判斷新老顧客。然后呢，有的探針技術會獲取更多的信息，比如個人的一些隱私信息，然后五毛錢的價格倒賣給別人…..
有人該說了，我不連接他的WiFi唄，看他怎么收集我的信息。其實不然，只要你開著WiFi，無論是否連接，都能收集到你的手機信息。其實，我們已經習慣了回家自動連接WiFi，應該很少主動去關閉WiFi吧。所以呢，大家還是慎重一些，慎連吧…..扯回正題。
優點：相對成本不高，只需要WiFi覆蓋即可，不受區域的限制。
缺點：存在一個人帶多個手機或者關機等因素的影響，當然還有我這樣的，手機關閉無線信號的（哈哈哈），導致數據統計不準確。
適用場合：目前來說，很多商場、店鋪都會采用這種方式進行客流統計，因為成本相對不高，且人流量比較大，當然也會弊端就是，客流信息是不夠精確的。
視頻客流統計肯定首先是需要安裝攝像頭的，然后后臺依據數人頭來計算，其精度較高，還可以根據圖像進行消費者在店內行動軌跡的追蹤。
如果想對視頻監控有更深的了解，可以查看我的另一篇分享《視頻監控那些事兒》，http://www.woshipm.com/it/2495152.html。
優點：數據精確，同時可以和人臉識別系統相結合，進行CRM管理。
缺點：算法較復雜，數據傳輸任務較重，成本較高，需要毛爺爺，且受光線的影響較大。
適用場合：面向中高檔消費群體的精品類商鋪，客流量小，但對數據要求精準，可選用視頻客流統計方案，精準定位消費者，方便CRM管理，增加經營效益。
那么，如何要選擇合適的客流統計方式呢？
這個只能說，在不同的情況下，有不同的需求，根據不同的應用場景，舉例來說：
如果景區內已經有一套人臉識別裝置了，那么配合視頻客流統計，會是一個不錯的選擇。整個景區內通過圖像識別技術，將游客在景區內的所有情況都收錄下來，比如，游客什么時間入園的、去了哪些景點、在各個景點呆了多久、進行了哪些消費、什么時候出園的等等信息，都可以分析統計出來，對景區的后期運營運營是有很大益處的。
如果景區財務投入有限或者對客流精度要求沒有那么高的話，采用WiFi探針技術就更合適了，只需要在景區內實現WiFi覆蓋，然后對客流信息進行監控。
當然，要是只關注來了多少游客，只需要在景區門口搞個紅外線閘門即可。
目標客戶群偏向于年輕時尚群體的商家，WIFI客流統計方案為首選，可以統計WIFI覆蓋范圍的人流數量、停留時長、新老訪客、移動軌跡等信息，并能結合門店CRM系統，對訪客行為趨勢、門店熱門位置、整體人流量趨勢等進行分析。
通過客流數據可以分析不同人群駐留店面的時長是多少、哪些區域比較吸引人、什么產品最受關注、不同人群關注的產品是什么等等。
通過數據分析的結果優化店鋪管理，找出最適合店鋪的經營模式、消費者最關注的廣告、轉化率最高的產品，根據客戶逛店路徑分析熱點區域，調整主打產品陳列引起客戶關注度，改善店員服務過程中存在的不足，從宏觀到細節進行優化，達到店鋪的利益最大化。
客流統計分析，能夠為零售業運維管理、人員服務提供準確有效的數據支撐。
最后想說的是，產品經理不單單是所謂的互聯網產品經理，“互聯網+”產品經理，也大有可為，畢竟工業才是強國之本。
本文由 @行走在墻上的貓 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
當你獲得某個sql的sql_id時，怎么去一鍵獲得這個sql的一些信息呢，例如列的情況、執行計劃等等..腳本有點長，建議大家用電腦來看..
下面用一個簡單測試來演示下，附腳本領取方式。
SQL> select a.* from (select SQL_ID,SQL_TEXT, EXECUTIONS, DISK_READS, BUFFER_GETS from v$sql order by DISK_READS desc) a where rownum<5;
太長了...所以這里截部分圖做演示：
SQL> @/home/oracle/sql/spoolsql.sql "input sqlid:" Enter value for sql_id: 1rhvj2yy0kyfn ./1rhvj2yy0kyfn.html
相關的信息如下：
這個腳本還是很實用的，如果大家想要對某個sql去做優化，可以考慮先用這個腳本收集相關的信息，有個大致了解后做優化會方便也快一點。
這份實用的sql腳本怎么領取呢?
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做前端性能測試時較大的文件需要更多時間來下載，并可能導致我們的網站加載緩慢，從而導致用戶體驗欠佳。因此刪除JS和CSS中未被使用的代碼就很有必要了！Coverage工具就可以非常方便的實現這一需求。
Coverage 是chrome開發者工具中的一個功能，從字面意思上就可以知道它是可以用來檢測代碼在網站運行時有哪些js和css是已經在運行，而哪些js和css是還沒有用到的。我們可以在Chrome的開發者工具的source面板中將其啟動，選擇下圖中的三個點圖標，然后在菜單中選擇Coverage即可。
啟動Coverage后，點擊下圖中的刷新按鈕，就可以對當前頁面中所涉及的JS和CSS腳本進行代碼覆蓋率統計工作。
具體統計情況如下圖所示，最右邊顯示的是我們加載的css和js文件數量，紅色區域表示已運行的代碼，而藍色表示已加載但未運行的代碼。
通過coverage可用來發現頁面中尚未用到的js 和 css代碼，我們可以為用戶只提供必要的代碼，刪除沒有用到的代碼，這樣就可以提升頁面的性能，這對于找出可以進行拆分的腳本以及延遲加載非關鍵腳本來說非常有用的。
在這里給大家分享一個我遇到的一個難纏的問題
在chrome 116的source面板中，設置pretty print方式顯示代碼時，無法完全顯示具體的代碼利用率，即左側的紅藍線條會出現展示缺失（具體原因暫時未知），如上圖所示。
但是在chrome 90版本中這個問題是可以避免的，如下圖所示，我們可以清晰的看到哪些代碼執行了（藍色），哪些代碼沒有執行（紅色），所以想具體查看代碼利用率的同學使用chrome 90版本即可
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