8月第四周 | shell date、TGI衡量用户偏好

说好周更，总不能第一周就放鸽子，整理好了思路，开始下笔。

每周的这种杂记会比较零散、混乱而不成体系，我只是想记录下 我这周做了什么、遇到了什么不懂的、我怎么解决的 或者 我学了什么新知识、有什么新体悟。去呈现一些 数据分析师的日常，让大家对这个职业也有所了解（我也还在学习和探索中……我所在行业也不能代表所有）。

这周的几个关键词：

• shell脚本的date用法
• TGI指数衡量用户偏好

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1. 新知识：shell脚本的date用法

1.1 背景

来到数据量比较大的公司，才接触到hive，写的 hql需要用shell脚本调用，这也是我第一次接触到shell。
通常数据分析师只需要看懂很基本的shell脚本语言就好了（别人写好的），之后也不会需要自己写，每次跑数都是修改hql部分就好了。但偶尔根据实际情况，也需要去稍微修改。比如，别人写好的shell脚本里日期设置为当天，但我遇到一张表，他的数据是t-1的，那我就需要自己再增加一个变量yesterday。这时候，我就要学习怎么用shell脚本的date用法。
不过date也算比较基本的知识点了吧，而且我反反复复遇到过好几次，是有必要掌握和补上的盲点。

1.2 shell之date的用法

以下示范都是在mac终端的shell脚本下，

1）输出当前日期/时间

# 输出当前时间，但是这个格式不一定是你要的
date
# 格式化日期：按照%Y%m%d的格式输出当前日期
date +"%Y%m%d"
# 输出当前时间：按照"%Y%m%d %H:%M:%S"的格式输出时间
date +"%Y%m%d %H:%M:%S"

2）输出昨天日期

mac下的date命令计算时间的方法和linux会不太一样， 命令参数为[-v[+|-]val[ymwdHMS]] ，date 后加 -v加减一个值，最后填写格式化参数格式化输出。

# 昨天
date -v-1d +"%Y%m%d"
# 前天
date -v-2d +"%Y%m%d"
# 明天
date -v+1d +"%Y%m%d"
# 后天
date -v+2d +"%Y%m%d"
# 2秒后
date -v+2S +"%Y%m%d"
# 2分钟后
date -v+2M +"%Y%m%d"
# 2小时后
date -v+2H +"%Y%m%d"

3）日期命令的组合

# 上周五
date -v-fri
# 去年的下个月的第一个周日
date -v-1y -v+1m -v1d -v+sun

4）指定日期

# 指定日期20200901的后一天
day="20200901"
date -j -v+1d -f %Y%m%d ${day} +%Y%m%d

# 循环输出指定日期
begin="2017-10-01"
for (( i = 0; i < 21; i++ )); do
    current=`date -j -v+${
      i}d -f %Y-%m-%d ${
      begin} +%Y-%m-%d`
    echo $current
done

1.3 参考资料

• Mac如何在shell脚本当中获取时间
• macOS date 随意自定义输出日期
• mac date命令详解
• mac date 命令记坑, 翻了半天 man 才发现的

mac shell 与linux shell的转化，因为我没有linux shell的环境，这个功课留给大家啦～

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2. 人群偏好常用指标：TGI指数

2.1 背景

用户研究中，好常用TGI来衡量人群偏好，或者可以说，衡量偏好人群偏好的指标就是TGI。我也是工作后才知道这个的。

2.2 什么是TGI

TGI指数
= 目标群体中具有某一特征的群体所占比例 / 总体中具有相同特征的群体所占比例 * 标准数100

TGI计算公式中，有三个关键点需要进一步拆解：

• 某一特征
• 总体，
• 目标群体

随便举个栗子，假设我们要研究A公司脱发TGI指数：

• 某一特征，就是我们想要分析的某种行为或者状态，这里是脱发（或者说受脱发困扰）

• 总体，是我们研究的所有对象，即A公司所有人

• 目标群体，是总体中我们感兴趣的一个分组，假设我们关注的分组是数据部，那目标群体就是数据部

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（1）于是乎，公式中分子“目标群体中具有某一特征的群体所占比例”可以理解为“数据部脱发人数占数据部的比例”，假设数据部有15个人，有9个人受脱发困扰，那数据部脱发人数占比就是9/15，等于60%。

（2）而分母“总体中具有相同特征的群体所占比例”，等同于“全公司受脱发困扰人数占公司总人数的比例”，假设公司一共500人，有120人受脱发困扰，那这个比例是24%。

（3）所以，数据部脱发TGI指数，可以用60% / 24% * 100 = 250，其他部门脱发TGI指数计算逻辑是一样的，用本部门脱发人数占比
/ 公司脱发人数占比 * 100即可。

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TGI指数大于100，代表着某类用户更具有相应的倾向或者偏好，数值越大则倾向和偏好越强；小于100，则说明该类用户相关倾向较弱（和平均相比）；而等于100则表示在平均水平。

2.3 用户研究中TGI的实际案例

1） 00后用户兴趣偏好分析

• 报告来源：数据赋能站丨2020上半年OPPO用户洞察

2）各城市等级的年轻人换机倾向

可以看到有一幅城市等级分布的柱状图，下边灰色背景字体是对应城市等级的年轻人换机偏好（倾向）。我想说的是，TGI所衡量的用户偏好 和 我们柱状图的百分比是不一样的两种，换机群体中 新一线城市的占比 比无线城市的高，不代表换机倾向是新一线的更高。

• 数据来源：腾讯TMI: 2020腾讯手机行业洞察白皮书

2.4 参考资料

• 数据分析必知必会 | TGI指数分析实战
• 数据赋能站丨2020上半年OPPO用户洞察
• 腾讯TMI: 2020腾讯手机行业洞察白皮书

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that’s all for this week~
shell date 和 TGI衡量用户偏好～

如果我的总结对你有帮助，请点赞支持，谢谢 ！！我会分享更多 数据分析师 的日常～