2024-07-08
用户运营是围绕用户生命周期所采取的运营手段，核心是用户增长和商业变现。 更进一步讲，用户运营的核心是“区别对待用户”，核心是精细化运营。 随着互联网进入存量时代，能让用最大化贡献价值的精细化用户运营，越来越重要。 常见的用户运营有2种形态，一种是基于微信的社群（用户）运营，另一种是基于平台的用户运营。
首先要清楚运营是什么意思，运营也就是经过媒体传达和其他办法，行进自己的运营才华。还有产品，技能与运营之间的联络。
运营有多个方向，包括内容运营、用户运营、活动运营、数据运营和产品运营等。内容运营 内容运营主要负责运营平台的内容，包括文字、图片、音视频等。他们需要定期更新内容，维护内容的质量与数量，并确保内容能与目标用户群体产生有效的连接和互动。
操作内容如下：1 .负责公司产品的线上推广，与各种媒体、网站联盟建立合作关系；整理分析竞争对手的市场策略，关注竞品和行业动态，及时调整投放策略，保持竞争优势；负责管理广告账户，跟踪评估推广效果，发布推广数据报告及分析；根据效果分析，对推广工作进行有针对性的调整。
就业方向有很多，运营是互联网里一个大的工作版块，体系分的有很多，包括：内容运营、社区运营、产品运营、市场运营、新媒体运营、活动运营、用户运营、电商运营、数据运营等。
就目前而言，互联网行业内相对比较有一致共识的4大运营职能划分，是内容运营、用户运营、活动运营和产品运营。就这4大模块要做的事情，我粗略解释一下。
可以看到大部分知乎用户是没人关注的，如果你拥有一个以上关注者，那么恭喜你打败了737%的知乎用户。看来还是很多人跟我一样，是一个知乎小透明~来一个具体的表格 数据里边有个is_active字段，看起来是一个时间戳。我猜这个字段记录的是用户最后一次登录时间，就这么拿来用咯。
最近，我编写了一个爬虫程序，抓取了知乎上3万核心用户的公开资料。尽管知乎声称拥有6500万注册用户和1850万日活跃用户，但许多用户实际上并未留下太多公开信息。由于新版知乎服务器对单IP的请求量进行了限制（大约每秒一次），我仅针对3万最活跃的用户进行了爬取。
知乎用户的分析如下：知乎用户年龄构成：根据国盛证券的数据显示，15-30岁用户占据了90%，其中20-25岁用户占据了知乎的半壁江山，从数据可以看出知乎用户以年轻化为主。知乎用户学历分布：一直以来高学历、高收入和高购买力的人群都是品牌主最重视的目标客户。
最近写了个爬虫，将知乎 3W 核心用户的公开资料爬了下来。虽然知乎声称注册用户有 6500 万，日活跃用户有 1850 万，但其中很大一部分用户是三无用户。由于该部分用户公开的数据并不多，再且新版知乎服务器对于单 IP 最大请求量有限制（大概每秒一次左右），所以我只爬了最核心的 3W 用户。
知乎用户地区分布状况，筛选知友数量分布top20地区。 结合常住人口数据，统计出知友密度最高的top20地区。 根据关注情况，查看各大学校友相互关注的程度。知乎用户数据有缺失值需要清洗，另外 居住地 字段不包含“省”、“市”字样。这里留意，后面会提到。
一）单因素方差分析 单因素方差分析用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况．例如研究人员想知道三组学生的智商平均值是否有显著差异。单因素方差有以下前提假设：观测值相互独立。没有明显异常值。各观测变量总体要服从正态分布。各观测变量的总体满足方差齐。
编程语言。在数据分析师进行数据分析时，一定会用到Python或者R等编程语言。如果你是一个没有任何编程基础的小白，你可以先从最基础的C开始学起，然后再选择学习Python还是R语言。数学。有人就要说了：“我小学一年级就开始学数学了，数学能力肯定不在话下。
了解业界动态，善于探索和发现 你要了解业内动态。我们生活在一个变化的世界，一夜之间事物就可能发生重大变化，今日和流行的技术明日就很可能面临淘汰。你一定要多与一些富有经验的专业人士、业内专家交流，预见未来的自己。
熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。
具备以上的基础之后，进入大数据技术框架的学习，利用Linux系统搭建Hadoop分布式集群、使用Hadoop开发分布式程序、利用Zookeeper搭建Hadoop HA高可用、Shell脚本调用等对大数据技术框架有初步的了解。
这个可能比较难，毕竟这个是属于后端的。前端的做测试的或者开发的，确实有自学然后找到工作的。但是数据分析这个，虽然你自学也会接触到各种项目，但是这样的经验也许不会被一些公司认可，他们会认为你没有实操经验，过于理想主义。
这个不能说不靠谱，但是首先自学需要有极强的自律性，以及对学习资料和内容筛选的能力。否则效率会非常的低，而且一定要制定学习计划，根据学习计划执行。包括你要投递简历的时间，入职的时间等等。都要给自己一个规划。否则会容易懈怠。
现在数据分析前景还是很不错的，做数据分析用python比较多。可以先去了解一下python，如果是转行的话，主要分为几个途径：自学：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。需要有很强的自制力和学习能力，另一方面，自学在项目实战这一块就比较缺乏。
自学Java转行程序员是否靠谱，取决于你的学习动力、学习能力和方法等多个因素。以下是我个人的经验和看法，供你参考：自学Java转行程序员是完全可行的。现在有很多在线教育平台、开源社区和社交媒体提供了大量的Java学习资源和教程，你可以通过这些资源和教程学习Java编程语言和相关的技术知识。
数据分析主要是与数据打交道，但数据分析≠分析大数据，所以大家不要对这个职位产生恐惧感，零基础转行数据分析是可行的。要入门的话，3个月的时间也是足够的。需要注意的是：如果本身对数据不敏感，或者看到复杂的数据就眼晕头疼，那说明你可能不太适合这个岗位。
数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。
商务智能，出分析报告。· 2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。
有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。 C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。
比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。
数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。
1、加大内存总容量对机子来说当然是更好的。假如你用2133MHz的内存条就真的要上16G2400MHz以上的倒是可以不用上16G，8G也够用。主要看你机子本身主要是做什么用。以这个来根据。thinkbook16+16g内存够用吗？够用。
2、根据知乎上的玩家推荐，要在《进击要塞》中获得最佳的游戏体验，至少需要一台配置较高的电脑。推荐的配置包括：Intel i7处理器，至少16GB的内存，NVIDIA GeForce GTX 1060或AMD Radeon RX 580等独立显卡，以及至少512GB的固态硬盘。
3、然而，虽然最低配置要求并不高，但如果玩家想要在《帝国时代4》中获得更好的游戏体验，比如更流畅的画面、更快的加载速度，那么就需要一定的高端配置。比如，拥有Intel Core i7或AMD Ryzen 7处理器、16GB以上内存以及NVIDIA GTX 1060或AMD RX 580显卡的电脑，就能够让游戏表现更加出色。
4、当然可以自己选择电脑配置。现在市面上有各种品牌和型号的电脑配件可以选择，包括CPU、内存、显卡、硬盘、主板等等。首先，选择适合自己需求的CPU。根据你的用途决定是选择性能更好的高端CPU，还是选择价格更实惠的中低端CPU。
5、推荐配置则为Intel Core i7-3770或AMD FX-8350处理器，16GB内存，NVIDIA GTX 960或AMD Radeon R9 280X显卡。从这些配置需求来看，游戏的性能要求并不算特别高，大部分中高端配置的电脑都可以较为流畅地运行游戏。在知乎上，有许多玩家分享了他们的游戏体验和建议。
6、d建模对电脑的显示器无特殊要求，如果对颜色没有特别爱好的话。电脑配置内存加多，建模比较舒服，建议16g，可以先8g用着，不舒服再加。3d建模要操作流畅，主要看显存和cpu好不好，别的只要是拉得动就没什么大问题。3d建模i5是够用的，但是到高模精雕的时候面数高了可能会有点点卡顿。