一、大數據分析培訓班騙局有多可怕？
杠精勿擾，不要拿特例當普遍。
廢話不多說，以自己經歷的一個完整過程來給大家避個雷。要進培訓班的，慎重吧。
還得從那個平平無奇的下午說起。
一個電話打過來，說他們在招聘大數據相關的人才，是和企業直接合作的。我們這種零基礎、專業毫不相關的人，是可以很容易上手的，而且他們只是進行一個簡單的培訓，老師都是從企業里面直接安排相關的工程師過來的，反正如此云云……最后重點的來了，一塊巨大的餅鋪天蓋地的下來了：工資直接和你工作年限和大學相關，想你這種工作兩年的本科，最起碼能拿12k。
一通好吹之后感覺到你明顯動心了，就使勁鼓吹行業人才缺口什么的。
最后就是時常對你噓寒問暖，這個大家都懂的了，事出反常必有妖，熱情過頭總會令人懷疑，我還是多次詢問，但是他就是各種打消我的顧慮。千言萬語一句話：我們學的都是實操，企業每天用的，直接操練企業的數據的。
等你最終確定了，就會天天來盯著你，想讓你買車票。并且時常在朋友圈發一些某某某又拿了多高的工資。搞得你以為這些都是真的了，但其實就是幸存者偏差。
等你來了之后，就帶你各種看教室。
然后第二天，就是一堆老師，還有他們的董事長來，各種走馬觀花的解答，反正就是反反復復告訴你一個道理，這東西很好學，而且很好就業——關于這一點，到后面你會吐血的——重磅的來了，最后拉出一個“成功學員”，分享拿了多高工資，工作有多輕松好干，弄得你熱血沸騰的（如果有過理財培訓課的看到這一幕應該很熟悉）。
因為我們班人數比較多，所以承諾會給我們配兩個老師，然后開始換了一個新老師來上課程，據說是有十年Oracle經驗的，但是開始之后，那個水平啊，真的是讓人不知道怎么去形容，隨便找個人上去念文檔不行嗎？隨時百度就是打開的，一直在查，自己在那兒上的挺開心的，整個課上的云里霧里的，沒學過都能明顯看的出來水平如何。反正一遇到問題就是過，這個不重要，都是運維干的，有時候我們就很迷惑，都運維干了，我們到底干什么呢？難道是每個月坐在那里等發工資，老板的錢已經多的花不完了嗎？
打電話反映了好多次，就是裝作沒聽到，最后好像又開了班，把老師抽走了一個（這才是一個起點，后續的才叫人無語，胃口太大，但是消化能力又不好，瘋狂開班，老師上午在這里講一點點，找個借口去其他班又去講了。）……
然后經典的開始了，上了一段時間拿出培訓合同讓你簽了，上面都是一些霸王條款和一些甩鍋條款，本來感覺很不對勁了，但是他們就嘩啦啦一下來了好多人，把人一個個拉出去“開導”，至于為什么不做統一回復，就不用說的那么明白了。有人一直在教室徘徊，反正就是看到誰沒簽，就馬上做“開導”，就不讓你有仔細看合同的時間和思考的時間。
稀里糊涂簽完之后，你基本跑不了了，上面課時費110一個小時，一天是9個小時，基本上你要跑的話，就你上了一個多星期的課程，你會有一種還不如都上了的感覺。而且晚上是自習，大多數時候根本沒老師。
就這樣又上了一段時間，就要讓你交錢了，分為一次性付清15800，工作之后一個周之內付清16800，還有就是貸款，18000多吧，這個記不太清，但是還有一個分次的，分六期，共19200，注意，這個一點都不是他們說的分次，確確鑿鑿的就是網絡貸款，你家人的信息他們會一直追問的，并且他們說的是工作之后開始還錢，但是現在就讓你開始辦理了，就是說從現在開始你就得還錢了。去找他們問？呵，這會已經到最后的環節了，所有的坑你都入了，態度開始惡劣起來了，之前像孫子，現在比你爺爺還爺爺了，記住了，這個態度會一直持續到后面。
中間的環節基本上就是比較正常的上課過程，說是上課，一般還是得靠自學吧（沒有水分，是真的）。
這里就直接說到后面了，后面基本他們已經無所顧忌了，之前和你畫的餅，一樣也兌現不了，你拿起合同一看，發現完了，之前的承諾一點也沒寫在里面，里面的用詞十分模糊，打官司你要哭的那種。
之前是說有一個項目實戰，然后這會沒了，什么都沒有的，就是讓你憑空捏造一個公司，一個項目，標準就是你工作的時間長短，短一點的一兩個公司，兩三個項目，長點的兩三個公司，四五個項目，而項目內容是要你自己憑空想象的，真的，就是憑空想象的，老師完全不會管你的。
然后重點的來了，這個就是他們說的包裝，我白活這么多年了，我的腦子里一直在大喊，這叫造假！
想想吧，你說你有幾年工作經驗進去，然后人家把你當經驗成熟的人，技能成熟，然后你一去就啥都不會，呵，看命吧。遇到惱羞成怒的，搞不好你還得賠錢。他還想要給你你發一份律師函。
然后就是因為在群里說了包裝和造假不是一回事，就被私聊了，反正語氣很惡劣，只好通知家人每兩個小時聯系我一次——你懂的。
我的要求就是按真實經歷給我找工作，但是他們就是不肯，說絕對不可能，辦不到，然后就讓我搬離宿舍，當然了，錢嘛，你就慢慢還了！
維權，呵呵，合同里早就埋好了陷阱了。
不過我還是堅持要維權，警察局不行就仲裁，仲裁不行就法院了。
第一次正兒八經在知乎上面寫東西竟然是來自于走出社會，而來自于社會殘酷無情的猛擊，算是感受到了社會滿滿的惡意吧。
而社會有多殘酷，確實是一個很難說的話題，仿佛太陽邊上鑲上了隱隱的黑邊，你說他不存在吧，又真實的令人扎眼。
總自詡為聰明人，終究還是太嫩，或者說，太容易相信人心了。這是最后的感慨吧，也許讓一個男人真正成長的，還得是經歷。當有一天，能笑對眾人，又暗藏殺機，也許就可以說得上是成熟了吧。
后續應該還會更新吧，如果沒有更新，大概率就是……
分割線…………………………………………………………
在經歷了一系列事情之后，和培訓機構私下和解，本來想刪了這個回答，但是看到下面的評論居然有為這些培訓機構站臺的，不知道為何就有一股莫名的火氣。
首先，我說了，不要拿特例當普遍，而且也強調了以個人經歷，還有出來站臺的，這不是蠢就是壞，一般來說，我更傾向于后者，無論是利益相關者還是局外在叫的，我就個人心胸狹隘的說一句，加起來都拼不出一個媽。
當然，這肯定是從我的主觀角度出發的視角，肯定要帶一些主觀情緒。
現在就是但是這個轉折點了。
但是，這些培訓機構真的憋了什么好屁嗎？
縱觀整個事情的起始，先拿宣傳開刀。
他們開始就是中介和獵頭給打的電話，說的就是招聘，注意，是招聘，不是其他的名義。
然后轉接的培訓機構的“HR”，這些畜生具體是些什么東西呢？哦，后面如果機緣巧合的話你就會知道，這些是銷售，每個人都是有指標的。
我在意的是什么？是后面簡歷造假嗎？嗯，是，但也不是。
是，是因為造假我的確接受不了，不是，是因為提米的這些人在所謂面試的時候，說的是他們是和企業合作，到時候我們是直接輸送到企業去的。我要不是沖著這個，我是瘋了嗎？我跑這么遠去當大冤種？
當然了還有另外一種可能：
在發現這些的時候就趕緊跑路啊。
呵呵，在你簽下合同前，還沒成為砧板上的肉的時候，在你還是大爺的時候，這些你是一點都不會了解到的。
也能理解嘛，畢竟如果都說清楚了，還有哪個大怨種過來挨一刀呢？
還有人說不能以偏概全，呵呵，我真的栓扣了，真的離了個什么大譜，這種培訓班的模式和性質，本來就是以盈利為主要目的的，快速收割一波韭菜就銷聲匿跡。
我這么說吧，現在市場上大多數公司對這種培訓可謂是深惡痛絕，具體原因嘛，不說大概也能理解了。
他們的目的本來就不在于辦好教學，而是聚焦怎么快速在一群窮鬼和可憐人身上炸一杯油出來，然后揚長而去，后面怎么樣，根本不在他們的考慮范圍中。
我目前所了解到的，一個成功的宣傳案例都是好幾人共用，有點前幾年微商共提一輛車那味了，對哦，這套路也……熟悉。
這些案例嘛……看看就好，因為你看見這些狼吃了第一口肉，但是從來看不見后面基本都是在吃屎，因為這些基本不會讓你看見。
就這幾天，我看到他們的風向已經開始變了，開始在宣傳什么全媒體運營師，盲猜一下，接下來有一些人會接到一些電話，招聘全媒體運營師，然后這一批大數據培訓師，搖身一變，又變成有多年教學全媒體豐富經驗的教師了。
總的來說，從他們的宣傳時滿嘴噴糞，到后面的步步下套（哦，有人會告訴你這叫“宣傳策略”），到各個環節的心理戰術，還有各個環節簽合同、貸款，他們都是基于什么的心態去考慮的？這不叫壞？這叫善良，還是叫為你考慮？
讓他們為你多考慮考慮吧。
再說說師資力量，算了，不想多說，以我個人經歷（看清楚了，以我個人經歷）來說，我在糞坑里看到了一坨屎，嗯，比他們強多了。
有時候，還能讓你去問問前輩呢。嘿嘿，你問的那位前輩可喜歡你了呢，你問一次，“開導你一次”，就幾句話，可能就是五百到一千不等呢，可能這是他們這輩子話最值錢的時候了，他們能不喜歡你嗎？
當然最后拋開主觀情緒，來客觀說一下，也說一點建議。
這種培訓大多數都是騙人的，這個毋庸置疑（但是騙人的人看起來比任何人都真誠）。
有沒有可靠的呢？我沒遇到過，也不妄加評論，以免誤導人。
我就以當前這些騙人的來說一下。
就之前一個培訓班的人，有一批被公司發現辭退了的；有一批暫時還沒被發現，但是每天在戰戰兢兢的；有一批沒找工作的；也有一批主動離職的；但是，也有一批進去干下來了！
是的，是有一批進去干了下來的，但是這個周期還沒超過一年，我也說不準，就目前來說，的確是干了下來。大概在十分之一左右。
要達到這個效果，需要有下列幾個條件或其中幾個條件。1、自學能力要好。
2、對這行感興趣。
3、項目要新開的（這樣你才有時間學習）。
4、有人帶你并且·不揭發你。
5、項目相對沒那么難。
6、運氣好，遇到的項目沒那么難。
也有其他的意外吧，可能有些有其他原因能熬下去，或者本身基礎比較好。
如果有心理準備，或者走投無路，又或者對自己運氣比較自信。可以去試試，否則不建議端這個碗。
但是在去之前，一定要問清楚，并且一定要留下文字記錄和錄音等材料，像向企業輸送人才，一定要他們給出文字保證。去培訓了，和宣傳的不符合，路費，損失怎么賠償。
如果遇到問題，《廣告法》、《消費者保護權益法》、《合同法》、《教育法》等建議可以看看。
最后的最后，說一說培訓這個事，這個事本來就是一個你情我愿的事，大家真誠地談，說清楚了，那就是周瑜打黃蓋……話說回來，又有誰愿意去呢？這個假設本身就是個假命題。
也建議盡量正規一點的，至于哪種算正規的？給不了專業的建議，但是可以提供幾個模糊的方向：
1、 時間最起碼六個月以上。
2、 沒有各種套路，特別是貸款。
3、 師資力量要真實（這個我也沒啥好方法去檢驗）。
分割線……………………………………………………
以下是我從我的日記本里摘錄的（什么，正經人誰寫日記？對，我不是正經人。）。
我思考了整個過程，突然有種不寒而栗。
我拿著那份合同，翻來覆去，滿篇充滿了欺騙，滿篇寫滿了吃人。
我仔細思考一個問題：為什么我會上當？
這其實是一個充滿惡意的命題。
因為我需要啊，這就好像一個人走在沙漠中好久了，渴了好久了，突然遇到一個水龍頭，你要他怎么忍住不沖上去呢？
用一堆鈔票去誘惑一個特別需要錢的人；一個美女去愛一個十分缺愛的人.
有些東西本來就是針對性下餌的。
我怎么會沒有產生懷疑呢？
只不過可能我都沒有意識到，萬一是真的呢？萬一我就是那個最幸運的人呢、
你看看這些宣傳詞：
工作輕松、工資高、直接推送、國家支持……
朋友圈一個勁拉虎皮，扯一些仿佛看起來有關聯的消息。
但是你沒有經歷一個完整的過程的話，是很難知道這些東西和他們根本沒有半毛錢關系的。
他們上的課，到后面就一個勁的暗示你，要不停的找，不辛苦怎么能拿高工資呢？
“暴力或強制性排他性，頻繁疲勞循環論證，畫餅刺激利益承諾，咒語化儀式行為，然后就是設定口號不斷進行重復。”我想起我看到一段關于洗腦的描述。
模模糊糊間覺得，這種培訓班和傳銷仿佛有什么聯系。
又在恍惚間我想起，當時似乎有誰和我說，工作隨便挑，直接推送，簡單輕松。
為什么？
市場缺人，國家支持！
針對性的下餌，釣到魚了就往死里吃。
在資本面前，是沒有良知可言的！
二、武漢肺炎大數據分析
武漢肺炎大數據分析
近期，武漢肺炎疫情備受關注。為了更好地了解疫情的發展趨勢，本文將對武漢肺炎大數據進行分析。在分析過程中，我們將使用各種數據來源和技術方法，以獲得更準確和全面的信息。 一、數據來源 武漢肺炎大數據分析的數據來源主要包括以下幾個方面： 1. 官方疫情數據：包括確診病例數、死亡病例數、治愈病例數等。這些數據是最權威的疫情信息來源，但也有一定的局限性，因為數據可能存在誤差和遺漏。 2. 社交媒體數據：通過分析社交媒體上的相關話題和討論，可以了解公眾對疫情的關注度和情緒變化。這些數據具有一定的主觀性和偏差，但可以作為參考。 3. 第三方數據統計平臺：這些平臺提供了各種疫情相關的統計數據，如疫情分布、感染人數變化等。這些數據具有一定的客觀性和準確性，可以作為分析的重要參考。 二、技術方法 在數據分析過程中，我們將采用以下技術方法： 1. 數據清洗：去除重復、無效和錯誤的數據，以保證數據的準確性和完整性。 2. 數據可視化：使用圖表和地圖等方式，將數據呈現出來，以便更好地理解和分析數據。 3. 趨勢分析：通過分析數據的增長趨勢和變化規律，預測疫情的發展趨勢和影響。 4. 關聯性分析：分析相關數據之間的關聯性和影響，以更好地理解疫情的全貌。 三、結果與分析 通過以上分析方法，我們可以得到以下結論： 1. 武漢肺炎確診病例數呈上升趨勢，但增長速度有所減緩。這表明疫情得到了有效的控制和治療。 2. 社交媒體上的討論熱度較高，公眾對疫情的關注度較高。這表明公眾對疫情的重視程度較高，同時也反映了社會對公共衛生問題的關注度。 3. 武漢肺炎對經濟和社會生活產生了一定的影響，但總體影響有限。隨著醫療資源的投入和防控措施的加強，疫情得到了有效的控制。 總之，武漢肺炎大數據分析為我們提供了更全面和準確的信息，有助于我們更好地了解疫情的發展趨勢和影響。通過科學分析和應對措施，我們可以更好地應對疫情，保障人民群眾的健康和安全。三、武漢大數據分析公司
武漢大數據分析公司: 解讀數據背后的價值
當今社會，數據已經成為驅動創新和決策的關鍵因素，而大數據分析作為從海量數據中提取有意義信息的重要手段，也成為企業提升競爭力和效率的利器。在武漢這座充滿活力和潛力的城市，也涌現出了眾多專業的大數據分析公司，它們通過專業的技術和豐富的經驗，幫助企業理清數據的脈絡，挖掘數據背后的潛在價值，助力企業實現可持續發展。
武漢作為長江經濟帶的重要樞紐城市，擁有得天獨厚的區位優勢和人才資源，吸引了大量企業紛紛入駐。然而，面對日益激烈的市場競爭和快速變化的商業環境，企業如何通過科學的數據分析獲取洞察，搶占先機，成為擺在企業面前的重要課題。正是在這樣的背景下，武漢大數據分析公司應運而生，它們憑借專業的技術實力和豐富的行業經驗，為企業提供全方位的數據分析解決方案，助力企業走向成功之路。
武漢大數據分析公司的核心競爭優勢
武漢大數據分析公司匯聚了一批技術精湛、經驗豐富的數據分析專家，擁有先進的數據分析工具和系統，并不斷創新和優化數據分析方法，為客戶提供高效、精準的數據分析服務。這些數據分析專家具備扎實的數據分析理論知識和豐富的實戰經驗，能夠根據客戶需求量身定制數據分析方案，幫助客戶實現數據驅動的決策和業務優化。
另外，武漢大數據分析公司還具有良好的行業口碑和客戶資源，與眾多企業建立了長期穩定的合作關系。通過多年的實踐積累，這些公司深度了解不同行業的特點和需求，能夠為客戶提供具有針對性和前瞻性的數據分析服務。無論是金融、零售、醫療還是制造業，武漢的大數據分析公司都能夠為客戶提供專業、可靠的數據分析支持。
武漢大數據分析公司的服務內容
武漢大數據分析公司的服務內容涵蓋了數據采集、清洗、存儲、分析和可視化等方面，旨在幫助客戶從海量數據中發現商機和問題，并提供決策支持。具體而言，武漢大數據分析公司的服務包括：
- 數據采集與清洗：搜集各類數據源的數據，并進行清洗和去重，確保數據的準確性和完整性。
- 數據存儲與管理：建立安全可靠的數據存儲系統，保障數據的安全性和可訪問性。
- 數據分析與挖掘：運用各類數據分析技術和工具，對數據進行深度挖掘和分析，發現數據背后的規律和價值。
- 數據可視化與報告：將分析結果以直觀的圖表和報告呈現，幫助客戶直觀了解數據分析結果和趨勢。
- 定制化數據分析解決方案：根據客戶需求和行業特點，量身定制數據分析解決方案，提供個性化的數據分析服務。
通過這些服務內容，武漢大數據分析公司能夠全方位滿足客戶的數據分析需求，幫助客戶更好地利用數據資源，實現商業增長和效益最大化。
武漢大數據分析公司的案例分析
為了更好地展示武漢大數據分析公司的能力和成果，以下將以一家零售企業為例，分析武漢大數據分析公司在零售行業中的應用案例。
案例背景
某零售企業經營多年，擁有一定的客戶基礎和銷售渠道，但面臨線下線上銷售數據分散、客戶數據冗余、庫存管理不足等問題，希望通過數據分析優化銷售策略和提升管理效率。
解決方案
武漢大數據分析公司針對零售企業的需求，提供了以下解決方案：
- 數據整合與清洗：將企業的線上線下銷售數據、客戶數據進行整合與清洗，建立完整的數據集。
- 銷售趨勢分析：通過對銷售數據的深度分析，了解不同產品的銷售趨勢和熱門時間段，為企業制定銷售策略提供依據。
- 客戶行為分析：分析客戶的購買偏好和行為習慣，為企業提供精準的客戶定位和個性化營銷建議。
- 庫存管理優化：通過對庫存數據的分析，優化企業的庫存管理，避免滯銷和斷貨現象。
- 數據可視化報告：將數據分析結果以直觀的圖表和報告呈現，幫助企業管理層直觀了解數據分析結果和業務趨勢。
成效
通過武漢大數據分析公司的服務，零售企業取得了顯著的成效：銷售額增長了XX%，庫存周轉率提升了XX%，客戶滿意度提高了XX%，為企業的可持續發展提供了強有力的支持。
結語
武漢大數據分析公司作為數據分析領域的佼佼者，憑借專業的技術實力和豐富的行業經驗，為企業提供了全方位的數據分析解決方案，助力企業實現數據驅動的決策和業務優化。相信在不久的將來，武漢的大數據分析公司將繼續發揮重要作用，為更多企業帶來成功和價值。
四、大數據分析原理？
把隱藏在一些看是雜亂無章的數據背后的信息提煉出來，總結出所研究對象的內在規律
五、bms大數據分析？
bms即電池管理系統，是電池與用戶之間的紐帶，主要對象是二次電池。
bms主要就是為了能夠提高電池的利用率，防止電池出現過度充電和過度放電，可用于電動汽車，電瓶車，機器人，無人機等。
此外，bms還是電腦音樂游戲文件通用的一種存儲格式和新一代的電信業務管理系統名。
bms可用于電動汽車，水下機器人等。
一般而言bms要實現以下幾個功能：
(1)準確估測SOC：
準確估測動力電池組的荷電狀態 (State of Charge，即SOC)，即電池剩余電量；
保證SOC維持在合理的范圍內，防止由于過充電或過放電對電池造成損傷，并隨時顯示混合動力汽車儲能電池的剩余能量，即儲能電池的荷電狀態。
(2)動態監測：
在電池充放電過程中，實時采集電動汽車蓄電池組中的每塊電池的端電壓和溫度、充放電電流及電池包總電壓，防止電池發生過充電或過放電現象。
同時能夠及時給出電池狀況，挑選出有問題的電池，保持整組電池運行的可靠性和高效性，使剩余電量估計模型的實現成為可能。
除此以外，還要建立每塊電池的使用歷史檔案，為進一步優化和開發新型電、充電器、電動機等提供資料，為離線分析系統故障提供依據。
電池充放電的過程通常會采用精度更高、穩定性更好的電流傳感器來進行實時檢測，一般電流根據BMS的前端電流大小不同，來選擇相應的傳感器量程進行接近。
以400A為例，通常采用開環原理，國內外的廠家均采用可以耐低溫、高溫、強震的JCE400-ASS電流傳感器，選擇傳感器時需要滿足精度高，響應時間快的特點
(3)電池間的均衡：
即為單體電池均衡充電，使電池組中各個電池都達到均衡一致的狀態。
均衡技術是目前世界正在致力研究與開發的一項電池能量管理系統的關鍵技術。
六、大數據分析特點？
1、海量數據：大數據分析特點是處理海量數據，即處理超過傳統計算機能夠高效處理的數量級的數據。
2、多維度數據：大數據分析特點之二是處理多維度的數據，即大數據不僅僅包含數據的結構，還包括其他類型的數據，如文本，圖像和視頻等。
3、實時性：大數據分析特點之三是實時性，即大數據分析需要根據實時的數據進行分析，以滿足實時的業務需求。
4、高可靠性：大數據分析特點之四是高可靠性，即大數據分析系統需要能夠確保數據的完整性和準確性，以滿足業務需求。
七、大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型？
無論是產品經理、運營、還是數據分析師在日常工作中, 都需要構建一個完整的指標體系, 但由于經驗或者對業務的熟悉程度, 互聯網人經常會遇到下面的問題:
1）指標變成滿天星：沒有重點、沒有思路，等指標構建完成了也只是看到了一組數據，各有用處，卻無法形成合力，最終不僅浪費了開發人力，也無益于業務推動；
2）指標空洞不落地：需求中沒有幾個具體的指標，需求空洞，無法落地。
正是上面的原因，產品經理, 運營和數據分析師與數據開發的矛盾不斷的激化，所以一個完整的搭建數據指標體系框架和方法是非常重要的。在此，為大家推薦一種實用的 AARRR 分析模型。
為了便于理解, 舉最近的很火的《隱秘的角落》, 分享一下如何搭建指標體系，讓萬物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer這個五個單詞的縮寫，分別對應用戶生命周期中的5個重要環節。
- A拉新：通過各種推廣渠道，以各種方式獲取目標用戶，并對各種營銷渠道的效果評估，不斷優化投入策略，降低獲客成本。利用這個模塊可以很好幫助市場推廣部門比較各個渠道的拉新效果，評估新用戶的用戶質量。
- A活躍：活躍用戶指真正開始使用了產品提供的價值，我們需要掌握用戶的行為數據，監控產品健康程度。這個模塊主要反映用戶進入產品的行為表現，是產品體驗的核心所在。
- R留存：衡量用戶粘性和質量的指標。
- R轉化（變現）：主要用來衡量產品商業價值。
- R傳播：衡量用戶自傳播程度和口碑情況
三、AARRR在指標體系中的應用
如果我們利用AARRR 框架去構建可以判斷《隱秘的角落》的是否受歡迎：
1. 拉新
我們需要去評估現在這部劇在每一個投放的渠道拉來的新用戶情況是否有達到預期, 因為這部劇最開始的用戶進來的都是新用戶, 所以前期的新用戶的觸達情況是后期是否這部劇火爆的關鍵所在。
監控新用戶的增長曲線, 有助于我們及時發現問題, 利用用戶反饋等改進。
2. 激活
當這部劇的新用戶來的時候, 很關鍵的是這些用戶有沒有在以后的時間看這部劇, 看的時間是怎么樣的, 看的頻率是怎么樣, 每次看這部劇的時候是不是都經常會從頭看到完等等, 這些是最直接說明這部劇受到用戶的喜愛程度的
3. 留存
留存的定義如下:
- 次日留存：統計日新增用戶次日仍然使用產品的用戶數量占總新增用戶數量的比例；
- 7天留存：統計日新增用戶第七天仍然使用產品的用戶數量占總新增用戶數量的比例；
- 30天留存：統計日新增用戶第七天仍然使用產品的用戶數量占總新增用戶數量的比例
看了這部劇的用戶, 還會來看的用戶一定逃不出下面的模型.
這部劇高能開篇,片頭驚悚的開始。可以說開篇即高能，吊足了觀眾胃口， 秦昊飾演的張東升，和岳父岳母一起去爬山，到了山頂，前幾秒還在調整相機，微笑著給岳父岳母擺姿勢準備拍照，下一秒就將岳父岳母推下懸崖,。
片頭的懸疑給了用戶很強的刺激作用, 也就是上面的"酬賞", 讓用戶會想著去看下面發生了什么, 于是就是上面的"投入", 不斷投入, 也就提升了留存
4. 付費變現
劇的收入應該包括點播(提前看結局購買的特權費用), 流量變現收入(廣告), 這個收入真心不了解, 應該還有很多其他方面的收入, 從數據上我們可以將從總收入和人均收入和成本去刻畫整體的劇的利潤情況。
5. 自傳播
這部劇的火爆, 除了本身的的情節引人入勝以外, 自傳播也貢獻了很大的原因, 當"一起去爬山吧" 這種在各大社交媒體上瘋傳時, 傳播帶來的增長就需要用數據去科學的衡量:
如果希望掌握更多數據分析的萬能模型，學會行業頭部大廠的數據分析套路，歡迎參與知乎知學堂與合作方聯合推出的「京東互聯網數據分析實戰訓練營」，接受大廠分析師一對一輔導、踏上面試直通車。訓練營限時體驗價 0.1 元，不容錯過：
--
文章內容來自公眾號：Data Science數據科學之美，已獲作者授權。轉載請聯系原作者。
八、大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型？
常見數據分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行后續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。
5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進行后續分析。
8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。
九、提升職場競爭力：武漢大數據分析培訓班揭秘
引言
在信息技術飛速發展的今天，大數據分析已成為各行各業不可或缺的一部分。特別是在武漢這座充滿活力的城市，越來越多的人開始關注大數據分析培訓班，以提升自己的職業競爭力。本文將詳細介紹武漢大數據分析培訓班的情況，幫助你為自己的職業發展做出更好的選擇。
武漢大數據分析培訓班概述
武漢大數據分析培訓班旨在為學員提供必要的理論知識與實操技能。課程內容通常涵蓋了數據挖掘、機器學習、數據可視化等多個方面，幫助學員全面掌握大數據分析的相關技能，能夠在實際工作中應用這些技術。
培訓班的學習內容
不同的培訓機構可能會提供不同的課程設置，但以下幾個方面通常是大多數培訓班的核心內容：
- 數據基礎知識：介紹數據的基本概念、分類以及如何收集和管理數據。
- 數據分析工具：學習使用各種大數據分析工具，如Python、R語言、SQL等。
- 統計學理論：掌握一些基本的統計學知識，以便于進行數據分析和解釋。
- 數據挖掘與機器學習：深入了解常用的算法與模型，幫助學員了解如何從數據中提取有價值的信息。
- 數據可視化：學習如何將分析結果通過圖表等形式展示，使其更具可讀性。
- 項目實踐：大多數培訓班都會安排項目實踐，幫助學員將所學知識應用于真實場景中。
選擇合適的培訓機構
在選擇武漢的大數據分析培訓班時，可以考慮以下幾點：
- 課程設置：查看課程內容是否符合自己的需求，是否包括最新的技術和工具。
- 師資力量：了解培訓機構的教師背景，優先選擇經驗豐富且具有良好口碑的講師。
- 學員評價：查找往屆學員的評價，了解培訓班的實際效果和滿意度。
- 實訓機會：優先考慮能夠提供實踐項目的培訓班，這樣可以加深對知識的理解。
- 后續支持：了解培訓班是否提供后續的職業指導或學習支持。
武漢大數據分析市場需求
武漢作為中部地區的重要城市，近年來數據產業得到飛速發展。政府也出臺了一系列政策來支持大數據行業的成長。根據相關數據顯示，武漢大數據市場的需求量持續增加，對大數據分析人才的需求也在不斷上升。這為參加培訓班學習的學員提供了廣闊的就業前景。
結論
選修武漢的大數據分析培訓班，不僅可以提升自身技能，還有助于未來職業發展。隨著大數據行業的不斷擴張，掌握大數據分析技能的專業人才將會越來越受到歡迎。
感謝您閱讀這篇文章，希望本文能夠為您在選擇武漢大數據分析培訓班時提供幫助，助你在職業發展道路上走得更遠！
十、大數據分析和大數據應用區別？
（1）概念上的區別：
大數據分析是指對大量數據進行統計分析，以挖掘出數據中的有用信息，并研究其中的相互關系；而大數據應用是指利用大數據技術來改善企業的管理和決策，以期實現企業的持續發展和提高競爭力。
（2）應用場景上的區別：
大數據分析主要針對數據進行深度挖掘，以便更好地了解數據，以此改善企業的管理決策；而大數據應用則是將挖掘出來的數據用于實際應用，在企業管理和決策中產生實際的影響。
