&figure&&img src=&/50/v2-7b27ced01ffbfd61c3ca8efd8483162c_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&320& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/50/v2-7b27ced01ffbfd61c3ca8efd8483162c_r.jpg&&&/figure&数据失效了！！！！
数据失效了！！！！
&p&我之前曾经在农业银行、腾讯等公司实习与工作，算一算，也已经有6年市场与运营的相关经验了，现在为一家创业公司的CEO兼运营负责人。对于“什么是运营？”这个问题，我想结合自己的知识积累与工作经验从以下几个方面进行展开，希望可以帮到题主。 &/p&&img src=&/v2-c5a81c6ce24fbaea12b70_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&370& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/v2-c5a81c6ce24fbaea12b70_r.png&&&br&&p&&b&一、运营工作的定义&/b&&/p&&p&&b&A、什么是产品运营&/b&&/p&&p&其实并没有一个完整的概念去鉴定什么是产品运营，因为这是伴随着互联网的发展而出现的一个对从事这一类工作的统称。传统的策划算不算？算！传统的销售算不算？算！传统的客服服务算不算？算！所以产品运营是一个&b&范围很广&/b&的一个职业，并不能够用某一句话或者某一概念去解释清楚。产品运营的概念是模糊的，正是因为产品运营模糊的概念，才让很多人对这个职业摸不着头脑，不知道从何入手。但是，按照&b&存在即合理&/b&的思维方式，我们应该给运营下个定义。&/p&&img src=&/v2-ed91f7d1076_b.png& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&633& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-ed91f7d1076_r.png&&&br&&p&百度百科：产品运营是一项从内容建设，用户维护，活动策划三个层面来管理产品内容和用户的职业。其是从内容、用户、活动三个角度去阐述什么是运营，但不足的是没有表明运营的本质和目的。&/p&&p&运营其实就是运作+营收，通过不同的方式、方法、手段来运作产品，来实现既定目标，也就是目标导向营收。
&/p&&p&&b&B、产品运营的目标&/b&&/p&&p&运营的本质是经营，运营是有成本的，因此有极为明确的目标：1.扩大用户群
2.寻找合适的盈利模式增加收入 3.提高用户活跃度。无论运营怎么玩，花样有多少，殊途同归到一点：营收。即便是短期的扩大用户，提高用户活跃度，到最后还是回归到盈利这个点。
&/p&&p&&b&C、产品运营到底要做什么？&/b&&/p&&p&1.运营策划：以数据为依据，制定产品运营策划方案。&/p&&p&2.渠道BD：沟通协调渠道和内部人员关系，确保转换效率。&/p&&p&3.媒介：推广宣传文案的撰写、话题策略、软文发布等。&/p&&p&4.活动营销：产品推广宣传，营销方案策划执行。会员活动。&/p&&p&5.数据分析：数据分析报告，驱动运营方案和产品功能调整。&/p&&p&6.市场监控：行业市场、竞争对手的监控。
&/p&&p&&b&D、产品运营的四大意识&/b&&/p&&p&产品运营的四大意识：&/p&&p&1、成本和产出意识：时时刻刻有成本意识，产出高，更高，高出平均水平。2、聚焦和细分意识：让大多数人都喜欢，确保细分为二后的聚焦。&/p&&p&3、效率和量级意识：效率是产品运营的真正价值，量级是kpi是光辉的数据。&/p&&p&4、前奏和高潮意识：前奏润物细无声，高潮时自然而来的，强求不得。&/p&&p&5、做产品，不外乎要想自己爽，先让别人爽：永远站在用户的角度去考虑问题；注重细节；根据实际情况排定优先级比确定功能更重要。做运营，就是精打细算过日子：任何时候牢记运营的三大目标。&/p&&p&&b&二、运营工作的分类&/b&&/p&&p&&b&A.产品运营目标分析思路&/b&&/p&&p&产品运营是有成本，其有三个核心的目标：1.扩大用户群
2.寻找合适的盈利模式增加收入 3.提高用户活跃度&/p&&p&在这里介绍两种常规的产品运营目标分析思路。&/p&&p&1. 5W2H&/p&&p&以用户购买行为分析为例： &/p&&img src=&/v2-250b842ee_b.png& data-rawwidth=&594& data-rawheight=&344& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&594& data-original=&/v2-250b842ee_r.png&&&br&&img src=&/v2-927d39829eca3fffccb4f_b.png& data-rawwidth=&589& data-rawheight=&296& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&589& data-original=&/v2-927d39829eca3fffccb4f_r.png&&&p&&b&B.产品运营类型&/b&&/p&&p&我们经常会遇到这样的场景：当你问运营的小伙伴是做什么运营的时候，对方可能会出现以下回答：内容运营、微博运营、微信运营、新媒体运营、活动运营/策划运营、社区平台运营、用户运营、电商平台运营、渠道运营、游戏运营等。甚至他可能还会直接回答你：产品运营。&/p&&p&产品何其多，当你进入公司的时候，你所服务的对象最终指向确实是一个产品，但是实际上是这样的：负责微博和微信公众号的推送，负责论坛里的某个板块发帖，负责某网页后台内容的更新与维护等。&/p&&p&新进公司所做的具体的事情和职位描述其实是有很大的区别，这也是很多同学经常会有的疑惑：面试官招我进来的时候明明不是这样说的啊。所以，很有必要和大家梳理下产品运营具体细分为哪些类目。&/p&&p&严格来说产品运营并没有分类一说，但是为了让大家更好地理解和区分，我将产品运营从不同的角度划分。&/p&&p&a.按照&b&传播渠道&/b&划分：微信运营、微博运营、直播平台运营、博客运营、贴吧运营、论坛运营等 &/p&&p&b.按照&b&产品类型&/b&划分：电商运营、游戏运营、金融产品运营等&/p&&p&c.按照&b&媒体新旧区分度&/b&划分：新媒体运营、传统媒体运营&/p&&p&但是，事实上，即便我尽可能按照一定的逻辑来划分运营的分类，你到现在还是一头雾水，对吧？
&/p&&img src=&/v2-487bb3d5bb_b.png& data-rawwidth=&307& data-rawheight=&346& class=&content_image& width=&307&&&p&因此，我们还是按照主流的产品运营思维，统一将产品运营从可执行层面划分为：&b&内容运营、用户运营、活动运营&/b&。&/p&&p&无论是新媒体诸如微博微信运营还是我们说的电商运营、游戏运营都离不开内容、用户及活动这三者的相互配合。任何的运营都是通过这三种运营方式去实现既定的目标，只是具体的策略和操作不同而已，在这个过程中我们会利用很多工具会和市场策划、项目管理等进行接触，这也就是说为什么产品运营和市场、产品等要素会相互交织的原因。&/p&&p&简单来说：无论是什么性质什么类型的运营都离不开用户，用户在互联网时代最能够接触到的东西就是内容或者说产品，内容是以文字呈现而来的，所以文字其实也是产品或者说产品的一种表现形式，让更多的人看到这些内容，需要策划相关活动，吸引更多地用户，循环往复。&/p&&p&我们先来简单介绍下这几个概念：&/p&&p&&b&a.&/b& &b&内容运营：&/b&&/p&&p&通过创造、编辑、组织、呈现网站内容，从而提高互联网产品的内容价值，制造出对用户的黏着，活跃产生一定的促进作用的运营内容。（来源张亮《从零开始做运营》一书）。编辑微信公众号文章、创作一条140字的微博、报纸杂志撰写新闻稿上传到网站等都可以视为内容运营。&/p&&p&&b&b.&/b& &b&用户运营：&/b&&/p&&p&我们先来看看百度百科给的定义，用户运营指以用户为中心，遵循用户的需求设置运营活动与规则，制定运营战略与运营目标，严格控制实施过程与结果，以达到预期所设置的运营目标与任务。我一直遵循能够用人话说的尽量用人话，能够简单说的一定要简单说。用户运营顾名思义，是以用户为核心的运营方式，主要是用于用户类产品以及产品里涉及到用户的模块（其实哪款产品不是针对用户的呢？）。比如说我们最为熟悉的游戏产品梦幻西游。&/p&&p&&b&c.&/b& &b&活动运营：&/b&&/p&&p&活动运营可以被称为策划运营，通过一定形式的活动策划去实现运营目标，对于用户角度而言，活动运营主要是拉新，留存，促活。对于最终的目标导向而言，就是盈利。活动运营是三种运营里最为复杂的一种，一个活动需要的策略需要结合市场等各个方面。&/p&&p&就&b&执行难度&/b&而言，活动运营＞用户运营＞内容运营。但并不是说内容运营和用户运营不重要。一个好的产品运作起来一般都需要三者的结合，相互配合。&/p&&p&关于内容运营、用户运营、活动运营将会在后续内容中具体讲解。
&/p&&p&&b&三、运营工作的职责&/b&&/p&&p&广泛意义上来说，运营的工作内容包含这几块：&/p&&p&&b&A、内容产出&/b&&/p&&p&内容大致分为四种：&/p&&p&一是营销方案方向的Banner、push、短信文案、，重在吸引用户点击。&/p&&p&二是偏推荐方向的导购文案，深入挖掘商品或者服务者的特色，对其内容包装和推广提高转化。&/p&&p&三是规则说明型内容，活动的玩法，相关的标准和产品的功能说明，需要简单直接让用户明白。&/p&&p&四是场景相关的软文、用故事、段子、话题、购物场景等方式引起用户兴趣，唤起用户的需求
&/p&&p&&b&B、资源把控&/b&&/p&&p&活动、频道都是资源位，资源是有限的，就会出现竞争，资源的管理就需要立规矩，不然就会有人问上资源位的标准是什么，为什么他能上我不行，这涉及到横向行业、品类维度的划分，和纵向的商家头部腰部。尾部的分层。细化来说还包括同一个页面，商品先后排序的调整优化。&/p&&p&&b&C、数据分析&/b&&/p&&p&数据分析整的很重要，从哪几个角度分析，需要哪些指标，不同指标间如何横向纵向对比分析，数据的变化代表什么，背后的原因是什么，有哪些改进的举措。从完全不会，到逐步有一套思想方法，个人觉得数据分析是做运营以来最大的收获之一。数据是评价效果的客观标准，是辅助科技学决策的重要手段，不会做数据分析的运营就是瞎子。
&/p&&p&&b&D、沟通&/b&&/p&&p&做运营常常会觉得我今天好忙当好像啥都没完成，很多的时候都在辩论探讨中。作为需求方，需要与产品、设计、开发同学沟通，保证需求不变形，实际最终效果。最为资源方，需要与行业商家同学沟通，明确规则和标准。
&/p&&p&&b&E、杂事&/b&&/p&&p&说运营琐碎，就是因为安排好以上几大块工作外，需要自己默默低头审商品、做图片、编页面、营销后台人肉操作甚至采购发货等。这些都是运营要做的事，细分来看其实包含了三个岗位，内容运营、活动运营、产品运营，提炼这几个岗位的侧重点。
&/p&&p&&b&四、什么人适合运营&/b&&/p&&p&运营人该具备的特质：&/p&&p&策划能力、沟通能力、组织协调能力、执行力和创造力。如果想要在运营岗上有所突破、能建立起自己运营团队，只具备这些基本的能力显然是不足够的，你还需要些进阶版的特质——自我增值意识、商业思维与管理能力。&/p&&p&&b&自我增值&/b&：顾名思义，就是得学会自己主动学习，根据职业要求不断对自己进行充电。懂得从不同的渠道搜寻、收集自己想要获取的信息，不做“伸手党”。“伸手党”凡事喜欢依赖别人，向别人请教的问题其实自己从网上很容易就能搜索得到答案，没有请教的价值与必要，他们其实缺乏的是自我学习、自我成长的自觉与能力。&/p&&p&&b&商业思维：&/b&具备一定的商业思维能力，肯定能成为一股帮助自己晋升的助力。商业思维，简单来说，就是懂得从公司利益的角度出发思考问题，把自己想象成一个生意人的话，生意人的目标是用最低的成本赚更多的钱，而运营人的目标是用最低的活动成本，赚取更多的流量与利润，吸收或留住能产生价值的用户。&/p&&p&&b&管理能力&/b&：想要成为一个leader必须具备的能力，懂得安排合适的人来做合适的工作，使团队的每一个成员都能发挥自己最大的效用，以实现价值的最大化。&/p&&p&&b&五、运营工作的发展路径&/b&&/p&&p&产品运营的职业发展阶段与其它相关职业的发展阶段大同小异，都是从初阶产品运营助理的工作开始做起，不断积累经验，慢慢晋升成为产品运营经理。互联网行业发展如此迅猛，一般随着公司产品的崛起，晋升的步伐会越来越快。下面是运营人员的一个大致发展路径，具体发展速度与上升空间因人、因公司而异。&/p&&img src=&/v2-28c7ed5b5b16d6e9b187c_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&368& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/v2-28c7ed5b5b16d6e9b187c_r.png&&&p&&b&●运营助理/专员
0-2年&/b& &b&￥5-8K/月&/b&&/p&&p&不断熟悉公司的产品，在leader的带领下完成相应的运营任务，统计整理产品运营的数据，参与一些运营方案的策划和执行。&/p&&p&&b&●运营经理
3-5年&/b& &b&￥8-15K/月&/b&&/p&&p&有了一定的运营经验，能够独立策划并完成一些运营活动，关注市场及竞品的动向，结合产品运营的数据指定运营方案&/p&&p&&b&●高级运营经理
5年以上&/b& &b&￥15-40K/月&/b&&/p&&p&具备了丰富的产品运营经验，能够主导产品运营的方向，带领团队制定运营方案并实施，与上级沟通产品的战略目标，对整个产品的生命周期负责。&/p&&p&以上就是我的回答，欢迎想进互联网行业的同学们与我讨论交流~！&/p&&img src=&/v2-16b0884a6fcc1fbba9fe7b9_b.png& data-rawwidth=&221& data-rawheight=&220& class=&content_image& width=&221&&
我之前曾经在农业银行、腾讯等公司实习与工作，算一算，也已经有6年市场与运营的相关经验了，现在为一家创业公司的CEO兼运营负责人。对于“什么是运营？”这个问题，我想结合自己的知识积累与工作经验从以下几个方面进行展开，希望可以帮到题主。 一、运营…
&p&之前回答了转行求职运营岗位的问题，今天要跟大家讨论的是运营中的用户运营板块。
&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&没有互联网运营经验，转行求职运营工作，怎么才能面试成功？ - 知乎&/a&&/p&&img src=&/v2-46bfc81eb63c7f563ab13_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&306& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/v2-46bfc81eb63c7f563ab13_r.png&&&ul&&li&简单来说，用户运营是&b&以用户为核心的运营方式，主要是用于用户类产品以及产品里涉及到用户的模块&/b&。用户运营的宗旨是“像朋友一样对待你的用户”，而用户运营的一切工作从了解用户开始。&/li&&li&&b&了解用户&/b&有两种方式：直接接触+侧面接触。&/li&&/ul&&p&&b&直接接触的类型：&/b&&/p&&p&（1） 主动型&/p&&p&主动型有重质量和重数量两种情形，两种的应用面和应用方式是不一样的。重质的接触有以下两种方式：客服和访谈。可以通过线上、电话或者线下访谈，多使用半结构式访谈的方式。重量型的接触主要指问卷调查，让用户在一个框框里回答问题。这种接触方式是属于验证式的，因为是已经提前设置好了问题，引导用户做出回答。&/p&&p&注：问卷尽量少使用开放式的问题，一是不利于统计，第二是不利于回收。如果答案是能够划分为有限项的选择项的，就不要去设置开放性问题，如果一定要设置，通常不要超过两题。多数使用单项选择这种更简单的方式来让用户去反馈意见。&/p&&p&（2） 观察型&/p&&p&a. 焦点小组focus group:邀请6-10名用户到公司来讨论一个问题，主办方在旁边进行观察、记录，从讨论过程中寻找关于这个点的新的发现。&/p&&p&b. 实验experiment:偏向于线下，举个例子：如超市的货架摆放，研究消费者在选购产品时跟货架排序方式的关系时，会出现AB对照组，有观察人员或者更常用的录像的形式来观察大家在不同的摆放的情况下，产品选购的优先级或者决策这种消费行为的原因在哪。&/p&&p&（3） 团队内测&/p&&p&小公司或是创业公司常用的方式，团队里实习生可能就是公司产品的目标用户，这样的好处就是公司的产品可以先在团队内部进行先测，团队里通过了才会拿出来给用户体验。&/p&&p&&b&侧面了解的类型：&/b&&/p&&p&（1） 系统内数据&/p&&p&如眼动（眼动测试：通过视线追踪技术，监测用户在看特定目标时的眼睛运动和注视方向，并进行相关分析的过程），就像做一个页面，它是去探究一名用户在浏览页面的时候的优先浏览顺序。系统内的数据还包括注册、登录、蹦失和操作的数据。&/p&&p&注：&b&蹦失&/b&的数据指的是什么呢？正常一个用户的数据是连续性的，在一个网页或APP里会不断地跳转、产生页面流量。蹦失指的就是用户在某个页面突然就把整个网页或APP关掉了，比如一个账户注册页面，正常的注册流程是账户-密码-邮箱地址-手机验证……-注册完成，但是在填邮箱地址的时候数据突然就蹦失了，注册页面整个关闭了。这里就需要去分析原因，一方面是要去了解用户本身的行为，另一方面就是要去了解产品本身的问题，比如是否是产品有bug造成页面闪退或是注册流程繁琐、指示不明甚至是有出现让用户反感的文案、广告等。&/p&&p&（2） 系统外数据&/p&&p&系统内数据是自己产品内部能够监测到的所有数据，系统外的数据就有报告类的如研究报告（如艾瑞年度报告）、专业性的媒体报道等；平台类的如新榜指数、百度的热门指数、微博热搜等，这些都可以反映宏观上的用户行为的表现。这里需要指出的一点就是，很多同学在做项目的时候，很喜欢使用系统外的数据，尤其是喜欢引用一些看起来高大上的报告里的数据，来阐述现在的大数据反映的趋势是怎样的，然而这些大数据只是一个宏观的数据，用一个行业或者领域里的大数据来验证、支撑自己项目的可行性其实是一个很不科学的行为。&/p&&p&系统内数据是真实用户反馈出来的，而系统外数据只是一个宏观的行业报告，它可以给你提供部分的数据参考或支撑，但最后坐实的一定是系统内数据。&/p&&ul&&li&&b&用户是谁？&/b&&/li&&/ul&&p&用户即我们的目标人群，我们运营一款app也好，运营一个网站也好，都需要确定我们的目标人群。像网易梦幻西游的目标人群是以爱好网游的学生／中青年为主，一个科技类的网站它的目标人群肯定是爱好科技的人群。只有确定了我们的目标人群，我们才能有针对性的去开展具体的策略。&/p&&ul&&li&&b&用户从何而来？&/b&&/li&&/ul&&p&对于一款新产品而言，最早一批用户一般都是招募而来的，然后再慢慢根据他们的反馈来修改产品的某些功能。对于一款已经成型的产品，更多的是通过各种线上线下渠道去吸引用户，具体包括：线下活动扫码、口碑传播、微博微信等新媒体传播等。&/p&&ul&&li&&b&用户画像是什么&/b&&/li&&/ul&&p&用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”。每一个目标人群都是单独的个体，为了更好地制定运营策略，我们有必要对用户进行画像管理。根据用户的特点我们将其标签化，把同类型的用户标签合并。比如说对于梦幻西游这一款产品，那么他们的用户画像可以从性格／年龄／城市／充值／游戏时间等几个维度去考虑。&/p&&img src=&/v2-3fecac3da8d_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&349& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-3fecac3da8d_r.png&&&br&&ul&&li&&b&用户运营四部分&/b&&/li&&/ul&&p&&b&（1）&/b& &b&注册（开源）&/b&&/p&&p&一个产品的推广，也就是我们常说的拉新、注册，它的渠道是非常的多样的，首先得针对自己的产品来做一个注册渠道的来源分析。比如有应用商店类推广、网盟类（把网上零散的量打包形成一个联盟，通过中间的代理统一分散广告）、应用内推广。&/p&&p&几项关键的关联指标：注册来源、注册转化率、蹦失页面/蹦失率、注册成本。&/p&&p&&b&（2）&/b& &b&节流&/b&&/p&&p&A． 定义的沉默/流失的标准&/p&&p&登录时间、活跃时间、消费记录。用户的流失趋势和使用效率成反比。使用频率的维度就可以参考上面提到的这些维度，比如论坛型的网站就可监测用户看帖数量的变化，知乎的话就是看大V发贴的数量变化，微博就是看用户发微博的数量变化……总而言之得有个原则，就是得与产品运营的最终目标相关，就是说产品运营肯定是得有个核心目标的，跟这个核心目标相关的一些信息、数据就可以用来或者帮助产品定义流失的标准。&/p&&p&B． 建立流失预警机制&/p&&p&C． 挽回流失用户：获取一个新用户的成本远高于维护一个老用户的成本。挽回原则包括：给用户想要的一切、持续给、尝试用户可能喜欢的一切。&/p&&p&D． 挽回渠道：主要是系统内渠道为主，主要就有短信（但是短信的成本也很高）、邮件以及系统内的强制的弹窗（Popup）等。&/p&&p&E． 节流方案：订立标准+流失预警+分析原因+差别化挽回&/p&&p&&b&（3）&/b& &b&促活&/b&&/p&&p&A. 定义用户留存与用户活跃的标准&/p&&p&与前面用户沉默/流失的定义标准十分相像，都是多维度的，不同的产品、不同的产品形式，不同的运营目标都可以用不同的标准来进行定义，原则也是需要与产品运营的最终目标相关。&/p&&p&B. 提升用户留存率与活跃度&/p&&p&① 持续活动，把用户吸引来以后，得有一些后续的活动让用户想要留下来。&/p&&p&② 持续激励：也就是促活，比如打卡活动、签到获等级头衔或者领淘金币等，用户的活动行为对应了不同级别的奖励，用持续激励的方式来提高用户的活跃度。&/p&&p&③ 及时给用户想要的：在持续做运营的时候，动态调优，一直都在收集用户的反馈，要及时、快速地根据用户的反馈做出优化调整。&/p&&p&&b&（4）&/b& &b&转化&/b&&/p&&p&① 让用户付费&/p&&p&核心原则就是培养用户的习惯和依赖感，一种是“补贴大法”，例如滴滴早期的策略，另一种就是首充优惠，这个几乎是所有的需要付费的线上产品都使用过的套路&/p&&p&②
让付费用户重复付费&/p&&p&让用户重复付费有个大前提，就是用户第一次付费获得好的产品体验。具体的情况有两种，第一种高频使用型，囊括人们日常衣食住行各个方面的产品类型，比如吃饭、坐车的优惠券；低频型的主要有求职、旅行、出国服务等产品项目，基本都是属于一次性消费。一次的产品体验就算完成，似乎也不存在用户再付费的情形，这种就是低频的产品项目。但是如果这个一次性消费的多元化、关联性消费很多的话，一次性消费的单价是可以很高的，利润不会比高频型产品低。
&/p&&p&&b&例子（微信公众号付费行为）：&/b&&/p&&img src=&/v2-ff7fb153af12_b.png& data-rawwidth=&805& data-rawheight=&469& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&805& data-original=&/v2-ff7fb153af12_r.png&&&br&&p&&b&以上就是我的回答内容，欢迎有求职意愿的同学跟我交流讨论~！
之前回答了转行求职运营岗位的问题，今天要跟大家讨论的是运营中的用户运营板块。 简单来说，用户运营是以用户为核心的运营方式，主要是用于用户类产品以及产品里涉及到用户的模块。用户运…
&figure&&img src=&/50/cd933fcaa0c4b_b.png& data-rawwidth=&512& data-rawheight=&512& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&512& data-original=&/50/cd933fcaa0c4b_r.png&&&/figure&&p&昨天闲逛的时候，碰到这么一个地方： &a class=& wrap external& href=&/?target=https%3A///justjavac/free-programming-books-zh_CN& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&免费的编程中文书籍索引
&i class=&icon-external&&&/i&&/a&由于没有联系到作者，于是只在这里放上一个链接，该贡献里面涉及到了很多优秀的学习编程的资源，也是一样希望可以帮助到大家。&/p&&p&&figure&&img data-rawheight=&120& data-rawwidth=&1200& src=&/24a09f2bfb268ee25bbdd406d3a3b7e6_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&/24a09f2bfb268ee25bbdd406d3a3b7e6_r.png&&&/figure&既然要学习数据库，就一定要明白什么事数据库（以下来自百度百科解释） ，通俗的来说，数据库就是用来存储信息的。&br&&/p&&blockquote&&p&&b&数据库&/b&，简单来说是本身可视为&a href=&/?target=http%3A///view/766789.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&电子化&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的&a href=&/?target=http%3A///view/497625.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&文件柜&i class=&icon-external&&&/i&&/a&——存储电子&a href=&/?target=http%3A///view/345685.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&文件&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
&/p&&br&&b&数据库&/b&指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的&a href=&/?target=http%3A///view/1030522.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&冗余度&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的特点、是与应用程序彼此独立的数据&a href=&/?target=http%3A///view/15216.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&集合&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&&br&&b&MySQL是一个关系型数据库管理系统（&/b&不了解的话请使用搜索引擎&b&）&/b&&/blockquote&&p&放在开始的是我之前发布的一篇文章的资料部分&/p&&p&&b&***********************如果你不想在线看的话，网页的右侧可以下载pdf&/b&************************ &br&&/p&&p&首推的是这个教程（感谢&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&极客学院wiki&i class=&icon-external&&&/i&&/a&提供的内容）&/p&&p&当然是如果你喜欢文字教程而非视频教程，如果你想系统的学习MySQL数据库，这个会是不错的选择：（&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///project/mysql/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&极客学院Wiki -- MySQL中文版_MySQL中文教程_MySQL开发中文手册&i class=&icon-external&&&/i&&/a&） &/p&&p&如果你想快速的入门MySQL数据库只是用来做些东西，同样推荐这一篇教程：（&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///project/mysql-21-minutes/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&极客学院Wiki -- 21 分钟 MySQL入门教程_21 MySQL开发中文手册&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）&/p&&br&&p&1、 如果是文字教程：&/p&&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///mysql/mysql-tutorial.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MySQL 教程 | 菜鸟教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&p&2、如果是视频教程： &br&&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///course/introduction/247003.htm%23/courseDetail& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MySQL数据库 - 网易云课堂&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（比较系统的学习，与php配合）&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///course/introduction/706085.htm%23/courseDetail& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&[云知梦]MySQL数据库操作&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
（比较粗略的学习，章节1: MySQL基础）&/p&&br&&p&如果学完了上面的教程，那么如何开启下一段旅程：&/p&&p& 1、如果你用的是php语言：&/p&&ul&&li&如果你还不会php语言&/li&&a href=&/p/?refer=passer& class=&internal&&让php给你一个美好的晚安！ - 学习编程 - 知乎专栏&/a&&br&&li&如果你已经会php语言&/li&&br&&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///course/introduction/782001.htm%23/courseDetail& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&PHP&MySQL数据库连接及项目中处理数据&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&li&&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///course/introduction/252007.htm%23/courseDetail& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&李炎恢PHP第一季教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（章节16: PHP操作MySQL）&/li&&li&&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///course/457.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&PHP 与 MySQL&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
（极客学院）&/li&&/ul&&br&&br&2、如果你用的是java语言： &br&&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///course/introduction/645004.htm%23/courseDetail& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&JDBC JAVA 数据库编程 视频教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///course/introduction/1061005.htm%23/courseDetail& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&尚学堂_java Web入门项目 BBS论坛&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&3、如果你用的是python语言：&br&&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///course/1373.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python 操作数据库—— MySQL 篇&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&p&&figure&&img data-rawheight=&120& data-rawwidth=&1200& src=&/3f67ac248c_b.png& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&/3f67ac248c_r.png&&&/figure&今天的教程整理是比较简短的。所以在最后给大家安利一下私以为的小福利。（关于程序员如何接私活，相信也是关注这个专栏的朋友将会关心的一个问题，这个内容是我在&a href=&/question//answer/& class=&internal&&程序员一般通过什么途径接私活？ - 路人甲的回答&/a&）话题下的一个回答。如果有机会我同样会出一篇完整的关于接私活的指南。&br&&/p&&br&如何通过自己的力量而不通过这些平台去接私活。（以下的所有内容都是自己的亲身经历）&br&1、因为这是在知乎，第一个途径会说说如何在知乎这个平台接私活，当然不是让你打广告。第一是用心回答，第二是写专业性文章。（无论是答案还是文章都是要先展现你的专业技能，不然甲方如何放心的找你）。很多需求方都在知乎逛着呢，你有技术不要藏着，善于分享，善于回答，也许你的甲方就是下一个题主。&br&&br&关于答题方面，提两点建议：&u&&b&&br&多展示自己的成果、作品&/b&&/u&（这样需求方回自己判断你是不是符合自己需求的人）&br&&u&&b&多回答一些专业问题，而不是一些拉家常式问题&/b&&/u&（尤其是要回答一些你认为脑残的问题）&br&&br&2、找一个你认为不错的地方写博客（流量高一点的比较好，推荐博客园、开源中国之类的网站），分享你的学习经验以及展示你得成果，如果可以留下自己的微信或者联系方式。这个是最直接的方式，你博客写的好技术不错，会有一些私人培训找到你的。当然你得博客写的好，有人想转载，可以收取一定稿费。再者就是你分享的一些功能性代码，通过搜索引擎被一些有需求的需求方发现，有一部分需求放也会想去联系你（基于大部分需求方的需求都是及时性需求，而博客我们可能几天不关注，因此&u&&b&强烈建议在博客比较显眼的地方留下你得联系方式&/b&&/u&）&br&&br&3、如有可能以及空闲，加一些qq群以及微信群，这种实时沟通的平台。比如你对python爬虫特别感兴趣以及有一身技能。那我可以加一些这类的群。有很多甲方会通过qq群微信群去寻找技术人才的。但是不可能是你加群了，别人就会找到你。像以上两者一样。&br&如果群里有人问题，你有空可以点拨一二，这样一来，如果群里很多人问题都被你解决过得到的好处是&br&&b&（1）、当有需求方来群里，大家都会推荐你&br&（2）、群里朋友也会帮你推荐一些其他朋友的项目（一个好的需求链）&/b&&br&再者可以在群内展示你得成果，也会给你带来不错的效果的。&br&&br&4、朋友圈分享你得成果，这种就不用说了，有时候朋友会帮你推荐一些不错的项目的。&br&&br&5、通过以上四条路径我都接过私活，如果你有兴趣可以尝试尝试看看，可能不会立即见效，但是机会总是留给有准备的人。
昨天闲逛的时候，碰到这么一个地方： 由于没有联系到作者，于是只在这里放上一个链接，该贡献里面涉及到了很多优秀的学习编程的资源，也是一样希望可以帮助到大家。既然要学习数据库，就一定要明白什么事数据库（以下来自百度百科解…
&figure&&img src=&/50/v2-119bc13b9f5ee4d6604ee_b.jpg& data-rawwidth=&1366& data-rawheight=&768& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1366& data-original=&/50/v2-119bc13b9f5ee4d6604ee_r.jpg&&&/figure&&h2&Seaborn介绍&/h2&&p&官方链接：&a href=&/?target=http%3A//seaborn.pydata.org/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Seaborn: statistical data visualization&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。&br&&/p&&p&Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。掌握seaborn能很大程度帮助我们更高效的观察数据与图表，并且更加深入了解它们。&/p&&figure&&img src=&/v2-14b93a648dc3f3eb99ca_b.png& data-rawwidth=&547& data-rawheight=&620& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&547& data-original=&/v2-14b93a648dc3f3eb99ca_r.png&&&/figure&&br&&p&其有如下特点：&/p&&ul&&li&基于matplotlib aesthetics绘图风格，增加了一些绘图模式&/li&&li&增加调色板功能，利用色彩丰富的图像揭示您数据中的模式&/li&&li&运用数据子集绘制与比较单变量和双变量分布的功能&/li&&li&运用聚类算法可视化矩阵数据&/li&&li&灵活运用处理时间序列数据&/li&&li&利用网格建立复杂图像集&/li&&/ul&&h2&安装seaborn&/h2&&ol&&li&利用pip安装&br&&/li&&/ol&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&n&&pip&/span& &span class=&n&&install&/span& &span class=&n&&seaborn&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&2. 在Anaconda环境下，打开prompt&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&n&&conda&/span& &span class=&n&&install&/span& &span class=&n&&seaborn&/span&
&/code&&/pre&&/div&&h2&boxplot箱线图&/h2&&p&&a href=&/?target=http%3A//seaborn.pydata.org/generated/seaborn.boxplot.html%3Fhighlight%3Dboxplot%23seaborn.boxplot& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&seaborn.boxplot - seaborn 0.7.1 documentation&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&figure&&img src=&/v2-7e2c0d2febc_b.jpg& data-rawwidth=&548& data-rawheight=&132& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&548& data-original=&/v2-7e2c0d2febc_r.jpg&&&/figure&&br&&a class=& wrap external& href=&/?target=http%3A///pic/%25E7%25AE%25B1%25E5%25BD%25A2%25E5%259B%25BE//aa1fade9adfFfr%3Dlemma%26ct%3Dsingle& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&箱线图——百度百科&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&盒式图&或叫&盒须图& &箱形图&,，其绘制须使用常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异。&br&&br&如上图所示，标示了图中每条线表示的含义，其中应用到了分位值（数）的概念。&br&主要包含五个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上&a href=&/?target=http%3A///item/%25E5%259B%259B%25E5%E4%25BD%258D%25E6%& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&四分位数&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，&a href=&/?target=http%3A///item/%25E4%25B8%25AD%25E4%25BD%258D%25E6%& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中位数&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，下四分位数，下边缘。&br&&br&具体用法如下：&br&seaborn.boxplot(&em&x=None&/em&, &em&y=None&/em&, &em&hue=None&/em&, &em&data=None&/em&, &em&order=None&/em&, &em&hue_order=None&/em&, &em&orient=None&/em&, &em&color=None&/em&, &em&palette=None&/em&, &em&saturation=0.75&/em&, &em&width=0.8&/em&, &em&fliersize=5&/em&, &em&linewidth=None&/em&, &em&whis=1.5&/em&, &em&notch=False&/em&, &em&ax=None&/em&, &em&**kwargs&/em&)&br&&b&Parameters:&/b&&br&&p&&b&x, y, hue&/b& : names of variables in data or vector data, optional #设置x,y以及颜色控制的变量&/p&&blockquote&&p&Inputs for plotting long-form data. See examples for interpretation.&/p&&/blockquote&&p&&b&data &/b&: DataFrame, array, or list of arrays, optional #设置输入的数据集&/p&&blockquote&Dataset for plotting. If x and y are absent, this is interpreted as wide-form. Otherwise it is expected to be long-form.
&br&&/blockquote&&p&&b&order, hue_order &/b&: lists of strings, optional #控制变量绘图的顺序&/p&&blockquote&&p&Order to plot the categorical levels in, otherwise the levels are inferred from the data objects.&/p&&/blockquote&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&kn&&import&/span& &span class=&nn&&seaborn&/span& &span class=&kn&&as&/span& &span class=&nn&&sns&/span&
&span class=&n&&sns&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&set_style&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s2&&&whitegrid&&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&tips&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&sns&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&load_dataset&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s2&&&tips&&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&c1&&#载入自带数据集&/span&
&span class=&c1&&#研究三个变量之间的关系,是否抽烟与日期为分类变量,消费是连续变量&/span&
&span class=&c1&&#结论发现吸烟者在周末消费明显大于不吸烟的人&/span&
&span class=&n&&ax&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&sns&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&boxplot&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s2&&&day&&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&y&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s2&&&total_bill&&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&hue&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s2&&&smoker&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&data&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&n&&tips&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&palette&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s2&&&Set3&&/span&&span class=&p&&)&/span&
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/v2-6bec7edcda1db74_b.png& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&470& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/v2-6bec7edcda1db74_r.png&&&/figure&&br&&h2&Senior Example Ⅰ for Practice&/h2&&p&boxplot探索Pokemon宠物小精灵的属性分布。&/p&&br&属性科普&br&&br&至最新的精灵宝可梦游戏第七世代“&a href=&/?target=http%3A///item/%25E7%25B2%25BE%25E7%%25E5%25AE%259D%25E5%258F%25AF%25E6%25A2%25A6%25E5%25A4%25AA%25E9%%252F%25E6%259C%%25BA%25AE& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&精灵宝可梦太阳/月亮&i class=&icon-external&&&/i&&/a&”，总共18种属性，分别是：一般、火、水、草、电、冰、虫、飞行、地面、岩石、格斗、超能力、幽灵、毒、恶、钢、龙、妖精。不仅精灵宝可梦（台译神奇宝贝，港译宠物小精灵）有属性，招式也有其属性，而其威力则以乘数计。攻击优势属性时，可以到双倍甚至四倍计算，攻击劣势属性时，攻击威力减半甚至无效。&br&&br&单一属性的计算如图，而双属性计算方法是2个属性受到的加成比相乘，例如：使用火系技能攻击岩石系和钢系会造成1倍伤害（2X0.5=1）；使用火系技能攻击水系和龙系双属性的敌人会造成1/4的伤害（0.5X0.5=0.25）；使用火系技能攻击虫系和草系双属性的敌人会造成4倍伤害（2X2=4）；使用格斗系的技能攻击鬼系敌人无效(2X0=0)。&br&&figure&&img src=&/v2-f0dc022b596d4a08b084354_b.jpg& data-rawwidth=&2500& data-rawheight=&2500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2500& data-original=&/v2-f0dc022b596d4a08b084354_r.jpg&&&/figure&特性和技能的特殊效果会影响伤害计算，例如：使用技能冷冻干燥会对水属性造成双倍伤害；嗅觉可以使普通系技能命中鬼属性，并造成1倍伤害&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&c1&&# -*-coding:utf-8 -*-&/span&
&span class=&kn&&import&/span& &span class=&nn&&pandas&/span& &span class=&kn&&as&/span& &span class=&nn&&pd&/span&
&span class=&kn&&import&/span& &span class=&nn&&seaborn&/span& &span class=&kn&&as&/span& &span class=&nn&&sns&/span&
&span class=&n&&pokemon&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&n&&pd&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&read_csv&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s1&&'H:/zhihu/Pokemon.csv'&/span&&span class=&p&&,)&/span&
&span class=&c1&&#每列分别是名称,第一属性,第二属性,总数,血量,攻击,防御,特殊攻击,特殊防御,速度,代数,传奇&/span&
&span class=&n&&pokemon&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&head&/span&&span class=&p&&()&/span&
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/v2-3f50d820daecbd6d951a_b.png& data-rawwidth=&886& data-rawheight=&201& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&886& data-original=&/v2-3f50d820daecbd6d951a_r.png&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&c1&&#观察各属性的分布&/span&
&span class=&n&&pkmn&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&pokemon&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&drop&/span&&span class=&p&&([&/span&&span class=&s1&&'Total'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&s1&&'#'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s1&&'Generation'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s1&&'Legendary'&/span&&span class=&p&&],&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&n&&sns&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&boxplot&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&data&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&n&&pkmn&/span&&span class=&p&&);&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&HP值普遍较低，但是HP大于120肉盾异常值倒是挺多&/p&&figure&&img src=&/v2-5c4b6060_b.png& data-rawwidth=&609& data-rawheight=&397& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&609& data-original=&/v2-5c4b6060_r.png&&&/figure&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&c1&&#牛刀小试，第一属性与HP值/speed速度分布关系&/span&
&span class=&n&&sns&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&boxplot&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&y&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'Type 1'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'HP'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&data&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&n&&pokemon&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&sns&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&boxplot&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&y&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'Type 1'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'Speed'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&data&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&n&&pokemon&/span&&span class=&p&&)&/span&
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/v2-dad0ce1ff86a27ed9a29f2e_b.png& data-rawwidth=&566& data-rawheight=&419& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&566& data-original=&/v2-dad0ce1ff86a27ed9a29f2e_r.png&&&/figure&FLYING飞行类速度一骑绝尘&br&&figure&&img src=&/v2-3de1fada605_b.png& data-rawwidth=&624& data-rawheight=&408& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&624& data-original=&/v2-3de1fada605_r.png&&&/figure&&h1&&br&Violinplot琴形图&/h1&&p&&a href=&/?target=http%3A//seaborn.pydata.org/generated/seaborn.violinplot.html%3Fhighlight%3Dviolinplot%23seaborn.violinplot& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&seaborn.violinplot - seaborn 0.7.1 documentation&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Violin_plot& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Violin plot - Wikipedia&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&Violinplot结合了箱线图与核密度估计图的特点，它表征了在一个或多个分类变量情况下，连续变量数据的分布并进行了比较，它是一种观察多个数据分布有效方法。&/p&&figure&&img src=&/v2-dc387e44b91e6064639d_b.png& data-rawwidth=&365& data-rawheight=&330& class=&content_image& width=&365&&&/figure&&p&seaborn.violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, bw='scott', cut=2, scale='area', scale_hue=True, gridsize=100, width=0.8, inner='box', split=False, orient=None, linewidth=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, ax=None, **kwargs)&br&&/p&&p&&strong&split&/strong& : bool, optional #琴形图是否从中间分开两部分&/p&&blockquote&&p&When using hue nesting with a variable that takes two levels, setting split to True will draw half of a violin for each level. This can make it easier to directly compare the distributions.&/p&&/blockquote&&p&&strong&scale&/strong& : {“area”, “count”, “width”}, optional #用于调整琴形图的宽带。area——每个琴图拥有相同的面域；count——根据样本数量来调节宽度；width——每个琴图则拥有相同的宽度。&/p&&blockquote&&p&The method used to scale the width of each violin. If area, each violin will have the same area. If count, the width of the violins will be scaled by the number of observations in that bin. If width, each violin will have the same width.&/p&&/blockquote&&p&&strong&inner&/strong& : {“box”, “quartile”, “point”, “stick”, None}, optional #控制琴图内部数据点的形态。box——绘制微型boxplot；quartiles——绘制四分位的分布；point/stick——绘制点或小竖条。&/p&&blockquote&&p&Representation of the datapoints in the violin interior. If box, draw a miniature boxplot. If quartiles, draw the quartiles of the distribution. If point or stick, show each underlying datapoint. Using None will draw unadorned violins.&/p&&/blockquote&&h2&Senior Example Ⅱ for Practice&/h2&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&c1&&#以速度为y轴，世代为x轴区分&传奇&,来绘制攻击能力的分布图&/span&
&span class=&c1&&#由于传奇系很稀少,scale选择width，保持两边宽度相同，inder选择stick加入分布竖条&/span&
&span class=&n&&sns&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&violinplot&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&y&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'Attack'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'Generation'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&data&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&n&&pokemon&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&hue&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'Legendary'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&palette&/span&&span class=&o&&=&/span&
&span class=&s2&&&Set3&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&split&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&bp&&True&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&scale&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s2&&&width&&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&inner&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s2&&&stick&&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&scale_hue&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&bp&&False&/span&&span class=&p&&)&/span&
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/v2-c9f97c86dd9cd562d78da94_b.png& data-rawwidth=&736& data-rawheight=&536& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&736& data-original=&/v2-c9f97c86dd9cd562d78da94_r.png&&&/figure&&p&世代并没有影响攻击能力的差异，传奇系的生物倒是攻击能力超高！！虽然我也不懂什么Legendary，但是看起来确实很厉害的样子&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&sns.set_style(&whitegrid&) #调整背景为白底
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 6)) #由于变量过多，调整下图表大小
#继续暗中观察，攻击与防御分布如何
ax1 = sns.violinplot(x=&Type 1&, y=&Attack&,
data=pokemon,
scale=&width&, palette=&Set3&)
plt.figure(figsize=(12, 6))
ax = sns.violinplot(x=&Type 1&, y=&Defense&,
data=pokemon,
scale=&width&, palette=&Set3&)
&/code&&/pre&&/div&&p&&figure&&img src=&/v2-f1c90c4fb123b77f443d_b.png& data-rawwidth=&1088& data-rawheight=&576& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1088& data-original=&/v2-f1c90c4fb123b77f443d_r.png&&&/figure&&i&Dragon龙类生物攻击十分强势，出来吧喷火龙&/i&&figure&&img src=&/v2-e63eae15de969b21f12c5a_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&340& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-e63eae15de969b21f12c5a_r.jpg&&&/figure&&br&&/p&&p&&figure&&img src=&/v2-adc8c39debbf_b.png& data-rawwidth=&1075& data-rawheight=&574& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1075& data-original=&/v2-adc8c39debbf_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&/v2-bcaf63cb7969_b.jpg& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&300& class=&content_image& width=&300&&&/figure&Steel钢属性生物则是肉盾型，皮糙肉厚，著名代表大钢蛇&/p&&br&&p&好奇观察一波皮卡丘的属性与电属性生物的情况&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&n&&pokemon&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&pokemon&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&s1&&'Name'&/span&&span class=&p&&]&/span&&span class=&o&&==&/span&&span class=&s1&&'Pikachu'&/span&&span class=&p&&]&/span&
&span class=&n&&sns&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&boxplot&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&data&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&n&&pkmn&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&pkmn&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&s1&&'Type 1'&/span&&span class=&p&&]&/span&&span class=&o&&==&/span&&span class=&s1&&'Electric'&/span&&span class=&p&&])&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&&figure&&img src=&/v2-8ff3ebd2411eea53e54d62b_b.png& data-rawwidth=&801& data-rawheight=&73& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&801& data-original=&/v2-8ff3ebd2411eea53e54d62b_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&/v2-da6cc919b6d354cbe74b1a49_b.png& data-rawwidth=&575& data-rawheight=&398& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&575& data-original=&/v2-da6cc919b6d354cbe74b1a49_r.png&&&/figure&皮卡丘这渣属性在同类中还达不到平均水平 ，为什么
= =&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///s/1hsDn0mK& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&[download:pokemon数据集] 密码：4zma&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&持续更新中，求赞求关注~谢谢&/p&
Seaborn介绍官方链接： Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。 Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封…
&figure&&img src=&/50/v2-eeac95cd5bcddf04ab917089_b.png& data-rawwidth=&1486& data-rawheight=&714& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1486& data-original=&/50/v2-eeac95cd5bcddf04ab917089_r.png&&&/figure&&p&什么是用户运营？&/p&&p&它以最大化提升用户价值为目的，通过各类运营手段提高活跃度、留存率或者付费指标。在用户运营体系中，有一个经典的框架叫做AARRR，即新增、留存、活跃、传播、盈利（历史文章已经涉及了）。&/p&&figure&&img src=&/v2-50ec587d3b95d16ebead_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-50ec587d3b95d16ebead_r.jpg&&&/figure&&h2&用户分层&/h2&&p&然而，从用户活跃到盈利，不是两个简单的步骤。如果用户打开产品既算活跃，就一定能保证商业模式盈利？优秀的用户运营体系，应该是动态的演进。&/p&&p&演进是一种金字塔层级的用户群体划分，上下层呈依赖关系。&/p&&p&首先，用户群体的状态会不断变化。以电商为例，他们会注册，下载，使用产品，会推荐，评价，购买以及付费，也会注销、卸载、和流失。从运营角度看，我们会引导用户做我们想要他做的事（这里是付费），这件事叫核心目标。&/p&&p&核心目标当然不是一蹴而就的，用户要经历一系列的过程。&/p&&p&&figure&&img src=&/v2-c6a5be3ddddec3cfcc210_b.png& data-rawwidth=&762& data-rawheight=&163& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&762& data-original=&/v2-c6a5be3ddddec3cfcc210_r.png&&&/figure&也不是所有的用户会按照我们设想完成步骤，各步骤会呈现漏斗状的转化。我们把整个环节看作用户群体的演进。&/p&&figure&&img src=&/v2-bbfd29acbed_b.png& data-rawwidth=&667& data-rawheight=&289& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&667& data-original=&/v2-bbfd29acbed_r.png&&&/figure&&p&上图就是一个典型的自下而上的演进，概括了用户群体的理想行为。&/p&&p&既然用户群体是不再是一个简单的整体，运营们也就无法一刀切的粗暴运营了，而是需要根据不同人群针对性运营。这既叫精细化策略，也叫做用户分层。&/p&&p&它对运营们的最大价值，就是通过分层使用不同策略。&/p&&p&新用户：我希望他们能下载产品，常用的策略是新用户福利；&/p&&p&下载用户：我希望他们能使用产品，此时应该用新手引导，让他熟悉。&/p&&p&活跃用户：我希望加深他们使用产品的频率，那么运营人员要持续的运营，固化用户的使用习惯，并且对产品内容感兴趣；&/p&&p&兴趣用户：我希望他们完成付费决策，购买商品，运营可以使用不同的促销和营销手段；&/p&&p&付费用户：这是我的目标用户，我也希望用户能一直维持这状态。&/p&&p&不同的用户层级，采取的手段不同。运营同样会受资源的限制，当我们只能投入有限资源的时候，往往会选择核心群体，即上文的付费用户们。因为根据二八法则，只有核心群体能贡献最大的价值。&/p&&p&一个典型的例子是，在游戏公司，会有专门的人工客服甚至电话专线服务人民币玩家，声音甜美。普通玩家可能是万年不变的自动回复。&/p&&p&想必大家已经了解分层，那么应该怎么划分？&/p&&p&其实分层并没有固定的方式，只能根据产品形态设立因地制宜的体系。不过它有一个中心思想：根据指标划分，因为指标是一种可明确衡量的标准，远优于运营人员的经验直觉。&/p&&figure&&img src=&/v2-6d3d00cde5a_b.png& data-rawwidth=&1182& data-rawheight=&586& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1182& data-original=&/v2-6d3d00cde5a_r.png&&&/figure&&p&上图是一个简化的游戏用户分层，每层指标都是可量化的。为了上下层用户清晰，群体间应尽量独立，即计算RMB玩家时，应该把土豪玩家排除，计算普通玩家时，应该把结果中包含的上两层排除，这样运营的针对性才强。&/p&&p&之后运营人员可以依此构建分层报表，通过数据趋势，制定各种方式来提高数据。&/p&&figure&&img src=&/v2-ddfea7eb1a_b.png& data-rawwidth=&1834& data-rawheight=&454& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1834& data-original=&/v2-ddfea7eb1a_r.png&&&/figure&&p&接下来，我们想一下知乎的用户分层是什么样的形式？它的核心是大V生产内容？还是更多用户参与Live获得营收？挺难决断的，其实很多运营体系，用户分层是两层结构。&/p&&p&它以两个相辅相成的核心作目标，以此形成双金字塔分层。&/p&&figure&&img src=&/v2-a9fe4f199e332f81ac53_b.png& data-rawwidth=&1146& data-rawheight=&966& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1146& data-original=&/v2-a9fe4f199e332f81ac53_r.png&&&/figure&&p&在这种结构下，它的核心用户，既有内容生产方向的大V，又有消费方向的忠实粉丝，它们代表的是两类运营策略。&/p&&p&&b&内容生产方向&/b&：早期利用邀请制获得各行业的优秀人才，通过运营人员维系关系，并且鼓励生产内容。产品的机制也会激励大V更好的创作和生产。&/p&&p&&b&内容消费方向&/b&：则是找出普通用户的内容兴趣，加以引导，培养他们的付费习惯。增加Live、值乎、电子书的曝光，设计各类优惠券促进用户使用。&/p&&p&这类双金字塔结构，将内容生产者和内容消费者聚合在一起构成了整个平台的良性循环：大V创作内容，吸引普通人，普通人为内容付费，大V获得收益。&/p&&p&双金字塔结构的用户分层并不少见。以我们熟知的电子商务为例，即有买家，也有卖家。买家的运营方式已经耳熟能详，卖家呢？开店教程、卖家大学、店铺装修、曝光位展示、店铺后台、各类辅助产品…运营同样需要帮助卖家成长，于是卖家也可以划分成普通卖家、高级卖家、大客户、超级金主这些等级。&/p&&p&O2O是不是双层结构？当然是。online是用户，offline则是各类线下或者服务实体，只是这些卖家更多是销售地推和市场人员维护，但我们一样可以使用分层的思想去运营。其他还有视频直播的网红和群众，微博的大V和草根，招聘APP的企业和员工等等。&/p&&p&不同产品的形态会有差异，同一产品的不同阶段，也可以用不同的用户分层。一款产品早期，用户分层的目标是更多的用户和KOL，后期，会更贴近商业方向，这就需要运营设立灵活的分层了。&/p&&p&用户分层，一般四五层结构就可以了，过多的分层会变得复杂，不适合运营策略的执行。&/p&&br&&h2&用户分群&/h2&&p&用户运营体系是否只有用户分层？不完全是。&/p&&p&用户分层是上下结构，可是用户群体并不能以结构作为完全概括。简单想一下吧，我们以是否付费划出了付费用户群体，可是这部分群体也有差异，有用户一掷千金，有用户高频购买，有用户曾经购买但是现在不买了，这该怎么细分？&/p&&p&如果继续增加层数，条件会变得复杂，也解决不了业务需求。&/p&&p&于是我们使用水平结构的用户分群。将同一个分层内的群体继续切分，满足更高的精细化需要。&/p&&figure&&img src=&/v2-db167f2665_b.png& data-rawwidth=&1158& data-rawheight=&588& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1158& data-original=&/v2-db167f2665_r.png&&&/figure&&p&怎么理解用户分群，我们拿下面的案例说明。&/p&&figure&&img src=&/v2-cdab0b541afacbe770c42a7e_b.png& data-rawwidth=&1828& data-rawheight=&288& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1828& data-original=&/v2-cdab0b541afacbe770c42a7e_r.png&&&/figure&&p&男女性别在以消费为核心的产品中会呈现显著的区别，它就是两个相异的群体。分群的核心目标是提高运营效果，将运营策略的价值最大化，在电商产品中，区分男女很正常，但是在工具类的APP中，或许就没有必要性了。&/p&&p&这也是我一直强调的，分层和分群，都是以产品和运营目标为依据才能建立体系。&/p&&p&接下来是分群的实际应用。&/p&&p&RFM模型是客户管理中的经典方法，它用以衡量消费用户的价值和创利能力，是一个典型的分群。&/p&&p&它依托收费的三个核心指标：消费金额、消费频率和最近一次消费时间，以此来构建消费模型。&/p&&p&&strong&消费金额Monetary&/strong&：消费金额是营销的黄金指标，二八法则指出，企业80%的收入来自20%的用户，该指标直接反应用户的对企业利润的贡献。&/p&&p&&strong&消费频率Frequency&/strong&：消费频率是用户在限定的期间内购买的次数，最常购买的用户，忠诚度也越高。&/p&&p&&strong&最近一次消费时间Recency&/strong&：衡量用户的流失，消费时间越接近当前的用户，越容易维系与其的关系。1年前消费的用户价值肯定不如一个月才消费的用户。&/p&&p&通过这三项指标，我们很容易构建出一个描述用户消费水平的坐标系，以三个指标形成一个数据立方体：&/p&&figure&&img src=&/v2-378c49b8bdc44fe_b.jpg& data-rawwidth=&667& data-rawheight=&384& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&667& data-original=&/v2-378c49b8bdc44fe_r.jpg&&&/figure&&p&坐标系上，三个坐标轴的两端代表消费水平从低到高，用户会根据其消费水平，落到坐标系内。当有足够多的用户数据，我们就能以此划分大约八个用户群体。&/p&&p&比如用户在消费金额、消费频率、最近一次消费时间中都表现优秀，那么他就是重要价值用户。&/p&&p&如果重要价值用户最近一次消费时间距今比较久远，没有再消费了，他就变成重要挽留用户。因为他曾经很有价值，我们不希望用户流失，所以运营人员和市场人员可以专门针对这一类人群唤回。&/p&&p&图中不同的象限区域，都对应不同的消费人群。大家是愿意简单地视为一体去运营，还是根据人群区别对待呢？&/p&&p&这就是RFM模型，曾经在传统行业被频繁应用，而在以消费为主的运营体系中能够移植过来为我们所用，它既是CRM系统的核心，而是消费型用户分群的核心。&/p&&p&RFM模型的主流分群方式有两种。&/p&&p&一种是建立指标，以指标作为划分依据，和用户分层差不多。&/p&&p&指标的判断和设立，需要业务专家的经验：什么样的算高消费频率，什么样的算低，消费多少金额算有价值，这些都是学问。并且需要不断修正和改进。&/p&&figure&&img src=&/v2-bd3a9ed61_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&228& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&/v2-bd3a9ed61_r.jpg&&&/figure&&p&上图是一个简化的划分，实际应用会更复杂，因为指标未必有代表性。大部分收费相关的数据，都会呈长尾分布，80%用户都集中在低频低金额的区间，20%的用户却又创造了大部分营收，这是划分的难点。&/p&&p&指标一般用描述性统计的分位数，以中位数、第一四分位数、第三四分位数等划分。&/p&&p&另外一种是用算法，通过数据挖掘建立用户分群，不需要人工划分。最常见的算法叫KMeans聚类算法，核心思想是「物以类聚，人以群分」。&/p&&p&我们以网上某公司的数据进行Python建模，首先无量纲化(z-score)处理，并且清洗掉异常极值。&/p&&figure&&img src=&/v2-8d9c34acc42fa465bb778c2e_b.png& data-rawwidth=&366& data-rawheight=&229& class=&content_image& width=&366&&&/figure&&p&上图的三列数据是经过标准化后的用户消费数据。值越接近0，说明离平均水平越近。r值因为是最近一次消费时间，所以值越小，说明时间越接近，值越大，说明消费越久远。&/p&&p&通过RFM三个指标（在机器学习中叫做特征），先建立可视化的散点图。下图是最近一次收费R和收费金额M的散点图。每一个点都代表着一位用户的收费相关数据&/p&&figure&&img src=&/v2-8efb3c790a9_b.png& data-rawwidth=&566& data-rawheight=&335& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&566& data-original=&/v2-8efb3c790a9_r.png&&&/figure&&p&散点图上暂时看不出用户分群的规律，只能初步判断，大部分的数据呈集中趋势。&/p&&p&既然KMeans算法的核心思想是「物以类聚，人以群分」，它就是以距离作为目标函数。简而言之，在距离上越接近的两个用户，其相似的可能性也越大，于是KMeans就把相似的群体找出来，叫做簇。簇与簇之间的距离越大，用户群体间越独立，这叫群分；簇内的距离越紧凑，说明用户们越相似，这叫类聚。&/p&&p&通过图表说话：&/p&&figure&&img src=&/v2-ac194aef73e496ced5fd6c_b.jpg& data-rawwidth=&1208& data-rawheight=&672& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1208& data-original=&/v2-ac194aef73e496ced5fd6c_r.jpg&&&/figure&&p&红圈标出的这些用户，更有可能相似，属于同一个用户群体。因为他们在R和M这两个指标上，数据接近，都处于消费金额较低，且近期有消费的人群。&/p&&p&至于是不是，让算法解决吧，具体的算法原理和过程就不演示了。我们假设能划分出五类用户群体，然后看下这些人群是什么样的。&br&&/p&&figure&&img src=&/v2-86b156f6e4eec475fcfcf1_b.jpg& data-rawwidth=&657& data-rawheight=&447& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&657& data-original=&/v2-86b156f6e4eec475fcfcf1_r.jpg&&&/figure&&p&上图的不同颜色，就是算法计算出的用户群体。&/p&&p&红色用户群体：代表的是高消费金额，因为数量稀少，所以在最近一次消费时间上没有明显区分，不过并不久远。这些都是产品的爸爸和金主。&/p&&p&绿色用户群体：代表的是有流失倾向的用户，这些用户消费金额不太多，运营可以采取适当的挽回策略。&/p&&p&紫色用户群体：代表的是近期消费，消费金额较少的用户，运营需要挖掘他们的价值，去发展和培养。&/p&&p&青色和蓝色似乎不能明显区分。那我们改一下散点图的维度呢？&/p&&figure&&img src=&/v2-904ac10d6e322ece82ac_b.jpg& data-rawwidth=&646& data-rawheight=&446& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&646& data-original=&/v2-904ac10d6e322ece82ac_r.jpg&&&/figure&&p&改用指标R和F后，则是另外一种视角。青色用户群体比蓝色用户群体有过更多的消费次数，蓝色用户的消费频率比较差，更需要激励。紫色用户群体拥有相当高的消费频率。&/p&&p&到此，用户群体已经明显区分，大家是否能准确概述这些用户的特点了呢？虽然从数据分布上，长尾形态会一定程度影响可读性，但运营还是能针对不同群体作出相应的运营手段。&/p&&br&&p&通过散点图矩阵观察最终的结果 (图片可能清晰度不佳)：&br&&/p&&br&&figure&&img src=&/v2-0be38610ee_b.jpg& data-rawwidth=&742& data-rawheight=&730& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&742& data-original=&/v2-0be38610ee_r.jpg&&&/figure&&p&以上就是RFM模型的内容。它能动态的提供用户的消费轮廓，给市场、销售、产品和运营人员提供精细化运营的依据。这也是数据挖掘在用户运营的应用之一，大家要了解。&/p&&br&&p&怎么划分群体是一门学问，划分的群体少了，区分度不明显；划分的多了，则没有业务价值，二十几个群体你怎么去运营？群体数量，是要在数据和业务间取得平衡。&/p&&br&&p&总而言之，分群的方法，一类是通过指标和属性人工的划分出用户群体。另外一类是通过数据挖掘，给结果赋予业务意义。反正最终的目的是提高运营效果和价值。&/p&&br&&p&我们可以用RFM模型，试着将思维更开阔一下，能不能玩出新花样？完全可以尝试。&/p&&br&&blockquote&&p&&strong&金融&/strong&：投资金额、投资频率、最近一次投资时间；&/p&&p&&strong&直播&/strong&：观看直播时长、最近一次观看时间、打赏金额；&/p&&p&&strong&内容&/strong&：评论次数、评论字数、评论被点赞数；&/p&&p&&strong&网站&/strong&：登录次数、登录时长、最近一次登录时间；&/p&&p&&strong&游戏&/strong&：等级、游戏时长、游戏充值金额；&/p&&/blockquote&&p&这些是我简单列举的参考，未必准确，作为大家参考的他山之石。不同产品的分群策略也不一样，比如酒店产品，住宿不是一个固态的需求，是否需要加入时间的维度呢？也许住宿条件会更好分群。&/p&&br&&p&需要注意的是，群体数量并不固定，可以是两个，也可以是四个，具体就看业务需求，主要是能囊括大部分用户。只是别太多，一来复杂，二来KMeans聚类在多特征的表现不算好。&/p&&br&&p&通过用户分层和用户分群，想必大家已经了解了用户运营体系的基石。用户分层，是基于大方向的划分，你希望用户朝什么核心目标努力，而用户分群，则是将他们切分更细的粒度提高效果。两者是相辅相成的。&/p&&br&&p&如果用户大到一定量级，分层和分群就未必是好的方法，因为用户群的属性粒度特征随着产品进一步扩大，不论怎么细分都难以满足用户的复杂性，常见于各类平台型产品。这时候需要引入用户画像（UserProfile）体系，此时的用户分层和分群，都只是画像的一部分了。&/p&&br&&p&——————&/p&&p&欢迎关注我的个人公众号：tracykanc&/p&
什么是用户运营？它以最大化提升用户价值为目的，通过各类运营手段提高活跃度、留存率或者付费指标。在用户运营体系中，有一个经典的框架叫做AARRR，即新增、留存、活跃、传播、盈利（历史文章已经涉及了）。用户分层然而，从用户活跃到盈利，不是两个简单…
&figure&&img src=&/50/v2-14f1ab89_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/50/v2-14f1ab89_r.jpg&&&/figure&&blockquote&本文是&a href=&/question//answer/& class=&internal&&《如何七周成为数据分析师》&/a&的第九篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉数据库，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。&/blockquote&&br&&p&我们进入第四周数据库的内容，在数据分析师的职业生涯中，数据库与SQL会是他们性价比最高的技能之一。&/p&&p&数据库是逻辑上的概念，它是一堆互相关联的数据，放在物理实体上，是一堆写在磁盘上的文件，文件中有数据。这些最基础的数据组成了表(table)，我们把它想象成一张Excel的sheet。&/p&&figure&&img src=&/v2-3cb26f3bf25b421a49806bac88a807e6_b.jpg& data-rawwidth=&1218& data-rawheight=&410& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1218& data-original=&/v2-3cb26f3bf25b421a49806bac88a807e6_r.jpg&&&/figure&&p&数据表的抽象概念如上图。&/p&&p&ID是数据库中重要的概念，叫做唯一标识符／主键，用来表示数据的唯一性。我们把它理解成数据的身份证号。我知道身份证，也就知道数据在哪里了。&/p&&p&ID不会有现实的业务意义，就是一串单纯的数字，每张表只能有一个主键。&/p&&p&数据库是表的集合，一个数据库中可以放多张表，我们给每张表命名，表与表之间能互相联系。&/p&&p&联系就是数据能够对应匹配，正式名称叫联接，对应的操作叫做Join，我们想象成Excel中的vlookup。&/p&&figure&&img src=&/v2-6bc0b6ab8d24edb67cc692_b.jpg& data-rawwidth=&1430& data-rawheight=&448& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1430& data-original=&/v2-6bc0b6ab8d24edb67cc692_r.jpg&&&/figure&&p&上面就是两张表，用户和教育背景，看上去能够使用姓名进行匹配，可是这里出现了两个张三，一个是北京大学，一个是上海大学，究竟哪个张三才能和用户表的张三对应上？都不能。&/p&&p&也许清华大学还有张三，复旦大学，交通大学也有，毕竟全中国姓名相同的人那么多。正确的用法应该是使用ID联接，而不是姓名。ID是产品、运营和数据人员们在工作中接触最多的内容之一，用户ID文章ID商品ID等，如果大家还不了解，这里需要掌握。&/p&&figure&&img src=&/v2-6dcf86ae73beae1ed93928_b.jpg& data-rawwidth=&1338& data-rawheight=&438& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1338& data-original=&/v2-6dcf86ae73beae1ed93928_r.jpg&&&/figure&&p&上图就是正确的用法，用户表和教育表能够通过ID联接，可能有人疑问，用户ID为1和6的，还是不能对应呀？这个不要紧，因为在数据库中，不是所有的表都能一一对应，存在部分匹配的可能性，也许那个叫秦路的，他没读过书，教育背景表中自然没有记录了。&/p&&p&当然，数据库的设计还要更严谨，一般每张表都会有主键（主键不是必须，但是从效率优化上肯定会加），这个主键也不能是其他表的主键，防止产生冲突。&/p&&figure&&img src=&/v2-c6d0e52d7b9aa7b0af72abf613f8e3cc_b.jpg& data-rawwidth=&1536& data-rawheight=&444& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1536& data-original=&/v2-c6d0e52d7b9aa7b0af72abf613f8e3cc_r.jpg&&&/figure&&p&这样就靠谱了，用户ID是用户表的主键，教育背景ID是教育背景表的主键，我们在教育背景表中加入一个字段叫用户ID，它是专门用来联接用户表的，它不是主键。&/p&&p&是不是有点绕？实际上，并不是所有名字带ID的都叫主键，这一点要搞清楚。&/p&&p&数据库中，表的名字和字段应该是英文。如果是主键，只要叫id即可，你要关联其他表，则以「表名_id」作为联接。&/p&&figure&&img src=&/v2-da1fb4cf862f161eccb73_b.jpg& data-rawwidth=&1548& data-rawheight=&434& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1548& data-original=&/v2-da1fb4cf862f161eccb73_r.jpg&&&/figure&&p&关联后的逻辑如下，这种方式叫全联接，匹配不上的都用Null表示，匹配上的我用橙色表示。联接是关系型数据库中的核心概念，是操作的基础，现在迷糊不要紧，多练习几次就好了。&/p&&figure&&img src=&/v2-ef4a7ef99b07fcc01906f_b.jpg& data-rawwidth=&1336& data-rawheight=&420& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1336& data-original=&/v2-ef4a7ef99b07fcc01906f_r.jpg&&&/figure&&p&如果现在我有一张新的表，需要关联education，聪明的你也一定想到方法了吧。&/p&&p&了解上面的概念，你就知道什么叫关系型数据库，简单说，它是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。&/p&&p&关系型数据库是基于关系代数模型发展而来。常用的数据库有SQL Server、MySQL、Oracle等，我们后续学习都以MySQL为主。&/p&&p&接下来是安装MySQL。&/p&&p&我们去MySQL的官网下载，版本5.6以上即可。&/p&&p&按照教程完成后，我们通过命令行查询知否成功，Win和Mac的操作不一样。&/p&&figure&&img src=&/v2-ef9a5288fcc6e78eed2d7e_b.png& data-rawwidth=&583& data-rawheight=&368& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&583& data-original=&/v2-ef9a5288fcc6e78eed2d7e_r.png&&&/figure&&p&我们当然不会在这么丑的界面上操作MySQL啦，我们还需要安装GUI，这是为我们提供操作界面的。&/p&&p&Mac用户推荐SequealPro，Win用户推荐WorkBench。后续我会在SequealPro操作。MySQL的默认用户名和密码均是root，建议重新设置一下。&/p&&p&如果大家有疑问，可以去网上搜索相关教程，&b&不安装MySQL也是可以的&/b&。因为数据分析师大多数情况是用在线数据查询平台操作，安装只是为了方便演示。不想要安装的同学，可以在SQLZoo练习，以后我也会讲解。&/p&&p&输入账号密码后进入操作界面，数据库我命名为qin。左侧栏是数据库中的Table列表，现在为空。右侧是表相关的操作和信息。&/p&&figure&&img src=&/v2-72b24cbd80f384e9cd513d5_b.png& data-rawwidth=&1278& data-rawheight=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1278& data-original=&/v2-72b24cbd80f384e9cd513d5_r.png&&&/figure&&p&因为现在没有数据，我们加载曾经使用过的练习数据。数据分析师不需要学习如何创建删除增改表的操作，因为用不到，我只会讲解查询，大家有兴趣可以自行了解。&/p&&p&任何MySQL的GUI工具，都能加载CSV，一般叫import。&/p&&figure&&img src=&/v2-ea004cfe9_b.png& data-rawwidth=&704& data-rawheight=&434& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&704& data-original=&/v2-ea004cfe9_r.png&&&/figure&&p&Encoding选择Autodetect，其余按默认。&/p&&figure&&img src=&/v2-97f5a068dd1c_b.png& data-rawwidth=&948& data-rawheight=&599& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&948& data-original=&/v2-97f5a068dd1c_r.png&&&/figure&&p&接下来需要设置各字段的数据类型，系统会帮我们自动选上，这里不用改动。int代表整数数值，varchar代表字符串(中文英文标点符号这类)，括号里面的数字是允许存储字节，这块也不要深入理解，只要知道常用的字段类型即可。&/p&&p&给表取个名字，载入后，就将CSV成功导入到数据库了，能够进行数据查询的操作。&/p&&figure&&img src=&/v2-0c91beb0de95c22ee3f27602_b.png& data-rawwidth=&1277& data-rawheight=&719& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1277& data-original=&/v2-0c91beb0de95c22ee3f27602_r.png&&&/figure&&p&这张表没有设置主键，主要是练习，所以跳过了这一步骤。&/p&&p&大家可能会遇到导入的数据是乱码，这是系统编码之间的差异，是utf8和gbk之间的冲突，网上有相关解答，搜索关键词即可。&/p&&p&到这里，大家已经成功地在自己电脑上创建了数据库。我们在之前文章已经针对练习数据进行了Excel操作、BI分析，接下来学习SQL。可能你们也猜到了，后续还会有统计学、Python编程。&/p&&p&下一章，便是讲解查询语言SQL。&/p&&br&&p&————————&/p&&p&欢迎大家关注我的个人公众号：tracykanc&/p&&br&&p&下面是各链接：&/p&&p&练习数据下载：&a href=&/?target=https%3A///s/1pK895v9& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，提取密码 6x2v 。&br&&/p&&p&MySQL下载:&a href=&/?target=https%3A///downloads& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MySQL :: MySQL Downloads&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&WorkBench下载:&a href=&/?target=https%3A///downloads/workbench& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&WorkBench&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&SequelPro下载：&a href=&/?target=http%3A//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Sequel Pro&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&在线SQL练习：&a href=&/?target=http%3A//sqlzoo.net/wiki/SELECT_basics/zh& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SELECT basics/zh&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&SQL简易教程：&a href=&/?target=http%3A//.cn/sql/index.asp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SQL 教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&
本文是的第九篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉数据库，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。 我们进入第四周数据库的内容，在数据分析师的职业生涯中，数据库与SQL会是他们性价比…
&figure&&img src=&/50/v2-14f1ab89_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/50/v2-14f1ab89_r.jpg&&&/figure&&blockquote&&p&本文是&a href=&/question//answer/& class=&internal&&如何快速成为数据分析师&/a&的第十篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉数据库，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。&/p&&/blockquote&&br&&p&在《&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMjM5NjEyMDI2MQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D38b912a77af98efe541bb53dechksm%3Dbffc73ef2cb6b08ec4scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&写给新人的数据库指南&i class