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科学合理地运用网页颜色

概述: 选择,我们可以设计出最符合网站风格的颜色来。 2、我们浏览网站,会发现不同的网站都不会仅仅只使用一种颜色,通常是有多种颜色想搭配。 人穿衣搭配,要想好看,一般不超过三种颜色。 网页设计也是一样,要想更加美观,建议网页颜色种类不要超过三种。 干净清爽的颜色,让客户感觉网站简洁明亮,各种颜色相互过度自然,从而有比较高的用户体验。

任何一个网站,都离不开丰富的颜色。
网站主色调,网站的配图,网站的大图,网站的广告图,各种小图标颜色……我们之前讲过不同颜色在网站建设网页设计中的不同搭配,不同的作用。
总而言之,网页的颜色表现力丰富,不仅能提高网站整体的美观度,同时还能吸引客户继续浏览网站。
那么如何才能科学合理地运用网页颜色,让网站锦上添花?

1、我们都知道三元色“红、蓝、黄”根据不同的比例可以调配出缤纷灿烂的颜色。
通过科学的调配,选择,我们可以设计出最符合网站风格的颜色来。

2、我们浏览网站,会发现不同的网站都不会仅仅只使用一种颜色,通常是有多种颜色想搭配。
人穿衣搭配,要想好看,一般不超过三种颜色。
网页设计也是一样,要想更加美观,建议网页颜色种类不要超过三种。
干净清爽的颜色,让客户感觉网站简洁明亮,各种颜色相互过度自然,从而有比较高的用户体验。

 

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3、在颜色搭配上,要科学的选择主色调及辅色调。
通常会什么白底,这样才能配丰富的颜色。
配色要选择近邻色、相近色,以互补形式来实现完美。
这里给大家说一个小技巧:如果是女性网站,不妨多使用粉红、樱粉、桃红等等女性色彩,这样会让客户更加舒服。

4、色彩还可以搭配一些特效,像阴影、高光、线条、渐变等,让颜色在这些特效下更加出彩。
有些黄色单纯放那里感觉太明亮了,如果加一点点阴影,则会感觉不那么刺眼,这就是特效的典型作用,从而更加吸引客户眼球。
比如在一些旅游类的网站上,上面的一些旅游景点的图片,为了让这类图片看起来更加精美,就有必要加以特效设计,让景点图片抓人目光,实现更高的销售效果。

5、我们都知道颜色有色调一说,透明色,渐变色。
色值、色相、饱和度不同,颜色都不相同。
我们可以使用某一颜色,适当地调高亮度或者深度,这样会感觉颜色更加出彩,更加灵动。
提高整体网站设计的可观性,毕竟网页也是美学设计。

因为色彩是客户进入网站建设网页中最先映入眼帘的元素,要想客户继续浏览我们的网站,就需要让客户感觉我们网站看来来舒服美观,值得点击才行!

 

成败友情链接:09年友情链接怎样做

  又说到做友情链接,想想都有点头疼,本人05年开始做网站,以前做友情链接只为了好玩而已,对友情链接在百度排名也不那么重要。到07年才逐渐知道友情链接对百度排名很重要,于是开始给自己的站找链接,很快效果出来了,原来2000IP的站一下飚到10000多,看到效果那么好,更加疯狂了做了几10个,可惜好景不长,在两个月后的一次百度调整中,我所有疯狂做链接的站点全部降权,最后连一个只适当做了几个链接的站点也降了,而几个没做链接的一直没动过,一查链接,几乎跟我链接的站点在那次调整中都给降了。百度降权以后可以说是要想挽救回来那是很难啊。

  给大家提几条做链接技巧吧。

  第一:不要随便乱做,不要看到别人收录比你好PR比你好就做。

  第二:PR可以参考,不过要注意对方站点百度GG的收录,如果WWW的首页排在第一这样是最好的。

  第三:新站点最好在自己做好,收录稳定然后有PR了再用自己的同类网站和大的知名站点做链接。

  第四:做链接还是需要检查对方是内容跟质量跟更新频率,不要给对方的收录跟风格所迷惑了,疯狂采集来的站一次也能收录几千。

  其他的大家都了解就不说了,当然也要注意链接骗子,像那种网赚论坛跟你做链接,10连骗,往往打着高PR的旗帜骗链接而已。

  说到这吧 祝大家权重步步高升。

离开Taobao大学有感

从现在开我已经不是淘宝大学老师了!其实从一周前就不是了,因为我放弃了这次淘宝大学讲师认证申请。这应该是一件小事情,但是这件事情值得我做为知乎的第一次分享内容的原因是:我从07年加入淘宝大学成为讲师到现在已经10年,对淘宝大学是有一份感情!所以难以割舍!毕竟小学才5年;中学才4年;高中才3年;大学才4年;我才38岁!一生中除了家人这个年龄以外没有任何可以超过10年!

10年以来我的成长离不开淘宝大学,我今天在电商圈的地位;我今天所获得的荣誉;我今天所过的生活;我今天所拥有的一切都离不开淘宝大学!然而从现在开始我离开了,多少内心总有些复杂的情绪。

记得07年加入淘宝大学的时候我只是一个小小的淘宝卖家,哪怕用当年的衡量指标而言我也只是一个淘宝卖家,但是淘宝大学接受了我!在那一年我记得我们一行7从全国各地汇聚到杭州,整整7天7夜的魔鬼训练最终6人通过考核称为淘宝大学讲师!哈哈哈!当年讲一堂课只有100元收入!而我们几个人经营的店铺一个月i销售额都不会少于百万!(我想永远记住我同期的这些人:石头 zbuy 美丽 小鱼 小妖怪,我们的师傅是可爱)这群人真的很纯洁,因为讲课的付出太多太多,而得到的只有100元!当年的淘宝大学和今天的完全不可同日而语!只有我们当年的那些人才明白“好玩”!

那年淘宝大学年会所有淘宝大学讲师和淘宝大学小二加在一起凑不齐一辆大巴(其实一辆面包车就可以装走了),大家在一起真的是一家人!因为讲师之间;讲师和小二之间;讲师和淘宝之间都只有友情!真的很开心!那一年淘宝大学的校长(清岚)说:“将来淘宝大学讲师一定几辆大巴车都装不下,将来淘宝大学一定是电商行业最领先的培训机构” 当时我们真的没当回事情!因为我们都想着一会让清岚表演节目…

08年淘宝大学给我颁了“最佳奉献奖”,而在那一年更加印在我记忆中的不是这个奖杯,是我站在了全国高等学府的讲台上给一群讲授讲课;我站在了政府大礼堂给一群官员讲课;我站在了淘宝公司会议室给淘宝直通车部门小二的讲直通车!这一年年会我们终于凑齐了一辆大巴车!这一年我认识了小号 骇客 BB (三位日后红极一时的人物);这一年我的小姨子开始做电商(日后一度在淘宝大学讲师圈成为话题);这一年我认识了一个讲师叫”水含笑“(这个人也算是讲师圈子甚至电商圈子的一个奇葩);这一年我邀请了所有淘宝大学的小二和讲师参加了我的婚礼!感谢我的老婆一直支持我!

p>09年淘宝大学的讲师待遇终于提升了:我们有了工牌;我们在淘宝各个部门都有了知名度:我们在商家眼里有地位了。虽然我们的课酬费仍旧可以忽略不计,因为从收入角度考虑这个工作和我们做店铺来相比真的没法比!但是这一群人就是这样“傻”,就是开开心心的在一起!那一年我开始带训新讲师,所以很多讲师都认我是“大佬”的原因不是因为我能力有多强,而是因为我是他们的“前辈”!所以我今天在电商圈里面的“地位”真的要感谢淘宝大学!

10年淘宝大学讲师的数量终于多到没有人可以全部认识,师资力量的壮大是因为整个电商行业的需求,我每个月都需要花一周时间在淘宝大学带训新讲师。讲课的收入真的可以当做一笔收入了!我发现要去讲课的地方越来越远越来越多,坐飞机的次数越来越多!在电商圈里面越来越的人开始“膜拜“我,要知道我只是一个普通的淘宝卖家,我的办公室就是一个民居,在生意忙的时候我要自己打包!这一年我觉得淘宝大学给我带来的远远超过我想要的!

11年淘宝大学随着商家的需要开始进行了细分化运作,随着电商的发展进行了大胆的尝试!这一年我认识了一个淘宝大学的实习生小二叫”香香“,淘宝大学开始了一轮线上课堂的尝试。其实现在看来当年这一轮尝试真的是”高瞻远瞩“。今天大家熟悉的”网红“”大V“”自媒体“在当年那个没有微博,没有微信,没有直播平台的年代淘宝大学居然开始做了!在线录播、直播课程,各种电商访谈栏目开始出具雏形!那一年淘宝大学的年会所有讲师的路费、住宿仍旧可以找淘宝报销,那一年淘宝大学的年会其实就是讲师年会!讲师真的达到了在淘宝大学的顶峰!淘宝大学没有我们这样一群人就不可能生存和发展!

12年淘宝大学随着进一步的细分课程,师资力量发生了前所未有的困境!高达一小时1000元的课酬费仍旧无法满足开课量需要的讲师数量!这一年淘宝大学传统的线下课程或许只是因为知名度、市场需求、中高端课程细分等原因供不应求,但是我觉得更重要的是淘宝大学在线课程的突破和成功!”电商三人行“”电商晚8点“”淘大四少“等一系列在线淘大版本的尝试和拓展是一种超乎想象的突破!哪怕用今天这样自媒体、大V横行的天下来对比都无法和当年那种盛况来相提并论!那一年”淘大四少“的在线直播可以直接让服务器崩溃,可以让运营商不得不增加服务器以应付下一次直播!这些都是今天的直播、大V、自媒体无法相提并论的盛况!(很自豪的一件事情是:我是当年”淘大四少“之一,另外三位就是之前提到的 小号 骇客 BB)

13年其实我对淘宝大学没什么太多记忆,因为淘宝大学各个维度的变化都太多了!一个月不关心就会发现”不认识了“!也就是这一年授课的次数多到成为了”压力“,毕竟我们都是兼职讲师,我们的主要工作还是做自己的店铺和公司!这一年开始有专职的淘宝大学老师了,虽然并没有这样一个官方的称呼,但是真的开始有很多人不做店铺了,只讲课!毕竟讲一次课有五千到一万的收入,一个月讲几次课就几万收入了!也是从这一年开始越来越多的人加入淘宝大学的初衷不见得那么”初心“,淘宝大学讲师的商业成分越来越多,不仅仅是讲课的收入足够高,还因为淘宝大学在市场的认可度愈来愈额高,越来越来多的讲师开始把这个事情当做”招商“来做了!这一年的淘宝大学年会不再是”讲师年会了“(我记得没错的话叫”伙伴大会“)淘宝大学开始真正走上商业化道路了!这一年我还收了一个”徒弟“叫”和尚“(虽然直到今天大家都觉得我这个”徒弟“实在是太让人不省心了,但是我真的觉得这是一个好”徒弟“)

14年我又获得了一次淘宝大学最高奖项,但是这一年的年会我没有去,奖杯也没有领取而是找人帮我领取了(其实直到今天那个奖杯都不在我这里,而是在帮我代领取的那位朋友手里)。这一年我对淘宝大学其实了解不多,原因如下:在13年开始讲师针对课程进行了细分,可以简单理解为各个等级课程对应各个等级的讲师,讲师只能参与本等级所对应的课程。这样就给中级系列课程带来的师资缺乏的压力,而我真好是那种不把讲师工作当主要工作,仍旧以自己店铺作为主要工作的讲师,虽然我是资深老讲师但是不愿意去参加高级课程讲师的PK(当时高级别讲师成为 企业导师)所以就停留在中级课程这个级别(也就是电商经验系列课程,连电商经理人课程我都没资格讲),或许是”田忌赛马“的缘故,对于我这么一个”不求上进的老讲师和老电商“居然在14年由于课程需要我讲了700小时的课程!毕竟我自己还有自己的生意,所以基本上这一年淘宝大学发生了什么事情我真的”无暇顾及“,连年会要发我个大奖杯我都没去!

15年淘宝大学讲师数量居然达到了史无前例的500人!而这么大的一个数量级别导致了后面一系列的问题!这500人是因为所谓的”需求扩招“而带来的!我一直认为这是一个淘宝大学有史以来极大的失误!500人的一个松散团队加之没有良好管理,电商圈本身就浮躁,淘宝大学的市场地位居然因为一个庞大师资数量而出问题了!很多讲师开始”不好意思“告诉别人自己是淘宝大学讲师了! 这一年我自己生意很忙所以也没有怎么积极参与讲师的工作,年会也没有去!我只是发现越来越多的讲师我”不认识“了,不仅仅是简单的不认识!

16年淘宝大学开始各种调整以解决”扩招师资“带来的一系列问题,我对这一系列调整动作都很支持,虽然我基本上忙于自己的生意但是出于这么多年的一份感情我支持淘宝大学做的任何事情!淘宝大学的细分课程越来越适合这个市场,越来越能够担当电商圈”最NB的培训“!这一年我要感谢一个淘宝大学小二”摇金“和一个之前提到过的”淘大四少“之一小号,因为是这两个人把我又一次”挖出来“参与了”淘宝大学县域“的项目!虽然对政府讲课不是我的强项,但是”摇金“”小号“等一些列的人让我又一次感受到了10年前那个还只是淘宝一个小小部门的”淘宝大学“的感觉了!让我觉得这是一个”很好玩“的事情!

17年接到淘宝大学通知,所有师资重新认证,无论之前是否是讲师都可以参加这次认证。我完全支持淘宝大学这样的一次行动,因为目前的讲师太混乱了!真的有的时候我自己都不好意思说我是淘宝大学讲师!所以淘宝大学要继续发展就必须对师资队伍做”壮士断臂“似的调整!支持归支持,但是我放弃了这次认证机会,也就是意味着我不再是淘宝大学讲师了!原因很简单:10年了!累了!

淘宝大学再见!江湖再见!

提高可读性,添加网站访问流量

  网站文本的可读性是网站经常忽略的一个因素。尽管设计者有设计准则可循,SEO专家也有SEO的技巧和窍门,但这还不全面。虽然好的设计和搜索引擎优化工作相当重要,但是为了使网站办得成功,网站营销人员还需要考虑其他的因素,可读性就是其中之一。

  可读性并不能提高搜索引擎的排名,那为什么要关心可读性呢?

  除非你是一个只为客户做网站排名的SEO公司,搜索引擎优化只是为了达到顾客的需求而必须履行的职责之一。如果你是一个SEO公司,你可能在意或者根本就不在意你的工作实际上在其他方面会对你的客户产生负面影响。在一个不合格的SEO看来,网站的排名比什么都重要,而访问者以后是否再次访问该站点不是他关心的问题。这正是那些选择SEO外包服务的公司需要考虑的一个因素。一个好的网站优化人员对站点的可读性和外观会考虑得更多;而一个不够格的网站优化人员只关注提高排名的方法,因此在你考虑使用一个SEO之前先要求看一下他们以前的优化案例。

  如果你要处理的是自己的网站如www.365128.com,则情况是不同的。通常,会有内部人员顺便负责搜索引擎优化。由内部人员来做搜索引擎优化工作对某些公司来说可以提供更好的解决方案,因为公司可以掌握设计和优化这两个过程的目标。虽然一个好的SEO顾问可以做得很好,但是由公司内部人员进行优化工作可以更好地处理搜索引擎优化和内容可读性两者之间的平衡关系。

  为什么呢?因为做一个站点的搜索引擎优化对其可读性没有多大作用。相反,如果不考虑细节,有些可读性规则会使你的搜索引擎排名下降,这个我们下面将会谈到。老实说,还是有例外的情况既提高了可读性,又达到了更高的排名,但这并不多见。

  这便是搜索引擎本身固有的矛盾之一:站点是为搜索蜘蛛优化的,但最终使用的还是人。这对于搜索蜘蛛来说很简单,因为它并不需要看你网站上面写的是什么东西,而你的访问者是要阅读内容的。如果你的站点是为搜索引擎而优化,你很可能获得更多独特的访问者,那固然好。但是稳定的流量通常是来自于那些经常回访的忠实读者,这些访问者更看重可读性。

  可读性与搜索引擎排名

  站点的可读性和它的排名之间并没有明确的相关性。然而,正如我前面所说的,很多可读性的规则对网站的排名没有什么作用,有的甚至会导致负面影响。可读性是一个更微妙的问题,它并没有定量的衡量标准,因此搜索引擎很难在他们的排名算法中将其作为一个因素进行考虑。但这并不意味着没有可读性规则,了解这些规则并没有什么坏处。

  可读性是你网站内容的一个特点。虽然可读性好的站点并不能导致更好的关键字排名,但是你得尊重你的访问者。这就意味着,你应该使他们觉得访问你的网站是很愉快的事情。从市场营销的角度来看,花钱做广告和搜索引擎优化,使客户访问你的站点后却失去客户,这实在是极其愚蠢的行为。SEO面临的一个两难选择是:如何优化一个网站,特别是它的内容,同时又不降低它对于客户的价值。关键字堆叠就是典型的例子。为了得到更高的排名,有些人在文本中塞满了大量访问者感兴趣的关键字。这样的文本有时候看上去就像是为头脑简单的机器而作,而不是为人而作。

  令人欣喜的是,Google和其他一些搜索引擎现在开始惩罚这种诡计了。如果你的关键字密度太高,你的站点就很可能被认为是故意填充垃圾,进而就会受到处罚。这样起码对那些根本不在乎可读性而且肆无忌惮的搜索引擎老手是一个防范。

  可读性规则及其对排名的影响

  对设计者而言,可读性规则更多的是市场营销方面的东西;而对于营销人员来说,这全都是技术问题。从某种意义上说,可读性看上去与他们都无关。实际上,它既不是营销之类的东西,也不是很困难的技术问题。但是好好研究他们总会提升你的用户满意度。

  做得越大越好

  众所周知,标题对于权衡相关性有很重要的意义。并不只是因为它们被附上标签,更重要的是大号字体通常使用在标题上。在文章中使用较大号字体(或者用黑体和斜体)标示的词句对读者和搜索蜘蛛更“明显”。所以,如果你只是偶尔使用大号字体来强调正文中的一两个词,只要你强调的是合适的短句,对可读性和搜索引擎排名都会有好处(因为这样可以使这些词语从一大堆文字里面突显出来)。但是不要滥用,也不要使用不同的颜色来强调,这样会很难看并不利于阅读。搜索引擎很可能不会留意你页面上强调的每一个词。

  这看上去是无知的做法,你的读者最多会笑话你,然而其实这无疑是在搜索引擎中的自毁行为。为什么呢?你犯的最大一个错误就是使用了隐藏文本。你很快就会留意到,如果字体的颜色和背景的颜色一样(或者非常接近),搜索引擎很快就会封锁你的站点。即使你在外部 CSS样式表中隐含了你的字体也没有用。Google 和其他搜索引擎虽然会读到,但仍不会索引CSS文件。而且即使Google 没有发现,你的竞争对手肯定也会把你举报给Google的。

  超链接

  把长文章分割成几个独立的页面以后,使用超链接将它们连接起来。除此以外,你内容的页面做得越多,站点的超链接就越多;而这又有利于提高可读性和搜索引擎优化。

  对于长文章,你可以加上“打印”的链接,这样使人能够在一屏就能看到和打印全篇文章,不用分页。但请注意!对于搜索引擎来说,“打印”的链接就像重复的内容。这也是SEO里一个不可原谅的错误。因此,为了消除这些麻烦,可以在robots.txt文件里加上一行文字,告诉搜索引擎,不要索引打印版本所在的目录。

  虽然越多超链接对SEO越好,但可读性却有一个上限,超过了这个限度,文章就会变得很难跟踪(尤其是对那些习惯点击吸引自己的所有链接的用户)。超链接的位置影响到可读性。如果你把超链接分散于整个页面,对搜索引擎没有问题,但是却会把你的读者弄懵了。对用户友好并易于记忆的 URL对可读性来说更重要,尽管搜索引擎也不喜欢含有隐藏URL的动态网页。

  图像

  对于图像,即图片,属于锁碎而又常常容易被遗忘的原则。当你有些特殊的文本需要用特别的字体或者其他web语言不能提供的特殊处理,你首先想到的就是把它转化为图片。但是这对于搜索引擎和可读性都是不利的。

  如果你在标签中里没有提供有意义的描述,图像的存在就很可能被忽略掉。不管怎样,只有在标签中的文本才能被索引,而图像中的文本是不会被索引的。

  图片替代文本就可读性而言也不好,因为图片上的字体常常模糊不清,这使得屏幕上的阅读更加困难。而且图片中的文本并不是按比例显示的,所以,如果你的访问者的屏幕分辨率与你制作站点时的不一致,图片就不能和其它文本内容一起按比例显示了

有关大数据的误区:数据统计≠大数据

  关于大数据的误区:数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中,二者不能划等号。不过,无论数据统计也好,大数据也罢,都是为了使工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

  

 

  大数据太火了,被广泛应用到各行各业,而近阶段又有着明显的过热迹象。大数据到底是一个营销词汇,还是一个方法论?本文作者老李正是一家大数据服务提供商的资深员工,他所做的项目就是针对不同行业进行大数据分析。他认为,关于大数据你首先必须有一个基本认识,那就是“大量的数据并非一定具有价值”。另外,数据统计并不等同于大数据,数据统计和大数据的区别就在于人工智能。

  近两年来,“大数据”被广泛应用到各行各业,而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼;从两会期间的两会大数据,到《星星》都叫兽的高低领毛衣,“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度,同时也从一个高精尖的科研方向变成了一个世人皆知的营销词汇。

  我既没有资格代表学术界,更没有资格来判定谁是谁非。我只能就自己的工作经历,来谈一下我眼中的大数据:

  什么是大数据?

  百度百科对大数据的定义是这样的:大数据(big data)或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

  Gartner给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  个人认为Gartner的定义更为贴切。“新处理模式”是一个很关键的词汇,这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。这个所谓的“新处理模式”有两层含义:

  1、由于海量的数据,需要更高效的存储和处理技术,Hadoop成为了大数据时代的标志;

  2、如果你认为大数据就等于Hadoop,那就大错特错了。Hadoop只是大数据时代的一个必要条件,大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是我理解的“大数据”与现在很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。我会在后面的案例中给大家展开。

  除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:数据统计分析是基于已有数据的纵向归类,而大数据是基于对已有海量数据的处理,对还未产生的数据作出预测和推荐。数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。

  预测和推荐,是如何实现的?

  目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为,一个是基于内容。当然,针对不同的领域,不同的预测和推荐的对象,又会有十余种算法。这就不是本文展开的内容了。

  基于行为的分析,顾名思义,即对用户在互联网、移动互联网留下的“痕迹”,即浏览、点击、收藏、购买、二次购买的分析,得出未来会选择购买的预测和推荐结果。基于行为的分析,属于群体智慧,综合利用群体用户的行为偏好。用户之间会相互影响,更加符合现实世界中的用户行为。

  

 

  图1、电商基于行为的推荐漏斗算法

  基于内容的分析, 包括对文字、图片、音频、视频等信息的分析,得出预测和推荐的结论。内容的“基因”和用户的偏好相匹配,最有代表的是潘多拉的音乐推荐项目,其将曲库中所有歌曲都由400多位专家打上标签,然后建立个人与音乐的联系,从而完成音乐的推荐。内容的分析只针对个人,与用户之间关系无关。

  大数据到底能做什么

  现在谈这个问题可能会让大家笑话,似乎所有人都知道大数据能干这个,能干那个,最后连我们自己都觉得可笑。大数据已经都不是被“妖魔化”了,是“娱乐化”。大数据似乎是个离我们忽远又忽近的事物了,变得不真实起来。

  好吧,我还是结合从业经历来说说大数据“解决过什么问题”吧:简单地来说,大数据可以帮我们解决决策和选择的问题。

  天气预报就是一个最古老而且众所周知的预测。你可以根据预报来决定明天穿什么衣服,是否要带雨伞,等等;

  近两年来,大数据被应用到影视制片行业,基于对观众偏好的分析,去预测、设计观众喜欢的剧情,找观众喜爱的演员出演相关的角色,甚至可以去预测票房。这些所有的预测都是基于数据的基础上,经过一定的模型处理,得到接近真实的结论。从某种程度上给决策者决策的依据,比如《纸牌屋》和《星星》。

  大数据还有一个重要的作用,就是解决人们的“选择”问题。别笑,无论你的年龄、性别、教育背景,人们目前都面临着前所未有的选择问题。讲的学术一些,这是由于“长尾效应”导致的问题;讲得通俗一些,就是由于日益增多的可选择的对象和我们自身的处理能力之间的矛盾。

  科技的进步让人变得更懒,也就是我们自身的处理能力降低,无论是主观的还是客观的。而可被选择的对象却在日益增多。从纷繁复杂的商品(电商),到海量曲库中的乐曲;从婚恋网站的男女朋友,到交通管理的信号灯。

  基于人工智能下的大数据,就是可以使人们“变懒”的一个手段。基于你的历史行为,判断出你可能的喜好,乃至需求,将最佳结果,推荐给你。这就是大数据,她是你的贴心管家,或者说是最懂你的朋友。

  一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研:沃尔玛在研究中发现,一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。尿布跟啤酒自然是毫无关联的两个品类的商品,从个人经验上来看,根本想不到二者的联系。后来发现,这是一类社会现象所导致的。美国有很多年轻夫妇,尿布用完后,女主人在家带孩子,而男主人就去超市买尿布。买完尿布之后,男主人通常会顺带着买些啤酒。

  上述例子说明,数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在,并且经常发生的现象。

  再举个例子,北京的交通拥堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰,这已经不需要预测了。但如果根据历史交通数据,再经过数学模型,计算出一个全北京最佳的交通信号灯管理系统,这就属于大数据的范畴了。

  

 

  图2、出租车每天的分布图

  这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同:数据统计可以帮助你发现疾病,但大数据可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。

  大数据绝不是“噱头“,我们在帮助某运营商阅读基地的阅读推荐项目中,各项指标均得到大幅提升。而这个提升不是百分之几十,而是数倍的提升!(用户人均流量提升了4倍,沉默用户激活能力提升了6.5倍)这才是大数据的魅力。

  大数据不是万能的

  大数据显然不是万能的。正因为如此,她才真实。大数据在有些领域由于种种原因,所带来的价值并不如预期的那么高。导致这种现象最主要的问题有两个,一个是由于数据本身的质量或者数量不够;另一个是算法不合适。

  不要以为是海量数据就一定会有价值,在过往的工作中,我们经常发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。这就又让我想到Marry Meeker打的那个比喻,“大数据的工作就像在一堆稻草中寻找一根针”。

  何况,大多数领域本身业务属于早期,所拥有的数据非常贫乏。冷启动、稀疏性是大数据在诸多领域面临的挑战。

  另一方面,对于不同领域,不同项目,没有放之四海而皆准的算法,必须要根据具体问题具体分析解决。在实际的工作中发现,不只是不同的领域(如文章推荐与商品推荐),甚至同一领域的不同单元(同属电商但不同类电商,如母婴类和服装类或者奢侈品类)也有所不同。

  数据的交叉利用

  上面提到的两个大数据在实际应用中面临的最大问题,即冷启动时数据的匮乏和业务早期数据的稀疏性问题,并不是无药可救。业界一直讨论的数据打通,就是解决这两问题的出路。

  对于一些新兴领域,缺乏数据是必然的,而另一方面,正由于缺乏数据的支持,所以才更需要有强大决策支持的系统对其业务做指导和支撑,以实现少走弯路,利益最大化的目的。

  移动互联网领域的项目,尤为代表。虽然在过去的两三年里,移动互联网得到了高速的发展,但毕竟在各个方面的积累,都无法与互联网相比。尤其在人们形成稳定的使用习惯之前,数据还不具备更多的价值和意义。

  但如果能把互联网的数据与移动互联网数据打通,那么我们就掌握了这个人的喜好等多方面信息,从而为移动互联网业务做出更有效的指导和帮助。

  

 

  图3、互联网与移动互联网数据的打通

  当然,数据的打通绝不仅限于互联网和移动互联网。每个数据源的数据往往刻画了一个人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆发》一书中描绘的那样,如果数据充分,人类93%的行为是可以预知的,是有规律的。

  如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。重视数据,本身就是一个企业成熟的标志。

  移动互联网的迅速崛起,让数据变得更为多样、丰富。它的移动性,它的碎片化,它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据,从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活,日常生活的数据化。

  随着数据的进一步丰富和完善,随着不同渠道数据的打通和交叉利用,有关大数据的想象一定会更加广阔。

http://dangyang.kvov.com.cn/jzxx16738.html

致富路上并肩走,“助残”不分你我他。
国家越发展,面临的国际环境也就越复杂,困难和风险只会越大不会越小,这就是中国的崛起困境。
谜题:滂沱大雨能见度低 (打一成语)     谜底:下落不明   谜底提示:落下的雨看不清楚。
夏天又是一个愉快的季节。波光粼粼的河水,诱得孩子们三五成群地来到河边,在碧蓝的河水里尽情玩耍。各种味道鲜美的水果也纷纷上市了。一个个圆滚滚的大西瓜,一串串紫红色的葡萄,令人馋涎欲滴。
我问眼泪:你为什么总是揭穿我的谎言眼泪回答:你不应该伪装坚强我问眼泪:你为什么从不在夜晚出现眼泪回答:我不想做点亮你房间的灯光我问眼泪:为什么你从不来陪伴寂寞眼泪回答:寂寞的时候你想的不是我。