头条号现在开通原创门槛降低了,只要100粉丝就可以开通原创。
运营头条号,其实无非是弄清楚以下6个问题。深耕头条一年多,已经打通头条所有权益,平均也能月入过万。
首先账号注册后需要做兴趣认证,选择创作的领域,需要4个优质问答才能通过认证。那就需要知道什么标准算是优质问答。接着就是怎么加黄V,怎么过原创?悟空问答、微头条怎么有收入?以及怎么涨粉。
因为在做兴趣认证(选择领域)的时候,需要通过4个优质问答,才能最终认证成功,如果实习期(30天)内没有通过4个优质问答,认证就会被收回。要再等28天后才能再次认证。
那么怎么回答才能提高通过率呢?
主要看两点。第一,看问答的质量。第二,看问答的阅读量。
首先,问答的质量要好,对于问题能给到切实可行的建议,或者有你独到的观点和见解,不是答非所问,不是泛泛而谈,更不是搬运抄袭或摘抄,要言之有物,有一定的干货,让读者有所收获。字数最好在字之间,最好1500字,太短信息量和价值度会不够。
第二,从以往经验来看,仅仅是质量好还不够,阅读量在1000以上,才有可能通过优质回答。所以选题也很关键,要选择一些收藏量高、关注度高,同时回答的数量少的问题。在开头要写得吸引人,这样看得人才会更多,帮助提升阅读量。
题主之所以急需知道如何才能通过优质问答,是想把黄V加了。但事实上,通过了四个优质问答,领域认证成功,也不一定能加V成功。反而是把原创先开通了,持续更文,平台自己就给加V了。另外,如果你本身是有职业资格证的,比如建造师、营养健康师,或者心理咨询师,做身份认证反而是更快的加V方式。不一定要靠做优质问答。
目前开通原创有两种方式。
第一种就是写优质文章,账号入驻满30天,已发布文章超过10篇,可以在头条号电脑端,个人中心-账号权益-账号权限-图文原创,自行申请。
满足申请条件,这个申请按钮是可以点击的,直接点击即可,等到平台审核通过。如果不通过,系统也会给你发消息,告知原因。通常都是因为原创占比度较低,文章质量不高等原因被拒。
如何避免被拒绝呢?就是不要出现一些汇编,或者大量的去摘抄书上的或者网上的一些信息就是要真正是自己原创的内容,不要跟大多数平台上的内容雷同,另外就是提高文章的质量。主题明确,言之有物,结构完整,内容丰富详实,各部分逻辑清晰,衔接自然。建议字数在2000字左右。
第二种方式,也是平台最近调整后的一个利好,没有对外公布,但我们和很多小伙伴一起验证过,确实可行的。就是你的粉丝如果已经大于1000了,电脑端后台,在个人中心中就会出现创作者计划这个栏目,点进去可以看到图文原创这一栏是可以申请的,点击申请,很快平台就会通过给开通,哪怕你的文章还没有写够10篇,哪怕你还没有入驻满30天。
从以上图片也能够看得到,平台对于粉丝数量是有要求的,千粉是一个门槛,万粉又是一个门槛,所以这就涉及到如何快速涨粉。
涨粉的方式很多,不管你是发文章,还是写问答,还是写微头条,都可以带来涨粉,关键是持续发布优质内容,为读者创造价值。想着靠写几天,或者几篇就明显涨粉,是不现实的,除非你出了爆款,否则概率很小。
爆款可遇不可求,遇到了当然有可能出现粉丝暴涨几百甚至数千的。但也需要持续发布,才有可能遇到爆款。换句话说就是,只要你持续发布内容,爆款是肯定会有的,只是时间的问题。
在众多涨粉渠道中,速度最快、性价比最高的,还是微头条。
微头条怎么快速涨粉呢?
首先你的阅读量要高,我们有一个学员在今年春节的时候出现了一个几百万阅读量的微头条,然后涨粉就涨了一两千。
其次,还取决于你的微头条的质量,阅读量高代表一个基数大,肯定转化的粉丝量也大,但是如果质量不高他们也不太会关注你,所以你既要兼顾阅读量,也要兼顾质量。
要想阅读量高,给你两个方法。
第一,追热点,热点人人都关注。
第二,开头要吸引人,讲故事很受欢迎。
但需要注意,无论是追热点还是讲故事,都需要适当结合你本身的领域和内容,而不是盲目追热点,或者讲一些无关的故事。
第三,想要质量好,就需要在内容中给到一些实用的方法建议,有自己的观点见解,比如最热点事件的评论和看法,或者故事中给我们什么启示和感悟,这个是你自己的总结和经验、观点。总之,要让别人读完之后有所收获。
你想要什么样的人关注你,你就多发一些他们感兴趣的内容。
比如你如果是做心理咨询的,那么你就在微信头条上持续的去分享一些对大家有用的,或者是一些心理咨询过程中的一些案例故事,这些大家其实都挺爱看的,然后说说你自己专业的见解和分析,对大多数人有启发和帮助。
同时你也可以去回答一些问题。用你的专业领域的知识去切实帮助他人解决问题,也会吸引一部分人。还有就是写文章,有价值的高质量文章,比低质量的爆款文章,涨粉效果要好。如果看到的人觉得你这篇文章写得好,对他有价值、有帮助,那么他们也会关注你。
最后,再说一个小技巧。无论是写文章、问答还是微头条,想要吸粉,就要给别人一个关注你的理由。就是我们在发这些内容的时候,不论是问答、微头条,还是文章都可以在结尾引导大家关注你,你要介绍一下你是一个什么样的人,你有什么专长,你能为大家提供什么价值,这个账号会持续给大家提供什么方面的内容,给他们一个关注你的理由。然后引导大家关注你。这比你什么都不介绍、也不引导,效果会更好。
最最重要的,还是持续不断去发布,一天发3条和3天发1条微头条,涨粉效果是完全不同的。每天写文章或问答,和一周就写一篇的涨粉效果也是天壤之别。
微头条赚钱方式特别多。
第一,如果粉丝量达到了1000以上,就能够开通微头条收益的,我们有一个小伙伴,微头条收益可以做到每天上百,因为他写的内容阅读量都很高,内容也比较优质。这两点是决定微头条收益大小的因素。
微头条上10万+、100万+并不难问,关键是掌握方法,也就是前面提到的开头要写的吸引人,然后你的内容能够引发大家的共鸣,或者能引发大家的热烈讨论,讨论越热烈,推荐量越大,看的人越多。微头条可以反复修改,如果一开始推荐量不行,可以尝试修改,看看有没有起色。
阅读量越高,内容越优质,那么带给你的收益也会相应的更高。
第二,除了本身有阅读收益,还可以靠微头条带货。粉丝数量达到1000,平台一般可以给开通商品卡功能,开通了商品卡功能之后,你就可以在发微头条的时候带货,也就是插入商品链接,如果别人通过你发的微头条里的链接买了这个东西,你就可以拿到相应的佣金收入。
同时,当你开通了图文原创,账号持续发布优质内容,平台还会给你开通带专栏的功能,在发微头条的时候,除了能选择插入商品,也可以选择其他人的专栏,卖出去之后也会有相应的佣金,你可以挑一些佣金比较高的,自己又确实比较有发言权,推荐之后购买率比较大的这种专栏去带。
最后一个问题,关于悟空问答要又收入,就要开通收益。
目前平台不接受自己申请开通,只能靠持续回答优质回答,平台会根据你的表现和质量自动开通。还有一个隐形的规定,粉丝10000,问答收益也会自动开通。
所以万粉是一个获得绝大部分权益的门槛,通过其他方式先把粉丝数量涨起来,也许对问答开通收益,是个曲线救国的方式。
以上全是干货,拼的就是谁更有行动力。
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层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰,有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。本文将以数据研发相关领域为例,对比分析我们工作中高频出现的几个名词,主要包括以下几个方面:
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麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下,为什么会有大数据(大数据技术)?其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代,业务需求增长促进技术迭代,技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长,从而形成一个闭环。
数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。 | 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。 |
主要实现三大作用:现状分析、原因分析、预测分析(定量)。数据分析的目标明确,先做假设,然后通过数据分析来验证假设是否正确,从而得到相应的结论。 | 数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测(定量、定性),数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律;如我们常说的数据挖掘案例:啤酒与尿布等,这就是事先未知的,但又是非常有价值的信息。 |
主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法。 | 主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。 |
数据分析一般都是得到一个指标统计量结果,如总和、平均值等,这些指标数据都需要与业务结合进行解读,才能发挥出数据的价值与作用。 | 输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等,标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。 |
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言,我们所说的数据库指的是数据库管理系统,并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同,可以将数据库分为三类:分别为行存储、列存储、行列混合存储,其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等;列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等;行列混合存储的数据库代表产品有TiDB,ADB
传统关系型数据库事务设计原则,以下四点必须全部满足:
举例说明:A账号有200元,B账号有100元,现在A给B账户进行转账操作:
A减少100元,同时B增加100元,两个操作要么都成功要么都失败,满足原子性;
A减少的金额,和B增加的金额要一致,按照一致性;
假如A给B转账的同一时刻,B又给C转账,这两笔交易是相互隔离,满足隔离性;
A给B转账100元,事务提交之后,在查询账号,A减少100元,B增加100元,满足持久性;
2000年,Berkerly大学有位Eric Brewer教授提出了一个CAP理论,在2002年,麻省理工学院的Seth Gilbert(赛斯·吉尔伯特)
和Nancy Lynch(南希·林奇)
发表了布鲁尔猜想的证明,证明了CAP理论的正确性。所谓CAP理论,是指对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:
一个分布式的系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性,最多同时满足两个。当处理CAP的问题时,可以有一下几个选择:
面向主题的:根据使用者的需求,将来自不同数据源的数据围绕着各种主题进行分类整合。
集成的:来自各种数据源的数据按照统一的标准集成于数据仓库中。
相对稳定的:数据仓库中的数据是一系列的历史快照,不允许修改或删除,只涉及数据查询。
反映历史变化的 :数据仓库会定期接收新的集成数据,从而反映出最新的数据变化。
严格来讲数据仓库不是一门技术,也不是一个产品。像前文提到的关系型数据库MySQL和Oracle都属于一种产品。那么是什么数据仓库的,见名知意,其实就是存储数据的仓库,数据的来源有很多种,可以统一在数据仓库中进行汇合,然后通过统一的建模,加工成服务与数据分析的数据模型,辅助企业分析决策。
那么,数据仓库该怎么构建呢,目前使用Hive构建数据仓库的比较多,本文不会过多分析这些大数据技术。总之一句话,数据仓库涉及数据建模,数据抽取ETL,数据可视化等一系列的流程,是一种数据解决方案,通常需要多种技术进行组合使用。
数据仓库的本质是OLAP,即是做在线分析处理,这是与数据库的本质区别。还有一点既然是数据仓库,肯定是要加工数据,那么加工数据肯定耗时间,所以加工数据在实际的应用中又分为批处理和实时处理。
数据库是为了解决OLTP而存在的,而数据仓库是为了分析数据而存在的。数据库的数据是数据仓库的数据源,即将数据库的数据加载至数据仓库,所以说,数据仓库不生产数据,只做数据的搬运工。
还有一点就是,数据仓库并不是必须的,但是对于一个业务系统而言,数据库是必须的。只有在业务稳定运转的情况下,才会去构建企业级数据仓库,通过数据分析,数据挖掘来辅助业务决策,实现锦上添花。
多维模型(雪花、星型) | |
查询、插入、更新、删除 | 查询为主:只读操作、复杂查询 |
数据集市(Data Mart),也叫数据市场,就是满足特定的部门或者用户的需求,按照多维的方式进行存储,包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等,生成面向决策分析需求的数据立方体。
从范围上来说,数据集市的数据是从数据库,或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。数据集市分为从属的数据集市与独立的数据集市:
独立型数据集市的数据来自于操作型数据库,是为了满足特殊用户而建立的一种分析型环境。这种数据集市的开发周期一般较短,具有灵活性,但是因为脱离了数据仓库,独立建立的数据集市可能会导致信息孤岛的存在,不能以全局的视角去分析数据。
从属型数据集市的数据来自于企业的数据仓库,这样会导致开发周期的延长,但是从属型数据集市在体系结构上比独立型数据集市更稳定,可以提高数据分析的质量,保证数据的一致性。
OLTP系统、外部数据 | |
处理海量数据,数据探索 | 便于某个维度数据访问和分析,快速查询 |
大数据平台是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等功能为一体的平台。通俗的理解包括Hadoop生态的相关产品,比如Spark、Flink、Flume、Kafka、Hive、HBase等等等经典开源产品。
提到Hadoop生态技术,不得不提的是Apache和Cloudera。国内绝大部分公司的大数据平台都是基于这两个分支的产品进行商业化包装和改进。例如:阿里云EMR、腾讯TBDS、华为FusionInsight、新华三DataEngine、浪潮Insight HD、中兴DAP等产品。
其实,对于大数据平台,业内并无一个固定的能力范围。当前比较权威的是全国信标委今年发布了大数据平台的国标 《GB/T 信息技术 大数据 大数据系统基本要求》,将大数据系统划分为数据收集、数据存储、数据预处理、数据处理、数据分析、数据访问、资源管理、系统管理8个部分,分别对各部分提出技术要求。所以会发现每个厂家推出的大数据平台都包含很多功能、甚至组合的产品,属于大数据的产品种类非常多。
由于大数据技术很多,单独使用的学习成本很高,为了提升数据开发的效率,也就出现了大数据开发平台。简单讲,数据开发平台就是集成了大数据平台的一个开发套件,比如阿里云的DataWorks就是一个代表,DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务,一站式开发管理的界面,帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。
阿里巴巴于2017年云栖大会正式对外提出数据中台概念,数据中台的出现,就是为了弥补数据开发和应用开发之间,由于开发速度不匹配,出现的响应力跟不上的问题。中台不是一个产品!与业务强相关。
中台就是“企业级能力复用平台”。 | 《白话中台战略-3:中台的定义》 |
中台通过集合整个集团的运营数据能力、产品技术能力,来对各前台业务形成强力支撑。 | 《大型集团性企业的中台战略—阿里的中台战略其实是个伪命题》 |
中台是一种需求分析的方法论,一套能力接入标准,一套运作机制,集中配置、分布执行的控制台。 | 《中台如何助力标准化业务?中台关键要快!》 |
“中台”是强调资源整合、能力沉淀的平台体系,为“前台”的业务开展提供底层的技术、数据等资源和能力的支持。 | |
中台是居于前台和后台之间、位于基础架构和各产品线间的业务架构。 | 《关于架构的思考-评《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》》 |
数据中台是将各个业务板块多年来积累的数据,按业务特征进行横向关联和统一,按数据用途进行纵向分层,最终沉淀为公共的数据服务能力。 | 《传统企业数据中台的建设与思考》 |
数据中台的实质还是组件化,模块化,是设计模式与业务端的应用。 | 袋鼠云数据中台专栏(一):浅析数据中台策略与建设实践 |
中台是一个用技术链接大数据技术能力,用业务链接数据应用场景的能力平台。 | 《阿里中台建设全解密:包含哪些内容?如何发挥作用?》 |
基于OLAP类型的数据库构建一套数据存储体系 | 混合架构,随需搭配,满足各类数据 的计算要求 |
传统的ETL开发和报表开发为主 | 数仓建设、数据开发IDE、任务调度、数据集成、数据治理、统一数据服务、数据资产管理、元数据管理、数据质量管理、流批计算、敏捷BI报表开发等多个功能 |
多元化场景:除了传统报表,还支持商品推荐、精准推送、客满评价等非确定场景的业务,数据服务业务、业务与数据互补,形成闭环 | |
面向管理层和业务人员的辅助决策 | 除了完成传统的业务人员辅助决策,还能面向业务系统推动优化升级、数据变现等,把数据资产变成数据服务能力。 |
Pentaho的CTO James Dixon 在2011年提出了“Data Lake”的概念。在面对大数据挑战时,他声称:不要想着数据的“仓库”概念,想想数据 的“湖”概念。数据“仓库”概念和数据湖概念的重大区别是:数据仓库中数据在进入仓库之前需要是事先归类,以便于未来的分析。这在OLAP时代很常见,但是对于离线分析却没有任何意义,不如把大量的原始数据保存下来,而现在廉价的存储提供了这个可能。
数据仓库是高度结构化的架构,数据在转换之前是无法加载到数据仓库的,用户可以直接获得分析数据。
数据湖中,数据直接加载到数据湖中,然后根据分析的需要再转换数据
数据湖产品—是一套产品组合的解决方案
来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的关系数据 | 来自 IoT 设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序的非关系和关系数据 |
写入型 Schema, 数据存储之前需要定义Schema, 数据集成之前需要完成大量清洗工作 ,数据的价值需要提前明确 | 读取型 Schema, 数据存储之后才需要定义Schema 提供敏捷、简单的数据集成 ,数据的价值尚未明确 |
中等开销获得较大的容量扩展 | 低成本开销获得极大容量扩展 |
更快查询结果会带来较高存储成本 | 更快查询结果只需较低存储成本 |
应用程序、类SQL程序、其它方法 | |
可作为重要事实依据的高度监管数据 | 任何可以或无法进行监管的数据(例如原始数据) |
数据科学家、数据开发人员和业务分析师(使用监管数据) | |
批处理报告、BI 和可视化 | 机器学习、预测分析、数据发现和分析 |
高并发、快速响应、干净安全的数据、数据一次转换多次使用 | 无限扩展性、支持编程框架、数据存储成本低 |
本次内容来自以微信公众号:大数据技术与数仓 ,作者西贝,想详细阅读的朋友请观看原文。本文供学习使用。
擅长: 大数据行业应用 APP开发 行业软件开发 企业管理软件开发
同讯信息技术团队核心成员既有海外归国留学人员也有多年服务于全球大型IT跨国企业的技术骨干,骨干成员的平均工作年限在10年以上;主要业务是基于互联网的面对中小企业的各类IT系统的应用、开发和维护等服务,主要服务范围:1.智能硬件APP2.基于特定目标运动及追踪的图像识别及标定算法3.智慧环保大数据系统4.3D展示在线污水厂智能管理系统5.城市二次供水泵站管理系统6.基于物联网的业务管理系统
擅长: 大数据行业应用 APP开发 行业软件开发 企业管理软件开发
同讯信息技术团队核心成员既有海外归国留学人员也有多年服务于全球大型IT跨国企业的技术骨干,骨干成员的平均工作年限在10年以上;主要业务是基于互联网的面对中小企业的各类IT系统的应用、开发和维护等服务,主要服务范围:1.智能硬件APP2.基于特定目标运动及追踪的图像识别及标定算法3.智慧环保大数据系统4.3D展示在线污水厂智能管理系统5.城市二次供水泵站管理系统6.基于物联网的业务管理系统
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