少儿编程用户画像 儿童编程界面

数据分析能力及方法

一、数据分析方法

1.趋势分析：

通过对业务指标的监测来研究用户的行为规律，寻找增长点

2.多维分解

从细节找到增长点

3.漏斗分析

监控用户在各个关键节点的转化情况

4.用户分群/用户画像

针对性地优化产品/提升用户体验

5.细查路径

观察用户的行为轨迹

6.留存分析

新增用户的回访率

7.A/B测试

同时多方案并行测试

二、数据分析技能

1.数据分析

2.产品优化

3.营销渠道

4.编程设计

三、运营必备能力

（一）市场营销能力

搜索引擎优化

病毒传播

内容营销

营销自动化

（二）工程开发能力

应用程序接口

A/B测试

（三）数据分析技能

1.渠道投放优化

2.行为轨迹/用户细查

3.转化漏斗分析

4.模型预测

5.用户留存分析

6.AB测试

7.用户画像/用户分群

8.热图分析

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头条专栏

早期计算机成像

吕蒂机械制造公司

标题

(早期计算机成像)[A La Mémoire de J.M. Jacquard。]

出版地点/日期

苏黎世/大约1847年

早期计算史上最著名的图像. "

第二版(第一版于1839年在里昂创建)是早期计算史上最著名的图像；约瑟夫·玛丽·雅卡尔在克劳德·邦尼丰的一幅画后用打孔机织成的肖像。这幅画像展示了这位伟大的创新者坐在椅子上(也许是用提花织物装饰的？)右手拿着分割器在打孔卡上戳洞——写代码的人的第一个形象？！

里昂市于1831年委托邦纳丰绘制提花肖像，后来里昂制造商迪迪埃·佩蒂特和西委托专业编织师米歇尔-玛丽·卡尔奎拉特使用24，000张打孔卡制作了这一丝绸版本。它们显然是从1839年开始按订单生产的。

第二版于1847年左右在瑞士苏黎世生产，同样使用了提花机。这张图片是总部位于苏黎世的机械制造公司利用弗里茨·凯撒的作品制作的。

虽然自18世纪以来，类似的机械化织布机已经被用来创造图案图像，这种提花图像代表了实物的发展；现在的图像是由机器控制的二进制系统创建的现实的客观呈现。因此，它可以被理解为现代计算机图形学的重要前身。

提花机

雅卡尔的机器是一台机械织布机，它使用一系列打孔卡来确定纱线控制的运动，这样织布机就可以被“编程”来输出精确的编织图像，基本上是自动的，一遍又一遍。他的发明可以追溯到欧洲风琴制造的历史，但在18世纪，控制系统在织布机编织中的应用取得了更大的进步。一系列相关的纺织发明始于法国人Basile Bouchon (1725年)，延续到Jean Baptiste Falcon (1728年)和Jacques Vaucanson (1740年)。显然，沃肯森的抽纱机在发明后不久就被封存了，直到50多年后，雅卡尔被要求在巴黎重新组装时，他的贡献才开始显现。沃康森的机器依靠鼓来驱动控制，而雅卡尔开发了一种可以无限扩展的链接卡片系统。这是一个相对增量的贡献，但它(以及经济和制造业气候的变化)意味着雅卡尔的机器变得比之前的那些更普遍和重要。

影响

雅卡尔的机器在它的祖国法国没有获得巨大的成功，部分原因是在革命之后，时尚品味已经远离了花哨复杂的图案。然而，他们在法国之外，包括英国，取得了巨大的成功。在那里，他们影响了许多机器控制系统，包括巨型钢制游艇。然而，也许最重要的影响来自查尔斯·巴贝奇，他在设计他的分析机时使用了提花穿孔卡。阿达·洛芙莱斯曾指出:“我们可以非常恰当地说，分析引擎编织代数图案，就像提花织机编织花朵和树叶一样。”

计算机专业有四个分支，计算机科学与技术，软件工程，网络工程，数据科学与大数据技术，选哪个分支比较好？

计算机学院传统的三大专业分别是计算机科学与技术、软件工程、网络工程，数据科学与大数据技术是近几年成立的，是一个新兴的专业。

先说说数据科学与大数据技术的情况，这个专业开设较晚，全国只有三所大学开设，近几年数量才慢慢增多，国内近几年比较火爆，市场供需失衡，社会需求量大，专业人才缺口比较突出。

大数据技术已经悄然渗透到我们生活的方方面面。

在日常生活中，大数据一词已经开始频繁出现在公众口中，核酸大数据帮助我们精准防疫，科学防疫，LOL大数据，实时判断不同队伍实力，BP水平，以及对局优劣势，助力玩家快速获取游戏局势信息。

这些只是我们生活微不足道的一处，随着互联网技术快速崛起，大数据技术的应用越来越广泛，在教育、交通、医疗、安信icon、电商、金融等领域，大数据技术已经得到深入的应用。

今天，每个个体的一举一动都在大数据技术的检测之内。

双11前夕，邻居家小王准备购买一台游戏本，他无意间在网上搜索答案，没想到接连几天，他打开手机APP，或多或少都会出现游戏本相关的知识，让他感觉到自己的手机越来越智能。

实际上，这就是大数据技术在互联网领域的具体应用，根据大数据技术构建个体画像，然后精准推送消息，让每个人都能接收到自己感兴趣的信息，这就是大数据的魅力。

日常的社交APP，类似抖音、知乎、今日头条、百度贴吧、新浪微博...只要你可以接触的应用APP，都离不开大数据的贡献。

但是大多数人对这个专业的情况一知半解，即便是高校教师，也只是稍微懂一点，还处于摸索阶段。

这个专业有实力的人才凤毛麟角，大部分集中在名校当中，少部分掌握在名企大厂当中。

如果你考虑这个专业，起码要考上一线名校，基本才可以确保未来学有所成。如果是二线城市，或者是双非学校，基本没必要考虑。

这个专业的入门难度很高，涉及的技术相对更难掌握，例如Hadoop，HBase，MapReduceicon，任何一项技术的学习周期都相对较长。

而且这个专业对个人的数学能力要求较高，建议水平一般的同学，尽量不要考虑。

至于另外三个专业，软件工程和计算机科学与技术的方向比较接近，皆是主攻软件编程方面。区别是软件工程注重实践，计算机科学与技术注重理论。

软件工程偏向于小而精，计算机科学与技术偏向于大而广。两个专业基本的能力都是编程，入门难度较低。

软件工程和计算机科学与技术因为起步较早，大多数老师的专业知识偏向理论，而且比较陈旧，如果是非重点大学，老师的教学能力一般，更需要自学能力。

这两个专业大学主要的目标是选定方向，编程方向在大学要根据自己的喜好而定，主要是选择自己的主攻语言方向，以备应对未来社会的需要。

大学的课程比较广泛，c语言icon，c++，java，基本在大二时期就可以学习完，这三门学科主要是培养你的语言思维，也是在给你提供编程的大致方向。

目前这三大语言依旧占据编程语言棒前列，优先选择其一即可。

三种编程语言，c++最难，c语言次之，java最低。java就业前景更广，工作机会多，但竞争压力大，有35岁失业风险，c++就业机会相对较少，但竞争压力小，基本不存在失业压力，c语言就业压力更大，但只要足够优秀，赚钱的速度最快。

大学的学习重在基础，培养语言环境，更多的时候依靠个人自学能力。如果你自控力不强，自学能力不足，建议提前报考相关培训机构。

报考培训机构具有很大的好处，一个是系统学习专业课程，快速夯实基础，一个是可以接触到就业所需的主流技术框架以及必备的经验，可以轻松达到就业标准。

软件工程专业的学生，就业率相对更高，如果你觉得自己找工作困难，最大的原因是你掌握的技术和企业所需的技术匹配度不高，因此还是要抛开课堂，以自学为主。

至于网络工程，这个专业的学生和编程的关系不大，主要学习网络相关课程，计算机软硬件，网络与通信技术，数字电路等等。

当然由于编程技术是大学通识课，网络技术也需要掌握，而且要求更高。

网络工程的学生，毕业后就业的方向比较窄，基本就是网络工程师icon，运维一类，做编程的几乎很少。

总得来说，如果你学习能力强，选择传统软件工程专业，主攻c++或者c语言方向，可以保证一辈子吃喝不愁；如果差一点，主攻java方向，目标进入大厂，赚几年快钱，未来的路就很好走；如果对大数据感兴趣，接触大数据技术，可以吃一波技术红利；如果你没啥拼劲，想要踏实稳定一点，网络工程最好；如果你希望先做几年程序猿，后续转行，可以选择计算机科学与技术。