谢邀。抛砖引玉，强答一发。这个问题不简单，首先不同行业差别会很大，其次随着行业的发展，变化也会很大。真要认真讨论起来的话，能说一整天。团队管理这方面，其实是相对比较明确的，因为这方面数据分析师跟别的行业是想通的，如何给团队成员提供支持，如何给团队成员提供成长空间，如何解决合作的关系，如何增长团队等等。而数据分析师本身（即不考虑团队管理这个维度）的成长空间，相对没那么明确，但是有很多可以做的。以互联网行业为例，稍微总结一下是这么几个方面，权作抛砖引玉。一、如何通过数据分析寻找新的方向，并且影响业务/产品大到一个公司，小到一个产品，都会有很多可以做的方向。具体哪些方向对公司的发展更有推动作用，不同人有不同的看法。比如知乎重度用户可能会觉得需要解决时间线排序的问题，怎么让自己的答案能够让更多的人看到，或者答题编辑器实在是不好用，需要很大的改进。而对于绝大多数用户来说，可能从来都没有用过答题编辑器。这些决定有时候可能是产品经理决定的，提出了某个需求。也有可能是工程师决定的，有技术任性。也有可能是设计师决定的，哪些设计应该怎么改。而数据分析可以提供的独一无二的价值在于，如何从统计意义找出问题所在，哪些是 90% 的用户都会遇到的问题，哪些是 1% 的用户才会遇到的问题，这些问题对产品短期、长期的发展又会有什么样的影响。通过数据找出这些方向是第一步，接下来需要考虑如何落地，影响业务/产品，产生切实的改变。二、改变之后，如何决定好坏这几年来，做 A/B 测试可能对大多数数据分析师都不陌生了。这里面具体统计、技术细节是其中一部分，的确是需要解决的，但并不是真正难点所在。比如如何计算 p value，置信区间、实验时长等等，都有很多可以参考的。更大的难点在于需要衡量哪些指标，又如何分析。比如改变时间线排序的算法之后，10 万粉以上大 V 的赞数减少了，10 万粉以下大 V 的赞数增加了，用户总体使用时长增加了，广告减少了，到底哪个重要？再或者，产品做了某个改变，A/B 测试结果发现，总回答数少了，但是赞数增加了，这是好还是坏？如此种种，都不是简单的读一下 A/B 测试的结果就能做出结果的，需要长期、深入的数据分析，不断尝试，不断迭代。三、如何给产品定目标给产品找到重要的发展方向，也能决定好坏，那么如何衡量中长期的效果。各种融资新闻或者财报里可以发现，很多产品都会说日活用户有多少，比如 muscia.ly 出售给今日头条，会说前者的日活是多少；知乎 D 轮融资，会说日活多少；腾讯出财报，也会说日活多少。那么对于不同的产品，衡量中长期目标很可能是不一样的。比如说，滴滴 app 的日活用户可能不是一个特别好的指标，更恰当的可能是有多少人真正打车了。再具体到再细一点的产品，或者在不同的发展阶段，这些可能又是不一样的。四、如何从技术角度更好的解决问题说到技术，不一定非得是需要做得多么高深，更多的是针对需求如何有效的解决问题。在数据量比较小的时候，需要考虑的是如何保证数据的可靠性、真实性。在数据量大、复杂的时候，需要考虑如何快速的提取数据。在产品、业务方面对数据需要比较多比较杂的时候，需要考虑如何把一些简单的需求自动化，比如自动生成报表，或者把稍复杂的需求做成简单一点，让不是数据分析出身的人也能方便提取的，从而让数据分析师从日常的繁琐工作解放出来，把时间和精力投放到更重要的领域。五、如何增加影响力这个维度跟团队管理会有一些重合，但又是不太一样的。团队管理方面，增加影响力可以通过给团队成员提供支持，让大家干活更有效率；或者扩展团队；或者找到更重要的方向。对于个人来说，上面这几点有些适用有些不适合，比如说找到更重要的方向，仍然是适用的。一些别的方面包括如何把自己的能力传授给公司新人，如何更有效的协调不同组之间的活，如何推动数据分析这一职能在公司的定位等等。总体来说，数据分析这一职业，尤其是在互联网相关行业，还处在一个不断变化不断发展的阶段。通常来说，大部分公司都能认识到产品和工程师的重要性，并且体现在各个方面；而对于数据分析来说，至少大一点的公司都能认识到它的重要性，但具体能发挥什么样的作用、如何发挥这些作用、跟不同的部门之间如何合作，都还算在一个不断探索向前的阶段。对于个人来说也是如此，有点摸着石头过河的感觉，两年前的需求跟现在可能就很不一样，可以想象，两年之后的需求跟现在相比，也可能会有很大的变化。不过总体来说，多多考虑数据分析如何助力、引导、决定产品/业务的发展，暂时来看是个大概正确的方向。}

在去年抖音用户还没下沉的阶段，我一个热门作品给微信导流500人，变现将近好几个W，对比自媒体内容创作，整个引流的环节是非常之快。抖音的去中心化算法就决定了，任何一个普通人都能够把抖音做起来。下面我用最通俗易懂的方式，分享近一年我做抖音的经验，与心得······全文5000字干货，全是对标一个普通人如何把抖音做起来？如何变现的？做一个详细的剖析。这篇回答应该算是总结的非常详细到位了，建议点赞＋收藏。学会了，立马能变现赚钱。还是老规矩，整理下目录，方便各位学习，对号入座。 1、什么样的内容容易火2、抖音涨粉的7个关键点3、前期准备和对标账户的选择4、关于变现~常见的四种变现模式-------干货昏割线-------一、什么样的内容容易火现在很多年轻人比较喜欢的抖音这种短视频平台，因为本身存在庞大的用户群体，也让这些平台有越来越多品牌和商家入驻，这时，怎么做才能让自己的产品在抖音中更加受欢迎，就成了大家都很关注的问题。而5118抖音号大V库功能，刚好为了营销人员和品牌提供了一个全新的营销方式，借助大数据技术，快速找到抖音同领域内可合作的大V，从中选择出热度比较好的视频进行推广引流，让用户把吸引力和注意转移到对应的品牌或产品上，借助名人大V效应，让营销效果达到最佳。 结合抖音平台的推荐机制，也能够让品牌或产品获得更多曝光，在营销和商业层面都能获得明显的收益。1、作品爆火背后的逻辑只要你的作品迎合了，用户害怕损失的特点，通常都会有一个不错的播放量损失通常有两种，一种是当前的损失，例如：买公寓到底有哪些坑？理发店办会员有哪些套路？什么样的水是矿泉水，什么样的水才是普通的水？经常不吃早饭会有什么样的问题？经常熬夜会有哪些危害？以上各种你不知道，但是你又经常会用到，你可能你会踩到这个坑的地方，就有价值另一种就是关于未来的损失，例如：你在讲一个非常有趣的剧情连载故事你在分享关于健身减脂的一些技巧你在分享一些高效的学习方法等等用户想得到这些知识和技巧，他当心以后找不到你，他就会关注你，就会给你点赞这使得系统得到一个反馈，会认为你的东西非常有价值，从而推送给更多的人怎么把自己的内容做火？就是冲着这两个方面的损失，最重要的就是坑，就是，你把用户经常可能会遇到的问题，你适当的夸大，让他觉得在你这边能得到在其他地方得不到的东西2、扩大用户基数你内容的播放量，实际和你的内容的关系，并不是很大，它主要和你的内容所迎合的用户基数有关你发的作品经常没有播放量也就是这个原因，比如你去讲经济学，可能关注经济学的人并不多，所以你讲经济学的那些原理，你可能讲的很好，评论也很好，但就是播放量低但你只要降维一下，它的播放量马上就起来了，因为大多数人都能看得懂了比如说：牛奶可乐经济学，因为它是人们生活化的例子，你讲经济学，可能讲10个人中只有一个人看，但你只要讲牛奶为什么要装到方盒里，可乐为什么要装到圆瓶里面，10个人里面就有10个人会看，你这个用户基数就扩大了10倍所以你被系统推送的量也大了10倍，你把用户基数给降低，找到最大的人群，就最容易爆，简单来讲就是，你的内容要通俗，用户一听就懂，一听就觉得有道理、有用、甚至有趣因为人群是金字塔结构的，你越底层的通俗，简单来讲就是low，越low的东西，关注的人越多，你越是能把一个通俗性的话题说的很好，就很容易爆如果你太过于专业，往往只能吸引到很少的一部分人，在实际操作中，你所有的东西不一定要做的很low，这取决你的定位一般有两种做法同步进行，第一是做涨粉的，就是把这个话题做的很low，很通俗，但是它能涨粉，它爆了后可以给你带来十多万粉丝，这个很有效另外一个就是提高质量的，比如说一些专业性的话题，它不是很涨粉，但是它可以提升你的IP，提升你的专业度，那些涨粉过来的人发现，呃，你还挺专业的，这个会进一步提升你的IP，提升你在她心中的形象，为下一步的变现做准备3、脱颖而出简而言之就是你和别人不一样，你在观众心中有记忆点，脱颖而出有2个方向一个是往上，你做的特别特别好，特别牛，牛到别人一看就觉得很哇塞。另一个就是往下，你做的特别特别low而中间哪些就不伦不类，往上没上去，往下没下来，任何一个人都能做出跟你一样的效果，自然就火不起来总之，你要和竞争对手做的不一样，当大家都做这个的时候，你尽量做的和他要不一样，从而产生一种识别度，让用户认识到你4、高权重的因素1、完播率对平台来讲，能留住用户的内容，就是好内容技巧：开头一定要吸引，最开始起号，作品时间不宜过长（30~45秒左右），恰好能说明白一件事即可完播率你只需要超过你的竞争对手，你就会有币他们多几倍的机会，系统就会有更大的几率推你的内容关于作品质量的参考：完播率≥30%5秒完播≥45%点赞率≥3%评论率≥0.4%转发率≥0.3%转粉率≥10%2、转发量转发你可以理解成，下载保存。类似于之前所讲的坑，比如你讲了10个坑，你一一列出来，他记不住，就一定会保存下来小技巧：当你罗列了10个坑后，还有5个需要注意的事项，你一定要看，然后弄个文字版的图片，闪现1秒就消失这样做，用户要么，重新看一遍，提升完播、复播，要么直接点保存，你讲的干货超出用户脑容量后，他一定会保存3、评论量可以故意设置一些槽点，在不影响整体内容的情况下，把一些常识性的事情说错，让评论区有人吐槽比如：明明是宝马，你偏说今天买了辆奔驰，明明是宝马3系，你却说成5系或者故意找一些有争议的话题，比如：女人到底该不到做家务？还是说女人应该在外挣钱？你的观点要稍微那么一点点极端，但是不要太极端总结一下就是：让开头更吸引，环环相扣，来提升完播率多设置槽点，多找争议点，让评论区爆掉，让A和B吵起来预留干货，分享的内容要超出用户脑容量让其无法记住而提升转发二、抖音涨粉的关键点1、内容质量任何时候,内容质量都摆在第一位,抖音虽然每天有7亿的日活,但总池子是有限的,就像一个饼一样,你多吃一口,就会有人少吃一口谁应该多吃一口,就看谁的内容质量高了,高质量也有下维度,比如:你的拍摄方式好、你介绍的方式好、你口播的技巧好、你剪辑的技巧好、或者音乐效果好等等总之你得有一个地方脱颖而出，跟别人不一样，从而获取用户关注，增加完播、点赞、评论，从而让系统觉得你的内容好，这就是内容质量的重要性2、分清存量和增量当你粉丝很少时候，涨粉相对容易比如，你就100个粉丝，你有个作品拍得非常好，有百万播放，它推给所有的人都不是你的粉丝这个时候你就涨粉快当你粉丝越来越多，当你有10W粉丝的时候，你还是百万播放，你可能就涨不了那么多粉了，因为要先推送给你的粉丝，然后就只有90W播放了，转化率肯定就没之前高所以，当你粉丝越来越多时，你需要一些更高的质量让它持续爆掉，比如说当你的粉丝有100W时，可能需要突破千万的播放级别，才有可能突破现有的百万粉丝来推送给更多的人3、持续输出抖音涨粉的关键是：持续出爆款，连续出爆款昨天出一个500万播放，今天又出一个，这个时候你才可能大量涨粉，从来没有一个一劳永逸的方法如何做爆款呢？可以用这个飞瓜软件里面的爆款视频，你可以参考学习，包括最近的热点有哪些，都可以根据这个工具去调整你的 内容方向4、多维度测试，时间分配你输出连续输出几个8分的作品，可能比偶尔输出一个9分的作品要好，但8分和9分是你自己衡量的但很多时候，并不是你觉得好，就一定会爆，你就一定要找到那个点，什么才是真正的高质量刚刚讲的8分和9分只是相对于你自己的时间成本，同样的时间，要么你能做10个8分的，要那么做5个9分的9分的固然好，可能在播放上要比8分的多好几倍，但是，你认为的9分和系统认为的9分是不一样的所以在创作上，尽量多试错，各种风格、各种维度，多测试下，尽量找到一个你输出效率最高，成本最低的点，最后结果还不错的这么一个方式关于作品质量的参考：完播率≥30%5秒完播≥45%点赞率≥3%评论率≥0.4%转发率≥0.3%转粉率≥10%以上5条数据，如果全部达标，或者超出指标，那你的作品一定能大爆，最起码是500W以上的热门如果是其中3个数据达标，就能小爆，一般在30W~100W播放左右5、话题选择抖音的人群是一个金字塔结构，太专业受众有限，话题要普及、通俗、接地气、贴近生活化、且能提供价值总结：降维、low、生活化、接地气、蹭热点6、转化率首页设置的重要性，给人不一样的感觉，把最有价值的东西清晰的呈现出来7、抖＋投放的方法新起的账号，做10条垂直优质内容，每条投100抖＋（选涨粉、定向达人、24小时）投放数据如果很差低于1:1，可隐藏作品如果出现涨粉数据不错的作品，追投1000~2000，基础粉丝达到5000左右，后续无需再投，只需做优质内容如何测试打商标签：定向投放和智能投放的数据接近，就证明打上标签豆荚只是锦上添花，内容才是王道三、前期的准备和对标账户的选择1、行业调查选择自身领域的话题，找相关关键词拓展，比如你是做财经的，财经只有一个词，但是拓展开来就有很多相关词比如：财务、财商、财富、经济、投资、基金、人命币、美元、汇率、美金、商业思维、中产阶级、财商培训、移民等等，这些都是相关的同时记录下每个领域的搜索量，因为搜索量取决于用户关注该话题的热度找对标账户也是如此，通过各个领域话题，把做的不错的账号拎出来，扩大选择范围，学习模范优化2、账户分析对标海量账户做分析，从：点赞数、粉丝数、作品数量、风格、优缺点、等特点做数据报表未完待续···································四、抖音常见的四种变现模式运营抖音的核心就是赚钱，把你的个人品牌转化成商业计划。主要分为四个纬度一、销售产品赚钱第一个维度很简单，就是你在推广自己个人品牌的过程中已经赚到钱了，就可以销售你的知识或者教程。我最开始的时候是教别人写成交文案、做流量、做内容，光是这几个板块我就赚钱了，其实······这种钱其实赚得很轻松，能够帮助别人解决问题，一般人都愿意为价值买单而且做出来的干货教程卖得也不贵，但是量可以变得非常大。核心是你要有绝活，能教人二、推广培训赚钱第二种赚钱方式就是可以做高端的专业培训来盈利。你想搞培训，无非以下两种……①你可以自己出教程②你也可以卖别人的教程做培训的话，一定要记住，不要自己一个人苦逼的做，一定要多跟别人合作合作。与人合作的话，你的培训会做得更好，同时你卖别人的教程，你也可以很好地，把自己的粉丝变现，这是一种双赢的模式。培训的本质就是分享，分享越多，收获越大。对于没有经过专业训练的，你来说可能不太会讲课。当你不太会讲课的时候，你可以先尝试免费讲课，或者你去推广别人的课程。找个提供项目的平台，你负责流量，平台负责变现，如果你做流量做招商厉害，一个月赚个十几万也是轻轻松松的事情。三、做咨询赚钱第三种就是利用你的专业知识给一些企业或者个人提供咨询服务，这样也可以轻松赚钱，并且可以获得非常多的高端人脉。前几年我做项目，不断会有很多人找我咨询副业项目和流量变现以及内容策划，这个过程我赚了一些钱。这样持续了5个月，每天服务几十个用户，让我累的发慌，后来我看到一句话，觉得非常有道理……卖服务要走高端，客户越少越赚钱卖产品要走低端，量越大赚的越多于是到了年底，我决定服务大客户。找我做流量变现，文案策划变现咨询的，低于1w的不接我当时第一个客户是谁呢？也是我之前的学员粉丝，当时和他聊了有20分钟。他就付钱给我。我给她做了半小时就帮她把所有问题梳理出来，并给出执行方案他拿着这个方案仅仅在一周后，就把流量做起来了，当月变现1w多我还有一个学员，纯小白，不懂爆款文案，和短视频热门的技巧，我给他做了1个小时左右的咨询，罗列了所有的执行项目，结果······一周左右的时间，就开始变现了所以，在抖音做个人ip，回到我开头所讲的，你能帮用户解决问题，就能赚钱总结一下从基础到进阶已经做了全面的总结，做抖音一定要有耐心，很多技巧以及尝试一定要弄清楚，否则辛辛苦苦做的号可能就因为一个不小心凉了干货还有很多，点个关注，后续我会继续更新，多复盘我的一些实操经验。-END-如果我的分享对你都帮助，麻烦你最后帮我三件事······1、点赞，防止以后找不到，想看的时候在自己主页就能找到，超级方便。2、关注我，学习更多，互联网营销，以及副业赚钱的干货技能。3、如果你有互联网营销、引流、短视频0粉起号、副业咨询方面的问题，欢迎评论区交流}

题主上来就想知道最新的技术，有点儿急，咱们还是一步步来吧。先来点儿前戏。人类是怎么识别的？当我们看到一个东西，大脑会迅速判断是不是见过这个东西或者类似的东西。这个过程有点儿像搜索，我们把看到的东西和记忆中相同或相类的东西进行匹配，从而识别它。机器的图像识别也是类似的，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。这就是最大的原理，看起来一点儿都不复杂对不对？期初人工智能的先驱们也觉得这挺简单，然鹅……那是1966年的夏天，人工智能之父Minsky给学生布置了一个暑假作业：要求学生通过编写一个程序，让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么。于是一大票人从此走上了图像识别的不归路，我想当时学生们的内心肯定是这样的：毕竟，50多年过去了，这个作业还不能说真正做完……那么，完成作业的方法是如何一步步升级的呢？1970s-1980s到了上世纪七八十年代，Minsky布置的作业算是有了些眉目。现代电子计算机的出现，让计算机有机会尝试回答出它看到了什么东西。研究人员首先从人类看东西的方法中获得借鉴。当时人们普遍认为，人类能看到并理解事物是因为通过两只眼睛可以立体地观察事物（现在看来当然是极大的误解……）。因此要想让计算机理解它所看到的图像，必须先将事物的三维结构从二维的图像中恢复出来，这就是所谓的“三维重构”的方法。人眼三维效果示意图（图片来自网络）另一个灵感是，人们认为人之所以能识别出一个苹果，是因为人们已经有了先验知识：苹果是红色的、圆的、表面光滑的。如果给机器也建立一个这样的知识库，让机器将看到的图像与之匹配，是否可以让机器识别乃至理解它所看到的东西呢，这是所谓的“先验知识库”的方法。先验知识分解这套方法只能够提取少数基本特征，实用性当然不高，只能用在某些光学字符识别、工件识别、显微/航空图片的识别等。1990s到了上世纪九十年代，图像处理硬件技术有了飞速进步，人们也开始尝试不同的算法，包括统计方法和局部特征描述符的引入，使得计算机视觉技术取得了更大的发展，并开始广泛应用于工业领域。在“先验知识库”的方法中，事物的形状、颜色、表面纹理等特征受到视角和观察环境所影响，在不同角度、不同光线、不同遮挡的情况下会产生变化。因此，研究者的新方法是，通过局部特征的识别来判断事物，对事物建立一个局部特征索引，即使视角或观察环境发生变化，也能比较准确地匹配上。局部特征索引示意图2000s进入21世纪，得益于互联网兴起和数码相机出现带来的海量数据，加之机器学习方法的广泛应用，计算机视觉发展迅速。以往许多基于规则的处理方式，都被机器学习所替代：机器自动从海量数据中总结归纳物体的特征，然后进行识别和判断。这一阶段涌现出了非常多的应用，包括典型的相机人脸检测、安防人脸识别、车牌识别等等。数据的积累还诞生了许多评测数据集，比如权威的人脸识别和人脸比对识别的平台——FDDB和LFW等，其中最有影响力的是ImageNet，包含1400万张已标注的图片，划分在上万个类别里。基于机器学习的图像识别流程示意2010以后到了2010年以后，借助于深度学习的力量，计算机视觉技术得到了爆发增长和产业化。出现了神经网络图像识别，这就是目前比较新的一种图像识别技术了。它是怎么工作的，我在《财富》杂志上见过一张简明的示意图，把它汉化过来给大家看，算是一目了然了：来源：http://fortune.com再举一个医疗影像的图像识别案例，也异曲同工，就是下面这张腾讯觅影对早期肺癌的筛查流程图：腾讯觅影对早期肺癌的筛查流程觅影系统会先基于腾讯深度学习技术，对数十万张肺部CT影像数据进行学习分析，获得精准定位可疑结节的能力，实现对良恶性判别，从而帮助提高医生诊断效率和准确率。通过深度神经网络，各类视觉识别的任务精度都得到了大幅提升。在全球最权威的计算机视觉竞赛ILSVR上，千类物体识别错误率在2011年时还高达25.8%，从2012年引入深度学习之后，后续4年的错误率分别达到了16.4%、11.7%、6.7%、3.7%，出现了显著突破。现在，人脸识别甚至能做到误判率低于百万分之一。归根结底，机器的图像识别和人类的图像识别原理相近，过程也大同小异。只是技术的进步让机器不但能像人类一样认花认草认物认人，还开始拥有超越人类的识别能力。比如，我非常期待技术大牛能赶紧开发出口红色号识别软件！！！女：看看我和昨天有什么不同？我：嗯……好……好像没什么不同……女：我换了一支口红呀！你是眼睛瞎了吗？！！我：哦 女友的口红啊，请放过我的肉眼…………口红的色号可视化。来源：Github 作者：@羡辙啊，差点忘了，我还没有女朋友。内牛满面.gif...其他未注明的资料来自腾讯研究院、腾讯云+社区、腾讯觅影。}