对文娱平台来说，持续的内容迭代创新是平台重要的生存法则，优质内容筛选能力是平台的核心能力。只有建立科学的内容评估体系，持续满足用户对于“好”内容的需求，用户才会持续地使用和留存

这是彭文华的第152篇原创咱接着昨天的内容继续聊。还是从宋世君大佬分享内容中获得的灵感。有个同学是这么问的：世君老师好，我想提问：作为数据分析师如何检验自己的水平或者能力？因为数据分析师个人认为最重要

来源：接地气的陈老师“要深度分析问题原因，不能只统计数字，流于表面！”每次写原因分析类报告，都有领导这么咆哮道。而听到这个要求，很多新手同学又是眉头一皱眼睛一闭：妈耶，咋整啊。

来源：接地气的陈老师经常有同学问：“能否系统分享下，数据分析有哪些模型？特别是那种业务常用的”。实际上，业务常用的有10种模型。网上经常有些零零碎碎的分享，今天陈老师就从最常见

文：王智远6月29日，知乎在北京举办第十届盐 Club 新知青年大会。转眼间，已经十年，这次大会真的挺有影响力，来的人也不少。我也去了，不仅玩得很开心，还学到了不少新知识。论坛环节，人工智能话题聊得热

作者介绍@TigerHu在线教育公司，大数据营销产品线负责人，“一个数据人的自留地”创作者联盟成员。上篇文章（《在线教育大数据营销平台实战（四）：CRM线索生命周期及用户画像构建》）作者阐述了线索的定

我曾经写过好几篇钉钉的观察，钉钉在拥抱 AI 的路上比较积极，也比较有动力，这次钉钉新版本更新了 AI 搜索，就着这个事儿，再聊两句。1 AI 搜索是什么AI 搜索指的并不是在搜索算法里加入 AI 的

作者：王智远一位朋友去B2B公司面试产品销售，回来后有点迷茫。他说：HR聊到前几段履历情况，以及所做出的成果和离职原因后，就没说其他的；但业务负责人面试完，我自信的状态突然没有了。因为在双方交流过程中

陷入发展困境的IBM经过多次跨界发展的IBM，在软件，硬件，大型机，个人电脑，芯片等各个领域都有涉及，但都不是最强。大型机时代的巨人IBM，是苹果、微软时代到来之前的上一代霸主，市场份额一度达到80%

作为UED的一员，想必大家已经很熟悉自己手上该做哪些工作了，但是可能还是有一些小知识被无意间忽视掉了，言归正传，今天就跟大家一起来系统的梳理一下必备的技能，看看自己究竟掌握了多少；首先看一下作为UED

对于用户，为什么会发生行为？一篇文章，为什么会引起疯狂传播？对于活动，为什么大张旗鼓的策划参与的人却寥寥无几？这篇文章，也许对你有一定帮助。运用行为设计10大原则，我们能更好的让我们驱动用户行为；以上

来源：接地气的陈老师数据分析要驱动决策！这个道理人人都知道，可实操起来，到底咋驱动法？很多同学见都没见过，偶尔写几句分析建议，还被喷回来……咋整？今天系统分享一下。破局的关

来源/一个符号工作室文/金鑫YOYO上次，我有一篇文章《Sora又升级了？现实地讲讲AIGC在广告营销行业的场景应用》，讲到lora模型难以解决“最后一公里”的难题&mdash

如题，这本书是俞军老师去年出的书--《俞军产品方法论》，看周边的人的反应，感觉评价有些两极分化，有的人说很好，有的人说不好。好与不好这种事情本来就是主观的判断，见仁见智。考虑到有的人可能没看过，我会先

来源：黄河懂运营Transformer、GPT、InstructGPT、大模型、AIGC......你是不是被这个概念闹晕了？作为一个文科生+AIGC从业者+市场人，其实要搞懂ChatGPT等等晦涩的

来源：刘旷去年，国内外掀起了一波AI热潮，包括互联网大厂、科技企业在内的各路巨头积极参与其中，并且推出了自家的AI大模型产品，一时间，更是出现了“百模大战”的盛况。AI大模型的

来源：接地气的陈老师“预测得不准！”是数据分析领域的终极难题了。讲预测的算法有一大堆，然后遇到现实基本上都被锤成渣渣，业务方怎么都不满意。到底该怎么破局？一、预测算法的本质从本

解决方案德鲁克说，企业是社会的器官。企业能够存在的根本原因，就是为社会解决了某个问题。解决一个小的社会问题，就是一个小企业，解决一个大的社会问题，就是一个大企业。持续一百年为社会解决问题，就是百年企业

每个产品经理都有做产品运营的工作场景，需要用数据模型来驱动下一步的产品设计工作。数据驱动的前提是要求有2个前置条件，一是给产品做数据埋点；二是按数据分析框架做选数据模型。两者是强息息相关的，数据埋点可

来源：数字营销市场2月16日凌晨，OpenAI发布旗下首个文生视频模型Sora，Sora的推出属于AI产业革命上的标杆事件。面对Sora的遥遥领先，中国玩家还有的玩吗？Sora的冲击时隔一年，在Cha