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一、引言
最近工作的重心都在跟數(shù)據(jù)打交道，各種各樣的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)及內在挖掘都要定策略，加上之前在產品策略方面的經驗，因此對常用的一些策略方法做一個總結梳理，算是拋磚引玉吧。
二、概述
結合實際的工作場景和經驗，會從以下幾個層面分別進行展開：
定量分析：如何將定性、不確定的場景/因素進行量化的數(shù)據(jù)表達。
迭代思想：數(shù)據(jù)持續(xù)變化，如何利用數(shù)據(jù)構建可靠的模型，進行深度挖掘？
概統(tǒng)知識：基礎的概率統(tǒng)計學知識在數(shù)據(jù)分析中那是必不可少的。
關聯(lián)分析：數(shù)據(jù)林林總總，不同的維度/事務是否存在千絲萬縷的關聯(lián)？
當然，這樣的拆分是基于個人的經驗，不見得多么合理，其實是會存在很多的交疊，也只是冰山一角，所以活到老學到老。
三、定量分析
在實際的工作場景中，常常會碰到各種需要拍腦袋的場景，定性的成分占比較大的比重，除了基本的服務性能外，其他難以定量考評。
舉個例子，我們對于作者進行評級的時候，常常會在作品量、播放量、粉絲量和互動量這幾個指標之間糾結，到底誰更重要，重要多少呢？
一番激烈友好的討論之后定下來“播放量>粉絲量>互動量>作品量”之后，那每個的權重又是多少呢？
哎，祭出個“4-3-2-1”的圣誕樹陣型吧，分別賦予權重0.4，0.3，0.2，0.1吧——這種場景重復見到了好多好多次，歷史不會重復它的事實，但是歷史會重復它的規(guī)律，歡迎對號入座。
在這邊推薦層次分析法（AHP）：
充分利用人的分析、判斷和綜合能力，廣泛應用于結構較為復雜、決策準則較多且不易量化的問題。層次分析法主要和專家調查法一起運用，以提高評價體系的置信度。
大體框架如下：
將復雜/模糊的測量對象概念化，進行多個明確指標的拆解；
對各指標間的關聯(lián)進行具體分析，建立多層次的遞階結構；
在同一層次上的指標，兩兩進行相對重要性比較，建立判斷矩陣；
計算要素的相對權重值，并進行一致性檢驗；
計算各層次元素對于系統(tǒng)目標的合成權重，進行總排序。
具體的實施步驟就不再詳細展開了，可以參考具體案例。
以后再碰到定性問題定量化，不妨試試看。
四、迭代思想
世界是動態(tài)變化的，我們碰到的各種各的場景、數(shù)據(jù)都是不斷演變的，而他們的演變不是孤立的，基本上都是基于之前的情況變化的，包括熟知的天梯積分，各種各樣的排行榜：
這里通常采用的有以下幾種思想：
隨時間的衰減，這個最有名的當屬艾賓浩斯遺忘曲線，以及半衰期的概念，這個給到的指引，通常就是在處理過往數(shù)據(jù)時候的進行衰減降權：
在處理內容熱度的時候，對上一時刻的熱度進行某一個指數(shù)的降權，再結合當前時刻的各種熱點指標進行組合；
當時在教育行業(yè)，負責知識點掌握度的時候，最早給定的粗暴邏輯是對知識點掌握度按照周進行衰減，到某個閾值的時候不再衰減，當時雖然比較簡單，但基本能跑起來。
基于對抗的迭代提升，這就不得不提ELO算法了，簡單來說就是基于雙方前置的能力值來評估對抗的預期表現(xiàn)，如果實際表現(xiàn)好于預期則能力提升。
反之能力下降，非常樸素的思想，但廣泛使用在各種競技場景，比如國際象棋評分、國際足聯(lián)國家隊排名以及Dota等電子競技游戲。
以國際足聯(lián)的積分為例，可以簡單了解一下（截圖自摘自國際足聯(lián)官網(wǎng)）：
基于ELO算法的思想，當時在負責教育項目知識點掌握度的時候，我做了一個大膽的嘗試：
其實可以把做題類比于人跟試題進行對抗，人的能力其實可以看做知識點掌握度，而題目的能力則可以用試題的難度來表征，所以基于這樣的思考，對于整個知識點掌握度做了一個大版本的更新，整體的效果反饋比之前要更加準確。
另外也在思考同樣的方法是否可以用于作者的挖掘，初步的想法是：
可以分別表征某個作者的閱讀影響力、互動影響力、創(chuàng)作影響力等等，以閱讀影響力為例，作者在上個周期的閱讀影響力去預估他下個周期的閱讀影響表現(xiàn)（比如篇均閱讀量，可進行全局歸一化處理），如果實際表現(xiàn)好于預期那么閱讀影響力提升，反之下降，最后對多個因素加權綜合（前面的定量方法也許就排上用場了）。
五、概統(tǒng)知識
跟數(shù)據(jù)打交道，必不可少也不可避免的需要有基本的概率論與梳理統(tǒng)計的知識做支撐，不然一直拍腦袋頭都拍禿了，凡事還是得有理有據(jù)的。
在進行數(shù)據(jù)處理的過程（其實產品的邏輯也一樣）無外乎就是三件事：
是什么、為什么、怎么辦？
所以基于這三件大事，分別要做好的就是以描述性分析來刻畫現(xiàn)狀、以驗證性分析來探索原因、以探索性實踐來指導后續(xù)工作，在上圖也做了簡單的總結。
當前游戲整體在推內容帶發(fā)行，一般會就這這個跟同事或者面試的同學討論，如何來論證看過游戲內容的用戶在游戲內的活躍或者消費更高。這里就不展開了，有興趣的可以一起討論。
六、關聯(lián)分析
這個單獨拎出來，主要因為在過往的工作場景中經常碰到，覺得特別好用，好東西就推介一下吧。
這個最有名的當屬啤酒和尿布的例子了：
67%的顧客在購買啤酒的同時也會購買尿布。
超市有一個很有趣的現(xiàn)象：貨架上啤酒與尿布竟然放在一起售賣，這看似兩者毫不相關的東西，為什么會放在一起售賣呢？
原來，在美國，婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班以后給孩子買一點尿布回來，而丈夫在買完尿布后，大都會順手買回一瓶自己愛喝的啤酒（由此看出美國人愛喝酒）。
商家通過對一年多的原始交易記錄進行詳細的分析，發(fā)現(xiàn)了這對神奇的組合。于是就毫不猶豫地將尿布與啤酒擺放在一起售賣，通過它們的關聯(lián)性，互相促進銷售。“啤酒與尿布”的故事一度是營銷界的神話。
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6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內容及相關交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內容，如通過偽造經歷、冒充他人等方式進行惡意營銷；
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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