chinesefreesexvideos高潮,欧美极品少妇性运交,久久久国产一区二区三区,99久久婷婷国产综合精品,成人国产一区二区三区

APP推廣合作
聯(lián)系“鳥哥筆記小喬”
收藏!一文助你入門數(shù)據分析(上)
2021-07-06 16:36:56

關注了一些互聯(lián)網大佬的公眾號,標題都是類似于《月薪5w的產品經理必備的能力》、《你正在被有這項能力的人淘汰》等,點進去讀了一半才發(fā)現(xiàn)基本都是數(shù)據分析、Python學習的網課廣告。


雖說是恰飯文,但也從側面說明了處于存量市場的互聯(lián)網下半場,企業(yè)和產品越來越需要通過數(shù)據建立精細化經營的模式。


那么,問題來了,產品經理是否有必要掌握數(shù)據分析能力呢?


答案是肯定的。


拋開那些升職加薪的短期錢財利益,數(shù)據分析能力更能帶給你如下3個更為長遠的價值:


幫助你思維糾偏、更加客觀理性


除非你有像喬布斯那樣極佳的直覺天賦,大部分人的直覺可能都充滿了私心和偏見。大量的數(shù)據分析能夠糾正你的個人偏見和一廂情愿,扶正你看待用戶、產品和行業(yè)的視角


幫助你培養(yǎng)復盤反思的習慣


懶是人類的天性,對于沒有背KPI或業(yè)務指標的產品經理而言,上線就意味著結束。但其實上線才僅僅走完了PDCA戴明環(huán)中的Plan和Do環(huán)節(jié),只有不斷循環(huán)PDCA,我們才能夠更快的成長,而上線后的數(shù)據分析則是在完成后續(xù)的Check和Action環(huán)節(jié)


快速培養(yǎng)對產品/商業(yè)的靈敏嗅覺


通過持續(xù)關注產品和業(yè)務的關鍵指標及趨勢,能幫助產品經理更貼近真實的用戶和真正的商業(yè)運作方式,從而快速培養(yǎng)對產品和商業(yè)的靈敏嗅覺


這里提醒一點,不同行業(yè)、不同產品經理階段(產品助理、產品經理、產品總監(jiān))所需要的數(shù)據分析能力掌握程度和掌握內容肯定是有所不同的,并不是每一個產品經理都要會Python和回歸分析法,應當視具體所需而定。

那么,數(shù)據分析到底是什么?產品經理需要掌握哪些呢?

接下來,我們會將本次的產品經理數(shù)據分析之旅分為上下2篇,此為上篇。上篇為理論篇,以建立對數(shù)據分析的宏觀知識框架為主,下篇為實戰(zhàn)篇,以筆者親身實操和復盤踩坑為主。

那開始咯。

一、數(shù)據是什么?數(shù)據分析是什么?

既然我們是在做數(shù)據分析,那我們就需要先弄清楚數(shù)據是什么,數(shù)據分析又是什么。

數(shù)據是什么?

關于數(shù)據,對于剛入門的數(shù)據分析小白而言,會走入如下2個誤區(qū):

誤區(qū)一:數(shù)據就是數(shù)字

事實上,數(shù)據Data并不是數(shù)字Number。數(shù)據是事實或觀察的結果,是對客觀事物的邏輯歸納,是用于表示客觀事物的未經加工的原始素材。它可以用于科學研究、設計、查證、數(shù)學等,以數(shù)字、聲音、圖像、符號或文字等形式進行呈現(xiàn)。

誤區(qū)二:數(shù)據來源為客觀采集,因此,我們可以絕對依賴數(shù)據做決策

由誤區(qū)一可見,數(shù)據確實是對客觀事物的邏輯歸納,但是數(shù)據本身只是素材,并不是信息。而我們做在決策時是需要將數(shù)據信息解讀為一個結論,再依據結論來做決策。

那么,問題來了。在解讀的過程中,我們很容易被自己或他人對數(shù)據的個人解讀所蒙蔽,抱著以數(shù)據為準的借口來反向證明自己的觀點。數(shù)據本身確實沒有情緒和觀點,但數(shù)據的解讀難免就會帶有主觀的色彩。

因此,我們不可唯數(shù)據論,而應當將只將數(shù)據視為一種用于輔助決策的較為客觀的信息來源。

數(shù)據分析是什么?

在知道了數(shù)據是什么之后,我們再回過頭來看數(shù)據分析到底是在做什么。


數(shù)據分析是指根據分析目的,用適當?shù)姆治龇椒ɑ蚬ぞ?,對?shù)據進行處理與分析,提取有價值的信息,形成有效結論的過程。———《誰說菜鳥不會數(shù)據分析》


那么數(shù)據分析有什么作用呢?


主要包含如下三大作用:現(xiàn)狀分析、原因分析、預測分析。


簡而言之,就是通過數(shù)據對過去、現(xiàn)在和未來進行分析:即通過數(shù)據衡量和描述現(xiàn)在與過去的狀態(tài),找出過去出現(xiàn)問題的原因、對未來的走向進行預測。

套用到互聯(lián)網產品中,產品經理可以在以下場景中善用數(shù)據分析更好地解決問題:

驗證idea或方案


當有了一個idea或方案時,通過對方案關鍵指標進行把控和衡量,能夠幫助我們快速驗證方案是否正確、哪個方案更好,從而輔助我們快速做出正確的決策


下鉆找出問題


當產品或業(yè)務指標出現(xiàn)異常后,我們可以通過數(shù)據分析進行細致下鉆,找出造成異常的環(huán)節(jié)并進行優(yōu)化改善


預測產品走向


數(shù)據分析并不只局限于對過去問題的解決,還能通過趨勢預測未來的數(shù)據走向。一旦預測到某關鍵指標未來可能會出現(xiàn)問題,便可以及時在當下做出調整,避免等到未來問題發(fā)生再處理,那就為時已晚了

二、數(shù)據分析的流程

講完了數(shù)據分析的作用和適用場景,我們就來看看數(shù)據分析具體要做哪些事。

一次完整的數(shù)據分析共包含如下6件事:明確分析目的、數(shù)據收集、數(shù)據處理、數(shù)據分析、數(shù)據展現(xiàn)、報告撰寫。


這里說明一下,關于數(shù)據分析的流程,筆者見過至少好幾種個版本,4、5、6步的都有,但內容基本一致,只不過是為了幫助不同的受眾(如數(shù)據分析師、產品經理)更好地理解罷了,大家不用太過糾結。

為了幫助大家更好地建立對數(shù)據分析的全流程理解,本文選擇了其中一個較為詳細的版本。

下面,我們就來到了本文內容的重中之重,即數(shù)據分析的核心6大流程都是在做什么事。

2.1 明確分析目的

無論是產品分析、競品分析,亦或是本文主講的數(shù)據分析,任何「分析」都要清晰確立好目的。

數(shù)據分析目的就像一次迭代中明確的需求清單list一樣,讓我們在迷茫和溢出時,時刻謹記方向和范圍,避免偏航和做出無用功。

對于非數(shù)據產品經理而言,常見的分析目的包含但不限于:

驗證新上線的功能實際使用情況是否符合預期?


用戶更傾向于哪一種交互或方案?哪一種方案的轉化更好?


核心路徑各環(huán)節(jié)的轉化效率如何?是否還有提升優(yōu)化的空間?


用戶到底在怎樣使用我們的產品?功能使用頻率如何?


核心用戶畫像是怎樣的?從畫像中能否找到一些機遇和突破點?

2.2 數(shù)據收集

從字面意思來看,這一步主要是在收集數(shù)據,為后期的數(shù)據分析提供素材和依據。數(shù)據收集的常見來源包含公司內的業(yè)務數(shù)據庫、互聯(lián)網上發(fā)布的數(shù)據、市場調研等等。

那么,對于一款互聯(lián)網產品而言,常用的數(shù)據主要是用戶交互數(shù)據和業(yè)務數(shù)據。

拋開業(yè)務屬性,用戶與產品的交互可以抽象為瀏覽和操作兩大類事件。為了降低成本,很多中小公司都會趨向于借用第三方數(shù)據平臺對用戶的訪問進行無埋點,而對于具有業(yè)務屬性的操作再進行代碼埋點,通過將這2種方式結合來以最低的成本完成數(shù)據的收集。

關于埋點和無埋點技術,大家可以前往GrowingIO、神策數(shù)據、易觀方舟等第三方數(shù)據平臺的產品幫助文檔上進行更為細致的學習。

然而,確定如何收集只是「數(shù)據收集」這一步的開胃菜,真正的難點在于收集哪些數(shù)據。

這里我們引入一個能夠參考制定數(shù)據指標的模型:OSM模型。

OSM模型(Object-Strategy-Measure)


O代表業(yè)務目標Object。需要我們思考業(yè)務、產品、功能存在的目的是什么、能夠解決用戶什么問題、滿足用戶的什么需求;


S代表業(yè)務策略Strategy。指在我們清楚業(yè)務目標之后,為了達成上述目標,我們應當采取的業(yè)務策略;


M代表業(yè)務度量Measure。用于衡量我們的策略是否有效,反映目標的達成情況。

通過OSM模型,我們就能確立出度量業(yè)務策略的數(shù)據指標,也就確立了本次收集的對象是哪些數(shù)據。

舉一個簡化的例子,用戶最近經常抱怨當前系統(tǒng)的數(shù)據無法與其他財務系統(tǒng)打通。因此,你們準備先臨時做一個導出功能,通過手動導出當前的表格進行財務數(shù)據的處理,從而初步滿足客戶的需求。

那么,在上線導出功能之后,為了驗證該功能到底有多少人在用、導出功能的效率高不高等問題,我們就可以制定出如下幾個數(shù)據指標(示例):

導出按鈕的展示量


導出按鈕的點擊量


導出成功的平均時長、中位數(shù)


導出成功/導出失敗的比率


通過以上這個案例,我們就確立出了為了衡量業(yè)務策略所需要收集的指標及數(shù)據。

但是,數(shù)據分析還需要對指標從不同的維度進行對比分析,才能得出真正有效的結論。因此,這一步我們還需要搭配「維度」來為這個功能進行更多角度的度量。

指標


是用戶衡量事物發(fā)展程度的單位,也稱為度量。


指標需要經過計數(shù)、加和、平均等匯總計算方式得到,并且需要在一定的前提條件下進行匯總計算,如事件、地點、范圍,也就是我們常說的統(tǒng)計口徑與范圍。


例如訂單量為2300、用戶數(shù)量為1000,這些都是對訪問、訂單、用戶的一種度量;


維度


是事物或現(xiàn)象的某種特征,用于分解、過濾以及對比指標的角度。

例如昨天的訂單量為300、女性用戶的數(shù)量為500,這些都是看待指標的一種角度,是指標的某一屬性。


通過指標+維度的搭配,我們就能夠在這一步明確需要收集哪些數(shù)據,且數(shù)據未來以什么樣的維度進行細分等,為我們后續(xù)進行數(shù)據分析做好準備。

2.3 數(shù)據處理

數(shù)據處理指對收集到的數(shù)據進行加工整理,得到適合數(shù)據分析的樣式,其基本目的是從大量、雜亂無章、難以理解的數(shù)據中,抽取并推導出對解決問題有價值、有意義的數(shù)據。

數(shù)據處理主要包括數(shù)據清洗、數(shù)據合并、數(shù)據抽取、數(shù)據計算、數(shù)據轉換等。一般拿到手的數(shù)據都需要進行一定的處理才能用于后續(xù)的數(shù)據分析。對于專門從事數(shù)據分析的數(shù)據分析師而言,數(shù)據處理占據了整個工作中的大部分比例。

那么對于非數(shù)據產品經理而言,一般不需要掌握全部數(shù)據處理的方法,但是一定要明確數(shù)據的收集規(guī)則,要對第三方平臺、工程師、數(shù)據分析師幫忙收集來的數(shù)據再經過一次驗證和確認后才方可使用。

否則,一旦數(shù)據源有問題,后續(xù)全部的分析、結論和決策就可能南轅北轍,甚至可能會蒙蔽問題、造成完全相反的結論和后果。

2.4 數(shù)據分析

當我們所需要的數(shù)據已經「干干凈凈」的呈現(xiàn)在我們面前時,此時,我們就可以通過一通分析對它們“下毒手”了。

常見名詞

在系統(tǒng)學習數(shù)據分析之前,想必大家都聽過AARRR漏斗、留存分析、熱力圖、LTV、PV/UV等一系列高深莫測的名詞。在筆者第一次接觸到這么多生詞時,完全不知道他們之間都是什么關系,腦子里真的是一團漿糊=。=

不知道大家有沒有遇到類似的問題~所以,筆者整理了一個簡單的金字塔圖,幫助大家一次性明確好這些名詞之間的關系。這些常見的名詞可以歸類為3種:分析思路、分析模型、數(shù)據指標,下圖就很好的闡述了這3者之間的關系:


對比分析、分組分析、分布分析等這些都屬于分析思路的一種,這些并不能直接應用于進行數(shù)據分析,而是我們進行實戰(zhàn)的一些指導思想。

我們在第三方數(shù)據平臺或者自建的數(shù)據平臺上常常應用的AARRR漏斗、留存分析、Session分析等則為一種結合了多種思路的分析模型。

例如,通過用戶分群對新老用戶的留存進行分析,則是結合了對比分析和分組分析這2種分析思路而產生的模型。

分析模型有點類似于數(shù)學公式,是我們可以直接套用來找到答案的常見方法。

而PV/UV、IP、流失率、LTV等則是具體的數(shù)據指標,是分析模型中需要的基石指標。單個的PV指標并不能產生任何價值,只有我們將這些數(shù)據套入到常見的分析模型中,亦或是直接應用分析思路進行分析后,才能夠指導我們的決策。

那么,接下來,我們就來列舉一些常見的分析思路、分析模型和數(shù)據指標。

常見分析思路

下面我們挑出幾種常用的分析思路進行粗略的介紹:

對比分析:對比分析能夠非常直觀地看出事物某方面的變化或差距,并且可以準確、量化地表示這種變化或差距是多少。常見的會進行同級類別對比(橫向對比)、不同時期對比(縱向對比)、與預期目標對比等。


分組分析:根據分組字段,將分析對象劃分為不同的部分,以對比分析各組之間的差異。


結構分析:在分組的基礎上,計算各組成部分所占的比重,進而分析總體的內部構成特征。


因素分解法:把綜合性指標分解為各個原始因素,主要用于分析有明確數(shù)量關聯(lián)關系的各因素之間的變動對綜合指標變動量的影響程度,從而確定影響指標變化的原因。

常見分析模型

AARRR海盜模型


指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral,分別對應用戶生命周期中的5個重要環(huán)節(jié),被廣泛應用于產品和運營的日常工作中


(圖源網絡)

RFM模型


是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被廣泛提到的。該模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項指標來描述該客戶的價值狀況。


留存分析


留存分析模型是一種衡量用戶健康度/參與度的方法,超越下載量、DAU 等指標,深入了解用戶的留存和流失狀況,發(fā)現(xiàn)影響產品可持續(xù)增長的關鍵因素,指導市場決策、產品改進、提升用戶價值等


(圖源易觀方舟)

智能路徑


路徑,是指用戶在應用中使用的行為軌跡。通過智能路徑,我們可以清晰的看出哪條路徑是用戶走的最多的路徑,哪條轉化路徑最短,每個環(huán)節(jié)的流失率是多少等


(圖源易觀方舟)

暫時就介紹這4種較為常見的數(shù)據分析模型,還有很多諸如分布分析、熱圖分析、間隔分析等模型,大家可以前往GrowingIO、神策數(shù)據、易觀方舟等這些第三方數(shù)據平臺上直接進行了解和體驗。

這幾家平臺的分析模型有一些微小的區(qū)別,但是大體上基本大同小異,可以任選一家進行體驗。

常見數(shù)據指標

其他與營收相關指標

LTV:life time value生命周期總價值,意為客戶終生價值,是公司從用戶所有的互動中所得到的全部經濟收益的總和。


GMV:Gross Merchandise Volume,網站總成交金額。


ARPU:Average Revenue Per User,該業(yè)務在一定時期內每個用戶貢獻的收入價值,計算公式是為總收入/總用戶數(shù)。


ROI:Return On Investment,即投資回報率。


以上,就是數(shù)據分析階段對分析思路、分析模型、數(shù)據指標的初步介紹。通過將數(shù)據指標套入分析模型或分析思路中,我們便能夠對業(yè)務和產品進行數(shù)據分析,從而獲得有價值的關鍵信息。

2.5 數(shù)據展現(xiàn)

當我們對大量的數(shù)據進行分析處理之后,如果把枯燥和抽象的數(shù)據直接展示出來,其實會讓人很難直觀地找到數(shù)據分析的重點。因此,我們可以借助圖表來讓數(shù)據的展示更為形象、重點更為突出。

上學時,大家都學過折線圖、柱狀圖、餅圖等,但是當需要將數(shù)據變?yōu)閳D表時,可能一時間難以快速找到最合適的展示方式。

因此,這里給出《誰說菜鳥不會數(shù)據分析》這本書中非常棒的一張圖,幫助你快穩(wěn)準地找出最適合的圖表展示形式。

(圖源《誰說菜鳥不會數(shù)據分析》)

當然,將數(shù)據變成圖表這個過程可以借助很多工具,例如無所不能的excel、第三方數(shù)據平臺等。如果不能希望有更真實的感觸,建議直接去試用下第三方的數(shù)據平臺。通過對同一類數(shù)據切換不同的圖表展示方式,能夠快速幫助你對不同圖表類型的適用場景有更深的理解。

2.6 報告撰寫

在完成完整的數(shù)據分析之后,往往都需要得出一定的結論和決策。因此,在部分場合下需要再撰寫單獨的數(shù)據分析報告,從而更好地向boss和同事進行匯報。

數(shù)據報告主要包含如下3大作用:


展示分析結果


驗證分析質量


提供決策參考


當然,這部分是相對進階的內容。數(shù)據分析報告本身就是「報告」的一種,朝著如何寫好報告(清晰高效地告訴受眾他所關心的內容)努力就可以。如果你有興趣深入了解,可以看看《誰說菜鳥不會數(shù)據分析》上最后一章的內容。

截止到此,筆者就帶著大家一起初步掌握了數(shù)據分析的全部6個過程:明確分析目的、數(shù)據收集、數(shù)據處理、數(shù)據分析、數(shù)據展現(xiàn)、報告撰寫。閉上眼睛回想一下,你是不是心里已經對數(shù)據分析有了一個大致的框架呢~

-END-

冰冰醬
分享到朋友圈
收藏
收藏
評分

綜合評分:

我的評分
Xinstall 15天會員特權
Xinstall是專業(yè)的數(shù)據分析服務商,幫企業(yè)追蹤渠道安裝來源、裂變拉新統(tǒng)計、廣告流量指導等,廣泛應用于廣告效果統(tǒng)計、APP地推與CPS/CPA歸屬統(tǒng)計等方面。
20羽毛
立即兌換
一書一課30天會員體驗卡
領30天VIP會員,110+門職場大課,250+本精讀好書免費學!助你提升職場力!
20羽毛
立即兌換
順豐同城急送全國通用20元優(yōu)惠券
順豐同城急送是順豐推出的平均1小時送全城的即時快送服務,專業(yè)安全,準時送達!
30羽毛
立即兌換
冰冰醬
冰冰醬
發(fā)表文章17
不會寫文章的產品經理不是好產品經理。公眾號:產品冰冰醬(setmefreeee_)
確認要消耗 0羽毛購買
收藏!一文助你入門數(shù)據分析(上)嗎?
考慮一下
很遺憾,羽毛不足
我知道了

我們致力于提供一個高質量內容的交流平臺。為落實國家互聯(lián)網信息辦公室“依法管網、依法辦網、依法上網”的要求,為完善跟帖評論自律管理,為了保護用戶創(chuàng)造的內容、維護開放、真實、專業(yè)的平臺氛圍,我們團隊將依據本公約中的條款對注冊用戶和發(fā)布在本平臺的內容進行管理。平臺鼓勵用戶創(chuàng)作、發(fā)布優(yōu)質內容,同時也將采取必要措施管理違法、侵權或有其他不良影響的網絡信息。


一、根據《網絡信息內容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護法》等法律法規(guī),對以下違法、不良信息或存在危害的行為進行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息,主要表現(xiàn)為:
    1)反對憲法所確定的基本原則;
    2)危害國家安全,泄露國家秘密,顛覆國家政權,破壞國家統(tǒng)一,損害國家榮譽和利益;
    3)侮辱、濫用英烈形象,歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神,以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽、榮譽;
    4)宣揚恐怖主義、極端主義或者煽動實施恐怖活動、極端主義活動;
    5)煽動民族仇恨、民族歧視,破壞民族團結;
    6)破壞國家宗教政策,宣揚邪教和封建迷信;
    7)散布謠言,擾亂社會秩序,破壞社會穩(wěn)定;
    8)宣揚淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪;
    9)煽動非法集會、結社、游行、示威、聚眾擾亂社會秩序;
    10)侮辱或者誹謗他人,侵害他人名譽、隱私和其他合法權益;
    11)通過網絡以文字、圖片、音視頻等形式,對未成年人實施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進行網絡欺凌的;
    12)危害未成年人身心健康的;
    13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內容;


2. 不友善:不尊重用戶及其所貢獻內容的信息或行為。主要表現(xiàn)為:
    1)輕蔑:貶低、輕視他人及其勞動成果;
    2)誹謗:捏造、散布虛假事實,損害他人名譽;
    3)嘲諷:以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進行揭露或描述,以此來激怒他人;
    4)挑釁:以不友好的方式激怒他人,意圖使對方對自己的言論作出回應,蓄意制造事端;
    5)羞辱:貶低他人的能力、行為、生理或身份特征,讓對方難堪;
    6)謾罵:以不文明的語言對他人進行負面評價;
    7)歧視:煽動人群歧視、地域歧視等,針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊;
    8)威脅:許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志;


3. 發(fā)布垃圾廣告信息:以推廣曝光為目的,發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網站秩序的內容,或進行相關行為。主要表現(xiàn)為:
    1)多次發(fā)布包含售賣產品、提供服務、宣傳推廣內容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式:
    2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內容;
    3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內容;
    4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內容,如未注明的淘寶客鏈接、跳轉網站等,誘騙用戶點擊鏈接
    5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產品、品牌等內容獲取搜索引擎中的不正當曝光;
    6)購買或出售帳號之間虛假地互動,發(fā)布干擾網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;
    8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內容審核的廣告內容。


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?。?br />    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,或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。


二、違規(guī)處罰
本網站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內容質量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內容時,本網站將依據相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度,對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內容時,本網站將加重處罰。


三、申訴
隨著平臺管理經驗的不斷豐富,本網站出于維護本網站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
如果本網站用戶對本網站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議,可以通過「建議反饋」功能向本網站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權歸屬本網站所有)

我知道了
恭喜你~答對了
+5羽毛
下一次認真讀哦
成功推薦給其他人
+ 10羽毛
評論成功且進入審核!審核通過后,您將獲得10羽毛的獎勵。分享本文章給好友閱讀最高再得15羽毛~
(羽毛可至 "羽毛精選" 兌換禮品)
好友微信掃一掃
復制鏈接