在科技领域有很多产品或功能,当你第一次见它的时候,你会被它炫酷逆天的操作、天才般的创意所深深吸引,甚至你会从心底欢呼:“Amazing!这一定就是未来!” 

 

然而现实是,很多你认为会改变世界的产品在几年之后不见了踪影或几乎没有人使用它,他们在市场上销声匿迹、被世界所遗忘。

18年接触到“指标体系”这个词,一脸懵逼,当时还停留在离散的报表需求阶段,不能明确说出什么就是指标体系。发展到现在,做了几个产品的数据工作,对指标体系概念以及规划方法有一定的积累,总结出来作为知识储备。

经常会看到这样的标题刷遍朋友圈:《XXX一篇文章涨粉50000》、《XXXX一个月4篇文章新增10W+粉丝》。

感觉世界一片大好!

然后事实却是,这样的案例只有那仅仅的1%,而99%的公众号却是,微信图文打开率越来越低,涨粉越来越少, 哪怕辛辛苦苦把阅读量做起来,可是用户看了就是不关注。

不关注何来涨粉?

为了便于描述和应用,常将一般正态分布转化成标准正态分布。通过查标准正态分布表,就可以直接计算出原正态分布的概率值。 问题:根据用户播放时长,划分若干等级。目前可使用的数据为日人均播放时长。等级从低到高,要求达到的时间越来越长。 理论:日人均播放时长符合正态分布,可通过绘制QQ图验证。 正态分布图如下: 可知,3σ原则为: 数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827 数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545 数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973 即x≥μ-σ的发生概率约84%,x≥μ发生概率约50%,x≥μ+σ发生概率约16%,x≥μ+2σ发生概率约为3%。 实践: 本例中要求划分为4个等级: 第一步,取某足够长时间的播放数据; 第二步,计算日人均播放时长(分); 第三步,计算日人均播放时长的平均值μ=62和标准方差σ=12.5; 第四步,计算3σ分布。 第五步,得出各点的概率。 第六步,计算最终时间,单位:分钟。 解释: […]