2023年已經過去十二分之一啦，大家驚不驚喜，意不意外？
好在，都沒有違背初心。
所以2023年應該、也必須有更好的內容給大家。希望你們每天都能變得更好。
下面是初定的幾個內容方向。
運營
過去一年的運營向文章都集中在使用者運營，圍繞aarrr框架展開，這是很基礎的內容。
我們可以把知識點再公升級一下，框架是純粹的底層指標，實際的使用者運營還包含使用者行為分析、使用者aisas模式、使用者群體分析等上層應用，除此還囊括會員體系、積分體系等。
而這，只是使用者運營。
更遑論內容、活動、電商等分支了，這些也有不少心得和乾貨可以分享給大家。除此之外，運營還會有兩個特別專題。
其一是，我過去沒有蹭過多少熱點，但是在未來，我希望對刷屏級的現象多做一些個人的思考分析和總(tu)結(cao)，這是運營崗位需要保持競爭的性質決定的，誰會希望自己落後呢？如果刷屏級現象能夠用爬蟲採集，那麼也會加上它。
它也會幫助大家在職場走得更遠。
資料化運營
資料運營雖然是運營職位之一，實際上它更多指一種策略和體系。我們可以把使用者運營、活動運營等直接面向使用者的職位想象成是運營的前台崗位，那麼資料化運營則是業務的強有力後台支撐。
從最底層的資料埋點收集，到主題分析，這是一套完整的結構。去年寫過一篇從零建立資料化運營體系的文章，現在看，它依舊能很好地詮釋。
運營和資料是不可分割的，該系列將更側重於寫資料在運營能發揮出的主觀性，譬如使用者路徑圖、使用者流失分析、社群kol挖掘、主題聚類…在我觀察中，很多運營對資料的理解和應用依舊停留在十年前，那麼它的另外乙個作用是幫助大家解惑，更好的理解什麼是營銷**，什麼是文字情感分析，什麼是個性化推薦。
比如營銷**，用於判斷使用者是否會購買某商品，就需要去理解準確率、召回率和lift提公升圖。這樣在後續的推送、活動費用的安排、人群篩選上才能游刃有餘。惟有執行人員更好的落地，才稱得上精準營銷。
資料產品和應用
資料產品是我很感興趣的領域，我本身不是演算法專精，在機器學習能達到的天花板心裡有數。但是憑藉對業務的了解，以及資料和技術邊界的掌握，作為兩者的橋接點，這或許能讓我更好發揮。
資料產品市面上並沒有嚴格的定義，它既可能是做著資料運營下指標體系的活，也可能是bi和dashboard的設計規劃，再者是機器學習相關的系統。
資料產品系列會涉及到最常見的使用者畫像系統、crm、資料採集、datacube等。它是資料化運營的一體兩面，你們可以這樣認為，資料化運營的每篇文章都會教大家乙個具體的術，這些術集合起來，就能稱為乙個產品或者系統。比如使用者營銷**、使用者流失**、使用者價值**、使用者分層和聚類、都是資料化crm中不可缺的一部分。
資料產品，理解成資料運營的姐妹篇即可。雙劍合璧，一錘定音。
python機器學習
這個就不用多介紹了。
老實說，我並不擅長純理論方面的推導，這個領域的壁壘可以很高，也可以很淺。之所以說它很淺，是因為前人都造好了輪子，我們只是享前人種下的樹蔭。所以我只是比調包俠強了一些。
所謂強了一些，是我的業務經驗能幫助我更好的去理解ml模型和特徵工程。我寫機器學習還有乙個私心，就是希望靠輸出鞏固自己相關的知識點。
最後想說我內心乙個隱隱的**，是機器學習在未來會更加平民化。隨著自調參和自編碼技術的發展普及，技術的上手難度會越來越低，我相信早晚有一天，業務人員也能在資料平台上通過拖拽完成模型的建立。
python爬蟲
爬蟲入門門檻並不高，如果有python基礎，並且不考慮分布式爬蟲、反爬蟲對抗等技術，一周的時間足夠入門，鼓搗出一些好玩的東西。
掌握爬蟲後，可以做兩件具有價效比的事。競品分析和資料專案，競品分析包括但不限於對手內容的copy、活躍資料的統計，在工作中幫大家從複製黏貼的重複勞動中抽身出來。
而資料專案是新人最好的練習題，很多人問，我想轉行資料分析應該怎麼做？各種軟硬性技能的鍛鍊是一方面，但是你總歸要證明自己能夠勝任，那麼用爬蟲抓一波資料作為分析練習，並以專案的形式展現出來，絕對事半功倍。
成果總是最好的證明。
最後
上述五個系列內容就是今年的寫作方向了，大家驚不驚喜，意不意外？
但是呢。
這麼多內容我肯定寫不完的哈，除了爬蟲，其他每個系列都會十來篇往上。它們會像七周成為資料分析師一樣**，所以也希望大家足夠耐心，寫完是長達數年的艱苦鬥爭。
因為每個人期待的內容不同，所以想以投票的方式決定側重點。大家呼聲最高的內容優先順序也最高，我是很民主的。當然，不是說其他內容會棄之不顧，優先順序較低的序列也會適當的穿插進行。
未來可能會為了加速文章的更新，找一些志願者什麼的。
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