区块链人才月均薪酬1.6万元?

随着国家政策的大力支持,区块链技术迎来发展高潮。ETH、XRP等加密货币活跃地址数显著增长,区块链人才需求旺盛,深圳、上海等地招聘需求最多。推荐《从零开始自己动手写区块链》,适合区块链新手,由裴尧尧博士撰写,涵盖数字货币发行故事、底层开发技术,通过模拟器展示关键环节。

在上周,我国宣布将重点推动区块链技术的发展,这个消息无疑是为区块链开发者们打了一直强心剂,简直是喜大普奔啊 !

因为之前区块链这个技术虽然一直在圈内很火,但是却没有得到国家的全面认可和推广,所以很多区块链学者有点心如死灰,到底是学还是不学。所以当国家确认重点推荐这个技术时候,可想而知他们是有多激动。有一种终于一片光明的感觉!

就在那周主链数据榜单中,ETH 的 7 日平均活跃地址数增加了25355.14个活跃地址数(7d 平均),达到了 713099.14 个;XRP 、LTC、BCH的活跃地址数也有所增加。

与此同时,智联招聘1日发布《2019年区块链人才供需与发展报告》显示,区块链领域的招聘薪酬近两年持续在1.6万元/月上下波动,大幅领先于全国平均水平;软件工程师是招聘需求最多的岗位;从地域来看,区块链人才需求量最大的是深圳,其次是上海、北京。

自从国家重点推广区块链新闻放出以后,身边有不少问开始问我,有没有合适的区块链书籍推荐,我其实给他推荐了好多本,今天我就来介绍其中的一本《从零开始自己动手写区块链》


作者:裴尧尧 博士,有限元开源框架Feon的开发者


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为什么要推荐此书

此书很适合区块链小白学习,从零开始手把手教你做区块链技术。

本书有8个特色

  • 用数字货币发行故事趣谈区块链

  • 真正讲透了区块链底层开发技术

  • 真正手把手带领读者开发自己的区块链

  • 通过区块链模拟器动态展示数字货币发行的重要环节

  • 对区块链关键技术做算法归纳和程序实现

  • 配合90幅原理图和9幅漫画讲解,生动而直观

  • 用Python语言实现,学习门槛比较低

  • 提供售后QQ交流群,方便读者交流

本书核心内容导图(区块链开发流程)

本书趣味漫画展示

本书区块链模拟器展示效果

展示一下书籍里的内容

本书适合哪些读者阅读

最终的是本书其实是适合任何想学区块链的人学!

总之这是一本适合小白学习区块链的入门书籍哦

作者:裴尧尧 博士,有限元开源框架Feon的开发者

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老铁在看了吗?????
<think>嗯,用户想分析优快云博客的数据指标来评估目标客户群体和营销效果。首先,我需要明确用户提到的各个数据指标分别代表什么,以及如何利用这些数据进行分析。访问量、好友增加量、关注度、留言评论量、文章推荐数、互动互关情况和链接交换这些数据点,每个都可能反映不同的用户行为和营销效果。 首先,访问量可能反映的是博客的整体流量,高访问量可能意味着内容吸引人或者推广有效。但还要看访问的深度和时长,是不是用户真的在阅读还是只是快速跳出。接着,好友增加量和关注度可能体现用户的粘性和社区参与度,如果这两个指标高,说明用户愿意建立联系,可能目标客户群体是那些寻求交流或合作的人。 留言评论量则直接反映了用户的互动情况,评论多可能说明内容引发了讨论,或者有特定的用户群体对内容感兴趣。文章推荐数高的话,可能说明内容质量好,被其他用户或平台推荐,这有助于扩大影响力,提升营销效果。互动互关情况可能涉及到用户之间的相互关注和互动,这可以分析出社区内部的活跃用户群体,以及他们的兴趣点。 链接交换可能是指与其他博客或网站的链接合作,这种数据可以分析外部流量来源,了解哪些渠道带来了有效客户。需要将这些数据结合起来,比如访问量高的时段和文章类型,可以推测目标客户的活跃时间和内容偏好。同时,好友增加和互动多的用户群体可能更倾向于技术交流或职业发展,这有助于定位目标客户的特征。 接下来要考虑如何具体分析这些数据。可能需要用统计方法,比如计算各个指标之间的相关性,比如访问量和留言评论量是否正相关,或者好友增加量和文章推荐数的关系。还可以做时间序列分析,观察指标随时间的变化趋势,评估营销活动的效果。例如,某个营销活动后,访问量和关注度是否有显著提升。 另外,用户细分也是关键。根据用户行为数据,比如经常留言评论的用户、频繁互关的用户,可以将用户分成不同群体,分析每个群体的特征和需求。例如,技术类文章的高推荐数可能吸引开发者群体,而教程类文章的高评论量可能吸引学习者群体。 还需要考虑数据可视化的方法,用图表展示各个指标的变化和关系,帮助更直观地理解数据。比如用折线图显示访问量和评论量的趋势,用散点图看好友增加量和文章推荐数的分布。这些分析结果可以帮助调整内容策略,比如增加受欢迎的文章类型,优化发布时间,加强互动活动以提升用户粘性。 不过,可能遇到的问题是数据获取的难度,优快云是否提供这些数据的详细导出或API接口。另外,数据的时间范围和样本量是否足够,也会影响分析的准确性。可能需要用户确保有足够的历史数据来进行可靠的分析。 最后,生成的相关问题需要围绕分析方法、工具、指标优化和实际应用,帮助用户进一步深入理解。比如如何用Python进行数据分析,或者如何通过A/B测试优化营销策略。这些问题能够引导用户更全面地评估他们的数据,并采取有效的改进措施。</think>### 优快云博客数据分析方法与目标客户群体评估 #### 一、核心数据指标解读 1. **访问量分析** - 日均/月均访问量反映内容吸引力,可通过时间维度对比营销活动前后的流量波动。例如:2023年优快云技术峰会期间流量提升40%[^1] - 访问深度(平均浏览页面数)与停留时长可判断内容质量,使用Google Analytics等工具追踪用户路径 2. **社交关系指标** $$好友增长率=\frac{当月新增好友数}{总好友基数}\times100\%$$ 关注度与互动互关比例反映用户粘性,高于5%的月增长率表明社区活跃度良好 3. **内容互动指标** - 留言评论的情感分析(NLP技术)可提取用户需求 - 文章推荐数的幂律分布特征体现头部内容影响力,Top10%文章通常贡献60%以上推荐量[^2] #### 二、目标客户画像构建 ```python # 用户分群示例代码(K-Means聚类) from sklearn.cluster import KMeans features = df[['访问频率', '评论次数', '文章收藏量']] kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(features) df['用户群体'] = kmeans.labels_ ``` | 用户类型 | 特征 | 占比 | |---------|------|-----| | 技术探索者 | 高搜索量/低互动 | 35% | | 社区参与者 | 中高频互动/多好友 | 45% | | 内容创作者 | 高产出/高推荐数 | 20% | #### 三、营销效果评估模型 $$营销效能指数=0.3\times\frac{转化率}{基准值}+0.4\times ROI+0.3\times品牌提及率$$ 其中转化率包含:注册转化、付费课程购买转化等核心行为 #### 四、数据采集与处理 1. 使用优快云开放API获取结构化数据 2. 链接交换效果评估: - 外链点击通过率 - 跨域用户留存曲线 - 合作渠道质量评分模型: $$渠道评分=\sum_{i=1}^{n}w_i\times指标_i,\quad \sum w_i=1$$
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