一个网络主播,每个月能赚多少钱

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作者:挖数 腾讯数据产品经理 & 段子手

个人微信公号:washu66


随着 某某老公 5亿元投资熊猫TV,某某酱 拿到2000万元风险投资 等各种新闻的推波助澜,最近 资本、舆论 的聚光灯都投向了 网红直播行业。然后是 某某游戏主播 跳槽斗鱼TV,年薪3000万,某某网红主播 被挖角,年薪1500万,好像随便一个网红都能轻松赚你一辈子都赚不到的钱。

以下是某某网站发布的发布的游戏主播身价排行榜

年薪4000万,2年就完成小目标啦,这身价妥妥一线明星的收入,顶的上10个CEO了,真的假的啊?

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在我看着网上的数据头上一堆问号的时候,俺老妹发了个微信过来,“哥,我有自己的直播间啦,快来关注我!”

俺老妹刚大四毕业,在北京工作还没稳定下来呢,居然搞直播,自以为赶上时代的浪潮可以成为下一批先富起来的人,但前面是不是个坑?会不会投入大量的时间大好的青春结果就赚个洗碗工的钱?我决定为我老妹深入虎穴,一探究竟。

目前直播网站,真个是百家争艳

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为了一探这群主播收入的究竟,我选择了其中一个平台进去,花了3个小时的时间研究他们的生态。

我选择了不到10个 主播,观察他们的用户榜单(用户送礼物给主播的数量排行版),通过以下简单的公式来推算他们的月收入

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这里面涉及到一些道具的分成计算,以及简单的二八法则推断,具体就不细说了。

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也有男的主播

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我在周末早上11点的时候进行统计,1个栏目有246位主播,他们的粉丝中位数在1205,

一般颜值还行,粉丝数在1000-1w 之间的主播,平台的收入能达到2000-1w,粉丝过万的,只要不是经常偷懒,平台收入大部分能过万。当天看到一个最厉害的,粉丝数只有6w,但她会跳舞,从周贡献榜推算她的月收入高达42838。

这只是冰山一角,实际上大部分主播都有其他收入,如

1、粉丝QQ群,提供LOL代练服务;

2、吸粉到自己的淘宝店,卖男装之类的东西;

3、吸粉到微博,通过广告赚钱。

这些收入的多少就不得而知了。

如果平台那些送礼的排行榜是真实的(不排除有平台刷礼物的情况),那这个收入还是挺可观的,毕竟每个主播每天的直播时间大概就2个小时左右,一个月直播20天左右,这个工作时间远远比普通白领短。

从职业发展来讲,将主播的工作团队化、标准化运作,并且粉丝达到一定数量时与平台签约,从而获得更稳定的收入通常是较好的选择。

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另外了解到一些有野心的主播,会成立自己的经纪公司,通过自身的成功经历吸引其他主播加盟,通过培训、粉丝导流的方式促进这些主播的成长,最后从她们的收入中分成。

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看了我收集的信息,妹妹最后选择做一名兼职主播,一边找工作,一边慢慢了解这个行业。

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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