以智能算法为驱动的互联网新巨头

字节跳动:资讯与短视频巨头的崛起

说的就是字节跳动

字节跳动资讯产品和短视频产品盈利模式均已成熟。2016 及2017 年,字节跳动产品广告收入分别约为 60 亿元和 150 亿元左右。据悉,2019年的广告营收目标为1000亿元。同时实行多元化发展,上线多闪,试水视频社交,同时又广泛布局教育、游戏、金融等领域,并积极拓展海外市场。

(《字节跳动研究报告》完整高清PDF版共60页,欢迎加v:iimediaLucy,参与更多行业交流。)

以下为报告节选内容:
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 组织架构:为APP工厂而设的流水作业架构

字节跳动没有按业务线划分的事业部,只有技术部、用户增长部(User growth)和商业化部这三个核心职能部门,三个职能部门参与到每个APP的运作,分别负责拉新、留存和变现。

用户增长部负责用户留存,部门团队拥有200多人,又仿照Facebook 和 Twitter称为“黑客增长团队”,是集技术团队、运营团队和产品团队一体的部门。字节跳动在发展今日头条APP的时期,建立起了一支全国目前来说都是顶尖级和最大规模增长黑客团队,负责制定全平台所有产品的增长策略。增长黑客团队的培养,也为日后抖音的崛起奠定了基础。
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融资状况:Pre-IPO轮估值超750亿美元,阿里系首参股

2018 年 10 月公司完成约40亿美金的PreIPO融资,估值约750 亿美元,由软银领投,阿里以云锋基金首次入股字节跳动。
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资讯类产品第一团队

今日头条是国内最早一批把人工智能结合到移动应用场景中而推出的个性化信息推荐引擎产品,自2012年8月上线后,凭借算法编辑+智能分发,在资讯类APP中异军突起。艾媒北极星系统监测显示,今日头条APP,2018年日活和月活用户仅次于腾讯新闻,2018年12月月活跃用户达到1.65亿,而第三位的搜狐新闻仅有7112万,俨然成为互联网流量的新入口。
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踩准移动互联网时代泛阅读需求

根据今日头条的日活和月活用户数来看,可以把今日头条的发展分为三个阶段。

初创期:初创期从2012成立之初到2014年12月,产品基本成型,但日活、月活增长并不明显。

成长期:成长期从2015年到2017年7月,本阶段公司快速发展,产品迅速成熟,公司业务也开始多元化,日活跃用户数从2000万增长到了1.2亿。

成熟期:成熟期从2017年8月到至今,虽然月活数还在增长,但日活基本数据已经稳定。
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中老年用户占比高

今日头条用户忠诚度高。通过对比月活和日活用户,今日头条在月活跃用户数低于腾讯新闻月活跃用户数的情况下,能做到日活跃用户数与腾讯新闻相差不大,这说明头条用户的使用频率高、粘性高。

今日头条中老年用户占比高。艾媒北极星系统监测数据显示,今日头条41岁及以上中老年用户占比为26.65%,该比值在5款同类APP中最高。随着时间的推移,中老年用户给APP贡献将减少。截止到2018年12月的今日头条的月活跃用户数为1.65亿,相比2018年3月的3.1亿月活用户数高位,下降了46.34%。
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头条系3款短视频产品处于领跑地位

艾媒北极星系统监测数据显示,中国手机APP指数排名最靠前的5款短视频产品依次是抖音、快手、西瓜视频、火山小视频,其中前四的抖音、快手、西瓜视频和火山小视频共同组成短视频产品第一梯队,活跃指数大幅领先其他短视频产品。2018年12月抖音月活跃用户达2.3亿,反超快手的月活用户数。
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差异化定位盘活短视频矩阵

根据字节跳动抖音、西瓜视频、火山小视频的月活用户数来看,可以把字节跳动短视频矩阵的发展分为三个个阶段。

初创期:初创期从2016年6月到2017年5月,产品矩阵基本成型。

成长期:成长期从2017年6月到2018年4月,本阶段三款软件活跃用户数快速增长,抖音其中增长速度最快,月活跃用户数2017年5月仅314万,到2018年5月增长到1.4亿。

成熟期:成熟期从2018年5月到至今,抖音、西瓜视频、火山小视频月活数增长幅度不大。
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抖音用户粘性相对快手较低

艾媒北极星系统监测数据显示,2018年6月份以来,快手的日活跃用户基本保持在11000万到13000万之间,头条系的3款产品紧随其后,但与快手还有一定差距。抖音与快手虽然在日活跃用户方面有着一定的差距,但抖音的月活跃用户基本与快手持平,甚至在2018年12月反超快手。iiMedia Research(艾媒咨询)分析师认为,抖音前期通过投入巨额广告买量迅速崛起,快手则在烧钱买量的同时更注重通过去中心化的分发方式带来的自然增长,这使得快手所构建的社交网络更为健壮,其用户粘性也更高,这也是之后快手电商大获成功的重要前提条件之一。
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“自产+收购+投资”三路齐驱,成功复制国内产品矩阵,初尝海外佳绩

字节跳动的海外产品基本复制了国内的主要产品,涵盖新闻资讯、短视频、内容社区等领域。“自产+收购+投资”三路齐驱,用雇佣当地员工、直接收购当地公司或者直接投资的方式,迅速适应海外市场,字节跳动自己则主要提供算法技术输出为全球用户提供统一的产品体验。

目前字节跳动的海外战略已经取得初步成效,目前,Tik Tok和musical.ly 全球覆盖超过150个国家和地区,2018年Tik Tok在印度下载量达到1.19亿,美国达到3960万,土耳其和俄罗斯也分别达到2840万和2430万。根据公开数据显示,2018年2月25日Tik Tok在全球25个国家iPhone中的下载量排名进入前十。
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收购锤子科技部分专利权

2019年1月,字节跳动收购锤子科技部分专利使用权,可能用于知识付费和硬件的相关业务,或将集中于教育领域。根据工商数据显示,今年1月14日,北京字节跳动科技有限公司新增“字节锤子”商标6个,其所述类别有“软件产品、科学仪器”、“广告、销售、商业服务”、“教育、娱乐服务”、“科研服务”、“社交、法律服务”、“电讯、通信服务”。iiMedia Research(艾媒咨询)分析师认为,字节跳动当前缺乏重资产项目,而重资产项目相对盈利能力强,变现能力稳定,字节跳动目前收购锤子科技部分专利权只是字节跳动加强重资产建设的第一步,未来还会有后续动作。
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关于艾媒咨询

iiMedia Research(艾媒咨询)是全球知名的新经济产业第三方数据挖掘和分析机构,2007年诞生于广州,在广州、香港、北京、上海、硅谷设有运营和分析机构。艾媒咨询致力于输出有观点、有态度、有结论的研究报告,以权威第三方实力,通过艾媒大数据决策和智能分析系统,结合具有国际化视野的艾媒分析师观点,在产业数据监测、调查分析和趋势发展等方向的大数据咨询具有丰富经验。艾媒每年公开或定制发布新经济前沿报告超过2000份,覆盖了人工智能、新零售、电商、教育、视频、生物、医疗、音乐、出行、房产、营销、文娱、传媒、金融、环保与公共治理等领域,通过深入数据挖掘,通过数学建模,分析推理与科学算法结合,打造有数据、有理论支撑的大数据分析成果。艾媒咨询的数据报告、分析师观点平均每天被全球超过100家主流媒体,1500家(个)自媒体、行业KOL广泛引用,覆盖语言类型包括中、英、日、法、意、德、俄、阿等约二十种主流官方版本。

基于公司独立自主研发的“中国移动互联网大数据挖掘与分析系统(CMDAS)”,艾媒咨询建立了互联网运营数据、企业舆情和商情、用户属性和行为偏好、零售数据挖掘、广告投放效果、商业模式等多维度的数据监测体系,可视化还原“数据真相”,实现市场趋势的捕捉和用户信息的洞察,提升品牌的行业竞争和影响力。

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研究方法及创点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创点。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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