pg电子平台【文章】用大数据将LinkedIn内容运营效果提升10倍？我是如何做到的
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[资料]-JIS B7730-2010 洛氏硬度试验.基准块的校准.pdf
雷锋网按：本文根据宋碧莲博士（Sophia）在董飞老师（公号：董老师在硅谷）组织的硅谷大讲堂的演讲整理。宋碧莲博士是商业优化专家，曾经是LinkedIn，eBay的大数据核⼼成员。被LinkedIn CEO誉为最好的分析师，获LinkedIn改⾰奖。
我将和大家一起从LinkedIn的战略开始，认识一下LinkedIn内容运营的历史地位和作用，分享如何运用大数据优化内容运营效果数十倍的成功经验。
LinkedIn (领英) 由Paypal黑帮成员之一Reid Hoffman创建于2002年，致力于向全球职场人士提供沟通平台。作为全球最大的职业社交网站，目前LinkedIn会员人数在世界范围内已超过4亿。其中日活跃用户高达1亿。
很多公司都是以盈利为KPI，为一切产品设计、市场策略的唯一指挥棒。Linkedin在这个方面比较特立独行。 创立至今，Linkedin一直把用户增长和交互（Growth and Engagement）作为公司战略的核心和根本。我印象里最深的是CEO，Jeff Weiner经常会强调，只要Growth and Engagement做得够好，Monetization (变现）自然会水到渠成。
Growth and Engagement在很多成熟公司，比如eBay，市场营销部门会起到决定性的作用。然而LinkedIn历史上是以产品为导向的公司，市场营销部门相对很年轻，直至2013年，LinkedIn十周年的时候，用户以每秒2人的速度增长，在很多需要花钱的市场渠道仍然还是在试探阶段，基本没有通过花钱带来流量。 那么公司的4亿用户还有1亿日活是怎么来的呢？ 要诀之一是大数据的驱动。
起初基本依靠集成在产品端的各种增长Feature，包括著名的People you may know等各种在线大数据算法； 后来开展了大数据驱动市场营销领域的各种运营，内容运营 （Content Engagement)，本文的重点，是其中之一。
知识洞察：关注行业信息、汲取人物观点、学习专业知识、提升职业技能、分享商业洞察。
现在有人称2015年是国内内容运营的元年。传统的门户形式正向新型的社交内容媒体形式转化，涌现出微信、Moments、今日头条等大批新秀。其实在硅谷，LinkedIn很早就开始了社交内容运营的全面部署。连同Facebook都在从传统社交平台形象转换到社交内容运营平台。内容为王，他们都有一个共同目标——通过内容形成更大的流量入口。
LinkedIn的内容运营前后分为几个节奏。首先是Home page 的内容分享。早期更新的类似于朋友圈的工作状态变化等。LinkedIn的“朋友圈”概念历史相当悠久。
2012年10月上线了Influencer产品，也就是现在大家说的网红，邀请了超过300名各个领域的世界顶级领袖，给当时2.5亿的用户分享他们的职业洞察和成功经验等。而且开通了不同的频道（channel）。每个月我们Content Marketing Manager都在绞尽脑汁的想下个月该请Influencer写哪个Topic。
记得一个主题是夏日的工作环境，Richard Branson，当时的头牌网红，以穿着沙滩服，在游泳池里和美女帅哥员工开会又一次赢得诸多眼球。直到2013年底左右大家开始讨论，把invite only的网红模式，放开人数限制，允许更多的人撰写文章，分享想法。以前只有比尔盖茨这种大牛才能发表，才能被Follow，现在小白也可以写文章，拥有粉丝。
尽管内容渠道诸多，2012—2013年，整年的内容运营效果却不理想。CTR非常低。也许是新生事物，大伙儿还没有找到诀窍。
当时我正好从eBay来到LinkedIn，负责Marketing Analytics，主攻Growth and Engagement。eBay的Marketing Analytics是非常著名的。有10年以上的经验积累。光全球Marketing方向的分析师鼎盛时期都有小百人规模。各种丰富的模型。我当时正好有机会引导了基于客户行为提供个性化的Marketing Strategy的改革，优化了各个渠道的策略和模型，为eBay挖掘了巨大的市场机会。
来到LinkedIn，发现当时的市场营销部门还很年轻。其实这种Marketing起初不受重视的现象在产品为主导的公司不新鲜，Facebook内部的Marketing部门据说才2年左右的历史。一旦启动，Marketing所起到的作用是一发不可收拾。
当时大数据对Marketing的支持也刚刚起步，还在报告阶段。于是向公司多次申请将优化技术应用到Marketing渠道以提高效果。公司由此设立了提升效果百分之几十的年度目标。在一系列的优化模型和改革方案实施之后，最终带来了数十倍的持续稳定的增长。优化方案和流程，在整个Marketing 部门做了浅显易懂的人人都可以优化的分享会后一举成名，成为各个Marketing部门争相学习的榜样，也成为了来年公司的几大重点战略之一。在Marketing渠道优化成功的同时，其它方面包括Sales和各种盈利渠道也在开展优化。产品为主的大数据驱动模式自此向Marketing和sales等其它大数据驱动模式发展。
Marketing Analytics有好多方向。这里以最难handle的内容运营为例，来分享一下优化的思路和方法。其实这些思路都是优化的理论在实际中的应用。和具体哪个公司并没有太大关系。可以应用到很多类似的场合。下面的分享也以思路为主，数据是模拟的。
刚开始做了一年的内容运营是怎么做的呢？每周给所有的活跃用户发N封e-mail。当时LinkedIn会员对e-mail Spam的complain达到空前的程度。这还不是厉害的。有些公司不会发e-mail，最后被Gmail等归为黑名单被block的大有人在。内容呢接近甚至重复。
如何测量效果的呢？只关注了CTR。常年垫底的CTR让content marketing manager几乎见人要矮半个头。报告简单粗暴。不管内容是apple还是organge，这个月和上个月比一下，看看增长了还是下降了。如有什么风吹草动，讲不清做好了还是坏了，也不知道如何提高。content marketing manager感觉浑水一滩，压力特大。很多其它公司的内容运营团队其实都存在类似问题。
内容运营和普通的Marketing不一样。内容是必须考虑的一个重大影响因素。每个月的内容主题都不同。就算是同一个用户，喜欢这个月的主题，也未必就喜欢下一个月的主题。不能简单的将上个月的效果和这个月比较。后面进行机器学习选择学习对象的时候，同样有这个问题。很多人做内容效果分析都容易忽略了这个问题。
一个典型的优化项目首先需要很好的设计要解决的商业问题。这个是至关重要的第一步。直接影响了优化目标和优化因素的选择。
答：如何通过内部市场营销渠道让用户更好的进行content engagement。
已经注册的用户在收到公司的内容e-mail之后点击，而后产生了更多的content engagement。
作为商业分析师，还必须明确这次campaign的真正目的，终极目的。 营销经理被反复提问之后，终于觉悟到，最大化content engagement才是终极目的。而不仅是最大化点击e-mail的CTR。
E-mail server很贵的。每封e-mail都有成本。一股脑的给所有活跃用户发，成本很高，效果又很差。而且并不是每个人都需要marketing的刺激。有些人已经是内容活跃用户。
我们通过propensity model提供机器学习，然后准确的预测出谁才是该发email的最合适人选。大大提高了准确度，也节约了成本。
由于优化目标变了，机器学习训练模型的因素features的选择也发生了重大的改变。
现在我们关心的不仅是否用户看到内容e-mail之后是否会打开（open)，会点击(click through)，更关心的是他接下来做什么内容交互，是否会浏览我们期望的内容页面，喜欢的文章会点赞，会follow，甚至转发，评论，更甚至成为内容活跃者，重度内容消费者。
合理的设计A/B test才能将不同因素的影响剥离出来，把各自的贡献划分清楚。
新用户不知道有哪些内容频道，有哪些热门话题，有了初步接触之后，又想要了解更多，需要逐步引导。沉寂用户不了解最新动态，需要适当提醒。
所以需要考虑用户不同的生命周期，对内容进行优化，适时地推送个性化的服务和内容。
我们需要对推送的频率进行优化，避免推送重复内容，避免一周推送多次，配合用户的生命周期的进化速度和阶段，安排合理的节奏，比如每周一篇个性化精选，逐步推进，推送以一个周期为准，循环进行。
优化是一个完整的Solution（方案），而且是循环迭代的过程。不是一个模型或者一个分析那么简单。需要综合用到很多的技术，比如优化方程，预测算法，客户画像，A/B test，个性化推荐，效果测量，结果可视化和工程化等等。对优化的执行者的综合素质要求很高。不仅要能整体设计和技术实现，而且要有强大的改革精神和沟通能力，能教育和说服商业合作伙伴进行配合，接受优化，哪怕推倒他们长期固有的方案，并且需要领导力和执行力，因为很多事情，有时包括营销策划，都需要优化师来设计和推进。
一旦优化成功，效果会是巨大的。数十倍甚至几十倍的增长，都是可以期待的。就像我们之前做到的那样。
TN-S系统，由室外进入建筑物引入三相五线电缆因为建筑物做了总等电位连接，所以电缆引入后再做了一次重复接地。可监理不允许，说PE线是从室外变电所引入的，就不能再做重复接地了大家说，这样的说法对么？发表于《电工论坛》TN-S系统，进入建筑物后，还要做重复接地么？
FPB-RA4E1板子的MCURA4E1是ArmCortex-M33内核的芯片，那么就可以使用keil工具来开发项目，但是keil的官方资料不是很多，但是不代表官方不支持keil开发，瑞萨官方提供了FSP工具开加速项目的开发，使用这款工具可以快速的建立iar、keil、cmake等mcu项目。诸如时钟配置，软件驱动，RTOS集成等等都可以搞定。下载FSP链接这个软件的下载后，setup_fsp_v4_5_0_rasc_v2023-04.exe直接安装就可以了。过程非常的简单。
flash擦除例程如下，其中/*Waitforerasetocomplete*/为什么if(*pdata&0x80)就能判断擦除完成？while(1)if(*pdata&0x80)break;和/*Putbackinreadmode*/为什么要返回写模式，这里只是擦除了一个sector，还有很多没擦除呢？*((Uint8*)DSK6455_FLASH_BASE)=
最近想学习Llinux,但是从来没接触过，请问学习Linux需要具备哪些基础？谢谢各位！学习Linux需要具备哪些基础？C语言，是最要的部分，如果在学习QT等等还要有C++的基础。操作系统原理，了解操作系统原理学习起来就会更快。如果学习驱动那么需要有原来单片机或者ARM的基础更好你可以先从熟悉系统开始,在写一些应用程序编译运行，在逐步移植、裁剪、扩展等等回复楼主寒冰流年的帖子嘿嘿，恩，谢谢大哥，很好的指导！嘿嘿，这么详细的指导，谢谢！回复沙发daicheng的
这边稳压管是不是就是让进MCU的电压采样信号不超过3.3V吧，就是交流输入端电压采样信号等等1）为啥都用这种结构？有啥讲究；2）查了一下稳压管规格书，稳压值都选80V这么高，只是钳位3.3V呀？还是别的地方用到这么高的，统一物料？看到很多交流输入电压等采样信号都采用这种电路结构你可以参考下MCU内部IO口的电路描述，这种二极管（并不是稳压管，都是肖特基二极管），它有一个名称叫钳位二极管，即这个也叫钳位电路，目的就是进行IO口保护的。 好的谢谢
一、前言感谢eeworld电子工程世界提供《RISC-V开放架构设计之道》书籍测评，书中并没有过多繁琐介绍riscv的概念，也没有过多强调riscv的好处，更多介绍的是riscv的简洁、免费、开放的思想。如同书中一位大佬推荐所说的：这本方便的小书轻松地总结了RISC-V指令集架构所有的基本要素，是学生和从业者的完美参考指南。RISC-V,是比较大体、宽泛的概念，但是书中内容很简短，内容插入了不少插图以及RISCV的参考卡，说是参考指南一点也不过分；加之目录介绍很清晰，从riscv
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