今日头条大数据分析（今日头条大数据分析师）
本文目录一览：
- 1、今日头条有哪些相对应的数据采集及分析工具
- 2、今日头条，极速板两个板本区别
- 3、今日头条里面的视频看不了了？
- 4、今日头条的用户属性具体有哪些
- 5、为什么说今日头条的大数据个性化定制
- 6、目前各大互联网公司如阿里，腾讯，滴滴，美团，今日头条这些公司的大数据分析的框架是怎样的？求解答！
今日头条有哪些相对应的数据采集及分析工具
今日头条的数据采集及分析工具有高清图片 、图片设计 、视频素材 、文案工具 、排版工具 、音乐素材 、热点分析工具 、格式转换工具等，根据制作要求选用不同的工具。
今日头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐信息、提供连接人与信息的服务的产品。
今日头条，极速板两个板本区别
区别如下：
1、界面不一样：普通版导航栏目可自定义，极速版则不支持。底部四大功能也不一样，普通版是首页、西瓜视频、微头条、小视频，而极速版则微头条换成了任务。
2、功能与内容不一样：今日头条要比极速版强大很多，信息更全面，有自己关注的各种信息在其中；极速版对不同的地域、人群、观看习惯进行细化，不再有什么你特别关注的消息，完全属于大数据分析后的信息推送。
3、面对用户人群不一样：今日头条的右上角图标是发布，这是面向头条号、悟空问答、微头条作者及长期有个人阅读习惯的忠实用户而设计的；极速版右上角是个人信息，主要面向看看新闻资讯的普通用户群，重点在于阅读与奖励。
4、占用内存不一样：极速版安装包只有4.7M，而普通版有22.8M。极速版打开网页时间更快。
今日头条里面的视频看不了了？
应该是没有网路，把软件卸载了重新安装再试试。可以在头条后台看到的，或者你可以下载一个西瓜视频,登录账号可以看到后台视频管理。
今日头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐信息，提供连接人与信息的服务的产品。由张一鸣于2012年3月创建，2012年8月发布第一个版本。
2021年8月，Brand Finance发布“2021全球媒体品牌价值50强”，今日头条位列第32名。
今日头条的用户属性具体有哪些
今日头条用户属性
1、今日头条男性占比TGI高，19-35岁人群占比近7成，高线城市用户分布显著
2、18-30岁人群更爱夜间看头条，40岁人群凌晨5点活跃度TGI最高
3、用户主动搜索意识提高，对汽车搜索热度较去年同期提升36倍，男爱体育汽车，女爱美食健康
4、体育、三农或教育类话题互动更高，娱乐，宠物类话题点赞更积极
5、打造重点垂直行业，体育、汽车、数码科技以及旅游等行业内容增长较快。
今日头条用户画像、阅读偏好、行为分析
全文共分三个部分：今日头条用户规模数据及行为特点分析；用户属性分析；用户偏好分析
一、今日头条用户规模数据及行为特点分析今日头条已经形成稳定今日头条大数据分析的活跃人群，以月活量2.6亿，日活1.2亿，人均单日使用次数12次，位居综合资讯类平台榜首。日使用次数在10-20次以上占比约40%，远远超过其它资讯平台使用的频次，使用30分钟以上约占总使用人数百分比30%以上。活跃度领先时段分布于凌晨，这个比较明显比其它平台用户同时间活跃度高，领先2个点以上），当然在午后及晚饭后领先也比较明显但相比其它平台领先一般在1个点，但相比而言，凌晨这个活跃度领先就显得比较显眼。今日头条用户与抖音用户重合度最高，为54.6%，而与自身西瓜平台18%，与火山14.8%。
二、用户属性分析男性占比高女性10个百分点，19-35岁占七成，且35岁以上用户对头条使用偏好度特别高，可以称为重度用户，70%用户分布在234线城市。男性用户在一线新一线城市中比例较高，虽然19-35岁占据6成，但36-45岁用户，尤其是41-45岁用户非常偏爱使用头条，与此不同，女性用户虽然19-35岁占据6成，女性用户却多分布在3线以下城市，且46岁以上为重度使用者。其中用户比较多的前十大省份是：广东，江苏，四川，山东，河南，浙江，河北，湖南，广西，湖北。其中四川和广西使用偏好度高于其它省份用户比较多的前十大城市是：上海，北京，重庆，广州，成都，深圳，西安，天津，武汉，哈尔滨市。从分成年龄段来看，19-24岁（95）后，男性占6成，且多为一线新一线用户25-30岁（90后），男性为主，一线，新一线，三线城市偏好度高31-40岁（80后），男性比女性用户多18个点，但城市分布均衡，12345线用户基本都差不多。41岁以上（80前），男性高于女性用户11个点，主要在三四五线城市。在阅读习惯方面：90后更喜爱夜间看头条，1-4点最活跃；80前用户多在凌晨五点-8点，那么中间那部分人群就是下班和班空闲时间比较活跃。即12点还有晚9点左右。咱们这里可以做一个假设，你在早晨发文，你说该发什么类型的呢今日头条大数据分析？很显然这个时间段看的大多数40岁以上的人，显然你发养生或者与这部分群体相关的文章，肯定打开率高。从兴趣分布来看：95后 偏爱情感体育 时尚90后 偏爱情感体育外还有育儿汽车80后 时政体育 育儿健康汽车70后，时政 历史史 偏爱健康教育70前，时政历史之外 偏爱健康美食旅游
三、用户偏好分析
1、时尚 ：女性比男性多50个点， 但其中31-50岁的更喜欢通过头条获取时尚资讯，主要一线、新一线、4线城市人群更偏爱用头条看时尚内容。
2、美食：女性比男性高44个点，其中31-50岁的更喜欢通过头条获取此类资讯，且一线，四线城市人群更喜欢用头条读美食信息。
3、房产：男女占比相等，集中在一二线城市用户读此类内容，且41-49非常偏爱读此类内容。
4、家居：女性比男性多52个点，且三四线城市读此类文章特别多，今日头条大数据分析我们是不是可以推导出：三四线城市迎来装修大潮，你要开个家装门店，你会如何选址呢？
5、汽车：男性比女性多40个点，且三四五线城市读汽车类资讯的偏好度特别高，当然年龄多集中在30-49岁之间居多。
6、职场：男女比例基本持平，24-40岁之间读此类文章偏多，主要是一线，新一线用户在读。
7、育儿：女性比男性多50个点，四线城市！这个有点意思，四线城市特别用户对此领域读的特别多。
8、教育：31岁对教育偏好度特别高，且三四五线越多此类文章反而特别多，有没有想想为什么？
9、游戏：集中在两个年龄段18-23、31-40岁，一线、四线、五线，对此特别关注。
10、旅游：男性高于女性11个点，且年龄31岁以上特别感兴趣，且五线城市阅读偏好高于1、2线城市。
11、体育：男性超7成，主要一二线用户在读12、健康养生：女性比男性阅读人数高，且为41岁以上在读，且为一、三四线13、文化：男性比女性高16个点，且31岁对此偏好高，有意思的是这些人多来自3、4、5线。14、财经：男性超7成，70后最关注财经，且为一二线城市。15、科技数码：男性占比高，31-40岁偏好度高且多为一线城市用户。
为什么说今日头条的大数据个性化定制
今日头条的slogan很清楚的告诉了我们，它的文章推荐机制是个性化推荐机制，最大化保证推送的精准度，尽量保证对的文章推荐给对的人，归根到底这个推荐算法关键是还在于对海量用户行为的数据分析与挖掘，个性化推荐的平台有很多，也许各家算法略有不同，但最终目的都是殊途同归，为实现最精准的内容推荐。
今日头条的文章个性化推荐机制主要是：
相似文章主题相似性的推荐：通过获取与用户阅读过文章的相似文章来进行推荐。
基于相同城市的新闻：对于拥有相同地理信息的用户，会推荐与之相匹配的城市的热门文章。
基于文章关键词的推荐：对于每篇文章，提取关键词，作为描述文章内容的一种特征。然后与用户动作历史的文章关键词进行匹配推荐。
基于站内热门文章的普适性推荐：根据站内用户阅读习惯，找出热门文章，对所有没有阅读过该文章的用户进行推荐。
基于社交好友关系的阅读习惯推荐：根据用户的站外好友，获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐。
基于用户长期兴趣关键词的推荐：通过比较用户短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐。
基于相似用户阅读习惯的列表推荐：计算一定时期内的用户动作相似性，进行阅读内容的交叉性推荐。
基于站点分布来源的内容推荐：通过用户阅读的文章来源分布为用户计算出20个用户喜欢的新闻来源进行推荐。
麻烦请采纳，谢谢。
目前各大互联网公司如阿里，腾讯，滴滴，美团，今日头条这些公司的大数据分析的框架是怎样的？求解答！
在互联网时代，什么是第一生产力呢？毫无疑问，一定是研发人员。没有研发人员码代码，即使有产品经理提很多好的idea、设计出很好的设计稿、运维人员把机房网络服务器全搞定，那也没用。没有代码就等于没有操作系统，没有手机电脑平板等硬件设备，没有数据库消息队列等中间件，没有淘宝抖音支付宝美团滴滴等软件。
所以在互联网时代中，研发人员是最重要的人员，他是可以实现从0到1的创造一个产品，如果研发人员不给力，那么就会出现经常性加班、频繁出现事故、重复低效工作等情况。因此提高研发人员的生产效率，建设研发效能对于大型互联网公司来说非常重要，统计数据显示，亚马逊、阿里每年在研发的投入成本占整个公司成本预算15%。那么研发效能是什么呢？又如何建设？如何考量呢？
软件从开发到上线的流程大概是需求评审》开发〉提测》测试〉预发》发布〉运维，在整个过程中，研发人员从需求评审阶段就参与了整个过程，直到上线，重度参与的阶段包含开发代码、写单元测试用例、写自动化测试用例、打包、部署测试环境、测试、部署生产环境、上线，在这个过程中要使用到的工具包含需求管理工具、代码仓库工具、打包工具、部署工具、测试工具、上线工具，如果每个工具都是分散在不同的地方，由不同的团队开发实现，对于研发人员来说，需要去不同的平台找到这些工具，需要把这些工具都学会使用，需要在开发的过程中把这些工具都串联起来，精力很分散，导致于研发人员不能聚焦于业务开发。所以建设研发效能就是建设持续交付能力。
对于持续交付能力的建设，就是持续集成、持续交付、持续部署的思想。对于持续集成，就是当研发在本地开发了代码之后，不断的集成了主干分支中，让团队的人员都知道最新的修改内容；对于持续交付，就是代码合并到了主干分支后，不断的部署在测试环境，交付给测试或产品或内测用户进行验收测试；对于持续部署，就是不断的将修改内容部署到生产环境，让用户来不断的使用，验证产品可行性。
除了本身研发持续交付能力的建设之外，还要充分利用好云计算资源。在云计算中的服务化模式、自动化模式、弹性伸缩模式，这些全是基本功，程序要运行起来必须要靠服务器、数据库、操作系统、中间件，因此在使用云厂商提供的IAAS、PAAS、SAAS产品时，需要把开发细节抽象的更加细致，让云厂商负责更多底层能力建设，在使用云资源时，通过API调用自动化实现，避免人力投入，在线上运维时通过弹性伸缩能力来动态扩缩容。
对于研发效能的考量，我们可以从需求交付周期、持续发布能力、交付过程质量、交付质量。对于需求交付周期，则是看从产品提出需求后，多久上线，开发时长。对于持续发布能力，则是看单位时间了发布次数、从代码提交到上线花费的时间。对于交付过程质量，则是在代码提交后，有多个自动化测试、单元测试跑失败，有多少bug。对于交付质量，则是在产品上线后，单位时间内有多少问题，线上问题多少时间响应，多少时间解决。通过这四个方向的考量，我们可以来衡量研发人员的生产力，从而根据实际情况做调整。
在阿里甚至有2-1-1的说法，不是985、211的211噢，所谓211指的是在2周的交付周期内，有85%的需求可以完成，需要1周的开发周期，提交完代码之后1小时内完成发布。
现在已经进入到了互联网的下半场，市面上能有的想法都差不多被实现了，然而用户就这么多，流量就这么多，开源不行就只能节流了，通过研发效能能力的建设，将研发团队生产效率提高，降低整个企业的成本，这也是新的思路啊。现在你明白了为什么滴滴头条、阿里美团都在纷纷投入做研发效能了吧。
研发效能的建设宜早不宜迟，从早期开始尽可能的打好技术底子，培养好的研发团队合作规范，避免后期用户规模扩大时，再来弥补早期的技术债。现在赶紧行动起来吧～
