明龍酒業(yè)怎么樣知乎，企業(yè)微博官方賬號(hào)刷屏有哪些利弊

好處就是提高被點(diǎn)擊率、知名度。壞處便是主辦方有理由封號(hào)、逐出

較高水平了，任何語(yǔ)言

不明白啊 = =！

公司之前組織過(guò)一次中級(jí)領(lǐng)導(dǎo)層的DDI經(jīng)理人成熟度評(píng)鑒好像在線上就可以測(cè)評(píng)，各個(gè)領(lǐng)導(dǎo)都很重視這個(gè)測(cè)評(píng)那段時(shí)間都成為熱門(mén)話題了，說(shuō)是測(cè)評(píng)結(jié)果特別準(zhǔn)。

有的

人多 概率就高一點(diǎn)兒而已

因?yàn)楸本┑娜丝诙啵鲃?dòng)性大，而且文化水平普遍的高一些

你好！古語(yǔ)說(shuō) 林子大了 什么鳥(niǎo)都有 城市大了 什么人都有如有疑問(wèn)，請(qǐng)追問(wèn)。

那沒(méi)有騙子啊

是的，有相同遭遇，只能說(shuō)知乎太太讓人失望了，把產(chǎn)品做成這個(gè)糟糕的樣子！

根據(jù)我的親身經(jīng)歷，最好不要用知乎，有毒，有一大群不懂裝懂的人。建議你選擇 分答 或者 微博問(wèn)答 或者你也可以來(lái)問(wèn)我啊，你在選擇應(yīng)答者時(shí)，要仔細(xì)認(rèn)真判斷，問(wèn)我也是可以的…

你好！需要邀請(qǐng)別人回答的，一般人不懂也不會(huì)亂回答的僅代表個(gè)人觀點(diǎn)，不喜勿噴，謝謝。

TalkingData Game Analytics則是市面上少見(jiàn)的一款產(chǎn)品，目的是幫助那些缺乏數(shù)據(jù)解讀能力的游戲公司繞過(guò)繁雜的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)頁(yè)面去分析數(shù)據(jù)。它的特點(diǎn)在于其和游戲本身的業(yè)務(wù)體系和賬號(hào)有緊密的結(jié)合，并利用一套方法論將數(shù)據(jù)變?yōu)榱炕膬r(jià)值去展現(xiàn)?！　≈劣赥alkingData Insight，則是一套配置靈活的綜合數(shù)據(jù)解決方案。這個(gè)系統(tǒng)中涵蓋了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)引擎、仿真系統(tǒng)、智能推薦引擎等多種服務(wù)?！　alkingData Insight并不像其他統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)那樣提供日志收集、數(shù)據(jù)管理、運(yùn)算、報(bào)表輸出等一套完整的解決方案，而是更像一個(gè)集合了多種運(yùn)算模塊的計(jì)算引擎。TalkingData的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人閆輝告訴我，TalkingData Insight通常有兩種使用場(chǎng)景：　　很多中大型企業(yè)有日志系統(tǒng)收集大量的數(shù)據(jù)，但他們?nèi)狈?shù)據(jù)的分析能力。他們會(huì)將這些日志導(dǎo)入TalkingData Insight中進(jìn)行運(yùn)算，利用分析結(jié)果優(yōu)化產(chǎn)品?！　《鳷alkingData Insight的第二類應(yīng)用是在沒(méi)有數(shù)據(jù)的積累下，通過(guò)設(shè)置一些模型，利用相應(yīng)的模塊去模擬結(jié)果，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)進(jìn)行參考。例如他們?cè)蛧?guó)內(nèi)某一線游戲公司合作，根據(jù)游戲策劃設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)去模擬計(jì)算游戲中的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、戰(zhàn)斗系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)等模型?！　∫陨系娜齻€(gè)產(chǎn)品都是TalkingData獨(dú)立運(yùn)營(yíng)的項(xiàng)目。而TalkingData Campaign則是他們與第三方廣告監(jiān)控平臺(tái)秒針系統(tǒng)合作的產(chǎn)物。他們聯(lián)合幫助客戶評(píng)估廣告、渠道投放等推廣方式的效果,如轉(zhuǎn)化率等，其中TalkingData主要負(fù)責(zé)無(wú)線業(yè)務(wù)，而秒針系統(tǒng)的服務(wù)對(duì)象更多的是那些品牌廣告主。另外，TalkingData Campaign還提供了兩種模式——基于設(shè)備指紋技術(shù)的免SDK追蹤方式,及精確度更高的追蹤SDK，前者部署更快，而后者更為精確?！　∫陨系乃膫€(gè)產(chǎn)品中，只有TalkingData Analytics是完全免費(fèi)的，我問(wèn)閆輝其他產(chǎn)品是否會(huì)推出免費(fèi)的簡(jiǎn)版服務(wù)，他給出了否定的回答。因?yàn)樗J(rèn)為只有全面的服務(wù)才能讓客戶體會(huì)到產(chǎn)品的有效性，所以他更傾向于贈(zèng)送一些免費(fèi)使用權(quán)限給開(kāi)發(fā)者試用。在這四個(gè)產(chǎn)品之外，他們還提供為企業(yè)提供定制化的解決方案服務(wù)TalkingData Enterprise?！　〈髷?shù)據(jù)的產(chǎn)品雖然看起來(lái)強(qiáng)勁也離錢(qián)更近，但實(shí)際上也面臨一些挑戰(zhàn)。閆輝說(shuō)在他看來(lái)如今面臨三個(gè)痛點(diǎn)：　　大量的開(kāi)發(fā)者對(duì)數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)的接受度太差，需求量不深，只滿足于一些基本的統(tǒng)計(jì)服務(wù)?！　o(wú)線行業(yè)抄襲嚴(yán)重，一旦一個(gè)功能推出，很快就會(huì)被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手原封不懂的搬走?！　≡谇皟牲c(diǎn)的作用下，用戶在選擇產(chǎn)品時(shí)難以從功能層面看出區(qū)別，很多用戶又不會(huì)注意細(xì)節(jié)，比起通過(guò)使用產(chǎn)品效果去做決定，許多開(kāi)發(fā)者更傾向于從UI上做選擇。

這個(gè)不好評(píng)價(jià)，只能作對(duì)比，我的理解如下，希望能夠幫助你，就拿百度這個(gè)產(chǎn)品平臺(tái)做對(duì)比，你可以自己參考下！1.問(wèn)題：百度：百度的問(wèn)題大多是生活中遇到的實(shí)際的問(wèn)題，不管問(wèn)題大小，只要你遇到了，基本可以在百度知道找到答案；知乎：知乎的問(wèn)題更多的是“如何評(píng)價(jià)”之類的東西，大部分是一群閑人憑空發(fā)出來(lái)的，真正為了解決實(shí)際問(wèn)題的比較少?！吧倌瓴蛔R(shí)愁滋味，為賦新詞強(qiáng)說(shuō)愁”，說(shuō)得就是這個(gè)。2.答案：百度：大部分人是為了解決問(wèn)題而回答的。一般較短淺易懂，回答者在自己力所能及的范圍內(nèi)簡(jiǎn)潔明了的解答問(wèn)題。不管是高智商還是低智商問(wèn)題，總有人認(rèn)真回答你。知乎：一半人在編故事，一半人在抖機(jī)靈，剩下很小一部分人是認(rèn)真回答問(wèn)題的。短小能夠解決問(wèn)題的答案不被接受，答案必須長(zhǎng)！哪...這個(gè)不好評(píng)價(jià)，只能作對(duì)比，我的理解如下，希望能夠幫助你，就拿百度這個(gè)產(chǎn)品平臺(tái)做對(duì)比，你可以自己參考下！1.問(wèn)題：百度：百度的問(wèn)題大多是生活中遇到的實(shí)際的問(wèn)題，不管問(wèn)題大小，只要你遇到了，基本可以在百度知道找到答案；知乎：知乎的問(wèn)題更多的是“如何評(píng)價(jià)”之類的東西，大部分是一群閑人憑空發(fā)出來(lái)的，真正為了解決實(shí)際問(wèn)題的比較少?！吧倌瓴蛔R(shí)愁滋味，為賦新詞強(qiáng)說(shuō)愁”，說(shuō)得就是這個(gè)。2.答案：百度：大部分人是為了解決問(wèn)題而回答的。一般較短淺易懂，回答者在自己力所能及的范圍內(nèi)簡(jiǎn)潔明了的解答問(wèn)題。不管是高智商還是低智商問(wèn)題，總有人認(rèn)真回答你。知乎：一半人在編故事，一半人在抖機(jī)靈，剩下很小一部分人是認(rèn)真回答問(wèn)題的。短小能夠解決問(wèn)題的答案不被接受，答案必須長(zhǎng)！哪怕你得饒很多個(gè)圈子，一定要弄得很長(zhǎng)。弄得別人都看不懂是最好的。對(duì)于問(wèn)題類型挑剔，問(wèn)問(wèn)題前得掂量自己的問(wèn)題“逼格”夠不夠高，逼格太低的問(wèn)題要么被無(wú)視要么被嘲諷。所以說(shuō)百度知道是用來(lái)解決問(wèn)題的，它的最佳答案一般有效果。而知乎排行第一的答案。。。。當(dāng)作故事會(huì)，看看就好，不能當(dāng)真。

1、 準(zhǔn)確地講，知乎更像一個(gè)論壇：用戶圍繞著某一感興趣的話題進(jìn)行相關(guān)的討論，同時(shí)你可以關(guān)注和你興趣一致的人。對(duì)于概念性的解釋，網(wǎng)絡(luò)百科幾乎涵蓋了你所有的疑問(wèn)；但是對(duì)于發(fā)散思維的整合，卻是知乎的一大特色。知乎鼓勵(lì)在問(wèn)答過(guò)程中進(jìn)行討論，以拓寬問(wèn)題的發(fā)散性。鼓勵(lì)答案的非針對(duì)性，鼓勵(lì)答案的Wiki可參考性。2、比論壇更加具有排他性，在知乎的每一個(gè)注冊(cè)用戶都有一個(gè)PR（Person Rank），你的每一個(gè)操作都將直接影響你個(gè)人的PR 值。在回答的時(shí)候，答案順序按贊同票數(shù)排序，贊同票數(shù)相同的情況下按個(gè)人PR值排序，同時(shí)隱藏被認(rèn)為無(wú)效的答案。這在一定程度上過(guò)濾了相當(dāng)?shù)睦畔ⅰ?、知乎曾經(jīng)堅(jiān)持嚴(yán)格的邀請(qǐng)制度，一來(lái)是為了確保用戶準(zhǔn)實(shí)名身份的真實(shí)性，二來(lái)避免產(chǎn)生過(guò)多的垃圾信息。準(zhǔn)實(shí)名可以方便用戶有的放矢的向你感興趣的人提出疑問(wèn)，這是當(dāng)初韓寒流產(chǎn)的《獨(dú)唱團(tuán)》中有一個(gè)相當(dāng)有意思的欄目，“所有人問(wèn)所有人”，換句話說(shuō)，這就是現(xiàn)實(shí)版的知乎。同時(shí)，知乎嚴(yán)格的邀請(qǐng)制度也使知乎籠罩著濃郁的嚴(yán)謹(jǐn)氛圍，以keso為代表，不言則已，一言服人。自2013年3月起，知乎向公眾開(kāi)放注冊(cè)。4、以信用為基礎(chǔ)的SNS關(guān)系?？赡軉渭冏鳛镾NS與問(wèn)答的整合，國(guó)內(nèi)人人網(wǎng)應(yīng)該更能快速發(fā)展；但是正如前文所說(shuō)，嚴(yán)格的邀請(qǐng)制度，排斥了相當(dāng)一部分無(wú)效信息；如果人人網(wǎng)亦推出社會(huì)化問(wèn)答，那必然會(huì)整合你原先的好友，而這部分好友顯然不可能都是對(duì)你的關(guān)注點(diǎn)感興趣的人。這也幾乎否定了任何大型互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)軍Quora類問(wèn)答的可能性。因?yàn)榇笮突ヂ?lián)網(wǎng)公司受眾普遍廣泛，而Quora類問(wèn)答并不是單純以人氣為基礎(chǔ)的，而是價(jià)值信息比（價(jià)值信息/總信息量），也就是精英信息產(chǎn)生量。不過(guò)千橡旗下低調(diào)推出經(jīng)緯網(wǎng)，作為垂直SNS聚集了相當(dāng)數(shù)目的職業(yè)人，倘若千橡以此為契合點(diǎn)，整合類Quora問(wèn)答，還是相當(dāng)有潛力的。5、與Quora相比，知乎以藍(lán)色為基調(diào)。相比與Quora，知乎功能還是有待完善，比如某一話題下最佳話題。