英雄联盟数据分析表
你所知的头条上的文章，最高推荐量能达到多少？
你所知的头条上的文章，最高推荐量能达到多少？
都说上百万的推荐是属于大V的，我还真不信了。每天保持最低一篇文章，但依旧没尝试过推荐量达百万的。
下面这篇是我推荐量最高的，这篇文章已经算得上是我的“爆文”了，虽说称爆文，可心里还是挺不好意思的，毕竟这个成绩很普通。
对于推荐量这个东西，真的挺难说清，只能说只要文章发出去的十分钟内，你的文章得到多人赏识，那你这篇文章的推荐量一定不低。第二种就是几个小时内也获得许多的阅读，才能一下子提高推荐量，要不就算一篇半废文了。。
刚开始我以为每天写文章，活跃在头条平台里就会得到相对高的推荐量，但却没有。只能说文章推荐量真的和阅读量紧密结合的。可我却发现另一个问题，之前的浏览量是一千多才有一毛钱，但最近我每天也只写一篇，阅读量50几，却得到一毛多，所以平台还是看你的活跃度给你一点笔水费的。
关于推荐量我还发现一个问题，几千和几万的推荐量和文章的阅读量其实关系并不大。我试过推荐超十万的推荐量，但阅读量却只有几十；但也有推荐几千的，阅读量却有几千，所以不是几十几百万推荐量的，与阅读量真的关系不大。
大家如果是喜欢写文章就坚持吧，如果是普通用户，真的很难靠写文章挣钱。
零基础学大数据能学会吗？
大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。
数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说，只要经过一个系统的学习过程，往往也能够熟练地进行统计分析。
机器学习是另一种比较常见的数据分析方式，机器学习的目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。机器学习的步骤分为数据采集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，可以说机器学习的重点在算法设计上。从这个角度来看，机器学习也需要具备扎实的数学基础。通常来说，机器学习分为两个阶段，分别是学习阶段和识别阶段，学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则是对未知数据的鉴别（分类等）。
随着大数据的落地应用，在大数据领域进行数据分析的难度也在逐渐下降，比如BI工具就能够明显降低数据分析的门槛。BI工具通常需要学习一些数据库方面的知识，而数据库知识的难度相对来说并不大，这在一定程度上促进了BI工具的使用。
目前，场景数据分析是一个数据分析的重点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析对于行业知识有一定的要求。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！