数据组合图怎么弄好看？用天正如何三维组合(天正组合的命令是什么)

本文目录

1. 微信公众号怎么进行数据分析
2. 用天正如何三维组合
3. 大数据怎么入门学习好
4. 照片后期调色，怎么做到思路明确

微信公众号怎么进行数据分析

是不是每次看公众号后台数据的时候，眼里心里都是一团乱麻？微信官方给的数据越来越多了，但你能看到的，始终只有新增人数，取关人数，打开率和转发率。其实，后台数据里，藏着的秘密可多哩。用户分析用户分析主要包括2个部分：用户属性和用户增长。1.用户属性微信后台直接提供的用户属性有性别、语言、省份、城市、终端、机型。1）性别性别比例一般因行业而异，科技、经济类的公众号男生占比较大，情感、心理类的公众号女生占比较大，运营人员可以根据这一数据适当调整排版设计、文章风格，一些广告主也需要根据这个数据决定是否投放广告。2）省份、城市省份、城市的分布情况，在发起线下活动，或举办线下培训时具有参考价值。比如，琛姐的粉丝24.4%分布在广东，其中广州占了8.8%，深圳7.5%，那么琛姐以后考虑做线下活动，十有八九就会在广州或深圳了，因为这样才能保证最大的参与率。3）终端、机型终端、机型对运营的影响主要有2方面，一个是打赏情况，一个是显示效果。2017年4月，苹果的新规出来后，微信撤了苹果手机的打赏功能，所以，如果打赏对你来说是很重要的收入来源，而恰好用户终端中苹果手机的占比较大，可以考虑换个方式使用打赏功能。机型能传递的最重要的一个信息是：大部分用户是用什么样尺寸的屏幕阅读你的内容。每种机型有固定的尺寸，比如iphone6是4.7英寸，iphone6plus是5.5英寸，据此，我们可以对后台的原始数据进行进一步分析（可以看到，4.7英寸和5.5英寸是主力机型）：根据得到的结论，当你评估排版效果时，就可以优先使用占比大的机型进行预览，以保证大部分用户的最佳阅读体验。比如，常用的“两端缩进”设置，到底缩进多少合适，和手机屏幕的大小就有直接关系，如果大部分用户的手机屏幕较小（比如老年群体），最好就不要设置两端缩进了。除此之外，终端机型还可以传递用户的消费行为。因为不同机型间的价格、上市时间有较大差异，深入挖掘这些数据能在一定程度上掌握用户的消费习惯，对于运营方和广告主都有价值。4）用户标签除了以上6个直接提供的用户属性，我们还可以利用公众号后台的标签功能，为所有留言、打赏、转载的用户添加特殊标签，进行分层运营。李少加老师“少加点班”公众号进行过为期一年的统计：有打赏和好评行为的粉丝的掉粉率是整体掉粉率的1%左右。不仅流失率低了很多，他们参与活动、体验新产品的积极性也会高很多，所以，可以把这部分用户聚集起来，重点运营。一些活动相关推文，可以针对性地发给这类用户（在群发对象中选择标签类型即可）。2.用户增长用户增长无疑是公众号运营者最关心的数据，新关注人数、取关人数等基本数据的分析因号而异，这里不作重点。琛姐主要想谈谈“新增人数”栏中的“全部来源”这一容易被忽略的数据。公众号后台能统计到的新增粉丝来源有6类，另外的来源则全部归总在“其它合计”中。通过对新增粉丝来源的分析，可以判断各引流渠道的引流效果，在未来的运营工作中加强对重点渠道的运营。1）公众号搜索通过“公众号搜索”来的粉丝大部分是由其它平台引流，因为知乎、头条、简书等其它自媒体平台，大部分都不允许直接放置二维码。知乎在16年9月份左右，针对二维码类的图片进行了自动转链接处理：头条是直接禁止的，琛姐目前发现的唯一可以从头条导流的方式是通过图片上的水印。简书虽然没有直接禁止，但给出了人性化的建议：“这种二维码的转换率非常低，却很影响用户的阅读体验。如果用户是在简书app上阅读文章，二维码对他们来说毫无作用。但当用户在网页端读你的文章时，又很少有人会掏出手机来扫。相比之下，我们建议你将二维码上传到个人设置中，或是将微信id写在个人简介中，需要找的人自然会找到。”这个建议适用于除微信外的所有平台，所以，琛姐看过后，乖巧地把二维码上传到了简书的个人设置中，并将id写在了个人简介中。2）扫描二维码所有出现公众号二维码的地方，都有可能为这个渠道贡献新增粉丝，所以你需要先搞清楚，哪些地方出现了你的公众号二维码。比如，对琛姐来说，公众号二维码主要会出现在2个地方：一个是转载了琛姐文章的网站（当然，前提是规范转载），另一个是琛姐文章的底部（当文章被分享后打开，并被拉到了结尾，就可能被扫码关注）。3）图文页右上角菜单、图文页内公众号名称这两种关注方式都是在文章被分享后打开，才可能发生的，所以，这组数据和文章被分享的数量及文章质量有直接关系。图文页右上角菜单的转化流程复杂（需要2步才能跳转公众号详情页，如下图红色1→2所示），一般使用较少。通过图文页内公众号名称转化更快捷（只需1步即可跳转公众号详情页，如下图黄色1所示）的方式更为常见。如果分享数量较多，而图文页内公众号名称转化的数量较少，或许要考虑是不是未设置“引导关注”，或“引导关注”不够清晰。4）名片分享通过名片分享涨粉，说明你的公众号被分享、推荐了，这是粉丝对于公众号整体内容、风格高度认可的表现。图片来源：草莓学堂粉丝提供5）支付后关注这一渠道适合已认证的企业号，无需开发。当用户使用微信支付中的刷卡支付、公众号支付、扫码支付三种方式支付成功，就会默认关注相关公众号，APP支付需要额外申请。想进一步了解的朋友可以去知乎查看相关回答。6）其它合计据琛姐观察，这一项数据中主要包含的是，文章被单钩转载后，底部显示的名片所带来的流量，结合底部阅读量，就可以大概估算下单钩转载的导流效果了。为了使得到的数据更准确，可以有意识地在不同渠道设置不同的引流标识（二维码、名片、公众号名称等），比如在知乎和简书不放二维码，只放公众号名称。图文分析图文分析主要包括2个部分：单篇图文和全部图文。1.单篇图文1）转化率转化率对所有运营来说，都是非常重要的运营指标。打开率、分享率的高低直接反映了公众号的运营好坏，不过，判断这类数据时，最好在行业内进行对比，因为行业间的差距非常大，不同行业的数据参考价值较小。比如，电商行业的平均打开率只有1.18%，而农业的平均打开率达到了8.78%。图片来源：第三方数据平台侯斯特发布的《2017年第一季度微信公众号图文群发数据报告》如果实在找不到行业数据，和公众号整体表现对比下也是可以的：图片来源：第三方数据平台侯斯特发布的《2017年第一季度微信公众号图文群发数据报告》2）阅读来源公众号后天统计的阅读来源包括公众号会话，好友转发，朋友圈，历史消息及其它。公众号会话指的是原文打开次数，反映的是你的活跃粉丝数和标题的吸引力程度；好友转发包括直接将原文链接发给好友，也包括分享到群后，被打开的次数；历史消息是指关注公众号前浏览历史文章的次数，和新增粉丝数有关，如果内容属于工具型，现有粉丝也会通过历史消息持续阅读历史文章；其它项中主要包括通过菜单栏跳转到历史文章页面进行阅读的数据，以及通过文中链接跳转阅读的数据。2.全部图文全部图文中有一个非常重要，却又常常被忽略的数据，就是“小时报”，这个数据可以帮我们找到打开率最高的时段，从而决定在什么时间段推文。看这个数据时一定要考虑现在的发文时间对数据的干扰，比如，琛姐一般在晚上10点左右发文，因为系统的提示，这个时段肯定会有一波阅读高峰，第二天早上，高峰还会继续，但这个数据并不能说明晚上10点就是琛姐的最佳发文时间。琛姐大部分推文第2天的阅读曲线为了排除干扰，琛姐选择发文2天后的数据进行观察，下面是草莓学堂11月某次发文2天后的数据，可以看到，阅读高峰是在上午的9点至11点。当然，为了减小误差，可以尽量多地统计相关数据，取平均值进行推算。

PS：琛姐是大学新媒体教师。每周三，分享一个“写完了可以直接放进书里”的新媒体思考。

用天正如何三维组合

1、打开天正建筑的主页，点击三维组合建筑模型这个图标。

2、下一步会进入楼层组合的编辑窗口，选择需要的数据并确定保存。

3、这个时候通过输入文件名称以后，直接确定保存。

4、等返回主页以后，找到命令行输入3DO并进行回车。

5、这样一来会生成对应的图片，即可实现天正建筑做三维组合了。

大数据怎么入门学习好

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先给大家来张大数据体系学习图：

基本内容:

1、Linux命令基础实战

大数据架构体系结构及开源组件介绍

Linux基本操作

2、Hadoop基础

Hadoop基础，对Hadoop架构、核心组件HDFS/YARN做了深入浅出的介绍，让你快速把握Hadoop的核心技术和工作原理，逐渐形成分布式思维；

Hadoop介绍

Hadoop运行模式

3、Hadoop集群搭建

Hadoop集群搭建——安装Linux虚拟机

Hadoop集群搭建——远程连接

Hadoop集群搭建(onLinux)——Hadoop(上）

Hadoop集群搭建(onLinux)——Hadoop（下）

Hadoop集群搭建(onMac)——Hadoop

4、HDFS原理

番外篇-课程体系

HDFS架构原理

FSShell命令介绍及实践

5、YARN工作原理

YARN的产生背景

YARN的设计思想

YARN的基本架构

YARN的工作流程(小结)

6、Sqoop

Sqoop，作为关系型数据库与Hadoop之间的桥梁，批量传输数据，让你自然的从关系型数据库过度到Hadoop平台，在关系型数据库与Hadoop之间游刃有余的进行数据导入导出；

Sqoop&Hive课程内容介绍

Sqoop介绍与安装

Sqoop的基本使用

Sqoop导入参数详解

Sqoop导入实战

Sqoop增量导入（上）

Sqoop增量导入（下）

Sqoop导出实战（上）

Sqoop导出实战（下）

SqoopJob

7、Hive

Hive，基于Hadoop大数据平台的数据仓库，可以让你实现传统数据仓库中的绝大部分数据处理、统计分析，让你在Hadoop大数据平台上感受到HiveQL带来的便利的交互式查询体验；Mars将以日志分析或其他示例带大家熟练掌握Hive的应用；

Hive架构介绍（一）

Hive架构介绍（二）

Hive环境搭建（一）

Hive环境搭建（二）

HiveCLI初探

Beeline介绍

Hive数据类型

Hive表一——标准建表语句解析&内、外表

Hive表二——文件及数据格式

Hive分区&桶&倾斜概念

Hive表——Alter

Hive视图&索引简介

Hive表——show&Desc命令

Hive数据导入--load

Hive数据导入--insert

Hive分区表实战

Hive复杂数据类型的嵌套实例

Hive源码阅读环境

Hive执行原理

Hive查询优化

UDF函数实例

Hive终极实例——日志分析

（1）网站日志分析的术语、架构介绍

（2）建表及数据准备

（3）数据处理及统计分析

（4）数据采集到统计分析结果的crontab定时调度

8、HBase

HBase，列式存储数据库，提供了快速的查询方式，是ApacheKylin的默认数据存储结果；

HBase介绍及架构

HBase安装

HBase操作实战

Hive与HBase集成实战

9、Kylin

Kylin，基于Hadoop的OLAP分析引擎，在Kylin中可以实现传统OLAP的各种操作，直接读取Hive的数据或流式数据作为数据源，把这些数据根据业务模型构建成Cube，Kylin提供了基于Hadoop（MapReduce）的Cube构建，Build完成的Cube数据直接存储于HBase中。Kylin提供了WebUI供查询，包括一些图表展现，是基于大数据的完美OLAP工具；

维度建模

Kylin背景及原理架构

Kylin环境搭建

维度建模知识

KylinCubeBuild步骤解析

KylinCube实战

Kylin增量Cube

Kylin优化

10、Spark

Spark，基于内存计算的大数据计算引擎，提供了SparkSQL、SparkMLlib(基于Spark的机器学习）、SparkR等框架适应不同的应用需求，Spark专题将和大家一起实践操作各种应用和算法；

Spark集群搭建

SparkCore

SparkWordCount（Spark-shell/pyspark..）

IDEAIntelliJ搭建Spark开发环境

Spark编程实例

SparkSQL及DataFrame

SparkSQL实例

SparkStreaming

SparkStreaming实例

SparkMLlib

SparkMLlib应用实例

SparkR介绍

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照片后期调色，怎么做到思路明确

后期的调色工具应用其实都很简单，一学就会，问题是不知道什么时候该用什么工具，调节会出现乱调一通，最后即使调到自己满意后也理不清怎么调出来的，所以一套有序的思路非常重要。

在后期操作前先确定自己想要的风格，之后就朝着这一个方向去调。

思路大概分为以下几步

1.校正：

确保横平竖直，广角变形纠正，二次裁剪构图

2.全局影调：

照片是明色调、暗色调或灰色调，在光效基本面板中先定出来。常用到的工具有曝光、高光、阴影和黑白色阶。

3.全局色调：

照片是高饱和还是低饱和，确定冷暖的色调，色彩对比统一。常用的工具有色温色调、色调分离、HSL和曲线。

4.局部强化：

照片的风格化也就是局部明暗和色彩加强的过程，常用的工具有渐变和圆形工具、吸管和画笔。

5.锐化降噪：

记住这一步都是在最后完成，还可加点暗角处理。

6.照片输出：

无需精修直接导出，精修再导入ps。后期的调色流程大概就是这么一个套路。

比如下面，中午强烈阳光下的小区街道，想把它调成青橙暗色调。

首先把房子都给拉垂直，再把光线变柔一点，对比度太强，色彩再统一成青橙色，整体再加点青色，此时整体曝光色彩已定。

局部处理，把马路色温加黄，天空加蓝，差不多就完成了，最后导出。

所以思路明确的条件就是先想好自己要调成什么样风格，再定格整体曝光和色彩，接着对局部加强处理。

下图为原图

冷色调处理后效果图

想了解更多手机后期调色思路，欢迎你的关注

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。