facebook廣告架構分為幾級(營銷職業指南品牌15個關鍵營銷趨勢)

海外媒體投放平臺有哪些？

海外媒體投放平臺有以下

一、GoogleAdmob一般是海外投放首選的平臺，主要是因為他擁有了眾多媒體中最大最多的流量，并且Admob經過多年發展，擁有著成熟的精準投放后臺，收到各類品牌商的青睞。

Google的廣告形式除了我們比較熟悉的傳統的Banner類廣告以外，現在也在大力推行原生廣告的合作，并且已經將廣告形式拓展到視頻廣告領域，例如Youtube。GoogleAdmob廣告投放業務固然發展成熟，但是由于長久以來的客戶競爭，投放成本比較難以控制，比較適合需要快速增加大量曝光率的品牌商。

二、Facebook大家也比較熟悉，Facebook的廣告后臺是2010年剛上線的，當時被很多廣告主指出問題，這是因為Facebook當時的廣告后臺非常不成熟，精準度也非常低，因此導致大量廣告主投入了過高的投放成本。

但是，Facebook在經過幾年的優化與改良后，憑借著龐大的用戶群體以及非常完善的廣告后臺，Facebook已經成為眾多海外PC和移動端最重要的廣告投放平臺之一了，很多選擇海外投放的app都將Facebook當做廣告投放中的重中之重，當然，也將更多的廣告預算放進了Facebook的口袋。下面說一下Facebook的廣告形式，目前Facebook可使用的廣告形式包括鏈接廣告、原生廣告和pc端的傳統廣告等等。

三、選擇HeroAPP原生廣告進行投放，例如獵豹移動所推出的CleanMaster，這款app在以獲得全球超2億日活量用戶的基礎下，更加注重流量的變現化商業價值，在自己是非游戲類app應用的基礎上，對其他的非游戲類app進行推廣時也會得心應手，并且CleanMaster現在在自身app內開放了原生廣告，這種非激勵性的原生廣告僅僅單日就為ZeroLauncher實現全球10萬量級的流量分發，并且用戶的留存率也很可觀，并沒有比Facebook的差。

四、Affiliate網盟是不錯的海外廣告投放媒體資源，Affiliate網盟的優勢就是可以讓廣告主進行靈活的廣告投放，并且有時用很低的成本就可以進行廣告投放，但是Affiliate網盟由于在除了自身有接入各廠商的offer外，還將其他多家的網盟接入offer，這樣就會有媒體質量不可控的隱患出現，需要謹慎投放。

五、Vine是Twitter旗下的一款短視頻分享應用。在推出后不到8個月，注冊用戶數突破4000萬。用用戶可以通過它來發布長達6秒的短視頻，并可添加一點文字說明，然后上傳到網絡進行分享。文芳閣建議企業可以通過這樣的免費平臺來進行360°全視角產品展示，或者發布一些有價值的品牌信息。

2019數據架構選型必讀：1月數據庫產品技術解析

本期目錄

DB-Engines數據庫排行榜

新聞快訊

一、RDBMS家族

二、NoSQL家族

三、NewSQL家族

四、時間序列

五、大數據生態圈

六、國產數據庫概覽

七、云數據庫

八、推出dbaplus Newsletter的想法

九、感謝名單

為方便閱讀、重點呈現，本期Newsletter（2019年1月）將對各個板塊的內容進行精簡。需要閱讀全文的同學可點擊文末 【閱讀原文】 或登錄買粉絲s://pan..買粉絲/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA 進行下載。

DB-Engines數據庫排行榜

以下取自2019年1月的數據，具體信息可以參考買粉絲://db-engines.買粉絲/en/ranking/，數據僅供參考。

DB-Engines排名的數據依據5個不同的因素：

新聞快訊

1、2018年9月24日，微軟公布了SQL Server2019預覽版，SQL Server 2019將結合Spark創建統一數據平臺。

2、2018年10月5日，ElasticSearch在美國紐約證券交易所上市。

3、亞馬遜放棄甲骨文數據庫軟件，導致最大倉庫之一在黃金時段宕機。受此消息影響，亞馬遜盤前股價小幅跳水，跌超2%。

4、2018年10月31日，Per買粉絲na發布了Per買粉絲na Server 8.0 RC版本，發布對MongoDB 4.0的支持，發布對XtraBackup測試第二個版本。

5、2018年10月31日，Gartner陸續發布了2018年的數據庫系列報告，包括《數據庫魔力象限》、《數據庫核心能力》以及《數據庫推薦報告》。

今年的總上榜數據庫產品達到了5家，分別來自：阿里云，華為，巨杉數據庫，騰訊云，星環 科技 。其中阿里云和巨杉數據庫已經連續兩年入選。

6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E輪8000萬美元融資。11月15日，Neo4j宣布企業版徹底閉源：

7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033億美元（9000萬歐元）的價格收購了Apache Flink商業公司DataArtisans。

8、2019年1月11日早間消息，亞馬遜宣布推出云數據庫軟件，亞馬遜和MongoDB將會直接競爭。

RDBMS家族

Oracle 發布18.3版本

2018年7月，Oracle Database 18.3通用版開始提供下載。我們可以將Oracle Database 18c視為采用之前發布模式的Oracle Database 12c第2版的第一個補丁集。未來，客戶將不再需要等待多年才能用上最新版Oracle數據庫，而是每年都可以期待新數據庫特性和增強。Database 19c將于2019年Q1率先在Oracle cloud上發布云版本。

Oracle Database 18c及19c部分關鍵功能：

1、性能

2、多租戶，大量功能增強及改進，大幅節省成本和提高敏捷性

3、高可用

4、數據倉庫和大數據

MySQL發布8.0.13版本

1、賬戶管理

經過配置，修改密碼時，必須帶上原密碼。在之前的版本，用戶登錄之后，就可以修改自己的密碼。這種方式存在一定安全風險。比如用戶登錄上數據庫后，中途離開一段時間，那么非法用戶可能會修改密碼。由參數password_require_current控制。

2、配置

Innodb表必須有主鍵。在用戶沒有指定主鍵時，系統會生成一個默認的主鍵。但是在主從復制的場景下，默認的主鍵，會對叢庫應用速度帶來致命的影響。如果設置sql_require_primary_key，那么數據庫會強制用戶在創建表、修改表時，加上主鍵。

3、字段默認值

BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默認值了。

4、優化器

1）Skip Scan

非前綴索引也可以用了。

之前的版本，任何沒有帶上f1字段的查詢，都沒法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，讓這個查詢使用到索引。其實現原理就是把(f1 = 1 AND f2 > 40) 和(f1 = 2 AND f2 > 40)的查詢結果合并。

2）函數索引

之前版本只能基于某個列或者多個列加索引，但是不允許在上面做計算，如今這個限制消除了。

5、SQL語法

GROUP BY ASC和GROUP BY DESC語法已經被廢棄，要想達到類似的效果，請使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。

6、功能變化

1）設置用戶變量，請使用SET語句

如下類型語句將要被廢棄SELECT @var, @var:=@var+1。

2）新增innodb_fsync_threshold

該變量是控制文件刷新到磁盤的速率，防止磁盤在短時間內飽和。

3）新增會話級臨時表空間

在以往的版本中，當執行SQL時，產生的臨時表都在全局表空間ibtmp1中，及時執行結束，臨時表被釋放，空間不會被回收。新版本中，會為session從臨時表空間池中分配一個臨時表空間，當連接斷開時，臨時表空間的磁盤空間被回收。

4）在線切換Group Replication的狀態

5）新增了group_replication_member_expel_timeout

之前，如果某個節點被懷疑有問題，在5秒檢測期結束之后，那么就直接被驅逐出這個集群。即使該節點恢復正常時，也不會再被加入集群。那么，瞬時的故障，會把某些節點驅逐出集群。

group_replication_member_expel_timeout讓管理員能更好的依據自身的場景，做出最合適的配置（建議配置時間小于一個小時）。

MariaDB 10.3版本功能展示

1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT

1）update連表更新，limit語句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;

MySQL 8.0直接報錯

MariaDB 10.3更新成功

2）update連表更新，ORDER BY and LIMIT語句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;

MySQL 8.0直接報錯

MariaDB 10.3更新成功

參考：

買粉絲s://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911

2、MariaDB10.3增補AliSQL補丁——安全執行Online DDL

Online DDL從名字上看很容易誤導新手，以為不論什么情況，修改表結構都不會鎖表，理想很豐滿，現實很骨感，注意這個坑！

有以下兩種情況執行DDL操作會鎖表的，Waiting for table metadata lock（元數據表鎖）：

針對第二種情況，MariaDB10.3增補AliSQL補丁-DDL FAST FAIL，讓其DDL操作快速失敗。

例：

如果線上有某個慢SQL對該表進行操作，可以使用WAIT n（以秒為單位設置等待）或NOWAIT在語句中顯式設置鎖等待超時，在這種情況下，如果無法獲取鎖，語句將立即失敗。 WAIT 0相當于NOWAIT。

參考：

買粉絲s://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388

3、MariaDB Window Functions窗口函數分組取TOP N記錄

窗口函數在MariaDB10.2版本里實現，其簡化了復雜SQL的撰寫，提高了可讀性。

參考：

買粉絲s://mariadb.買粉絲/kb/en/library/window-functions-overview/

Per買粉絲na Server發布8.0 GA版本

2018年12月21日，Per買粉絲na發布了Per買粉絲na Server 8.0 GA版本。

在支持MySQL8.0社區的基礎版上，Per買粉絲na Server for MySQL 8.0版本中帶來了許多新功能：

1、安全性和合規性

2、性能和可擴展性

3、可觀察性和可用性

Per買粉絲na Server for MySQL 8.0中將要被廢用功能：

Per買粉絲na Server for MySQL 8.0中刪除的功能：

RocksDB發布V5.17.2版本

2018年10月24日，RocksDB發布V5.17.2版本。

RocksDB是Facebook在LevelDB基礎上用C++寫的高效內嵌式K/V存儲引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底層的存儲都是基于RocksDB來構建。

PostgreSQL發布11版本

2018年10月18日，PostgreSQL 11發布。

1、PostgreSQL 11的重大增強

2、PostgreSQL 插件動態

1）分布式插件citus發布 8.1

citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前國內蘇寧、鐵總、探探有較大量使用案例。

買粉絲s://github.買粉絲/citusdata/citus

2）地理信息插件postgis發布2.5.1

PostGIS是專業的時空數據庫插件，在測繪、航天、氣象、地震、國土資源、地圖等時空專業領域應用廣泛。同時在互聯網行業也得到了對GIS有性能、功能深度要求的客戶青睞，比如共享出行、外賣等客戶。

買粉絲://postgis.買粉絲/

3）時序插件timescale發布1.1.1

timescale是PostgreSQL的一款時序數據庫插件，在IoT行業中有非常好的應用。github star數目前有5000多，是一個非常火爆的插件。

買粉絲s://github.買粉絲/timescale/timescaledb

4）流計算插件 pipelinedb 正式插件化

Pipelinedb是PostgreSQL的一款流計算插件，使用這個創建可以對高速寫入的數據進行實時根據定義的聚合規則進行聚合（支持概率計算），實時根據定義的規則觸發事件（支持事件處理函數的自定義）。可用于IoT，監控，FEED實時計算等場景。

買粉絲s://github.買粉絲/pipelinedb/pipelinedb

3、PostgreSQL衍生開源產品動態

1）agensgraph發布 2.0.0版本

agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的專業圖數據庫，適合圖式關系的管理。

買粉絲s://github.買粉絲/bitnine-oss/agensgraph

2）gpdb發布5.15

gpdb是兼容PostgreSQL的mpp數據庫，適合OLAP場景。近兩年，gpdb一直在追趕PostgreSQL的社區版本，預計很快會追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也會得到顯著提升。

買粉絲s://github.買粉絲/greenplum-db/gpdb

3）antdb發布3.2

antdb是以Postgres-XC為基礎開發的一款PostgreSQL sharding數據庫，亞信主導開發，開源，目前主要服務于亞信自有客戶。

買粉絲s://github.買粉絲/ADBSQL/AntDB

4）遷移工具MTK發布52版本

MTK是EDB提供的可以將Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase數據庫遷移到PostgreSQL, PPAS的產品，遷移速度可以達到100萬行/s以上。

買粉絲s://github.買粉絲/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md

DB2發布 11.1.4.4版本

DB2最新發布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下幾方面的改動及增強：

1、性能

2、高可用

3、管理視圖

4、應用開發方面

5、聯邦功能

6、pureScale

NoSQL家族

Redis發布5.0.3版本

MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch

2018年11月21日，MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力開發人員提升工作效率。

MongoDB 公司日前發布了多項新產品功能，旨在更好地幫助開發人員在世界各地管理數據。通過利用存儲在移動設備和后臺數據庫的數據之間的實時、自動的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力開發人員構建更快捷、反應更迅速的應用程序。此前，這只能通過在移動應用內部安裝一個可供選擇或限定功能的數據庫來實現。

MongoDB Mobile在為客戶提供隨處運行的自由度方面更進了一步。用戶在iOS和安卓終端設備上可擁有MongoDB所有功能，將網絡邊界擴展到其物聯網資產范疇。應用系統還可以使用MongoDB Stitch的軟件開發包訪問移動客戶端或后臺數據，幫助開發人員通過他們希望的任意方式查詢移動終端數據和物聯網數據，包括本地讀寫、本地JSON存儲、索引和聚合。通過Stitch移動同步功能(現可提供beta版)，用戶可以自動對保存在本地的數據以及后臺數據庫的數據進行同步。

本期新秀：Cassandra發布3.11.3版本

2018年8月11日，Cassandra發布正式版3.11.3。

Apache Cassandra是一款開源分布式NoSQL數據庫系統，使用了基于Google BigTable的數據模型，與面向行(row)的傳統關系型數據庫或鍵值存儲key-value數據庫不同，Cassandra使用的是寬列存儲模型(Wide Column Stores)。與BigTable和其模仿者HBase不同，數據并不存儲在分布式文件系統如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。

Cassandra的系統架構與Amazon DynamoDB類似，是基于一致性哈希的完全P2P架構，每行數據通過哈希來決定應該存在哪個或哪些節點中。集群沒有master的概念，所有節點都是同樣的角色，徹底避免了整個系統的單點問題導致的不穩定性，集群間的狀態同步通過Gossip協議來進行P2P的通信。

3.11.3版本的一些bug fix和改進：

NewSQL家族

TiDB 發布2.1.2版本

2018 年 12 月 22 日，TiDB 發布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相應發布 2.1.2 版本。該版本在 2.1.1 版的基礎上，對系統兼容性、穩定性做出了改進。

TiDB 是一款定位于在線事務處理/在線分析處理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型數據庫產品。除了底層的 RocksDB 存儲引擎之外，分布式SQL層、分布式KV存儲引擎（TiKV）完全自主設計和研發。

TiDB 完全開源，兼容MySQL協議和語法，可以簡單理解為一個可以無限水平擴展的MySQL，并且提供分布式事務、跨節點 JOIN、吞吐和存儲容量水平擴展、故障自恢復、高可用等優異的特性；對業務沒有任何侵入性，簡化開發，利于維護和平滑遷移。

TiDB：

PD：

TiKV：

Tools：

1）TiDB-Lightning

2）TiDB-Binlog

EsgynDB發布R2.5版本

2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式發布。

作為企業級產品，EsgynDB 2.5向前邁進了一大步，它擁有以下功能和改進：

CockroachDB發布2.1版本

2018年10月30日，CockroachDB正式發布2.1版本，其新增特性如下：

新增企業級特性：

新增SQL特性：

新增內核特性：

Admin UI增強：

時間序列

本期新秀：TimescaleDB發布1.0版本

10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示該版本已可用于生產環境，支持完整SQL和擴展。

TimescaleDB是基于PostgreSQL數據庫開發的一款時序數據庫，以插件化的形式打包提供，隨著PostgreSQL的版本升級而升級，不會因為另立分支帶來麻煩。

TimescaleDB架構：

數據自動按時間和空間分片(chunk)

更新亮點：

買粉絲s://github.買粉絲/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0

大數據生態圈

Hadoop發布2.9.2版本

2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上發布了新的2.9.2版本，該版本進行了204個大大小小的變更，主要變更如下：

Greenplum 發布5.15版本

Greenplum最新的5.15版本中發布了流式數據加載工具。

該版本中的Greenplum Streem Server組件已經集成了Kafka流式加載功能，并通過了Confluent官方的集成認證，其支持的主要功能如下：

國產數據庫概覽

K-DB發布數據庫一體機版

2018年11月7日，K-DB發布了數據庫一體機版。該版本更新情況如下：

OceanBase遷移服務發布1.0版本

1月4日，OceanBase 正式發布OMS遷移服務1.0版本。

以下內容包含 OceanBase 遷移服務的重要特性和功能：

SequoiaDB發布3.0.1新版本

1、架構

1）完整計算存儲分離架構，兼容MySQL協議、語法

計算存儲分離體系以松耦合的方式將計算與存儲層分別部署，通過標準接口或插件對各個模塊和組件進行無縫替換，在計算層與存儲層均可實現自由的彈性伸縮。

SequoiaDB巨杉數據庫“計算-存儲分離”架構詳細示意

用戶可以根據自身業務特征選擇面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向統計分析的執行引擎（例如SparkSQL）。眾所周知，使用不同的SQL優化與執行方式，數據庫的訪問性能可能會存在上千上萬倍的差距。計算存儲分離的核心思想便是在數據存儲層面進行一體化存儲，在計算層面則利用每種執行引擎的特點針對不同業務場景進行選擇和優化，用戶可以在存儲層進行邏輯與物理的隔離，將面向高頻交易的前端業務與面向高吞吐量的統計分析使用不同的硬件進行存儲，確保在多類型數據訪問時互不干擾，以真正達到生產環境可用的多租戶與HTAP能力。

2、其他更新信息

1）接口變更：

2）主要特性：

云數據庫

本期新秀：騰訊發布數據庫CynosDB，開啟公測

1、News

1）騰訊云數據庫MySQL2018年重大更新：

2）騰訊云數據庫MongoDB2018年重大更新：

3）騰訊云數據庫Redis/CKV+2018年重大更新：

4）騰訊云數據庫CTSDB2018年重大更新：

2、Redis 4.0集群版商業化上線

2018年10月，騰訊云數據庫Redis 4.0集群版完成邀測、公測、商業化三個迭代，在廣州、上海、北京正式全量商業化上線。

產品特性：

使用場景：

官網文檔：

買粉絲s://cloud.tencent.買粉絲/document/proct/239/18336

3、騰訊自研數據庫CynosDB發布，開啟公測

2018年11月22日，騰訊云召開新一代自研數據庫CynosDB發布會，業界第一款全面兼容市面上兩大最主流的開源數據庫MySQL和PostgreSQL的高性能企業級分布式云數據庫。

本期新秀：京東云DRDS發布1.0版本

12月24日，京東云分布式關系型數據庫DRDS正式發布1.0版本。

DRDS是京東云精心自研的數據庫中間件產品，獲得了2018年 ”可信云技術創新獎”。DRDS可實現海量數據下的自動分庫分表，具有高性能，分布式，彈性升級，兼容MySQL等優點，適用于高并發、大規模數據的在線交易， 歷史 數據查詢，自動數據分片等業務場景，歷經多次618，雙十一的考驗，已經在京東集團內大規模使用。

京東云DRDS產品有以下主要特性

1）自動分庫分表

通過簡單的定義即可自動實現分庫分表，將數據實際存放在多個MySQL實例的數據庫中，但呈現給應用程序的依舊是一張表，對業務透明，應用程序幾乎無需改動，實現了對數據庫存儲和處理能力的水平擴展。

2）分布式架構

基于分布式架構的集群方案，多個對等節點同時對外提供服務，不但可有效規避服務的單點故障，而且更加容易擴展。

3）超強性能

具有極高的處理能力，雙節點即可支持數萬QPS，滿足用戶超大規模處理能力的需求。

4）兼容MySQL

兼容絕大部分MySQL語法，包括MySQL語法、數據類型、索引、常用函數、排序、關聯等DDL，DML語句，使用成本低。

參考鏈接：

買粉絲s://買粉絲.jdcloud.買粉絲/買粉絲/procts/drds

RadonDB發布1.0.3版本

2018年12月26日，MyNewSQL領域的RadonDB云數據庫發布1.0.3版本。

推出dbaplus Newsletter的想法

dbaplus Newsletter旨在向廣大技術愛好者提供數據庫行業的最新技術發展趨勢，為社區的技術發展提供一個統一的發聲平臺。為此，我們策劃了RDBMS、NoSQL、NewSQL、時間序列、大數據生態圈、國產數據庫、云數據庫等幾個版塊。

我們不以商業宣傳為目的，不接受任何商業廣告宣傳，嚴格審查信息源的可信度和準確性，力爭為大家提供一個純凈的技術學習環境，歡迎大家監督指正。

至于Newsletter發布的周期，目前計劃是每三個月左右會做一次跟進， 下期計劃時間是2019年4月14日~4月25日， 如果有相關的信息提供請發送至郵箱：newsletter@dbaplus.買粉絲

感謝名單

最后要感謝那些提供寶貴信息和建議的專家朋友，排名不分先后。

往期回顧：

↓↓別忘了點這里下載 2019年1月 完整版Newsletter 哦~

谷歌怎么投放廣告

谷歌公司(Google Inc.)成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和謝爾蓋·布林共同創建，被公認為全球最大的搜索引擎公司。

谷歌是一家位于美國的跨國科技企業，業務包括互聯網搜索、云計算、廣告技術等，同時開發并提供大量基于互聯網的產品與服務，其主要利潤來自于AdWords等廣告服務。

1999年下半年，谷歌網站"Google"正式啟用。 2010年3月23日，宣布關閉在中國大陸市場搜索服務。2015年8月10日，宣布對企業架構進行調整，并創辦了一家名為Alphabet的"傘形公司"(Umbrella Company)，成為Alphabet旗下子公司。2015年，在2015年度"世界品牌500強"排行中重返榜首，蘋果和亞馬遜分別位居第二和第三名。2016年6月8日，《2016年BrandZ全球最具價值品牌百強榜》公布，以2291.98億美元的品牌價值重新超越蘋果成為百強第一。 2017年2月，Brand Finance發布2017年度全球500強品牌榜單，排名第一。 2017年6月，《2017年BrandZ最具價值全球品牌100強》公布，谷歌公司名列第一位。

2017年12月13日，谷歌正式宣布谷歌AI中國中心(Google AI China Center)在北京成立。

2018年1月，騰訊和谷歌宣布雙方簽署一份覆蓋多項產品和技術的專利交叉授權許可協議。 2018年5月29日，《2018年BrandZ全球最具價值品牌100強》發布，谷歌公司名列第一位。12月18日，世界品牌實驗室編制的《2018世界品牌500強》揭曉，Google排名第2位。 2019年度全球最具價值100大品牌榜第二位。

業務板塊

包括互聯網搜索、云計算、廣告技術，開發并提供大量基于互聯網的產品與服務，開發線上軟件、應用軟件，還涉及移動設備的Android操作系統以及操作系統谷歌ChromeOS操作系統的開發。

折疊組織架構

Alphabet2014年10月25日，谷歌CEO拉里·佩奇將谷歌核心產品領導權移交給副總裁桑達爾·皮查伊，皮查伊同時還是谷歌Android、Chrome和應用業務主管。

2015年8月10日，谷歌宣布將重組為新控股公司Alphabet，并采用新運營架構 ，把旗下搜索、YouTube、其它網絡子公司與研發投資部門分離開來。 同時谷歌宣布，Alphabet將成為新控股公司的名稱。

2015年10月2日，谷歌宣布實施控股公司重組，Alphabet成為了谷歌的繼任者。從2016年第一季度開始，Alphabet分為谷歌和其它業務兩個部分。谷歌包含互聯網及相關業務、硬件產品和虛擬現實產品的業績。谷歌互聯網及相關業務包括搜索、廣告、地圖、YouTube、Android、Chrome、Google Play等，谷歌硬件產品包括Chromecast、Chromebook筆記本和Nexus手機。“其他投資”部分涉及Alphabet的其他業務，包括Access and Energy、生物科技公司Cali買粉絲、智能家居公司Nest、生命科學公司Verily、Google Ventures（風投機構）、Google Capital（投資基金）和Google X。

折疊覆蓋網絡

美國、中國香港、安圭拉島、安提瓜和巴布達島、阿根廷、澳洲、奧地利、阿塞拜疆、比利時、巴西、英屬維京群島、保加利亞、布隆迪、加拿大、乍得、智利、哥倫比亞、哥斯達黎加、科特迪瓦、古巴、剛果民主共和國、丹麥、吉布提、多米尼加共和國、厄瓜多爾、薩爾瓦多、密克羅尼西亞聯邦、斐濟、芬蘭、法國、岡比亞、格魯吉亞、德國、直布羅陀、希臘、格陵蘭、英屬格恩西、洪都拉斯、中國香港、匈牙利、印度、愛爾蘭、英屬馬恩島、以色列、意大利、牙買加、日本、英屬澤西島、哈薩克斯坦、韓國、拉脫維亞、萊索托、列支敦士登、立陶宛、盧森堡、馬拉維、馬來西亞、馬耳他、毛里求斯、墨西哥、英屬蒙特塞拉特島、納米比亞、尼泊爾、荷蘭、新西蘭、尼加拉瓜、諾福克島、巴基斯坦、巴拿馬、巴拉圭、秘魯、菲律賓、英屬皮特克恩島、波蘭、葡萄牙、波多黎各、剛果共和國、羅馬尼亞、俄羅斯、盧旺達、圣赫勒拿島、圣馬力諾、新加坡、斯洛伐克、南非、西班牙、瑞典、瑞士、中國臺灣、泰國、特立尼達和多巴哥、土耳其、烏克蘭、阿拉伯聯合酋長國、英國、烏拉圭、烏茲別克斯坦、新赫布里底群島、委內瑞拉、越南、朝鮮、伊拉、東薩摩亞。

計算機分哪幾個專業

# 硬件

### 硬件工程師

指在計算機領域里，需要接觸到電路底層的工程師，實際上在電氣領域，在電方向上分為強電和弱電，強電指高壓傳輸，電動機等高電流作為能源動力領域，弱點就是指微電子方向的信息處理領域。計算機硬件工程師的工作范圍在弱電，主要內容主要有PCB設計（印制電路板），ic（芯片）設計，FPGA工程師。往上還包括涉及針對特定硬件做系統開發維護的嵌入式工程。

#### PCB工程師、FPGA工程師、IC工程師

專業術語大家可能不太懂，就舉例一下每種工程師對應的工程產品吧。

PCB工程師的工作就是設計一個高速穩健的交通網絡，把電路板上各個功能不同的模塊連接起來。他們的工作環境如下所示。

FPGA全稱叫現場可編程邏輯陣列，就是理解為一個可以編程的硬件。傳統意義上的集成電路是定制化的，針對特定的需求設計特定的電路板。而fpga可以通過熔斷機制來動態修改電路的結構，達到動態編程的效果，簡單點說，針對一塊FPGA，你可以把他燒制成視頻編碼器，也可以燒制成無線wifi通信模塊。雖然這些算法都可以通過軟件實現，但是硬件實現的效果算法成本更低。開發語言常用的有VHDL（硬件描述語言）。

IC工程師就是設計一個高效運算的大腦，涉及到流水線機制，超頻，最重要的是解決納米級別下電流擾動問題，最大的制約因素也是材料工藝問題。

崗位需求：IC << FPGA = PCB

薪資 ：IC >> FPGA = PCB

#### 嵌入式工程師

**系統級別嵌入式

**

主要是針對特定硬件移植一套操作系統，類似于linux，VxWorks等，甚至于自己開發一個只能滿足需求的未知系統，你需要讀管腳信息，讀時序。但是大部分還是使用成熟的系統移植，自己寫系統一來太慢，二來肯定很多坑。相對來說在這個層面上的人都是大牛。或者做一些驅動開發，比如說，每年讓無數游戲宅剁手的最新NVIDIA顯卡，都需要這個級別的工程師來做相應的顯卡驅動。

薪資水平絕對高，起薪百萬級別，入門門檻也絕對高，業內最強不是在研究所，而是在公司。

**應用級別嵌入式

**

在基于已經能跑的機器上做開發，比如說，操作系統已經提供了最基本的文件管理，內存管理，CPU管理的情況下。你在此基礎上做特定應用的開發。普遍打交道的語言工具是C。本人實驗室其實是這個方向的，有過軍工和國企的一些項目，從這層往上，到架構師之前，本人至少都接觸過一些。能說點自己的感悟，而不是查資料了。

做嵌入式應用開發最蛋疼的不是開發而是調試，在這一層做開發會有各種奇葩問題，比方說你昨天還跑得好好的，今天可能就崩了，可能是硬件問題，虛焊？電容擊穿？電路板電流擾動？也可能是軟件問題，野指針（很少有系統做了虛擬內存，你所有操作都是在實際的內存空間上操作的），內存溢出。

薪水來看，起薪比較低，今年華為給的算是不錯了，能到16K，但是隨著你對業務的熟悉，工資是沒有上限的，最終達到的升級狀態就是系統級別嵌入式工程師。

## 軟件

### 桌面程序工程師

傳統的桌面應用軟件類似于office，瀏覽器啊在PC端上運行的軟件。主流的開發框架有Qt，MFC，.NET。現在還比較強勢的一些桌面應用領域就是微軟的office和桌面游戲公司。以及基于微軟的C#的開發應用，基于QT的C++開發應用。其他的不是特別了解，但是給我的感覺就是這個市場不怎么活躍，招人很少，身邊也沒有認識的人走這條路線。經知友私信補充，這個行業的薪資并沒有隨著互聯網浪潮而有大幅度增長，該知友在.NET平臺下使用C#開發，有5年的從業經驗，15年的薪資水平在11k左右，后來轉行去了android，當然這可能只是個例，有很多厲害的人我們可能不知道，先謝謝這位知友知友了。

### 網絡應用工程師

從google發跡以來，基本上所有新興的巨無霸公司，facebook，bat，amazon都是依賴于互聯網的發展，依賴于這群互聯網應用工程師。同時他們也就是在網上自稱為碼農的這個群體。他們這個群體應該能占到計算機領域70%以上的研發人員。

#### 前端開發

廣義的前端就是指呈現在用戶視覺的領域，直接可以讓用戶感受到的開發，往下會細分為web，andoroid，ios。

#### web前端（h5前端）

web前端指在瀏覽器（包括手機和pc瀏覽器，或者是webview控件，甚至于搭載JS引擎的任意環境）上運行的一系列應用。

傳統意義上的前端主要是指網頁，買粉絲,css,js那一套了，或者再加上買粉絲5,css3。但是最近幾年前端發了很多變化。

這個方向是這幾年的大熱門，隨著機器性能的提高，v8引擎的普及，雖然js和c，java的運算效率還是差上很遠，但是目前來看對于呈現展示內容已經基本夠用，所以，近幾年出現了各種叛逃，比如說買粉絲買粉絲s2d-js來做游戲，react-native來做客戶端啊。同時，隨著大量人才的涌入，特別是這兩年，大量的前端框架，解決方案讓你感覺跟不上時代，講真，兩年前還是JQuery的天下，現在你不知道Vue，Angular都不好意思打招呼。同時由于機器性能的提高和V8引擎的強勁有力，腳本語言的另一個優點就是無須編譯運行，導致了它可以實現一個其他語言無法做到的事情---動態更新，可以在app不發版的情況下動態的大幅度更改它，進一步的增加了JS的需求量。

薪資比起前兩年來看漲了不少，而且市場需求量也很大，基本上任何應用都沒有完全脫離web的框架內。門檻也不算高，但是往下深入一樣會有很多東西要學。

#### android和iOS

android是一個基于linux內核開發的開放源代碼移動操作系統，由Google成立的Open Handset Alliance（OHA，開放手持設備聯盟）持續領導與開發，主要設計用于觸屏移動設備如智能手機和平板電腦。iOS（原名 iPhone OS，自 iOS 4 后改名為 iOS）是蘋果公司為移動設備所開發的封閉源代碼操作系統，所支持的設備包括 iPhone、iPod touch 和 iPad。

目前看來，智能機市場上，android的市場份額在四分之三以上，ios占了大概五分之一，剩下的都是什么塞班，winphone我們應該不用考慮，你應該也不會想做這個的。雖然android和ios市場占有率相差懸殊，但是android工程師和ios工程師基本上能維持相同的人數，所以你如果想從事移動端開發，就業市場來看的話,沒有很大的區別。

技術層面來看兩個其實比較像，主要的區別其實是生態圈的比較。

相應來說，可能android的入門成本門檻比較低，java相對于Object-C，swift來說還是比較流行的，同時，相對于iOS（mac電腦+蘋果手機+一年100刀的開發者賬號）的起始1.5W的投入來看，可能android的競爭會更激烈一些。

由于android的開放性，基于開源的linux開發，所以業內會有很多公司針對于android做所謂的“深度定制”，“適合國人的智能手機”等，那就導致了android的各式各樣，不同的手機廠商在某些細節方面又有不同的理解，倒是android開發最大的一個問題就是適配。同時由于android的權限開放性，他會有很多可以hack的地方，針對android的木馬病毒（360管家）很多，你要考慮到的東西會很多，不過目前來看，android的每次發版，安全性也越來越好，權限管理也越來越規范，以后會越來越好。而iOS的封閉特性，相對來說被發現的漏洞少（并不是不多，我個人覺得絕對比android多），但是每次爆出都是大新聞，它的開發相對來說規范很多，有很多成熟的解決方案，他的主要問題其實是iOS審核這塊，大部分的公司都有過app被appstore斃過的經歷。

另外，最近蘋果公司也在推swift，如果你要做iOS，由于各種歷史問題，OC并不能完全棄掉，但是swift也會成為你求職的考點或者亮點，通過同事的反應來看，swift比OC更爽，它更愿意做swift。

#### 后端開發

后端開發指的是，在為前端提供數據支撐的一個大的總類，包括數據庫，業務邏輯處理，數據處理等。主要的開發語言分兩個方向編譯型語言，java，c/c++等，他的特點就是運行效率高，相同機器配置的情況下能支撐更大的訪問量，適用于超高并發度，比方說淘寶后臺是java，網易游戲騰訊游戲是c++。另一種就是以php、python等解釋性語言，他們的特點就是開發效率高，無需編譯，寫完就能運行，主要針對一些運算量不大的中小型網站，比如說你的個人博客，管理后臺。

##### 運維工程師

特意把它從后端中拿出來，主要是他的開發任務比較少，但是同樣很重要，當數量量達到一定程度，數據庫服務器都有上千臺的時候，就需要專業的人士做做數據維護的工作了，它的工作難度一樣很多，容災備份，熱替換。而且目前的趨勢都是服務化，組件化，虛擬化，一樣有各種難題有待于你去解決。但是從市場需求來看，只有大廠才會招專業的運維工程師，創業公司100臺服務器以下的小公司一般都是托管到各種云，然后由后臺工程師兼任。

##### 通俗意義上的后臺開發

也就是那些經常說自己是業務狗的屌絲碼農，覺得不做架構設計比較low，他們主要的工作就是實現pm的工作需求，比方說雙十一來了，pm說，這個要添加一個搶紅包的功能，然后后臺業務狗就忙起來，要解決高并發下的死鎖啊，重復請求啊，帶寬啊各種功能，當然也需要前端，但是前端并不需要考慮復雜的并發性問題。而如果這些業務狗在處理高并發問題上有所建樹，那么他們就能一步步升級為架構師。那個時候就可以把屌絲碼農的屌絲去掉了。

### 測試工程師

一個產品或者一個新的功能需要上線，必須要經過完備的測試，測試工程師目前其實有兩種，一種是純測試，另一種是他的升級版測試開發工程師，它能在測試的過程的順手把小bug改了而不需要返工。好的測試開發工程師工資也可以比做開發的工資高。

而且你們也不要小看測試這個東西，不要以為你只會點點鼠標看看對不對這么簡單，合格的測試工程師需要熟悉各種測試工具，能自己寫測試腳本，能找到bug，而且還能知道為什么會出現bug。這個工種一般也都是大公司才會配置的，對于小公司來說，一般就是開發人員自己也是自己的測試人員。

### 安全工程師

同樣一個產品或者一個新的功能需要上線，不僅需要要經過完備的功能測試，還有一向就是安全性測試。而由于安全性測試可能需要的知識比較多，所以又會有一個單獨的工種來這個。

或者你們也許更喜歡叫他們黑客（壞孩子），白帽子（好孩子）。他們游走在法律的邊緣，或做著俠士的行為而不為人所知，或調皮搗蛋想整一個大新聞，更有甚者違法牟利。但是必須指出，他們確實互聯網圈子里最有創新精神，反抗精神的人，當然我不是說的那些連腳本都不會寫的工具小子了。我指的是阿桑奇，中本聰（主要是技術吊，思維吊，但是沒做啥好事）。他們是IT圈的安拉，耶穌基督，精神偶像。必須指出，走安全工程師這條路必須得先走一條邊緣線，要想有最好的防守你得先知道別人是怎么進攻的。薪水來看并不是特別有競爭力（不包括黑產）。從業人員這幾年很多看到的情況是好孩子越來越多，但是中國的大環境不是特別好（烏云都被關了）。

### 架構師

從這里往后，已經算是程序員界的高富帥了，可以稱的上是半個科學家。架構師的工作差不多已經基本脫離代碼了，他的主要工具從VIM，EClipse變成了word，ppt。他主要覺得技術選型，針對大容量高并發的問題制定解決方案。基本上他們都是由后臺工程師升級打怪升上來的，好像聽聞業界也有前端工程師升級為了CTO做架構的，但是畢竟還是少數，node的效率還是差了很多。

### 算法工程師

這類人，基本都是大學參加ACM競賽拿過獎，或者本身思維邏輯嚴密性高，數學基礎扎實，算法牛逼。如果你是一個數學系或者物理系的優秀畢業生想轉IT，這個可以作為你的主要方向。這個算是建筑系里的學院派，從學校畢業之后就直接達到了這個等級，起薪很高。

#### 數據挖掘

它的作用就是從一堆數據中挖去你你想要的信息。打個比方，給你2008年到2016年所有的房屋成交量，房屋成交價格，土地成交量，人口增長，銀行貸款利率變化等等很多信息，讓你預測明年房價變化情況。他們就是干這個的，這個工作分三步走，爬數據，建模，寫算法驗證。

爬蟲工程師，就是從各種國家統計局網站，鏈家網站爬去數據，存儲為結構化的數據。

數學建模，建立各種數據之間的影響關系，影響因子。

寫算法驗證，大部分數據挖掘工程師好像都是用python，工具比較多，語法簡單。

難點其實不是在寫代碼部分，而在于建模，如果設計一個有效的模型來量化這些數據間的聯系。其中的影響因子權值就是他們的生命價值所在，所有他們會光榮的把自己稱呼為“調參俠”，顧名思義，就是天天調整參數，讓模型運算結果來匹配實際情況。

薪水很高，一般統計分析局或者大公司才會招人，而且還可以獨立創業，像是知乎很有名的團支書，拿數據打臉的那種牛逼轟轟的人物。

另外再而外介紹一下量化交易，量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。這個是計算機屌絲和金融高富帥融合的比較成功的一個新的工種，通過一個優秀的交易員建立一個理論交易模型，再有程序員實現代碼，這個算是數據挖掘領域比較直接的變現交易，著名的知乎英國五毛，Lightwing（李軼睿）就是從事這個方向的，他們的薪水是按照日來的，關鍵也在于模型建立，而且都是通過技術面分析，確保收益，比如說從10塊錢漲到了10.1塊，即便它很可能漲到11塊，他們也可能就會賣掉（算法策略），然后通過超高頻率的買賣來確保收益，比如說雖然每次買賣只能賺一毛錢，但是他一天內買賣了幾十手，而且大部分都賺了，總的收益可能也會有1塊，所以量化交易也有叫高頻交易的.

#### 人工智能

我好久也沒看過這方面的書了，可能理解有誤。大家經常看到的siri，或者聊天機器人之類的都是屬于這種東西。他的本質還是一個有限自動狀態機，在一個狀態下在很多因素的影響下走向下一個狀態，理論上你把你在三維世界所有的輸入都考慮進去，而且都分別定義了相應的輸出，他是可以做到人工智能的。但是這樣寫出來程序會非常大，電腦跑不動。我個人的理解，基于計算機簡單的01唯一向性，真正意義上的人工智能還是蠻難實現的。比如說之前非常火的李世石大戰阿法狗，在這種特定的應用下，輸入很簡單，圍棋上的落子16*16，狀態也很簡單，2的16*16次方，在這個復雜度下，肯定也是沒辦法枚舉的，他們會有降維算法各種算法來聚類他們的狀態。

#### 深度學習

我們上面所說的數據挖掘會有一個調整參數的過程，而在深度學習領域，他會添加一個正向反饋，讓你的參數由機器自動調整，讓他計算的結果去自動匹配實際的結果。這個就是所謂的機器學習，就是把人為調參的過程讓機器自動完成。

此外，人工智能，深度學習，數據挖掘并不是分開來看的，他們會存在一定程度上的重合。他們其實真正的難點實在各種降維算法，概率論，退火等數學領域。所有說他們算是半個科學家也就是這樣原因了。

#### 性能效率支持

這個才是普遍意義上的互聯網的算法工程師做的事情。比方說，我要求一個數的平方根，現在我們編程很簡單，只需要sqrt（）就可以了，但是你如果看過這個的源碼，你就會驚呼，感興趣自己去搜，他并不是用牛頓萊布尼茲公式做的，它比牛頓牛逼多了，能提高100倍的效率。這只是一個很簡單的例子，在實際應用中，當遇到大運算量的時候，就是他們該出場了。這部分功能其實大部分也是由后臺工程是自己擔任的，但是不排除大公司類似google，fb會特意招ACM來做算法支持，起薪很高。

在這里我特意提一下效率工程的頭面擔當，游戲引擎工程師（目前國內主要使用開源的unity3d）。主要做3D渲染，需要在計算機圖形學方面有較高建樹。類比于工業皇冠上的航天發動機一個級別。游戲開發只是一個特定方向的開發，，一樣有客戶端，web端，pc端，后臺，數據庫運維等。并沒有需要單獨拿出來一個講。不過游戲開發工程師一般來說都是比較累的，但是同樣薪水也是高，陰陽師團隊今年估計年終獎拿100個月我都不稀奇。

### 標準化組織協會會員

這個也算是吧。比如說，美國電子工程協會，3GPP協會。他們主要是制作各種標準化協議。這個級別太高了，在特定領域，全球估計也就幾十個人能做的了主吧。工資多少，人家應該都不在意這個東西。而且大部分還都是國家撥款或者公益組織撥款，反正不是盈利性質的。比如說，TCP/IP協議制定，5G協議制定。我也不知道他們從拿招人，可能是大學教授或者行業領袖吧。

### 量子計算機工程師

這個超級吊，這個是先驅，未來的計算機，至于他們干嘛的，怎么做，別問我，我不知道！！！

營銷職業指南品牌15個關鍵營銷趨勢

作為一個以超快速度發展的多層面職能部門，市場營銷可能是那些對個人和機構如何影響他人做出決定感興趣的人的最佳選擇。當其他內部職能部門支持其努力時，有效的營銷可以很好地保持企業的活力，并幫助其蓬勃發展。

毫無疑問，市場營銷，尤其是數字營銷工作，是需求旺盛的。根據美國勞工統計局(BLS)的數據，營銷經理是2021年收入最高的十大職位之一——盡管受到Covid-19的影響，但需求仍在繼續增長。但營銷不僅是一個非常賺錢的職業。它也是一個高度跨職能和動態的職業，結合了創造力、戰略和分析能力。

在市場營銷方面沒有單一的職業發展途徑。與供應鏈管理職業類似，營銷專業人士在晉升時切換到不同專業的情況并不少見。然而，要晉升到高管職位，中層營銷人員通常必須在營銷部門內發展和磨練他們的專業領域。也就是說隨著你的職業發展，你可能希望專注于營銷的一個特定方面或一個特定領域，在努力將自己定位為社交媒體、數據分析或通信等領域的專家時，你可能會參加專業發展課程。

原文鏈接：買粉絲s://blog.edx.org/marketing-career-guide（一）如何開始營銷生涯：獲得第一份入門級工作的3個技巧

有很多途徑可以開始營銷職業。你可以從入門級角色或實習開始，以自由職業者的身份工作，或利用其他業務職能（如銷售、業務開發、客戶服務或產品開發）經驗中的可轉移技能。

但無論背景如何，你都需要愿意學習新的營銷技能和解決問題的心態。

原文鏈接：買粉絲s://blog.edx.org/marketing-career-guide1.參加營銷課程并獲得認證

你不一定需要市場營銷學士學位才能進入該領域或獲得入門級職位。了解基本的營銷基礎很重要，并且可以在傳統的學位路徑之外學習。例如，有許多在線營銷課程和認證可用（Google、Hubspot和Facebook免費提供營銷認證）。然而，同樣重要的是你的技能和態度。

Frohwein說：“擁有世界上所有認證的人如果態度惡劣，不愿意與他人合作，并真正將自己視為問題解決者的角色，那么他們將成為凈損失。”“技術是可教的，態度是另一回事。”

2.發展專業知識 3.創建投資組合

展示營銷經驗的最佳方法之一是創建投資組合。如果你沒有全職工作經驗，請通過自由職業者或開始一些業余項目來展示你的工作。例如，如果你想成為內容營銷人員，請嘗試自由內容寫作工作。一旦你積累了足夠的經驗并可以展示你的工作和成果，你就可以向雇主推銷自己。

（二）2022年品牌需要注意的15個關鍵營銷趨勢

下面的福布斯文章還強調了目前影響品牌營銷領域的一些最熱門的趨勢，特別是那些預計將在未來幾個月影響營銷戰略和執行的趨勢。

原文鏈接：買粉絲s://買粉絲.forbes.買粉絲/sites/forbesagency買粉絲uncil/2022/04/29/15-key-marketing-trends-brands-need-to-take-note-of-in-2022/?sh=484a741a14bc

1.轉變戰術效果

每個人都可以依賴的一個趨勢是戰術有效性將在一年中發生變化和轉變。必須花時間了解你的品牌的核心以及使你與眾不同的原因，以便你可以在全年轉向的任何渠道中有效地建立您的品牌。

2.發展品牌以適應每個渠道

請注意所有社交媒體，并準備好調整你的樂隊并創造性地發揮作用。品牌必須在每個渠道上呈現正確的氛圍，以吸引目標受眾。TikTok有它的位置，但內容無法匹配你的Facebook廣告——你的視覺聲音必須轉變。它不再是千篇一律的社交游戲，品牌的發展是利用每個渠道力量的關鍵。

3.強調舒適和愉悅

當人們從大流行的噩夢中走出來時，他們正在尋求舒適和愉快：高品質、知名品牌的舒適以及“第二英里”服務或交付的驚喜和喜悅。強調內心平靜、傳統、家庭——與他人聯系的舒適——的品牌會做得很好。那些能夠為客戶體驗增添樂趣的人將會出類拔萃。

4.建立第一方數據策略

開始構建你的第一方數據策略。對于許多組織而言，這首先要評估客戶數據平臺如何適應您的基礎架構。它還包括評估您的第三方數據使用情況以及第三方買粉絲okie、移動設備ID和其他數據隱私法規的棄用可能對其產生的影響。

5.用人工智能推動一對一營銷

人工智能的使用可以成為營銷人員工具箱中強大且易于訪問的組件。一對一的營銷長期以來一直是一個話題。曾幾何時，這感覺就像一個遙遠的幻想。近年來，它以一些有限的形式存在，但現在——在有意義的可行人工智能的支持下——它必將在整個2022年變得越來越容易實現。

6.在數字視頻平臺上使用講故事工具

具體而言，對于2022年，圍繞視頻消費的消費者習慣的巨大變化至關重要。品牌需要將思維從“渠道”調整為“體驗”。當今世界上最大的娛樂平臺是在線、數字和點播。借助這些平臺新興的講故事工具是今年品牌的一項重要工作。

7.探索元宇宙的新前沿

元宇宙是我們物理現實的多方面延伸，游戲、社交網絡、非常規存在和密碼學在這里匯聚，為擁有新數字視角和思維方式的專業人士和企業創造新的途徑、受眾和機會。這是新的前沿——硬盤淘金熱就在這里，雖然風險很高，但進入的門檻依舊很低。

8.使媒體組合適應不斷變化的消費者習慣

調整你的媒體組合以適應不斷變化的消費者習慣。對于電視和數字電視尤其如此。如果你還沒有這樣做，那么現在是測試連接和數字電視媒體購買的時候了。以健康的懷疑態度看待你的媒體混合建模。

9.根據客戶行為進行個性化

如果品牌想保持領先地位，就需要搭上個性化列車。問題是，大多數品牌對真正的個性化是什么或如何實現個性化并沒有清晰的認識。品牌需要分析客戶行為背后的動機。他們會發現這是提升個性化和確保更大品牌親和力的最佳途徑。

10.與創作者長期合作

在Instagram、TikTok和YouTube等平臺上與創作者的長期合作對于建立和維持品牌知名度至關重要。隨著隱私變化改變了營銷格局，品牌現在比以往任何時候都更需要與品牌大使建立牢固的關系，以確保有機內容登陸目標人群。

11.使品牌實踐與消費者價值觀保持一致

消費者比以往任何時候都更了解可持續發展證書，他們正在根據品牌與其個人價值觀的一致性積極做出選擇。為了在這個強大的市場中生存，品牌既需要了解其客戶群的社會價值，又需要對不一致的做法做出真正、切實的改變。

12.通過短視頻建立聯系

短視頻并不是什么新鮮事物，但它在過去幾年席卷了社交媒體世界。在TikTok、InstagramReels和YouTubeShorts之間，它是與您的關注者和更廣泛的受眾建立聯系的主要方式之一。隨著越來越多的公司開始制作自己的短視頻，排除它是一個很大的錯誤。

13.在跟隨趨勢之前做好功課

說每個品牌都應該遵循一個趨勢是短視的。品牌應了解當前趨勢并對其進行教育，并做好功課以了解某種趨勢是否適合其受眾。您的觀眾在TikTok上嗎？如果沒有，請不要在這種趨勢上浪費時間。也就是說，視頻、人工智能和增強現實在B2B和B2C營銷中的使用和流行度繼續增長。

14.在社交媒體上使用付費廣告解決方案 15.講微觀故事

有了TikTok、InstagramReels和YouTubeShorts，每個人的注意力都越來越短。我們需要能夠在前三秒內吸引人們并保持他們的注意力，直到最后得到回報。這可以通過講述微觀故事來非常有效地完成。

我們可以發現，不斷變化和個性化是其中的兩個主題，突出了國際人才在市場營銷領域需要注意的關鍵價值。因此，對市場營銷領域感興趣的中國留學生，需要發展適應性和轉化能力。另一個關鍵點是注意建立和培養關系，這是MC教練可以幫助學員們磨練的能力，因為他們在過去幾年中做得特別好。

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如何快速成為數據分析師

我小時候的理想是將來做一名數學家，可惜長大了發現自己天賦不夠，理想漸行漸遠，于是開始考慮現實，開始做一些人生規劃，我一直在思考將來從事何種職業，專注什么樣的領域，重新定義著自己的職業理想。我現在的職業理想，比較簡單，就是做一名數據分析師。

作者：來源：網絡大數據|2015-05-29 10:24

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我小時候的理想是將來做一名數學家，可惜長大了發現自己天賦不夠，理想漸行漸遠，于是開始考慮現實，開始做一些人生規劃，我一直在思考將來從事何種職業，專注什么樣的領域，重新定義著自己的職業理想。我現在的職業理想，比較簡單，就是做一名數據分析師。

為什么要做數據分析師：

在通信、互聯網、金融等這些行業每天產生巨大的數據量(長期更是積累了大量豐富的數據，比如客戶交易數據等等)，據說到2020年，全球每年產生的數據量達到3500萬億GB;海量的歷史數據是否有價值，是否可以利用為領導決策提供參考依據?隨著軟件工具、數據庫技術、各種硬件設備的飛快發展，使得我們分析海量數據成為可能。

而數據分析也越來越受到領導層的重視，借助報表告訴用戶什么已經發生了，借助OLAP和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發生了，通過dashboard監控告訴用戶現在在發生什么，通過預報告訴用戶什么可能會發生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發展方向起到積極作用，有力推動企業內部的科學化、信息化管理。

我們舉兩個通過數據分析獲得成功的例子：

(1) Facebook廣告與微博、SNS等網絡社區的用戶相聯系，通過先進的數據挖掘與分析技術，為廣告商提供更為精準定位的服務，該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據市場調研機構eMarketer的數據，Facebook年營收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。

(2) Hitwise發布會上，亞太區負責人John舉例說明: 亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦，通過客戶分類，測試統計，行為建模，投放優化四步，運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。

此外，還有好多好多，數據分析，在營銷、金融、互聯網等方面應用是非常廣泛的：比如在營銷領域，有數據庫營銷，精準營銷，RFM分析，客戶分群，銷量預測等等;在金融上預測股價及其波動，套利模型等等;在互聯網電子商務上面，百度的精準廣告，淘寶的數據魔方等等。類似成功的案例會越來越多，以至于數據分析師也越來越受到重視。

然而，現實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息：在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業人員，以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國，受過專業訓練并有經驗的數據分析人才，未來三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級分析人才難尋。

也就是說，數據分析的需求在不斷增長，然而合格的為企業做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數據，直接把數據拿來就用;要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實完全不是那么回事。按俗話說就是：見過豬跑，沒吃過豬肉。

我的職業規劃：

對于數據分析，有一句話說的非常好：spss/sql之類的軟件、決策樹、時間序列之類的方法，這些僅僅就都是個工具而已，最重要的是對業務的把握。沒有正確的業務理解，再牛的理論，再牛的工具，都是白搭。

做一名合格的數據分析師，除了對數據需要有良好的敏感性之外，對相關業務的背景的深入了解，對客戶或業務部門的需求的清晰認識。根據實際的業務發展情況識別哪些數據可用，哪些不適用，而不是孤立地在“真空環境”下進行分析。

為此，我對自己的規劃如下：

第一步：掌握基本的數據分析知識(比如統計，概率，數據挖掘基礎理論，運籌學等)，掌握基本的數據分析軟件(比如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等)，掌握基本的商業經濟常識(比如宏微觀經濟學，營銷理論，投資基礎知識，戰略與風險管理等等)。這些基礎知識，在學校里盡量的學習，而且我來到了和君商學院，這樣我可以在商業分析、經濟分析上面領悟到一些東西，增強我的數據分析能力。

第二步：參與各種實習。研一開始我當時雖然有課，不過很幸運的找到一份一周只需去一兩天的兼職，內容是為三星做競爭對手分析，當然分析框架是leader給定了，我只是做整合資料和往ppt里填充的內容的工作，不過通過兼職，我接觸到了買粉絲行業，也向正式員工學習了很多商業分析、思考邏輯之類的東西。

之后去西門子，做和VBA的事情，雖然做的事情與數據分析無關，不過在公司經常用VBA做一些自動化處理工作，為自己的數據分析工具打好了基礎。再之后去了易車，在那里兼職了一個多月，參與了大眾汽車銷量數據短期預測的項目，一個小項目下來，數據分析的方法流程掌握了不少，也了解了企業是如何用一些時間序列模型去參與預測的，如何選取某個擬合曲線作為預測值。

現在，我來到新的地方實習，也非常幸運的參加了一個央企的碼頭堆場優化系統設計，其實也算數據分析的一種吧，通過碼頭的數據實施調度，通過碼頭的數據進行決策，最后寫成一個可操作的自動化系統。而這個項目，最重要的就是業務流程的把握，我也參與項目最初的需求調研，和制定工作任務說明書SOW，體會頗多。

第三步：第一份工作，預計3-5年。我估計會選擇買粉絲公司或者IT公司吧，主要是做數據分析這塊比較強的公司，比如Fi買粉絲，埃森哲，高沃，瑞尼爾，IBM，AC等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實些，學會在實際中應用所學，學會數據分析的流程方*，讓自己成長起來。

第四步：去自己喜歡的一個行業，深入了解這個行業，并講數據分析應用到這個行業里。比如我可以去電子商務做數據分析師。我覺得我選擇電子商務，是因為未來必將是互聯網的時代，電子商務必將取代傳統商務，最顯著的現象就是傳統零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰。此外，電子商務比傳統的零售商具有更好的數據收集和管理能力，可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。

第五步：未知。我暫時沒有想法，不過我希望我是在一直的進步。

有一位數據分析牛人曾經總結過數據分析師的能力和目標：

能力：一定要懂點戰略、才能結合商業;一定要漂亮的presentation、才能buying;一定要有global view、才能打單;一定要懂業務、才能結合市場;一定要專幾種工具、才能干活;一定要學好、才能有效率;一定要有強悍理論基礎、才能入門;一定要努力、才能賺錢;最重要的：一定要務實、才有reputation;不懂的話以后慢慢就明白了。

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