人民網北京9月28日電 (尹星雲)為迎接新中國成立68週年，昨夜23點，天安門城樓毛主席像進行了每年一次的“換新”工作。在施工人員細心、安全地操作下，舊畫像被緩緩取下，最新繪製而成的毛主席畫像懸掛在了天安門城樓上。來自五湖四海的遊客將能看到天安門城樓上一幅顏色飽滿亮麗的毛主席畫像。
此次更換，施工人員動用了兩輛吊車和一輛貨車。今天0點05分，更換工作完成，整個換像過程持續了1個多小時。
據瞭解，每年國慶節前夕，天安門城樓都要更換新的毛主席畫像，被風吹日曬稍許褪色的舊畫像被取下。畫家將會把舊畫像進行處理，在處理後的畫板上再精心畫出毛主席的新畫像，等到了下一年國慶前夕，再把上一年的舊畫像更換下來。據瞭解，毛主席畫像高6米，寬4.6米，總重量達到1.5噸。
中蘇自從十年論戰後，關係就越來越糟糕了，後來一直到赫魯曉夫下台也沒有好轉的跡象，蘇聯新的領導人對中國的關係路線沒有任何變化。不僅如此，還比赫魯曉夫當政時代更加惡化了。
尤其是中蘇珍寶島戰役後，雙方的關係徹底破裂了。作為一個超級大國的蘇聯豈能嚥下這口惡氣呢，於是蘇聯採取了兩個步驟，首先是在莫斯科舉行了世界共產黨大會，邀請了75個國家的共產黨參加，和中國關係比較好的越南，朝鮮等沒有參加。這次大會的目的就是為了把中國黨開除出共產黨陣營，徹底孤立中國。這是文的一手兒，第二手兒還有武的。
武的方面，也就是蘇聯人的第二個步驟，説起來確實有點嚇人。蘇聯領導人勃列日捏夫等人頭腦發暈，利令智昏，竟然想啓動核武器對中國來一次外科手術式的的核打擊。蘇聯企圖用中程巡航導彈，攜帶幾百萬頓級的核彈，對中國的重要軍事基地和北京，長春，鞍山等重要城市進行核打擊，想把中國軍事設施和核基地徹底給廢了。大京老師不得不説，當年蘇聯的勃列日涅夫真是比赫魯曉夫還要混蛋好幾倍。
當然，蘇聯領導人心裏也很清楚，對一個大國動用核武器進行攻擊在全世界都是一件大事，他們也有擔心和顧慮，他們擔心事後會不會遭遇中國的核報復；美國會不會乘機渾水摸魚和蘇聯打一場世界核大戰；世界輿論會不會一邊倒一同強烈譴責蘇聯。由於有這麼多的顧慮，所以蘇聯領導人心裏其實也沒底，所以就想先摸一摸美國的底牌。於是他們便通過蘇聯駐美大使把蘇聯這個想法透露給了美國。
可是美國政府卻來了個“沉默是金”，一直沒表態，讓蘇聯領導人萬萬沒想到的是，美國的媒體《華盛頓明星報》把這一驚天消息給捅了出來，這件事立即引起軒然大波，被全世界都知道了，美國把蘇聯賣了。
毛主席得知了這個消息後，一分鐘也沒有耽誤，馬上就做出了兩手準備，一方面發動羣眾深挖洞，指示要做必要的應對，馬上行動起來，讓城市的迅速挖掘防控掩體，同時在全民中廣泛進行防止光輻射，核污染的應急練習，以應對隨時可能出現的核打擊。另一方面決定同美國緩和關係，想辦法聯美治蘇，如果能夠聯合美國反制蘇聯，那麼蘇聯絕對不敢輕舉妄動。
周總理來見毛主席彙報情況，總理見到毛主席就説：主席，幾位老帥都認為今年國慶節蘇軍偷襲的可能性很大，今年的羣眾機會還搞不搞了？是不是再研究一下呢？毛主席笑着説道：不搞機會不大好吧，這等於告訴人家我們怕了。集會照常進行，我還要上天安門。我倒是想看看，原子彈的威力有多大。
周總理聽毛主席這樣説，很擔心幾十萬人聚集在廣場上，萬一出現情況，怎麼疏散與隱蔽？天安門上的毛主席和其他領導人，怎樣才能安全地進入地下通道？毛主席看到周總理緊縮雙眉，笑了笑説道：如果實在不放心，我們可不可以放兩顆原子彈嚇唬一下他們呢？讓他們也緊張幾天，等他們明白過來了，我們的國慶節也過完了。周總理聽到毛主席這話，會心地笑了：好，放完後，咱們來個秘而不宣，這就是兵不厭詐。
於是1969年國慶前的9月28和29日，中國成功地進行了第一次地下核試驗和高爆核試驗。也是中國進行的第八次，第九次核試驗。核試驗後，許多國家，尤其是美蘇兩家對都焦急地等待着中國公佈核試驗的消息和結果。然而，中國這次一反常態，消無聲息，媒體一概靜悄悄，連一條新聞都沒發佈。於是蘇聯人就猜測，中國進行的這兩次核試驗大概不是為了獲取什麼成果，而是臨戰前的一種檢測手段，是為對蘇聯可能進行的核打擊兒做的反擊準備。
到了10月1日這天，毛主席和其他領導人一起登上了天安門，檢閲了遊行隊伍。當晚毛主席和中央其他領導人有來到天安門廣場，在羣眾中間席地而坐，興致勃勃地觀看了節日禮花和焰火。大京老師通過記錄片看到毛主席當時那是神態自若，處之泰然，不知道大家有什麼感覺，反正大京老師根本感覺不到有任何危機和風險的存在。
回頭再説美國，美國總統尼克松緊急召見國務卿基辛格商討中蘇之間即將爆發的戰爭，對中蘇可能的大戰作出了評估，經過商討他們一致認為如果中蘇之間真的爆發了核戰爭，對美國將極為不利，尤其是蘇聯可能將進一步蠶食美國在全球的利益。而相比蘇聯，中國的政策與口號是“深挖洞，廣積糧，不稱霸”，表明中國無意與美國爭奪世界霸權，也無意挑戰美國的利益。所以尼克松和基辛格明智地作出了最終的決定：聯中反蘇。尼克松通過熱線明白無誤地告訴蘇聯領導人，美國反對蘇聯對中國動用核武器，如果蘇聯對中國進行核打擊，美國將採取核報復措施。同時，美國又向中國拋來了橄欖枝，表示美國政府願意恢復中斷了的中美大使級華沙會談，願意改善中美關係。
果然，蘇聯得到一旦爆發核戰美國將進行核報復和中美開始緩和接近的信息後，再三權衡利弊，決定放棄對中國進行核打擊的計劃，接受中國提出的進行中蘇邊界談判的建議。一場一觸即發的核戰爭就這樣避免了。
(2017-07-20)
過去的一個世紀，中國這個千年古國，曾有過幾位風雲人物，一度主宰了中國的歷史進程。中國六百年來的政治中心天安門廣 場，見證了中華大地的歷史變遷。天安門城樓上從民國時期開始曾經先後懸掛過袁世凱像、蔣介石像，毛澤東、朱德等中共領導人的照片，並於斯大林逝世時短暫懸 掛過其半身像，其中毛澤東像種類最多。民國時期的天安門掛着蔣介石巨幅像。
蔣介石巨幅像
1949年7月7日，紀念抗戰爆發20週年，天安門城樓上掛着毛澤東和朱德的相片。
1953年斯大林逝世時，天安門城樓正中掛着斯大林半身像，天安門城樓上懸掛着橫條幅“斯大林同志永垂不朽”，肖像兩側各有5面旗幟。1953年斯大林逝世時，天安門城樓正中掛着斯大林半身像。
毛澤東向斯大林像獻花圈
中共領導人在斯大林像前
1949年10月1日懸掛在天安門城樓上的毛澤東像
1950年5月1日懸掛在天安門城樓上的毛澤東像（僅掛了一天）
1953年10月1日至1962年10月1日懸掛在天安門城樓上的毛澤東像
1963年10月1日至1967年5月1日懸掛在天安門城樓上的毛澤東像
1967年10月1日懸掛在天安門城樓上的毛澤東像。
2009年9月27日，工作人員正在對毛澤東像進行更換。按照慣例，天安門城樓的毛澤東像每年至少更換一次。
以下為網友評論：
網友“qzuser”：毛主席像永遠要掛！他對人民的功勞太大了！
網友“鬥地主”：這才是真正的偉人，毛主席這種為國家為人民全心全意奉獻一生的事蹟後世永頌揚。
網友“晨光”：偉大領袖毛主席萬歲！
網友“衣服又瘦了'”：偉大領袖毛爺爺萬歲！
網友“邪道”：我愛毛爺爺
網友“星落天穿”：毛主席是真正代表人民的領袖，毛主席萬歲，人民萬歲
網友“BIOTHERM”：偉大領袖毛主席萬歲！偉大導師毛主席萬歲！偉大舵手毛主席萬歲萬歲萬萬歲！
網友“自由自在^_^”：沒有毛主席沒有新中國，毛主席萬歲！
網友“電鋸驚魂”：偉大領袖毛主席，引領我們向前進。我愛北京天安門……
網友“曹青寧”：永遠是毛主席
(2017-09-14)
如同我上一篇文章《給用户畫了像，又如何》所講的一樣，用户畫像已經人盡皆知了，在貌似滿足用户需求的思想指引下，給用户進行了深入的畫像並加深對用户的理解，但之後又該如何匹配合適的商品最終做到“人貨合一”呢？
很多零售商並沒有深究，往往覺得貨就是貨，賣出去就行，這其實還是自己的本位思想在作祟，沒有做到把最合適的商品呈現給最合適的用户，造成的現象則是：爆款總是斷貨，不好賣的貨總是呆滯，客户看到店鋪裏堆了大量自己並不喜歡的產品時，體驗可想而知。
如何解決上述問題，就需要對自己的商品有深刻的理解，而“商品畫像”則是解決這個問題的必由之路。
商品畫像如同用户畫像一樣，可以簡單理解成是商品海量數據的標籤，根據商品的特徵、設計、功能、口味、波次、價位段、流行度、銷售狀況、促銷力度、銷售渠道差異，將他們區分為不同的類型，然後每種類型中抽取出典型特徵，賦予名字、特點、場景、統計學要素等描述。
而商品畫像的意義則在於可以對商品進行精準的定位，讓不同的商品迅速匹配到處在不同地域、時間、偏好、階層中的消費者，進而去更加優化用户的體驗，同時商品畫像給商品所貼上的各種“標籤”可以驅動後端供應鏈的各種的行為，如預測、補貨、促銷、庫存、採購、生產、物流等等，都是要和這些標籤相匹配，標籤不同，模型不同，流程不同，管理的模式也有所不同，而且一切都是動態的。
讓眾多零售商對“商品畫像”重視程度不足的原因，主要是商品的管理往往扮演的是“幕後英雄”的角色，商品自身沒有消費者自身“上帝”的地位，也沒有場景那麼炫目多彩，商品管理人員甚至有時不會和消費者直接發生接觸，因而常備零售商所忽視，忘了“商品”才是消費者體驗成敗的關鍵所在。
如同自己找到了一個目標，手中用於擊中這個目標的手段（貨）很多，但具體哪種“工具”能夠最經濟、效率最高擊中目標並不非常清楚，好不容易瞭解了手中的“工具”，而“工具”（暢銷款）又缺貨了。
有人説商品畫像挺簡單的，從銷售歷史的Top10和Bottom10的商品清單，就可以看出好賣還是不好賣，好賣多進貨，不好賣少進貨不就行了嗎。
但真的那麼簡單麼？
銷售排行榜上排名第一的商品由於半價促銷帶來大量銷量，或者由於鋪貨相對更廣，就能説一定比第二名、第三名等沒有促銷政策或鋪貨較窄的貨好賣嗎？
以時尚類行業為例，該類商品的一個典型特徵是銷售週期基本上都是在3個月左右，在對商品進行畫像的時候，主要從商品的自然屬性和銷售狀況出發，要考慮商品的顏色、面料、尺碼、價位段、品類、品類結構比、波段規劃、季節性特徵、銷售渠道、銷售區域、門店鋪貨情況、競爭對手錶現、市場容量/佔比、產品生命週期趨勢、供應商支持情況、整體銷售趨勢以及天氣情況，並且依據分類算法模型給不同的商品貼上不同的標籤，來綜合判定不同的商品會適合於什麼類型的消費者，以及商品的暢平滯的情況和原因，並且以上維度是要交叉分析的。
例如渠道和產品維度、渠道和時間維度、產品和時間維度等進行交叉分析，鑑於這些商品上市的複雜度，就需要藉助機器學習的算法來進行分類。
在不同的銷售渠道里銷售的價格未必一樣，面向的消費羣體未必一樣，每家店面鋪貨的情況未必一樣，南北方的氣温不同導致上市的時間會有所不同，而商品品類的結構在不同的區域也會不同，同時供應商的產能制約更是一個不可忽略的因素，如果競爭對手在忙上添亂，更是會讓局勢錯綜複雜，而整體行業數據的分析更是必不可少，所以這時就需要複雜的商品畫像，讓商品的自然屬性和銷售狀態畫像更加清晰的呈現在商品決策者面前。
而零售便利店業態雖然和時尚品零售行業不完全一樣，但也需要清晰的商品畫像，重點考慮的因素包括商品的口味、特徵、功能、天氣、價格、當時活動、門店位置、競爭對手等因素。例如晴天將會導致中午氣温上升，口味清爽、蛋白質高的便當會好賣，或者陰天將導致氣温下降，那麼消費者更加偏向口味濃郁、熱量足、分量大的便當，所以零售商對便當的口味、分量、價位段、適用人羣等要有清楚的認識，同時把便當和天氣的外在因素結合在一起，形成一個完整的商品自然屬性畫像，這樣對於目標消費羣體更有針對性的銷售和備貨。
一旦一個商品被貼上“好賣”的標籤，那麼對於預測要求開始提升，精度一定要高，而庫存則要備足，後端的生產、原材料採購也要保證不出事，確保不斷貨；一旦被貼上“不好賣”的標籤，那就趕快清庫存找後路，防止庫存積壓。
用户畫像是產品的根基，但是“商品畫像”是產品的外延生命力的象徵。
好的產品必須是易於在人羣中推廣的，一句話能講清楚，如何讓商品和消費者進行迅速匹配，同時通過商品畫像來迅速啓動需求鏈管理流程：預測、促銷、補貨、採購、生產、物流、配送等等，讓好賣的商品不斷貨，利潤最大化，讓不好賣的商品趕緊清倉騰位置，不要形成呆滯庫存，這樣整個鏈條從消費者到零售商再到供應商就徹底地由商品給滿意、高效、健康串聯了起來。
[新零售行業峯會來襲！]2016年馬雲在雲棲大會上首提“新零售”，自此“新零售”已成為當下電商界最熱詞，各電商大佬反覆提到“線上線下融合”。如今，無人便利店、無人貨架等模式也上升至新的風口，入局者蜂擁而至……
從舊到新，從傳統到智能，零售經歷着種種變化。對於企業來説，如何做到真正的落地執行？怎樣借力實現銷量和渠道的裂變？現場演講嘉賓將在峯會上碰撞出精彩的火花，這將是一場新零售思想的盛宴。
版權聲明
(2017-09-22)
在中國北京，有一座公墓，那裏安放着很多革命先烈的骨灰。如朱德、彭德懷、陳毅、任弼時等對中國革命做出突出貢獻的革命先烈都被安葬在此處。這不僅僅是榮譽的象徵，更是對他們一生的肯定。然而，有位開國上將，他去世後骨灰被安放在其中，但卻因一件事，在八年之後，骨灰卻又從其中移出，這又是怎麼一回事呢？下面便跟大家細細道來。
首先介紹一下這位開國上將，他便是謝富治將軍，出生於1909年，湖北黃安人。1930年參加紅軍並在第二年加入共產黨。曾在中國革命期間做出過突出貢獻，不僅會打仗，會帶兵，而且還是做政治的一把好手，更是中國共產黨的堅定支持者，毛主席曾經評價道謝富治對共產黨的忠誠是經得起歷史的考驗的。
在1955年授銜儀式上，更是靠着自己的卓著功勳，被授予上將軍銜。建國後，他更是後擔任國家重要職務，如公安部部長、國務院副總理等，更是第一位上將副總理。1972年，他在北京因胃癌去世，當時的天安門為他降半旗意識哀悼，而骨灰盒也被安放在八寶山革命公墓中。
但是在八年後的1980年，黨中央不僅撤銷了謝富治的黨籍，還將他的骨灰從八寶山公墓中請了出來。這又是為何呢。
原來在建國後，他辜負了黨中央對他的信任，參與了林彪、江青等人的反革命活動。製造了大量冤案、錯案。在他在任期間，曾發佈了一條規定《公安六條》，令無數人受到迫害，收到了不公正的待遇，甚至被迫害致死。
在1981年，最高法院判定謝富治為林彪、江青反革命集團的主犯。雖然他的前半生功績令人敬佩，但後半生犯得錯誤也不容姑息。
以下為網友評論：
網友“601320842”：什麼嚴重錯誤？無非就是和“二核”不一條線上的人罷了
網友“丹青居士1”：不過信仰不同
網友“U32774781”：歷史自有公論。
網友“炫目”：小人當道，英雄落淚
網友“U57418035”：半路迷途~
網友“U78571646”：世界上沒有好壞之分只有對錯
(2017-05-25)
焦裕祿，60年代擔任河南蘭考縣的縣長，在崗位上工作兢兢業業，是全國幹部的楷模，焦裕祿在工作中表現出“親民愛民、艱苦奮鬥、科學求實、迎難而上、無私奉獻”的精神，被人們稱為“焦裕祿精神”，1964年焦裕祿病逝於鄭州，年僅42歲，他有個女兒名叫焦守雲。
焦守雲是焦裕祿的二女兒，是焦家兄弟姐妹中最幸運的，因為六個兄弟姐妹，只有他上過學，上學前他跟着奶奶一起生活，焦守雲的人生跟父親一樣，既平凡又充滿意義，父親逝世後第二年，焦守雲來到天安門，受到毛主席的親自接見。
1966年9月15日，焦守雲年僅13歲，她是毛主席請來的客人，從開封來到北京，一路受到最好的待遇，一下火車就被毛主席派過來的人接走，而坐軍用車，在北京住樓房，睡的也是軍用被褥，有大米飯和白菜炒肉吃，出門坐公交車可用代表證免票。
13歲的焦守雲在天安門上，跟毛主席握手，當時她穿着打補丁的衣服，穿着一雙破舊的布鞋，不過精神面貌很好，而且受到毛主席的鼓勵和親切問候，這樣的際遇讓焦守雲成為當時的名人，她決定把父親為人民服務的艱苦作風傳承下來。
1968年，焦守雲年僅15歲，但她報名參軍了，當時的她是個皮膚白皙的女孩，有一雙明亮的大眼睛，鼻頭微翹跟父親焦裕祿挺像，後來到20歲，焦守雲被選為“十大代表”年齡最小的，在戰友眼裏，焦守雲是個活潑有上進心的普通士兵。
焦守雲一生銘記自己是焦裕祿的女兒，每逢父親去世週年紀念日，她都要去紀念父親，並開一次家庭會議，把父親全心全意為人民的精神灌輸下來，後來焦守雲退休後，在河南省焦裕祿精神研究會繼續任職，她希望像父親一樣，盡最大的努力為社會做出貢獻。
2008年奧運會時，焦守雲成為奧運聖火的傳遞員，在開封和女籃第一高中鋒鄭海霞點燃火炬，生活中的焦守雲也很愛體育，雖然現在焦守雲退休了的，但她依舊繼續發光發熱，為社會做出自己的貢獻。
在開會和報告中，焦守雲多次宣傳父親的“焦裕祿精神”，她希望年輕一代更多瞭解父親，讓父親的事蹟流傳下去，鼓勵一代代年輕人，焦守雲還表示，新時代的建設離開父親的“焦裕祿精神”，所以焦守雲常説：“在父親離開的日子裏，我把宣傳父親的事蹟當成自己的責任。”
(2017-08-14)
此公開課為極客公園策劃的「極客公開課•Live」第十四期。本次公開課，我們將邀請到友盟+首席數據架構師&數據委員會會長張金來為大家講解到底什麼是用户畫像，快速建模框架，如何提高用户精準畫像的的準確性，從理論到應用的一起了解用户畫像。
什麼是用户畫像？
用户畫像也叫用户標籤， 是基於用户行為分析獲得的對用户的一種認知表達，也是後續數據分析加工的起點。從認知心理學的角度，用户標籤其實與人認知世界的方式相一致，人為了簡化思考，通常也會通過概念化的方式簡化事物認知，這種概念認知就是標籤。因此，用户畫像的內容可以很寬泛，只要是對人的認知，都可以叫做用户畫像。例如：今天路過這個門口三次的人，也可以是一個標籤，只要他有合適的應用場景。
另外，我們需要從概念上加以區分，用户標籤和用户透視，一個是個體的認知，一個是整體的標籤分佈，二者都經常被人統稱為用户畫像。今天我們在這裏説的用户畫像主要指標籤。
用户畫像的 4 個核心價值
一、市場細分和用户分羣：市場營銷領域的重要環節。比如在新品發佈時，定位目標用户，切分市場。這是營銷研究公司會經常用的方式。
二、數據化運營和用户分析。後台 PV\UV\留存等數據，如果能夠結合用户畫像一起分析就會清晰很多，揭示數據趨勢背後的秘密。
三、精準營銷和定向投放。比如某產品新款上市，目標受眾是白領女性，在廣告投放前，就需要找到符合這一條件的用户，進行定向廣告投放。
四、各種數據應用：例如推薦系統、預測系統。我們認為：未來所有應用一定是個性化的，所有服務都是千人千面的。而個性化的服務，都需要基於對用户的理解，前提就需要獲得用户畫像。
用户畫像的基礎：數據
做好用户畫像需要一定的門檻，一方面是數據的體量和豐富程度，另一方面是技術和算法能力。今天介紹的經驗基礎是[友盟+]數據，首先簡單介紹一下。[友盟+]有覆蓋線上線下的實時更新的全域數據資源，每天大約有 14 億的設備，覆蓋數百萬級的網站和 APP 行為，這個龐大的數據量使得我們有豐富的數據資源來生產用户畫像，同時又要求我們能相應的技術能力來進行處理。
數據是如何生產，變成畫像的？
結合上圖，用户畫像生產流程概覽，我們將用户畫像的生產比喻成一個流水線，就如同將礦石加工成成品的過程。用户瀏覽網頁、使用 APP、線下行為，這些數據都是礦石，需要提煉、加工成為產品，最後還要通過質檢。
這個過程通常有幾個步驟。首先獲得原始行為數據，基於這些數據做特徵抽取，相當於清洗、加工的工作；在機器學習環節，會與外部知識庫有一些交互。實際上機器算法對人的理解，一定要基於知識體系，就好像我們説的概念。比如，機器給人打汽車相關的標籤，一定要首先知道汽車體系有什麼樣的分類，有什麼車型，有這樣的知識系統我們才能把人做很好的標識歸類。
最後，質量檢測，這一步也很重要。一個標籤的質量決定了後期的應用效果，如果前期對人的分析偏了，後期結果就很難做對。
用户畫像生產流程框架
上面講的是概念圖，如果具象到實際操作中，是這樣一個框架流程：
這裏先留三個懸念：
懸念一：從用户行為日誌開始到標籤產出，為什麼有兩條線？
懸念二：標籤體系為什麼只作用在內容標註上？
懸念三：為什麼下面的「評估」過程要特別標註出來？
1、從用户行為日誌開始到標籤產出，為什麼有兩條線？我們把畫像分為兩大類：第一類：統計型畫像；第二類：預測性畫像。
第一類，統計型畫像是客觀存在，這種都是興趣偏好。比如，用户每天都在看汽車新聞、搜索汽車相關的內容，基於這種行為，我們判斷這個用户對汽車感興趣。這些行為是客觀發生的，因此無所謂正確率，也不需要訓練樣本集。
第二類，預測性畫像。需要通過用户行為做預測，像用户的性別預測，尤其是挖掘人的內心態度。比如，用户在消費時，是激進的，還是保守的？有預測就有準確率。所以這裏面有很重要的評估指標，就是正確率，也需要取樣本集。這就是二者的不同，也會有不同的加工流程。
常用的一些標籤體系
再繼續介紹標籤體系，因為很多同學會問到，「我應該建一個什麼樣的標籤體系？什麼樣的標籤體系是比較好的？」通常我們會把它分為四大類：
第一類：人口屬性。比如説性別、年齡、常駐地、籍貫，甚至是身高、血型，這些東西叫做人口屬性。
第二類：社會屬性。因為我們每個人在社會里都不是一個單獨的個體，一定有關聯關係的，如婚戀狀態、受教育程度、資產情況、收入情況、職業，我們把這些叫做社會屬性。
第三類，興趣偏好。攝影、運動、吃貨、愛美、服飾、旅遊、教育等，這部分是最常見的，也是最龐大的，難以一一列舉完。
第四類，意識認知。消費心理、消費動機、價值觀、生活態度、個性等，是內在的和最難獲取的。舉個例子，消費心理/動機。用户購物是為了炫耀，還是追求品質，還是為了安全感，這些都是不一樣的。
如何判斷標籤體系的好壞？
在實際構建標籤體系時，大家經常會遇到很多困惑，我列舉 5 個常見問題。
第一、怎樣的標籤體系才是正確的？其實每種體系各有千秋，要結合實際應用去評估。
第二、標籤體系需要很豐富麼？標籤是枚舉不完的，可以橫線延展、向下細分。也可以交叉分析，多維分析。如果沒有自動化的方式去挖掘，是很難做分析的，太多的標籤反而會帶來使用上的障礙。
第三、標籤體系需要保持穩定麼？不是完全必要，標籤體系就是產品/應用的一部分，要適應產品的發展，與時俱進。比如，以前沒有共享經濟這個詞，今天卻很熱。我們是不是要增加一個標籤，分析哪些人對共享經濟的參與度高？喜歡共享單車、共享汽車。
但是，有一種情況下，標籤要保持穩定。如果你生產的標籤有下游模型訓練的依賴，即我們模型建完後，它的輸入是要保持穩定的，不能今天是 ABC，明天是 BCD。在這種情況下，是不能輕易對標籤體系做更改的。
第四個，樹狀結構 or 網狀結構？樹狀結構和網狀結構從名字上就可以看出其分別。網狀結構，更符合現實，但是層次關係很複雜，對數據的管理和存儲都有更高要求。知乎，如果仔細去看它的話題設置，其實是網狀的。
網狀的特點就是一個子話題，父級可以不止一個，可能有兩個。比如兒童玩具，既可以是母嬰下分分類，也可以是玩具下的分類，它就會存在兩個父節點之下。樹狀結構相對簡單，也是我們最常用的。網狀結構在一些特定場景下，我們也會去用。但是實現和維護的成本都比較高。比如，有一個節點是第四級的，但它的兩個父節點一個是二級，一個是三級，結構異化帶來處理上的麻煩。
第五個，何為一個好的標籤體系？應用為王，不忘初心。標籤是為了用的，並不是為了好玩，最好保證標籤體系的靈活和細緻性。
統計型標籤的生產流程
再回到剛才説的生產流程上。我先結合下面的圖介紹上半邊，統計型的標籤是怎麼去加工的。
首先我們要有行為數據，例如用户每天看 100 篇文章，有 40 篇是體育的，有 30 篇是汽車的，有 20 篇是旅遊的，還有 10 篇其他的。我推測，你比較喜歡體育、汽車、旅遊。
對於這樣的標籤，大概需要什麼流程去做呢？環節一很重要，內容標註。只有知道用户看的內容是什麼，才能統計偏好。環節二，如何基於用户行為做聚合統計和歸一化。
一個經典的標註例子：網頁標註
在做內容標註時，一般會有兩種情況：第一種：有些公司在建自有用户畫像時會很幸運，例如電商、視頻類、音樂類的媒體，它給用户服務的這些內容是已經分類好的。可以直接用內容的標註來做用户行為標註。
但是，對於一些通用型的內容，比如[友盟+]的數據，會有 PC 瀏覽數據、APP 的使用數據，一定要先了解用户喜歡看什麼，才能去做下一步的工作。在這裏面，最複雜，也最典型的就是網頁的內容標註。
標籤的最終生成：行為統計
根據用户的行為，統計標籤數值，歸一化。比如，我們判斷用户是喜歡運動、還是服飾，會將他看來多少相關網頁、使用了多少 APP 進行累加，在除以一個總累積，得到一個標籤得分。
這裏面有幾個點需要關注：
第一、統計量的選取。可能是瀏覽數量、瀏覽時長、瀏覽頻度、複合關係等。舉個複合關係的例子，對於某個商品類目的偏好，你可以將瀏覽、搜索、收藏，購買等行為統計量加權在一起考慮。
第二、個體內的可比性。個體用户的不同標籤間具有可比性。舉個例子，我有兩個標籤：閲讀、旅遊。我的閲讀標籤是 0.8 分，旅遊是 0.6 分，代表我更傾向於去閲讀，而不是去旅遊？如何保證這一點呢？在上面公式裏將個體的行為總和作為分母就可以了。
第三、垂類內的可比性。一個垂類內不同用户的相同標籤具有可比性。
例如，我的動漫得分是 0.8，你的是 0.6，表示我比你要更喜歡動漫。那麼分母就是選取整個動漫類行為的總和。比如説，今天全國用户在 B 站上一共 100 萬小時，你有 1 個小時，你是百萬分之一，他花了 2 個小時，大約是百萬分之二，最後再做一個歸一化，就會產生一個類內可比的得分。
我們剛剛説的是絕對化的值，還有一個簡單的做法就是做排序，基於用户的使用時間做排序，這樣也可以。
但是排序和歸一化到底有什麼不同？排序只代表相對性，而剛才説歸一化代表了強弱， 我的得分是 0.8 和你是 0.6，就表示偏好強度上我比你高了 30%，而排序則不能反映這樣的比例。
11、統計型標籤生產要點回顧
1、行為數據。瀏覽、使用、點擊、購買、LBS 等，通過行為數據反映人的偏好傾向；
2、標籤體系。根據實際需要進行設定。可以參考《消費者行為學》、電商類目體系、應用市場體系、媒體資訊體系等；
3、內容標註。把行為相關的內容抽出來做分析，把標籤體系先打到它們身上，再累積到「人」身上；
4、得分歸一化。明確歸一化的目標，選擇所需的歸一化方法。舉個例子，推薦適合用個體內可比較的得分，不管 A 看會某個內容用了多少時間，A 所看到最多的內容就優先推薦給 A，不用和其他人比較；
但在投放廣告上，就要考慮用户在這個商品上的傾向度有多高，需要用户間可比較的得分。
預測型標籤的生產流程
預測性標籤的生產流程：特徵抽取→監督學習、樣本數據→評估→標籤產出，這也是經典的機器學習流程。
特徵工程
特徵工程，是機器學習的關鍵過程之一。最重要的是提取不同側面的特徵。我們以移動端使用行為可抽取的部分特徵為例：
1、APP 使用事實特徵：用户 30 天內開啓 APP 的天數、用户 180 天內開啓 APP 的天數。這兩個數據都會作為特徵，考慮用户短期和長期的情況。
用户 30 天內使用 APP 時長佔比、用户 180 天內使用 APP 時長佔比。剛才説的是次數，這塊是時長，用户可能反覆打開，但是總時長很短。
2、興趣特徵：雖然信息有損失，但是泛化效果更好。舉個例子，你是 A 站用户，他是 B 站用户，理論上講，如果我們用最底層的數據，你們兩個人是不太一樣的，但某種程度上，他們都是對二次元感興趣的人；
近期用户興趣標籤歸一化值、長期用户興趣標籤歸一化值。用户長短期基於興趣標籤下使用不同 APP 的熵值、歷史某類 APP 時間消耗佔比變動比例。其實反映了我們要看這個分佈，以及分佈的趨勢性，你過去關注度高，現在關注度減弱，和你過去關注度不高，現在關注度高，其實這兩個是完全對應不同的人，這也是我們參考的特徵。
3、設備與環境特徵：近期使用的設備品牌、近期使用的設備型號；工作日時間段內 Wi-Fi 使用時間分佈、休息日時間段內 Wi-Fi 使用時間分佈（工作日與假日的區分）。
模型訓練與結果評估
1、模型選擇。有有監督的分類算法：邏輯迴歸、SVM、決策樹、Bagging、深度學習；
2、二分類 or 多分類。二分類比較簡單，多分類則有不同的拆分策略。舉個例子，把人分為男女，是二分類的問題；分為年齡段，就是多分類的問題，我們在機器學習當中也有不同的做法，OvO（一對一）、OvR（一對其他）、MvM（多對多）。
3、結果評估。評估指標包括：正確率、召回率、應用效果。但是對於統計型標籤來説無正確率，召回率看閾值，今天你只看一個汽車的型號，理論上我也可以給你打一個標籤，但是分值非常低，這個分值到底要不要算做這個標籤的人，要看中選什麼樣強度的人。預測型標籤，一般看 Precision，Recall，F-Score，ROC。
4、Ranking 任務。一類特殊的定製化標籤。針對特定場景，如對電話營銷需要按照可能性排序打電話。套用上述模型，可以用最終得分來做 Ranking。
15、關於標籤評估的延展
標籤的生產不是目的，使用才是。正確率≠效果，舉個例子：喜歡看車不代表是試駕購車的目前人羣。
第一，用户分層的評估。針對於重點人羣進行評估，不同人羣分層進行評估；第二，從全局進行評估。不要只侷限於樣本集合的評估，參看一些全局統計數據。例如，人口屬性的分佈和統計局的結果是否相符？第三，有效果反饋的應用。將標籤直接應用於使用場景中檢驗效果。例如，進行營銷的定向投放，測試點擊率；第四，利用其它數據佐證。使用其他行為數據來驗證標籤的有效性。例如，在電商環境中後續的行為差異來評估顯著性。
一個快速建模框架
我們今天不再強調標籤豐富度，而是快速建模的能力。快速建模怎麼做到？這套系統在[友盟+]比較完備，使得我們收到一個樣本就可以很快訓練模型，這個流程最快 3 個小時就能夠把標籤算出來。
用户畫像的應用
Data -> Insight -> Action->Data->…
第一步，先有數據，就像標籤生產出來，要有數據的過程；第二步，分析，洞察。洞察並不是最終目的，因為洞察只是得到一個結論或者方向；第三步，開始應用；應用後又帶來新的數據，從而形成數據的閉環。舉個例子，廣告怎樣的羣體點擊了，數據被反饋回來，下一個循環可以進行調整，不斷地迭代，優化整個效果。
DIP營銷服務流程
關於上述流程的實際使用，結合[友盟+]DIP 數據智能平台講一下營銷服務流程是如何做的。
左上面是我們一些數據，例如：客户上傳數據後，我們會有一個匹配的過程，把所有數據打通連接。上傳、匹配之後，會對這些數據做人羣分析。比如説寶馬 X1 今年剛上市，他們把去年購買 X1 的用户都上傳上來，我們會分析這樣的用户在哪些方面是有特性的，比如年齡段、地域分佈、收入、偏好。有了這樣的分析後，我們可以選擇相應的人羣，基於歷史的偏好、特徵，然後再去投放；如果中間我們會發現人羣量不夠，最初選擇 10 萬人可以放大到 100 萬人。最後輸出到媒體、RTB 等渠道商。做預算，看效果，將效果數據迴流，再去迭代，以進一步提高投放的精準率。這是我們常用的一個流程。
在舉個實際的例子，如果要做一個新產品的傳播推廣，這時需要做定向投放。我們先要對潛在用户要進行分析，例如對於科技產品非常感興趣的人，我們發現他每天 8、9 點特別活躍，通過進一步分析，他會和哪些媒體做觸達，或者他看不看電視會不會留意到地鐵裏面的廣告，這也是一個觸達渠道，以及看什麼樣類型的，看資訊、社交、八卦，這個不太一樣。要找到受眾，應該到哪找？比如説去這種有態度的網易新聞，還是個性化的今日頭條，或者説騰訊新聞，這都需要進行分析。
基於上面的分析之後，再做結合分析。舉個例子，你對科技感興趣，那你的手機是不是到了更新期，你手機大概用了三年，應該到了更新期，就可以對這樣的特定人進行投放。把人圈出來，投放、曝光，曝光之後我們去看營銷的結果，然後返回來繼續分析，會不會對其他內容感興趣，再去做下一輪分析。
這就是我們之前做的一系列方法的一個應用。
最後關於數據應用我再給出一些通用型的建議：
第一、分析：
1、結合業務場景去選擇分析維度：如果你是給中年婦女推薦保健品，你去分析她們喜歡不喜歡二次元，這就非常説不通了。
2、不要只是簡單的看畫像分佈，一定要做對比。
3、例如，與大盤對比情況：TGI。上圖是我們分析一個 APP 內的購買人羣。紫色的線是人羣的分佈，年齡段的分佈。我們看到 18-30 歲之間的人很多，感覺還不錯。但是，如果你做一下大盤情況，APP 的用户大多是年輕人，因為本身這個產品有一個年齡偏小的分佈特徵。通過分析對比之後發現，TGI 比較高是 30-39 歲的人，這個範圍的人才是在購買人羣裏面是顯著的，這個羣人才是你去做運營活動、投放的人羣。
分析，一定要去做對比，單純看分佈是並沒有太多信息含量。不對比看不出來差異。
4、環節的對比。哪些人我觸達了，哪些人到這裏落地了，哪些人註冊了、哪些人真正瀏覽、哪些是留存、哪些是付費，每一個環節你都可以做這樣的分析。
第二、精準投放（Action）。這是我們今天做標籤非常大的一類應用。這時候大家可能會發現，我們做品牌廣告、效果廣告是不同的，舉個例子，品牌廣告我們就會關心 TA 濃度，關注我投放廣告的人性別怎麼樣、年齡分佈怎麼樣。效果廣告是不一樣的，效果廣告通常很直接，你這個人是不是點了，最終 CTR 高不高，最終購買 ROI 高不高，這種一定是你最直接的興趣是什麼，你什麼性別不重要，我就想知道你要不要。
另外一點，直覺未必靠譜，一定要通過反饋來檢測，就是剛才説我們為什麼要數據閉環，比如説，有一個商品設計者説，我這個產品目標是吸引白領女性，實際上他上市場去賣的時候發現，買他的男性大學生最多，跟他想的根本不一樣。
如果你一直持續的給白領女性做廣告投放，實際上效果可能不是最優的，反而你做校園活動會達到更好的效果。
甚至説，你可以基於你的用户場景做專屬標籤，以及你可以通過人羣放大來做處理。舉個例子説，我今天有新的車型上市，一個方法是，先選取對汽車感興趣的人，或者 SUV 感興趣的人，就可以去做投放，這個效果就可能不是最優的，更優的情況是針對你這個 case，去針對性的做訓練，針對性的選取跟你相關的人，通常效果上比通用的標籤選取更好，這時候我建議如果你特別強調你的效果，就去試試訓練專屬的標籤。
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(2017-09-22)
1949年9月30日，在中南海同仁堂舉行了一場別開生面的宴會。剛剛在第一屆政協會議上當選為中華人民共和國主席的毛澤東盛情款待來自各地進京的代表們。
毛主席喝酒的相片
宴會期間，一個身着藏藍色毛料中山裝、樣貌樸實的代表略帶忐忑，卻又充滿激動地站了起來，雙手高舉酒杯，對離他只隔兩個座位的毛主席喊道：“向毛主席敬酒！”毛主席聽到後，面帶微笑地站了起來一飲而盡。這個向毛主席敬酒的人就是我們今天要介紹的主人公，抗戰英雄曹鐵。
曹鐵老人拿出當年毛主席獎勵他的子彈
1924年8月，曹鐵出生於河南省郟縣堂街鎮曹莊村一個貧困家庭裏，家裏一分地也沒有，為了不被餓死，4、5歲曹鐵就跟着母親出來要錢。
1939年的一天，三個日本兵將在曹莊村將一個羣眾打得遍體鱗傷。當時只有15歲的曹鐵看得非常氣憤，就從家裏拿出一把土槍，對準日本兵就是一槍。過了幾天，又有幾個日本兵來曹莊村燒殺掠搶，在曹鐵的號召下，幾十個村民一起將這些鬼子殲滅，自此曹鐵被村裏人稱作“曹大膽”。
曹鐵老人與毛主席女兒李訥合影
1949年開國大典舉行前，曹鐵因為抗戰和解放戰爭剿匪的功勞，被推舉為解放區農民的代表參加政協會議。
坐火車來到北京後，他第一次見到了周總理並和他握手。在政協會議晚宴上，他又第一個向毛主席敬灑。在其他代表紛紛向毛主席敬酒時，由於毛主席不勝酒力，周總理在旁勸誡：“毛主席不能多喝酒，這一杯就代表大家啦！”於是，曹鐵成了當天唯一一個向毛主席敬酒的人。
曹鐵老人和其他解放區農民代表合影
參加完開國大典回來後，曹鐵曾先後擔任堂街區上李鄉農會主席、長橋區區長、郊縣農協副主席、郊縣農機站站長等職，1980年離休。按照當時的政策，他可以安排一個子女接他的班，擔任領導職務。但曹鐵認為子女們文化程度低，辦不好事情，硬是不讓子女接班。於是到現在，曹鐵的5個兒子1個女兒，一直都是農民，以務農為生。
老人身體現在還很健康
曹鐵老人晚年和四兒子住在老家無院牆的三間簡陋的瓦房裏，屋裏設施很簡單，但老人生活卻非常充實。曹鐵老人的最大願望就是，在有生之年能再一次到北京，到毛主席紀念堂瞻仰毛主席的遺容。
以下為網友評論：
網友“1020871223”：年輕時是好漢，年老了是好人，可敬！
網友“赫連寧”：真英雄
網友“Ferb”：致敬老兵
網友“U21706465”：可敬可嘆，可是現在的時代變了。
網友“叫我黎先生”：希望老人壽比南山
網友“公仲萍”：老一輩的戰士大多不計名利。
網友“U16918803”：老人家要保重身體啊！
網友“U134243395”：向英雄敬禮
網友“U161665292”：向抗日老前輩敬禮，祝你健康長壽
網友“U111306409”：民族英雄，全國解放，農民成了主人！
(2017-07-30)
上帝給你關上一扇門必定會給你打開一扇窗，娛樂圈中好多明星的顏值跟他們的畫工成反比，畫的特別慘不忍睹。
李易峯
李易峯這是還停留在小學一年級的時候，寶寶還小，這樣就不錯。
趙麗穎
趙麗穎畫成這樣你們知道是啥嗎？
突然覺得自己小時候看到的哪吒是假的。
楊洋
這是一個有想象力的童鞋，不過這是憤怒的小鳥還是噴火的小雞？
鄭爽
這就是傳説中的水墨畫。
鹿晗
大概沒人想把自己畫成這樣，鹿晗這是妥妥的在自黑呀。
以下為網友評論：
網友“希望＆旋律”：你更作
網友“糖朵朵”：做作
網友“桃之夭夭灼灼其華”：哈哈，憨憨鹿
網友“毛毛”：鹿晗好可愛啊
(2017-09-15)
1、阿凡提和妻子一起商討謀生之道，力求自己生活過得好一點。
妻子思來想去，最後對阿凡提説：“我們在羊羣通往草場的必經之路上，種許許多多的駱駝刺，當羊羣來回經過的時候，肯定會在駱駝刺上留下很多羊毛。我們把這些羊毛蓄積起來，擀製出一張張漂亮的羊毛氈，然後把氈子拿去賣了再買回一羣雞，這樣我天天就能拾許多許多雞蛋，你再把雞蛋賣了換回一隻羊……”
“與其這樣還不如從那些羊羣裏抓回兩隻羊哩！”阿凡提打斷妻子的話説。
“不，不，不勞而獲不好，再説做賊肯定沒有好下常剛才我説到哪兒了？對了，我們買回了羊再讓它下小羊，然後再用賣羊的錢買回一匹母馬，再讓母馬生一匹馬駒，我騎上小馬駒……”
2、某美女決定下重金讓自己瘦身。花十幾萬元以後，她覺得非常滿意。
回家路上，在報攤，買了份報紙，找錢的時候，她問老闆：“不好意思。你猜我幾歲？”
老闆説：32。
她好高興：47啦!
接着，她去麥當勞。問櫃枱的小姐同樣的問題。
小姐説：我猜29。
她好高興：不是，47啦!
於是，興高采烈的她去街角的統一超市買包口香糖，忍不住又問那裏的櫃枱小姐。
小姐説：嗯，我猜30。
她好得意：47，謝謝!
等公車的時候，她又問旁邊的老頭。
老頭説：我78歲了。眼睛不好，看不出來。不過，年輕的時候有種方法可以確定。如果你讓我把手伸進你的衣服裏，我絕對可以知道你的年紀!
3、......某地的公交車上就設了有刷卡的機器，剛出來的時候人們對這機器就產生了很濃厚的興趣，一位年輕的女士看到許多人都是拿個手提包有些是撅起屁股然後司機就讓他們都過了，這時候女士看到前面一位少婦把屁股一撅然後就找了個位置坐了下來，這位年輕的女士也效仿着前面的少婦，把屁股一撅然後就走了。這時司機把年輕的女士叫住了。
“喂，你還付錢呢？”司機回頭朝那位年輕女士叫了下
“怎麼？什麼意思啊？他們不都把屁股一撅就通過了，我比前面的那位少婦還年輕，她一撅屁股就可以通過，我就不行了啊！我還比她年輕呢！”説完氣忽忽地甩了甩頭髮
4、母女二人蔘觀女兒男朋友的畫展。
母親發現其中一幅裸體人像酷似自己的女兒，便急切的問道：“你沒有光着身子給他畫吧？”
女兒回答：“啊，沒有！”母親聽後，終於放心了。
但是女兒接着説道：“他可能是憑記憶畫的。”
(2017-09-25)