本篇文章给大家谈谈极转多群,以及语音转文字对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站！
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Q1：社群运营的工具有哪些？
一、社群管理工具类
1、wetool
群发工具，是现阶段使用比较广、功能比较强大的一款工具，主要功能介绍：
1）批量推送文字、链接、图片，注意推送间隔设置在40秒左右，以防操作频繁被封号；
2）可快速清理僵尸粉，保证添加的用户都是有效用户；
3）能批量添加好友，进入一个微信群，能够自动给群内人发送好友申请；
4）能设定固定客服话术，能够自动踢出发送特定关键词、链接、名片的人，还能给新加入的人自动群发话术；
2、小U管家
综合性的社群管理工具，将极大地提升社群管理的效率，主要功能介绍：
1）群分组：社群按标签分类，各功能支持选择相应群聊，实现多社群用户管理；
2）群警告：后台设置敏感词及白名单用户，广告骚扰者自动警告、提示，避免垃圾消息轰炸；
3）群数据统计：入、退群数，多群重复人数、群成员拉人，掌握社群形势，描绘社群画像；
4）社群明细：查看每个群的开通时间、群成员数量、发言时间、邀请人进群数量等，群内信息实时把控；
5）素材管理：支持自建素材库，图片、语音、小程序、文件等格式的相关内容随用随取；
3、建群宝
微信群裂变管理工具，可有效减少人工参与，前仔提高微信群拉新效率，主要功能介绍：
1）任务管理：支持按群人数、扫码人数切换自动补群、手动补群；
2）风控管理：24小时自动监控群内容，对于发送敏感信息、群违规内容的用户自动拉黑踢出，支持自定义禁止频繁消息、过长消息等群规则；
3）群管理：支持统计群人数、扫码入群人数、扫码次数统计、自动续费，延长群有效期、后台查看群二维码等多重功能；
4）用户管理：支持群自定义全局黑名单，显示已被拉黑的用户，可在管理中被移除；
5）群发消息：支持对多个群同时批量发送文本和图片等消息；
6）关键词回复：可在后台设置关键词自动回复；
7）素材管理：每个群里有1个机器埋悔败人，在用户进群后，机器人将自动@用户并发送文字和图片等引导消息；
二、社群直播平台类
1、一起学堂
基于微信内最好用的社群直播平台，适合学习型社群进行传播变现，主要功能介绍：
1）可直播：可以微信群内讲课与直播间页面同步。简单说，在微信群内做免费公开课，同时在直播间开通了这个课程，那么在微信群内的课程将会即时同步在直播间内；
2）可录播：在微信群内先将课程录制完毕，然后再保存到自己的直播间内；
3）可重播：将微信群内的课程在其他群内进行重播，对课程的二次播放；
2、荔枝微课弯颤
可以现场直播，也可以录播，群员转发二维码海报也可以自己分销赚钱，主要功能介绍：
1）PPT+语音互动；
2）图文+语音互动；
3）视频+语音互动；
4）视频录播；
5）音频录播；
3、知识星球
帮助社群运营者信息沉淀、知识变现、自主管理，是聚拢和吸粉的一个非常好的平台，主要功能介绍：
1）内容创作者的粉丝管理工具；
2）可以做内容沉淀；
三、设计制作平台类
1、微商水印相机
一款作图、做视频，素材转发的工具，主要功能介绍：
1）批量图片水印；
2）圈框凸显；
3）加文字、马赛克；
4）海报和视频模板；
5）视频加字幕、变速、剪裁、轮播、倒序、拼接；
6）图片视频混拼；
2、创客贴
一款简单易用的线上图形设计工具，主要功能：
1）提供图片素材和设计模板；
2）通过简单的拖拉拽操作就可以设计出海报、PPT、名片、邀请函等各类设计图；
四、问卷调查类
问卷星：是一个问卷调查、测评、投票平台，主要功能介绍：
1）问卷调查；
2）在线考试；
3）360度评估；
4）报名表单；
5）在线测评；
6）在线投票；
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Q2：百群同步工具是个什么软件？
百群同步工具是一款专门针对微商推出的微信群管理辅助软件，具有一键发送，百群同步，万人信息共享，一秒信息即时到达的优势。面向微商的进行推广、营销、培码扒老训、传播服务。
百群同迟升步工具拥有以下功能：
1、一群发送，百群同步转发，万人信息同步。
2、内容及时同步，传达高速高效。
3、消息通知即时覆盖10万人的特有功能。
4、1秒内将微信内容同时同步传播到500个群。
扩展资料：
百群同步工具的实现原理是微信群内“机器人”智能抓取、自动同步转发，达成微信多群转发，通过多群直播技术，将语音、文字、图片、小视频，同步发布到所有微信群中。这一技术出现满足了通过大量语音进行交流的微信营销团队的需求。
对微商团队、在线培训公司也极有利，讲师只需在一个群中讲课，讲课的内容信息瞬间就可以同步转播至多此隐个群，影响了成千上万人。
参考资料来源：百度百科——群同步
Q3：微信群太多怎么管理？
如果是无关紧要的群，那就直接选择消息免打扰就可以了。如果群卖乎还是比较重要的，但是一个人瞎配罩有不能很好的管理的话，建议可以通过借助像聊天狗微信助手这类的第三方工具来进行辅助管理。就可以实现自动发送入群欢迎语、自动发送朋友圈、关键词自动回复、多群管理、关键词拉好友入群、群活互动、定时群发磨闹、多群同步直播、自动踢广告等多项功能。能极大地提升了微信群管理的效率。
Q4：深空网络咨询公司
原神中尘歌壶怎么摆设比较好看?很多玩家可能都不会设计，其实参考璃月吃虎岩地区的建筑群风格摆设就很好看，下面一起来看看吧。
原神尘歌壶璃月吃虎岩建筑群参考
我们都知道尘歌壶的摆设大多来自于大世界的建模，那么苦苦的寻求钻研璃月风格的集市摆设方式，不如直接去我们的大世界采采风。
这篇文章将用来分析璃月吃虎岩地区的建筑群，为大家提供摆设思路，以及方便大家在摆设编辑的过程中查找。
废话不多说，我们开始正文。
随着信任等级提升我们将获得
「岁不我与」下文称作「蓝瓦双层楼」
「笙磬同音」下文称作「绿瓦双层楼」
「月卧檐上」下文称作「平顶单层楼」
以及会在挑战中获得
「客聚如潮」下文称作「蓝瓦单层楼」
而璃月的吃虎岩地区基本都是由上述建筑组合修饰形成的。
让我们开始我们的“吃虎岩一日游”吧，首先离开从绯云坡进入吃虎岩，在落英缤纷的环绕下，迎面我们看见的是岩上茶室，以及另外三处不知名店铺。
岩上茶室由于是特殊建筑，我们直接忽视。岩上茶室左侧的这个店铺我们可以发现是一个「蓝色双层楼」
旁边摆放着货栏，里面放着茶具和瓷瓶，大概是家茶具用品店吧。
岩上茶室的对面
从正面我们可以看出两个「蓝瓦单层楼」以及背后镶嵌着另一类建筑，左侧的这个建筑还伸出来一个窗户，当然这是我们无法实现的。
从后面我们可以看出左边这个背后镶嵌的是「绿瓦双层楼」，而左侧镶嵌的是我们没有的「矮房顶」，后面还会出现
我们继续向南，经过了我们的传送锚点和合成台，我们向万民堂方向进发
此处转角处有烤吃虎鱼店和另一处不知名店铺。显然它们由「蓝瓦双层楼」和「绿瓦双层楼」构成，中间还放了盆栽，路边则是一处摊点，旁边的商铺也可以用后续的摆设完成。
我们看看这个不知名商铺的侧面，
其还镶嵌着「平顶单层楼」，极其巧思，扩大了一楼的空间，二楼则形成露天式阳台的搭配。由于bug修复，我们只能可以通过卡地形的方式实现。
接下来，我们来到万民堂
我们可以看出万民堂由「蓝瓦单层楼」构成，当然游戏设定里「客聚如潮」就是万民堂首创的。旁边则是一处中原杂碎小吃摊。小吃摊的旁边则又有一处「蓝瓦双层楼」
我们来到后面，后方摆放着酒架和水果蔬菜货栏，以充当万民堂的食材酒水存放处，如此摆设，确实巧思。
接下来我们看看对面
这条街由三碗不过岗及其员工休息处还有德安公的钱庄构成。
德安公的钱庄很显然由「绿瓦双层楼」和「矮房顶」
没错矮房顶再次出现，这个恐怕实在没办法实现，我们只能等尘歌壶更新了。
三碗不过岗的员工休息室则是「平顶单层楼」，楼上的盆栽在摆设里也是有的，
就是放上去难实现。
我们再移步东边的街道，这里就是著名的春香窑所在地了。
春香窑，主体由「绿瓦双层楼」和「矮屋顶」构成，侧面有「平顶单层楼」镶嵌方式与先前的建筑不同，位置偏后，露出了四分之三的阳台，更显阳台的面积。「平顶单层楼」前有瓷器货架和蓝棚装饰，蓝棚子在摆设里也是有的。春香窑的楼上也有伸出来凸出的窗户。
旁边这个不知名的店铺则是「蓝瓦双层楼」
后面还有一处不知名的「绿瓦双层楼」
接下来我们走过冒险家协会和寒锋铁器，走进每周都会来作声望任务的港口货仓
仓储区有些货箱堆砌，还有「蓝瓦单层楼」和「绿瓦双层楼」加「矮屋顶」组成仓储区的房屋，承担的应该是工人宿舍或是仓库的功能。
离开仓库，往下走我们来到奸商鱼摊的附近
在鱼摊的后面还有两处房屋，分别由「绿瓦双层楼」和「蓝瓦双层楼」构成，或许是店面，或许是摊主们的房子。
我们再回到传送锚点附近，向西进发，来到璃月港郊区
这里颇有田园风格，油菜田映衬着乡舍，建筑风格未变，却多了一份宁静安详。
这边的乡舍由「平顶单层楼」和一个草棚构成，显得简陋，但却也有功能性齐全的感觉。
旁边的这个建筑群颇似院落，依山而建，形成方形结构，可惜在院子内部没有井或磨子一类东西，也许是考虑到我们跑进去的情况。
院落由两个「蓝瓦单层楼」和一个「蓝瓦双层楼」构成。
到此，“吃虎岩一日游”就到此结束了。
希望能给想要摆设乡镇、集市的壶友们提供帮助。
Q5：极字组四字成语
1. 万怎么组四字成语.
万古长存 万古：千秋万代.指某种好的精神或品德永远存在. 万古长青 万古：千秋万代.千秋万代都象松柏一样永远苍翠.比喻崇高的精神或深厚的友谊永远不会消失. 万古流芳 芳：香，指美名.好名声永远流传. 万古千秋 形容延续的时间极久. 万贯家财 形容家产极丰. 万壑千岩 形容峰峦、山谷极多. 万壑争流 壑：深沟，借指溪流.许多溪水竞相奔流纳衡.形容山中胜景. 万家灯火 家家点上了灯.指天黑上灯的时候.也形容城市夜晚的景象. 万家生佛 旧时指受百姓爱戴的地方官. 万箭攒心 攒：聚集.象万枝箭聚在心上.形容万分伤痛. 万劫不复 佛教称世界从生成到毁灭的一个过程为一劫，万劫就是万世的意思.指永远不能恢复. 万口一谈 千千万万人说同样的话.比喻意见一致. 万籁俱寂 籁：从孔穴中发出的声音；万籁：自然界中万物发出的各种声响；寂：静.形容周围环境非常安静，一点儿声响都。
万籁无声 形容周围环境非常安静，一点儿声响都没有. 万里长城 指我国长城.也比喻国家所依赖的大将.现也比喻人民的军队. 万里长征 征：远行.上万里路的远行.形容极摇远的征程. 万 *** 翼 比喻前程远大. 万缕千丝 千条丝，万条线.原形容一根又一根，数也数不清.现多形容相互之间种种密切而复杂的联系. 万马奔腾 成千上万匹刀在奔跑腾跃.形容群众性的活动声势浩大或场面热烈. 万马齐喑 喑：哑.所有的马都沉寂无声.旧时形容人民不敢讲话.现也比喻沉闷的政治局面. 万民涂炭 涂：泥淖；炭：炭火.万民如同陷入泥淖坠入火海一般.形容广大百姓陷入极端困苦的境地. 万目睽睽 睽睽：张目注视的样子.在众人的注视、监督下. 万念俱灰 所有的想法和打算都破灭了.形容极端灰心失望的心情. 万签插架 形容书籍极多. 万全之策 策：计策、哗迅办法.极其周到的计谋、办法. 万人空巷 空巷：街道里弄里的人全部走空.指家家户户的人都从巷里出来了.多形容庆祝、欢迎等盛况. 万世师表 万世：很多世代，非常久远；师表：表率.值得永远学习的榜样. 百万雄师 为数众多、威武雄壮的军队. 千万买邻 指好邻居的难得可贵. 十万八千里 形容相距极远. 十万火急 形容事情紧急到了极点（多用于公文、电报等）. 亿万斯年 斯：语助词，无义.亿万年.形容长远的年代.旧时多用于祝国运绵长. 八万四千 本为佛教表示事物众多的数字，后用以形容极多. 百万雄兵 人数众多、威武雄壮的军队.同“百万雄师”. 拨万轮千 形容财产众多，花钱以万千计. 拨万论千 形容财产众多，花钱以万千计. 万万千千 形容数量极多. 无万大千 不可以千万计，极言数量之多. 十万火速 形容在紧急情况下动作极快地行事. 千千洞芦做万万 形容为数极多. 一掷百万 指用钱满不在乎，一花就是一大笔. 以一持万 持：把握.形容抓住关键，可以控制全局. 以一知万 从了解一点到推知其他许多事物. 盈千累万 形容数量非常多. 成千成万 形容数量极多. 成千累万 形容数量极多. 成千论万 犹言成千成万.形容数量极多. 论千论万 指成千上万，数量极多. 无千待万 指不计其数；极多.同“无千无万”. 无千无万 指不计其数；极多. 人千人万 形容人多. 说千道万 道：说.指各种各样的说法.后用来形容话说的很多.亦作“说一千道一万”. 说千说万 说了许许多多的话. 熊罴百万 熊罴：两种猛兽，比喻勇猛的武士.勇猛的武士成千上万.形容军队人多将广，英勇善战. 逾千越万 指数字超过千或万.极言其多. 傲睨万物 睨：斜视.斜着眼看一切事物.形容目空一切，什么都瞧不起. 包罗万象 包罗：包括；万象：宇宙间的一切景象，指各种事物.形容内容丰富，应有尽有. 不远万里 不以万里为远.形容不怕路途遥远. 方寸万重 方寸：指心.万重：多话.心里头有千言万语. 扶摇万里 扶摇：急剧盘旋而上的暴风.暴风从下而上盘旋很高，风势急且大. 抚绥万方 抚绥：安定、安抚；万方：万邦，万族.指安定天下. 感慨万端 感慨：因有所感触而慨叹；万端：极多而纷繁.因深有感触而有许多慨叹. 感慨万千 因外界事物变化很大而引起许多感想、感触. 光芒万丈 形容光辉灿烂，照耀到远方. 光焰万丈 光焰：光辉.灿烂的光辉射向远方.原形容诗文美妙，留传后世.现多形容新生事物前程远大. 广厦万间 厦：大屋子.有很多宽敞的屋子.形容受到保护、得到周济的人很多. 计出万全 万全：非常安全周到.形容计划非常稳当周密，决不会发生意外. 阶前万里 远在万里之外，犹如近在眼前.比喻相隔虽远，却象在眼前一样. 惊恐万状 形容害怕到了极点. 经纬万端 比喻头绪极多. 渴尘万斛 形容十分想念. 恐慌万状 形容害怕惊慌到极点. 雷霆万钧 霆：急雷；钧：古代重量单位，三十斤为一钧.形容威力极大，无法阻挡. 离题万里 形容写文章或说话同要讲得主题距离很远，毫不相干. 明见万里 对于外界或远方的情况，知道得很清楚.也比喻人有预见. 排除万难 扫除重重障碍，克服各种困难. 鹏程万里 相传鹏鸟能飞万里路程.比喻前程远大. 气象万千 气象：情景.形容景象或事物壮丽而多变化. 千变万化 形容变化极多. 千变万状 变化繁多，呈现出各种情状. 千仓万箱 形容因年成好，储存的粮食非常多. 千差万别 形容各类多，差别大. 千刀万剐 剐：割肉离骨.一刀一刀将罪犯身上的肉割下处死.形容罪恶重大，死也不能抵罪. 千叮万嘱 再三再四地嘱咐.表示对嘱咐的事情极重视. 千端万绪 形容事情杂，。
2. 四字词语大全 以极字开头的
不白之冤 不卑不亢 不耻下问 不得要领 不出所料 不打自招 不动声色 不寒而栗 不乏其人 不合时宜 不甘示弱 不欢而散 不计其数 不攻自破 不见经传 不共戴天 不苟言笑 不假思索 不拘小节 不拘一格 不堪回首 不可多得 不可救药 不可开交 不可理喻 不可磨灭 不可偏废 不可胜数 不可思议 不可一世 不可逾越 不劳而获 不了了之 不伦不类 不露声色 不毛之地 不谋而合 不能自拔 不求甚解 不屈不挠 不容置疑 不入虎穴焉得虎子 不胜枚举 不识大体 不识时务 不识好歹 不速之客 不同凡响 不务正业 不闻不问 不相上下 不屑子孙 不屑一顾 不学无术 不言而喻 不遗余力 不厌其烦 不厌其详 不以为然 不翼而飞 不亦乐乎 不易之论 不由自主 不约而同 不远千里 不择手段 不折不扣 不知不觉 不知所措 不知所云 不置可否 不治之症 不着边际 不自量力 不足为奇 不足挂齿。
3. 极,四字成语
不知纪极 纪极：终极，限度。原形容贪得无厌。亦表示极多。
词穷理极 穷：完，尽；极：终，到头。把话说完，把理讲透。
殚思极虑 殚：竭尽；虑：思虑。形容用尽心思。
登峰造极 登：上；峰：山顶；造：到达；极：最高点。比喻学问、技能等达到最高的境界或成就。
犯颜极谏 犯颜：冒犯君主或尊长的颜面、威严；极谏：以直言规劝（常用下对上）。敢于冒犯君主或尊长的威严而极力规劝。
昊天罔极 原指天空广大无边，后比喻父母的恩德极大。
河汉无极 河汉：银河；极：尽头，边际。银河广阔，无边无际。比喻言论荒诞不经，难以置信。亦比喻恩泽广大，使人难以。
挥斥八极 挥斥：奔放；八极：八方，极远之处。形容人的气概非凡，能力巨大。
极而言之 从最极端的情况来说。指把话说到头。
极乐世界 佛教指阿弥陀佛居住的地方。后泛指幸福安乐的地方。
极天际地 形容十分高大。
极目迥望 极：尽；迥：远。尽眼力之所及眺望远方。
极目远眺 极：尽；眺：望。尽眼力之所及眺望远方。
极深研几 研：研究，审查；几：细微。形容钻研深刻、细致。
尽态极妍 容貌姿态美丽娇艳到极点。
静极思动 指生活平静到了极点，就希望有所改变。亦指事物的静止状态达到极点，便会向动的方向转化。
乐不可极 享乐不可过分。
乐极生悲 高兴到极点时，发生使人悲伤的事。
否极泰来 逆境达到极点，就会向顺境转化。指坏运到了头好运就来了。
穷极思变 指在穷困艰难的时候，就要想办法改变现状。
4. 带“极”的四字成语有哪些
造极登峰 极深研几 否极泰来 尽态极妍 乐极生哀 否极泰回 穷凶极恶 穷奢极欲 穷极无聊 造极登峯 登峰造极
造句：
1. 他的太极拳已练到登峰造极的地步。
2. 经过多年摸索，爷爷的根雕技术已经达到了登峰造极的水平。
3. 他的绘画水平可谓登峰造极，业界无人不知，无人不晓。
4. 泥人张的泥人彩塑技艺美妙无比，lishixinzhi。登峰造极。
5. 张大千的山水画已经登峰造极，不是随意模彷就学得来。
6. 林小弟年纪虽小，但棋艺已登峰造极，在国际棋赛中屡得名次。
7. 小明的书法已经到了登峰造极的地步，于是在别人面前也变得洋洋得意起来。
8. 获取诺贝尔奖使他的写作生涯达到了登峰造极的地步。
9. 王教授对力学的研究，已达到登峰造极的地步。
10. 当代的鲁迅研究远远没有达到登峰造极的地步。
11. 博尔特的短跑成绩已经达到了登峰造极的地步。
12. 在地球上，能登上圣母峰，算是登峰造极了。
13. 她从小跟随名师学习书法，现在已经到了登峰造极的境界了。
5. “极”字的组词有哪些词语
“极”字的组词有：极端、太极、极致、极目、极度和极限。
1. 极端[ jí duān ]
事物发展所达顶点；达到极点的。
造句：某些干部腐败的根源是极端自私自利。
2. 太极[ tài jí ]
古代哲学家称最原始的混沌之气。谓太极运动而分化出阴阳，由阴阳而产生四时变化，继而出现各种自然现象，是宇宙万物之原。
造句：每天早上，爷爷都会穿着一身宽松的长褂到公园去练太极拳。
3. 极致[ jí zhì ]
最高的造诣。
造句：寒冷到了极致时，太阳就要光临。
4. 极目[ jí mù ]
远望，尽目力所及。
造句：我站在山顶，极目远眺海上日出的景象。
5. 极度[ jí dù ]
表示程度深；极端的。
造句：她的脸上显露出极度兴奋的表情。
6. 极限[ jí xiàn ]
最大的限度。
造句：我觉得自己的耐心已经到了极限，有些控制不住地想发火。
6. 极可组成多少个四字词
否极泰来 极目远眺 极目远望 极天际地 乐极哀来 贵极人臣 极情尽致 乐极生哀 极天罔地 极深研几 极口项斯 乐极悲生 跻峰造极 极情纵欲 极往知来 极天蟠地 极寿无疆 极而言之 计穷力极 极深研几 极古穷今 极本穷源 极恶不赦 乐极生悲 计穷智极 极则必反 计穷虑极 极智穷思 极恶穷凶 极武穷兵 登峰造极 静极思动 极重不反 乐不极盘 乐极则悲 乐极则忧 犯颜极谏 开阶立极 皡天罔极 极重难返 极目迥望 物极必反 无所不用其极 极乐世界 昊天罔极 尽态极妍 无所不尽其极 穷凶极恶 乐极悲来 不知纪极 穷奢极侈 乐不可极。
Q6：《日本蜡烛图技术》读书笔记（卅二）极性转换原则
【极性转换原则，The Change Of Polarity Principle】
过去的支撑水平演化为新的阻力；过去的阻力水平演化为新的支撑。这种极性转换现象的技术潜力的大小，与以下几个方面成正比：
1、市场对过去的支撑/阻力水平曾进行试探的次数；
2、每次试探时的成交量、持仓量的大小。
【市场意义】
极性转换原则在市场中无处不在，为什么这一原则既如此简单、又极其有效呢？因为这条原则建立在坚实的市场心理学原理之上：即当市场的变化与自己的头寸方向相反时，人们作何反应？当人们判断自己可能会坐失市场运动的良机时，作何反应？
第二群市场参与者可能是那些原来搜好持有多头头寸的、但是在之前的抛售行情中被迫止损平仓的人。在这些被止损出局的老多头中，当他们看到价格从B到B1的回升行情时，可能有一部分人会觉得当初判断做多是正确，只不过买入的时机没有掌握好。现在，是买入宴如的时候了。他们希望借此机会证明自己当初的看法是有道理的。于是，等到市场再度向下回落到C点的时候，他们便重新买进，建立多头头寸。
第三群市场参与者可能是那些曾经在A点和B点买入的人。他们也注意到了价格从B到B1的上涨行情，因此，如果有“合适的”价位，他们就可能为已有的多头头寸加码。在C点，市场返回了支撑水平，他们自然就得到了一个合适的价位。于是在C点，又出现了更多的买入者。依此类推，当市场再度向下回撤到D点的时候，自然还能吸引更多的多头入市。
但是，不久之后多头的烦恼开始了。再下一次的价格回落，直接向下跳空突破了A、B、C、D较长时间以来形成的支撑水平。曾经在这些旧的支撑区域建立的多头头寸，现在无一例外地处于亏损状态。他们当然希望以最小的代价来摆脱这些亏损的交易。当市场经过深跌之后又重新上冲到这些多头买入的区域附近时，他们谢天谢地，赶紧乘机平回手上的多头头寸。这么一来，当初在A、B、C、D各点买入的市场参与者，也许现在就变成了卖出者。这一点，正是过去的支撑水平演化成为新的阻力水平的主要缘由。
在过去的多头中，凡是在之前较小的上涨晌漏启行情中没有下决心出清亏损头寸的人，后来就不得不忍受煎熬，眼睁睁看着市场下跌到一个相当低的价位。于是，他们便利用市场的下一轮上涨行情平仓了事（也可能在下跌过程中加仓了头寸，以降低持仓成本，因此反弹的高点有时候会略低于之前的支撑水平），以求解脱。这一情况发生在E点。依此类推，之后在F点出现的情况，同样是基于同样的理由。
上图揭示了支撑水平是如何转化为阻力水平的，而阻力水平转化为支撑水平是同样的道理，只是方向相反而已。
Q7：社群运营的“ 道 法 术 ”
相信做社群的小伙伴都知道，社群在最近几年特别火。尤其在2020年已经成为了每个企业的标配。
既然大家都着手做社群，那么你知道社群营销相比于传统营销有哪些优势吗？我个人认为社群营销有以下四点优势：
1，社群营销的获客成本低： 近几年流量越来越贵，低则几十，高则成百上千。面对如此高昂的获客成本，通过社群裂变获客就可以极大的控制成本，有的企业甚至做到了0成本获客，因此社群无疑是一剂良药；
2，社群营销用户更精准： 社群营销是基于社交关系链，圈子的营销模式。社群是指一群人为了达到同一个目标而共同努力所形成的一个圈子，也就是说，社群里聚集起来的都是有这同一需求的人，用商业术语来说，也就是你的精准用户；
3，社群可以将用户更好的沉淀下来： 以前传统的商业模式是，用户到店来买完需要的产品后，就不会有任何的交集，更多的是一次性买卖。而通过社群的模式将购买或使用我们产品的人沉淀到社群或个人号上，在后期营销中可以直接高效的触达用户。
4，病毒式的传播： 社群的本质是链接，通过网络突破了空间和时间的限制，将人与人之间联系在了一起，而且这种联系通常是基于熟人的联系。出于对于熟人的相对了解，在咨询信息购买产品等方面也更为信任。如果能获得一个用户的信任，那么熟人传播的力量往往会超乎你的想象。
虽然社群拥有这么多优势，但要真正做好社群运营还是挺难的。最近有很多朋友以及做运洞友营的小伙伴们，都说社群运营难，建了群没多久就成了灌水群，死群。
那么到底怎么样才能做好社群呢？我将从社群的“道，法，术”三个方面详细讲解下到底该如何做好一个社群。
先来说下社群的“法”。 我个人认为“法”是社群运营的各种辅助工具，拿微信社群来说，有各种各样的辅助工具，包括社群机器人，社群管理工具，社群直播工具等等。
这些工具的出现，极大的提高了我们的工作效率，同时利用这些工具可以极大的调动社群用户的积极性，比如有的工具有积分功能，那么我们就可以利用积分功能设计一个简单的积分激励体系，以此来提升社群的活跃度，增强用户粘性。
接下来说说社群的“术”。 那怎么理解术呢，你可以将它理解为社群运营当中的一些策略，手段。
举个简单的例子，社群不活跃的时候，群内除了所能提供的价值，是否也可以考虑做一些促活的活动来提升社群活跃度呢？同样，社群要推出一款新产品，在推出新产品前，我们是否可以在社群内进行大量的宣传，营造好的群氛围，通过设置悬念，调动社群成员的好奇心，最后在合适的时间段推出新品，安排水军，造成火爆的场景，激发成员的从众心。这样效果是不是会更好一些呢。
再来说说最重要的社群的“道”，也就是社群的转化变现。
组建一个社群前，你一定要提前想清楚社群的定位，用户定位，以及社群所提供的价值及服务，这些是社群变现的关键，如果没有确定这些，那么你一定是做不好社群的。那么究竟应该如何利用社群快速变现呢？
1，利用社群的服务变现：比如我做的是一个资源互换社群，这个社群里面有各种资源，而纳橡槐由于要进这个社群就需要支付一定的费用，那么这就是一个最简单的付费模式。
2，当然也有其他的模式，比如现在大家最常见到的卖货社群，通过优惠，特价等吸引一大批用户，进而通过社群销售卖货。
但是面对当下越来越精明的用户，有时候特价，优惠也失去了他们特有的效用，那么更多的就需要你去深入用户，不断挖掘用户的核心需求，从而以特定的服务或者产品解决用户的某项需求来实现变现。
总结，社群是以社交关系链为基础的营销工具 。通过社群可以低成本快速实现用户增长，最终完成变现。陈勇在他的书中有这么一句话“好的创业方向一定是发现很多人对某个事情有抱怨，某些需求没有被满足的时候”。那么这句话对于社群同样适用，好的社群，一定是能够给用户带来价值，能够满足用户需求的！
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Q8：3.3-用户分群分析
| 导语 在产品的增长分析当中，想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道其中差异较大的细分群体。 用户分群方法，能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。
一、 用户分群的应用场景
在日常的数据工作中，我们经常接到这样的需求：想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道具体是哪些人符合这些条件。后查看这些人的数据导出用户名单，针对性的发送tips消息。有时还想进一步查看某些人在使用某功能上的具体操作行为。用户分群，就是用来满足这启衡类需求的工具方法，它能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。
如用户画像分群，核心价值在于精细化的定位人群特征，挖掘潜在的用户群体。使网站、广告主、企业及广告公司充分认知群体用户的差异化特征，根据群体的差异化特征，帮助客户找到营销机会、运营方向，全面提高客户的核心影响力。
二、 用户分群
类型 一 ：不分群 ，如全量活跃用户投放，群发短信等，缺点是没有针对性，容易引起用户反感。
类型 二 ：用户基本信息分群 ，如根据用户注册的信息分群。相比不分群，这种方法已具备一定的针对性， 但是由于对用户不是真正了解，产生不了很好的结果预期。
类型三：用户画像分群 ，如年龄、性别、地域、用户偏好等，画像建设的焦点是为用户群打“标签”，一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，最后将用户分群的标签综合，即可勾勒出该用户群的立体“画像”。画像分群让我们真正了解了用户的某些特征，对业务推广帮助很大。
类型四：根据用户行为进行分群 ，此阶段会在画像分群的基础上关注用户的行为特征, 如根据用户的注册渠道和活跃习惯，制定不同的营销推广策略。
类型五：聚类和预测建模分群 ，聚类建模可以根据用户的综合特征指标，将用户分为不同的群体，如将用户划分为娱乐型、挂机型、社交型、办公型等；预测建模即尝试去猜测用户下一步的态度与行为（例如想知道什么，想做什么）。正因如此，它对将复杂的行为过程变为营销自动化，是十分有帮助的。
三、 常见的用户分群维度
1. 统计指标：年龄，性别，地域
2.付费状态：免费，试用，付费用户
3.购买历史渗祥：未付费用户，一次付费用户，多次付费用户
4.访问位置：用户使用产品的区域位置
5.使用频率：用户使用产品的频率
6.使用深度：轻度，中度，重度用户
7.广告点击：用户点击了广告 vs 未点击广告
四、 常用的聚类分群方法介绍
上面介绍了一些关于分群的方法和思路， 接下来重点讲解一下用户聚类分群，聚类分群可分为层次聚类（合并法，分解法，树状图）和非层次聚类（划分聚类，谱聚类等），而较常用的互联网用户聚类方法为K-means聚类方法和两步聚类法（均为划分聚类） 。
聚类分析的特征 ：简单、直观；
主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者 的主观判断和后续的分析；
不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到若干类别的解；
聚类分析的解依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。
研究者在使用聚类分析时应特别注意可能影响结果的各个因素。
异常值和特殊的变量对聚类有较大影响
当分类变量的测量尺度不一致时，需要事先做标准化处理。
聚类分析的弱点：
聚悄喊做类是一种无监督类分析方法，无法自动发现应该分成多少个类；
期望能很清楚的找到大致相等的类或细分市场是不现实的；
样本聚类，变量之间的关系需要研究者决定；
不会自动给出一个最佳聚类结果。
聚类分析的应用过程：
（1）选择聚类变量
在选取特征的时候，我们会根据一定的假设，尽可能选取对产品使用行为有影响的变量，这些变量一般包含与产品密切相关的用户态度、观点、行为。但是，聚类分析过程对用于聚类的变量还有一定的要求： 1.这些变量在不同研究对象上的值具有明显差异；2.这些变量之间不能存在高度相关。
首先，用于聚类的变量数目不是越多越好，没有明显差异的变量对聚类没有起到实质意义，而且可能使结果产生偏差；其次，高度相关的变量相当于给这些变量进行了加权，等于放大了某方面因素对用户分类的作用。识别合适的聚类变量的方法：1.对变量做聚类分析，从聚得的各类中挑选出一个有代表性的变量；2.做主成份分析或因子分析，产生新的变量作为聚类变量。
（2）聚类分析
相对于聚类前的准备工作，真正的执行过程显得异常简单。数据准备好后，导入到统计工具中跑一下，结果就出来了。这里面遇到的一个问题是，把用户分成多少类合适？通常，可以结合几个标准综合判断： 1.看拐点（层次聚类会出来聚合系数图，一般选择拐点附近的几个类别）；2.凭经验或产品特性判断（不同产品的用户差异性也不同）；3.在逻辑上能够清楚地解释。
（3）找出各类用户的重要特征
确定一种分类方案之后，接下来，我们需要返回观察各类别用户在各个变量上的表现。根据差异检验的结果，我们以颜色区分出不同类用户在这项指标上的水平高低。如下图，红色代表“远远高于平均水平”，黄色代表“平均水平”，蓝色代表“远远低于平均水平”。其他变量以此类推。最后，我们会发现不同类别用户有别于其他类别用户的重要特征。
五、 K-means聚类在QQ用户分群中的应用案例
在本案例中，我们首先来看最常用的K-Means聚类法（也叫快速聚类法），这是非层次聚类法当中最常用的一种。因其简单直观的计算方法和比较快的速度（相对层次聚类法而言），进行探索性分析时，K-Means往往是第一个采用的算法。并且，由于其广泛被采用，在协作沟通时也节省了不少用于解释的时间成本。
1. K-means的算法原理：
1. 随机取k个元素，作为k个簇各自的中心。
2. 计算剩下的元素到k个簇中心的相似度，将这些元素分别划归到相似度最高的簇。
3. 根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。
4. 将全部元素按照新的中心重新聚类。
5. 重复第4步，直到聚类结果不再变化，然后结果输出。
假设我们提取到原始数据的集合为(X1, X2, …, Xn)，并且每个Xi为d维的向量， K-means聚类的目的就是，在给定分类组数k（k ≤ n）值的条件下，将原始数据分成k类，S = {S1, S2, …, Sk}，在数值模型上，即对以下表达式求最小值（μi 表示分类Si 的平均值）：
2. QQ用户分群背景和目标:
QQ日登录用户超过5亿，覆盖社会各种群体（不同年龄、不同行业、不同兴趣等），需要将大盘用户进行一定细分，然后针对性的开展运营活动。
3. 聚类变量选取: 用户画像特征、用户状态特征、用户活跃特征
4. 聚类分析和结果： 通过 相关性分析和变量重要性分析 ，剔除部分效果差的变量，然后对剩余11个变量进行多次训练（目标聚类个数，参与的变量，组内个体差异容忍度），最终得出聚类结果
5. 结果解读和命名
聚类1特征：年龄未知或低龄，好友少，活跃度和使用粘性都极低 【低端低龄群体】
聚类2特征：年龄偏小，前台在线和消息活跃均比较高 【学生活跃群体】
聚类3特征：平均27岁左右，PC端和手机端活跃度均非常高 【职场高粘性群体】
聚类4特征：平均28岁左右，前台在线和消息活跃都极低 【职场低粘性群体】
聚类5特征：年龄较高，手机在线时长高，但消息沟通极少 【高龄低活跃群体】
六、 两步聚类和k-means聚类的效果对比
前面谈到的K-Means聚类法有简单、直观和快速的优点。但是其缺点是只能采用数值型变量，不能包含类别变量，并且对 异常值非常敏感，离群值很容易严重影响聚类结果 。并且，当数据集比较大（在腾讯，这种情况很常见），不能把所有数据点都装进内存的时候，K-Means就无法在单机上运行。而两步聚类法则克服了以上缺点，可以包含类别变量和数值型变量，并且当硬件条件不足或数据集非常大时，都能顺利运行。这种两步聚类法可以看成是改进版BIRCH聚类算法和层次聚类法的结合，先用BIRCH算法中的“聚类特征树”做预聚类，形成子类，然后把子类作为输入，做层次聚类。
1. 两步聚类的原理：
第一步：预聚类过程：
构建聚类特征树（CFT），分成很多子类。
开始时，把某个观测量放在树的根节点处，它记录有该观测量的变量信息，然后根据指定的距离测度作为相似性依据，使每个后续观测量根据它与已有节点的相似性，放到最相似的节点中，如果没有找到某个相似性的节点，就为它形成一个新的节点。在这一步当中，离群点将会被识别并剔除，不会像在K-Means当中那么容易地影响结果。
第二步：正式聚类：
将第一步完成的预聚类作为输入，对之使用分层聚类的方法进行再聚类（以对数似然函数作为距离的度量）。每一个阶段，利用施瓦兹贝叶斯信息准则（BIC）评价现有分类是否适合现有数据，
并在最后给出符合准则的分类方案。
可自动确定或者根据业务需要人工指定分类数目；
3. 两步聚类的效果对比：
对第六点同样的数据进行两步聚类，得到模型最优结果如下
6. 两步聚类结果解读
聚类1特征：年龄未知或低龄，好友少，活跃度和使用粘性都极低 【低端低龄群体】
聚类2特征：年龄偏小，前台在线和消息活跃均比较高【学生或新入职场高活跃群体】
聚类3特征：平均24岁左右，在线和消息活跃均较低 【青年低活跃群体】
聚类4特征：平均25岁左右，在线超高但活跃很低 【青年挂机群体】
聚类5特征：平均28岁左右，手机使用较少但PC活跃很高 【职场办公群体】
聚类6特征：年龄较高，手机在线时长高，但消息沟通极少 【高龄低活跃群体】
七、 业务案例 – 通过K-Means聚类，挖掘特殊行为模式的手机QQ客户群
1. 业务需求
在本案中，产品经理希望了解登录不活跃手机QQ用户的行为模式，并且能针对不同的行为组合，对庞大的用户群体进行细分，从而关注不同群体的不同需求，甚至挖掘垂直领域需求，从而在产品或运营侧采取措施，拉活沉默用户，提高DAU。
2. 分析目标
1. 发现手Q使用行为模式异于大盘典型用户的细分群体
2. 粗估每个细分群体的用户数量
3. 了解每个细分群体的行为特征和用户画像
4. 基于上述结果，在拉活方面，提出产品或运营建议或明确进一步探索的方向
3. 分析过程
a) 特征提取
分析聚焦于用户在手机QQ的点击行为，例如删除消息，查看好友资料页面，点击好友动态按钮等，于是我们从用户的点击上报信息着手，对每个用户的点击次数进行加总。在本例中，考虑到用户行为的典型性，选取了4个完整的周，共28天的数据，并且时间窗当中无任何节日。另外，考虑到计算性能和探索性分析需要反复迭代的场景，只从QQ大盘当中随机抽取千份之一的用户作为代表。
b) 特征筛选
在特征提取阶段一共提取了接近200个 功能点的点击数据 。但是这些特征当中，有些覆盖面非常低，只有百份之一的用户在28天当中曾经使用，这些低覆盖的特征会首先被去除。
另外，前面谈到高度相关的变量也会干扰聚类过程，这里对所有特征对两两进行计算 皮尔逊相关系数 ，对高相关特征（相关系数大于0.5）则只保留其中保留覆盖面最广的特征，以便最大限度地体现用户差异。
c) 特征改造-探索
经过上面两步后，笔者曾进行过多次聚类探索，但无一例外，聚类结果都呈现出一个超级大类搭配数十个非常小的小类（几个或十几个用户）。这样的结果，显然与我们的分析目标是想违背的。其一，这里挖掘出的小群体体积太小，从业务角度来说没有价值；其二，超级大类基本等同与大盘用户，没有能找出其中的用户差异。
为什么会有这样的结果呢，主要是因为点击行为基本上遵循的是 幂分布 ，大量用户集中在低频次区间，而极少量用户却会有极高的频次，这样在典型的聚类算法中，高频次用户都会被聚集成人数极少的小类，而大量的低频词用户就会被聚集成一个超级大类。
对于这种情况，典型的解决方法是 对频次取对数 ， 使幂分布转化为近似的正态分布再进行聚类 ，在本次研究中，取自然对数后，聚类效果仅有少量改善，但仍然停留在一个超级大类加上若干人数极少的小类的情况。背后原因，是点击行为数据的特点之一：核心功能和热门项目，例如聊天框、好友动态按钮等点击人数极多，而 相对冷门的功能则有大量的0值 。这样的情况下，取对数是没有改善的。
回到本次分析的目标当中，我们需要“发现手Q使用行为模式异于大盘典型用户的细分群体”，如果丢弃这些冷门功能只看热门选项，则无法找出一些相对小众的行为模式达成分析目标。而这种数值稀疏的情况则让笔者想起了文本分类。在文本分类的词袋模型当中，每个“文档“的词向量同样存在大量的0值，词袋模型的解决方法是对词向量用TF-IDF方法进行加权。下面简单介绍这种方法
d) 特征改造-TF-IDF
在文本分类的词袋模型当中，需要将一篇篇“文档”（Document）（例如一篇新闻，一条微博，一条说说）按照其讨论的主题聚合在一起，而一篇文档里面有很多词（Term）。TF（Term-Frequency 词频率）就是指一个词在一篇文档里的出现次数在整篇文档总词数当中的占比，这样简单的计算就知道一篇文档中什么词更多，而不会受到文档本身长度的影响。
另一方面，有些词是是什么文章都会用的“大众”词，这些词对于文章主题的分辨是没什么帮助的（例如新闻当中的“报道”“记者”等等）。对于这样的“大众”词，就要降低他的权重，所以可以通过（文档总数/含有某个词的文档数）这样的计算达到目的，每篇文章都有的词权重会取0，包含的文档数越少，数值越大。这计算就是IDF（Inverse Document Frequency 逆文档频率）。
按照上面的讨论，读者可能已经想到了，如果把“文档”的概念变为“用户”，把“词的出现次数”替换为“功能的点击次数“，就正好可以用来把用户行为的类型进行分类。首先是低频率用户的功能偏好会通过TF的计算得到反映，不会因为总体上用得少在与高频用户的对比当中被笼统归为一个低频用户的类。同时IDF也让一些小众功能有更大的权重，更容易在聚类中突出小众偏好。
e) 聚类结果
通过这样的特征改造，再用K-Means算法进行聚类，得出的结果就比较符合分析目标了，从大盘数据中，我们找到了在QQ上经常删除消息的中学生，狂刷附近的人而又很少聊天的寂寞男，把QQ当成新闻客户端的大城市青年，很少聊天却常常访问好友页面的默默关注者，并且初略估计出了各个群体的大小，行为特征和背景特征。并在此基础上结合用户研究数据去探索产品改进的建议。
总结
用户分群对于用户数据研究领域最大的改变，在于打破数据孤岛并真实了解用户。分析某个指标数字背后的用户具备哪些特征（他们的人群属性、行为特点等），进而发现产品问题背后的原因，并从中发现产品有效改进提升的机会或方向。
在进行聚类分析时，特征的选择和准备非常重要： 1. 合适的变量在各个样本之类需要有明显差异；2.变量之间不能有强相关关系，否则需要用PCA等方法先进行降维；3.需要根据数据本身的特点和业务特性对数据进行变换（如标准化，取对数等）
而聚类算法的选择则需要结合数据特点（是否有变量，离群值，数据量，是否成簇状），以及计算速度（探索性分析往往需要较快的计算速度），精确度（能否精确识别出群落）等方面去选择合适的算法。对算法中的参数，例如K-Means当中的类别数K，则需要结合技术指标和业务背景，选取逻辑上说得通的分类方案。
Q9：社群运营管理工具哪个好？
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