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. 综合分析结论

• 结合疫情下用户心理状态，疫情对他们生活、工作、经济的影响。
• 通过刷屏因素中的”共鸣“，再结合熟悉的网络流行语作为标签关键词，精准的贴合了用户表达自我、分享自我现状的诉求。
• 选用测试类玩法，让用户去测试pick自己的2020生活状态，了解自我，分享现状。

所以希望用户通过关键词选择，测试生成2020生活状态报告，由此击中了用户内心，引起共鸣，使其能参与转发此活动。并选定主题《pick你的2020戳心话》

UI风格设计|H5 STYLE

• 测试类：契合了用户低成本有趣了解自我的需求。
• 新闻热点类：以热点话题、事件为素材，特点是时效性高，讲究与用户的距离，参与感、真实感。
• 互动游戏类：以互动性较强，特点多为有趣、简单易上手，愉悦感、成就感。
• 公益类：以社会热点问题为题材，如环保、保护濒危动物、关爱老人等，社会焦点问题出发，彰显社会责任感，给人深刻的教育警醒作用。
• 软文故事类：以独立的经历、故事为引导，多为熟为人知的生活、工作、感情的糗事，侧面达到某种营销目的。

2. 哪些因素影响用户参与并转发

用户的参与度与转发裂变数据，是衡量一个活动的成功与否。那么从用户心理学角度分析，影响因素有以下几点：自恋炫耀心理、共鸣心理、好的视觉效果。
 

个人认为，计算全新的字段或指标更容易，这些字段或指标最终将用于个人pandas数据科学模型。不过，有人偏爱只在SQL中执行计算。对我来说，使用SQL的好处是我不必一次性添加所有新特性(查询时间过长)，这样当我想添加一个新特性时，操作就非常简单有效。

数据科学家需要了解SQL吗?答案不是绝对的。这取决于公司、团队，有时还取决于个人偏好。

使用SQL查询，可以使用户受益匪浅，所以如果你还不了解SQL，可以学习其使用方法。如果你偏爱类似pandas的替代方法，你可能是庞大数据科学团队中的一员。

一些数据科学家同时使用SQL和Python来为模型创建最终的数据集。pandas最独特的地方在于它有一个类似于SQL的查询操作，用户可以在pandas数据框中综合使用SQL和Python。所以，想好你自己的解决方案了吗?
 

如果能从数据工程师或数据分析师那里获得一些帮助，便可以参考其他替代方法。此外，当SQL查询功能完全不符合专业时也不需要SQL，因为此时专注点在于数据科学模型开发，类似于在已获取的数据上相互测试各种机器学习算法。

替代方法

从数据分析师或数据工程师处获取数据集后，对数据集的下一步改进就是创建新功能要素，而不只是直接从数据表中获取字段。例如，如果数据集中有10个字段，则可以开发几个全新指标作为字段，而不是通过计算第1列和第2列来直接创建新的第11列。除了SQL以外，另一个比较容易进行此计算的工具是pandas。充分理由显示，数据分析师和数据科学家已广泛使用该库。

使用pandas，能够快速执行复杂计算，并且只需一行代码。有时很难使用SQL计算数据，因为它在视觉上呈多行布局(仅为个人看法)。

以下是一些常用的pandas 数据框操作，旨在方便化数据集特征工程运算。

（编辑：怀化站长网）

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