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跟小动物有关的英语儿歌歌词「2篇」

　儿歌的吟唱中，优美的'旋律、和谐的节奏、真挚的情感可以给儿童以美的享受和情感熏陶。下面是我整理的跟小动物有关的英语儿歌，欢迎欣赏!

小动物

　Bird Cat Dog Fish

　小动物

　Bird bird tweet tweet tweet

　小鸟小鸟，吱吱吱。

　Cat cat meow meow meow

　小猫小猫，喵喵喵。

　Dog dog woof woof woof

　小狗小狗，汪汪汪。

　Fish fish

　小鱼小鱼

　Bird bird tweet tweet tweet

　小鸟小鸟，吱吱吱。

　Cat cat meow meow meow

　小猫小猫，喵喵喵。

　Dog dog woof woof woof

　小狗小狗，汪汪汪。

　Fish fish

　小鱼小鱼

　Bird bird fly fly fly

　小鸟小鸟，飞啊飞。

　Cat cat jump jump jump

　小猫小猫，跳啊跳。

　Dog dog run run run

　小狗小狗，跑啊跑。

　Fish fish swim swim swim

　小鱼小鱼，游啊游。

五只小火鸡

　5 Little Turkeys

　5只小火鸡

　5 little turkeys standing at the door,

　5只小火鸡站在门边，

　One waddled off, and then there were 4

　一只一摇一摆地走开了，然后剩下4只。

　4 little turkeys sitting in a tree,

　4只小火鸡在树下坐着，

　One waddled off , and then there were 3

　一只一摇一摆地走开了，然后剩下3只。

　3 little turkeys with nothing to do,

　3只小火鸡无所事事的。

　One waddled off, and then there were 2

　一只一摇一摆地走开了，然后剩下2只。

　2 little turkeys in the morning sun,

　2只小火鸡在晨曦之下，

　One waddled off, and then there was 1

　一只一摇一摆地走开了，然后剩下1只。

　One little turkey better run away,

　一只小火鸡最好逃跑，

　For soon it will be Thanksgiving Day

　马上就是感恩节了。

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社会网络分析理论：

在社会网络[63]由人类学家Barnes最早提出的概念，他在社会网络的分析基础上统地研究挪威一个小渔村的跨亲缘与阶级的关系。在社会网络分析中，存在一些经典的理论。这些理论主要包括:六度分割理论、弱关系理论、150法则、小世界网络理论、马太效应等。基于社会网络有关的研究方向和内容，在不同的领域着发挥着各自的作用，例如，社会影响力分析，社区发现，信息传播模型，链接预测，基于社会网络的推荐。

150法则是指一个人能保持稳定社交关系的人数上限通常为150人。1929年由英国罗宾•邓巴教授(Robin Dunbar)提出了经典的”150定律”理论，该定律同时也被称为“邓巴数字”[64]。这个定律在我们的实际日常生活中的应用是相当普遍的，SIM卡中只能存储150个联系人的电话，微软的MSN中也只可以最多把150位联系人的信息添加到自己的名单中[64]等等。

小世界网络是一种具有特殊结构的复杂网络，在这种网络中大部份的节点是不相邻的，但绝大部份节点之间是连通的且距离很短。六度分割理论也是小世界网络理论的一种体现。在多数现实世界的社会网络中，尽管网络中的节点数量巨大，网络中相邻的节点相对较少，但每两个节点间往往只需要很短的距离便能连通。

六度分割就是指一个人与其他任何一个人之间建立起联系，最多都只需要经过六个人。所以，即便邓巴数字告诉我们，我们是能力上维持一个特别大的社交圈的，但是六度分割理论却可以告诉我们，通过我们现有的社交人脉圈以及网络可以无限扩张我们的人脉圈，在需要的时候都能够和地球中想要联系的任何人取得联系。

弱关系理论弱关系(Weak Tie)是指需要较少或不需要情感联系的人们之间的社会联系，这种联系几乎不需要耗费个人的时间或精力来维系，但这种联系却很有作用。美国社会学家Mark Granovetter在研宄人们在求职过程中如何获取工作信息时发现[65]，由家人、好友等构成的强关系在获取工作信息过程中起到的作用很有限，而那些关系较疏远的同学、前同事等反而能够提供更加有用的求职信息。

马太效应可以理解为达尔文进化论中适者生存的理念。在社交网络的发展过程如同生物进化的过程，存在强者越强、弱者越弱的现象。也就是说，在社交网络中越是处于网络核心的节点很大可能会变来越核心，而那些处于社交网络中边缘地带的节点或许会越来越不重要甚至直至消失。那些在社交网络中相比其他节点拥有更大影响力的节点，其带给该网络的影响也要比那些拥有弱影响力的节点所带来的影响要强。

从不同角度探索节点影响力挖掘算法：

1基于邻节点中心性的方法。这类方法最简单最直观，它根据节点在网络中的位置来评估节点的影响力。度中心性[13]考察网络中节点的直接邻居数目，半局部中心性[14]考察网络中节点四层邻居的信息，ClusterRank[15]同时考虑了网络中节点的度和聚类系数。

2基于路径中心性的方法。这类方法考察了节点在控制信息流方面的能力，并刻画节点的重要性。这类方法包括子图中心性[16]、数中心性[17]（一些演化算法包括：路由介数中心性[18]，流介数中心性[19]，连通介数中心性[20]，随机游走介数中心性[21]等）及其他基于路径的挖掘方法。

3迭代寻优排序方法。这类方法不仅考虑了网络中节点邻居的数量，并且考虑邻居质量对节点重要性的影响，包括了特征向量中心性[13]，累积提名[22]，PageRank算法[23]及其变种[24-32]。

4基于节点位置的排序算法。这类方法最显著的特点是，算法并没有给出一个计算节点重要性的定义，而是通过确定节点在网络中的位置，以此来确定节点的重要程度。在网络核心位置的节点，其重要性就相对较高，相反的，若节点处于网络边缘，那么它的重要性就会比较低。基于节点位置的以及不同应用场景的推荐算法具有重要的研究意义[34-37]。

节点影响力评估方法：

在社交网络节点影响力的评估方法主要可以分为三类，基于静态统计量的评估方法、基于链接分析算法的评估方法，基于概率模型的评估方法。

众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66]。

1)基于静态统计量度量方法

主要是通过网络中节点的一些静态属性特征来简单直接地体现节点的影响力，但面对社交网络中复杂信息以及不同平台，并不能有效地度量不同社交网络中节点影响力。如度中心性，主观认为节点的重要性取决于与其他节点连接数决定，即认为一个节点的邻居节点越多，影响力越大。在有向网络中，根据边的方向，分为入度和出度，在有权网络中，节点的度可以看作强度，即边的权重之和。度中心性刻画了节点的直接影响力，度中心性指标的特点是简单、直观、计算复杂度低，也具有一定合理性。

但针对不同平台的网络结构中，度中心性的影响力效果未必能达到目标效果，而且社交网络中用户间关系的建立具有一定的偶然性，而且不同的用户间的关系强度也不同。度中心性没有考虑了节点的最局部信息，虽然对影响力进行了直接描述，但是没有考虑周围节点处所位置以及更高阶邻居。众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66-67]。

2)基于链接分析算法的方法

链接分析算法(Link Analysis)主要应用在万维网中用来评估网页的流行性。通过超链接，万维网中的网页连接成一个网络，同时这个网络也具备了小世界网络的特征，且微博平台中的关注和粉丝关系与网页的链入与链出十分相似，因此链接分析法的思想也被应用在了微博社交网络中节点影响力的评估中。经典的算法是PageRank[68]和HITS算法[69](Hyperlink-Induced Topic Search)。

PageRank算法模型，是Google在搜索引擎结果中对网站排名的核心算法，核心思想通过计算页面链接的数量和质量，来确定网站的重要性的粗略估计，即节点的得分取决于指向它的节点的数量和这些节点的本身得分。即有越多的优质节点指向某节点时它的得分越高。

HITS算法是由Jon Kleinberg于1997年提出的。HITS算法模型中，有两类节点，权威(Authority)节点，和枢纽(Hub)节点。权威节点在网络中具有高权威性，枢纽节点具有很个指向边的节点。通过计算网络中每个节点的Authority权威值和Hub枢纽值来寻找高权威性的节点。即求值过程是在迭代中计算Authority和Hub值，直到收敛状态。Hub值和Authority值计算公式。

通过多数研究者发现，将链接分析法结合社交网络特性可以更好的对用户影响力进行评估，由于技术的快速发展，社交网络的多变性，因此如何将社交网络中的复杂数据和用户行为与相关算法进行结合，仍是需要我们继续研究的方向。

3)基于概率模型的方法

主要是建立概率模型对节点影响力进行预测。这么多学者将用户影响力作为参数对社交网络中的节点用户行为建立概率模型，并根据社交网络中已有的用户数据求解概率模型，得出用户影响力。

文献[70]认为用户间影响力越大、被影响用户的活跃度和转发意愿越高，则其转发另一个用户的信息的概率越大，所以利用用户影响力、转发意愿和活跃度等构建转发概率模型。通过用户发布的tweet数量、转发的tweet数和用户的历史转发行为数据，计算出用户活跃度、转发意愿和转发概率，进而社交网络中用户影响力。

文献[71]在度量影响力时融合了用户发布信息的主题生成过程，认为兴趣相似或经常联系的用户间影响力较强，用户的行为受其朋友的影响也受其个人兴趣的影响。基于这些假设，结合文本信息和网络结构对LDA模型进行扩展，在用户发布信息的基础上建立模型，通过解模型计算得出用户间基于主题的影响力。

文献[72]认为转发概率同样可以体现用户间的影响力，根据用户间的关注关系。历史转发记录，利用贝叶斯模型预测用户间的转发概率。

文献[73]考虑了用户建立关注关系的原因，用户被关注可能是与关注者兴趣投，也可能受用户的影响力影响。将基于用户的主题建模和基于主题的影响力评估相结合，并在同一个生成模型中进行计算，提出基于LDA算法模型的扩展算法模型FLDA模型(Followship-LDA)。

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是恐惧症的一种情况，表示不敢与人沟通交流，见到人会胆怯害怕。

社恐是指社交恐惧症，是一种对社交或公开场合感到强烈恐惧或忧虑的精神疾病。社交恐惧症是恐惧症的一种亚型，恐惧症原称恐怖性神经症，是神经症的一种。患者对于在陌生人面前，可能被别人仔细观察的社交场合，有显著且持久的恐惧，害怕自己的行为或紧张的表现会引起羞辱、难堪。

社交恐惧症（socialphobia）又称社交焦虑障碍（socialanxietydisorder，SAD），多在17～30岁期间发病，男女发病率几乎相同。

常无明显诱因突然起病，中心症状围绕着害怕在小团体中被人审视，一旦发现别人注意自己就不自然，不敢抬头、不敢与人对视，甚至觉得无地自容，不敢在公共场合演讲，集会不敢坐在前面，故回避社交，在极端情形下可导致社会隔离。

大数据解决方案的逻辑层

逻辑层提供了一种组织您的组件的方式。这些层提供了一种方法来组织执行特定功能的组件。这些层只是逻辑层；这并不意味着支持每层的功能在独立的机器或独立的进程上运行。大数据解决方案通常由以下逻辑层组成：

1、大数据来源

2、数据改动 (massaging) 和存储层

3、分析层

4、使用层

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了

大数据来源：考虑来自所有渠道的，所有可用于分析的数据。要求组织中的数据科学家阐明执行您需要的分析类型所需的数据。数据的格式和起源各不相同：

格式— 结构化、半结构化或非结构化。

速度和数据量— 数据到达的速度和传送它的速率因数据源不同而不同。

收集点— 收集数据的位置，直接或通过数据提供程序，实时或以批量模式收集数据。数据可能来自某个主要来源，比如天气条件，也有可能来自一个辅助来源，比如媒体赞助的天气频道。

数据源的位置— 数据源可能位于企业内或外部。识别您具有有限访问权的数据，因为对数据的访问会影响可用于分析的数据范围。

数据改动和存储层：此层负责从数据源获取数据，并在必要时，将它转换为适合数据分析方式的格式。例如，可能需要转换一幅图，才能将它存储在 Hadoop Distributed File System (HDFS) 存储或关系数据库管理系统 (RDBMS) 仓库中，以供进一步处理。合规性制度和治理策略要求为不同的数据类型提供合适的存储。

分析层：分析层读取数据改动和存储层整理 (digest) 的数据。在某些情况下，分析层直接从数据源访问数据。设计分析层需要认真地进行事先筹划和规划。必须制定如何管理以下任务的决策：

生成想要的分析

从数据中获取洞察

找到所需的实体

定位可提供这些实体的数据的数据源

理解执行分析需要哪些算法和工具。

使用层：此层使用了分析层所提供的输出。使用者可以是可视化应用程序、人类、业务流程或服务。可视化分析层的结果可能具有挑战。有时，看看类似市场中的竞争对手是如何做的会有所帮助。

每一层包含多种组件类型，下面将会介绍这些类型。

大数据来源

此层包含所有必要的数据源，提供了解决业务问题所需的洞察。数据是结构化、半结构化和非结构化的数据，而且来自许多来源：

1、企业遗留系统— 这些系统是企业应用程序，执行业务需要的分析并获取需要的洞察：

客户关系管理系统

结算操作

大型机应用程序

企业资源规划

Web 应用程序开发

Web 应用程序和其他数据来源扩充了企业拥有的数据。这些应用程序可使用自定义的协议和机制来公开数据。

2、数据管理系统 (DMS)— 数据管理系统存储逻辑数据、流程、策略和各种其他类型的文档：

Microsoft® Excel® 电子表格

Microsoft Word 文档

这些文档可以转换为可用于分析的结构化数据。文档数据可公开为领域实体，或者数据改动和存储层可将它转换为领域实体。

3、数据存储— 数据存储包含企业数据仓库、操作数据库和事务数据库。此数据通常是结构化数据，可直接使用或轻松地转换来满足需求。这些数据不一定存储在分布式文件系统中，具体依赖于所处的上下文。

4、智慧设备— 智慧设备能够捕获、处理和传输使用最广泛的协议和格式的信息。这方面的示例包括智能电话、仪表和医疗设备。这些设备可用于执行各种类型的分析。绝大多数智慧设备都会执行实时分析，但从智慧设备传来的信息也可批量分析。

5、聚合的数据提供程序— 这些提供程序拥有或获取数据，并以复杂的格式和所需的频率通过特定的过滤器公开它。每天都会产生海量的数据，它们具有不同的格式，以不同的速度生成，而且通过各种数据提供程序、传感器和现有企业提供。

其他数据源— 有许多数据来自自动化的来源：

地理信息：

地图

地区详细信息

位置详细信息

矿井详细信息

人类生成的内容：

社交媒体

电子邮件

博客

在线信息

传感器数据：

环境：天气、降雨量、湿度、光线

电气：电流、能源潜力等

导航装置

电离辐射、亚原子粒子等

靠近、存在等

位置、角度、位移、距离、速度、加速度

声音、声震动等

汽车、运输等

热量、热度、温度

光学、光、成像、见光度

化学

压力

流动、流体、速度

力、密度级别等

来自传感器供应商的其他数据

数据改动和存储层

因为传入的数据可能具有不同的特征，所以数据改动和存储层中的组件必须能够以各种频率、格式、大小和在各种通信渠道上读取数据：

数据获取— 从各种数据源获取数据，并将其发送到数据整理组件或存储在指定的位置中。此组件必须足够智能，能够选择是否和在何处存储传入的数据。它必须能够确定数据在存储前是否应改动，或者数据是否可直接发送到业务分析层。

数据整理— 负责将数据修改为需要的格式，以实现分析用途。此组件可拥有简单的转换逻辑或复杂的统计算法来转换源数据。分析引擎将会确定所需的特定的数据格式。主要的挑战是容纳非结构化数据格式，比如图像、音频、视频和其他二进制格式。

分布式数据存储— 负责存储来自数据源的数据。通常，这一层中提供了多个数据存储选项，比如分布式文件存储 (DFS)、云、结构化数据源、NoSQL 等。

分析层

这是从数据中提取业务洞察的层：

分析层实体识别— 负责识别和填充上下文实体。这是一个复杂的任务，需要高效的高性能流程。数据整理组件应为这个实体识别组件提供补充，将数据修改为需要的格式。分析引擎将需要上下文实体来执行分析。

分析引擎— 使用其他组件（具体来讲，包括实体鉴别、模型管理和分析算法）来处理和执行分析。分析引擎可具有支持并行处理的各种不同的工作流、算法和工具。

模型管理— 负责维护各种统计模型，验证和检验这些模型，通过持续培训模型来提高准确性。然后，模型管理组件会推广这些模型，它们可供实体识别或分析引擎组件使用。

使用层

这一层使用了从分析应用程序获取的业务洞察。分析的结果由组织内的各个用户和组织外部的实体（比如客户、供应商、合作伙伴和提供商）使用。此洞察可用于针对客户提供产品营销信息。例如，借助从分析中获取的洞察，公司可以使用客户偏好数据和位置感知，在客户经过通道或店铺时向他们提供个性化的营销信息。

该洞察可用于检测欺诈，实时拦截交易，并将它们与使用已存储在企业中的数据构建的视图进行关联。在欺诈性交易发生时，可以告知客户可能存在欺诈，以便及时采取更正操作。

此外，可以根据在数据改动层完成的分析来触发业务流程。可以启动自动化的步骤 — 例如，如果客户接受了一条可自动触发的营销信息，则需要创建一个新订单，如果客户报告了欺诈，那么可以触发对信用卡使用的阻止。

分析的输出也可由推荐引擎使用，该引擎可将客户与他们喜欢的产品相匹配。推荐引擎分析可用的信息，并提供个性化且实时的推荐。

使用层还为内部用户提供了理解、找到和导航企业内外的链锁信息的能力。对于内部使用者，为业务用户构建报告和仪表板的能力使得利益相关者能够制定精明的决策并设计恰当的战略。为了提高操作有效性，可以从数据中生成实时业务警告，而且可以监视操作性的关键绩效指标：

交易拦截器— 此组件可实时拦截高容量交易，将它们转换为一种容易被分析层理解的实时格式，以便在传入数据上执行实时分析。事务拦截器应能够集成并处理来自各种来源的数据，比如传感器、智能仪表、麦克风、摄像头、GPS 设备、ATM 和图像扫描仪。可以使用各种类型的适配器和 API 来连接到数据源。也可以使用各种加速器来简化开发，比如实时优化和流分析，视频分析，银行、保险、零售、电信和公共运输领域的加速器，社交媒体分析，以及情绪分析。

业务流程管理流程— 来自分析层的洞察可供业务流程执行语言 (BPEL) 流程、API 或其他业务流程使用，通过自动化上游和下游 IT 应用程序、人员和流程的功能，进一步获取业务价值。

实时监视— 可以使用从分析中得出的数据来生成实时警告。可以将警告发送给感兴趣的使用者和设备，比如智能电话和平板电脑。可以使用从分析组件生成的数据洞察，定义并监视关键绩效指标，以便确定操作有效性。实时数据可从各种来源以仪表板的形式向业务用户公开，以便监视系统的健康或度量营销活动的有效性。

报告引擎— 生成与传统商业智能报告类似的报告的能力至关重要。用户可基于从分析层中得到的洞察，创建临时报告、计划的报告或自助查询和分析。

推荐引擎— 基于来自分析层的分析结果，推荐引擎可向购物者提供实时的、相关的和个性化的推荐，提高电子商务交易中的转换率和每个订单的平均价值。该引擎实时处理可用信息并动态地响应每个用户，响应基于用户的实时活动、存储在 CRM 系统中的注册客户信息，以及非注册客户的社交概况。

可视化和发现— 数据可跨企业内外的各种联邦的数据源进行导航。数据可能具有不同的内容和格式，所有数据（结构化、半结构化和非结构化）可组合来进行可视化并提供给用户。此能力使得组织能够将其传统的企业内容（包含在企业内容管理系统和数据仓库中）与新的社交内容（例如 tweet 和博客文章）组合到单个用户界面中。

垂直层

影响逻辑层（大数据来源、数据改动和存储、分析和使用层）的所有组件的各方面都包含在垂直层中：

信息集成

大数据治理

系统管理

服务质量

信息集成

大数据应用程序从各种数据起源、提供程序和数据源获取数据，并存储在 HDFS、NoSQL 和 MongoDB 等数据存储系统中。这个垂直层可供各种组件使用（例如数据获取、数据整理、模型管理和交易拦截器），负责连接到各种数据源。集成将具有不同特征（例如协议和连接性）的数据源的信息，需要高质量的连接器和适配器。可以使用加速器连接到大多数已知和广泛使用的来源。这些加速器包括社交媒体适配器和天气数据适配器。各种组件还可以使用这一层在大数据存储中存储信息，从大数据存储中检索信息，以便处理这些信息。大多数大数据存储都提供了服务和 API 来存储和检索该信息。

大数据治理

数据治理涉及到定义指南来帮助企业制定有关数据的正确决策。大数据治理有助于处理企业内或从外部来源传入的数据的复杂性、量和种类。在将数据传入企业进行处理、存储、分析和清除或归档时，需要强有力的指南和流程来监视、构建、存储和保护数据。

除了正常的数据治理考虑因素之外，大数据治理还包含其他因素：

1、管理各种格式的大量数据。

2、持续培训和管理必要的统计模型，以便对非结构化数据和分析进行预处理。请记住，设置处理非结构化数据时的重要一步。

3、为外部数据设置有关其保留和使用的策略和合规性制度。

4、定义数据归档和清除策略。

5、创建如何跨各种系统复制数据的策略。

6、设置数据加密策略。

服务质量层

此层复杂定义数据质量、围绕隐私和安全性的策略、数据频率、每次抓取的数据大小和数据过滤器：

数据质量

1、完整地识别所有必要的数据元素

2、以可接受的新鲜度提供数据的时间轴

3、依照数据准确性规则来验证数据的准确性

4、采用一种通用语言（数据元组满足使用简单业务语言所表达的需求）

5、依据数据一致性规则验证来自多个系统的数据一致性

6、在满足数据规范和信息架构指南基础上的技术符合性

围绕隐私和安全的策略

需要策略来保护敏感数据。从外部机构和提供程序获取的数据可能包含敏感数据（比如 Facebook 用户的联系信息或产品定价信息）。数据可以来源于不同的地区和国家，但必须进行相应的处理。必须制定有关数据屏蔽和这类数据的存储的决策。考虑以下数据访问策略：

A、数据可用性

B、数据关键性

C、数据真实性

D、数据共享和发布

E、数据存储和保留，包括能否存储外部数据等问题。如果能够存储数据，数据可存储多长时间？可存储何种类型的数据？

F、数据提供程序约束（政策、技术和地区）

G、社交媒体使用条款

数据频率

提供新鲜数据的频率是多少？它是按需、连续还是离线的？

抓取的数据大小

此属性有助于定义可抓取的数据以及每次抓取后可使用的数据大小。

过滤器

标准过滤器会删除不想要的数据和数据中的干扰数据，仅留下分析所需的数据。

系统管理

系统管理对大数据至关重要，因为它涉及到跨企业集群和边界的许多系统。对整个大数据生态系统的健康的监视包括：

A、管理系统日志、虚拟机、应用程序和其他设备

B、关联各种日志，帮助调查和监视具体情形

C、监视实时警告和通知

D、使用显示各种参数的实时仪表板

E、引用有关系统的报告和详细分析

F、设定和遵守服务水平协议

G、管理存储和容量

G、归档和管理归档检索

I、执行系统恢复、集群管理和网络管理

J、策略管理

结束语

对开发人员而言，层提供了一种对大数据解决方案必须执行的功能进行分类的途径，为组织建议必需执行这些功能所需的代码。但是，对于想要从大数据获取洞察的业务用户，考虑大数据需求和范围通常会有所帮助。原子模式解决了访问、处理、存储和使用大数据的机制，为业务用户提供了一种解决需求和范围的途径。下一篇文章将介绍用于此用途的原子模式。

社会化媒体 是一个近来出现的概念，大致上指的是“能互动的”媒体，或者说，如果缺乏用户的有效参与，平台基本上就是毫无内容的媒体。社会化媒体改变以往媒体一对多的传播方式为多对多的“对话”。在社会化媒体领域，有两个关键词：UGC（用户创造内容）和CGM（消费者产生的媒体）。“网络的社会化不会朝生暮死，也不会昙花一现。网络的社会化将逐渐地影响到每个人，每家公司，深入到世界的每个角落。”

特征

　　社会化媒体是一种给与用户极大参与空间的新型在线媒体，它具有以下的特征：　·参与：社会化媒体可以激发感兴趣的人主动地贡献和反馈，它模糊了媒体和受众之间的界限;　·公开：大部分的社会化媒体都可以免费参与其中，他们鼓励人们评论、反馈和分享信息。参与和利用社会化媒体中的内容几乎没有任何的障碍;　·交流：传统的媒体采取的是“播出”的形式，内容由媒体向用户传播，单向流动。而社会化媒体的优势在于，内容在媒体和用户之间双向传播，这就形成了一种交流;　·对话：传统媒体以“播出”的形式，将内容单向传递给受众。而社会化媒体则多被认为具有双向对话的特质;　·社区化：在社会化媒体中，人们可以很快地形成一个社区，并以摄影、政治话题或者电视剧等共同感兴趣的内容为话题，进行充分的交流;　·连通性：大部分的社会化媒体都具有强大的连通性，通过链接，将多种媒体融合到一起

　　社会化媒体营销就是利用社会化网络，在线社区，博客，百科或者其他互联网协作平台媒体来进行营销，销售，公共关系和客户服务维护开拓的一种方式。一般社会化媒体营销工具包括论坛，微博，博客，SNS，Flickr和Video等。　在网络营销中，社会化媒体主要是指一个具有网络性质的综合站点，而它们的内容都是由用户自愿提供的，而不是直接的雇佣关系。　社会化媒体营销三个重要的方面　1、创建大量的有价值的新闻事件，视频，tweet，博客来吸引关注，并且自然成为了病毒性内容。病毒性传播不是通过购买广告位，而是用户自发传播。　2、建立多种渠道让公司品牌的粉丝或者公司能够以多种方式来推广自己（双向的），比如Twitter，Myspace，Facebook等。　3、开展对话。社会化媒体营销不是全部都是由企业控制，他允许用户参与和对话。一个设计糟糕的社会化媒体活动可能会产生适得其反的作用。社会化媒体营销必须要全员参与并且尊重用户。　如何开展社会化媒体营销活动？　我们企业开展一个社会化媒体营销活动,我们需要想清楚以下几个问题:　1,我们的营销活动目标客户是谁　2我们这次社会化媒体营销的目标是　3我们的营销策略是　4我们社会化媒体营销的媒介和平台是　5如何科学的评价活动的效果　其中如何详细的开展社会化媒体营销活动，建议可参考本土社会化媒体营销专家唐兴通的博文

社会化媒体营销策略

　　1共同创造，UGC　企业要以市场为导向，市场的要以用户体验为标准。那么在web20的环境下如何调动用户参与到新产品的开发，企业服务等企业运营中呢？　可以说user generated content（UGC）模式让用户更多的参与到企业经营中来。对于产品用户可提供自己的思路：比如星巴克的my star buck idea 平台，用户对星巴克的产品，服务都提出自己的思考。这个时候作为企业我们只需要调动这些愿意表达人的积极性，那么UGC模式可以提供许多有益的思路和顾客反馈。　比较突出的案例：Wikipedia,维基百科，，百度贴吧等众多平台中，大众协助，共同创造，完成词条的完善，自发的帮助社区用户。这也是印证了”众包“的概念。成功的社会化媒体营销，内容应该交给用户，企业仅充当保驾护航。　2 用对话方式参与营销　传统的营销，广告推广是老白金式的轰炸，信息灌输。我们发现许多超市里面促销员太热情，你会感觉不舒服，许多时候碍于给他们面子购买一些，消费者是越来越聪明。这种歇斯底里式推销，会吓跑用户。更何况在互联网环境下。网民的逃离是相当方便。　我们需要和网民对话，可以说Web20下的 “markets are conversations”尤其是social media marketing让企业和用户的交流更加便利，可以说主要企业有诚意，可以找到多个对话层面的接触点(touch points)如blogger,micro-blog,bbs,SNS　用对话方式参与营销，其优点是更加亲民化，企业和用户有情感层面的交流，用户更加容易地找到反馈的渠道。基于情感的纽带，加上朋友圈的口碑传播，可能形成病毒传播，塑造积极，良好的虚拟品牌形象。　对话虽然说我们可以1对多，或者多对多，但是从微观层面来看企业还是需要耗费大量的人力资本，时间成本。这个是一个无法避免的商业模型悖论。企业和网民进行对话，而不是用喇叭喊话，需要下点功夫。不过目前我们可以平衡商业利益和投入成本。一方面即照顾到用户的体验，另一方面也给企业增加太多的时间和人力的投入。下图是社会化媒体营销评估示意图，其中不仅有类似Radian6,omniture,GA等品牌监控，网络监控，用户行为评估，还涉及到SAS等数据处理,文本智能处理软件。　3开放，透明，创新　企业都有一个心照不宣的段子：社会化媒体倡导的对话交流，透明，开放；那是企业在对外会议讲的套话。私底下都打着自己小算盘，我将论坛，社交媒体平台交给用户，他们要是说我的坏话该怎么办呢？如何灭掉这些具有反对意见的家伙。笔者唐兴通在多次的咨询过程中看到这种现象非常普遍，企业还没开始搞网络公关，社会化媒体营销，他们首先问，这样干给我们带来负面的批评如何处理？从这一点，我们可以看出企业的不自信。　企业对自己的用户口碑，意见反馈一直都处于最好是没人给我提意见，或者提意见最好给企业写信，而不是到互联网上到处发帖。可以说这是企业的痴心妄想，web20下用户都是自媒体，他们可以评论和方便相关的内容。　笔者一直认为企业迟早要面向网民，遮盖，躲避这些都是暂时的。企业经营者确实需要一种胸怀和战略：打造开放的商业模型（Open Business Models），透明创新的商业模型。比如开源代码一样，Linux通过网民的共同协助，内容分享，促进了其快速升级，如果仅仅依赖一个公司，那么Linux就不会这么可靠，流行。最近SAP，Intel，微软，谷歌等多家企业都在着力加强其在中国的技术社区论坛的维护和管理。企业直接和网民对话，给用户提供产品的代码源程序，以期待用户的再次开放和应用。期待中国更多的企业勇敢的敞开胸怀，参与对话。

社会化媒体营销的评估方式

　　社会化媒体传播效果的评估方式主要分两种：定量评估与定性评估。

定量评估

　　定量评估指标主要包括如下几项：　1曝光次数（Impression）：　指总体发布量、阅读数量（点击数量）、转载数量、回复数量等常规内容数据。　2广告当量：　总结统计出每次campaign（营销活动）中，加精华、加置顶这些内容的总量，可以折合成多少对应的传播网站对外报价的费用，可得出此次campaign附加价值。　3单人点击成本（CPC）：　计算每次campaign的平均CPC值，将其与IT行业常规平均4～5元的CPC值进行对比，即可评估此次campaign效果。　4转化率（Conversion）：　在一次campaign中，对比前后用户的使用、关注、参与的数据，例如线上活动的注册人数，参与人数，网站PV/UV值，销售量等，即可得出转化率数据。　5第三方数据：　在一次campaign实施前后，对比Google趋势、百度指数等数据，或者委托第三方调研公司，调查品牌或者产品的知名度及美誉度变化情况。

定性评估

　　定性评估方式也主要分为两个角度：网络舆论分析 和 影响力分析。　1网络舆论分析：　在一次campaign实施中，需要从如下一些角度分析网络舆论情况：　 1）分析网络舆论的评论比率：包含网络舆论的正面、负面、中性的评论比率，即可评估出舆论引导效果。其中搜索引擎首页的负面率等也在网络舆论的分析范围之内；　 2）分析微博、论坛、博客、SNS等社会化媒体传播通路中的跟贴评价比率：包含网络舆论的正面、负面、中性的评论比率，即可评估出舆论引导效果。　 3）分析网民关注点（关注的产品是什么？关注的产品功能有哪些？是否关注售后服务？关注服务哪个环节……）：同样需要从正面、负面、中性三个方面对评价内容进行分析。　2影响力分析　 1）名人博客/微博：有无名人博客/微博自发撰文讨论或引用相关内容，有无博客频道显著位置推荐、博客圈加精。　 2）媒体跟进：有无其他非合作媒体进行话题的跟进及二次传播放大。（尤其要留意平面、电视、广播等传统媒体）

工作效率不仅仅是检查待办事项清单，而是要确保我们在正确的时间内以成功和有效的方式完成正确的事情。

拥有一个有序的高效的工作流程，不仅对我们的工作有价值，对我们的个人生活也有价值。

首先要设定现实的目标，然后把这些目标分解成可执行的任务，最后问自己，“我完成了什么有意义的、有可量化的收益的事情了吗？”

在这本文中，我们将通过建立一个合适的工作流程来提高工作效率。我们将讨论:

让我们开始吧……

提高效率的第一步是设定想要实现的目标。

如果不知道自己工作的最终结果，怎么能够确定自己的工作效率

一旦我们设立了目标，就能更有效地对任务进行优先排序，并制定时间管理规则。

让我们花点时间来探索正在进行的项目的真正意义。在理想情况下，这是我们真正热爱的工作。以适合自己的方式组织想法，你可能想把它们写下来，也可能不想，但是遵循这个过程(即使是在你的脑海中)是有帮助的。

下面是个例子：

一旦心中有了目标，就在设定的目标后面写一份任务或目的声明。

不管你对一个项目是否有激情，提醒自己做这个项目的原因是保持专注的一种有效方式。

一旦你心中有了项目的目标和使命，为完成项目所需的每一项任务（无论大小）列出待办事项清单，包括任何“理想的”任务（可能不是项目的关键任务，但同样是项目的一部分）。

下面是一个基于目标的任务使命宣言和任务清单的例子:

当你设定了一个目标，但是在没有明确任务的情况下就开始工作，你会很快忘记当初想要达成的目标。

我们需要确保你有时间退后一步，反思一下，要明白即使是看起来很乏味的任务也是一个更大的项目（无论这个项目是公司的还是个人的）的一部分。

不断进步也是很重要的。这不仅意味着改善实现目标的步骤，也意味着改善你的个人生产力体系，甚至仅仅是你自己。在这个过程中，不断磨砺你的工作流程，将帮助你比最初预期的工作更有效率，这意味着可以完成更多的目标！

在你的目标和任务建立之后，是时候分解需要优先处理的项目任务的步骤了。

许多效率系统失败的一个原因是你经常有太多的事情要做。

对正确的事情说“是”，对碍事的东西说“不”，这在区分任务优先级时很重要。

指定优先级意味着需要按照目标驱动的路径工作：你知道你需要做什么，有能力做，知道如何委派其他需要帮助的事情。记住，对“为什么”有一个清晰的理解意味着你可以轻易放弃任何不符合你的使命宣言的任务。

同样重要的是，要认识到实现目标通常需要与他人合作，了解自己的长处和短处，然后把任务分配给其他可以帮助你实现更大愿景的人。

让我们回到项目示例，看看如何为目标确定任务的优先级。

确定优先级，并考虑每项任务所需要的时间和精力，这对你成为最有效率的自己至关重要。

不同的人喜欢按照不同的顺序来完成任务。无论你是喜欢先完成简单的任务还是先处理困难的任务，优先考虑细节，然后根据你自己的流程来组织这些任务。

如何定义优先级是个人问题，但这并不意味着你要从零开始。

有一些经过验证的技术可以帮助指导这一过程。通过组织优先顺序，可以设定界限，从而更好地限定那些对项目影响最大的任务。

同样的原则也适用于我们的工作效率，20%的任务可能会产生80%的影响。我们需要优先考虑完成最具影响力的任务，可以中断其他没有影响力的任务，或者就简单地把它们委派给其他人去完成。

示例

确定任务影响力的一种方法是考虑一个任务或项目将影响多少人。假设你是一名营销人员，你的任务之一是制作一段可能会触及100人的视频，但另一项任务是制作一份能够发送给100万用户的新闻稿。哪个任务影响更大？因为新闻稿总体上具有更大的市场影响力，所以根据80/20规则，确定新闻稿的优先级高于视频是比较合理的。

定义

Trello联合创始人兼Stack Overflow首席执行官Joel Spolsky提出了五项任务原则：在任何给定的时间内，待办事项清单上的任务应该不应该超过5个。

根据这个原则，在你的待办事项清单里，应该有两项任务是你现在正在做的，两项任务是你接下来将要做的，一项任务是人们可能期望你去做但实际上你不打算做的。

示例

假设你正在管理一个团队项目，在其中负责计划和组织团队会议。

随着团队项目的进行，你已经开始执行清单中的前四项任务，并且你知道可能需要将团队会议推迟到最后一分钟。因为团队会议是你“实际上不会去做的某项任务”，所以把最后一项任务委派给一个团队成员会更容易，他们能够接手你现在不能优先考虑的任务。我们都很忙，但拖延不应该成为障碍!

一次只做两件事可以帮助你更好地利用有限的精力资源，防止你因待办事项清单而过度焦虑。

此外，如果待办事项中有太多的任务，你会不得不在任务之间来回切换。环境切换会让我们感到痛苦，并最终会因为缺乏工作重点而降低我们的工作效率和生产力。

定义

美国第34任总统德怀特·D·艾森豪威尔发明了四象限任务矩阵，这个方法通过创建一个包含四个象限的矩阵来区分任务的优先级，这样它们就不会被突然出现的、意想不到的任务所打乱。

你可以这样构建这个矩阵：所有的任务都可以被划分到以“重要”和“紧急”区分的四个象限中，这四个象限根据它们的优先级被赋予从1到4的数值。

“重要”和“紧急”的任务优先级为1，应该是你的重点。而在矩阵的另一端的任务被认为是“不重要”和“不紧急”的，应该放在一边。中间的任务可以安排为“下一个任务”，或者可以委托给其他人。

将任务划分到每个象限，可以帮助我们做出决策。就像艾森豪威尔一样，从流程中去除情感负担，保持高效，专注于最有价值的任务。

示例

现在我们已经完成了待办事项清单，是时候考虑一下该如何管理好时间，去完成所有高优先级的工作了。

越来越多的研究表明，多任务处理对我们的工作效率很不利。虽然大脑可能认为我们完成了更多的工作，但科学研究发现，多任务处理实际上会降低我们的工作效率。如果我们想要提高效率，有一些方法可以让我们更好地安排时间。

定义

番茄工作法通过留出25分钟不受打扰的时间，然后休息5分钟，从而使时间效率最大化。

虽然这听起来很容易，但让自己连续25分钟完全集中注意力是一个挑战。实际一点，试着每天只专注于一个时间段。

示例

选择一项你可以在25分钟内完成的任务，独自完成它，不让任何外部干扰潜入你的大脑。

如果你能成功地完成一个番茄任务，慢慢增加番茄任务，直到你能把你的一天变成一组专注的工作。

不要忘了，番茄工作法是建立在真正集中精力和休息的基础上的！所以当你的计时器停止时，必须让自己真正休息一下，让你的大脑休息一下。

定义

时间盒是另一种比番茄工作法规模更大的结构化时间管理工具。每周有那么多工作要做，填满60或80小时太容易了。用“时间盒”方法可以帮你给自己设限，使你保持工作与生活的健康平衡。

示例

使用这种方法，你必须对自己说：“我每周只工作35或40个小时，我将在这段时间内完成我的任务。”或者你也许想要给睡前上网或周末看电视的时间设置时间盒。想象一下你可以用自己挣来的时间从事其他活动。通过在指定的时间框架内工作，同时受到个人和职业目标的激励，你迫使自己变得更有效率，并且允许自己享受乐趣。

定义

批处理是一种非常简单的技巧，可以让我们一次完成很多类似的小任务。

通过把重复的、有规律的任务分配到集中的工作时段处理，我们可以把许多任务变成一个单一的任务，这样就可以一天中有更多不受打扰的时间段来完成更大的、需要更多时间的任务。它还可以让我们从简单的、可重复的任务开始，进入早晨的工作流程，或者让我们在一天工作结束时，当大脑已经在思考策略和解决问题上耗尽时，仍然保持高效。

示例

例如，你可以每周花一个小时处理一周的所有社交媒体信息，或者每天花一小时处理所有电子邮件。

要使用批处理方法，只需考虑可以组合在一起的所有不同任务。可能是收发电子邮件，填写繁琐的表格或文件，将报销的费用和收据归档，或者安排所有的会议。立刻完成这些任务，这样你的思维就不会整天来回切换了。

定义

另一个可以尝试的重要技巧是跟随身体的超日节率。这种节律由90到120分钟的循环组成，在这个阶段我们的工作效率最高，然后是20分钟的休息。在效率最高的时间段专注于最困难的任务，然后在20分钟的休息时间完成不那么困难的任务。

示例

足够简单，对吗？那么如何找到自己的超日节律呢？首先，创建一个日志或日记，在三周内每天醒着的每一个小时给你的注意力、精力和主动性打分(1-10分)。

三周后回顾日志，根据分数的变化趋势，就能知道我们一天中哪段时间工作效率最高。

一旦你花时间去了解身体的自然节率，就可以利用这些个人数据为自己制定一个更有效率的计划。

同时，不要忘记记下感觉精力最缺乏或效率最低的日子或时间，并注意任何影响你效率的情况。

也许某天你感冒了，或者意识到你每天下午1点左右会感到昏昏欲睡。通过记录这些笔记，你可以在一天中安排适当的休息或喝咖啡的时间，让工作更有效率。

最后，利用你所有的发现，制定出你专属的终极效率计划。你可能会发现，现在的工作时间并不是典型的朝九晚五，或者你会发现自己是一个富有创造力的夜猫子。理想情况下，你可以根据工作效率的高峰时间找到一个最适合你的时间表。

当你试图有效管理自己的时间时，千万不要对自己太过苛刻。不是每个小时或每一天都是一样的，也不可能每个人都投入100%的时间工作。你可能有一个非常高效的60分钟，但是接下来的一个小时可能什么都没做。

对这无聊的一个小时感到内疚只会让你把低效的感觉和坏心情带到下一个有潜力的工作时间里。

要明白你会有富有成效的时刻，也会有低效的时候。认识到自己处于良好状态，并利用它尽可能多地完成工作。接受慢节奏的时光，改变节奏，以某种方式给自己一些奖励。

要想成为最高效的自己，利用好的工具和技术可以事半功倍。

幸运的是，现在有许多工具可以用来帮助提高我们的生产力，完成更多的工作，并更好地与他人合作。

Trello

我们需要通过好的图表来建立最好的个人效率计划。对于许多人来说，拥有目标、任务和项目范围的可视化图表可以让他们正确理解如何最好地管理时间和待办事项。

Trello是一款视觉协作工具，它为我们以及与我们共事的每个人提供了需要完成的工作的视角。Trello看板是灵活开放的，我们可以利用它把正在尝试的任何生产力框架应用到日常工作中。从创建强大的任务清单到组织所有文档和头脑风暴，Trello是一个伟大的生产力工具，帮助我们有效地管理时间和项目。

One Tab

在检查任务清单上的任务时，专注是关键点。One Tab帮助我们找到焦点的一个很棒的工具。这个Chrome扩展可以把浏览器中所有打开的页面都合并到一个页面里的列表中。

不要再做一个数字松鼠了，把自己从那些打开的页面中解脱出来。浏览器就像一个杂乱的房间，当你打开了一百万个页面时，你会不必要地对待办事项清单上的任务感到焦虑。

人们平均每天看150次手机，其中一些可能是必要的，但无意识地查看手机会扼杀你的工作效率。

时间管理应用程序可以帮助你专注于工作而不是手机，以下是几种让你远离手机干扰的工具。

Offtime

Offtime可以帮助你设置时间块，可以暂时关闭通知。如果需要的话，可以通过设置像“家庭”和“工作”这样的类别，仍然与生活的某些领域保持联系。Offtime还会向你展示手机使用情况的分析，让你更好地了解手机可能会如何影响你的工作效率。

Flipd

Flipd和Offtime一样，允许你关闭通知。然而，它实际上也会启动一个带有计时器的自定义锁屏，以防止你打开手机。如果有一天，你的大脑被短信和社交媒体塞满了，那Flipd就是一款可以帮助你的工具。它能迫使你集中注意力，同时还能让你保存紧急联系人，以防有人迫切需要联系你。Flipd还提供社交功能，将你与Flipd用户社区的其他成员联系起来。你甚至可以和别人一起完成生产力挑战，从而激励自己保持高效生产力!

Moment

Moment可以提供手机的日常使用数据。感觉需要限制自己使用手机吗？Moment可以做到这一点。这款应用程序会在超过了你自己设定的时间限制之后，让你的手机屏幕变黑，提醒你在现实世界中放下手机，放松一下。根据你的手机使用时间，它会有绿、黄、红不同的状态，当你在红色区域时，它会提醒你。

Harvest

当你与客户打交道时，Harvest是特别适合你的工具。Harvest可以帮助你追踪时间，记录你在每个任务上花了多长时间。

你可以使用Harvest作为生产力工具，可以设置可重复的任务，通过记录每次完成它们的时间，可以收集关于你完成这些任务的真实、一致的数据。事实上，Harvest这样的时间记录应用可以帮助我们找到超日节律！Harvest提供了Trello插件，我们可以在Trello看板里直接启动Harvest计时器。

我们都需要完成重复的任务，这些任务只占用很少的时间，却会极大地降低我们的效率。

无论是在电子表格中添加数据，还是定时发送twitter，使用技术手段来处理这些任务有助于你保持高效。Zapier和If This Then That (IFTTT)是我们可以用来自动化这些任务的两个有效工具。

它们可以以各种方式连接应用程序，让我们的生活更轻松。在你的Fitbit上设置日历提醒，从你的iPhone中自动添加新联系人到你的Gmail或保存你喜欢的tweet到谷歌表格。你可以让Siri和你的Trello看板交流，把Gmail里的“带星星的”电子邮件变成Trello卡片，然后同步给其他生产力应用（比如Evernote）。

关键是想想那些你手工做的简单重复的任务（比如用电子邮件或日历邀请来做待办事项），然后建立一个自动化网络来完成它们。

生产力是个人的事情，要想提高工作效率，你需要关注自己的日常事务和习惯（包括那些拖延症倾向！）

下一步由你自己决定。开始使用本指南提到的工具、技术和专业技巧来提高你的工作效率。

从现在开始，你就是自己的老板。把这些策略制定成最适合你的计划，让你的人生更有效率。