数据来源：知乎爬取(一万条)，鉴于数据样本较小且考虑到取样可能存在偏差，该分析仅用于数据分析实例练习。

工具：Excel、tableau、mysql、navicat

 先用Excel进行简单的数据处理–删除空行、删除重复项、无关数据隐藏。

通过mysql（由navicat导入，此前excel文件无关数据尽量做删除处理）和tableau对数据进行分析。

 1、用户性别比例。分别通过mysql、tableau饼图发现一万条数据中，男性（m）占比约四分之三，女性（f）仅四分之一左右。

 

 

 

 2、用户登记学校与否的比例。比较登记学校和没有登记学校的人数，发现97.9%的用户没有对学校进行登记，可能多数用户对个人信息的保护意识比较强烈，也可能是注册的时候觉得麻烦并未填写。

 

 

用户登记学校与否男女比例。分别对男、女用户登记学校百分比进行对比发现，男生登记学校的比例高于女生。说明跟女生相比，男生更不在乎别人知道自己更多的信息。（左边为男生，右边为女生）

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3、用户工作领域分布。未标记工作领域用户占比45.17%。标记了工作领域的用户中，互联网行业占多数，可能在互联网从业人员眼中，知乎是一个可以分享和学习的比较不错的工具。

 

 

 

 同时没有标记工作领域的男性和女性的比例也接近3:1。

 比较有意思的是，互联网从业者男女比例低于这一平均比例，倒也不算失衡，实际情况应该不会如此乐观吧。

 4、行业粉丝数（可能某种程度也可以说用户粉丝数）的多少和那些因素有关呢？

这是知乎行业的粉丝排行榜,这张图给我的疑问太多。是不是回答的数量越多，粉丝越多呢？是不是获得感谢越多，粉丝越多呢？是不是文章写得越多，粉丝越多呢？

带着上述疑问，我做了如下这张图，根据分析结果，上面这几个疑问的答案就不言而喻了。并不是答题数越多，粉丝就越多，这也提醒大家，产出高质量的答案和文章，比高数量的答案和文章更有价值，更能得到别人的关注。由于提取的用户数据多数没有标记城市，所以比较喜欢作答的地区没有办法进行数据分析，有点遗憾。

 

5、那么各行业的好奇宝宝（提问最多）与热心市民（答题最多）分别是哪一位呢？ 博物馆行业平均答题数最高，刚好与我们对行业的直观认知相契合。此处数据统计可用mysql或excel透视表实现。

 6、用户粉丝数与答题数、获得感谢数的关系是不是和行业粉丝数一致呢？通过下面这个图可以看出，用户的粉丝数和回答数及感谢数没有必然的联系，与上面的行业粉丝数一样，回答问题质量高，粉丝数才会高。

 

7、那么男女用户答题数、提问数、获得感谢数和粉丝数有什么区别呢？

对比发现，男用户比女用户更喜欢提问与回答，社区积极性更高。同时女用户的粉丝数和感谢数与男用户基本持平，结合答题数来说，女用户答题质量更高一些，分析认为女生更倾向于围观。

 

8、总结（数据只有一万条，在分析过程中会存在较大误差，以下结论对此不予考虑）

1）针对1、7两个问题，知乎可以从女用户视角入手来增加其用户数，对女性群体的共同特点、兴趣点等进行挖掘分析，开发出服务于女用户的板块，满足这类用户群体的需求。

2）针对用户是否登记学校的问题，建议知乎从某种角度（例如，对登记了学校的用户赠送知乎盐值等）鼓励用户登记学校，然后将同一学校的用户进行分类，设计一个校友推荐板块（类似大街网），方便交流，增加用户粘性。另外，可以设置通过学校查找用户所在地址，设计一个同城板块。

3）对于填写工作领域的问题，用户在注册知乎时，应给以提醒（例：登记工作领域可以将工作领域和推荐内容更好的进行匹配），进而增强行业板块话题热度。

4）知乎的初衷就是让每个人高效获得可信赖的解答，针对上面的4、5、6三个问题，可从用户粘性的角度出发采取相应措施（将知乎盐值和盐选会员挂钩，盐值越高，开通会员的价格梯度越低，价格梯度根据知乎盈利情况设定）。

 

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