你的行业有哪些「外行人很难相信」的事儿？
我所从事的行业，简单来说，是关于“理解和预测人类行为”的。听起来有点像是算命或者心理学，但实际上，我们用的是数据、算法和统计学。而在这个领域里，有那么几件事，但凡跟咱这行不沾边的人，听了都得瞪大眼睛，觉得匪夷所思。
第一件事：我们知道你什么时候会不开心。
不是说我们有心灵感应，也不是说我们跟踪你私下干了什么。这件事的关键在于“关联性”和“行为模式”。
想象一下，你每天早上醒来，会做什么？解锁手机，看看新闻，刷刷朋友圈，然后可能回复一些消息。这些看似平常的动作，其实都在产生数据。你的手机使用时长、你浏览的内容类型、你回复消息的速度、甚至是你发送表情的频率，这些都在被记录下来。
我们的工作，就是分析海量的这类数据。我们会发现，当一个人在某个时间段内，手机使用时长突然增加，并且主要集中在社交媒体或者一些“发泄”性质的内容上，回复消息的频率变慢，或者更多地使用一些负面情绪的表情时，这可能预示着ta正处于一种不开心、沮丧或者焦虑的状态。
而且，我们还能把这种状态跟你每天的行为关联起来。比如，如果你平时有运动的习惯，但最近几次运动的记录都显示你要么取消了，要么运动时长大大缩短，这又是一个强烈的信号。再比如，你最近浏览的商品，不再是你平常喜欢的那些积极向上或者有建设性的内容，而是转向了一些“治愈系”或者“逃避现实”的物品。
最令人难以置信的是，我们甚至能预测到这种不开心在什么时候会达到一个小高峰。可能是一周的周五下午，也可能是某个特定的节假日之后，甚至是你最近一次糟糕的社交互动之后。这并不是说我们知道你具体发生了什么，而是通过分析你过去一段时间的行为模式，找出那些与负面情绪高度相关的“触发点”和“表现形式”。
很多人听了会觉得毛骨悚然，觉得自己的隐私被侵犯了。但实际上，我们看到的不是“你”这个人，而是“你”的行为数据的集合。我们并不知道你的名字，也不知道你具体在哪个城市，我们看到的是一个匿名的、被数字化的行为模式。我们做的，就像是一个非常精准的“天气预报”，只不过预报的是你的“情绪天气”。
第二件事：我们能“预测”你什么时候会离开。
这句话听起来太绝对了，对吧？“预测”谁会离开？是离开工作？离开一段关系？甚至离开一个平台？
这里面依然是大数据和行为模式的功劳。我们不会直接问你“你有没有想走的打算”，我们会通过你细微的行为变化来推断。
以一个在线服务为例，比如一个社交APP或者一个游戏。当一个人开始“走远”时，ta的行为会有一些微妙的变化。
活跃度下降： 登录频率变少，在线时间缩短，参与互动（点赞、评论、分享）的次数越来越少。
内容消费改变： 不再主动发布内容，只是偶尔浏览，并且浏览的内容越来越偏向于“退出”或者“替代品”相关的信息。比如，开始频繁查看竞争对手的产品介绍，或者搜索“如何删除账号”。
参与度减弱： 以前积极参与的群组或者活动，现在都不再出现。甚至收到好友的消息，回复也变得敷衍或者干脆不回复。
“留存信号”消失： 很多平台都会有一些“留存信号”，比如给好友发生日祝福，参与平台的抽奖活动，或者积极反馈使用体验。当这些信号开始消失，就说明ta对平台的“情感投入”正在降低。
我们通过一个复杂的算法模型，给每个用户打一个“流失风险分”。这个分数不是基于一次性的行为，而是基于一段时间内一系列行为的累积和变化趋势。比如，连续一个月活跃度下降20%，并且伴随着对竞品的好奇，这个风险分就会蹭蹭往上涨。
更神奇的是，我们甚至能识别出那些“即将流失”的用户，并且在他们真正离开之前，尝试进行干预。比如，给他们推荐更感兴趣的内容，提供一些“挽留”的优惠，或者主动邀请他们参与一个问卷调查，了解他们的不满。
当然，这也不是百分之百准确。人生有很多变数，一个人可能因为突发事件突然离开，也可能因为我们没能捕捉到的原因突然回心转意。但从统计学上看，我们捕捉到的“离开的信号”比一般人想象的要敏感和普遍得多。
很多人听到这里，会觉得我们是不是在“操控”人们的行为。但我们的初衷更多是为了“优化体验”和“提供更好的服务”。比如，一个APP如果知道有大量用户即将流失，它可以分析原因，然后改进产品，让更多人留下。一个购物平台如果知道你对某些商品不满意，它就可以推荐更适合你的商品，而不是继续给你推送你可能讨厌的东西。
第三件事：一个“无意义”的随机行为，背后可能是巨大的价值。
这听起来更像是哲学问题了，但实际上，它关乎到数据挖掘的“惊喜”。
我们每天处理的数据量是天文数字。其中绝大部分，对我们当前的某个特定目标来说，似乎是“无意义”的。比如，一个用户在APP里随机点了几个他们从未购买过的商品，然后又退出去了，这看起来像是一次无效的浏览。
但如果我们将这种“随机行为”与无数个其他用户的“随机行为”进行对比，并且结合他们更深层的数据（比如他们的浏览历史、搜索记录、甚至是他们点赞过的图片），我们可能会发现一种极其微弱但却具有统计学意义的关联。
比如说，我们发现，那些在浏览了某类“冷门”商品后，又迅速退出，但同时又在搜索中频繁出现某个“关键词”的用户，可能正在形成一种新的消费趋势，或者对某个新兴的概念非常感兴趣。
我们过去可能会认为，用户的行为应该是“有目的”的。比如，搜索一个商品，就是想买；浏览一个分类，就是想了解这个分类。但实际上，很多时候，用户的行为是探索性的、试探性的，甚至是随意的。
而我们要做的事情，就是从这些“无意义”的随机噪声中，提取出那些真正具有指示性意义的信号。这就像是在茫茫的宇宙中寻找可能存在的生命信号，需要极其强大的分析能力和对模式的敏锐捕捉。
举个更具体的例子：我们发现，在某个时间段内，一群之前从未有过任何交集的年轻人，同时在不同的平台上，以一种非常隐晦的方式，表达对某个“亚文化”的兴趣。这种兴趣可能仅仅体现在他们点赞的几张图片、他们浏览的几个短视频，甚至是他们使用的几个特定词汇。
如果我们将这些分散的、看似“无意义”的点击和浏览行为聚合起来，并用更高级的算法进行聚类分析，我们就能发现这个新兴的“亚文化圈”的萌芽。而这种发现，可以帮助品牌提前布局，或者帮助内容创作者找到新的灵感。
所以，有时候，我们真的能从那些“看起来什么都没做”的行为里，找到“未来可能发生什么”的线索。这并不是魔法，而是通过“量变引起质变”的科学分析，将无数个微小的、看似随机的点，连接成一条有意义的线。
总而言之，我们这个行业，就是跟数据打交道，跟模式打交道。很多时候，我们看到的，是你们自己都可能忽略掉的、最细微的、最潜意识的行为痕迹。而如何将这些痕迹转化为有意义的洞察，并用它来服务于更广泛的价值，是我们一直在探索的难题。听到这些，可能会觉得我们有点“不可思议”，但这就是我们每天都在做的事情。
第一件事：我们知道你什么时候会不开心。
不是说我们有心灵感应，也不是说我们跟踪你私下干了什么。这件事的关键在于“关联性”和“行为模式”。
想象一下，你每天早上醒来，会做什么？解锁手机，看看新闻，刷刷朋友圈，然后可能回复一些消息。这些看似平常的动作，其实都在产生数据。你的手机使用时长、你浏览的内容类型、你回复消息的速度、甚至是你发送表情的频率，这些都在被记录下来。
我们的工作，就是分析海量的这类数据。我们会发现，当一个人在某个时间段内，手机使用时长突然增加，并且主要集中在社交媒体或者一些“发泄”性质的内容上，回复消息的频率变慢，或者更多地使用一些负面情绪的表情时，这可能预示着ta正处于一种不开心、沮丧或者焦虑的状态。
而且，我们还能把这种状态跟你每天的行为关联起来。比如，如果你平时有运动的习惯，但最近几次运动的记录都显示你要么取消了，要么运动时长大大缩短，这又是一个强烈的信号。再比如，你最近浏览的商品，不再是你平常喜欢的那些积极向上或者有建设性的内容，而是转向了一些“治愈系”或者“逃避现实”的物品。
最令人难以置信的是，我们甚至能预测到这种不开心在什么时候会达到一个小高峰。可能是一周的周五下午，也可能是某个特定的节假日之后，甚至是你最近一次糟糕的社交互动之后。这并不是说我们知道你具体发生了什么，而是通过分析你过去一段时间的行为模式，找出那些与负面情绪高度相关的“触发点”和“表现形式”。
很多人听了会觉得毛骨悚然，觉得自己的隐私被侵犯了。但实际上，我们看到的不是“你”这个人，而是“你”的行为数据的集合。我们并不知道你的名字，也不知道你具体在哪个城市，我们看到的是一个匿名的、被数字化的行为模式。我们做的，就像是一个非常精准的“天气预报”，只不过预报的是你的“情绪天气”。
第二件事：我们能“预测”你什么时候会离开。
这句话听起来太绝对了，对吧？“预测”谁会离开？是离开工作？离开一段关系？甚至离开一个平台？
这里面依然是大数据和行为模式的功劳。我们不会直接问你“你有没有想走的打算”，我们会通过你细微的行为变化来推断。
以一个在线服务为例，比如一个社交APP或者一个游戏。当一个人开始“走远”时，ta的行为会有一些微妙的变化。
活跃度下降： 登录频率变少，在线时间缩短，参与互动（点赞、评论、分享）的次数越来越少。
内容消费改变： 不再主动发布内容，只是偶尔浏览，并且浏览的内容越来越偏向于“退出”或者“替代品”相关的信息。比如，开始频繁查看竞争对手的产品介绍，或者搜索“如何删除账号”。
参与度减弱： 以前积极参与的群组或者活动，现在都不再出现。甚至收到好友的消息，回复也变得敷衍或者干脆不回复。
“留存信号”消失： 很多平台都会有一些“留存信号”，比如给好友发生日祝福，参与平台的抽奖活动，或者积极反馈使用体验。当这些信号开始消失，就说明ta对平台的“情感投入”正在降低。
我们通过一个复杂的算法模型，给每个用户打一个“流失风险分”。这个分数不是基于一次性的行为，而是基于一段时间内一系列行为的累积和变化趋势。比如，连续一个月活跃度下降20%，并且伴随着对竞品的好奇，这个风险分就会蹭蹭往上涨。
更神奇的是，我们甚至能识别出那些“即将流失”的用户，并且在他们真正离开之前，尝试进行干预。比如，给他们推荐更感兴趣的内容，提供一些“挽留”的优惠，或者主动邀请他们参与一个问卷调查，了解他们的不满。
当然，这也不是百分之百准确。人生有很多变数，一个人可能因为突发事件突然离开，也可能因为我们没能捕捉到的原因突然回心转意。但从统计学上看，我们捕捉到的“离开的信号”比一般人想象的要敏感和普遍得多。
很多人听到这里，会觉得我们是不是在“操控”人们的行为。但我们的初衷更多是为了“优化体验”和“提供更好的服务”。比如，一个APP如果知道有大量用户即将流失，它可以分析原因，然后改进产品，让更多人留下。一个购物平台如果知道你对某些商品不满意，它就可以推荐更适合你的商品，而不是继续给你推送你可能讨厌的东西。
第三件事：一个“无意义”的随机行为，背后可能是巨大的价值。
这听起来更像是哲学问题了，但实际上，它关乎到数据挖掘的“惊喜”。
我们每天处理的数据量是天文数字。其中绝大部分，对我们当前的某个特定目标来说，似乎是“无意义”的。比如，一个用户在APP里随机点了几个他们从未购买过的商品，然后又退出去了，这看起来像是一次无效的浏览。
但如果我们将这种“随机行为”与无数个其他用户的“随机行为”进行对比，并且结合他们更深层的数据（比如他们的浏览历史、搜索记录、甚至是他们点赞过的图片），我们可能会发现一种极其微弱但却具有统计学意义的关联。
比如说，我们发现，那些在浏览了某类“冷门”商品后，又迅速退出，但同时又在搜索中频繁出现某个“关键词”的用户，可能正在形成一种新的消费趋势，或者对某个新兴的概念非常感兴趣。
我们过去可能会认为，用户的行为应该是“有目的”的。比如，搜索一个商品，就是想买；浏览一个分类，就是想了解这个分类。但实际上，很多时候，用户的行为是探索性的、试探性的，甚至是随意的。
而我们要做的事情，就是从这些“无意义”的随机噪声中，提取出那些真正具有指示性意义的信号。这就像是在茫茫的宇宙中寻找可能存在的生命信号，需要极其强大的分析能力和对模式的敏锐捕捉。
举个更具体的例子：我们发现，在某个时间段内，一群之前从未有过任何交集的年轻人，同时在不同的平台上，以一种非常隐晦的方式，表达对某个“亚文化”的兴趣。这种兴趣可能仅仅体现在他们点赞的几张图片、他们浏览的几个短视频，甚至是他们使用的几个特定词汇。
如果我们将这些分散的、看似“无意义”的点击和浏览行为聚合起来，并用更高级的算法进行聚类分析，我们就能发现这个新兴的“亚文化圈”的萌芽。而这种发现，可以帮助品牌提前布局，或者帮助内容创作者找到新的灵感。
所以，有时候，我们真的能从那些“看起来什么都没做”的行为里，找到“未来可能发生什么”的线索。这并不是魔法，而是通过“量变引起质变”的科学分析，将无数个微小的、看似随机的点，连接成一条有意义的线。
总而言之，我们这个行业，就是跟数据打交道，跟模式打交道。很多时候，我们看到的，是你们自己都可能忽略掉的、最细微的、最潜意识的行为痕迹。而如何将这些痕迹转化为有意义的洞察，并用它来服务于更广泛的价值，是我们一直在探索的难题。听到这些，可能会觉得我们有点“不可思议”，但这就是我们每天都在做的事情。
网友意见
我想了想，大概是我们专业真的存在，合法的，不出家，有学位！真的！！！而且，我们专业真的火过！
专业是：宗教学 专业代码不记得了，在哲学专业学科分类的最前面
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