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新媒體運營工具有哪些
這5款必備的裝逼技能 你一定要掌握
一些實用并簡化工作流程的運營工具
讓你秒殺其他競爭者 進階成高逼格運營
NO.1 易圖設計工具
功能:線上圖形設計、做海報、買粉絲圖、九宮格、信息圖等
易圖是一款簡單易用的線上圖形設計工具,用戶可使用平臺提供的大量的圖片、字體、模板等素材,通過簡單的拖拉拽操作就可以輕松設計出精美的海報、九宮格、信息圖等圖片。易圖設計工具解決了大多數人的設計痛點,讓不會使用專業制圖軟件的運營人員也能快速制作出自己想要的圖片。
推薦理由:
1、不需要麻煩的安裝破解,沒有復雜的操作界面,極簡的交互方式;
2、大量免費的高清圖片和創意字體,無需百度搜圖,無需去素材站下載;
3、社交、印刷、工作、生活等各種圖像場景,不同的畫布讓你不用考慮尺寸的問題;
4、輕松制作精美的買粉絲首圖、文章配圖等設計,新媒體小編必備。
N0.2 文圖
文圖
功能:數據可視化、數據報告制作專家、一鍵分享報告
文圖,是一個簡單易用的數據可視化系統,用戶可以輕松地在線編輯文字與數據、即時生成專業數據報告。預設了數十種不同風格的模板配色、圖表類型以及文字樣式,并支持可以自由拖拽和縮放的所見即所得排版方式。
推薦理由:
1、簡單易用,一看就會,真的不燒腦;
2、鏈接或二維碼一鍵分享,支持多種格式導出;
3、豐富的圖表,讓Excel自慚形穢;漂亮的配色,讓報告美到沒朋友;
4、分享方便,辛辛苦苦作報告,必須分享來裝逼。
NO.3 石墨文檔
石墨文檔
功能:多人協作編輯文檔和表格
石墨文檔是一款簡潔、輕便的在線office辦公應用,支持多人編輯文檔和表格,你既可以利用石墨文檔創建安靜的個人筆記,也可以與他人協作編輯同一個文檔或表格,文檔自動保存且存儲在云端,網頁端、手機App和買粉絲H5多平臺同步。文檔編輯的實時展示也是石墨的一大特色,非常有意思!
推薦理由:
1、國內首家支持多人實時協作的文檔和表格應用;
2、支持查看文檔編輯歷史和恢復,并且能針對細節劃詞評論;
3、可以用來協作撰稿校稿、會議記錄、建立團隊wiki等,一個文檔即可同步、共享到多個平臺。
NO.4 活動盒子
活動盒子
功能:營銷活動創建生成工具
活動盒子是一款精準、高效、點對點、的活動運營工具,致力于通過數據驅動來幫助客戶進行精準,高效的點對點的活動。作為買粉絲小編,很多時候我們做活動需要綁定授權第三方買粉絲服務平臺,現在有了活動盒子,創建營銷活動簡直so easy~
推薦理由:
1、簡單方便,傻瓜式操作;
2、可以創建多種多樣的營銷果凍,如大轉盤,抽獎等;
3、再也不用麻煩設計師,麻煩程序員,麻煩一大堆人來建一個活動了。
NO.5 Group+
Group+
功能:發布活動、票務管理、數據分析和展示
Group+ 是國內領先的社群運營工具,使用場景包含活動、眾籌、問卷、調查表、短信等,助力社群運營更高效極致。從簡單的活動編輯和發布開始,進行買粉絲頭像和報名人員信息的沉淀,后臺自動呈現活動傳播和轉化數據,一切貼近運營的需求,平臺還沉淀了國內近三千多家諸如黑馬會、果殼、秋葉PPT等知名社群組織。
推薦理由:
1、可以用于活動報名、用戶調研、吐槽反饋、眾籌、問卷,甚至是商品售賣,多場景很強大;
2、每月2000條免費短信,溫暖貼心;
3、買粉絲一鍵支付,輕松預收活動費;
4、標簽功能和用戶軌跡,一目了然用戶特性;
5、活動數據一看就懂,流量、轉化、傳播渠道都能監控。
功能連接常用的測量指標
文章來源于買粉絲買粉絲(茗創科技),歡迎有興趣的朋友搜索關注。
功能連接用于評估各腦區之間的功能關系,可以通過測量不同腦區之間的相關性加以判斷。從概念上看,可以分為兩大類: 功能連接(FC)指標和有效連接(EC)指標,前者測量信號之間的統計依賴性,但不提供任何因果信息,后者提供因果信息。 這里介紹了一些常用的功能連接指標,分為五類: 經典測量(CM)、相位同步指數(PS)、廣義同步指數(GS)、格蘭杰因果測量(GC)和信息論指數(IT)。
1、 經典測量(CM): 經典的測量方法包括神經科學文獻中最常用的FC線性方法,如皮爾遜相關系數、互相關函數、幅值平方相干性和相位斜率指數等。這些測量方法為大眾所熟知,并且計算速度快。但是它們只檢測線性相關性。
①皮爾遜相關系數 Pearson’s 買粉絲rrelation 買粉絲efficient (COR) : 皮爾遜相關系數是測量兩個信號x(t)和y(t)在零滯后時的時域線性相關性。計算方式如下,其中-1≤ R xy ≤1,-1表示兩個信號之間呈完全線性負相關,0表示沒有線性相關性,1代表兩個信號之間呈完全線性正相關。
②互相關函數 Cross-買粉絲rrelation function (XCOR): 互相關函數是測量兩個信號x(t)和y(t)之間的線性相關性,作為時間的函數,表示的是兩個時間序列之間的相關程度。計算方式如下,當τ=0時,表示皮爾遜相關系數。其中-1≤ C xy (τ) ≤1,-1表示在時滯τ時,x(t)與y(t)呈完全線性負相關,0表示無線性相關性,1表示在時滯τ時,x(t)與y(t)完全線性正相關。
③相干性 Coherence (COH): 幅值平方相干性(或簡稱相干性)是測量兩個變量x(t)和y(t)之間的線性相關性,作為頻率f的函數。它是相干函數(K)絕對值的平方,K是互功率譜密度,Sxy(f)、Sxx(f)和Syy(f)是x(t)和y(t)之間及其各自功率譜密度。
因此,相干性系數計算方式如下,其中0≤COHxy(f)≤1,0表示在頻率f處,x(t)和y(t)之間無線性相關,1表示x(t)和y(t)在頻率f處存在相關關系。
④相位斜率指數 Phase Slope Index (PSI) : Nolte等人(2008)提出了兩個時間序列之間信息流動方向的高度魯棒估計。簡單地說,如果不同的波傳播的速度相似,那么信息的發送方和接收方之間的相位差就會隨著頻率的增加而增加,導致相位譜的斜率為正。因此,x(t)和y(t)之間的PSI計算方式如下。
其中Kxy(f)為復相干度,δf為頻率分辨率,為虛部,F為斜率求和的頻率集合。通常,該計算方式是通過對其標準差的估計來進行歸一化的。
是通過將整個數據劃分為k個分段來評估的,從數據中去掉kth個epoch,然后取σ作為
分布的標準差。PSI>2表示所考慮的頻率范圍內x(t)和y(t)之間有統計學意義的時滯。
注: PSI表示兩個信號的時間順序,然后將其解釋為驅動響應關系。對于雙向(或未知)耦合,例如,發現A驅動B并不意味著B對A沒有影響,反之則不能作此推論。在分析由獨立源混合而成的數據的方向性檢測中,該方法要優于格蘭杰因果。
2、 相位同步 指數 (PS) : 是指兩個耦合振蕩器的相位同步情況,即使它們的振幅可能不相關。
①相位鎖定值 Phase Locking Value (PLV) : Lachaux等人(1999)利用相對相位差計算PLV,計算方式如下,其中< .>表示平均時間。PLV估計相對相位在單位圓上的分布情況。當X和Y之間存在較強的PS時,相對相位占圓的一小部分,PLV接近1。但是,如果系統沒有同步,相對相位在整個單位圓上擴散,PLV則較低。PLV測量的是在t時刻這個相位差的序間變異性。在處理連續數據時,PLV也被稱為平均相位相干,而不是誘發反應。0≤PLV≤1。0表示很可能相對相位是均勻分布的。然而,如果PLV等于0也可能發生,例如,這個分布在π值上有兩個峰值。1表示當且僅當嚴格鎖相條件:相位差為常數,則能夠檢測到完整PS。
注: PLV對于共同源(如容積傳導效應(EEG和MEG)和參考電極活化(EEG))的存在并不具有魯棒性。
② 相位滯后指數 Phase-Lag Index (PLI) : 該測量舍棄了以0 mod π為中心的相位分布,以增強對存在的共同源的魯棒性。計算方式如下,其中0≤PLI≤1,0表示沒有耦合或耦合的相位差在0 mod π附近,1表示
值不等于0 mod π時完全鎖相。
注: PLI對共同源的存在具有魯棒性,但其對噪聲和容積傳導的敏感性會受到這種測量方法的非連續性的挑戰,因為小擾動會將相位滯后轉化為導聯,反之亦然,這個問題對于小幅度同步效應可能會更明顯。
③加權相位滯后指數 Weighted Phase-Lag Index (WPLI) : 加權后的PLI,被稱為WPLI,用如下公式計算,其中
是x(t)和y(t)之間的交叉譜的虛分量。0≤WPLI≤1,其中0代表不同步,1表示同步。
注: 與其他相位同步指數(PS)相反,WPLI混合了相位和振幅信息。之所以將其列入這類,是因為它與PLI直接相關,建議有興趣的小伙伴仔細閱讀Vinck等人(2011)的文章,Vinck對相干性、PLV、PLI和WPLI的性質進行全面的比較。
④ ρ指數 ρ index (RHO): 該指標基于Shannon熵,量化了循環相對相位分布與均勻分布的偏差,根據相對相位直方圖用相對頻率逼近概率密度。計算方式如下,Smax表示最大熵(均勻分布的熵)。0≤ρ≤1,0表示均勻分布(無同步),1表示Dirac-like分布(完全同步)。
⑤方向性相指數 Directionality Phase Indexes (DPI): 其基本思想是,如果兩個自維持振蕩器x(t)和y(t)是弱耦合的,它們相位的增量只取決于相位本身,而不受振幅的影響。因此,這種增量可以通過兩個相位的周期函數來建模,而振蕩器之間PS的方向性可以通過這些函數的參數來評估。-1≤dxy≤1,1表示單向耦合(x->y),-1表示相反情況(y->x),(-1< dxy < 1)的中間值對應雙向耦合。
3、 廣義 同步指 數 (GS) : 是指動態(子)系統Y的狀態是另一個動態系統X的狀態的函數,即Y=F(X)。就(子)系統產生的信號而言,這意味著如果x(t)在ti和tj時刻的時間模式相似,那么y(t)在這兩個時刻的時間模式也相似,這可以用不同的指標來量化,如S指數(Arnhold, 1999)、H指數(Arnhold, 1999)、N
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