交互效應去中心化

A. 如何實現分析去中心化的客戶行為分析平台

問題比較泛，只能粗略回答了 :) 一、精細化運營的目標 比如說你的產品只是個工具，那恐怕談不上過多的精細化運營，一般做好常規的用戶行為分析、再配合用戶定性研究，用於指導產品的設計即可;如果是內容型產品，或者功能和內容兼具的產品，那確實需要考慮。 2.設計統計框架 假設用戶在你的app上會頻繁進行交互和使用功能，同時還會瀏覽或者產生內容，那麼需要在產品設計的同時，把你的統計框架設計好。 二、簡要的操作流程 1.數據採集首先列出你需要的數據項，接著評估哪部分是需要APP上報的，哪部分是後台可以統計的，然後分別在前後台加上。一般來講，APP上報採集的數據，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，不僅之前的功夫都白做了，還會帶來一大堆臟數據，同時還有可能降低客戶端的運行效率，得不償失。 2.數據整理數據採集完之後，需要將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據，這里需要做一些基本的數據邏輯關聯和展示，就不贅述了。 3.數據分析按照一開始設計的統計框架，你可以很清楚的看到自己需要的數據了。 當然以上只是基礎得不能再基礎的分析，再深入一點的，例如你拿到這些數據，可以分析使用A功能的用戶同時還喜歡B功能，二者關聯性較強，是否可以在前端設計時更多的考慮整合，或者界面上的調整;比如分析點擊流，大部分用戶訪問或使用APP的路徑是怎麼樣的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們在用戶行為上是否有明顯差異?等等。 不同產品的數據分析方式和模型差距非常大，沒法一下子就說清楚。所以以上更多的是舉例。 三、一些需要注意的原則 1.數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據一定是主觀的，同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析(比如已經有了假設，再用數據去論證); 2.APP採集數據，一定是優先順序比較低的事情，不能因為數據的採集而影響產品的性能和用戶體驗，更不能採集用戶的隱私數據(雖然國內很多APP並沒有這么做); 3.數據不是萬能的，還是要相信自己的判斷。

B. 怎麼進行去中心化處理

根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。

C. 去中心化的優缺點是什麼

優點：

1、系統安全性高：在去中心化的區塊鏈網路中，無中心節點可攻擊。

2、交易安全性高：去中心化的交易方法便捷而簡單，無第三方介入，不需要擔心信息的泄露。

3、節約性好：由於去中心化處理方式較傳統處理方式更為簡單與便捷，因此在大數據量交易同時進行時，去中心化的方式會節約資源。

4、自主高效性：去中心化的區塊鏈技術，無需第三方介入，點對點直接交互，使得高效率、無中心化代理、大規模的信息交互方式成為現實。

缺點：

如果「去中心化」廣泛使用，權威中心將逐漸被淡化，節點之間傳遞的信息的可信性與准確性將面臨問題。例如，在一個「去中心化」的系統中，有部分節點壞掉，他們可能向外傳播錯誤甚至不傳播信息，如此一來無法驗證信息傳輸的准確性。准確性下降，自然無法獲得可信性。

去中心化計算

相比之下，集中式計算則是將大部分計算功能從本地或者遠程進行集中計算。去中心化計算是一種現代化的計算模式。 與之相反的集中計算，則普遍存在於早期的計算環境當中。 一個去中心化的計算機系與傳統的集中式網路相比有很多優點。

台式計算機發展迅猛，潛在的性能遠遠超過要求的大多數業務應用程序的性能要求。結果，大多數桌面計算機存在著剩餘的閑置計算能力. 一個去中心化的計算系統，可以發揮這些潛力，最大限度地提高效率。 然而，它是否增加了整體網路的有效性依然值得商榷。

以上內容參考網路-去中心化

D. 區塊鏈的去中心化將對互聯網有何影響

談論區塊鏈，就像90年代的人們談論互聯網。誰也不知道互聯網會帶來如此深刻而廣泛的影響，就如同現在，沒有人能夠說明區塊鏈又將如何改變我們的生活，一切都方興未艾。我們能做的，就是不斷去了解它，不斷去思考，不斷去嘗試。
去中心化的區塊鏈技術也許在那時發揮真正的價值，對人類社會共同的互聯網巨頭進行監控和監督，也就是說在需要對社交網路，搜索引擎，電子商務等巨頭的重大事項進行投票決定時，區塊鏈技術是最佳的選擇。因為這是防止投票被大規模控制的唯一方式。
對這種中心化的一個反應是對大型互聯網公司施加政府監管。這種應對措施的前提是假定互聯網與過去的通訊網路如電話、廣播和電視網路相似。但過去基於硬體的網路卻與基於軟體的互聯網不同，一旦建立了基於硬體的網路，它們幾乎不可能重新改寫，但基於軟體的網路卻可以通過企業創新和市場力量進行重新改寫。
去中心化是一個通常被誤解的概念。例如，有時候有人認為加密網路提倡和贊揚去中心化的原因是為了抵制政府審查制度，或者是因為自由主義的政治觀點。但是這並不是去中心化的主要價值。
讓我們來看看中心化平台存在的問題。中心化平台遵循著一個可預測的生命周期。當它們開始運行時，它們會盡一切努力來招募用戶和第三方人員，如開發者、企業和媒體組織。他們這樣做是為了使他們的服務更有價值，因為平台(根據定義)是具有多方面網路效應的系統。隨著平台採用呈現 S 曲線增長，他們對用戶和第三方的影響也在穩定上升。
當他們到達s-曲線的頂端時，他們與網路參與者的關系降低到接近於零。而中心化平台想要繼續增長的最簡單的方法是從用戶中提取數據，並在受眾和利潤方面與對手競爭。
這方面的歷史例子有：微軟對網景、谷歌對 Yelp、臉書對 Zynga， 推特對第三方客戶端。操作系統如 iOS 和安卓表現得更好，盡管仍需繳納30%稅款，但出於看似任意性的原因拒絕應用程序，並隨意納入第三方應用的功能到自身平台。
對第三方來說，從合作到競爭的轉變就像是一種誘餌。隨著時間的推移，最優秀的企業家、開發商和投資者都開始對在中心化平台上進行創建變得謹慎起來。我們現在有幾十年的證據表明，這樣做最終會令人失望。此外，用戶只能任由平台來收集自己的數據，沒有任何辦法能夠保護自己的隱私，而中心化平台又經常發生因為安全漏洞而遭到攻擊的事件。中心化平台存在的這些問題在未來可能會變得更加突出。
互聯網是完全基於軟體的網路，由一個相對簡單的核心層組成，連接數十億個完全可編程的計算機。軟體只是人類思維的編碼，因此具有幾乎無限的設計空間。連接到互聯網的計算機大體上可以自由運行其所有者選擇的任何軟體。無論你想到的是什麼，只要有合適的激勵措施，都可以通過互聯網迅速傳播。可以說，互聯網架構是技術創新和激勵設計相交融合的平台。
現在互聯網仍處於發展初期，在首次引入比特幣以及以太坊時提出，底層的互聯網協議將在未來幾十年內通過加密演算法重新改寫。分布式網路融合了前兩個互聯網時代的最佳特徵，通過社區式管理和去中心化的網路，其功能最終將超過最先進的集中式服務。
鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

E. spss中，變數去中心化是變數減去該變數的均值，那麼zscore又是什麼呢

中心化是減去均值，Z分數是再除以標准差，二者都是中心化的方法。

F. 金窩窩區塊鏈技術中去中心化特徵的實質是什麼

區塊鏈技術中的去中心化的特徵實質是去中心化、去信任、集體維護。

1、去中心化：整個網路沒有中心化的硬體或者管理機構，任意節點之間的權利和義務都是均等的，且任一節點的損壞或者失去都會不影響整個系統的運作。因此也可以認為區塊鏈系統具有極好的健壯性。

2、去信任：參與整個系統中的每個節點之間進行數據交換是無需互相信任的，整個系統的運作規則是公開透明的，所有的數據內容也是公開的，因此在系統指定的規則范圍和時間范圍內，節點之間是不能也無法欺騙其它節點。

3、集體維護：系統中的數據塊由整個系統中所有具有維護功能的節點來共同維護的，而這些具有維護功能的節點是任何人都可以參與的。

(6)交互效應去中心化擴展閱讀：

區塊鏈技術從來都不排除監管，監管節點可以輕松訪問任何區塊鏈網路。由於區塊鏈的開放和透明性質，監管機構可以更容易地監控整個系統的交易數據，並且由於其防篡改性質。

交易一旦發生，就不能更改或刪除，不可能出現數據造假欺騙監管的情況，更有利於監管部門對市場行為進行監督。因此，區塊鏈將成為RegTech的一個重要工具。

G. 數據，交互變數一定要去中心化嗎

不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）

H. spss做完調節效應後怎麼繪制交互效應圖，求細致步驟

建議使用SPSSAU調節作用可以直接生成簡單斜率圖。

操作方法如下：

• 選擇【問卷研究】-【調節作用】。