终于花了3天批改了总共25份作业，时差+破网让我批改的心力憔悴。
上周的每人共有4个作业，无论是作业强度和难度，在这个短短一周的时间内对大家都是一次不小的挑战！不过，这可能也就是三节课最虐最能让我们成长的地方吧。
所以首先要为黑黑，面包，小妮，晶泾，rose，果子这几位完成全部4道作业的同学鼓掌！
其次，上周的作业中，面包和三虫的作业1和晶泾的作业2和3是我们组上周的优秀作业！鼓掌！
本周的作业完成度都不高，或者说与我期望的标准有些差距：
1、第1题是个坎，最麻烦但其实也是最简单的题目，按照exl的操作步骤，就能一步步完成RFM的模型建立。所以这道题的问题在于流程规范性，我批改的标准是按照课程阅读材料的步骤展开的，希望看到的是大家进行数据分析的全过程，通过散点图或透视表等方法找出数据规律，并根据数据处理结果找到答案（哪怕主观）。
2、第1题还有个陷阱，就是滴滴按照最近一次打车时间，30天累计打车次数和30天累计打车金额来区分RFM定义，但是最近一次打车时间是越小越好，累计打车次数和金额是越大越好，所以在做分区的时候，打车时间的值越小，对应R值的区间就越大，这里很多同学都吃了亏。
3、所以RFM难的不是数据处理，而是定义。这就是第2题的问题所在，也是我最纠结的地方，我逻辑中RFM必须按照对应用户触发的行为才能判定。但是知乎这道题，我忽略了回答数量减少可能是有回答质量下降带来的，所以回答者回答内容的被点赞数和评论数应该可以作为M的定义。同理，回答字数也可以作为回答质量的参照数据。
4、第3题其实不难，但是我发现有童鞋在业务逻辑图的呈现上出现了问题，业务逻辑不是产品流程图，也不是很复杂的图示，它就是拆解出最核心的主要功能模块进行用户间的流转，这个建议多看下课程内容。
5、第4题应该是最简单的了，但是大家的作业没有亮点，不知道是不是因为最后一题时间不多了，所以马虎了。在自然属性和个人偏好上完全可以用脑图拆解出非常多的维度（比如场景），因为是开放题目，所以希望看到各种脑洞大开的分区。而第4题的第2小题建议用个简单的四象限进行用户维度区分（选择两个相关的数据维度），并直接得出相关运营策略。
第一周的作业提交率65.38%，第二周只有53.85%，我很担心第三周的昨晚提交率哦！
希望大家在百忙之中都能抽空完成作业。我也同期看了课程，这次课程的内容还是非常系统，很干，也很虐，大家不用担心作业完成的不好，也不用以为乔木说的就是对的，随时挑战我，我跟大家一起学习！~~
（PS.这周的作业批改已经让我也开始迭代我的专业认知啦，感谢大家！）
乔木
20180822
