睡眠时间 数据_2018微信数据报告暴露了年龄,00后睡眠时间最短,90后起床最晚...

本文主要是介绍睡眠时间 数据_2018微信数据报告暴露了年龄,00后睡眠时间最短,90后起床最晚...,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

导语:

今天,《2018微信年度数据报告》发布,大家都在说微信表情包暴露了自己的年龄!而在暴露年龄的同时,又让我们看到了一个数据:你已与微信同行***天。

e23aec24b43b396e416872d916dcee01.png

智能手机的普及,让我们越来越离不开网络,每天,你有多少时间花在了网络上?而这些时间,你更多的是在刷剧,打游戏,聊天?

另外,在这个网络时代,我们又需要注意些什么呢?

从沟通表情、作息、饮食、出行以及阅读等方面总结与分析了不同年龄段用户人群的使用习惯数据。

982c5b49f075d4d5b6ba294869142d57.png

f349fe4c4f0988cd7afdb214bd630f4c.png

《2018微信年度数据报告》中总结了不同年龄用户群体使用微信的习惯。其中,“00后”更偏爱在沟通中使用“捂脸”表情;他们晚睡早起、睡眠时间最短,晚上10:00后开始活跃,夜猫人群更为集中;从饮食习惯来看,“00后”是嗜甜与凉的“冰糖少年”,每个月支付冷饮和甜品的人数相比去年增长230%。

fb65a11c5cbee36ae26264fb12274f5c.png

对于“90后”来说,沟通中最常用的表情是“笑哭”;“90后”们平均起床时间最晚,但使用公共交通出行最为频繁,平均每个月25次;阅读习惯从三年前的爱看娱乐八卦类内容转向了生活情感类内容。

2f4081724448d63df45a1e67db259d93.png

“80”后最常用的表情是“呲牙”,他们日间精力主要用来工作;“80后”们不论早晚都热爱阅读,阅读内容与三年前一致,更关注的是国家大事。

1c4c1c08b65bb814b652979a887f8d31.png

对于“70后”来说,沟通中最常用的表情是“捂嘴笑”,他们休闲时刻更爱刷朋友圈,每天平均在23:30左右睡觉。

668bd2cf221b6407845bc6fd7329967d.png

55岁以上人群更爱“强”(竖大拇指)的表情;对于他们来说,早睡早起是正常的作息时间,白天的线上娱乐更为丰富:刷朋友圈、阅读和购物等,夜间习惯与子女视频通话;他们三年前偏爱阅读励志文化类内容,现在则更喜欢阅读养生健康类内容。

这篇关于睡眠时间 数据_2018微信数据报告暴露了年龄,00后睡眠时间最短,90后起床最晚...的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/429114

相关文章

MyBatis Plus实现时间字段自动填充的完整方案

《MyBatisPlus实现时间字段自动填充的完整方案》在日常开发中,我们经常需要记录数据的创建时间和更新时间,传统的做法是在每次插入或更新操作时手动设置这些时间字段,这种方式不仅繁琐,还容易遗漏,... 目录前言解决目标技术栈实现步骤1. 实体类注解配置2. 创建元数据处理器3. 服务层代码优化填充机制详

C++统计函数执行时间的最佳实践

《C++统计函数执行时间的最佳实践》在软件开发过程中,性能分析是优化程序的重要环节,了解函数的执行时间分布对于识别性能瓶颈至关重要,本文将分享一个C++函数执行时间统计工具,希望对大家有所帮助... 目录前言工具特性核心设计1. 数据结构设计2. 单例模式管理器3. RAII自动计时使用方法基本用法高级用法

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean

《GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在GSON框架下实现将百度天气JSON数据转JavaBean,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录前言一、百度天气jsON1、请求参数2、返回参数3、属性映射二、GSON属性映射实战1、类对象映

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析

《Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析》本文将和大家分享一套基于AI的体检报告智能评估方案,详细介绍从PDF上传、内容提取到AI分析、数据存储的全流程自动化实现方法,感兴趣的可以了解下... 目录一、核心流程:从上传到评估的完整链路二、第一步:解析 PDF,提取体检报告内容1. 引入依赖2. 封装

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询

《使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询》InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,特别适合处理带有时间戳的监控数据、指标数据等,下面详细介绍如何在SpringBoot项目... 目录1、项目介绍2、 InfluxDB 介绍3、Spring Boot 配置 InfluxDB4、I

MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表

《MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表》本文将以一个真实的4亿数据表分表案例为基础,详细介绍如何在不影响线上业务的情况下,完成按时间维度分表的完整过程,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录引言一、为什么我们需要分表1.1 单表数据量过大的问题1.2 分表方案选型二、分表前的准备工作2.1 数据评估

Java整合Protocol Buffers实现高效数据序列化实践

《Java整合ProtocolBuffers实现高效数据序列化实践》ProtocolBuffers是Google开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制,类似于XML但更小、更快... 目录一、Protocol Buffers简介1.1 什么是Protocol Buffers1.2 Pro