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1000位产品经理推荐的数据分析书
来源：PMCAFF产品经理社区链接：/article/index/576转自：数据分析精选（ID：sjfxjx）俗话说的好呀，不会数据分析的运营不是好产品。不会数据分析，你还怎么愉快地探索小龙虾火遍中国的秘密~不会数据分析，你还怎么准确地在人群中俘获另一半的芳心~为了&各位幸福河蟹的生活&（划掉）掌握更多地业务姿势，PMedia君通过采访、卧底、发调查问卷，在电线杆上贴小广告（大雾——）等各种途径，威逼利诱，扒光了1000+位产品经理的箱底儿。终！于！整理出了这份产品经理必备的数据分析书籍清单。本期书单推荐包含【入门篇】、【进阶篇】、【高玩篇】，适用于不同层次的产品人。每个篇章包括：开篇的【书籍汇总清单】、每本书的【内容概要】、【PMCAFF咖友辣评】。请大家对号入座，收好最适合自己的修炼秘籍吧~请叫我善解人意的PMedia君~▍入门篇1、《谁说菜鸟不会数据分析》437人推荐&书籍简介：《谁说菜鸟不会数据分析》基于通用的Excel工具，在8个章节中，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。咖友辣评：@GrowingIO 产品经理《谁说菜鸟不会数据分析》不仅讲解了一些常见的分析技巧，并附带 Excel 的一些知识以及数据分析在公司中所处的位置，对职场了解亦有一定帮助。2、《深入浅出数据分析》416人推荐书籍简介：《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。咖友辣评：@网易 产品首先，刚开始在要研究数据分析时，整个脑子都是懵的，不过在读到这本书时，却感觉数据分析还挺有有意思的，这本书是类似于“章回小说”的活泼生动形式，让数据小白们，诠释了数据分析的基本步骤，实验方法，最优化方法/假设检验法/贝叶斯统计法/等等方法论，还有更重要的是数据分析整理技巧，这个太重要了。&3、《深入浅出统计学 》&&&& 73人推荐书籍简介：《深入浅出统计学》具有深入浅出系列的一贯特色，提供最符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区 间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP 考试范围。4、《大数据时代》 70人推荐书籍简介 ：维克托·迈尔·舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。本书的核心在于大数据预测，并在书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。5、《深入浅出SQL》&&&&& 25人推荐书籍简介：《深入浅出SQL》带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL(影印版)》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。6、《统计学方法与数据分析引论》&&&& 22人推荐书籍简介：本书内容分为8个部分，共20章，分上下两册，各章均有大量习题。作者使用实例来引入主题，并把统计概念和实际问题联系在一起进行讲解，介绍了统计数据的收集和分析过程，讨论了如何解释数据分析的结果，并专门讲述了如何写数据分析报告。▍进阶篇1、《精益数据分析》 333人推荐书籍简介：本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。并通过30多个案例分析，深入展示了如何将六个典型的商业模式应用到各种规模的精益创业、数据分析基础，和数据驱动的思维模式中，找到企业增长的第一关键指标。咖友辣评：@数据分析 用户运营在这本书里面，作者介绍数据分析的相关指标、不同行业的数据分析要点，并且有大量的数据分析案例和翔实数据。如果想要把数据分析落地，这本书对产品经理是非常有帮助的。2、《R语言实践》& 266人推荐书籍简介：本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。咖友辣评：@上海筑想科技 SaaS产品经理R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。3、《利用python进行数据分析》&&&& 181人推荐书籍简介：本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。咖友辣评：@无二之旅 后台产品经理《利用Python进行数据分析》这本书是Pandas的模块作者写的书，比较全，也很好入门。附录中的python语言精要部分，适合多看几遍。里面言简意赅的总结了python这门语言最高频使用到的一些语言要点。4、《统计学》 & 67人推荐5、《游戏数据分析的艺术》&&&&& 53人推荐书籍简介：《游戏数据分析的艺术》是中国游戏界第一本系统讲解了如何对游戏行业的数据进行分析的书籍。作者是来自TalkingData等国内顶尖的数据分析机构和西山居的资深数据分析专家。本书从不同的业务角度对游戏数据进行了详细剖析，包括：游戏数据分析相关的指标、方法论、内容挖掘、数据挖掘、软件使用、游戏设计、运营策划、渠道推广、收入解读、用户分析和留存分析等。6、《网站分析实战》& 47人推荐书籍简介：《网站分析实战:如何以数据驱动决策,提升网站价值》以通俗易懂的方式来讲解网站分析所需掌握的知识，剖析日常工作中遇到的问题，并且配合大量的实战案例的讲解。不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营维护，我们都希望从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网站价值。咖友辣评：@&&&& 趣分期 高级数据产品经理这本书是我工作第二年看的，当时正在梳理流量模型，汇总流量需求。后来换工作，这本书不见了，我又买了一本，京东就有实体书，但是kindle电子书并没有呢。因为看的比较久了，所以就说一下直观的感受吧：可以提供给一个对流量不是太明白的人，一个清晰全局的认识。什么是PV，一般怎么记录的，有几种方式；什么是UV，什么是session，什么是来源，如何track什么的，分好多章节，图文并茂，非常直观生动（我记得我还做了笔记的）。对分析师和产品来说这本书应该非常好用。但是也有缺点。这本书讲的是基于PC的（我记得是，讲了很多google analytics）。和现在的APP的流量、事件统计方式不太一样。H5应该和PC差不多，但是还是有差异。所以，感觉有一点点落后。如果现在能有一本书出来，把PC、H5、APP的流量统计分析，都讲清楚，就非常好了~~~7、《用户体验度量度》&& 34人推荐书籍简介：有效地测量任何产品的可用性都需要选择和使用正确的度量．并要有效地利用它所揭 示出来的信息。《用户体验度量》首次介绍了相关实用资料．可以使可用性从业人员和产品开发人员完成这种测量。作者把几十个种度量整理成六类：绩效、基于问题的、自我报告式的、Web导航、综合性的／派生的， 以及生理／行为的。他们对每一种度量都进行了考察，并认真考虑了收集、分析和呈现这些数据的最佳方法。他们对使用任何技术来测量任何类型产品的可用性都提供了步进式指导。8、《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》&&& 30人推荐书籍简介：日常工作中经常使用图表，但是如何增强图表的表现力，将信息快速准确的传达给读者呢？本书提供类很多法则、规范和常识，通过循序渐进的指南和清晰简洁的图形，为每个人展示如何使用不同的技术来雄辩地、有效地传达消息。9、《概率论与数理统计》 23人推荐书籍简介：《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。10、《数据挖掘与数据化运营实践》 23人推荐书籍简介：《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》的作者在书中结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。▍高玩篇1、《数学之美》&&&&& 281人推荐书籍简介：本书把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。咖友辣评：@互联网视频 数据运营吴军的《数学之美》，个人觉得是给人启发最深的书籍，最大的启发就是如何将商业问题转化为数学问题，看后茅塞顿开，本书定位为科普类书籍，作者将高深的数学原理讲得通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。通过具体实例教会读者在解决问题时如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新等。说白了就是数学怎么应用到商业决策中去。2、《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》&&& 267人推荐书籍简介：本书涵盖核心的数据挖掘技术，包括：决策树、神经网络、协同过滤、关联规则、链接分析、聚类和生存分析等。此外，还提供了数据挖掘最佳实践、数据挖掘的最新进展和一些富有挑战性的研究课题，极具技术深度与广度。配套网站www．data-miners．com／companion提供了每章的练习和用于测试各种数据挖掘技术的数据。3、《流量的秘密》& 158人推荐书籍简介：《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》讲述了安装和配置Google Analytics最实用的技术，目标很明确：将最大化网站潜力所需要的知道奉献给读者。通过了解网站的访客，你可以如手术刀般精准地调整网页内容和营销预算，以期获得更佳的投资回报率。《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》适合市场营销人员、网站管理员、网站决策人员，还有所有对网站营销有商业兴趣的人。4、《数据可视化之美》&&&&&& 47人推荐书籍简介：《数据可视化之美》内容简介：可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。咖友辣评@企业服务 产品经理《数据可视化之美》可视化把信息作为艺术品展现，虽表面简单却富含深意，可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解，让老板一脸懵逼而且对你不明觉厉，然后兴高采烈地让你赶快开发、上线推广。5、《集体智慧编程》&&&& 46人推荐书籍简介：本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。6、《麦克拉夫商务与经济统计学》&&&&&&&44人推荐书籍简介：《麦克拉夫商务与经济统计学(原书第10版)》在每章结合例题与练习给出了利用SPSS、MINITAN和Excel进行各种统计分析的程序步骤，使得学生能够很容易利用SPSS、MINITAN和Excel完成各种统计分析的运算。通过这种点击式的程序操作，学生可以直观地看到一些比较复杂的统计分析的实现过程。7、《 R数据分析——方法与案例详解》38人推荐书籍简介：《R数据分析——方法与案例详解》中每个知识点尽量从实际的应用案例出发，以问题为导向，在解决问题中学习统计方法、R 语言的基本使用以及编程技巧，涵盖R 数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和R 包制作等内容。8、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》&&28人推荐书籍简介：《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》全部案例均基于Excel，每个人都能快速上手应用并落地，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维在大公司销售、商品、电商、数据等具体的业务场景中的利用，详细解释了如何搭建数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。9、《数据化决策》&&28人推荐书籍简介：本书兼具实用性、可读性与趣味性，展示了丰富而精彩的量化案例和令人拍案惊奇的简便测算方法，专注于量化不确定性、风险和数据价值，提供基于已知数据就能准确决策。10、《机器学习》&28人推荐书籍简介：《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。11、《移动大数据商业分析与行业营销：&从海量到精准》&&28人推荐书籍简介：《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》通过7大营销――LBS位置营销、APP移动营销、O2O线上线下营销、QQ社交营销、微信互动营销、微博手指营销、二维码扫描营销进行深入讲解，并从10大行业――餐饮、住宿、交通、通信、零售、电商、旅游、影视、金融和游戏领域精选典型代表，通过技巧＋方法＋案例的模式，帮助读者快速掌握移动大数据的精髓。近期精彩活动（直接点击查看）：END版权声明：
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关于国内游戏数据分析的N个真相
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未经许可，不许转载一、国内的安卓市场情况1、国内的安卓市场目前无类似appannie的查询工具来查看各个应用情况以及商店实时状态。2、国内的安卓市场数量多，排名方式不以算法为标准，人工干预的因素多，广告购买行为多，主要参考两要素:收入与下载量3、目前安卓市场的行为有：推荐位置，下载量、评分、评论数ps：这里需要区分水军刷的评分、评论，摸索各大商店的人工推荐以外的排名算法。广告行为下的推荐排期安排独家代理下的推广推荐资源安排重点联运产品推荐周期与排期安排4、游戏指数：百度指数、淘宝指数（账号交易，充值代充），微信公众号订阅数，文章阅读数，点赞数、appstore评分、评论数，微社区、贴吧（帖子数，话题数，关注粉丝数）、论坛（官方、媒体合作、渠道）、QQ群（官方、玩家自建、活跃度）5、开发者地图开发者是谁，擅长做什么类型的游戏开发者分布在哪里，团队构成如何都使用哪些开发者服务，服务器，CDN分发，数据分析等二、开发者服务1、大的游戏公司，是不需要第三方数据服务的（数据抓取，简单的可视化）、如果需要也是抓取通用数据来比对验证自己抓取数据的正确性，中小开发者才更有可能或者意愿接受第三方数据服务。大公司不愿意将自己的产品数据让第三方机构知道，且有足够的人力物力来支撑数据系统的开发与分析小公司人力、物力成本不足，数据采集、分析业务，在游戏完成后排到相当靠后的位置，公司以保持游戏的玩法方面为主，虽然口头重视游戏分析，但在实际操作过程中，游戏开发人员，不是专业的数据工程师，还是有很大的差异，增加数据分析，就是给游戏开发工程师增加工作量，显然他们不会太愿意接受这个工作，数据最终使用的是产品或者运营，需要大量的沟通才能确定和达到最终想要的数据版本，初期考虑到成本，和数据分析工程师在单一产品的作用，招人很难，另外仅一款产品下数据分析工程师未必愿意来，同时单一产品的工作量是否饱和，也不得而知，管理团队出于多方面要素考虑，基本上砍掉了自己研发的可能性，用第三方吧！2、数据分析当前面临的问题，如何让小白也能进阶到中级的数据分析，搞清楚数据波动的原因，能预测未来发展的趋势。3、数据可视化与信息图谱（infographic）是今后的热点趋势之一，需要简单易用的工具，基于数据模型，生成很酷很炫的数据图谱。地理位置（中国/世界地图图谱）收入（畅销）占比/排名下载量人群（男女）年龄段（14~18~22~35~60）职业（公务员、事业单位、个体户、农民、自由职业、学生、失业）游戏类型（Q版、魔幻、中国风、写实、水墨）游戏画面（3D、2D）游戏题材（三国、西游、军事、历史、仙侠、体育、赛车、射击、格斗等）开发工具（Unity3D、Cocos2d-x、unreal、自研）战斗方式（异步战斗、实时战斗）研发商/发行商版本更新频次安装包大小（小包进游戏边玩边更新、全部下载后激活游戏）游戏开服数（开服周期，频次，具体开服时间、开服标准、合服时间、合服后服务器数量变化）ps：开服的日期越接近周末的日期效果越好，一般选择周五开始，时间从14点左右开始，晚上20：00~24：00点会进入一个高峰期，周五的日子不太好强，竞争对手太多，甚至男女朋友也会和游戏男朋友4、常见游戏调查4.1 用户满意度调查游戏画面喜欢程度（人设、场景、地图、特效）玩法接受度流畅性满意度（设备、网络卡不卡）新手难易度游戏系统平衡性游戏玩法趣味性游戏玩法的创新性游戏玩法的多样性音乐音效游戏文案（剧情对白）流畅性（卡不卡，游戏和手机交互，游戏和服务端交互）易用性（适配、交互体验、人性化、简单清晰明了）敏感词过滤（游戏官方、政府要求）涉黄、涉赌、涉红、健康游戏忠告、游戏资质、著作权、版号、文网文、增值许可（ICP证）4.2问题：移动互联网时代，网吧角色，还是游戏主力场景吗？网吧渠道能不能做分发，如何做分发公共Wifi环境可以做分发网吧人群画像，谁还去网吧，去网吧做什么？4.3 游戏上线前调研目标用户是谁（谁对我的游戏感兴趣）目标用户的职业、性别、年龄、生日、地域、收入、教育（文化程度）移动互联网行为（现在都在干嘛）移动游戏行为（选择偏好、使用频次、游戏时长）移动支付行为（日/月消费、支付渠道、消费时间、频次）ps：消费时间月初比月末强，刚发工资，下载行为月初也强，流量充足其他移动互联网行为（社交聊天、购物、视频、音乐、小说、新闻、漫画）游戏环境设备环境（ios/android、手机品牌、系统版本、设备分辨率）网络环境（2G、3G、4G、Wifi）场景环境（办公室、家中、公共交通工具等）如何找到我的目标用户寻找种子用户如何提高转化率，广告目标客户到达率，展示-下载-安装-激活-留存-付费什么游戏火(zuàn)爆（qián),都有哪些共性安卓平台共同推荐的（赚钱的、吸量的，国外经典单机作品）热门游戏重点推荐次数重点游戏上榜（下载/收入）数据次数，数据来源：各个大渠道每月/季度/年会发布游戏指数单机游戏自然下载量（非编辑推荐的排名），周下载量排名平台分类排名的日、周、月下载量，确定渠道的热门游戏分类（需要剔除首页、专题等推荐因素）预估渠道热门广告位置、轮播图、列表位置、开机启动、闪屏、推送所获取的下载量活动专题形式，获取的游戏下载量（专题数量、专题都推荐哪些游戏）区分广告与真实用户需求根据广告刊例、投放排期、下载量、游戏收入，计算出该位置的市场ROI分游戏类型计算出：广告成本、下载成本、投资收益、新增收益、付费用户价值注意同一位置，不同题材、玩法产生的差异对比，同一游戏，不同名字、不同ICON前后相同时间的下载量对比手机网游吸金利器，KPI完成的重点保障，渠道重点推荐的原因手机网游封测、上线的时间（日期、星期、时辰）开服节奏（开服活动：游戏内/游戏外）运营活动节奏（日常/节假日运营）月度新游戏（日、周、月、年下载量，可对比渠道下载量到激活的数量）平台/渠道广告排期如何安排不同的渠道数据对比，推荐游戏差异，下载量差异，评分差异，评论数量差异（可能的原因：搞定某几个渠道的大腿，敌对公司，赚再多钱打死也不推荐）游戏上线前的调研心里预期（玩家期待中的游戏如何）可以做预订，分批次获取期待用户相关资料（游戏行为、移动互联网行为、基础属性资料），曾经玩过哪些游戏，都消费多少，都什么时候玩游戏，每天玩多长时间，单一游戏玩几个月，为什么会离开上一款游戏，常用网络情况等。竞品分析封测时间封测周期封测频次封测宣传封测目标百度（百度指数、百度搜索结果收录）媒体收录与转载媒体专区（官网、游戏媒体）论坛（官方、合作媒体、渠道论坛）贴吧（主题数、帖子数、活动、精华、推荐）自媒体（官方网站、微博、微信公众号）广告投放（投放渠道：网络、电视、户外灯）投放策略（各渠道投放配比）投放效果（各渠道位置ROI投资回报收益）版本生命周期版本更新预热版本内更新频次客服通道：电话、邮箱、游戏内、QQ群、微信公众号、QQ客服处理：响应速度、处理满意度、客户专业性、服务时间等等客户回访：定期客户回访，了解玩家需求，以及对客服质量做反馈开服周期开服日期开服频率混服策略（周期）合服策略（频次）Push通知事故应急等开服活动节假日活动自创节假日（周年庆、嘉年华）日常固定活动微信/论坛活动（游戏外）异业合作流畅度交互体验上手难易度新手引导对比系统功能玩法对比定价对比武将/英雄对比概率对比画面对比特效对比UI对比研发团队公司实力（过往成功产品）制作人（主策、主程、主美、主营）开发团队（策划、美术、开发、运营、测试、客服）竞品是谁，理论上市面上火(zuàn)爆（qián)的游戏都是你的竞争对手，直接竞争对手，同题材、同类型、同玩法游戏。研发对比产品对比体验对比活动对比运维对比：客服对比：版本对比：市场对比封测对比三、 运营人员需求1、数据分析（小白也能做数据分析）可以尝试将某个节点出现的原因，列出可能出现的要素，让运营人员去选择标记2、看明白了数据图，怎么去用好数据图针对数据图的趋势，对游戏产品，运营活动做出相应的调整，直接表现为经济系统的调优，产出与消耗3、信息图谱，数据可视化能够利用基础输入导入工具，生成漂亮酷炫的信息图谱、可视化PPT、甚至html5网页，给汇报展示加分。
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没什么长久的忧伤 也没什么永固的感情 与其在迷惘里伤痕累累止步不前 倒不如挥挥衣袖洒脱离开 愿山野浓雾都有路灯 风雨漂泊都能归舟