首先，对同一历史事件有不同的解释
1.用唯物史观或唯心史观解释历史发展，会产生截然不同的历史解释，特别是在以下几个问题上：历史发展的根本动力是社会基本矛盾还是主客观精神，历史创造者是英雄还是人民，人类历史发展是否有规律。
2.不同的利益考量和密切相关的政治立场，或者不同阶级、民族、利益集团的立场或价值观，是历史解读多样化的基本原因。
3.方法论意义上的不同视角导致不同的历史解释。所谓方法论意义上的“视角”，与利益或意识形态无关，只是指看待问题的视角。其实这里说的“角度”是看问题的出发点或重点，人文或社会科学其实是看社会问题的出发点。不同的学科会对同一历史现象有不同的解读。每种解释都有自己的理由和合理性，或者说这些解释看似不一致，但实际上主要是相辅相成的。这就像盲人摸象的故事，往往被认为是只看局部不看整体的典型例子。其实各个相关学科的视角有时候也和这个寓言类似(当然也不是所有学科都是片面看问题)。侧重点的不同往往与不同时期的思潮有关，因为每个历史时期都会形成自己的历史观，这也是为什么每个时代都会有自己的历史解释。
4.史料缺乏，史实过程不明，导致对历史事件的错误解读。在没有史料的情况下，历史学家会根据自己的价值观、立场或社会经历和习惯进行解读。只有发现了新的热门事件用哪种规律解释史料，这些解释才能被证实或证伪。
第二，历史是可以知道的
1.客体作为历史认识的客体，是过去人类行为的结果，所以历史认识的主体和客体都具有人性，甚至人性；人性和本质虽然在不同的时代和不同的情况下有不同的表现形式，但它不会否认这种统一性或一致性，这就使得历史理解主体和客体之间的相互交流或理解成为可能。
2.过去与今天的关系，是历史认知的对象，实际上是社会历史的“生活”，或者说是人类过去的生活与今天的生活的关系。所以，虽然我们常说历史已经过去，一去不复返，但它仍然在很多方面影响或制约着今天人们的生活。
3.我们所说的历史发展规律，其实就是人类行动的规律。它在人类历史的不同时期有不同的表现形式，但它是人类各种基本活动的表现形式。研究某一时期的历史，就是研究这个时期人的活动的具体表现或表现形式，不同时期的表现形式有其本质的共性。
第三，影响历史知识可靠性的因素
1.历史知识混杂着历史认识者或解释者的主观因素，从提出研究问题到得出结论都是如此。
2.人们认识历史的条件受到各种主客观因素的限制。
3.人文学科的认知特点决定了历史解释或多或少是“不完整的”。
4.我们如何看待各种历史解释
1.先确定对历史事件不同解读的原因，是民族或国家、阶级或思想立场造成的，还是因为史料不同、学科切入点不同、研究方法不同造成的。我们还要看各种解释是否明显违背了历史唯物主义的基本原理。
2.真正的学术研究成果总是包含着一些真知灼见，哪怕是一本写在历史唯心主义里的书。我们可以本着折衷主义的精神，去其糟粕，取其精华。不要预先假设世界上历史事件只有一种解释，其他都是错的。有时，多种解释可能会
3.在充分尊重自己辛苦研究的结果或自己充分考虑过的结论时，要谦虚谨慎，明确理解其合理性的界限；不要不经过深思熟虑或者唯物史观就否定其他不符合自己结论的解释。
4.教科书，尤其是中小学教科书，既要体现政府意志，又要引入太多关于历史问题的争论，只能采用最合理的解释(这里的“最合理”会随着研究的深入或时代的变化而变化)。
详见人大复印报刊资料2017年《中学历史、地理教与学》第4期
常见用户行为分析模型解析（1）
1.什么是行为事件分析？
行为事件分析法用于研究某一行为事件的发生对企业组织价值的影响和程度。企业利用此来跟踪或记录用户行为或业务流程，如用户注册、浏览产品详情页面、成功投资、提现等。并通过研究与事件相关的所有因素，探究用户行为事件背后的原因和交互作用。
在日常工作中，运营分析师、市场分析师、产品分析师和数据分析师根据实际工作情况关注不同的事件指标。比如最近三个月注册用户最多的是哪个频道？变化趋势是什么？每个时间段的人均充值金额是多少？上周从北京购买的独立用户数量，按年龄段分布？每天的独立人数是多少？在检查这些指标的过程中，行为事件分析起着重要的作用。
二、行为事件分析模型的特点和价值
行为事件分析(BEA)因其筛选、分组和聚合能力强、逻辑清晰、使用简单而得到广泛应用。简单来说，行为事件分析一般要经过事件定义和选择、深入分析、解释和结论等步骤。
事件定义和选择
事件定义包括定义关注事件和事件窗口的长度，这也是事件分析的核心和关键步骤。在这里，我们需要理解“对话”的概念，即会话，是指用户在指定的时间段内，在APP和WEB中进行的一系列交互。例如，一个会话可以包括多个网页或屏幕视图、事件、社交互动和电子商务交易。当用户想知道“访问次数”、“平均交互深度”、“平均使用时间”、“平均页面停留时间”、“跳出率”、“页面退出率”等指标时。都需要介绍分析。因此，创建和管理是事件定义的关键步骤。
多维钻取分析
最有效的行为事件分析应该支持任意深入分析和精细条件筛选。行为事件分析在合理配置跟踪事件和属性时，可以激发事件分析的强大潜力，为企业解答变化趋势、维度比较等各种细分问题。同时，通过添加过滤条件，可以详细查看满足某些特定条件的事件数据。
解释和结论
这一阶段要对分析结果进行合理的理论解释，判断数据分析结果是否与预期一致，比如判断产品细节的优化是否增加了触发用户的数量。如果是相反的，对于不足的部分要重新分析论证。
三、行为事件分析模型的应用场景
场景一：共同黄金行业常见行为事件分析
某互联网金融客户运营商发现4月10日来自新浪频道的PV号异常高，需要快速查原因：流量异常或流量虚假。
企业可以先定义事件，通过“过滤标准”将广告系列的来源限定在“新浪”。然后从其他维度往下钻，比如“地理位置”、“时间”、“广告系列媒体”、“操作系统”、“浏览器”等等。细分筛选时虚假流量无处藏身。下图是各城市从新浪浏览的页面总数。
图1通过厕神数据了解各城市从新浪浏览的页面总数
消除虚假流量后，运营商可以分析其他用户的行为。通过“投资成功”事件查看各期投资金额。如果想知道每个产品类型的投资额，可以按照“产品类型”分组查看。参见图2。
图2通过厕神数据了解不同产品投资的成功支付总额
用户投资到期后，后续动作可能是撤回或继续投资，运营商可以实时关注“撤回率”的变化趋势。
图3通过上帝政策数据了解用户投资到期后提款率的变化
值得强调的是，行为事件分析法是众多数据分析模型之一，与其他分析模型有着密不可分的关系。每个分析模型只有实现科学的互动与合作，才能科学地揭示用户个体/群体行为的内在规律，进而进行理论推导，从而在工作实践中不断优化业务决策和产品智能。
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