总觉得世界那么大，爱一个人容易，被一个人爱也容易，唯独找到一个具有相同频率彼此相爱的人不容易，当自己最爱的人和最爱自己的人是同一个人的时候，那就会是世界上最幸福的人，念念不忘，必有回响，不忘初心，方得始终。珍惜现在的一切，将爱情进行到底。因为世界这么大遇见“你”不容易！[暖一下]#创作力计划#
智能建筑的关键物联网传感器是什么？
CABA News在8月份发表了一篇名为《面向建筑业主的顶级物联网传感器》的博客，其出发点是“作为智能基础设施的基本组成部分，物联网传感器负责捕捉建筑物及其居住者每天产生的大量数据。”
CABA的博客进一步指出，“所有这些数据都是获得可操作见解的关键，这取决于(特定)有待解决的商业挑战”。
为了了解大多数建筑业主目前如何利用这些丰富的数据流（以及为软件供应商提供的机会），CABA 继续采访了 CABA 成员 SpaceIQ 的 Nick Stefanidakis 和研究和咨询公司 Verdantix 的 Ibrahim Yate，关于目前正在使用的顶级物联网传感器，以及客户对物联网供应商在传感器方面最需要哪些突出品质。
顶级物联网传感器设备——占用管理
据 CABA 报道：
Yate 和 Stefanidakis 都同意，现在物联网传感器最受欢迎的应用之一是工作场所的占用管理 。
Stefanidakis 是 SpaceIQ 的 Archibus 平台的总经理，这是一个集成的工作场所管理系统 (IWMS)，可帮助建筑业主/经理更好地管理他们的设施并创造更高效的工作场所。他看到他的大型企业客户对占用管理传感器产生了更多的兴趣，包括了解当前建筑物中有多少人以及哪些办公桌被占用，以及了解交通流量模式和占用趋势。使用具有开放平台（如 Archibus）的 IWMS，组织可以轻松地与传感器 API 集成，并将传感器数据与其他空间、资产和维护数据一起审查，以全面了解组织的建筑环境。
他解释说，建筑业主可以将占用数据集成到工作流程中。“例如，假设有人预订了上午 9:00 的办公桌。如果一段时间后没有人真正坐在那张桌子旁，我们可以释放它并让其他人使用它。围绕占用率、利用率、空间规划、清洁频率和许多其他方面的传感器数据有各种各样的用例。”
智能建筑的关键物联网传感器是什么？
Yate 的工作包括对空间和工作场所管理进行专门的行业研究，他指出这种兴趣的增加主要是由于 COVID-19。 “不是每个人都会每周五天在办公室工作； 实际上，要证明这一点将变得非常困难。 因此，许多公司正在削减他们拥有的房地产数量。 因此，如果您的空间较小但员工数量相似，并且这些员工并不总是在规定的时间进来，那么您几乎需要某种形式的技术来管理它。 你需要能够让人们知道哪些地方是免费的。”
另一个影响趋势的因素是监管。 “您不能出现建筑物容量过剩的情况，这不仅是出于消防安全原因，也是出于新冠病毒和健康空气原因。 这些趋势背后有一些非常重要的驱动因素——不仅仅是市场炒作，”他说。
环境监测
正如Yate指出的那样，2019新冠病毒引起了人们对建筑健康的更大关注。 “越来越多的公司希望测量空气质量——尤其是在总部等引人注目的建筑中——并向客户和访客保证当地环境保持良好状态。”为此，一些传感器与 HVAC 系统连接以监测空气质量，甚至测量空气颗粒的清洁情况，以提供额外的保护层。Yate还认为，未来，关于暖通空调操作的法律将会更加严格。 “如果企业想证明遵守这一点，他们可能会开始使用传感器。”
但他说，这不仅仅是流行病驱动的。 “在某个时候，新冠病毒很可能会消失或至少作为威胁减弱。但这并不意味着整个健康的建筑议程不重要；人们现在更加了解它。 新冠病毒只是催化剂，但我认为健康的建筑概念至少会持续一段时间。”
Stefanidakis 指出，一些占用传感器还可以进行一些环境监测——二氧化碳、噪音、照明和温度。 “温度是员工最常见的抱怨——太热或太冷。如果您可以测量实际温度与您在 HVAC 系统中设置的设定点，那么您就可以开始了解您的建筑物如何响应实时条件和占用负载。因此，如果建筑物被占用 85%–90%，则冷却该建筑物需要更多时间。拥有实时反馈是一个非常棒的工具。”
智能建筑的关键物联网传感器是什么？
能源管理
Stefanidakis说，能源浪费是大多数建筑业主关注的问题，但没有一个传感器被认定为“能源管理传感器”。取而代之的是，出于能源管理的目的，来自众多传感器的数据可以相互关联。例如：
暖通空调传感器监测风门的位置。
环境传感器决定是否应该吸收更多的外部空气或确定空气质量问题。
占用数据决定建筑需求。如果一栋楼空了，你可以调回暖通空调。如果你可以按楼层来管理，你可以试着在让人们进入五楼之前先开放四楼，然后再给五楼降温(或者根据需要加热)。
他解释说，上述所有传感器协同工作以产生可用于改善整体能耗的各种数据点。 “然后是能量计本身，它们是传感器。因此，如果您只是在电表上跟踪 15 分钟的间隔数据，并且您发现消耗或需求以异常方式上升，那么这可能会触发派人并弄清楚发生了什么。”
物联网传感器技术的类型
除了被监测的条件外，还有不同类型的传感器技术。
几十年来，最常见的类型是（在某些方面仍然是）被动红外 (PIR) 传感器。 PIR 配备微观感应能力，用于检测运动，例如当有人走过一盏灯时，它会打开，然后在一段时间内没有检测到运动时会关闭。虽然它们不是很复杂，但 PIR 有许多可靠的用例。
然而，包括旧金山、纽约和波士顿在内的许多高科技中心的客户越来越多地采用相机传感器。这些传感器实际上会拍摄一张照片，然后通过软件对其进行分析，以确定例如建筑物内的可用空间。
Yate 说，您选择的技术类型取决于多种因素。有线与无线传感器在所需的维护级别和部署的难易程度方面各不相同。即使摄像头传感器更贵，但将其用于占用监控可能仍然更经济。 （安装在天花板上的一个摄像头可以监控多张桌子，而 PIR 传感器需要连接到每个单独的桌子上。）“摄像头传感器也比 PIR 传感器贵很多，但它们更准确。如果有人站在一张空桌子旁边与其他人交谈，PIR 传感器不知道如何检测桌子是否空闲；但是，某些相机传感器实际上可以检测到该人是否没有坐下。所有这些功能和这些技术方面对这些产品的实际客户都有很大的影响。”
智能建筑的关键物联网传感器是什么？
选择物联网传感器产品
在为未来规划选择物联网传感器产品方面，CABA 补充说，Yate 的研究“表明工作场所和空间管理软件市场继续经历高增长率，参与公司名单包括（但不限于）： Accruent、AREMIS、Brivo、eCIFM、essensys、FM:Systems、FSI、Honeywell、IBI Group、IBM、Infogrid、iOFFICE、JLL、Locatee、MRI Software、Nuvap、Nuvolo、Openpath、Planon、Rapal、Ricoh、Schneider Electric、ServiceNow 、Siemens、SpaceIQ、Spacewell、Spica Technologies、Tango、Thing Technologies、ThoughtWire、VergeSense 和 WeWork。”供应商需要为竞争日益激烈的市场制定计划。此外，买家在选择物联网传感器设备时考虑以下因素:
产品是否符合你的特定需求?智能建筑领域的一些平台一般都在谈论建筑，而其他平台则主导着零售、教育或医疗等特定领域。专业解决方案能够更好地处理特定行业的不同用例。
您是否需要不同的提供商来实现不同的传感目的?Yate说，许多不同的制造商都提供PIR传感器，因为它们实际上是一种传统产品。但如果你想开始使用摄像头传感器，最好去找在部署它们方面有专业知识的特定供应商。
他们有好的api吗?通常，传感器供应商自己提供分析。但与单独的分析相比，能够将这些数据整合到空间规划工具中往往更有用。api使您能够与多个构建系统共享数据。
它提供历史数据、实时数据，还是两者兼而有之?历史数据对分析很有用，而实时数据对工作流很重要(“可用的办公桌在哪里?”)。两种类型的数据都可用是很重要的。
费用是多少?传感器的包装各不相同，决定了总成本:服务是如何销售的?你是投资购买传感器，然后订阅数据服务，还是包揽所有东西——电池、服务、硬件、软件分析等等?
如何保护数据?关于传感器和隐私，了解数据在哪里处理是很重要的。该平台是在向其服务发送图像或个人身份信息(PII)，还是在设备或网关上进行分析?通过互联网发送的数据是否无害，或者使用的是具有网络安全认证的服务提供商提供的数字基础设施?如今，大多数传感器供应商在处理安全性方面做得很好，并避免在传输过程中暴露任何PII数据。
用于未来规划的物联网传感器
除了上面讨论的应用，Yate指出，建筑或占用传感器还可以用于另一个目的:为未来的办公室设计和建筑提供信息。
“例如，你可以从传感器收集大量数据，然后测量实际空间的比例，用于办公桌、私人焦点区域和协作房间。通过测量这些东西，你可以重新设计一个工作空间，以匹配居住者的实际使用方式。”
Stefanidakis说，目前，物联网传感器产品正在帮助建筑业主解决更紧迫的问题。“我们今天看到的大多数要求都是关于如何管理未来的办公室。现在很多人都坚持要求一定数量的远程工作，而公司还不知道对空间的需求将会是什么。入住率管理传感器通过利用真实数据，帮助业主规划他们未来的投资组合需求，而不仅仅是根据部门经理可能告诉他们的信息来制定计划。”
CABA News在8月份发表了一篇名为《面向建筑业主的顶级物联网传感器》的博客，其出发点是“作为智能基础设施的基本组成部分，物联网传感器负责捕捉建筑物及其居住者每天产生的大量数据。”
CABA的博客进一步指出，“所有这些数据都是获得可操作见解的关键，这取决于(特定)有待解决的商业挑战”。
为了了解大多数建筑业主目前如何利用这些丰富的数据流（以及为软件供应商提供的机会），CABA 继续采访了 CABA 成员 SpaceIQ 的 Nick Stefanidakis 和研究和咨询公司 Verdantix 的 Ibrahim Yate，关于目前正在使用的顶级物联网传感器，以及客户对物联网供应商在传感器方面最需要哪些突出品质。
顶级物联网传感器设备——占用管理
据 CABA 报道：
Yate 和 Stefanidakis 都同意，现在物联网传感器最受欢迎的应用之一是工作场所的占用管理 。
Stefanidakis 是 SpaceIQ 的 Archibus 平台的总经理，这是一个集成的工作场所管理系统 (IWMS)，可帮助建筑业主/经理更好地管理他们的设施并创造更高效的工作场所。他看到他的大型企业客户对占用管理传感器产生了更多的兴趣，包括了解当前建筑物中有多少人以及哪些办公桌被占用，以及了解交通流量模式和占用趋势。使用具有开放平台（如 Archibus）的 IWMS，组织可以轻松地与传感器 API 集成，并将传感器数据与其他空间、资产和维护数据一起审查，以全面了解组织的建筑环境。
他解释说，建筑业主可以将占用数据集成到工作流程中。“例如，假设有人预订了上午 9:00 的办公桌。如果一段时间后没有人真正坐在那张桌子旁，我们可以释放它并让其他人使用它。围绕占用率、利用率、空间规划、清洁频率和许多其他方面的传感器数据有各种各样的用例。”
智能建筑的关键物联网传感器是什么？
Yate 的工作包括对空间和工作场所管理进行专门的行业研究，他指出这种兴趣的增加主要是由于 COVID-19。 “不是每个人都会每周五天在办公室工作； 实际上，要证明这一点将变得非常困难。 因此，许多公司正在削减他们拥有的房地产数量。 因此，如果您的空间较小但员工数量相似，并且这些员工并不总是在规定的时间进来，那么您几乎需要某种形式的技术来管理它。 你需要能够让人们知道哪些地方是免费的。”
另一个影响趋势的因素是监管。 “您不能出现建筑物容量过剩的情况，这不仅是出于消防安全原因，也是出于新冠病毒和健康空气原因。 这些趋势背后有一些非常重要的驱动因素——不仅仅是市场炒作，”他说。
环境监测
正如Yate指出的那样，2019新冠病毒引起了人们对建筑健康的更大关注。 “越来越多的公司希望测量空气质量——尤其是在总部等引人注目的建筑中——并向客户和访客保证当地环境保持良好状态。”为此，一些传感器与 HVAC 系统连接以监测空气质量，甚至测量空气颗粒的清洁情况，以提供额外的保护层。Yate还认为，未来，关于暖通空调操作的法律将会更加严格。 “如果企业想证明遵守这一点，他们可能会开始使用传感器。”
但他说，这不仅仅是流行病驱动的。 “在某个时候，新冠病毒很可能会消失或至少作为威胁减弱。但这并不意味着整个健康的建筑议程不重要；人们现在更加了解它。 新冠病毒只是催化剂，但我认为健康的建筑概念至少会持续一段时间。”
Stefanidakis 指出，一些占用传感器还可以进行一些环境监测——二氧化碳、噪音、照明和温度。 “温度是员工最常见的抱怨——太热或太冷。如果您可以测量实际温度与您在 HVAC 系统中设置的设定点，那么您就可以开始了解您的建筑物如何响应实时条件和占用负载。因此，如果建筑物被占用 85%–90%，则冷却该建筑物需要更多时间。拥有实时反馈是一个非常棒的工具。”
智能建筑的关键物联网传感器是什么？
能源管理
Stefanidakis说，能源浪费是大多数建筑业主关注的问题，但没有一个传感器被认定为“能源管理传感器”。取而代之的是，出于能源管理的目的，来自众多传感器的数据可以相互关联。例如：
暖通空调传感器监测风门的位置。
环境传感器决定是否应该吸收更多的外部空气或确定空气质量问题。
占用数据决定建筑需求。如果一栋楼空了，你可以调回暖通空调。如果你可以按楼层来管理，你可以试着在让人们进入五楼之前先开放四楼，然后再给五楼降温(或者根据需要加热)。
他解释说，上述所有传感器协同工作以产生可用于改善整体能耗的各种数据点。 “然后是能量计本身，它们是传感器。因此，如果您只是在电表上跟踪 15 分钟的间隔数据，并且您发现消耗或需求以异常方式上升，那么这可能会触发派人并弄清楚发生了什么。”
物联网传感器技术的类型
除了被监测的条件外，还有不同类型的传感器技术。
几十年来，最常见的类型是（在某些方面仍然是）被动红外 (PIR) 传感器。 PIR 配备微观感应能力，用于检测运动，例如当有人走过一盏灯时，它会打开，然后在一段时间内没有检测到运动时会关闭。虽然它们不是很复杂，但 PIR 有许多可靠的用例。
然而，包括旧金山、纽约和波士顿在内的许多高科技中心的客户越来越多地采用相机传感器。这些传感器实际上会拍摄一张照片，然后通过软件对其进行分析，以确定例如建筑物内的可用空间。
Yate 说，您选择的技术类型取决于多种因素。有线与无线传感器在所需的维护级别和部署的难易程度方面各不相同。即使摄像头传感器更贵，但将其用于占用监控可能仍然更经济。 （安装在天花板上的一个摄像头可以监控多张桌子，而 PIR 传感器需要连接到每个单独的桌子上。）“摄像头传感器也比 PIR 传感器贵很多，但它们更准确。如果有人站在一张空桌子旁边与其他人交谈，PIR 传感器不知道如何检测桌子是否空闲；但是，某些相机传感器实际上可以检测到该人是否没有坐下。所有这些功能和这些技术方面对这些产品的实际客户都有很大的影响。”
智能建筑的关键物联网传感器是什么？
选择物联网传感器产品
在为未来规划选择物联网传感器产品方面，CABA 补充说，Yate 的研究“表明工作场所和空间管理软件市场继续经历高增长率，参与公司名单包括（但不限于）： Accruent、AREMIS、Brivo、eCIFM、essensys、FM:Systems、FSI、Honeywell、IBI Group、IBM、Infogrid、iOFFICE、JLL、Locatee、MRI Software、Nuvap、Nuvolo、Openpath、Planon、Rapal、Ricoh、Schneider Electric、ServiceNow 、Siemens、SpaceIQ、Spacewell、Spica Technologies、Tango、Thing Technologies、ThoughtWire、VergeSense 和 WeWork。”供应商需要为竞争日益激烈的市场制定计划。此外，买家在选择物联网传感器设备时考虑以下因素:
产品是否符合你的特定需求?智能建筑领域的一些平台一般都在谈论建筑，而其他平台则主导着零售、教育或医疗等特定领域。专业解决方案能够更好地处理特定行业的不同用例。
您是否需要不同的提供商来实现不同的传感目的?Yate说，许多不同的制造商都提供PIR传感器，因为它们实际上是一种传统产品。但如果你想开始使用摄像头传感器，最好去找在部署它们方面有专业知识的特定供应商。
他们有好的api吗?通常，传感器供应商自己提供分析。但与单独的分析相比，能够将这些数据整合到空间规划工具中往往更有用。api使您能够与多个构建系统共享数据。
它提供历史数据、实时数据，还是两者兼而有之?历史数据对分析很有用，而实时数据对工作流很重要(“可用的办公桌在哪里?”)。两种类型的数据都可用是很重要的。
费用是多少?传感器的包装各不相同，决定了总成本:服务是如何销售的?你是投资购买传感器，然后订阅数据服务，还是包揽所有东西——电池、服务、硬件、软件分析等等?
如何保护数据?关于传感器和隐私，了解数据在哪里处理是很重要的。该平台是在向其服务发送图像或个人身份信息(PII)，还是在设备或网关上进行分析?通过互联网发送的数据是否无害，或者使用的是具有网络安全认证的服务提供商提供的数字基础设施?如今，大多数传感器供应商在处理安全性方面做得很好，并避免在传输过程中暴露任何PII数据。
用于未来规划的物联网传感器
除了上面讨论的应用，Yate指出，建筑或占用传感器还可以用于另一个目的:为未来的办公室设计和建筑提供信息。
“例如，你可以从传感器收集大量数据，然后测量实际空间的比例，用于办公桌、私人焦点区域和协作房间。通过测量这些东西，你可以重新设计一个工作空间，以匹配居住者的实际使用方式。”
Stefanidakis说，目前，物联网传感器产品正在帮助建筑业主解决更紧迫的问题。“我们今天看到的大多数要求都是关于如何管理未来的办公室。现在很多人都坚持要求一定数量的远程工作，而公司还不知道对空间的需求将会是什么。入住率管理传感器通过利用真实数据，帮助业主规划他们未来的投资组合需求，而不仅仅是根据部门经理可能告诉他们的信息来制定计划。”
#从一个人的名字能判断出什么吗#
我们不妨换一个思路，挑选出一些相对典型的字具体分析一下这些字对应的平均家境水准如何。
图中人数一列的数字是该字在本次调查中的涉及人数，满意度一列的数字是涉及该用字的所有受调查者对自己名字的平均满意度。家境、出身等项目各列的数字都是涉及的人数。家境期望两列的数字是通过家境分布情况得出。本次调查所有样本的出生家境期望是2.23，现在家境期望是2.85，而这132个字（使用者5人以上的字）涉及的1410个样本中（由于双字名不只使用一个字，一些人的名字涉及这135个字中的两个字，所以这1410份中包含重复样本），出生家境期望是2.25，现在家境期望是2.84。我们可以暂以家境期望为标准查看使用这些字的姓名主人的平均家境水平。当然，这一标准在样本较少时不太可靠，所以这些数据仅供参考，样本数目较多的字参考性稍强一些。
观察上表我们不难发现，很多高频用字的家境期望值都与平均水平接近，但其中也不乏特例，有的字会呈现较为极端的家境期望值、满意度均值或城乡分布指数。在家境期望值方面表现比较明显的包括伟、峰、林（偏低）、天、心（偏高）这些字，为了更直观的表现这些特例，我们不妨针对出现频率超过10的用字做一个简单的排行。
高频字现在家境期望最高榜：
1.君：3.21（14）
2.可：3.21（14）
3.心：3.18（13）
4.海：3.13（15）
5.明：3.08（12）
6.天：3.08（25）
7.铭：3.08（13）
8.玥：3.08（13）
9.怡：3.07（15）
10.杰：3.06（18）
需要说明的是，家境期望在3以上表示这些人的平均家境水平已达到小康水平。
高频字现在家境期望最低榜：
1.昊：2.50（14）
2.峰：2.53（15）
3.林：2.57（14）
4.鹏：2.57（21）
5.浩：2.58（12）
6.伟：2.64（22）
7.月：2.64（14）
8.婷：2.65（17）
9.敏：2.69（16）
10.云：2.69（13）
好吧，大家是不是万万没想到高居榜首的是钓神的名讳？不过躺中的朋友们千万别灰心，这只是反映了现有样本的平均水平，不能反推到个体。这些字触及一些土豪的名讳是很正常的，马云和王健林可是都躺中了，这只能说明这些字的家境期望被更多正在奋斗中的人们拉低了而已。
逆袭榜top10（现在家境/出生家境）：
1.可：1.5（14）
2.玉：1.48（16）
3.华：1.48（12）
4.俊：1.46（13）
5.宇：1.44（23）
6.铭：1.43（13）
7.海：1.42（15）
8.云：1.40（13）
9.伟：1.38（22）
10.嘉：1.37（20）
至于“这个榜单是否可以推断父母的奋斗程度？”这一问题还有待商榷，需要进一步论证，现在先排出来给大家体会一下，不必想太多。
接下来是出生时的家境。
高频字出生家境期望最高榜：
1.玥：2.77（13）
2.心：2.73（11）
3.梦：2.65（23）
4.君：2.64（14）
5.雨：2.62（21）
6.煜：2.62（13）
7.一：2.62（13）
8.诗：2.60（15）
9.怡：2.53（15）
10.佳：2.44（27）
高频字出生家境期望最低榜：
1.伟：1.91（22）
2.华：1.92（12）
3.云：1.92（13）
4.昊：1.93（14）
5.林：1.93（14）
6.峰：1.93（15）
7.玉：1.94（16）
8.俊：2.00（13）
9.鹏：2.00（21）
10.浩：2.08（12）
其实这组榜单更能反映不同家境水平的家庭的起名趋向，但对判断家境的帮助确实不大，因为很多人出生时的家境和现在的家境是有变化的。另外需要注意的是，2是家境期望从贫困到温饱的分野，出生家境期望小于2代表用这些字的受调查者出生时的平均家境水平达不到温饱。
看了这些榜单，我想大家已经有了一些答案，了解到一些文字的确拥有着特定经济水平的用户群体。但是不要忘了，这次统计是有很大局限的，一是样本数量不够（本次分层抽样若达到全面的参考水准需要10万以上的样本，而一期只有1500余份样本）；
其二是样本来源并不全面，所以这些数据对80后、90后进行判断较为适用，而不适用于判断高龄人群；
其三是常用字不足以概括全貌，这个榜单无法对起名低频字家境分布做参考；
其四，也是最重要的一点，这次为了统计的可操作性是以单个字来分析的，没有将搭配问题引入统计中要知道，对很多字来说，采用不同的文字搭配会取得完全不同的效果，不同群体对搭配的选择也不尽相同（例如同样使用了“嘉”字，嘉伟和嘉臻的姓名风格就非常不同）。
而且，姓名搭配还涉及主客字和相兴字的问题，双字名中有时会出现一个字主要表意另一个字起辅助作用的情况（例如徐思涵这个名字，思字就是客字，起辅助作用），有时会出现两个字组合成全新的意象，缺一不可的情况（例如张怡然的怡、然二字拆开后的意象和组合时的意象就有很大不同，拆分后做分析已无法表现）。
因此，这种统计方法虽然表现非常直观，但参考性并不是非常高，融入更多样本的进一步的统计有助于我们获得更准确的数据，但依然无法打破姓名学艺术性与数字的壁垒，在这种情况下，非统计学的分析举足轻重。
不过看过以上表格和榜单，大家应该也已收获很多。家境期望较高的字确实大多是格调雅致的字，而家境期望较低的字有很多是看起来有些落伍的字。当然，也有些字在榜单中隐身了，比如袁泽的泽、陈博的博，这些字用户也很多，本次统计也涉及到了，但这些字用户各方面的平均指标都很中庸，和总样本的各项平均指数非常接近，所以就“名落孙山”了。
还有一些字，例如畅、楠、驰等，从社会上看用户也很多，但本次调查中涉及的较少，不足5个样本，所以没有列出，这些字在今后的统计中会加以补充。本次统计已经涉及了涵、煜、玥等非常具有时代特征的字，而像臻、允、泰这类起名新兴字，在本次统计中并不多见，可能在未来会涉及到。
我们不妨换一个思路，挑选出一些相对典型的字具体分析一下这些字对应的平均家境水准如何。
图中人数一列的数字是该字在本次调查中的涉及人数，满意度一列的数字是涉及该用字的所有受调查者对自己名字的平均满意度。家境、出身等项目各列的数字都是涉及的人数。家境期望两列的数字是通过家境分布情况得出。本次调查所有样本的出生家境期望是2.23，现在家境期望是2.85，而这132个字（使用者5人以上的字）涉及的1410个样本中（由于双字名不只使用一个字，一些人的名字涉及这135个字中的两个字，所以这1410份中包含重复样本），出生家境期望是2.25，现在家境期望是2.84。我们可以暂以家境期望为标准查看使用这些字的姓名主人的平均家境水平。当然，这一标准在样本较少时不太可靠，所以这些数据仅供参考，样本数目较多的字参考性稍强一些。
观察上表我们不难发现，很多高频用字的家境期望值都与平均水平接近，但其中也不乏特例，有的字会呈现较为极端的家境期望值、满意度均值或城乡分布指数。在家境期望值方面表现比较明显的包括伟、峰、林（偏低）、天、心（偏高）这些字，为了更直观的表现这些特例，我们不妨针对出现频率超过10的用字做一个简单的排行。
高频字现在家境期望最高榜：
1.君：3.21（14）
2.可：3.21（14）
3.心：3.18（13）
4.海：3.13（15）
5.明：3.08（12）
6.天：3.08（25）
7.铭：3.08（13）
8.玥：3.08（13）
9.怡：3.07（15）
10.杰：3.06（18）
需要说明的是，家境期望在3以上表示这些人的平均家境水平已达到小康水平。
高频字现在家境期望最低榜：
1.昊：2.50（14）
2.峰：2.53（15）
3.林：2.57（14）
4.鹏：2.57（21）
5.浩：2.58（12）
6.伟：2.64（22）
7.月：2.64（14）
8.婷：2.65（17）
9.敏：2.69（16）
10.云：2.69（13）
好吧，大家是不是万万没想到高居榜首的是钓神的名讳？不过躺中的朋友们千万别灰心，这只是反映了现有样本的平均水平，不能反推到个体。这些字触及一些土豪的名讳是很正常的，马云和王健林可是都躺中了，这只能说明这些字的家境期望被更多正在奋斗中的人们拉低了而已。
逆袭榜top10（现在家境/出生家境）：
1.可：1.5（14）
2.玉：1.48（16）
3.华：1.48（12）
4.俊：1.46（13）
5.宇：1.44（23）
6.铭：1.43（13）
7.海：1.42（15）
8.云：1.40（13）
9.伟：1.38（22）
10.嘉：1.37（20）
至于“这个榜单是否可以推断父母的奋斗程度？”这一问题还有待商榷，需要进一步论证，现在先排出来给大家体会一下，不必想太多。
接下来是出生时的家境。
高频字出生家境期望最高榜：
1.玥：2.77（13）
2.心：2.73（11）
3.梦：2.65（23）
4.君：2.64（14）
5.雨：2.62（21）
6.煜：2.62（13）
7.一：2.62（13）
8.诗：2.60（15）
9.怡：2.53（15）
10.佳：2.44（27）
高频字出生家境期望最低榜：
1.伟：1.91（22）
2.华：1.92（12）
3.云：1.92（13）
4.昊：1.93（14）
5.林：1.93（14）
6.峰：1.93（15）
7.玉：1.94（16）
8.俊：2.00（13）
9.鹏：2.00（21）
10.浩：2.08（12）
其实这组榜单更能反映不同家境水平的家庭的起名趋向，但对判断家境的帮助确实不大，因为很多人出生时的家境和现在的家境是有变化的。另外需要注意的是，2是家境期望从贫困到温饱的分野，出生家境期望小于2代表用这些字的受调查者出生时的平均家境水平达不到温饱。
看了这些榜单，我想大家已经有了一些答案，了解到一些文字的确拥有着特定经济水平的用户群体。但是不要忘了，这次统计是有很大局限的，一是样本数量不够（本次分层抽样若达到全面的参考水准需要10万以上的样本，而一期只有1500余份样本）；
其二是样本来源并不全面，所以这些数据对80后、90后进行判断较为适用，而不适用于判断高龄人群；
其三是常用字不足以概括全貌，这个榜单无法对起名低频字家境分布做参考；
其四，也是最重要的一点，这次为了统计的可操作性是以单个字来分析的，没有将搭配问题引入统计中要知道，对很多字来说，采用不同的文字搭配会取得完全不同的效果，不同群体对搭配的选择也不尽相同（例如同样使用了“嘉”字，嘉伟和嘉臻的姓名风格就非常不同）。
而且，姓名搭配还涉及主客字和相兴字的问题，双字名中有时会出现一个字主要表意另一个字起辅助作用的情况（例如徐思涵这个名字，思字就是客字，起辅助作用），有时会出现两个字组合成全新的意象，缺一不可的情况（例如张怡然的怡、然二字拆开后的意象和组合时的意象就有很大不同，拆分后做分析已无法表现）。
因此，这种统计方法虽然表现非常直观，但参考性并不是非常高，融入更多样本的进一步的统计有助于我们获得更准确的数据，但依然无法打破姓名学艺术性与数字的壁垒，在这种情况下，非统计学的分析举足轻重。
不过看过以上表格和榜单，大家应该也已收获很多。家境期望较高的字确实大多是格调雅致的字，而家境期望较低的字有很多是看起来有些落伍的字。当然，也有些字在榜单中隐身了，比如袁泽的泽、陈博的博，这些字用户也很多，本次统计也涉及到了，但这些字用户各方面的平均指标都很中庸，和总样本的各项平均指数非常接近，所以就“名落孙山”了。
还有一些字，例如畅、楠、驰等，从社会上看用户也很多，但本次调查中涉及的较少，不足5个样本，所以没有列出，这些字在今后的统计中会加以补充。本次统计已经涉及了涵、煜、玥等非常具有时代特征的字，而像臻、允、泰这类起名新兴字，在本次统计中并不多见，可能在未来会涉及到。
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