产品化工作思路

一、产品化工作思路

对数据产品工作思路和方法的一些思考经验，希望对新接触数据产品工作的产品经理能有所帮助。另外在数据产品的实际工作中，还有两点希望能引起注意：

数据工作往往都要配合人工运营，梳理和制定好完善的人工运营流程及规范很重要，可以节省很多时间人力等成本；

生产完第一版数据之后，一定要注意及时更新，保证数据的鲜度，唯有最新鲜的数据才能吸引到更多用户。

二、大数据平台运营思路？

大数据平台面对很多服务器以及部署的很多大数据组件和服务

对集群进行完善的管理和监控可以提高数据平台的稳定性。

三、产品化七大要素？

一、数据标准化无缝迁移

　　1. 在NGD 中最终用户可以用唯一身份识别的方式通过登录认证获取自己的云桌面。自动根据使用环境选择工作模式。

　　2. 在终端硬件配置与网络环境良好的条件下，且需要调用本地硬件资源参与运算时云桌面会以VOI 的模式进行工作。

　　3. 在瘦客户机(或终端硬件配置值低)条件下对移动性、实时性要注高，云桌面可以以VDI模式进行工作。

　　4. 两种模式无缝切换，VOI 所使用虚拟磁盘镜像文件同时也可以作为VDI 虚拟机的快照的文件使用，从VDI 切换到VOI 或者从VOI 切换到VDI 实现数据无损。

　　二、 集中式与自助式管理平台

　　1. 目前的VDI + VOI 整合版，多数都采用了界面整合+数据库整合的方式。实现上仍然是两套系统在同一界面中用两个页面分开显示。而NGD 将真正实现集中式的管理平台。

　　2. 管理人员可以统一的列表中对用户进行管理，NGD 将提供开放式的策略编辑器，管理人员对在线以及离线的终端(用户)下发策略执行管理指令。

　　3. 动态调整可用资源，根据计算需要为重点用户分配更多的资源。自动降低闲置用户的可用资源。

　　4. 提供用户自助式资源申请接口，用户可以在线配置所需虚拟机的配置参数向管理中心发出申请。管理中心批复申请后被申请的资源自动创建或调整，无需人工再干与。

　　三、根本的安全保障：

　　1. 系统可实按需现云桌面的重启自动恢复， 自动时间点回滚。杜绝非法操作或破坏数据的长留。

　　2. 如流量控制、ARP防护、恶意网站防护、应用程序控制、外设控制、资产管理、屏幕截图、上网行为记录等，可完善地保护终端安全。

　　四、良好的信息安全管理：

　　1.实现终端数据的集中、统一存储，也可实现分散的本地存储。如集中存储，终端数据可集中、加密存储于服务器端或企业的存储服务器上;如分散存储即终端数据存储在本地。

　　2.可利用虚拟终端管理系统的“磁盘加密”和“外设控制”功能防止终端数据外泄，保障终端数据安全。

　　五、深入的成本控制：

　　1. 大幅降低终端运维成本。集中统一化及灵活的管理模式，从真正意义上实现了终端运维的简捷化，运维人员绝大部分工作都可在虚拟化平台服务器端进行，运维人员的工作效率大幅提升的同时，运维人员数量即可减少。

　　2. 软件授权费用降低。如果用户部署的是VDI，许多软件的授权都需要额外购买，例如微软就需要用户即使采用的OEM授权的品牌PC，一旦部署VDI也需要单独购买VDA授权，成本反而增加。基于NGD桌面虚拟化的虚拟终端管理系统则没有这些问题，同时还可以减少并发型软件的版权费用。

　　3. 下一代云桌面无需使用习惯迁移以及培训。在现在企业环境中，标准的笔记本和台式机仍然是主流，并且现在的企业用户已经习惯用这些设备来进行办公

　　六、良好的应用体验：

　　下一代云桌面可支持多种硬件可流畅的支持大型应用软件及音视频，可完美的保留用户使用习惯。企业级办公应用与工业设计部门，企业对虚拟桌面统一交付与应用管理有需求，但是同时最终终端的使用者又要求自己保存于桌面、我的文档等个人文件夹的文件可以自己管理、终端的各种应用软件如输入法，不同用户对词组习惯会不同、AutoCAD不同的用户对整体布局以及快捷键、菜单、选项设置的参数会各有要求，系统会根据用户的设定将配置信息保存地址进行记录，当终端客户机退出设置后，这些设置信息将被记录在独立的单元中，待工作人员下次重新引导系统加载标准OS Mapping Stream的同时，保存在私人空间中的配置单元会被(虚拟)合并到Mapping Stream 中。为用户恢复出最后的个性化设置。而无需借助网络磁盘，人工存盘下载的方式。

　　七、对移动互联网及窄带网络的良好支持

　　在跨广域网的环境，多个场景间的连接试从专线到无线形式多种，带宽从1000M到1M的环境混合。以及目前移动互联网应用的兴起都传统的虚拟化桌面的实用性提出了质疑。能启动到能有着致命的差异。NGD 下一代云桌面需要广泛支持广域网、移动互联网环境。在带宽不能得良好保障的条件下，依然为用户提供不影响正常工作的体验，还需要在解决方案上下足够的功夫。

　　NGD 的产品化还是一件任重而道远的长征，时代发展用户的需求是不断的。据悉国内知名的虚拟化技术研发厂商VESystem 已经在这领域投入近两年的研发。期望在不久的将来我们能体验到拥有自主知识产权的国产下一代云桌面产品问世，彻底颠覆现在虚拟桌面模式。从而也改变长期以来被国外厂商控制核心的市场局面。

四、大数据建模思路？

你好，大数据建模是指对大量数据进行统计分析和模型建立的过程。其思路主要包括以下几个步骤：

1. 数据准备：收集、清洗、处理、存储大数据，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据探索：通过可视化工具和统计分析方法对数据进行探索，了解数据的分布、关联性、异常值等特征。

3. 变量选择：根据探索分析结果，选择对模型有影响的变量，构建变量集。

4. 模型选择：根据业务需求和数据特征，选择适合的模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。

5. 模型训练：使用机器学习算法对模型进行训练，优化模型参数。

6. 模型评估：使用评估指标对模型进行评估，如准确率、召回率、F1-score等。

7. 模型应用：将训练好的模型应用于数据预测、分类、聚类等业务场景中。

8. 模型优化：根据实际应用情况，对模型进行优化，提高模型的精度和效率。

五、归农平台推广思路？

（“归农”在全国多地均有农产品生产基地，注重农产品绿色健康生长。）

丰产不丰收，一直是限制农民致富的主要困境。当不少农业劳动者筚路蓝缕，奋力打开农产品销路却依然逃脱不了农产品滞销的命运而无可奈何时，有一群默默奉献的人，响应着乡村振兴战略的国家目标，用开拓性的商业模式、创新性的商业思路帮助全国多地农产品实现了畅销。这群人有一个统一的名称——“归农”。它的创造者，上海季芬电子商务有限公司董事长蒋宪彬，也是这群人的引领者。

他们仅仅在2019年，就销售金川雪梨膏累计消化雪梨鲜果1200多万斤，销售河北鲜枣72万斤、昭通苹果36万斤、橙子65万斤等，其他多种农产品销量也各在几十万斤以上。他们用自己的一己之力不断拓宽了农民的增收渠道，在幅员辽阔，地大物博的神州大地上，在十九大报告中提出的乡村振兴战略中，上演了一幕幕激动人心的“助农”“兴农”交响曲。

从商业的角度而言，归农担当的是内容电商平台的角色，它搭建起了农户、消费者与归农之间的商贸平台，让丰收的农产品实现畅销，让消费者得到真正物美价廉的农产品；从品牌塑造层面观察，归农是农产品上市前的把关者，它的品牌理念倡导“真实高于一切，一切源于天然”，试图把安全健康、品质上乘、天然天然的农产品推荐给更多的消费者；从情感境界来看，归农还是很多人追求理想、实现目标、传递情感的渠道。

六、业务数据分析十大思路？

01 细分分析

细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。

细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种：同比，环比，定基比。

例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如：在页面分析中，经常存在带参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

七、可产品化的开源物联网开发平台

可产品化的开源物联网开发平台 在当今数字化时代具有重要意义，它为开发人员提供了必要的工具和资源，帮助他们构建智能物联网解决方案。这样的开发平台是基于开源技术构建的，具有开放性和灵活性，使开发者能够快速部署、扩展和定制物联网应用程序。

为什么选择可产品化的开源物联网开发平台？

选择适合的物联网开发平台至关重要，而可产品化的开源物联网开发平台提供了许多优势。首先，它们为开发人员提供了开放源代码的访问权限，这意味着可以根据实际需要对平台进行定制和优化。其次，这些平台通常具有丰富的功能集，可以满足不同项目的需求，并提供各种集成选项。

平台的核心特性

• 可扩展性： 可产品化的开源物联网开发平台允许用户根据项目规模和需求进行扩展，从而快速适应不断变化的物联网市场。
• 安全性： 用户数据的安全性是物联网解决方案的关键考量因素，这些开发平台提供了强大的安全功能，保护数据免受恶意入侵。
• 多样化的支持： 完备的开发文档、社区支持和培训资源可以帮助开发者更好地利用平台功能，加速应用开发和部署过程。

开源物联网开发平台的应用场景

可产品化的开源物联网开发平台在各种行业和领域都具有广泛的应用场景。在智能家居领域，这些平台可以帮助开发出智能家居控制系统，实现远程监控和智能化家居设备管理。在工业自动化领域，这些平台可以用于设备监控、生产优化和实时数据分析。

未来发展趋势

随着物联网技术的不断进步，可产品化的开源物联网开发平台将继续发展壮大。未来，这些平台可能会引入更多人工智能和大数据分析功能，为用户提供更智能、更个性化的物联网体验。

八、做同城平台的新思路？

同城平台可以做吃喝玩乐4个方面，尤其是吃，美食直达。

九、报表数据分析思路？

1. 报表数据分析的思路是需要先了解数据来源、数据类型、数据量等基本信息，然后进行数据清洗和处理，接着进行数据可视化和分析，最后得出结论。2. 数据清洗和处理是为了保证数据的准确性和一致性，避免数据分析时出现错误。数据可视化和分析可以帮助我们更直观地了解数据的特点和规律，从而得出结论。3. 在进行报表数据分析时，还需要注意数据的可靠性和有效性，以及分析结果的可性和可操作性。同时，也需要不断学习和更新数据分析技能，以提高分析效率和准确性。

十、数据驱动业务发展思路？

思路从数据“驱动决策”到同时驱动“业务自动化执行”

在技术如此强大，数据如此丰富的今天，数据驱动决策已有一定局限性。因为“好的决策”不仅依赖于高质量的统计分析报告，更依赖于报告使用者的能力，需要具备特定经验的人依据报告的内容去发现规律，从而进行决策。