业务能力是业务架构的关键组成，表示企业执行业务活动的能力，是对完成某一业务目标的一些列业务活动的抽象与封装。...尽管很多专家对业务能力做出了解释和定义，但是在实际描述业务能力的过程中，依然有很多模糊之处。比如，“开发票”是一项业务能力，还是业务流程，还是业务活动？...，具备持续性； 业务能力并非与岗位职能一一对应，可能是多对对、一对多，多对一的关系。...业务能力、业务流程、价值流、业务活动之间的区别 业务能力：“账单管理”是一项能力，描述账单的生成、修改、废弃、保管等所有业务活动的能力。...业务流程：描述如何完成一项具体的业务活动，如“生成账单”是一个流程 业务活动：“邮寄账单”是一项活动 价值流：“账单->发票”是一项价值流 系统/应用：“XXXX 账单软件“是用来实现账单管理的业务能力的系统或应用
最近大热的用户行为分析和无埋点数据收集技术，都是倡导全量的数据收集。...据说Netflix不仅记录用户点播了哪些影视剧，甚至还会记录用户在某一集的什么位置进行了暂停、快进等操作或者在什么位置关掉了视频，并以此分析影视剧的品质和用户喜好。 2....那么除了C端用户的服务提供商，to B的企业，生产型企业，企业内部等其他情况，对于数据传输能力建设的特点又是什么呢？...最后，最重要的是企业的很多数据是私有商业数据，把这些数据让CDN系统随意地推送到不可控的边缘节点上，是会有比较大的安全顾虑的。 什么是用户级数据传输和系统级数据传输？...企业数据传输能力建设 用户级的数据传输，与C端场景是有对应关系的，但特性不同。而系统级的数据传输，在C端场景下是没有对应关系的。
参考 一文学会如何做电商数据分析（附运营分析指标框架） 电子商务该如何做数据分析？...如何数据分析入门（从各项指标表象进入） https://www.processon.com/outline/6589838c3129f1550cc69950 数据分析步骤 什么是数据分析思维 主旨...分析方法：对比分析、漏斗分析、留存分析、多维分析 可视化：各种图表、可视化工具的使用 思维 定义问题思维能力：目标导向、客观严谨 分析问题思维能力：指标思维、逻辑思维 解决问题思维能力...：懂业务、懂用户 业务数据分析是最基本的思维能力 定义问题的思维 目标导向：需求究竟说的是什么 理性思维：理解需求中的逻辑关系 分析问题的思维 拆解问题的结构化思维能力 分析问题的逻辑推理能力...总结报告 成 各类分析案例实战 总结 解决业务问题，要结合当时的业务实际构建适合的分析思路，这种能力就是数据分析思维
这里写几个可迁移能力: 1 管理能力 2 架构能力 3 写作能力 4 演讲能力 5 文档能力 6 沟通能力 7 调度能力 什么是可迁移能力，简单来说就是你当前的技术沉淀，沉淀下来的东西，可以被其他行业运用...你知道技术人员，以及产品，项目管理人员之间的诉求，也懂得了以他人视角考虑问题，形成同理心，然后以进度为核心，来有条理的分析利弊，最终达成自己的目的。 能够说服他人，本身就是能力，本事。...以用为主是商业公司必须要遵守的规则，而技术人员在几年沉淀之后，还不能突出重围，开始尝试着沟通，管理能力的训练，那么他会在职业规划中受阻，因为升维能力在长线的职场生涯里，尤为重要。...这也是为什么一个创业者负债累累，却又有那么多人上赶子给投资，本质就是看人，看到了这个人的能力。 职场中，你要增长的不是有钱，不只是技术，而是技术背后的思维能力，因为它可迁移。...保持优势，保持可迁移能力的沉淀，才是职场最好的姿势，也是避免未来的不确定性的最佳策略。 是时候开始寻找，沉淀自己的可迁移能力了。而时间，是从现在开始。 --完-- THE END
包装对生意的影响为什么可以比产品本身还重要，我们需要从人们消费决策是如何做出的来具体分析。...为什么必须病态地痴迷细节？ 因为广大消费者的思维能力虽然比较迟钝，但直觉却是敏锐的。...阳光下无新鲜事，历史每天都在不断重演，所以每当我看到魔漫、脸萌、足记一类刷遍朋友圈但一看就不具备什么重复性消费能力的 App 又拿到新一轮融资时，不得不感慨：这果然是个人傻钱多速来后会无期的创业黄金时代...从上述分析过程可以看到，对成本的分析渗透在 TTPPR 每一个环节中，而且必然是一个不断妥协、不断优化的过程，不把成本作为基本分析因素的 TTPPR 是毫无意义的。...某国石油公司为什么可以日进斗金，因为它可以直接把流量垄断了，而标准化的大宗商品生意是基本上不存在包装和产品环节的，重复性消费能力天然强大，又拥有相当的定价权所以无需过度担心成本。
他的主要观点是：探索性数据分析（EDA）与验证性数据分析（Confirmatory Data Analysis ）有所不同：前者注重于对数据进行概括性的描述，不受数据模型和科研假设的限制，而后者只注重对数据模型和研究假设的验证...探索性数据分析有别于初始性数据分析（initial data analysis - IDA)。初始性数据分析的聚焦点是分析鉴别统计模型和科研假设测试所需的条件是否达到，以保证验证性分析的可靠性。...在以抽样统计为主导的传统统计学中，探索性数据分析对验证性数据分析有着支持和辅助的作用。但由于抽样和问卷都是事先设计好的，对数据的探索性分析是有限的。...第二步是用探索性数据分析对筛选出的垃圾邮件进行分析统计出哪类词汇出现的机率最高。比如各类促销和诱惑语言等，根据该类语言出现的频度，可选出最常出现的5 到10个词。...从这个过程中我们可以看到： （1）探索性数据分析能帮助我们从看似混乱无章的原始数据中筛选出可用的数据； （2）探索性数据分析在数据清理中发挥重要作用； （3）探索性数据分析是建立算法和过滤模型的第一步；
本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。...计算占位数据 计算单步骤与初始转化率的差值（即100%），差值除以2后获得占位数据。因为最终的柱状图是轴对称的，故取差值的一半进行占位即可。 3) ....可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。 1) ....直接展示 这里的漏斗数据模型是软件本身自配好的，你要做的就是选择字段，和Tableau的操作一样，好处就是方便。...像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。 最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。
本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 01 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。...2) 计算占位数据 计算单步骤与初始转化率的差值（即100%），差值除以2后获得占位数据。因为最终的柱状图是轴对称的，故取差值的一半进行占位即可。...如果数据量很大的话，需要长期监测运维，一般是需要连接数据库的。...可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。...像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。 最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。
CMM是是一种用于评价软件承包能力并帮助其改善软件质量的方法，侧重于软件开发过程的管理及工程能力的提高与评估。...，其目的是帮助软件企业对软件工程过程进行管理和改进，增强开发与改进能力，从而能按时地、不超预算地开发出高质量的软件。 ...软件管理工程的发展，在经历了从70年代开始以结构化分析与设计、结构化评审、结构化程序设计以及结构化测试为特征的结构化生产时代，到90年代中期，以CMM模型的成熟模型和日益为市场接受为标志，已经进入以过程成熟模型...关键实践一般只描述"做什么"而不强制规定"如何做"。...各个关键惯例按每个关键过程方面的5个"公共特性"（对执行该过程的承诺，执行该过程的能力，该过程中要执行的活动，对该过程执行情况的度量和分析，及证实所执行的活动符合该过程）归类，逐一详细描述。
只有专业的数据分析师才需要学数据分析？ 错了，对数据保持敏感，是每个职场人都应该具备的能力。 如何将纷繁复杂的Excel表格变成有信息、有价值的图表？...…… 数据分析除了可以帮助你拓展个人专业能力，也会助你在职场上走的更远。 下面的一个真实案例将会告诉你：懂得如何使用&解读数据，会让你的能力有多大突破，对业务有多大帮助。...小白姐看到这个清单就笑了：“能想到细分到具体商品，看销售额低的原因，说明你还是有点分析意识的，就是太简单直接了点。而且为什么要淘汰最后的30%呢？依据是什么？” 说着，她随手画了张图： ?...不过，如果想要解决业务的实际问题，得出业务的机会和风险，「数据分析」的能力是每一个人都必须具备的。” ?...想要更好的分析数据，利用数据，不但需要有好的数据思维，懂数据相关的理论知识、技能技法，更重要的是要具备业务 Sense，还要有足够强的学习能力。
经常会听到MCU某I/O的驱动能力是xxmA，那么到底什么是驱动能力呢？如果某IO的驱动能力是5mA，它就输出不了超过5mA的电流了吗？为什么IO的驱动能力有差异呢？...要回答以上问题，需要先了解MCU内部的I/O结构， (本图来源于STM32F103参考手册） 当输出高电平1时，I/O内部VDD经过PMOS流向I/O引脚，如下图红色箭头所示， 这时驱动能力是指，在输出电流小于等于最大输出电流的情况下...当输出低电平0时，I/O引脚经过N-MOS流向I/O内部VSS，如下图红色箭头所示 这时驱动能力是指，在小于等于最大输入电流的情况下，I/O引脚可以正常的输出逻辑0。...以上看明白后，文章开头的3个问题也就有了答案， 1）I/O驱动能力是指在同时满足Voh(输出引脚为逻辑1时的最小电压值) 和 Vol(输出引脚为逻辑0时的最大电压值）前提下，最大可以输出和吸收的电流大小...Voh和Vol的值在芯片数据手册中可以查到。 2）如果某I/O的驱动能力是5mA，并不是表示它输出不了超过5mA的电流，只是当输出电流超过5mA之后，它的输出电压会下降，电压会小于Voh。
2、产品策划通道能力模型 产品策划通道能力模型在答辩之前，对于这个能力模型我是有一定了解的，但是等到评委提问时我完全没想起来这19个能力点。后来答辩结束后又仔细研究了一遍，发现确实蛮有内容的。...三是专业技能。这里涉及了一个产品诞生的方方面面，包括：诞生之前：用户调研和市场分析；诞生中：产品规划和产品设计；诞生之后：运营数据分析、市场营销、渠道管理、对外商务沟通。当然，这里是粗略的划分。...3、ToB产品经理能力模型的差异点应该说，上面一整套产品经理的能力模型非常完备，只是ToB有3个点更为侧重：一是技术知识。...三是用户调研和分析。产品经理自己往往就是ToC产品的用户之一，这时用同理心能洞察到相当一部分的产品需求。...用户访谈和焦点小组是比较合适的两种方法。4、ToB在产品设计上最大的难点是什么最后，ToB在产品设计上最大的难点是什么？我个人认为是如何满足不同企业定制需求。
到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？ 让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据？...古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据呢？...我们的各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车，都会生成数据并被记录下来，我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，以分析商机。...大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。...分别用这两组全数据去做分析，结论就可能发生变化。另一方面，事物在不断地发展和变化，同学入校时的成绩并不能够代表现在的能力。全体同学的高考成绩数据，仅对于那次考试而言是全数据。
“ 产品分析是应用于数据的收集、分析和可视化的术语。作为产品经理，需要善于分析和利用数据，不仅对我们当前的产品有益，而且对整个职业生涯有益。”...但究竟是什么造就了数据驱动的产品经理呢？ 从本质上讲，数据驱动的产品经理不仅要依靠自己的直觉，还要尽可能多的通过数据武装自己。产品的数据驱动不会让你一夜成名。...如在2004年，华尔街精英做了搜索引擎进行对比分析评测，评测结果是Yahoo最好。但评测完之后，大家平时还是都用Google。 用户细分 用户细分将帮助我们了解不同的用户如何与产品互动。...04 如何提出正确的问题 产品分析是一个强大的工具，但是不完全帮助我们完成工作。我们需要学习如何正确使用分析工具以及如何提出正确的问题。 在数据科学中，提出问题的关键因素是定义正确问题的陈述。...问题的风险与回报评估 我们知道问题是什么，下一步就是需要为如何解决这个问题进行考虑。首先我们会分析解决这个问题带来风险和回报，如果涉及到实施新的功能，需要计算出做出这个功能的整体投入产出比。
本文想讨论下大数据分析处理平台的调度从架构上看应该起到一个什么样的作用，达到一个什么样的能力。...谈调度之前，先说说大数据分析处理平台的定义：集成数据采集/导入/存储、高效统计分析/挖掘分析、结果数据可视化呈现等功能的一体化系统，它具有简单易用、高度管理、平滑扩展、定向定制、算法丰富、支持迁移、...一般来说，大数据分析处理平台有以下几个显著特点： 1、规模大，集群化。百度，腾讯，阿里的大数据分析平台目前都在几千甚至上万台X86服务器的规模。 2、复杂度高，多个子系统异构。...3、系统负载高，压力大，从腾讯公布的数据来看，每天完成上百万个任务的执行。 4、可靠性要求高，容易维护。 那么调度在整个大数据分析处理平台中起到什么作用？...业界现在最常见的是MESOS，YARN，腾讯基于YARN的基础上改造了GAIA，谷歌公布了他的第三代调度Omega，关于资源管理可以看我前面的文章《资源管理框架（mesos/YARN/coraca
商业分析这个词很常见。国外留学的专业有叫商业分析（Bueiness Analysis）国内也有企业挂出来岗位叫商业分析，招聘时有一个能力要求叫商业分析能力。...如果扒皮抽筋看本质，商业分析就是：用数据分析方法，解决商业问题。数据分析是一个基础工具，可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域，当然也有企业最关心的商业领域。...如果再具体一点说，就是： （是什么）量化展示商业经营状况 （是多少）量化判断商业问题 （为什么）从数据角度寻找问题原因 （会怎样）利用数据预测商业趋势 （又如何）利用数据综合判断经营效果 通过量化的分析...因此必须具体脚踏实地的思考：到底我们是什么模式+行业，到底我们面对什么样的需求和问题，到底我们有什么数据可以用来分析。这就像医院看病要分门别类，而不是卖一颗“包治百病丸”一样。具体思考才能有所收获。...遗憾的是，传统数据分析技术培训出来的科班生，基本都没啥商业分析能力。
5G背后的驱动力是新无线电（NR）。现在，降低能力（红帽）新无线电正在帮助扩展NR设备生态系统，从而实现更多5G用例的增长。了解NR RedCap究竟是什么，以及它打算实现的目标。...鉴于上述功能的降低，对于具有一个接收分支的设备，RedCap 器件在 FR1 中支持 85 Mbps 的峰值物理层数据速率，足以满足预期用例的所有数据速率和延迟要求。...对于 支持更多接收分支的RedCap设备，峰值物理层数据速率要高得多。...它使降低能力的器件能够在任何NR频段工作。 值得一提的是，一些可穿戴和视频监控用例目前由基于LTE的解决方案解决。NR RedCap 为这些用例提供了从 LTE 迁移到NR 的途径。...从性能的角度来看，无论是网络还是设备，都有动力采取这样的LTE到NR迁移路径，因为RedCap是一种原生NR技术，它涵盖了所有关键的NR构建块，包括波束成形，可扩展命理学，网络能效等。
数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都可统称为“大数据工程师”。 大数据工程师是做什么的？...大数据分析工程师： 大数据领域非常重要的岗位，因为大数据的核心之一是数据价值化，而数据价值化的核心则在于数据的分析和应用。...大数据运维工程师： 主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台等。 ? 大数据工程师需要哪些能力？...此外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。...学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利。
对于一个问题，描述它的解决思路是容易的，但真要落实到代码，完成正确的逻辑，就不那么容易了。 ? 对于一个具体的工程问题，没有受过专业训练的人，很容易忽略复杂的细节，将问题想简单。...毕竟，盖一个房子不过是建四面墙，上面加个屋顶而已。但是，这么一个简单的“盖房子”的工程问题，凝聚了人类几千年的智慧结晶，里面包含了诸多复杂的工程问题。...外行看来很简单的问题，实际上是很复杂的。 ? 计算机专业也是如此。排行榜不就是排个序吗？但能否达到性能标准？搜索引擎不就是把互联网上相关的信息展现出来吗？但是怎么定义“相关信息”。
很多人想知道究竟是什么大数据分析。然而网络中对大数据分析的定义却让人看了以后更加糊涂，例如下面是百度百科的解释： 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。...大数据可以概括为5个维度， 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 我听过的最好的关于“什么是大数据分析”的解释，是来自于《冬吴相对论》。读书最好的时候是学生时期，其次是现在。...下面我们一起来听下梁冬、吴伯老师的分享：什么是大数据分析。...《冬吴相对论：大数据 上》 《冬吴相对论：大数据 下》 很多人关心公司层面的问题，但我更关心个人层面的问题，例如大数据时代，你该如何掌握新的技能才能适应这个时代。...了解了什么是大数据分析以后，如果你还想获得大数据分析相关的技能。可以点击下面“阅读原文”听下《零基础入门大数据分析的方法论》。毕竟知道自己如何去做才更重要。
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