我们将这些进化关键诉求，注入到SaaS销售的价值金字塔模型。 我们从下至上进行拆解。 产品型销售：有腿的产品说明书 产品型销售提供的是功能价值。...直到现在，产品型销售仍然是大多数SaaS公司主要的销售形式。高级一些的销售员还可以讲出FAB等话术，而普通销售就是直接亮产品。 无论是什么招式，产品型销售都跳不出功能价值的范围。...螺蛳壳里做道场，没有多大价值空间了。 产品型销售遇到的最大问题，是产品的同质化。而同质化的结果，首先使客户选择余地变大，从而销售方像菜场里的菜，被挑来挑去。...要想做到数十倍于产品销售的单子，还得进化。 高价值销售：我要飞得更高 高价值销售，提供的是客户的绩效价值。所谓绩效价值，就是在销售过程中，为客户改善组织绩效所带来的可衡量的价值。...毕竟，再烂的枪也好过烧火棍。 现在我们可以重新定义销售的职能：创造产品之外的价值和向客户传递这种价值。 至于卖产品，那是顺带的事儿。
作者：Lemonbit 来源：Python数据之道（ID：PyDataRoad） 在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。...这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 介绍 这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。...发散型文本 （Diverging Texts） 发散型文本 （Diverging Texts）与发散型条形图 （Diverging Bars）相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值...-50-visualizations/ 原文： Top 50 matplotlib Visualizations – The Master Plots (with full python code)...https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/
本文来源 | 公众号 Python数据之道 翻译 | Lemon 作者 | Machine Learning Plus 本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的 50 个图形，...掌握这些图形的绘制，对于数据分析的可视化有莫大的作用，在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。...这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 介绍 这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。...发散型文本 （Diverging Texts） 发散型文本 （Diverging Texts）与发散型条形图 （Diverging Bars）相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值...图14 以上 14 种可视化图表都可以通过 Python 来实现，甚至还可以完成更多类型的，包含 Matplotlib、Seaborn、Plotnine、Plotly 等。
来源：Python数据之道 本文多干货，建议收藏。 本文总结了50个图表绘制方法，对于数据分析的可视化有莫大的作用。 ?...由于微信文章总字数不能超过5万字，删除了部分代码，完整的文章请点击文章底部的“阅读原文”。 在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。...这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 介绍 这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。...发散型文本 （Diverging Texts） 发散型文本 （Diverging Texts）与发散型条形图 （Diverging Bars）相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值.../plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/
Tips： （1）本文原文部分代码有不准确的地方，已进行修改； （2）所有正确的源代码，我已整合到 jupyter notebook 文件中，可以在公众号『Python数据之道』后台回复 “code...（4）由于微信文章总字数不能超过5万字，删除了部分代码，完整的文章请点击文章底部的阅读原文； 在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。...这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 介绍 这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。...图10 11 发散型文本 （Diverging Texts） 发散型文本 （Diverging Texts）与发散型条形图 （Diverging Bars）相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值...它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。 （『Python数据之道』注：需要安装 joypy 库） # !
（4）由于微信文章总字数不能超过5万字，删除了部分代码，完整的文章请点击文章底部的阅读原文； 在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。...这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 介绍 这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。...plt.show() 11 发散型文本 （Diverging Texts） 发散型文本 （Diverging Texts）与发散型条形图 （Diverging Bars）相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值...它看起来很悦目，并清楚地传达了正确的信息。 它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。 （『Python数据之道』注：需要安装 joypy 库） # !...（『Python数据之道』注：需要安装 pywaffle 库） #!
，有效地报告发现的问题，衡量测试工作的成效和产品的改进，测试和质量保证的区别，寻求软件测试员的工作。...本书适合讲解步骤清晰易懂、示例丰富，无论是经验丰富的渗透测试老手，还是刚入门的新手，都会在本书中找到需要的知识。...书中将介绍一个快速有效的方法，教会您利用Java知识构建具有产品价值、可扩展性和高性能的Web应用程序。...第二部分“基础价值”介绍测试必须具备的价值，即测试应该有的价值，如发现缺陷、给出性能指标、建设团队的测试能力等。这是进一步拓展测试价值的基础。...第三部分“拓展价值”介绍测试可以实现的价值，即测试有条件做到的那些价值，如改善研发过程质量、提升交付效率等。原有的能力加上新的能力和责任，形成值得测试去拓展的、新的价值外延。
如何快速配置IntelliJ IDEA 在我们深入探讨IntelliJ IDEA的核心功能，如代码自动完成、实时代码分析和强大的重构工具后，接下来我们将详细介绍如何在不同的操作系统（如Windows、Mac...例如，如果你是一个Python开发者，你可以安装Python插件，这样你就可以在IDEA中直接编写和运行Python代码了。...安装插件的过程也很简单，我们只需要在IDEA的设置中找到Plugins，然后在插件市场中搜索我们需要的插件，点击安装即可。...下表列出了一些最有用的快捷键： 全局搜索：快速查找项目中的任何文件、动作、符号、工具窗口或设置。...然而，一个好的工具，需要我们去深入理解，去熟练使用，才能发挥出它的最大价值。让我们一起，用IntelliJ IDEA，写出我们的故事，构建我们的世界。
每个行业都有自己的一套指标，可以跟踪和衡量这些指标，以帮助企业瞄准正确的客户并预测未来的客户群。 CLV 使营销、销售等各个部门能够规划其战略并向最有价值的客户提供特定产品或定制服务。...当 CLV 与其他工具（例如客户细分、定价和营销策略）一起应用时，它是最有效的，并增加了巨大的价值，这意味着它告诉我们谁是我们最有利可图的客户，但它没有告诉我们哪些产品需要以什么价格和数量来销售。.../ml/datasets/online+retail）的零售数据集 (CSV) 来构建 Python 应用程序。...，这是一个用于构建数据应用程序的 Python 框架。...Python 计算客户生命周期价值 (CLV) 的公式方法，并构建一个可以帮助业务用户即时做出决策的仪表板/网络应用程序。
技术选择直接影响着我们的工作效率和产品质量，在前期偷懒，后期必然加倍奉还。 我们缺的不是道理，毕竟最有用的东西都写在常识里了，我们缺的是理解道理的机缘。...从项目出发深入到架构设计，与不同技术方案的对比，在众多选择中找到最适合业务的那一条路。这个过程中遇到的核心技术难题，汇聚成了本篇文章最有价值的技术认知。...我们面临的挑战，是如何在不断增长的功能需求和现有技术限制之间的矛盾。 让我们来探究 Web 版 NT 缺失背后的影响。这一缺口不仅是技术上的空白，更是一系列问题的源头。...首先，维护成了一个巨大的负担，随着功能的增加，我们团队的大部分时间都耗费在了这些 Node 服务的运维上。其次，在高性能需求场景下，如频道榜单，我们发现性能和稳定性的不足直接影响了用户体验。...对性能优化，我一直坚持一个原则：尽管针对通用场景的优化有其挑战性，但我们总能在特定场景中找到提速的空间。 这里分享一个关于性能优化的相关案例。
通过集中主要资源投入最需要、最有优势的领域，不仅能够加快智能算力中心的建设，提升国家整体算力水平，还能深化开放合作，促进跨央企之间的协同创新，形成合力，共同推动人工智能产业的快速发展。 ...3、市场需求驱动产品创新：随着消费者对智能产品的需求日益增长，AI领域将涌现出更多创新产品。例如，智能家居、智能穿戴设备等产品的普及将推动AI技术在日常生活中的应用，为产品经理提供更多创新空间。...2、编程语言与工具：熟悉Python、R等常用于AI领域的编程语言，并学习使用相关的开发工具，如Jupyter Notebook、TensorBoard等。...通过不断学习、实践和积累经验，作为普通工程师的你也能在AI时代浪潮中找到自己的位置，并为社会和企业创造价值。 ...2、辅助决策和个性化服务：AI可以分析大量数据并为决策者提供有价值的洞察，从而提高决策质量。在医疗、教育、金融等领域，AI技术可以为个人提供个性化的服务和解决方案，如精准医疗、个性化学习等。
相比同类产品，如MicroPython，LuaOS等，资源占用减少85%以上。 入选2021年度 Gitee最有价值开源项目，加入RT-Thread嵌入式实时操作系统编程语言类软件包。...相比同类产品，如MicroPython，LuaOS等，资源占用减少85%以上。入选2021年度 Gitee最有价值开源项目，加入RT-Thread嵌入式实时操作系统编程语言类软件包。...1.方案选型——CH32V103运行Python脚本，并不好办 首先我们需要选择一个能够在CH32上运行的嵌入式Python解释器。...能够在flash为64Kb的RISC-V MCU上部署Python解释器，需要有极小的编译体积，还不能依赖于ARM架构的独享技术。...好了，不卖关子了，能够在CH32V103平台部署的Python解释器，只有我目前在开发的PikaScript超轻量级Python解释器，（如果还有其他方案，请批评指正，我麻溜修改）。
如何在成长减缓、利润下降的情况下削减成本，同时又不损害公司核心竞争力的提升？简单来讲就是企业如何降本增效？...本文总结如下：图片一、通过资源整合，聚焦研发核心业务研发的资源是有限的，企业经营的目标就是如何把有限的资源用在最有效益的地方。不同时期，公司总是以投资的眼光评审资源的投向并及时调整。...包括：削减非核心业务，将非关健性项目的产品研发外包或削减。加大产品开发前评审工作，对投资回报率低的项目进行剔除，保证资源更多应用在投资回报高的项目。...更深层的整合是业务平台的统一，如将不同产品结合在一起，搭建一个统一的开发平台，广泛的共用化和标准化，提高核心效率。二、通过优化供应链交付，提高公司价值链供应链各个环结成合作伙伴已是普遍共识。...是研发产品能转换现金重要保证环节。其中最简单、最基础的要求是信息共享，利用电子商务技术完成企业内部业务流程一体化和企业外的合作伙伴共享，最终达到生产、采购、库存、销售以及财务和人力资源管理的全面集成。
最重要的就是当前这份工作的经历，可以将日常工作进行分类，比如日常数据监控、专题分析、数据产品等等。 日常数据监控，又包括了哪一些，监控什么指标，发生异常如何归因。...专题分析，做了哪些专题，用了什么分析方法，得出什么样的结论，如何应用到业务之中，带来了什么样的效果。 数据产品，做了什么样的产品，用户是哪个业务方，为什么会做这个，怎么落实。...对于直属领导提问，可以问这个岗位具体负责的事项，对接的部门（如产品、技术、运营、客服、销售等），需要掌握的工具，组内有多少人，组内其他人负责什么样的分析。等等。...2、你觉得工作中做得最有价值的专题分析是哪一个（往往一面是让自己挑一个你认为最有价值的，所以要着重准备） 这个就需要提前对工作进行总结，翻看之前的分析报告，看看数据及结论，注意这里最好选择应用到业务并且得到正向反馈的专题报告来说...说一下专题背景和目的，怎么分析的，如何在数据中找到价值或者可以提升的机会点，如何反馈的，反馈之后业务部怎么改进，改进之后是否跟踪效果，效果如何。
这是一篇非常难写的文章，同时我希望这篇文章对于入门学习的朋友是真正有价值、有帮助的。 起初，关于这个问题，我脑子其实是一片空白的。...我努力把自己置身于程序员和初学者之中，从他们的角度思考哪些资源最有利于他们学习“机器学习”。 我精心挑选最好的资源。...如果你真的是一个初学者，并且极其希望在机器学习领域有所耕耘，希望你能从中找到一些对你有帮助的知识。我的建议是专注于一项资料，一本书或一个编程库，并反复阅读其中涵盖的知识、教程。...，如特征选择泛化（feature selection generalizability）和简单模型（model simplicity）。...：这个Quora问题的第一个答案是惊人的。每次我读书时，我都会做笔记和书签。这个答案最有价值的部分是机器学习课程列表，包括讲座笔记和问答网站上的相关帖子列表。 机器学习不堪重负：ML101有没有书？
如果人工智能的触角在现在以及可预见的未来注定要伸向各个领域，那么每个企业都需要知悉如何建立一个强大的数据团队，这个团队能够利用人工智能工具以专业视角对产品和客户完成价值增长的工作。...为此，他们可能会查看数字化信息和地理位置，如web地址、具体实体店铺位置或仓库信息；他们会将这些信息与客户访问、访问停留时间、访问地点和设备、查看的产品和服务以及购买的产品混合在一起。...数据可视化工具帮助您从周期价值的角度考虑客户，数据科学家则帮助您了解客户购买给定产品的可能性有多大，以及客户购买过程中的哪条数字路径对您最有利。哪些路是死胡同？最有可能的下一步操作是什么？...哪里最有价值？ 数据科学家生活在一个数学观的世界里，他们使用R、Python和MATLAB等工具。他们的工作依赖于清晰的信息（主要是由分析师和工程师完成的工作）。...据我们估计，世界上大约有1万名技能高超的机器学习工程师，这意味着他们应该被用于最有价值的工作。
21世纪，或许是“数据”唱主角的时代。人工智能、大数据、云计算的“ABC”三位一体，引发了业界对数据价值的空前关注；中央文件首次明确数据成为五大生产要素之一，更给数据盖上了官方认证的印章。...新技术的应用首要是解决问题，提高数据使用的效率，降低数据使用成本，最终推动业务的数字化、智能化转型，让数据的价值在业务、技术的每一条链路中都能得到充分利用，才能实现技术的最终价值。...数据技术的发展脉络是怎样的？未来大数据相关技术将迎来怎样的发展机遇？数据库从业人员又该如何在新时代中找到自己的锚点？有没有一场专注数据技术的线下开发者大会，让所有问题得到解答？ 答案是，Yes！...最有料：每一期大会，都将展现一个技术领域的发展全景，在这里，一天带你俯瞰全局。 最有趣：再硬核的技术，也因开发者而拥有了温度，在这里，我们更懂你的需求与感受。...最有用：不能复用的技术分享只是看上去美好，我们希望每一位开发者能在参会结束后，都能得到一些可以马上用到的解决方案。
笔记达人 | 饭先生 封面设计 & 责编 | 诗蕴 阅读前先思考： 如何选择正确的投资方向？ 如何在生态系统中找到自己的板块？...3.平台价值 互联网平台的3个价值驱动点就是：量、频率、时长。 第一，比如腾讯日活10亿以上，这就是量。 第二，频率非常核心，它既是切换成本，也是品牌树立的根本。...先考虑单点突破，让一两个产品成为切换产品，然后再构造产品矩阵。在这个产品矩阵中，要有一到两个产品让客户的切换成本很高。 切换成本分两种： 第一种，是对历史个性化数据的积累。...但当你的现金流很好的时候，就不需要考虑这条路。 第三，时长包括板块时长和碎片化时长。板块时长，如看电影、刷剧，花费两个小时左右；碎片化时长，如逛商场，或最典型的逛社交平台、新闻聚合平台等。...到一定的地位时要扩展，最有力的扩展就是在生态系统当中找到自己的重要板块。 3.未来布局 为什么要布局未来，因为下一个打败你的肯定是一个不一样的你。
21世纪，或许是“数据”唱主角的时代。人工智能、大数据、云计算的“ABC”三位一体，引发了业界对数据价值的空前关注；中央文件首次明确数据成为五大生产要素之一，更给数据盖上了官方认证的印章。...新技术的应用首要是解决问题，提高数据使用的效率，降低数据使用成本，最终推动业务的数字化、智能化转型，让数据的价值在业务、技术的每一条链路中都能得到充分利用，才能实现技术的最终价值。...数据技术的发展脉络是怎样的？未来大数据相关技术将迎来怎样的发展机遇？数据库从业人员又该如何在新时代中找到自己的锚点？有没有一场专注数据技术的线下开发者大会，让所有问题得到解答？ 答案是，Yes！...Techo TVP 开发者大会 Techo TVP 开发者大会，是面向广大开发者的大型技术交流盛会，旨在通过最用心的分享、最前沿的洞察、最实际的观点，为开发者朋友献上一场“最有料、有趣、且有用”的开发者大会...我们希望通过本次“最有料、有趣、且有用”的 Techo TVP 开发者大会，携手领域技术大咖，与广大开发者朋友一起，共谱一曲数据的冰与火之歌，探索未来数据技术的前进方向！ 点这↓↓即刻报名！
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