本文，天行健着重讲解我们在平时的生产质量工作中，如何运用FMEA去分析不良质量的原因？它的一般过程是什么？让大家有个基本框架了解。 参加会的小组必须是跨部门，多学科的，这样不会局限思维想法方向。同时小组成员是积极的。 2、绘制功能方块图或工艺流程图 功能方块图适用于系统FMEA和设计FMEA 工艺流程图适用于过程FMEA和服务FMEA 图片 3、确定优先次序 小组了解完问题，就可以着手进行分析。 同时，确定系统、设计、过程 、服务所有潜在的故障模式，确定它们对产品所需要完成任务的影响 5、分析 利于数据分析解决问题（仅供参考），关键点是分析 。 6、研究的结果 对每一故障模式确定其检测方法和补救措施。通常是会有一张FMEA分析表（每张表对应一个或一类缺陷内容）。
正文内容 大家好，我是阿常，10年互联网人，今天阿常和大家讨论的话题是，测试怎么保证所采购第三方系统的质量。 @Tester阿常，问：「公司购买的第三方系统，产品也不太清楚逻辑，从测试的角度如何保证质量呢」 @IDO老徐，答：「这个只能靠笨方法了，专门安排一位测试同学去梳理业务，慢慢地把业务吃透，整理出文档沉淀到 小互动 阿常今日分享--「公司买的第三方系统，如何保证质量」。大家怎么看
移动推送、BI、云数仓Doris、ES、数据湖DLC、WeData、流计算Oceanus，多款产品助您高效挖掘数据潜力，提升数据生产力！
// 编者按：音画质量分析在短视频爆发式增长的当下凸显得尤为重要，七牛云推出的音画质量分析系统 QoE结合前沿的音视频处理技术和深度学习模型，在音画质量分析行业成为了佼佼者并带来一定影响力。 LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会上海站请到了七牛云智能视频服务AI技术负责人宋宏亮，为我们分享音画质量分析系统的行业前瞻。 在2021年3月，七牛云内部开始统一视频云质量体系并孵化商业化版本质量评分系统；2021年8月，七牛云发布了音画质量分析系统的内测版本，有数十家内测客户接入进行测试；2021年10月，在LiveVideoStackCon2021 音视频技术大会北京站首发全网第一个商业化的公测产品，当时的产品已经能够支持图片和视频的质量评估分析，包含了对基础质量、美学质量、明细评分的能力；2021年12月的七牛云十周年大会上，正式对外发布了音画质量分析系统产品 传统可能通过选择一些测试样例进行人工评比，但QoE能够更加系统性地去评判，结论也更有说服力，帮助企业更好地做出选择。 2.3场景：助力产品体验提升 第三个场景在于助力产品体验提升。
今晚0点，相约剁手 大家好，我是朱小五 明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。 我！要！换！手！机！ 去哪买呢？ 但是大家需要注意的是，由于此次爬取的数据都是线上平台的销售渠道，所以主要依靠线下渠道的OPPO，VIVO品牌会因此占比略少。 我们再看一下哪款手机的销量最好呢？ 列举了TOP10： ? 去哪买最便宜？ 去哪买最便宜？为此我设置了一个评选标准： 设置当 price = min_price 时，该平台为最省钱平台~ 因此同一手机类型可能对应多个优惠平台。 最后，本次数据分析结果仅供参考，毕竟每个平台的价格都是波动的。 小五建议大家选取合适的手机款式之后，记得比比价，有优惠券就领券，有返利记得走返利。 希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。 作者：朱小五，互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~
我是韩梅梅，是旺旺兴趣培训班的店员，我来签一份佳佳食品发给我们培训班的采购服务合同。 …. 以上的场景，我们均可以从里面抛出【是谁，干啥，去哪】，这其实就是我要说的意图2.0，。 image.png 故事2是一个特例，实际上，不知道什么干什么也是一种干什么，不知道去哪也是一种去哪，不知道是谁也是一种是谁。 image.png 去哪 首先每个功能有其内部的流转流程，它自己知道哪一步该去哪？但是： 他这个内部的流程结束了呢？ 遇到异常了呢？ 那么他下一步将走到哪里呢？ xx:bank xx:buy xx:train xx:exam 我们去买什么东西会写一个清单，如是： xx:buy&item1=”南瓜1斤”&item2=”瓜子1公斤” 所以，用户来干什么，都是一系列的动作 网络服务 邮件服务 短信服务 甚至是三方服务，如人脸核身 整体的三层架构 经过上面的分析，我们不能达成一个从上倒下依赖的三层架构模式： 路由层 功能层 基础层 image.png 路由层的作用是找到三要素
一、流量去中心化之后，买量正取代传统渠道成为游戏行业的主要导流手段 2016年整个游戏行业崛起了一股买量的潮流，一些主流广告平台的采量正代替应用市场成为游戏持续获得用户的主要手段。 如何有效运用数据、利用数据分析与挖掘大幅度提升效率也将是买量下一阶段PK的重要一环，也是目前我们希望能通过一些技术与数据手段去解决的问题。 数据变现是通过挖掘与分析找到数据背后的商业价值和模式去实现变现，而数据技术变现是输出数据相关的技术产品帮助客户去实现变现从而实现自己的价值。 目前国内大部分的大数据公司其实都是通过技术变现帮助客户去实现价值输出，包括我们之前做的很多统计分析类的产品，广告追踪类的产品等等，其实都是利用自身的技术产品手段去帮助客户实现一些价值转换，这种商业模式很成熟但本质上利用的并不是数据本身的价值 DataEye在不断探索的过程中，逐步明确我们要做的是数据的价值模式，而不是工具模式。 数据要实现变现，其效率与数据资产质量成高度正相关，注意是数据资产质量而不是数据规模，数据真正的价值不在大而在用。
不过这几个u盘没有一个是我出钱买的，要么是公司发的，要么是搞活动送的。我也不是啥u盘重度用户，但偶尔带出去复印文件还是挺方便的。 02 故事起源 这还得从上周六说起。 好家伙，看来还是我太年轻了，刚拖了1个g的文件进去，我这16款的macbook直接开始转圈了。。。u盘也直接卡死了，这什么破玩意。我点了推出也没反应，这哪受得了，一气之下，我直接给拔了，拔了。。。 我问我爸你这是在哪里买的劣质产品(总得为这40大洋的损失找个落脚点)，他说是pdd，好吧，都上pdd，还在乎啥质量啊。 我想既然坏了就算了，再重新买一个。 但又想了一下，40块可以买20斤米了呀，一个月都吃不完，要不咱们还是再折腾一下。 03 问题分析 首先初步分析，这玩意肯定是哪里故障了，可能是软件故障，也有可能是芯片故障，我也不确定，得先定位问题。 我去，神奇的事情发生了，再次重新插入的时候又不行了，这是在玩我呀。 现在我怀疑可能是因为某些软件还处于打开u盘的状态，导致我再次拔出的时候又损坏了。
今天在一个微信群中偶然看到有群友提起自己去电脑城买电脑的故事，这位朋友和我一样，也是搬砖程序员一枚，他说电脑城的业务员告诉他说：“你看上的那款电脑，不适合你，因为这个型号的电脑只能从应用市场下载软件，应用市场没有的话你就装不了软件 一般很多人在去选购之前，都会上网查好各种型号以及性能指标和价格等，然后去了直奔主题，就找他要的那款型号，这个时候一般刚开始销售的业务员很热情，打听你的工作背景，买电脑的用处，想要的型号，很快就敲定了你需要的型号 No, 答案是没有，所谓“野火烧不尽，春风吹又生”，割韭菜就要割的彻底，既然你连除了应用市场软件都装不了这种鬼话都信，哪我再坑你一个操作系统的钱自然也不在话下，在他们嘴中，你现在只买到了一个裸机，还需要装操作系统 此时的你正一步一步走进他们的陷阱。 你告诉他们，你不用装系统，他又会抛出来我们这的品牌电脑系统都要原装自带的，不然是加了锁的，你自己装解不了锁，还要掏钱，还不如在我们这一条龙服务搞定。 其实外区货和本区货在产品质量上没有区别，但其中的价格差能多赚不少。外区货没有带发票的，只有收据。收据你懂的，只是一个凭证而已。
如安全感4）支持性任务：除了核心任务外，消费者可能还想扮演其他三类角色：• 购买者：比价、决定购买哪件产品、付款、收取货物、接受服务• 共同创作者：一起设计产品、甚至一起创造价值主张• 转换者：当价值主张的生命周期结束时会出现 ⋯创造你的顾客预期的结果？– 例如提供质量、更多的某样东西、或更少的某样东西？3. ⋯比目前的价值主张表现更好– 例如特殊的功能、特殊的效能或质量4. 案例分析 云音乐 客户侧写 网易云音乐用户经常做的工作有哪些？ 找想要的歌； 让朋友分享歌曲； 通过电台听歌； 百度搜索歌曲翻译； 去音乐商店买DV； 将歌曲保存在电脑上； 和朋友一起听歌交流； 网易云音乐用户痛点在哪里？ 很难找到自己喜欢的歌曲； 去音乐商店买的音乐不是自己喜欢的； 没办法针对自己当前情况找歌； 去音乐商店买音乐太贵； 自己歌曲太乱； 手机内存不够； 无法和别人谈论歌曲； 用户收益 可以随时随地听歌
<数据猿导读> 9月份伊始，2018世界杯预选赛展开了最新的一轮角逐。球迷朋友们更关心的是，到底哪支队会赢？又该买哪支队呢？ 据相关统计，去年国内竞彩足球交易量就有480多亿，可以说，有越来越多的球迷选择买竞技彩票。 那么有意思的事情来了，到底哪支队会赢？球迷朋友们该买哪支队呢？ 产品刚上线，就有很多人买专家资料，彩民对这种形式还是很认可的。” 这也是王岭峰最看重的一点，他认为，专业的竞彩分析达人比兼职专家预测结果更准确。正因为球秘的专家是实战精英，所以他们不会刻意隐藏专家预测结果。 而球秘却是结合大数据技术与专家分析，从多维度客观呈现预测结果。对于彩民来说，能够提升买球准确率与盈利率。而对于球秘团队来说，“这种做法已经得到市场验证，彩民愿意为数据买单。”
对于初学者来说我建议直接去 b 站这种平台去找相关视频，学到哪找到哪就好了，小破站上的学习资源现在越来越多，随便搜搜就是一大把，看看排名比较靠前的视频，然后选个自己觉得舒服的... 所以视频这块我还是建议你去 b 站学习学习，如果你实在找不到顺眼的，就是像买付费的，那你私聊我，我看过几门不错的付费课可以推荐给你，但是我觉的好的不一定符合你的口味... 0x02 书单 书单推荐的话， ，所学基本来自于官方文档，没有系统的看过书，所以就不在此乱做推荐... 如果实在让我推荐一本，我是会推荐买这本书的... Python 爬虫 1. 至于对应到的知识点，现在网上好的文章也非常多，直接对应去搜就好了。 如果想系统的学习的话，可以看一下下面这几本书： 1.
说真的，你要是有这钱完全可以去X宝上，不讲价，很大气地买一辆如图所示的老年代步电动车，要顶配的： ? 同样是要啥没啥的电动车，但这辆是四门五座，只卖1万5 剩下的钱，你还可以再买六辆老年代步车！ ? 大家想一下，淘宝卖1万块钱还有利可图的老年代步车，知豆敢加个零卖，这里面的利益有多恐怖？ 别急，这才哪到哪，我们接着看。众泰芝麻E30卖18万。 ? 相应的，由于动力系统改变、重量分布改变带来的力学特性改变，国产纯电动车根本不屑于去研究，能动就行。所以这些被批量生产出来的、粗制滥造的玩意儿，在质量上、体验上、保值率上都惨不忍睹。 太阳能电池板当中的单晶硅、多晶硅在生产制造过程当中污染极大，有兴趣的朋友可以去查查资料。所以就目前来讲，电为什么是清洁能源？电凭什么是清洁能源？ 人家汽油车老老实实提高热效率，老老实实控制排放，去查查国五排放标准，已经清洁到令人发指的程度了，一百辆国五小轿车排放都不一定有一台拖拉机高，这才叫清洁。
在这样的时代背景之下，对于一个要上云的企业，如何从自身需求出发来分析，“是否应该上云”，“上云的价值和收货是什么” 就像一个人在某个时间段考虑到底该不该买车，该买哪种车，到哪买车，买什么车，有相类似的考量 和传统的 IT 规划类似，上云的第一个阶段就是规划，这是一种咨询和分析梳理的过程，咨询的过程是有非常清晰的方法论去指导和实践的，具体的实践就是资源的收集，访谈的问答和对比的分析，最后是汇总和汇报。 当决定了上云后，如何选择云又是一门学问，有时候这就像去买车，买车我们会去 4S 店，通过一些列的分析：如几口人用、市区还是郊区、越野还是城市、舒适还是操控等，各个维度的指标和问题，帮你梳理和了解你的需求 （System-CPU 使用率、User-CPU 使用率、Stolen CPU usage、IO wait CPU 使用率、数据库响应时间、磁盘 IO 读速率、磁盘 IO 写速率、服务器响应时间以及系统负载 买云，是买服务，有一句俗话讲，会买的不如会卖的精，是的，在不同的套餐和不同的优惠背后，总有一定的逻辑，某些便宜了某些可能会贵，如何监控这些价格，了解市场变化，甚至把自身的需求拆分来匹配这些不同厂家的价格体系的时候
迭代优化的方法论有很多种，本文着重讲，如何通过数据分析（也是笔者最喜欢用的），去迭代语音/对话式交互技能。 例如：买飞机票这件事，最短路径是3轮对话完成下单付费行为，最长的是10几轮后才完成下单付费行为。为什么会有10几轮呢？每个用户不一样，这个就得进一步去统计分析了。 案例二（买电影票时，用户口语习惯） 买电影票刚刚上线那段时间，发现大量用户在填充电影名词槽那里卡住了。 《速度与激情8》刚刚上映，用户会表述是我想看速度与激情、速激、速8等等； 《魔童哪咤》上映的时候，用户的表述是，我想看哪咤的电影； 《叶问3》上映的时候，用户的表述会是，叶问。 例如：我帮我买2张《魔童哪咤》的电影票，附近找个最近的电影院，晚上8点钟左右开场的，随便什么座位都行。 为了完成这个，我们花费了不少精力。
好的完善和引导，则是： 如果用户填充了AB，AI应该追问CD的例子：我想看《魔童哪咤》，帮我在附近找个最近的电影院。 清单越多，自己的专业度越好，交付的产品质量保障越好。 很多的东西都是自我不断完善，总结提炼，复盘消化后，最终内化为自己的专业能力。 上线前，依照流程标准，已经做好了数据埋点，并搭建好了完整的用户对话log分析后台。 上线后，通过业务后台观察业务数据，和实际真实用户的表述，继而迭代技能，提升体验。 《速度与激情8》刚刚上映，用户会表述是我想看速度与激情、速激、速8等等；《魔童哪咤》上映的时候，用户的表述是，我想看哪咤的电影；《叶问3》上映的时候，用户的表述会是，叶问。 例如：我帮我买2张《魔童哪咤》的电影票，附近找个最近的电影院，晚上8点钟左右开场的，随便什么座位都行。 为了完成这个，我们花费了不少精力。
值得注意的是，凡是花钱去买这套数据集的人，很难对于别人的隐私不感兴趣。如果你是个有趣的人，兴许会有很多人到你的账号下面组团参观。 如果你觉得这个事情可以忍受的话，当我没说。 许多人采用了统一密码，于是人家同时获得了你在若干个电子商务平台上的信息。他可以分析出很多东西。包括你购物的频次、商品档次、居住地点变化。 而且甚至会深入到邮件系统甚至大型论坛、社交媒体上了解到你的活动规律、言论等。某国情报系统中甚至都有技术人员因此中招，你觉得自己的防范能力比他还高？ 对，当你给他们买东西的时候，你留的难道不是他们的电话和地址吗？ 这些数据很好分析。一个账号买的东西分送到了几个不同的地址。买《人类简史》和Kindle Oasis的估计是你自己吧。 我比较推荐的是其中两款收费的。想想看，许多免费工具就在旁边一同竞争，却还有一群人心甘情愿付费使用该产品，必然是有原因的。至于是哪两款——他们没有付给我广告费，所以我不说。
1 一个活生生的用户画像实例 秋高气爽，爸比带着coco出去玩，在某个湖边看到好多人在放风筝。突发奇想：我们也去放吧！coco表示：嗯！于是俩人一起去走鬼（广东话，指无证流窜小摊贩）大叔那买风筝。 是不是巴啦啦小魔仙的魔法棒，是不是吃鸡的98K，直接决定了小朋友买不买。这是典型的：爆款驱动。爆款是可以人为创造的。这里考的就是业务设计、推广能力。选款不行，一切白费。再好的推荐系统也帮不上忙。 要知道，没有家长是心甘情愿带着孩子去小摊上买东买西的。大部分都是怕/被孩子又哭又闹的苟且之计。所以多增加一点选择负担，就多一点损失客户的几率。因此推荐系统在这里就很好用。 数据质量是一切分析的前提，而很多公司是低估了数据采集的严谨性的。在所谓“标签扩散法”出来以后，更有一帮做数据的新人，自己都以为不要采集，只要有算法就能算出真实数据了，这就真的是自断生路了。 业务人员KPI挂帅，容易选择短期见效的，忽视长期效应。这时候就需要数据分析师，沉住气，长期观察，沉淀经验。才能更好指导业务。 ? 所以，做数据分析的同学要对自己有信心。
这些是每个公司的CIO/CTO都面临的问题，有三种方案： 公司购买； 个人为公司购买，公司报销； 个人购买，公司不报销。 哪种适合本公司？本文将进行分析。 如果电脑和软件属于公司，需要开公司监控程序连上VPN，结果： 「改hosts等系统文件」会触发警报，公司安全人员立即来电，毕竟这是「公司买的电脑」； 用公司买的软件做个人项目、做开源，存在产权纠纷，毕竟这是 「公司买的软件」。 ，不愿意参与开源去改进它，这种错误观念会影响「工程师文化」的建设，导致团队氛围不佳、难以吸引优秀的人才。 推荐阅读 代码质量第2层-可重用的代码！ 代码质量第3层-可读的代码！ 代码质量第4层——健壮的代码！
我想我可能是陷入为了买而买的怪圈里了，买的数量很多，专栏质量也很高，自己也在利用碎片时间学习，但是效果并不好。究其原因，我觉得有两点。 第一，买的时候有点贪，读的时候有点瘫，这些专栏都在更新，很容易就顾此失彼，跟不上更新的进度了；第二，纯粹是利用上下班在公交车的碎片时间学习专栏内容，事后没有总结转化输出，时间一长，很容易忘记。 ? 我在今年开始的时候给自己制定了全年读20本书的计划，6月就已经完成了，到我写这篇反思时，差不多已经读了30本开外的书，技术书10几本的样子。 这让我感觉还不错，但是还是掩盖不了我在选择读哪本书时的迷茫感，和时间一长就忘记的挫败感。 虽然是这样，专栏还是要买来看的，书还是要买来读的。 这里面的每一步都不可少，我只是做到了吸收，后面更重要的几步都做的一塌糊涂。我以前可能把公众号和博客看的过于重要了，有很多想法或者简单的事物，都不好意思发在公众号和博客上。
当许多特殊架构出现后，整个软件系统会变得非常复杂，“这给我们做编译器和系统软件的人提供了一个全新的机会。因为在当前环境下，你很难搭建起各种复杂的环境，然后让硬件性能凸显出来。 但最普遍的情况是，明天就要交付软件，程序员只好赶工，偷工减料的工作写不出好的代码，软件质量就这样越做越差。 4 漏洞猎人——静态代码分析工具 那如何解决源代码安全？静态代码分析工具可以派上用场。 对此，刘新铭表示，“我们使用深层的编译器级别技术，可以掌握程序中的所有语义，这样在数据流和控制流上就能精确地掌握所有程序里的内容。比如一个变量，在哪宣称的变量？到哪用上了？中间经过哪些控制流？ 对技术团队或企业来说，关键是怎样去选择一款适合自己的工具。这里一般会存在两个极端：有些企业可能会选择最便宜的工具，而另一些企业就会选择最贵的工具。 “我负责应用开发，跟老板要了大价钱买的工具，结果不买不知道，一买才知道软件居然有那么多漏洞，找出来这么多错误。那你觉得，这个开发经理应该买找出来错误最少的，还是最多的呢？还是说让老板来决定一切？
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