最近接触了很多产品经理，很多PM都说，作为创业团队的产品，必须要懂运营：不运营，甚至不能确定产品在正确的方向，在做正确的投入。
那么我就来根据我们之间的谈话，说说我用产品经理的角度对运营的理解：目标用户在哪里?(用户画像)多少次的曝光能引发一次新用户的使用?(转化漏斗模型)曝光-使用过程中，有什么障碍需要克服?(如何优化转化率)什么会引发产品卸载?如何克服?(用户流失模型)如何可以提高使用频率?(让用户需求成为高频)当别人问起的时候，会推荐产品。
(口碑传播)用得太爽了，见人就主动安利。
(使命感)其实一开始没有分什么产品经理产品运营的。
有一句老话，“闭门造车，出门合辙”，大家现在对产品和运营的区隔
那么我就来根据我们之间的谈话，说说我用产品经理的角度对运营的理解：目标用户在哪里?(用户画像)多少次的曝光能引发一次新用户的使用?(转化漏斗模型)曝光-使用过程中，有什么障碍需要克服?(如何优化转化率)什么会引发产品卸载?如何克服?(用户流失模型)如何可以提高使用频率?(让用户需求成为高频)当别人问起的时候，会推荐产品。
(口碑传播)用得太爽了，见人就主动安利。
(使命感)其实一开始没有分什么产品经理产品运营的。
有一句老话，“闭门造车，出门合辙”，大家现在对产品和运营的区隔
2025/6/16 6:29:33
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模拟电商系统上线运行一段时间后，根据收集到大量的用户行为数据，利用大数据技术（Flink）进行深入挖掘和分析，进而得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。
整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。
用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，从中进行流量统计和热门商品的统计，并深入挖掘用户的特征；
业务行为数据分为两类：一类是能够明显地表现出用户兴趣的行为，比如对商品的收藏、喜欢、评分和评价，对数据进行深入分析，得到用户画像，进而对用户给出个性化的推荐商品列表；
另一类则是常规的业务操作，关注异常状况以做好风控，比如登录和订单支付。
整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。
用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，从中进行流量统计和热门商品的统计，并深入挖掘用户的特征；
业务行为数据分为两类：一类是能够明显地表现出用户兴趣的行为，比如对商品的收藏、喜欢、评分和评价，对数据进行深入分析，得到用户画像，进而对用户给出个性化的推荐商品列表；
另一类则是常规的业务操作，关注异常状况以做好风控，比如登录和订单支付。
2025/1/16 12:33:51
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用户画像是当前大数据领域的一种典型应用,精确有效的用户画像,依赖于从大量的数据中提取正确的特征,这需要一个厉害的画像方法论，正确的数据处理流程，以及强大的数据管理系统作为支撑。
本文档讲从用户画像基本概念、理论、方法、流程、案例等多个方面进行用户画像的介绍。
本文档讲从用户画像基本概念、理论、方法、流程、案例等多个方面进行用户画像的介绍。
2024/9/14 21:02:23
8.81MB
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基于java版本的flink基本使用操作和用户画像项目实战,demo含有flink+kafka+hadop
2024/9/11 11:12:52
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准确了解用户对视频热度的选择（PP）的差异性对丰富的用户画像，提高个性化服务精确度和优化产品提供方收益等方面大有替代益。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。
2024/8/10 16:42:34
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Python练习项目目标编写Python微博爬虫数据来源微博列表请求分析应答报文分析获取微博正文微博正文文本提取获取多页微博反爬虫机制应对处理爬虫完整代码词云图生成成果展示目标用爬虫程序抓取目标用户人民日报的微博文本，通过分析词频，生成直观的词云图。
编写Python微博爬虫注意：微博的接口可能会发生变化，所以请不要盲目照抄，建议按照下述流程独立分析。
数据来源微博移动版网页（点此跳转）内容简洁，便于分析，因此选用移动版网页作为爬取对象。
微博列表请求分析打开目标用户的移动版微博主页：人民日报注意：此处需要退出微博登录来保证请求内容的普适性。
F12打开开发者工具，这里使用的是谷
编写Python微博爬虫注意：微博的接口可能会发生变化，所以请不要盲目照抄，建议按照下述流程独立分析。
数据来源微博移动版网页（点此跳转）内容简洁，便于分析，因此选用移动版网页作为爬取对象。
微博列表请求分析打开目标用户的移动版微博主页：人民日报注意：此处需要退出微博登录来保证请求内容的普适性。
F12打开开发者工具，这里使用的是谷
2024/7/16 20:52:29
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用户画像方法论和工程化解决方案高清pdf资源，从零开始构建属于自己的用户画像项目，包括构建理论知识和具体实际操作。
2024/1/27 19:40:41
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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