指望从用户调研中获得需求，是产品经理懒惰的表现。也就是说，我们对待调研的态度更应该是：现有一些基本的假设和预判，再通过用户访谈等调研方式去加以验证，而不是实现脑子空空，寄希望于用户可以给你所有的答案。 除了被动的直观可触达的用户反馈这些渠道，我们也能主动出击，通过主动进行用户的调研和用户产生沟通。 ...
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2019-12-22 16:29:28
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1.简述对用户画像的认识。 用户画像，即用户信息的标签化，是企业通过收集、分析用户数据后，抽象出的一个虚拟用户，可以认为是真实用户的虚拟代表。 2.简述构建用户画像的主要流程。 基础数据收集－＞行为建模－＞构建画像 3.个性化推荐系统的性能可以通过哪些标准来判定？ 用户满意度 覆盖率 预测准确度 冷 ...
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2019-12-01 09:44:40
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!/usr/bin/python # --*-- coding: utf-8 --*-- # 获取用户画像集群平均qps,高峰qps,请求数,超过10ms的比例,平均响应时间 按照每天计算 import requests import time import json # 登录url login_u ...
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2019-11-13 10:45:31
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1.Flask: Flask是python的web框架，最大的特征是轻便，让开发者自由灵活的兼容要开发的feature。 为什么要从Flask开始学习web框架？ 1.python语言的灵活性给予了Flask同样的特征； 2.无论是用户画像还是产品推荐，python相比其他语言都有极大的优势； 3. ...
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2019-11-06 23:19:59
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一、推荐系统流程图 CB，CF算法在召回阶段使用，推荐出来的item是粗排的，利用LR算法，可以将CB，CF召回回来的item进行精排，然后选择分数最高，给用户推荐出来。 二、推荐系统思路详解 代码思路： 1、数据预处理（用户画像数据、物品元数据、用户行为数据） 2、召回（CB、CF算法） 3、LR ...
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2019-09-16 09:33:06
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调优概述# 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子： 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换 CPU受限例子： 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 ...
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2019-09-16 00:53:54
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StartDT AI Lab通过各种算法相互协同并取长补短，产生了微妙的化学反应，最终重新定义了客流系统，将商家的分析维度达到了新的高度。
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2019-08-22 15:59:16
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一般推广流程是这样的：1、明确要推给谁？（锁定用户群）2、这谁有什么特征？（分析用户画像）3、常在哪里出现？（锁定推广渠道）4、如何建立沟通？（策划宣传内容）推给谁？因为用户群在做产品规划的时候（想要帮助谁，在什么样的场景下，解决什么问题？），基本就定下来了。所以运营的主要工作是丰富用户画像。一般产品经理给出的用户特征可能只有：用户年龄、性别、职业、地域等基础信息，而作为运营就要根据产品及目标用户
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2019-08-21 11:35:46
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以前有看过敏捷开发相关的内容，被说不懂敏捷开发被人带着做敏捷开发，到后来我自己结合瀑布流与敏捷开发建立出一套比较能提高项目效率的“伪敏捷”模式。 一、敏捷开发是什么 敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中，软件项目在构建初期被切分成多个子项目，各个子项目的 ...
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2019-08-19 09:22:22
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安森，个推CTO毕业于浙江大学，现全面负责个推技术选型、研发创新、运维管理等工作，已带领团队开发出针对移动互联网、金融风控等行业的多项前沿数据智能解决方案。曾任MSN中国首席架构师，拥有十余年资深技术开发与项目管理经验，在大数据处理系统、大规模并发平台、分布搜索系统、手机应用开发、无线通信领域和智慧金融系统等领域拥有丰富实践经验。引言中国移动互联网的发展见证了中国大数据行业的蓬勃发展。数据智能作为
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2019-08-08 00:24:57
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