扎克伯格谈创业:注重数据分析 抄袭不能成功

简介:

北京时间10月21日消息,据科技博客TechCrunch报道,Facebook创始人兼CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在出席Y Combinator创业学校讲座时表示,创业企业要倾听用户反馈,分析数据,打造基础需求,而且不能去抄袭。

扎克伯格以Facebook的照片分享功能为例解释上述结论。他表示,Facebook并非肆意揣测用户是否喜欢分享照片,而是通过研究得出。“我们研究后了解到,用户乐于分享照片,这是从他们定性的言语和定量的行为得出。用户并没有直接说想要分享照片,而是每天都在上传新照片。”扎克伯格说。 

因此,Facebook推出了照片分享功能,而后以爆炸式速度流行开来。这也证实了数据可以揭露用户需求,甚至在用户自身之前意识到。 

Facebook以这种理念打造产品的方式也屡试不爽。例如,成上千上万的用户对“新鲜事(News Feed)”功能表示异议,但Facebook研究后发现,其需求不断上升,因此该公司保留这一功能。到目前,“新鲜事”功能已成为Facebook最热门的功能之一。   另一方面,尽管Facebook移动端用户保持增长,但所有iOS用户都抱怨Facebook应用速度过慢。对此,Facebook放弃使用HTML 5技术,转而打造原生态iOS应用。新应用登陆App Store后,评级和下载量都出现提升。

在与Y Combinator创始人保罗·格拉汉姆(Paul Graham)的对话中扎克伯格强调,企业家需要先清楚自己要想什么,了解到了什么,然后给自己留出灵活空间。扎克伯克对现场爆满的年轻创业者表示:“我有这样的担忧,就是被某些事物困住,但你们可以放开手脚。”随后他解释道:“我从不理解在没有确定目标之前就建立公司。我认为人们忽略了灵活性带来的价值。”  

扎克伯格建议年轻创业者,先探索自己想要做的事情,然后再建立公司,并保持自身灵活性。“你可以在公司的架构下做一些事情,但你一定会厌倦这工作,并遇到困惑,这时需要做出调整。”    扎克伯格还表示,如果有人带着很独特的理念进入了你的市场,不要追逐这些理念而破坏自己的产品路线。“这样带来的结果就会是Myspace式的,这家社交网站因为追逐Facebook而最终毁掉自己。他们感觉到了我们的威胁,开始抄袭我们,你不可能凭借这种方式取胜。抄袭别人起家的公司,不会获得成功。”扎克伯格说。

目录
相关文章
|
大数据 数据挖掘
扎克伯格的首个公开天使投资:教育数据分析
 Facebook创始人马克·扎克伯格的传奇创业经历从校园开始,而至今他仍保留着自己的“校园情结”。他的首次公开天使投资就投给了校园数据分析公司Panorama。 学校有太多值得优化的地方,比如改善教学方法、遏制辍学比率、杜绝欺凌行为等等。
1087 0
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
79 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
178 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
本文介绍了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题的Python代码分析,涉及智能手机用户监测数据分析中的聚类分析和APP使用情况的分类与回归问题。
84 0
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
|
11天前
|
SQL 数据挖掘 Python
数据分析编程:SQL,Python or SPL?
数据分析编程用什么,SQL、python or SPL?话不多说,直接上代码,对比明显,明眼人一看就明了:本案例涵盖五个数据分析任务:1) 计算用户会话次数;2) 球员连续得分分析;3) 连续三天活跃用户数统计;4) 新用户次日留存率计算;5) 股价涨跌幅分析。每个任务基于相应数据表进行处理和计算。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
数据分析之旅:用Python探索世界
数据分析之旅:用Python探索世界
28 2
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
【9月更文挑战第2天】数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
57 5
|
3月前
|
供应链 数据可视化 数据挖掘
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
本文详细介绍了第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题的解决方案,涵盖了对产品订单数据的深入分析、多种因素对需求量影响的探讨,并建立了数学模型进行未来需求量的预测,同时提供了Python代码实现和结果可视化的方法。
125 3
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题二
本文提供了第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题问题二的详细解题步骤,包括时间序列预测模型的建立、多元输入时间预测问题的分析、时间序列预测的建模步骤、改进模型的方法,以及使用Python进行SARIMA模型拟合和预测的具体实现过程。
69 1