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小白PythonPandasTensorflow实现

0. 结果 F1:1.65 Accuracy: 0.01 代码请见github:github.com/jady3356/MachineLearning/tree/master/Tianchi/fresh_offli...
jady3356 2019-12-01 22:06:51 2072 浏览量 回答数 1

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BRD文档(商业需求文档) 定义:BRD 是英文”Business Requirement Document“的缩写,根据英文直译过来就是”商业需求文档“的意思,指的就是基于商业目标或价值所描述的产品需求内容文档(报告),其核心的用途就是用于产品在投入研发之前,由企业高层作为决策评估的重要依据。一般来说全新的产品、未来发展有潜力的产品提供BRD! 真相君:市场前景无限大;用户需求未满足;同类竞品没做到;好机会啊,老板 MRD(市场需求文档) 定义:MRD 是英文”Market Requirements Document“的缩写,根据英文直译过来就是”市场需求文档“的意思,主要是描述什么样的功能和特点的产品(包含产品版本)可以在市场上取得成功。一般新功能的实现,上线新的产品提供MRD! 真相君:老板,市场真的很大,产品路线图我都规划好了,我们按照产品路线发展,肯定能成。 PRD(产品需求文档) 定义:PRD 是英文”Product Requirement Document“的缩写,根据英文直译过来就是”产品需求文档“的意思, PRD文档是产品项目由“概念化”阶段进入到“图纸化”阶段的最主要的一个文档,其作用就是“对MRD中的内容进行指标化和技术化”,这个文档的质量好坏直接影响产品能否顺利的实施完成。一般产品的功能改善、产品的细节说明提供PRD文档! 真相君:确保文档可读性;名词不要有歧义;从概念到图纸化;设计开发全靠它。 用户场景 用户场景是什么?是人物、时间、地点、欲望、手段五要素所组成的特定关系。在xx时间(when),xx地点(where),特定类型的用户(who)萌发了某种欲望(desire),会想通过某种手段(method)来满足欲望。 真相君:产品原型很简单;洞察用户才最难;带入场景去分析;用户心理全了然 MVP 简单的说法就是用最小的成本开发出可表达项目创意、可用且能用于表达核心理念的原型产品,功能极简而且能用于快速验证想法的最小化产品。 真相君:糟了,老板明天要验收;别慌,他不懂技术;咱先拿个半成品忽悠他。 灰度发布 定义:灰度发布(又名金丝雀发布)是指让一部分用户继续用产品特性A,一部分用户开始用产品特性B,如果用户对B没有什么反对意见,那么逐步扩大范围,把所有用户都迁移到B上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响度。经常与A/B测试一起使用,用于测试选择多种方案。 真相君:不知新版发布会不会挨骂?;找群白鼠测一下;如果反馈还不错;那就逐步推出它。 用户研究 定义:用户研究是指通过对用户的任务操作特性、知觉特征、认知心理特征的研究,使用户的实际需求成为产品设计的导向,使您的产品更符合用户的习惯、经验和期待。 在互联网领域内,用户研究主要应用于两个方面: 对于新产品来说,用户研究一般用来明确用户需求点,帮助设计师选定产品的设计方向; 对于已经发布的产品来说,用户研究一般用于发现产品问题,帮助设计师优化产品体验。 真相君:用户研究不简单;定性定量都精通;还得数据来建模;产品决策要靠它。 用户画像 定义:用户画像就是你的粉丝群体属性的数据,比如性别、学历、职业、收入水平、手机型号、兴趣爱好等等。是根据用户在互联网留下的种种数据,主动或被动地收集,最后加工成一系列的标签。 真相君:平时上网别乱点;行为历史有记录;根据数据贴标签;再想撕掉难上天 A / B测试 定义:AB测试是为Web或App界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析、评估出最好版本,正式采用。 真相君:不知道功能上线后效果好不好,先找一部分用户测试看看,好了再全面推广。 UCD 定义:(User Centered Design)是一种设计思维、模式,指以用户为中心的设计。是在设计过程中以用户体验为设计决策的中心,强调用户优先的设计模式。 真相君:先不要考虑盈利,先让用户用的爽再说。 智能推送 定义:将用户“个性”和“商品、服务、内容”属性进行精准的匹配,达到用户所见即所需所想的目的,缩短了信息触达用户的路径,减少用户流失,促进用户快速转化。 真相君:你想看什么,就给你推送什么。 AIOT 定义:智联网(AIOT,是AI + IOT物联网的结合) 2018年开始崛起,核心是能够运用大量传感设备,综合语音、视觉、动作、温度等数据,实现IOT设备的全自然化的人机交互。 真相君:物联网喊了好多年;体验提升太有限;如今终于有突破;人机交互成关键。 AM敏捷开发 定义: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,各个子项目的成果都经过测试,具备可视、可集成和可运行使用的特征。换言之,就是把一个大项目分为多个相互联系,但也可独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态。 真相君:一点点来,不要想一口吃个胖子。 PLC 定义:产品生命周期(Product Life Cycle),简称PLC,是产品的市场寿命,即一种新产品从开始进入市场到被市场淘汰的整个过程。这个过程其实就是经历了一个从“启动、成长、成熟一直到衰退”的阶段。 真相君:一个产品四阶段;阶段策略各不同;快速验证和开发;尽力延长成熟期。 可用性测试 定义:让一群具有代表性的用户对产品进行典型操作,同时观察员和开发人员在一旁观察,聆听,做记录。 真相君:观察用户使用产品。 商业闭环 定义:商业闭环是围绕着顾客一系列关联性消费需求,逐一提供相应的产品予以满足的商业模式。主要在商业体系中营造循环圈,各个环节都可以相互依靠,既可以作为个体支撑点也可以协同合作。 真相君:产品分步走;逻辑真是乱;怎么讲清楚;就得靠闭环! 互联网上半场/下半场 定义: 互联网上半场即消费互联网时代,注重的是入口和流量,线上打造; 而下半场即产业互联网时代,注重的是服务和价值,线上线下充分融合。 真相君:上半场玩的是流量,现在流量已经被占完,再看产业和互联;线上线下共融合;下半场来临! CRUD 创建(Create)、检索(Retrieve)、更新(Update)、删除(Delete),有时候也简称“增删改查”这是面向对象设计中最常用的4个基本方法。说来这是数据库里的必备的知识,但作为互联网公司的产品经理,这也是经常会提起的功能点。 真相君:就是后台功能操作分为:增删改查和搜索。 用户任务的闭环 定义:指的是一系列帮助用户完成任务的环节,这些环节可以应对任务可能出现的各种情况。 真相君:就是用户做一件事情要能做完。 KPI 定义:KPI绩效考核,又称“关键业绩指标”考核法,是企业绩效考核的方法之一。这种方法的优点是标准比较鲜明,易于做出评估。它的缺点是对简单的工作制定标准难度较大,缺乏一定的定量性。 真相君:就是给你分配的任务。 蓝海与红海 定义:所谓蓝海,指的是未知的市场空间,即尚未有人涉足,或是只有极少人涉足并且还没有做出太大成绩的市场。这样的市场,如果成功进入,则会是一段绝佳的时期,因为这段时间内你处于绝对的垄断地位,直到你的竞争对手赶上来。做好核心业务,做足差异化,能够帮助你将你的蓝海时段尽可能地延长,保证你的利益。 所谓红海,指的是已经发展的比较成熟,竞争非常激烈的市场。通常红海里的新人很难在短时间内做出成就,除非你在某一方面比你的竞争对手优势更大,或者你让投资人和初期用户看到了你巨大的发展潜力,又或者你在另一片红海中有着极佳的口碑,现在跨界进入这个行业。 真相君:蓝海就是竞争没那么激烈,红海就是竞争很激烈,刺刀见红。 进入壁垒 定义:进入壁垒值得是进入某一市场的难度,这一高度取决于自身的技术、成本、对特定资源的占有情况,以及对手的发展程度。 真相君:就是进入的门槛到底。 商业价值 定义:商业价值指的是一款产品如何创造价值。 真相君:就是如何赚钱。 墨菲定律 定义:事情如果有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生。 真相君:越怕出事,越会出事。 放到互联网行业通常就是这样: 凡是输入框,都会遭遇灌水、SPAM、脚本注入 凡是积分,都会被刷 凡是推到网站首页的内容,都会出现色情、政治 凡是用户间沟通的渠道,都会被广告机器人利用 而对于项目管理而言,又可能是这样: 一项工作如果只有一个人负责,这个人肯定会休假或者离职 认为没有技术难点的地方,都会成为技术难点或性能瓶颈 羊群效应 定义:头羊往哪里走,后面的羊就跟着往哪里走。 真相君:说白了,其实就是从众心理。 破窗理论 定义:如果有人打坏了一幢建筑物的窗户玻璃,而这扇窗户又得不到及时的维修,别人就可能受到某些示范性的纵容去打烂更多的窗户。 真相君:环境中的不良现象如果被放任存在,会诱使人们仿效,甚至变本加厉。 二八定律 定义:也叫巴莱多定律,19世纪末20世纪初意大利的经济学家巴莱多认为,在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%尽管是多数,却是次要的。社会约80%的财富集中在20%的人手里,而80%的人只拥有20%的社会财富。80%的回报来源于20%的有效付出。这种统计的不平衡性在社会、经济及生活中无处不在,这就是二八法则。 真相君:一个人的时间和精力都是非常有限的,要想真正做好每一件事情几乎是不可能的,要学会抓住主要矛盾,合理分配我们的时间和精力。要想面面俱到还不如重点突破,把80%的资源花在能出关键效益的20%的方面,这20%的方面又能带动其余80%的发展。 马太效应 定义:指强者愈强,弱者愈弱的现象。《圣经—马太福音》中有一句名言:凡有的,还要加给他,让他有余;没有的,连他所有的,也要夺过来。社会学家从中引申出马太效应这一概念,用以描述社会生活领域中普遍存在的两极分化现象。 真相君:好的愈好,坏的愈坏,多的愈多,少的愈少。
剑曼红尘 2020-04-09 14:21:15 0 浏览量 回答数 0

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首先,我们先来聊聊各类数据模型。下列相关信息参考自Emil Eifrem的博文及NoSQL数据库说明。文档类数据库传承:受Lotus Notes启发而来。数据模型:文档汇总,包括键-值汇总。实例: CouchDB, MongoDB优势: 数据建模自然、程序员易于上手、开发流程短、兼容网页模式、便于达成CRUD(即添加、查询、更新及删除的简称)。图形类数据库传承:来自 Euler 及图形理论。数据模型:节点及关系,二者结合能够保持键-值间的成对状态实例: AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j优势:轻松玩转复杂的图形问题、处理速度快关系类数据库传承:源自 E. F. Codd在大型共享数据库中所提出的数据关系模型理论数据模型:以关系组为基础实例: VoltDB, Clustrix, MySQL优势:性能强大、联机事务处理系统扩展性好、支持SQL访问、视图直观、擅长处理交易关系、与程序员间的交互效果优异面向对象类数据库传承:源自图形数据库方面的研究成果数据模型: 对象实例: Objectivity, Gemstone优势:擅长处理复杂的对象模型、快速的键-值访问及键-功能访问并且兼具图形数据库的各类功能键-值存储传承: Amazon Dynamo中的paper概念及分布式hash表数据模型:对成对键-值的全局化汇总实例: Membase, Riak优势:尺寸掌控得当、擅长处理持续的小规模读写需求、速度快、程序员易于上手BigTable Clones传承自:谷歌BigTable中的paper概念数据模型:纵列群,即在某个表格模型中,每行在理论上至少可以有一套单独的纵列配置实例: HBase, Hypertable, Cassandra优势:尺寸掌控得当、擅长应对大规模写入负载、可用性高、支持多数据中心、支持映射简化数据结构类服务传承: 不明实例: Redis数据模型: 执行过程基于索引、列表、集合及字符串值优势:为数据库应用引入前所未有的新鲜血液网格类数据库传承:源自数据网格及元组空间研究数据模型:基于空间的构架实例: GigaSpaces, Coherence优势:优良的性能表现及上佳的交易处理扩展性我们该为自己的应用程序选择哪套方案?选择的关键在于重新思考我们的应用程序如何依据不同数据模型及不同产品进行有针对性的协同工作。即用正确的数据模型处理对应的现实任务、用正确的产品解决对应的现实问题。要探究哪类数据模型能够切实为我们的应用程序提供帮助,可以参考“到底NoSQL能在我们的工作中发挥什么作用?”一文。在这篇文章中,我试着将各种不同特性、不同功能的常用创建系统中的那些非常规的应用实例综合起来。将应用实例中的客观需求与我们的选择联系起来。这样大家就能够逆向分析出我们的基础架构中适合引入哪些产品。至于具体结论是NoSQL还是SQL,这已经不重要了。关注数据模型、产品特性以及自身需要。产品总是将各种不同的功能集中起来,因此我们很难单纯从某一类数据模型构成方式的角度直接找到最合用的那款。对功能及特性的需求存在优先级,只要对这种优先级具备较为清晰的了解,我们就能够做出最佳选择。如果我们的应用程序需要…复杂的交易:因为没人愿意承受数据丢失,或者大家更倾向于一套简单易用的交易编程模式,那么请考虑使用关系类或网格类数据库。例如:一套库存系统可能需要完整的ACID(即数据库事务执行四要素:原子性、一致性、隔离性及持久性)。顾客选中了一件产品却被告知没有库存了,这类情况显然容易引起麻烦。因为大多数时候,我们想要的并不是额外补偿、而只是选中的那件货品。若是以扩展性为优先,那么NoSQL或SQL都能应对自如。这种情况下我们需要关注那些支持向外扩展、分类处理、实时添加及移除设备、负载平衡、自动分类及整理并且容错率较高的系统。要求持续保有数据库写入功能,则需要较高的可用性。在这种情况下不妨关注BigTable类产品,其在一致性方面表现出众。如有大量的小规模持续读写要求,也就是说工作负载处于波动状态,可以关注文档类、键-值类或是那些提供快速内存访问功能的数据库。引入固态硬盘作为存储媒介也是不错的选择。以社交网络为实施重点的话,我们首先想到的就是图形类数据库;其次则是Riak这种关系类数据库。具备简单SQL功能的常驻内存式关系数据库基本上就可以满足小型数据集合的需求。Redis的集合及列表操作也能发挥作用。如果我们的应用程序需要…在访问模式及数据类型多种多样的情况下,文档类数据库比较值得考虑。这类数据库不仅灵活性好,性能表现也可圈可点。需要完备的脱机报告与大型数据集的话,首选产品是Hadoop,其次则是支持映射简化的其它产品。不过仅仅支持映射简化还不足以提供如Hadoop一样上佳的处理能力。如果业务跨越数个数据中心,Bigtable Clone及其它提供分布式选项的产品能够应对由地域距离引起的延迟现象,并具备较好的分区兼容性。要建立CRUD应用程序,首选文档类数据库。这类产品简化了从外部访问复杂数据的过程。需要内置搜索功能的话,推荐Riak。要对数据结构中的诸如列表、集合、队列及发布/订阅信息进行操作,Redis是不二之选。其具备的分布式锁定、覆盖式日志及其它各种功能都会在这类应用状态下大放异彩。将数据以便于处理的形式反馈给程序员(例如以JSON、HTTP、REST、Javascript这类形式),文档类数据库能够满足这类诉求,键-值类数据库效果次之。如果我们的应用程序需要…以直观视图的形式进行同步交易,并且具备实时数据反馈功能,VoltDB算得上一把好手。其数据汇总以及时间窗口化的表现都非常抢眼。若是需要企业级的支持及服务水平协议,我们需要着眼于特殊市场。Membase就是这样一个例子。要记录持续的数据流,却找不到必要的一致性保障?BigTable Clone交出了令人满意的答卷,因为其工作基于分布式文件系统,所以可以应对大量的写入操作。要让操作过程变得尽可能简单,答案一定在托管或平台即服务类方案之中。它们存在的目的正是处理这类要求。要向企业级客户做出推荐?不妨考虑关系类数据库,因为它们的长项就是具备解决繁杂关系问题的技术。如果需要利用动态方式建立对象之间的关系以使其具有动态特性,图形类数据库能帮上大忙。这类产品往往不需要特定的模式及模型,因此可以通过编程逐步建立。S3这类存储服务则是为支持大型媒体信息而生。相比之下NoSQL系统则往往无法处理大型二进制数据块,尽管MongoDB本身具备文件服务功能。如果我们的应用程序需要…有高效批量上传大量数据的需求?我们还是得找点有对应功能的产品。大多数产品都无法胜任,因为它们不支持批量操作。文档类数据库或是键-值类数据库能够利用流畅的模式化系统提供便捷的上传途径,因为这两类产品不仅支持可选区域、添加区域及删除区域,而且无需建立完整的模式迁移框架。要实现完整性限制,就得选择一款支持SQL DLL的产品,并在存储过程或是应用程序代码中加以运行。对于协同工作极为依赖的时候就要选择图形类数据库,因为这类产品支持在不同实体间的迅速切换。数据的移动距离较短且不必经过网络时,可以在预存程序中做出选择。预存程序在关系类、网格类、文档类甚至是键-值类数据库中都能找到。如果我们的应用程序需要…键-值存储体系擅长处理BLOB类数据的缓存及存储问题。缓存可以用于应对网页或复杂对象的存储,这种方案能够降低延迟、并且比起使用关系类数据库来说成本也较低。对于数据安全及工作状态要求较高的话可以尝试使用定制产品,并且在普遍的工作范畴(例如向上扩展、调整、分布式缓存、分区及反规范化等等)之外一定要为扩展性(或其它方面)准备解决方案。多样化的数据类型意味着我们的数据不能简单用表格来管理或是用纵列来划分,其复杂的结构及用户组成(也可能还有其它各种因素)只有文档类、键-值类以及Bigtable Clone这些数据库才能应付。上述各类数据库都具备极为灵活的数据类型处理能力。有时其它业务部门会需要进行快速关系查询,引入这种查询方式可以使我们不必为了偶尔的查看而重建一切信息。任何支持SQL的数据库都能实现这类查询。至于在云平台上运行并自动充分利用云平台的功能——这种美好的愿望目前还只能是愿望。如果我们的应用程序需要…支持辅助索引,以便通过不同的关键词查找数据,这要由关系类数据库及Cassandra推出的新辅助索引系统共同支持才能实现。创建一套处于不断增长中的数据集合(真正天文数量级的数据)然而访问量却并不大,那么Bigtable Clone是最佳选择,因为它会将数据妥善安排在分布式文件系统当中。需要整合其它类型的服务并确保数据库提供延后写入同步功能?那最好的实现方式是捕捉数据库的各种变化并将其反馈到其它系统中以保障运作的一致性。通过容错性检查了解系统对供电中断、隔离及其它故障情况的适应程度。若是当前的某项技术尚无人问津、自己却感觉大有潜力可挖,不妨在这条路上坚持走下去。这种情况有时会带来意料之外的美好前景。尝试在移动平台上工作并关注CouchDB及移动版couchbase。哪种方案更好?25%的状态改善尚不足以让我们下决心选择NoSQL。选择标准是否恰当取决于实际情况。这类标准对你的方案有指导意义吗?如果你的公司尚处于起步阶段,并且需要尽快推出自己的产品,这时不要再犹豫不决了。无论是SQL还是NoSQL都可以作为参考。
a123456678 2019-12-02 03:00:14 0 浏览量 回答数 0

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