产品的太极之路

前言
理想往往经不起现实的推敲,但 “往往” 并不代表 “全部”。
敢想,并为之努力,就会发现收获与奇迹。
此系列文章不管你身在电商行业、社交行业、教育行业、金融行业、体育行业、游戏行业等,都会对你有一定的帮助。
我想做产品也会像太极文化一样,在各个行业中都会有能找到共性,从而我们也会有自己对产品的认知,收获 “中庸之道”。
也许你在工作中还在迷茫,也许你在看了互联网这么多文章之后或有或无的学习到了一些产品的、管理的、运营的、设计的经验。
但,如果没有帮你解决问题,这些经验又如何算做是传递经验呢?
我静心来写我的工作中遇到的产品问题跟如何处理,需要学习什么,如何找参考,如何决策,我又是如何落地与实现的过程记录下来与你们分享。
不为别的,只希望,能帮到你们重新认识 “产品经理” 这个岗位,同时也从中学会如何用产品思维工作。

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运动科学相关书籍推荐

全民健康离不开运动科学, 推荐一些运动科学相关的书籍, 有兴趣的自己搜着买或者下载电子书,我试着找了一部分,大多数是没有电子版的,建议还是买纸质的吧。

  • 《Stretching Anatomy》(英2007)
  • 《Functional Anatomy for Sport and Exercise》(英2008)
  • 《ACSM's Guidelines for Exercise Testing and Prescription》(英2009第八版)

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足球数据类干货

由于最近在做体育大数据跟足球相关的东西,特整理一些干货, 有关足球的数据网站, 有需要的伸手党可以拿去做研究.

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数据挖掘的七种常用方法

数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

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深度剖析Data Mining

Data Mining实际应用功能可分为三大类六分项来说明:Classification和Clustering属于分类区隔类;Regression和Time-series属于推算预测类;Association和Sequence则属于序列规则类。

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大数据处理分析的六大最好工具

大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。

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