产品经理与大数据分析
数据驱动产品创新与决策
1、数据分析重要性
数据分析在产品管理中作用
数据驱动决策 优势
数据分析对用户体验影响
2、数据分析方法与工具
常用数据分析方法
数据分析工具选择与使用
数据可视化技术应用
3、数据驱动产品迭代
用户需求分析与数据挖掘
产品功能优化与数据反馈
持续迭代与性能监控
4、案例研究
成功案例分享
失败案例剖析
教训与启示归纳
5、未来趋势与展望
大数据技术发展趋势
产品经理技能需求变化
行业前景与挑战
6、相关问题与解答
产品经理如何提升数据分析能力
数据分析在产品开发中具体应用
如何平衡数据隐私与用户个性化需求
以上就是关于“ 产品经理与大数据分析 ”的问题，朋友们可以点击主页了解更多内容，希望可以够帮助大家!
CPU的线程数的多少和CPU的性能有什么关系？
同时多线程Simultaneous multithreading，简称SMT。 SMT可通过复制处理器上的结构状态，让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资源，可最大限度地实现宽发射、乱序的超标量处理，提高处理器运算部件的利用率，缓和由于数据相关或Cache未命中带来的访问内存延时。 当没有多个线程可用时，SMT处理器几乎和传统的宽发射超标量处理器一样。 SMT最具吸引力的是只需小规模改变处理器核心的设计，几乎不用增加额外的成本就可以显著地提升效能。 多线程技术则可以为高速的运算核心准备更多的待处理数据，减少运算核心的闲置时间。 这对于桌面低端系统来说无疑十分具有吸引力。 Intel从3.06GHz Pentium 4开始，所有处理器都将支持SMT技术。 ○多核心 多核心，也指单芯片多处理器（Chip multiprocessors，简称CMP）。 CMP是由美国斯坦福大学提出的，其思想是将大规模并行处理器中的SMP（对称多处理器）集成到同一芯片内，各个处理器并行执行不同的进程。 与CMP比较， SMT处理器结构的灵活性比较突出。 但是，当半导体工艺进入0.18微米以后，线延时已经超过了门延迟，要求微处理器的设计通过划分许多规模更小、局部性更好的基本单元结构来进行。 相比之下，由于CMP结构已经被划分成多个处理器核来设计，每个核都比较简单，有利于优化设计，因此更有发展前途。 目前，IBM 的Power 4芯片和Sun的 MAJC5200芯片都采用了CMP结构。 多核处理器可以在处理器内部共享缓存，提高缓存利用率，同时简化多处理器系统设计的复杂度。 2005年下半年，Intel和AMD的新型处理器也将融入CMP结构。 新安腾处理器开发代码为Montecito，采用双核心设计，拥有最少18MB片内缓存，采取90nm工艺制造，它的设计绝对称得上是对当今芯片业的挑战。 它的每个单独的核心都拥有独立的L1，L2和L3 cache，包含大约10亿支晶体管。
BI、EAM、PLM 是什么意思
EAM:EAM是Enterprise Asset Management systems 的英文缩写,中文解释为：企业资产管理。 其核心管理思想是生产设备全生命周期的管理,生产设备的维护和维修,目标是保证投资在备件库存,维护,维修上的费用最小的情况下,使设备的可用性最好.它以工单的创建、审批、执行、关闭为主线,合理优化地安排相关的人、财、物资源,将传统的被动检修转变为积极主动的预防性维修,并可与实时的数据采集系统集成,实现设备标准化的预防性维护是Product Lifecycle Management systems的英文缩写,中文解释为:产品生命周期管理。 是一种应用于在单一地点的企业内部、分散在多个地点的企业内部，以及在产品研发领域具有协作关系的企业之间的，支持产品全生命周期的信息的创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案，它能够集成与产品相关的人力资源、流程、应用系统和信息。 BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为:商务智能。 用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。 简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。 ERP是Enterprise Resource Planning的英文缩写，中文解释为：企业资源计划系统。 是一种可以提供跨地区、跨部门、甚至跨公司整合实时信息的企业管理信息系统。 它在企业资源最优化配置的前提下，整合企业内部主要或所有的经营活动，包括财务会计、管理会计、生产计划及管理、物料管理、销售与分销等主要功能模块，以达到效率化经营的目标。
移动互联网对企业管理有哪些影响
1、数据成为决策依据。 大数据的本质价值，是化数为据，用规律预测未来，辅助决策。 这将影响企业怎样做谁来做的决策文化，企业的决策者从一些高薪人士（hippo）的直觉和经验，转变为注重事实，让数据做主。 这是一个很大的挑战，不在于技术的应用，而在于原有运行惯性要被改变。 可以学习的榜样是亚马逊，这家与其说是电商，不如说是大数据企业的企业文化，就是数据导向型。 亚马逊通过跟踪用户买了什么，查看什么产品，浏览网站的习惯等等，为上架/个性推荐什么样的产品、新商业投资项目是否上马等决策，提供了数据的支撑。 2、用户来做员工考核。 大数据时代让用户成为商业行为的主宰者。 或许以前，企业还有可能利用信息不对称，让用户认为自己提供的产品是最好的，以产品为导向；互联网时代，用户获取信息手段多样，加上微博、微信等自媒体盛行，市场无疑转向用户为导向。 员工的奖惩，不再以上级的评判为标准，而应该转到用户的满意与否。 以海尔为例，在 “按约送达，超时免单”的考核中，由用户来评判是否超时，用户点赞还可以受到奖励，用户提出投诉你就有问题。 这真正体现了“以用户为中心”。 3、业务创新重构价值链。 在以用户为中心后，企业需要尽力调动、配置所有资源来快速满足用户需求。 而用整合内部组织提升运作效率方法后，企业往往通过大数据、物联感知等技术分析优化企业价值链，以追求业务创新，从而带来效率最大化。 这实际上用业务创新实现了将价值链带到更高的价值空间。 最典型的例子莫如阿里巴巴，将一家电子商务公司生生转成了金融公司 、云服务公司。
发表评论