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好文供参考!1/9大数据采集实验心得体会范文范例大数据分析实验心得实用4篇【引读】这篇优秀的文档“大数据采集实验心得体会范文范例大数据分析实验心得实用4篇”由网友上传分享,供您参考学习使用,希望此文对您有所帮助,喜欢的话就分享给下载吧!对于大数据采集实验心得体会1职责:1、负责大数据平台的架构设计、核心代码开发等任务;根据项目(三一刀客☆)要求编写相关技术文档;2、负责大数据平台的架构评审,代码评审,上线评审;参与数据应用需求、设计、审核和评审;3、负责核心模块研发,负责大数据平台的搭建,完成系统调试、集成与实施;4、负责建立和维护大数据平台技术标准规范,指导开发人员编写代码;任职要求:1、本科及以上计算机相关专业毕业;2、精通离线和实时数据处理流程,掌握离线数据处理框架hive、impala、spark-sql等,掌握实时数据处理常用技术好文供参考!2/9工具,包括storm、sparkstreaming等;3、熟悉大数据技术生态圈,精通大数据技术架构,有大数据平台构建经验;4、掌握常见数据流接入工具,包括flume、kafka等;5、熟练掌握基本的linux操作系统和某种脚本语言编程(如shell等);6、掌握一种或以上实时处理语言,如java、scala、python等,有scala经验者优先;7、有实际大规模数据(tb级以上)处理经验优先;对于大数据采集实验心得体会2职责:1、根据业务需求对数据进行统计、分析;2、负责处理与维护应用系统基础数据;3、负责大数据平台的数据筛选、整理工作;4、完成上级交付的其他任务。岗位要求:1、大学本科及以上学历,金融学、数学、统计学相关专业优先;2、注重细节,对数字敏感,逻辑性强,擅长数据分析、分析和解决问题;3、有至于向数据分析、数据挖掘方向发展;好文供参考!3/94、良好的沟通和团队协助能力,同时要具备很强的责任心。对于大数据采集实验心得体会3一、移动互联网产品的方法论移动互联网产品经理的主要任务是服务人群,主要工作是研究人类群落的行为模式。用产品为人群提供服务,并且要预判人群卷入之后行为模式的变化。从方法论的角度思考,人类群落也处于演进过程中。早期人类是村落人群模式,村落中的每个人认识每个人,人际关系以非常实际的亲戚关系和职业关系为纽带。现代人类是社会化人群模式,人群数目极大增长,人际关系依托于抽象的社会生产关系:契约、合同、雇佣关系。。。。。。产品经理曾经是村落里的铁匠,他认识每个村民,每个村民也认识他。而在今天,产品经理完全退居幕后,他不可能认识每一个用户,用户甚至不知道这个人的存在。因此,产品经理在方法论上存在着各种选择:他可以提供某种基于熟人群落的旧式服务,以增进熟人群落的情感为产品目的;他也可以提供某种基于大数人群的新式基础服务,以便于人们彼此认识,协调工作,从自利为基础的无序活动中自组织处有序活动;或者,他也可以提供某种中间类型的产品,帮助人们平滑度过两种人群模式,减少由于变化而产生的阵痛。好文供参考!4/9但是,产品经理的主流应该是服务于未来。先于人众接触新技术新知识,并把这种认知转化为产品,利用产品提供现代人类社会中的各种人群。尽一切可能,降低学习成本,利用人类的本能设计产品,使得人群得以顺利“滑入”新的产品使用场景。在所有这一切之上,产品经理的目标应该是实现社会美和善和总量。二、移动互联网产品经理的素养1、敏锐感知潮流变化。移动互联网产品会从相对匮乏时代进入相对富足时代,用户可以选择的产品会随时日流逝而日渐增加,产品终将成为一种时尚业。产品经理若是沉溺于各种新鲜玩意儿之中,追逐新奇,很可能错过真实的时代潮流,无法把握人群的真实需求。2、放弃理性思维。移动互联网的特点是变化极快,传统的分析用户,调研市场,制定产品三年规划,在新的时代里已经落伍。人类群落本身也在迁移演变,产品经理更应该依靠直觉和感性,而非图表和分析,把握用户需求。产品经理永远都应该是文艺青年,而非理性青年。3、海量的实践。尽管移动互联网方兴未艾,没有任何人可以自称是领域内的专家。但是,这不意味着存在天降天才的可能。《异类》中提出的一万小时定律,同样适用于产品经理。他们需要超过千次的产品实践,才能称得上是了解产品设计,好文供参考!5/9拥有解决问题的能力。4、博而不专的积累。美术、音乐、阅读、摄影、旅游等等文艺行为貌似不能直接转化为生产力,但是合格的产品经理需要广博的知识储备,以此才能了解和认识大数量的人群,理解时代的审美,让自己的所思所感符合普通用户的思维范式。以此为基础,设计的产品才不会脱离人群。5、负责的态度。拥有合适的方法论和合适的素养,成功的产品经理还应该有对自己和产品负责的态度,唯其如此,产品经理才能足够偏执,清楚地知道自己究竟要做什么,抵挡住来自上级和绩效考核的压力,按照自己的意志不变形、不妥协地执行产品策划。三、移动互联网产品设计的原则1、绝不考虑web形态,一切考虑都基于app。2、产品优先级(1)有趣高于功能,产品必须有趣,必须cool,才可能形成传播和口碑。(2)功能高于交互,明确的功能满足明确的需求,用户不会在意炫酷交互效果。(3)交互高于ui。便捷、快速的交互设计为先,围绕具体功能实现ui,而非有优质ui方案为此专门设立一个功能。3、聚焦:一个app只做一件事情,一个大而全的app意味着全面的平庸。好文供参考!6/94、永远一维化:让用户在一个维度里解决具体的问题,twitter的timeline就是一个好的范例。而类似facebook、path那样的滑出式菜单则是一个灾难,因为这使得产品拥有两个维度,加大了用户理解的困难。5、保持主干清晰,枝干适度。产品的主要功能架构是产品的骨骼,它应该尽量保持简单、明了,不可以轻易变更,让用户无所适从。次要功能丰富主干,不可以喧宾夺主,尽量隐藏起来,而不要放在一级页面。6、不要让用户选择。同一个页面之内,有多个入口;同一个功能,有多个实现方式;同一个界面,有多个展示方式。这对于用户来说是一种痛苦而非享受,因为他们只会因此而感觉到困惑和恐惧。用户宁可采取重复操作漫长而固定的操作路径,也不愿意使用多变的快捷方式。7、隐藏技术,永远展现简单的、人性化的、符合人类直觉的界面。开发不可以为了炫技而展示功能,产品不可以为了炫耀而功能堆砌。8、拒绝个性化。除了依靠设计特色而立身的app,换肤一类的个性化设计,除了让产品经理幻觉自己做了许多工作而自我满足之外,没有任何价值。它只能证明产品经理对自己的产品不自信,因为自信的产品经理凭借默认皮肤就可以满足用户。延伸开去,一个好的产品,其功能应该满足全球用户需求,无需为地区做特别定制化。好文供参考!7/99、产品一定程度上是为了满足人性中的贪嗔痴,这是用户的痛点。能把握住之后,产品经理应该超越其上,用产品帮助人们得以解脱。10、想清楚自己究竟要做什么,不去迎合上司,不去讨好用户,不去取悦自己。11、分类!分类!分类!这是产品经理在确定产品主要功能构架之后,应该为用户做的事情。分类无助于降低产品使用的难度,但是可以帮助用户认知产品和周边的世界。12、永远围绕功能而做设计,永远不要倒过来做这件事情。13、一个产品的基本功能不受用户认可,做加法也无济于事。14、想不清楚一个功能点之前,宁可不做。15、千万不要让用户在产品里“管理”什么。四、“自然流”的设计思路好的产品应该隐藏产品经理的个人意图,用户仅仅凭借直觉和经验就可以顺利使用,以达到“自然而然”的境界。坏的产品提供产品说明书,其恶劣程度和tip和文字说明数量正相关。为此,好的产品经理可以和用户之间平等对话,无需刻意谄媚、恶意卖萌,产品本身就会说话。自然流的产品,它本身就可以可用户交流。针对用户的任意一个动作,给出的、清晰的反馈,并且能让用户没有任何偏差地接受。它没有人造物的冰冷生硬,而有一种温暖的人性存好文供参考!8/9在。例如在ios中微信?友圈里的评论按钮,按下之后弹出“赞”和“评论”弹窗。这一弹窗快速向左滑动,然后像碰到什么东西一样快速向右反弹一个很小的距离,然后才最终停下来。用户可能根本未能意识到这一微小的停顿,但是在潜意识里,他们会感受到这个弹窗并非全然的人造物。因为根据生活经验,世界上没有任何东西可以从运动直接变到绝对静止。绝对不要让用户在使用产品的过程中感受到产品经理的伟大和聪慧,产品经理应该完全隐没在产品之中。用户应该可以不假思索地上手,按照设计意图行事,从中获得既定的正向反馈。这一切应该自然而然地发生,用户感觉似乎产品天生就应该这样使用,从产品还未出现之前很久就应该如此。好的产品不会强调自己存在于世界之上,它只是努力地、毫无痕迹地成为这个世界的一部分。做自然流的产品,必然会在美学上倾向于简单,反逻辑。产品经理必然的选择是做减法,在诸多功能中选取最能解决实际问题的一个,在诸多特性中选取最符合直觉的一项,于是产品也就拥有了优雅和简洁,让人难以忘怀。极简和极自然,使得模仿无法存在,因为没有人可以造出更好的体验来。对于大数据采集实验心得体会41、负责餐饮数据分析模型算法开发与改进(顾客偏好-菜品结构调整,最优价格调整,利润模型-成本管控)好文供参考!9/92、负责针对业务及产品部门的数据分析相关需求,进行需求解析和试验设计等3、承接餐饮行业视角的数据分析专项4、搭建并完善业务的报表及监控体系,通过对数据的敏锐洞察,迅速定位内部问题或发现机会,针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析5、建设与完善数据分析体系方法论,关注业务动态,解决业务的核心诉求,通过数据驱动业务增长的同时,挖掘流量、产品、策略的商业变现机会,驱动商业化业务发展岗位要求:1、统计、运筹、数学、应用数学、物理、信息技术、计算机等相关专业本科及以上学历2、至少掌握一种数据分析建模工具(r/python),可实现算法优化3、熟练运用sql/hive,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验4、有数仓搭建经验5、3年以上大数据相关工作经历,至少有1-2个成功的中型项目经验6、有较好的报告呈现能力
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