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  • 产品优势从哪些方面分析
    千次阅读
    2019-12-19 23:36:09

    原创不易,麻烦点个关注,点个赞,谢谢各位。

    近年来,互联网企业服务市场发展迅猛,相关领域的融资事件频繁, 涌现诸多to B互联网产品(即面向企业用户而非面向个人用户的互联网产品)。
    (1)你认为出现上述现象的原因是什么?
    (2)请列举至少3款B端互联网产品,从产品定位、目标用户需求、竞争优势等方面分析这些产品。
    (3)你认为to C互联网产品(例如微信、网易云音乐)与to B互联网产品的差异和共性是什么?

    (1)原因:
    互联网渗透率进一步提高:推进传统行业向互联网方向转型,中小企业对互联网产品的需求增加。
    to C市场趋于饱和:产品形态趋于稳定,可创新范围缩小。人口红利不再,商业创新变现难。
    AI、大数据技术等的成熟:科技巨头等开始开放AI技术等及相应的解决方案。
    (2)产品举例

    腾讯云
    产品定位:腾讯的云计算品牌,助力各行各业数字化转型,为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务,以及定制化行业解决方案。
    目标用户需求:需要云计算能力或者行业云解决方案的各类企业。
    竞争优势:接入腾讯的社交关系链资源,打通微信、手机QQ等对开发者具有吸引力的资源,从而把开发者留在腾讯的生态系统中。

    企业微信
    产品定位:为企业级用户提供与微信一致的沟通体验和办公应用。
    目标用户需求:需要高效、安全的沟通和办公工具的企业用户。
    竞争优势:和微信一致的使用体验,更符合用户使用习惯。

    teambition
    产品定位:团队协作工具。
    目标用户需求:需要在项目管理、敏捷研发等场景下进行协作的团队和企业在项目管理、敏捷研发品设竞争优势:团队产品能力极强。

    (3)异同
    共性:服务的对象都是人,都需要提供良好的用户体验。
    差异:to B产品更注重安全、稳定、高效、切合业务需求;to C产品更注重满足个性化需求。

    更多相关内容
  • 用Python做数据分析哪些优势?

    千次阅读 2020-06-04 22:42:20
    下面我们就来看看,做数据分析时使用Python的优势,除了它自身语言简洁高效易上手的优点,还有它身上具备了许多工具都没有的强大性能。  1、Python自身的优势。  Python简单易学可读性强,一段好的代码,...

      在大数据的浪潮下,许多行业都开始运用数据来指导各项商业决策的实施。那么我们应该如何进行数据分析呢?这个时候Python出现在我们的眼前,作为数据分析的一大利器,它与其他数据分析工具的差别又在哪里呢?下面我们就来看看,做数据分析时使用Python的优势,除了它自身语言简洁高效易上手的优点,还有它身上具备了许多工具都没有的强大性能。

     

      1、Python自身的优势。

      Python简单易学可读性强,一段好的代码,阅读起来像是在读一篇外语文章,可以使你只关心完成什么工作任务,而不是纠结于Python语法。除此之外,它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析,目前超过125,000的第三方Python库,对于像pandas,NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库,任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的!!

      2、Python与其他数据分析工具的对比。

      (1)Python处理Excel表格,是通过调用模块,处理这些数据并生成报表。相比Excel,Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。

      (2)相比spss,spss是个统计软件,只适合在科学研究领域做实验数据的分析,并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑,因此在这些场景的使用更有优势。

      (3)相比R语言,Python的机器学习库只有一个sklearn ,所有的机器学习方法都集中在这一个库中,而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库,R语言中的机器学习方法是如此的分散,以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升,有一些曾经只使用R的人在转向Python,投入到一个呈现上升趋势的技术中,未来才会更加宽广。

      (4)相比上述的几个工具,,Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集,清洗,整理,可视化,机器学习,人工智能,开发,运维等。所以光一个Python就可以做到全套服务。

      看了这么多Python在使用数据分析时的优势,大家心动了吗?心动不如行动,现在就开始学习Python吧~掌握了这一个利器,大家就可以下数据的海洋里游刃有余的遨游。

     

     

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  • 竞品分析从字面上理解,就是对竞争对手的产品进行比较分析。指的是对市面上现有的以及潜在的竞争产品的优劣进行评价。做好竞品分析,有助于了解市场行情,精确自身产品定位,发现新的市场机会,进而制订有助于产品...

    竞品分析从字面上理解,就是对竞争对手的产品进行比较分析。指的是对市面上现有的以及潜在的竞争产品的优劣进行评价。做好竞品分析,有助于了解市场行情,精确自身产品定位,发现新的市场机会,进而制订有助于产品后续迭代发展的有效策略

    先前的笔记描述了"市场分析",从市场分析的模板中我们可以看出已经包含了【竞品分析】,那为什么还需要单独地再进行竞品分析呢?这篇文章主要介绍一下产品经理的“竞品分析”相关的内容,以及在文章的最后提供一个竞品分析的模板。


    提示:本文产品经理自学的笔记,有不完善之处欢迎指出。


    为什么需要单独进行竞品分析?

    1. 市场分析里面的竞品分析,一般是在产品的初期使用,然而竞品分析则是贯穿这整个产品的全生命周期,二者使用的时机不一样。
    2. 分析的程度不同,在市场分析里面的竞品分析大多是一带而过。竞品分析的内容则更加全面,需要抠更多的细节。

    提示:接下去将从什么是竞品分析、如何做竞品分析、竞品分析报告模板三个部分展开。

    一、什么是竞品分析?

    竞品分析从字面上理解,就是对竞争对手的产品进行比较分析。指的是对市面上现有的以及潜在的竞争产品的优劣进行评价。做好竞品分析,有助于了解市场行情,精确自身产品定位,发现新的市场机会,进而制订有助于产品后续迭代发展的有效策略

    注:竞品分析的核心还是在于产品生态的分析,怎么盈利?功能分布?怎么获取资源?交易流程包含哪些链条?分别结合了自身的哪些优势?有一个什么样的定位?对另外一个产品来讲又是怎样完成这些素材的?又是怎样做资源整合的?又是有哪些资源和销售方向?又是怎样盈利的,二者得区别又是什么?等等


    二、如何做竞品分析

    1.什么时候做竞品分析

    竞品分析的使用阶段以及调研目标

    1. 需求分析(产品经理确定方向、了解市场;用户研究参考竞品用户群体以及需求优先级);
    2. 立项 (差异点、功能、框架、创新、优缺点分析);
    3. 设计阶段(交互设计:竞品主要任务流程,页面框架,逻辑性,页面语言风格;视觉设计:色彩颜色层级页面细节);
    4. 上线验证(用户研究:对比竞品已完成任务情况、用户反馈、输出结果)

    竞品分析的工作目的:选中目标+行为移植+价值分析=收益

    2.竞品分析的详细步骤

    (1)选择竞品

    直接对手

    • 市场范围相似&商业模式相似
    • 客户群体相似
    • 产品功能呢差异不大

    间接对手

    • 市场范围相同&商业模式不同
    • 客户群体相似
    • 产品功能互补或者未来存在重叠的可能

    (2)维度和决策依据

    分析维度的选择取决于你的目标,例如

    • ·目标1:我想知道哪些功能,哪些功能属性比不可少,值得借鉴一番
      ——维度:功能穷举
    • ·目标2:我想知道如何进行细节设计
      ——维度:操作任务
    • ·目标3:我想知道这些产品最宾出细节特点是什么,值得借签一番
      ——维度:设计特点
      决策依据则反应了你的专业性:
      这么多维度的结果数据,你到底在乎哪些?

    (3)获取数据

    总结一些方法:
    1、去访间对应平台的网站公开的文档,如:帮助文档,论坛。
    2、模仿用户行为去使用竞品的网站,充当澳客骚扰客服。
    3、冒充竞争对手的用研人员,对其平台的一些用户进行访问。
    4、访问一些咨询公司,在其公布的调查报告里,会有一些有价值的东西。
    5、冒充合作伙伴,咨询2B的客服,了解一些业务流程
    6、借助一些公开的论坛/展会去接触竞品的参会人员。
    7、招一个竞品公司的员工来面试。
    8、去竞品公司面试。
    9、去百度贴吧等舆情重点战场煽风点火,搜集情报。

    (4)分析

    提出合理的假设:

    • 我们认为某某竟品的成功要素如下…
    • 在这些要点中,他们形成了如下的团环…
    • 这个团环的业务链条,对其所相关的用户/商家等操作者带来了如下价值…

    对假设进行逆向确认:

    • 如果没有某某功能要点,竞品的价值链条会变成以下这样…
    • 这可能导致的结果有…

    对自己的产品进行解剂:

    • 现在我们对标的竞品,其在应用价值方面,优缺点如l下…我们的价值链条用如下方式团环…
    • 我们对相关的用户/商家等操作者带来了如下价值…
    • 与竟争对手比,我们的整条价值链的差异在哪里…
    • 这些差异会导致我们和竞品的对标存在这些强弱之处…

    注:前面博客提到的SWOT分析法,同样适用。再去温习一遍吧~

    (5)沟通

    沟通是产品经理所需要的硬技能,今后再专门聊一聊“如何高效率地沟通?”

    三、竞品分析模板

    在这里插入图片描述
    图片来源:点击自行前往下载完整模板

    声明:以上内容选自起点学院本人学习笔记,若有涉及侵权请告知本人删除。

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  • 方面级情感分析(一)

    千次阅读 2021-09-12 09:32:25
    方面级情感分析 任务定义: 方面级情感分析(Aspect-based sentiment analysis, ABSA)主要包括方面词抽取和方面级情感分类。 ABSA任务需要识别出给定目标中特定方面的情感极性,通常分为两个子任务:方面类型情感分析和...

    方面级情感分析
    任务定义
    方面级情感分析(Aspect-based sentiment analysis, ABSA)主要包括方面词抽取和方面级情感分类。
    ABSA任务需要识别出给定目标中特定方面的情感极性,通常分为两个子任务:方面类型情感分析和方面词项情感分析。
    传统方面级情感分析:
    在ABSA任务上,早期的工作主要基于人工特征工程,通过人工设计、特征选择,如情感词典、依赖信息等,再利用最大熵、支持向量机等传统分类器进行情感分类。
    (1)如Hu[1]提出通过给定的情感种子词语,利用WordNet词典,来查找种子词语的同义词和反义词。
    (2)Wagner[2]利用SVM,在人工设计抽取的多种特征上进行方面级情感分类。虽然均取得了不错的性能,但是模型泛化能力差、人工成本高等缺点也逐渐暴露出来。
    基于深度学习的情感分析
    近些年由于神经网络的兴起,尤其是注意力和记忆力机制成功应用于各类自然语言处理任务,基于深度学习的情感分析方法能够取得最优的效果。该方法最大的优势就是不依赖人工定义特征,神经网络可以自行学习文本中蕴含的情感信息。
    现有的基于深度学习的ABSA方法主要分为五类:基于递归神经网络(Recursive Neural Network,RecNN)、基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、基于注意力循环神经网络(Attention-based RNN)、基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和基于记忆力神经网络(Memory Network)的方面级情感分析。

    基于递归神经网络的方面级情感分析
    (1)Socher[3]提出了RecNN模型,该模型通过语法结构解析树自下而上地递归获得组合单词,因此捕获的语义关系更加细粒度,同时可以运用于更长的短语或句子,该方法在电影评论数据集上达到了79%的情感分析准确率。
    (2)基于树结构的递归神经网络(Tree-based RecNN)被引入到ABSA任务上。Dong[4]提出了自适应递归神经网络(AdaRNN)解决基于目标词语的Twitter情感分析,利用依赖解析树寻找在语法上跟目标词有关联的词语,通过自底向上的递归计算获取目标词语的向量表示。实验表明,AdaRNN的分类性能优于传统的机器学习方法以及基本的递归神经网络方法。
    基于循环神经网络的方面级情感分析
    RNN具有优秀的序列学习能力,目前ABSA任务中的先进方法大多数都是基于循环神经网络进行建模。在此类研究中,模型可以继续细分为三类:循环神经网络、双向循环神经网络、分层循环神经网络。Tang[5]提出基于目标依赖的长短期记忆神经网络(TD-LSTM)和基于目标关联的长短期记忆神经网络(TC-LSTM),实验表明TC-LSTM相比TD-LSTM,可以学习目标词语跟上下文的相互关系,在情感分类准确率上有所提升。Zhang[6]利用门控神经网络结构,通过Bi-RNN对句子中的句法和语义以及方面词与周围上下文词之间的相互作用进行建模。Ruder[7]提出HRNN模型,使用分层双向长短期记忆神经网络学习句内和句间的关系。
    基于注意力循环神经网络的方面级情感分析
    近年来,注意力机制(Attention Mechanism)在机器翻译、问答系统等自然语言处理任务上取得成功。针对ABSA任务,很多基于注意力循环神经网络的变体不断被提出。注意力机制核心目标在于从众多信息中选择对当前任务目标更为关键的信息,利用注意力机制得到文本中关于某个方面类别的描述表示,将不同的方面类别信息区分开来,从而进行更加准确的情感极性判别,这和方面级情感分析的目标不谋而合。
    目前,基于注意力循环神经网络可以分为两类:基本注意力循环神经网络和交互注意力循环神经网络。为了提升方面级情感分析的效果,研究者们在基本注意力神经网络模型上做了大量的工作。
    (1)例如,Wang[8]最早将注意力机制引入该任务,提出了一种使用目标嵌入的基于注意力的 LSTM 模型,该工作在LSTM网络基础上为每个目标设置一个注意力向量,强制模型去注意句子中的重要部分,以响应特定的对象。
    其后,许多工作在此基础上结合任务的特点对于注意力机制进行了改进,很多基于交互式或迭代式注意力机制被应用于ABSA任务上。
    (2)例如,Ma[9]提出了一种交互式注意网络(Interactive attention networks,IAN),使用两个注意力网络来交互式地检测目标描述的重要单词和整个上下文的重要单词。
    基于卷积神经网络的方面级情感分析
    CNN[10]通过卷积操作和池化操作从原始数据中提取出高级的特征,在计算机视觉领域的有效性已经得到诸多验证。
    (1)Huang[11]利用参数化的过滤器门控结构将方面词信息合并到CNN中。
    (2)Fan[12]提出了一种卷积记忆网络,该网络融合了注意机制,可以同时捕捉句子中的单词和多单词表达。
    (3)Li[13]采用了一种接近策略,利用单词和方面词语之间的位置相关性来缩放卷积层的输入。实验表明,在方面级情感分析任务上,各种卷积神经网络变体的分类性能优于传统的机器学习方法以及基本的卷积神经网络方法。
    基于记忆力神经网络的方面级情感分析
    Tang[14]将深度记忆网络思想应用到方面级情感分析任务中,通过记忆网络存储给定方面的上下文信息,同时利用注意力机制捕捉该属性与上下文关联的重要程度。
    Chen[15]提出了一种基于记忆网络的递归注意机制(RAM),来提取被长距离分隔的情感信息。
    Liu[16]针对ASC任务,提出一种基于语境的注意机制,该机制明确考虑到特定方面词与其上下文词语之间的关系。该模型由句子层面的内容注意机制和语境注意机制两部分组成。其中,句子层面的内容注意机制能够从全局的角度捕捉到,整个句子针对方面词语的重要信息,克服了在深层记忆网络模型存在的短视问题。
    数据集
    SemEval-2014
    未来研究方向
    (1)低资源情感分析。针对低资源语言,目前缺乏大量且权威的标注数据集,特别是短文本的情感分析数据集。如何训练具有高准确率的无监督或半监督方法,使用上大量的无标签情感数据是情感分析的后续研究方向之一。
    (2)跨领域情感分析。由于语言的多样性与复杂性,不同领域间的情感表达差别较大。特别是当领域差异过大时,如在商品评论领域训练的情感分析模型应用到新闻领域上,情感分析的效率和性能会出现下降。
    (3)多语言情感分析。现有工作主要针对单一语言,而在单一语言中的情感分析的资源与成果,无法泛化到多语言的环境中,在解决情感分析任务的基本问题外,还需要考虑机器翻译、多语言文本处理等工作,这都对多语言情感分析提出了新的需求。
    SVM->
    在这里插入图片描述

    参考文献
    基于深度学习的方面级情感分析综述
    待读的三篇ACL2021论文
    https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/119988607

    展开全文
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