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  • 互联网常用的传输协议

    万次阅读 2018-11-10 16:27:09
    协议那么多,常用的也就那么几个 进程/应用程协议 常见协议有:Telnet、FTP、SMTP、HTTP、DNS等。由客程序和服务程序两部分组成,程序通过服务器与客户机交互。 主机—主机层协议 建立并且维护...

    互联网中几种常用的网络传输协议

    网路传输协议多种多样,各有所长,学起来真的很让人头大。
    对协议的学习需要不断地使用不断加深理解。本篇就是我的个人学习笔记。
    --一个正在努力学习的码农新人
    

    协议那么多,常用的也就那么几个

    1. 进程/应用程协议
      常见协议有:Telnet、FTP、SMTP、HTTP、DNS等。由客程序和服务程序两部分组成,程序通过服务器与客户机交互。
    2. 主机—主机层协议
      建立并且维护连接,用于保证主机间数据传输的安全性。这一层主要有两个协议:
      TCP(Transmission Control Protocol:传输控制协议;面向连接,可靠传输
      UDP(User Datagram Protocol):用户数据报协议;面向无连接,不可靠传输
    3. Internet层协议
      负责数据的传输,在不同网络和系统间寻找路由,分段和重组数据报文,另外还有设备寻址。些层包括如下协议:
      IP(Internet Protocol):Internet协议,负责TCP/IP主机间提供数据报服务,进行数据封装并产生协议头,TCP与UDP协议的基础。
      ICMP(Internet Control Message Protocol):Internet控制报文协议。ICMP协议其实是IP协议的的附属协议,IP协议用它来与其它主机或路由器交换错误报文和其它的一些网络情况,在ICMP包中携带了控制信息和故障恢复信息。
      ARP(Address Resolution Protocol)协议:地址解析协议。
      RARP(Reverse Address Resolution Protocol):逆向地址解析协议。

    讲到协议就得了解下OSI 7层网络模型

    应用层 :FTP,WWW,Telnet,NFS,SMTP,Gateway,SNMP
    表示层 :TIFF,GIF,JPEG,PICT,ASCII,EBCDIC,encryption,MPEG,MIDI,HTML
    会话层 :RPC,SQL,NFS,NetBIOS,names,AppleTalk,ASP,DECnet,SCP
    传输层 :TCP,UDP,SPX
    网络层 :IP,IPX,AppleTalk DDP
    数据链路层:Frame Relay,HDLC,PPP,IEEE802.3 / 802.2,FDDI,ATM,IEEE802.5 / 802.2
    物理层:EIA / TIA - 232,EIA / TIA - 499,V.35,V.24,RJ45,Ethernet,802.3,802.5,FDDI,NRZI,NRZ,B8ZS

    TCP / IP模型:

    应用层:Telnet,FTP,SMTP,SNMP
    传输层:TCP,UDP,UGP
    网络层: IP,ICMP,IGMP
    数据链路层:ARP,RARP

    各层的功能

    物理层:实现计算机系统与网络间的物理连接
    数据链路层:进行数据打包与解包,形成信息帧
    网络层:提供数据通过的路由
    传输层:提供传输顺序信息与响应
    会话层:建立和中止连接
    表示层:数据转换、确认数据格式
    应用层:提供用户程序接口

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  • 而当水滴在空中的坠落速度达到很大时,由于自身体积而产生一空气阻力,也即空气摩擦阻力,水滴在空中就已经雾化了。当然雾化的原因是摩擦生热和水汽蒸发!也即是说水滴在速度没有达到能伤人的情.

    前言

    在文章初始,我们来思考一个很有意思的问题:一滴水从很高很高的空中自由落体下来,会不会砸伤人?

     

    能够砸伤人则需要水滴具有的动能,即公式(1/2)mv^2,而水滴的质量是一定的,需要达到很高的速度时才能突破人体的承受极限而致人受伤。但是,当水滴具有足够大的速度时,根据v=9.8t,可以知道已经经过了比较长的时间,也就是在空中坠落了很长的一段距离,其实就是空气摩擦力。而当水滴在空中的坠落速度达到很大时,由于自身体积而产生一个空气阻力,也即空气摩擦阻力,水滴在空中就已经雾化了。当然雾化的原因是摩擦生热和水汽蒸发!也即是说水滴在速度没有达到能伤人的情况下,已经雾化消失。这个道理和空军战机有时为降低自身飞行重量而排油一个道理。

    在这里喂自己袋盐,可视化(tableau)和毕业设计(matlab)的小伙伴,可订阅以下博主精心整理的几个专栏。

     

    tableau可视化数据分析高级教程

    https://blog.csdn.net/wenyusuran/category_9596753.html

    Tableau可视化数据分析知识点详解

    https://blog.csdn.net/wenyusuran/category_9274958.html

    MATLAB-30天带你从入门到精通

    https://blog.csdn.net/wenyusuran/category_10614422.html

    MATLAB深入理解高级教程(附源码)

    https://blog.csdn.net/wenyusuran/category_2239265.html

    在博主的资源中也有各种算法的应用实例源代码,需要的小伙伴自取哟。

     

    一名南大学生从电视台播放的一段记者采访360总裁周鸿祎的视频中破解了周鸿祎的手机号码;某地突发火灾,消防车如何能最快赶到现场实施救援;越来越多的人在线支付,安全加密又是如何保证的;……这些看似很神奇,其实很简单,无非就是背后依托着的各种算法。

     

    那么何为算法呢?直白地说,就是任何明确定义的计算过程,它接收一些值或集合作为输入,并产生一些值或集合作为输出。这样,算法就是将输入转换为输出的一系列计算过程。

     

    虽然算法的定义表达总是要借助一些或简或繁的公式或数学描述,一般人理解起来可能会有些困难。但是如果我们把算法映射到鲜活的生活场景中,就会发现算法其实并没有那么复杂。尤其是当飞速发展的互联网全方位融入我们的生活之后,许多看似复杂的算法,正在以非常直接的方式迅速改变着我们的生活方式。

     

    在Reddit网站上,作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最为重要。如果Facebook的新闻提要也可以归为一种算法的话,那么最终就可以把几乎所有的东西都归类为算法,也就是说自然界中一切的现象,都可以用算法解释。

     

    当下,软件正在统治世界。而软件的核心则是算法。算法千千万万,那么又有哪些算法统治了世界呢?发明算法的大师们,他们也是普通人,他们发明的算法看似高深莫测,其实我们每天都有接触到。下面就让我们一起学习下吧!

     

    1.Dijkstra 算法 筛出最短路径

     

    火灾是城市中较为频繁的灾害,造成的损失是巨大的。消防部门如何迅速调动消防救援力量到达事故地点并及时扑灭火灾,这就涉及到调集路径选取的问题。地理信息系统中的Dijkstra最短路径算法就可以很好地解决这个问题。

     

    自驾游之中途迷路,作为司机,那份焦灼是难以用语言形容的。对于方向感很差的,之前每次出门都会提前,为走错路预留出时间。但其实不必,在做路线规划时,使用了Dijkstra算法就能寻找到最短路径。

     

    那么何为Dijkstra算法呢?Dijkstra算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径,这也是一个计算机领域图搜索计算的一个经典算法。或许在生活中,经常会碰到针对某一个问题,在众多的限制条件下,如何去寻找一个最优解?可能大家想到了很多诸如线性规划,动态规划这些经典策略,当然有的问题我们可以用贪心来寻求整体最优解,在图论中一个典型的贪心法求最优解的例子就莫过于最短路径的问题。毫无不夸张地说,如果没有这个算法,当今互联网将无法有效工作。这是一种图搜索算法,它被广泛应用在能够建模为图的问题中,用以找出两个节点之间的最短路径。

     

    Dijkstra算法的基本思想可以理解为:从起点开始,把相邻可选路段的时长加起来。遍历所有路径组合之后,就可以耗时最短的路径。由于计算机的应用,这种算法已经被广泛应用于电子地图及导航产品中。而这些产品的出现,确实颠覆了我们过去那种一出门就手拿地图,祈祷不堵车的出行习惯。

     

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    2. 傅立叶变换算法 听声音破解电话号码

     

    就像大学生从360总裁周鸿祎的视频中破解了周鸿祎的手机号码,电话听音破密码诈骗也被炒得沸沸扬扬。不少人都觉得太过神话,其实很简单,用理性的声音解释一下这其中的奥秘,说白了就是离散傅立叶变换(DFT)。

     

    傅里叶变换(Fourier transform)是一种线性的积分变换。因其基本思想首先由法国学者傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。

     

    “离散傅里叶变换(DiscreteFourier Transform,缩写为DFT)”是傅里叶变换算法中的一种,是指傅里叶变换在时域和频域上都以离散的形式呈现。原始信号离散化的过程其实就是以一定的周期对原始信号进行采样的过程。但常规的傅立叶变换算法并不适用于嵌入式控制系统,原因是运算量太大(涉及到复数运算),比如离散的傅立叶变换等同于用序列Y(n×1列矢量)乘以n×n矩阵Fn,需要n×n次乘法。若n=1024,则是104,8576次乘法运算。这又是一个什么概念呢?如果你选用的CPU单周期指令为25ns, 单周期也可以完成一次乘法运算,那么要计算1024点的傅立叶变换则需要26.2144ms,这还不包括加法或其它运算,对于大多数实时系统,这个处理时间实在太长。因为离散傅立叶变换计算量相当大,有很多提高效率的算法理论,其中应用最广泛的还是快速傅立叶变换(FFT)。

     

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    利用快速傅里叶变换FFT将图像信号从空间域转换到频域进行分析,使快速卷积、目标识别等许多算法易于实现;然后根据图像信号的灰度结构特征和频谱分布,用Butterworth带通滤波器和二维维纳滤波器进行滤波处理,去除图像信号中的低频干扰和噪声信号;再利用傅里叶反变换将信号还原。结果显示,处理后的模拟远程高空卫星照片轮廓清晰可见。

     

    3. RSA算法 数据安全传输

     

    电子商务是建立在一个开放式的Internet上,维护商业机密是电子商务获得全面推广应用的重要保障。保证电子商务各方信息的完整性是电子商务应用的基础。数字签名技术可以实现数据的完整性、身份认证性、不可抵赖性。贸易双方的如何确定要进行交易的贸易方正是进行交易所期望的贸易方这一问题也可通过数字签名来实现。而数字签名技术本身的安全性则由密码技术来保证。

     

    公钥密码体制的思想是在1976年由Diffie和Hellman提出。公钥密码体制的想法是:可以找到一种密码体制,使由给定的ek来求dk是计算不可行的。如果可以的话,加密规则ek是一个公钥,可以在一个目录中发布(这就是公钥体制名称的由来)。

     

    1977年由Rivest、Shamir和Adleman发明的著名的RSA密码体制就是公钥体制的一种典型代表。其优点是甲可以利用公钥加密规则ek发出一条加密的消息给乙,而不需要预先共享密钥的通信。乙将是唯一能够利用dk(私钥)来对密文解密的人。乙可以让任何人发布他的公钥,任何人用公钥将数据加密后在网络中传输,即使在传输过程中被别人截获同时这人也拥有乙的公钥,也无法利用这些资料来破译加密数据:而只有乙通过私钥才能顺利解密密文。这样便能实现数据的安全传输。

     

    RSA是第一个既能用于数据加密也能用于数字签名的算法。它易于理解和操作,也很流行。

     

    如果没有信息加密和网络安全,互联网不会像现在那么重要。你可以认为“安全问题理所当然应该是美国国家安全局和其他情报机构的事情”或“你认为你身处在互联网是安全的,这太天真了”。但是,人们需要在他们花钱时保有安全感,毕竟你不会在网络服务器上输入你的信用卡号,如果你知道它是不安全的话。

     

    在信息加密领域,有一个算法始终是世界上最重要的算法之一,它就是RSA算法。这个算法是由RSA公司的创始人所建立的,它使信息加密惠及千家万户,奠定了当今信息加密的运作基础。RSA算法用来解决一个简单而又复杂的问题:怎样在不同平台和终端用户之间共享公钥,继而实现信息加密。

     

    4. 哈希算法 安全在线支付

     

    准确地说,它不能称之为是算法,它是美国国家标准暨技术学会定义的加密散列函数族中的一员,但是这族算法对整个世界的运作至关重要。从你的应用商店,你的邮件,你的杀毒软件,到你的浏览器等等,所有这些都在使用安全哈希算法,它能判断你是否下载了你想要的东西,也能判断你是否是中间人攻击或网络钓鱼攻击的受害者。

     

    随着互联网的发展现在有了网上银行和在线支付,查好车次时间及票务信息,我们通过网上银行可以很方便地完成在线支付,顺利搞定车票门票。在线支付是互联网时代的产物,也是一个改变了我们支付习惯,真正为用户带来方便的重要技术。之所以我们可以远离过去那种为了买东西而奔波、排队的场景,都要感谢安全哈希算法为我们提供了在线交易的安全性。当我使用网上银行完成支付的那一刻,其实是安全哈希算法帮我完成了一系列安全检测动作。只有当银行服务器通过哈希算法验证了我的数字签名合法性之后,我们的在线交易才会顺利完成。

     

    5. 排序算法轻松归队

     

    可能好多人提起写代码,都会觉得枯燥乏味,其实不然,能写出赏心悦目的代码,也是一种美,突破自己之后的那种快乐是无法用言语来形容的。

     

    程序员在起步之初最熟悉不过的就是各种各样的排序算法了。最初接触编程时,我也绞尽脑汁思考过一个问题,并被这个算法折磨了很久:怎样给一个磁盘文件排序?当你最终找到高效快捷精准的算法后,发现其实一切都是浮云。

     

    这个算法如果用严谨的逻辑思维可以解释如下:

    输入:一个最多包含n个正整数的文件,每个数都小于n,其中n=10,000,000。输入文件中没有重复的整数,没有其他数据与该整数相关联。
    
    输出: 按升序排列这些数,并写入磁盘。
    
    约束:有 1MB多(不超过2MB) 的内存空间可用,有充足的硬盘空间。

    最初想到的是快速排序,对冒泡排序的一种改进。快速排序算法的基本思想是:每一趟排序中找一个点pivot,将表分割成独立的两部分,其中一部分的所有Record都比pivot小,另一部分比pivot大,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。

     

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    但是设想一下:如果用一个int保存一个正整数,一个int为4 Byte,100万个数要用400万 Byte,约为4M。如果用快排,时间复杂度为O(nlogn)。

    考虑到问题的特殊性,所有数字均为正整数,且都不重复,这样的问题可以用位图算法解决。

     

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    每个数字对应位图中的一位,如果数字出现则置1,否则置0。一个int 4 Byte可以保存32个数,因为所有的数都小于1000万,所以可以先用大小为1000万的位图来记录这100万个数,最后从头扫描这个位图,把置1的数字输出就是按序的结果。用位图排序需要的空间约为1.25M,时间复杂度为O(N),无论空间还是时间都比快排好。

     

    排序是非常常用,非常基本的算法。当然,排序的方法还有有很多,如插入排序、选择排序、希尔排序、归并排序、堆排序等等。下面,逐一介绍。当然每种排序都有其用武之地,在使用时一定要对号入座哦!

     

    插入排序,简单说就是每次选未排序的队列中最小的条目插入到已排序队列的最后:

     

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    选择排序,和插入有点像,是每次从拿未排序中的第一个条目插入到已排序中应该插入的位置:

     

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    希尔排序,是插入排序的一种,是针对直接插入排序算法的改进。希尔排序的基本思想是:先取一个小于count的增量increment,把表中Record分为increment组,所有距离为increment的Record为同一组,现在各组中进行直接插入排序(insert_sort),然后减小increment重复分组和排序,知道increment=1,即所有Record放在同一组中进行直接插入排序为止。

     

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    归并排序,是采用分治的思想将两个已排序的表合并成一个表。归并排序算法的基本思想是:先将一个表分成两个表(当个数是奇数时,使左表的元素比右表多一)。对两个表分别进行归并排序,然后将两个已排序好的表合并。合并的思路就像将两罗纸牌混成一摞,每次取顶上最小的纸牌。

     

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    堆排序,是先将表中Record按大堆(或小堆)存放,使选取最大的Record变的极为容易,每次选取之后再提升堆。实现排序。

     

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    6. 整数因式分解算法 化繁为简

     

    这是在计算机领域被大量使用的数学算法,没有这个算法,信息加密会更不安全。该算法定义了一系列步骤,得到将一合数分解为更小因子的质数分解式。这被认为是一种FNP问题,它是NP分类问题的延伸,极其难以解决。

     

    许多加密协议(如RSA算法)都基于这样一个原理:对大的合数作因式分解是非常困难的。如果一个算法能够快速地对任意整数进行因式分解,RSA的公钥加密体系就会失去其安全性。

     

    量子计算的诞生使我们能够更容易地解决这类问题,同时它也打开了一个全新的领域,使得我们能够利用量子世界中的特性来保证系统安全。

     

    7. 比例积分微分算法 机器人轨迹优化

     

    你是否曾经用过飞机、汽车、卫星服务或手机网络?你是否曾经在工厂工作或是看见过机器人?如果回答是肯定的,那么你应该已经见识过这个算法了。

     

    大体上,这个算法使用一种控制回路反馈机制,将期望输出信号和实际输出信号之间的错误最小化。无论何处,只要你需要进行信号处理,或者你需要一套电子系统,用来自动化控制机械、液压或热力系统,这个算法都会有用武之地。如我们家里的电冰箱的温度控制,供水系统的水压控制,数控机床的刀具切割控制以及机器人的手臂动作控制等等。

     

    8. 数据压缩算法 空间利用最大化

     

    大数据时代,各类信息充斥生活工作的各个方面,人们离不开信息的搜集,处理,保存与交流。历史遗留下来的信息数据,现时的信息数据,将来的信息数据,其数据之大令人难以想象。高效的数据压缩也是一种很好的选择。

     

    数据压缩技术其应用十分普遍,WinRar,WinZip等常规数据压缩软件已经成为现在电脑的必备软件了。互连网上到处都可以看到压缩文件包。而常规多媒体文件甚至把压缩算法嵌入到其文件格式的标准内。像现在图形图像方面的jpeg,png,gif,音频mp3,视频VCD,DVD就不用说了。

     

    要判断哪种数据压缩算法最为重要是很困难的,因为它取决于不同的应用环境。它们可以应用在zip和mp3上,也可以应用在JPEG和MPEG-2上。但众所周知,在所有结构中这些算法都极其重要。

     

    除了显而易见的zip文件,在哪我们能够找到这些算法?这张网页就进行了数据压缩并被下载到你本地,同时我们还能在电子游戏、视频、音乐、数据存储、云计算、数据库等等地方找到这些算法。可以说,数据压缩算法处处可见,它们使系统成本更低、效率更高。

     

    9. 随机数生成算法 抽奖乐在其中

     

    千百年来,人们一直在使用随机性,比如抛硬币来决定某些命运或输赢。今天,人们也使用随机数搞彩票,以确定巨额资金的获得者。

     

    当前,很多网络信息或信用卡信息需要通过安全确认,随机数就被用来形成加密密钥。另一方面,随机数也可以用来模拟真实世界的现象。例如,经营自动取款机网络的银行设计的软件,常常通过随机时间随机取款机来模拟客户访问自己的帐户来测试软件的功能。

     

    当我们需要产生一些随机数,如单位的抽奖,购买体育彩票前的选号等,我们可以利用Excel中的RAND函数来产生这些随机数。

     

    随机数的另一个应用是著名的蒙特卡罗算法。所谓的蒙特卡罗方法对极难获得精确解的问题用随机数方法来获得数值逼近。例如,假设我们不知道单位圆的面积公式。如何计算它的面积呢?我们可以把单位圆放进一个面积已知的正方形里面(如下图),并在正方形上随机加点。落在圆内的点数的百分比应该近似于圆的面积和正方形面积的比。下图显示了随机放在一个边长为2.2的正方形上的2000个点,其中1308个点落在圆内。圆的近似面积等于正方形的面积4.84乘上1308/2000,结果是3.16536(当然,圆的精确面积是π≈3.14159 )。这已经比较接近单位圆的面积值了。如果撒的点更多,比如说10000个,得到的近似值将更精确。

     

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    在数据结构、算法分析与设计、科学模拟等方面都需要用到随机数。在密码技术中,随机序列是非常重要的,比如密钥产生、数字签名、身份认证和众多的密码学协议等都要用到随机序列。所以产生高质量的随机数序列对信息的安全性具有十分重要的作用。随机数分为真随机数和伪随机数,计算机通过算法产生的随机数并不上真正意义上的随机数,很容易被破解,只能称为伪随机数。

     

    现在我们还没有一个“真正的”随机数生成器,但我们已经有了一些伪随机数生成器,足矣。随机数生成器的用途非常广泛,从互联联络、数据加密、安全哈希算法、电子游戏、人工智能、优化分析,到问题的初始条件、金融等等,都有它们的身影。

     

    10. 链接分析算法 搜索更加高效

     

    目前,每年每个黄金周,人们都可以得益于旅行前的网络搜索与信息筛选,真实体会到一下搜索引擎。

     

    这里提到的搜索感受的变化就蕴含着一个令互联网搜索更加高效的基本算法-- “超链分析算法”。


    在互联网时代,分析不同实体间的关系是相当重要的。从搜索引擎,社交网络,到营销分析工具,每个人都在不停寻找互联网的真正结构。有证据显示,链接分析是公众心目中伴随着最多谬见和误解的算法之一。这里的问题在于,有很多不同的方式可以进行链接分析,也存在很多特性使这些算法看起来有细微的区别(这些区别允许该算法独立申请专利),但它们本质上是类似的。

     

    链接分析背后的理念非常简单,以矩阵形式描绘出一张图,将问题转换为特征值问题。特征值是一种很好的渠道,它有助于展现图的结构以及每个节点的相对重要性。该算法是由Gabriel Pinski和Francis Narin于1976年建立的。

     

    谁在使用这个算法?Google的Page Rank算法,Facebook向你展示的新闻提要(这就是为什么Facebook的新闻提要不是算法,只是使用算法的结果而已),Google+和Facebook的好友推荐,LinkedIn的工作和联系人推荐,Netflix和Hulu的电影,YouTuBe的视频,等等。虽然每个都有不同的目标和参数,但它们背后的数学理念是相同的。

     

    尽管看上去Google是第一家使用这类算法的公司,然而在1996年(Google之前两年),Robin Li(李彦宏)所建立的一个小型搜索引擎“RankDex”就已经在它的网页排名机制中使用了这项理念。后来,HyperSearch的创始人MassimoMarchiori基于各网页之间的关系使用了另一种网页排名算法。(Google在它的专利中提到了这两位创始者)

     

    也如被中国百度李彦宏化“简单”为“神奇”的“超链分析算法”,几乎支撑了整个中国互联网搜索一样,生活中的每一个简单环节中所蕴含的或浅或深的道理,抽象成数学描述就是一些非常有效的算法。

    写在最后

    人通过那些躲在背后、无处不在的神奇算法,不断地改变着世界,改变了人类的生活。认识、创造和利用这样的算法的本质,也是企业商业模式和原始创新的基础。所以,学好数学尤为重要。

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  • 几个互联网项目管理软件

    千次阅读 2019-01-14 20:50:15
    互联网项目管理软件 1.teambition 2.coding 3.禅道 4.worktile 5.redmine 6.teamwork   二.详细介绍: 1.teambition 收费,官网:https://www.teambition.com/ Web、iOS、Android 全平台,这是一套基于...

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    一.互联网项目管理软件

    1.teambition

    2.coding

    3.禅道

    4.worktile

    5.redmine

    6.teamwork

     

    二.详细介绍:

    1.teambition

    收费,官网:https://www.teambition.com/

    Web、iOS、Android 全平台,这是一套基于「看板系统」的工具。

    核心功能点:管理任务

    多人协作,分配任务,制定目标

    issue管理:Issue的处理过程包括评估、修复、通知用户三个部分

    管理资料文件

    群聊讨论

    上手简单,可查看统计周报及项目进展甘特图,支持多种模版覆盖公司各部门等,适合小微企业或小团队

     

     

     

     

     

    2.coding

    Web、iOS、Android 全平台

    提供了任务协作、需求管理,文件管理,代码管理、GIT/SVN 代码托管、在线编辑器等一系列研发管理和支撑工具。

    消息系统、待办提醒、项目动态等功能

    Cloud Studio 为开发者提供了一个基于浏览器的IDE,支持绝大部分编程语言,提供了完整的Linux 环境,可以完成各种应用的开发编译与部署。打开浏览器,就能写代码,真正实现了“Coding anytime anywhere” 的愿景。

    适用于研发团队,较轻量。具有git仓库代码评审,发布管理等功能,此外,还提供社会化协作功能,包含了社交元素,方便开发者进行技术讨论和协作。

     

     

    coding帮助文档:

     

     

    3.禅道

    收费,相比teambition,coding轻量而言,由于功能非常完备因此相对更重,更偏重于项目管理

     

    Web、iOS、Android 全平台, 开源的项目管理系统

    专注研发项目管理,集产品管理、项目管理、质量管理、文档管理、组织管理和事务管理于一体,内置需求管理、任务管理、bug管理、缺陷管理、用例管理、计划发布等功能,实现了软件的完整生命周期管理

    禅道最大的特色是创造性的将产品、项目、测试这三者的概念明确分开,互相配合,又互相制约。通过需求、任务、bug来进行交相互动,最终通过项目拿到合格的产品。

     

     

     

    4.worktile

    集协作、即时沟通和移动办公于一体,提供企业IM、任务管理、日程安排、企业网盘,工作简报等应用

     

    免费版面向初创公司,由于成员一般在10人以下,规模和体量也相对较小,完全免费,没有项目、空间等其他限制;专业版面向10人以上或者百人规模的成长型公司;企业版面向规模和体量更大的公司,成员一般在几十到几百人;而旗舰版具有5.0 的全部功能,适合大型企业和集团型企业,在旗舰版开放API能力,并且适合与公司业务、账户做对接。

     


    任务管理:看板式任务管理,可以针对任务设置相应的提醒策略

     

     

    5.red mine

    免费且开源的项目管理系统,通过网页的形式与客户进行交互,需要安装和部署,有手动安装也有一键式安装

    可保证数据私有

    通过“项目(Project)”的形式把成员、任务(问题)、文档、讨论以及各种形式的资源组织在一起,大家参与更新任务、文档等内容来推动项目的进度,同时系统利用时间线索和各种动态的报表形式来自动给成员汇报项目进度。

    6.Teamwork

    项目任务进度和团队沟通与协作管理软件。Teamwork 简称(TW)是一款基于web且国际领先的项目任务及团队协作管理软件,使用Java语言开发, 集成了任务管理、项目管理、团队管理以及工作日志管理等功能。

    适用于各领域任务管理、在线团队协作与即时沟通的企业级项目管理解决方案, 可以为您同时协调和管理数以百计的项目

     

     

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  • 互联网运营常用8大数据分析模型

    千次阅读 2019-05-27 17:06:37
    )N-day留存和Unbounded留存都是按照独立的天/周/月为观察单位计算,但有时候我们不希望受限于这种固定时间度量,我们希望划分为几个观察期第一个观察期: 次日 第二个观察期:第3日-第7日 第三个观察期:第8日-...

    1、用户模型
    “不仅要知道用户当下在想什么,更要知道用户背后在想什么,以及用户正在经历着什么。”
    传统用户模型构建方式
    用户模型:基于对用户的访谈和观察等研究结果建立,严谨可靠但费时;
    临时用户模型:基于行业专家或市场调查数据对用户的理解建立,快速但容易有偏颇。(缺乏时间,资源的情况下)
    为了节省时间,降低风险,产品团队往往尽快将产品推向用户,快速试错,在这种场景下如何构造用户模型?
    1)首先,整理和收集已经获得的任何可认知用户的经验和数据,将这些信息映射成为用户的描述信息(属性)或用户的行为信息,并存储起来形成用户档案
    2)实时关注自身数据的波动,及时采取行动
    3)记录用户的行为数据而不是单纯地为用户打标签
    4)360°覆盖用户全生命周期的用户档案
    用户的每一步成长都通过行为记录下来,基于用户所在生命周期的不同阶段,针对新用户、流失用户、活跃用户、沉默用户分别采取有针对性的拉新、转化、留存等运营策略。

    2、事件模型
    1)事件是什么
    就是用户在产品上的行为,它是用户行为的一个专业描述,用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件,由开发人员通过埋点进行采集,通俗讲就是:将一段代码放入对应的页面/按钮,用户进入页面/点击按钮的本质是在加载背后的代码,同时再加载事件采集代码,这样就被SDK所记录下来了。(利用百度统计加入代码采集用户下载成功和失败事件)
    2)事件的采集
    事件:用户在产品上的行为
    属性:描述事件的维度
    值:属性的内容
    采集时机:用户点击(click)、网页加载完成、服务器判断返回等。在设计埋点需求文档时,采集时机的说明尤为重要,也是保证数据准确性的核心。
    举个例子,在采集过程中如果没有明确时机,当用户点击了注册按钮,由于用户输入了错误的注册信息实际没有注册成功,可能仍然会进行记录,这样在统计注册成功事件的时候就不是准确的。而正确的采集时机描述应该是“服务器返回注册成功的判断”。(日本官网采集的就是返回激活成功或者失败页面)
    3)事件的分析人数
    某一事件(行为)有多少人触发了次数:某一事件(行为)触发了多少次人均次数:某一事件(行为)平均触发多少次活跃比:在一个时间区间内,触发某一事件的人数占当前时间段内所有活跃人数的比
    4)事件的管理
    当事件很多时,可以对事件进行分门别类地管理。同时,可以从产品业务角度将重要的用户行为标注出来,以便可以在分析时方便、快捷地查找常用、重要的事件。

    3、漏斗模型
    漏斗模型帮助你分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。
    举例来说,用户下载产品的完整流程可能包含以下步骤:
    展示-->点击-->下载-->安装-->体验

    我们可以将如上流程设置为一个漏斗,分析整体的转化情况,以及每一步具体的转化率和转化中位时间
    我们需要将按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控,寻找每个层级的可优化点;
    对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径,找到可提升用户体验,缩短路径的空间。
    更好的利用漏斗模型:
    1)细化每一个环节,展示到点击之间?点击到下载之间?下载到安装之间?安装到体验之间?
    2)拥有埋点意识和全局观念,才能够有效采集,为每个环节的漏斗优化做出决策依据,推动各个部门优化

    4、热图分析模型
    什么是热图分析模型?
    反映用户在网页上的关注点在哪里,尤其对于官网首页来说,信息密度极高,用户究竟是如何点击,如何浏览的效果图
    按计算维度划分,热图可以分为点击热图和浏览热图。
    点击热图:追踪的是鼠标的点击情况,进行人数、次数统计并基于百分比进行热力分布,点击热图又分为两种,一种是鼠标的所有点击,一种是页面可点击元素的点击。前者可以追踪页面上所有可点击和不可点击位置的被点击情况,后者只追踪页面上可点击元素的点击情况。
    浏览热图(也称注意力热图)记录的是用户在不同页面或同一页面不同位置停留时间的百分比计算,基于停留时长。
    热图分析模型中的新特性
    1)面向特定人群的分析与人群对比
    比如理财产品,投资用户和未投资用户关注点肯定不同
    2)聚焦分析
    点击率= 点击次数/当前页面的浏览次数
    聚焦率=点击次数/当前页面的点击总次数
    应用场景
    1)落地页效果分析
    2)首页流量追踪
    3)关键页体验衡量(产品体验和下载页面)

    5、留存分析模型
    留存定义和公式
    定义:满足某个条件的用户,在某个时间点有没有进行回访行为
    公式:若满足某个条件的用户数为n,在某个时间点进行回访行为的用户数为m,那么该时间点的留存率就是(m/n)N-day留存,即第几日留存,只计算第N天完成回访行为的用户Unbounded留存(N天内留存),留存会累计计算N天内所有完成过回访行为的用户。-Bracket留存 (自定义观察期留存)N-day留存和Unbounded留存都是按照独立的天/周/月为观察单位计算,但有时候我们不希望受限于这种固定时间度量,我们希望划分为几个观察期第一个观察期:
    次日
    第二个观察期:第3日-第7日
    第三个观察期:第8日-第14日
    第四个观察期:第15日到第30日
    自定义留存
    上述三种留存方式,都是对时间的限定,对留存的定义都是用户打开了APP或进入了网站
    自定义留存是基于业务场景下的留存情况,比如阅读类产品会把看过至少一篇文章的用户定义为真正的留存用户,电商类产品会把至少查看过一次商品详情定义为有效留存初始行为:初始与回访是相对的概念。回访行为:与初始行为的设定是并且关系。用户的初始行为可以理解为上一次行为,回访行为即理解为下一次行为。对初始行为和回访行为的设定本质上是在进一步筛选用户群。在滴滴的一次增长分享会曾提到过“抢了红包的用户后来打了车的日留存”,即初始行为是抢了红包,回访行为是打了车。“抢了红包的用户打了车的3日留存”即初始行为是抢了红包,回访行为是打车,看这部分人的第三天留存。

    6、粘性分析模型
    定义:对活跃用户使用产品的习惯的分析,例如一个月使用了几天,使用大于一天,大于七天的用户有多少,例如某些产品上线了新功能,用户使用需要签到,可以由此分析出用户的使用习惯,评估新功能的吸引力和健康度。
    作用:使用留存分析,了解产品和功能黏住用户的能力如何,用户喜欢哪个功能,不同用户在同一功能在适用上的差异,有助于科学评估产品,制定留存策略
    举例:股票APP,已投资用户和未投资的用户触发功能【查看股票市场】的次数

    7、全行为路径分析模型
    行为路径分析分为漏斗分析和全行为路径分析。与漏斗分析模型不同,漏斗分析模型是分析既定的行为转化,例如电商产品,分析从查看产品详情到最终支付每一步的转化率。而全行为路径分析是对用户在APP或网站的每个模块的流转情况,挖掘用户的访问模式,从而优化产品或网站.
    一般可用树形图表现,如下图,一个线上培训网站,用户大都会打开搜索课程,所以需要优化搜索课程。而在第一次搜索课程后,用户并没有搜索到想要的课程,又进行了第二次搜索,因此可以将用户搜索频率高的关键词设置成可点击元素,链接到用户使用频率高的相关课程。引导用户点击得到想要的结果。

    8、用户分群模型
    分群是对某一特征用户的划分和归组,而分层,更多的是对全量用户的一个管理手段,细分用户的方法其实我们一直在用,比如我们熟悉的RFM模型:
    RFM模型是从用户的业务数据中提取了三个特征维度:最近一次消费时间(Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)。通过这三个维度将用户有效地细分为8个具有不同用户价值及应对策略的群体,如下图所示。

    另外四个用户分群的维度:
    1、用户属性:用户客观的属性,描述用户真实人口属性的标签,比如:年龄、性别、城市、浏览器版本、系统版本、操作版本、渠道来源等就是用户属性
    2、活跃时间
    3、做过,没做过
    4、新增于:何时新增用户较多

    参考来源:http://info.hhczy.com/article/20181019/34693.shtml

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