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  • 不经意撞歪无线路由器天线后,其整体信号会出现较大变化,这点恐怕是很小伙伴都没注意到的,小狮子今天就变身“砖家”(不要扔砖啊,要扔赞),给大家分享的便是无线路由器朝向角度以及dBi值对信号强弱的影响。...

    本文摘自网络。可信度自行把握。。。

     

    无线路由器天线朝向和角度和信号强弱有关系吗?YES!不经意撞歪无线路由器天线后,其整体信号会出现较大变化,这点恐怕是很多小伙伴都没注意到的,小狮子今天就变身“砖家”(不要扔砖啊,要扔赞),给大家分享的便是无线路由器朝向角度以及dBi值对信号强弱的影响。
    ——90、45、0度信号大不同
    一般无线路由天线在接头部分,都有设计可以直接弯折的结构,同时在弯折角度90°、45°、0°的部分有卡榫固定,此次便直接采用这三种角度测试。以华硕RT-AC68U为测试路由,在手机装上“Wifi分析仪”测试信号强度。因为场地受限的关系,将无线路由的信号功率输出调至最小,手机上则是自动。两个装置相距约5公尺,中间有一道10公分左右水泥砖墙。
     
    天线调整成0°、45°、90°时,在手机上所测到的信号强度,可以看到在90°的时候信号最强,有-64dBm;45°和0°分别为-78dBm和-72dBm。这信号有大有小,强度呈现非线性递减的状况也令笔者费解。
    ——信号分布有分别
    后来查了一下资料,这种情况在增益值越大的天线上,会有较明显的差别。小伙伴们是否有想过,增益值越高的天线,信号能够传更远,但小时候我们都有学过能量守恒,在没有加大无线基地台输出的时候,这些传更远的信号哪里来?
    这些多出来的信号,其实是拿原本要发射到其他方向的信号来补,标识较完整的厂商,在天线产品外头除了增益值的标识外,还会印上两张很像雷达屏幕的图,这两张图便是这支天线的极化图,有两张的原因是电场和磁场呈现90°相交的自然定律,由这两张图便可看出天线信号的分布状况。
    ——信号像甜甜圈堆栈
    从附图中可以看到,将两张极化图垂直重叠在一起,就可看出天线的信号分布,以无线路由的天线来看,信号区就象是一个个甜甜圈堆栈起来,中间的甜甜圈最大,然后往上往下递减。上段提过天线会把其他空间的信号拿来补横向距离,我们可以理解成把甜甜圈打扁的感觉,比较扁的甜甜圈直径较大(信号传得较远),可是高度比较矮(有信号的空间较少),越高增益值的天线就是把甜甜圈打得越扁。
     
    了解了天线特性,我们便可调整天线角度,让信号区覆盖到行动装置使用的范围。一般单楼层的家庭就把天线垂直于地平面,住在透天厝就可以把天线平行于地平面放置,以便将无线信号涵盖到其他楼层。
    ——天线dBi值的故事
    理想的天线是朝四面八方发射信号时,与天线相同距离的点所收到的信号强度应相同,这就是理想天线,可惜目前的技术无法制造出这种天线。
     
    另一常用的天线是偶极天线,偶极天线和理想天线相比,会有相同距离不同位置,所量测到信号强度不同的状况发生,某些地方量到的信号强度会比理想天线高,某些地方较低。所以依据偶极天线信号最强的腹部与理想天线相比,发现偶极天线的信号强度比理想天线强了1.6倍,经转换为2.15dBi(i指的是与理想天线相比较);也就是说一个偶极天线拥有的增益(gain)为2.15dBi。
    ——信号真的比较好
    同样一台无线路由,分别使用5dBi和10dBi天线进行测试,手机端使用SpeedTest的测试数据,虽然说数据上没什么大变动,但可以观察向下方速率折线图,dBi值越大的天线,曲线越平稳。从稳定性和速率上来说,那些高dBi值的天线宣称能够加大信号范围,不是随口说说而已。
     
    ——如何更换无线路由器天线
    无线路路由器天线能更换的前提是其本身采用可拆卸设计,这样的话我们只需要在某宝上寻找相应的天线即可,对于家里没有孕妇、儿童的小伙伴而言,稍微更换dBi值大点的路由完全没有问题的。
    小天线、大作用恐怕就是说的无线路由器天线这样的产品吧,很多东西越是不引人注意,越是有很多值得大家一同探讨、好玩的地方。

     

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  • 站在管理角度看sharepoint能做什么 1. 为什么站在管理角度看 很多人在看sharepoint的时候都是在技术角度看...但是,为什么我要从管理角度来看看sharepoint能做什么呢? 1)我们现在越来越的生产企业开始关注精

    站在管理角度看sharepoint

    1. 为什么站在管理角度看
      很多人在看sharepoint的时候都是在技术角度看。例如在技术角度看,那它可以被用作OA来使用,可以用作内容管理系统来使用,可以被用来做文档管理来使用。这样看没错它确实可以这么做,而且也做的比较好。但是,为什么我说要从管理角度来看看sharepoint能做什么呢?
      1)我们现在越来越多的生产企业开始关注精细化管理,开始有了用系统去降低人工的思维方式。那就是一种自顶向下的方式来管理,这种管理方式是一种分粒度分层来管理的办法。从管理角度去看,那么要实现管理者的需求,普通的软件开发商可能需要半年时间开发。
      2) 刚刚起步的管理方式,在实践过程中总会有不断的变化,现有的软件开发方式没办法去适应这种迅速调整的管理方式。也就是说一个系统开发完了,为了适应这个系统让管理者的管理办法受到桎梏,反而上了一套系统没有带来很好的收效,降低了生产的同时降低了管理水平,最后落得一个不了了之。
      所以,从管理者角度来讲,软件需要2个特征,快,易,整合
    2. 站在快、易两个角度看sharepoint
      sharepoint可以在1分钟之内产生n多网站,n多网站有什么用呢,我可以给每个部门一个网站,每个网站里面可以有自己的内容共享,例如,呼叫中心客服人员内部的知识共享(让每个员工成为主体,不是IT人员成为主体)。这样子管理中就很容易将粒度分开。
      sharepoint在易的角度上,更加容易接受
      1) 一个稍微有点IT经验的人就可以创建一个网站,添加一个任务列表,建立一个文档管理。在管理上面我们讲信息需要充分快速的共享,例如:我可以建立如下一个任务列表
      这里写图片描述
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      这么一个在管理者角度看十分有用的系统,如果找软件开发商做时间和金钱都耗不起,但是在sharepoint来说一个稍微懂点的人一上午,不懂点的1-2天就可以拿出来用,大家伙觉得那里不好不人性化再进行调整,但是大体上作为一个管理者你是可以清楚的知道,你的员工做了哪些事,工作态度,工作效率等。
      同时,注意到它可以把任务同步到日历,可以设置子任务,这已经可以将项目管理应用的实际工作中了,而且可以和project等进行配合,人工成本计算,里程碑制定,这么管理起来。作为一个管理者我觉得我很省事,同时员工也不会烦,因为每天做点什么,他自己也清楚,对个人的职业素养的养成也是很不错的。
      (举个很坑的例子,就是原来在公司做运维,1000号人,电脑天天总有几台坏的,你一天到晚都在忙,最后领导却说你忙啥了,正事没做,而你又没啥可说的,因为这么多电脑你也记不清弄了多少。回头来月度会议,一总结哇卡卡,我就是在装电脑,领导怎么都不理解)
      上面就是一个简单的计划管理了,如果加上分层和统计,那么绩效也就出来了,计划管理整个就形成了一个闭环。
      2) 站在整合的角度看
      作为一个管理者,我们往往面临着居多数据,我们想要一个有用的统计我们只能依靠无数表哥的辛勤工作,产生一个差不多的统计数据。我们想要找一个企业开发一个报表的工具,发现动不动就是些简单的图表,excel强大的数据透视图功能我们用不了,excel统计计算我们用不了,正太分布,t校验我们用不了,最终我们的决策到底能有多准确(天知道)
      这一些在sharepoint当中可以进行融合
      (1) sharepoint当中我们可以配置很多种数据源,将多种数据源的数据通过工作流定时抽取出来进行汇总,当然这个就是需要高级一点的sharepoint人才来帮我们实现,但是这一个人为企业的管理带来的提升远远超过他的工资!
      (2) 内置的excel服务可以将excel中的报表透视图搬到sharepoint当中,我们何必要花费巨大的金钱找了一个软件公司将我们原本的操作excel制作报表的公式告诉他,他帮我们实现,后天到了,你发现你的统计办法变了,你还需要低着头请软件公司帮你升级
    3. sharepoint到底适不适合你的情况
      万物都是在时、位合适时作用亨通,利大人的。sharepoint也不例外,作为管理角度来说,稍微懂点技术或请个sharepoint的人给上一两节课,利用其开盒即用的功能相信也可以将管理者的思想很好的实践出去,而且更优秀的一点是你可以实践完成后再来修改你的管理方式,根据情况作出合适的调整以便达到更好的境界。
      所以我认为sharepoint的一个重要功能是share 管理的point到企业每个员工,并通过员工share自己的point、反馈来做到上下通达,良性的循环。
      声明:
      1. 上文纯属个人观点,希望大家多批评指正。
      2. 真心觉得sharepoint可以帮助一些小的或是中型的企业提升自己的管理,而且成本花费比较少(你懂的)
      3. 第一次写这种博客,心理总是心虚了点,错误之处还请谅解
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  • 经历的事了,眼界也开了,所以看问题的角度也不一样了。 一个人单身

    经历的事多了,眼界也开了,所以看问题的角度也不一样了。

    一个人单身惯了,除了工作就是家,心里有很多话,没地方去诉说,习惯用工作来麻木自己,领导眼里我是个好工作者,有能力,吃苦、耐劳,父母眼里,我是一个不顾家的人呢,孩子眼里,我总是加班忙碌。我自己的眼里,我就是一个工作狂。除了面对电脑,面对代码,我不知道该去怎样处理自己的生活。

    寂寞像风一样,湮灭了我,我说的别人听不懂,我理解的别人不理解,说了很多,做了很多,得罪了很多,直到很多事和人都印证了,才想起了我,此时的我又能如何!!!

    面对感情、事业、亲情、爱情、友情,很无奈。

    真希望能碰到一个可以理解我的人。。。

    感觉自己最亏欠的就是父母和孩子。

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  • 今天介绍的分析方法(维度拆解)可以帮助我们从角度分析问题。 1.什么是维度拆解 分析方法? 要理解两个关键词:维度、拆解。我们通过一个案例来说明。 老妈看扎扎单身多年,给她介绍相亲对象。 ...

    遇到问题如何去分析呢?

     

    今天介绍的分析方法(多维度拆解)可以帮助我们从多个角度分析问题。

     

    1.什么是多维度拆解 分析方法?

     

    要理解两个关键词:维度、拆解。我们通过一个案例来说明。

     

    老妈看扎扎单身多年,给她介绍相亲对象。

    老妈:这个男生很优秀。

    扎扎:具体讲讲怎么优秀了?

    老妈:那我来从三个角度拆解下他的优秀,1)个子高 2)家庭背景好3)长的帅

    扎扎:哦,原来是个高富帅呀

     

     

    什么是维度呢?

     

    老妈从不同的角度来看这个男生,这里的角度就是维度。

     

    什么是拆解呢?

     

    拆解其实就是做加法,A=维度1+维度2+维度3+...。比如上面的例子,老妈把优秀拆解成:1)个子高 2)家庭背景好 3)长的好看。也就是优秀=个子高(维度1)+家庭背景好(维度2)+长的好看(维度3)。

     

     

    在数据分析中,我们通过不同的维度(角度)去观察同一组数据,从而洞察数据波动背后的原因。

     

    比如我们可以把用户拆解成:用户=老用户(维度1)+新用户(维度2),从而可以看到老用户和新用户分别的数据表现是什么。

     

    2.从哪些维度去拆解呢?

     

    从指标构成来拆解:分析单一指标的构成。比如单一指标为用户,而用户又可以拆解为新用户、老用户。

     

    从业务流程来拆解:按业务流程进行拆解分析,比如不同渠道的用户付费率。

     

     

    3.如何使用?

     

    下面我们通过一个例子来学习下如何使用多维度拆解分析方法。

     

    一家线上店铺做了一波推广,老板想看看推广效果。你该怎么办呢?

     

    推广效果最直观的是看用户增长了多少。所以,我们定义衡量指标是新增用户。这里的新增用户是指看到推广渠道的广告,进入店铺的人数。

     

    我们可以按指标构成来拆解新增用户。

     

    按照城市细分,比如一线、二线、三线及以下…不同城市的新增用户数量情况

    按性别细分,男性用户、女性用户分别是多少

    按照渠道细分,比如微信公众号、百度、头条哪个渠道的用户来源多

     

     

    从渠道维度来看,渠道A新增用户数最多,渠道B新增用户数接近A,渠道C新增用户数最少。

     

    那么,渠道A,渠道B,渠道C哪个用户的质量更高呢?

     

    店铺做推广的目的,最终是为了给店铺带来销量,哪个渠道来的用户更愿意在店铺购买呢?

     

    面对这个问题,我们就可以从业务流程来拆解

     

    用户购买的业务流程,可以分为4步:

    第1步,看到渠道的广告

    第2步,被广告吸引进入店铺

    第3步,在店铺选择感兴趣的商品

    第4步,选择好商品,最终决定购买

    按业务流程拆解后,我们看到虽然渠道A带来的用户多,但是最终购买人数却低于渠道B来的用户数

     

    所以,渠道B的用户质量更高。

     

    4.案例

     

    我们再来看一个案例。小红书是一个泛品类的生活方式分享平台。

     

    小红书的分析团队在研究不同用户群留存率的时候,发现来自信息流等渠道的用户留存率很低。他们有一个特性,就是低龄,大多是看一篇或者点过一篇笔记就走了,留存很差。

     

    为什么低龄用户的留存比较差?

     

     

    根据这个问题,小红书的分析团队从指标构成、业务流程拆解出三个分析的维度,来查找问题产生的原因。

     

    1)从指标构成拆解

     

    分析维度1:不同的低龄用户表现是否有差异?

     

     

    在此之前,分析团队内部把 18 岁以下都算做低龄。这个划分有点太笼统,因为18 岁以下包含了3个学生阶段(小学生、初中生、高中生)。不同学生阶段的用户行为差异是比较大的,所以年龄维度本身需要更加细分。

     

    2)从业务流程拆解

     

    业务流程第1步,新用户下载小红书app

    业务流程第2步:用户看到用户的首页

    业务流程第3步:用户留下来继续使用小红书或者不喜欢,直接走了,也就是流失了

     

    小红书的分析团队从业务流程拆解出两个分析的维度:

     

     

     

    分析维度2:新用户来小红书想要看到什么内容?

     

    当用户下载了这个app注册的时候,希望在这个平台上找到对自己有价值的东西。如果没找到,那用户很大概率会流失。

     

    分析维度3:推荐的内容是用户想看的吗?

     

    小红书的首页是推荐系统生成的内容。新用户注册的时候会选择一些自己的兴趣点,然后推荐系统根据用户选择的兴趣点,给用户推荐相关的内容。

     

    推荐是否准确,直接影响用户的体验。比如我挑选兴趣的时候选了美妆,结果推荐系统给我推荐了旅行,那跟我的预期就会差很远,用户会觉得这个平台没有我想看的信息,自然就会离开。

     

    小红书分析团队将问题拆解出这三个分析的维度来查找原因。

     

    5.总结

     

    1)什么是多维度拆解分析方法?

     

    在数据分析中,我们通过不同的维度(角度)去观察同一组数据,从而洞察数据波动背后的原因。

    2)从哪些维度去拆解?

     

    推荐:如何用最短的时间找到初级数据分析师工作?

     

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