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    软件系统复杂性灾难及解决方案探究

    一、What is complex

    在谈论复杂性灾难极其解决方案之前,我们首先来理解一下“复杂”这个词。
    什么是“复杂”呢?对应的英文单词complex的释义能很好的表达软件工程中涉及到的复杂性。

    根据权威的牛津词典,complex的释义为:

    made of many different things or parts that are connected; difficult to understand

    可以看到complex有三层基本含义,首先是由多个部分或事物组成,其次这些部分之间是有相互关联的;再次,整体不便于理解。

    复杂性,是人类社会高速发展的必然产物。过去200年的现代化过程,复杂性是个常见的事情,人类社会总是趋向于越来越复杂。就拿机器来说,从最早的几十个零件,到几百几千几万个零件。一架波音747飞机上面,有600万个零件,275公里长的的各种管线。世界上没有任何一个人能彻底搞得清楚一架波音747飞机的完整构造。

    但是作为应对,人类也演化出来了一个处理这种复杂系统的方法,简单来说就是模块化加上分层协作。每个人只负责其中的一个模块,然后层层叠加,构成一个庞大的系统。出了问题也不怕,层层分解,也能找到问题所在。所以,即使像芯片那么复杂的东西,上面集成了数以亿计的晶体管,人类还是可以设计它,制造它和控制它。复杂性看起来没有特别可怕;波音747的可靠性可能要比大多数APP高得多,平均每百万次航班出现1.62次死亡事故;而世界上安全性最高的飞机每百万次航班出现死亡事故0.33次。

    二、The Disaster

    我们再来看几个数字。2015年,谷歌公司统计了自家所有产品的代码,加起来20亿行。2018年,阿里巴巴公司的程序员,一年写下了12亿行代码。而2020年华为的绝版芯片,5nm工艺的麒麟9000,内含晶体管数量有153亿个。
    听起来仿佛也还好吧?大型软件公司的代码行数,和一个芯片上的晶体管数量,在量级上相差无几。所以一个芯片我们人类可以控制,那软件我们人类是不是也可以很容易的控制呢?答案是否定的,它们的复杂性完全不一样。

    作为业内崩溃率控制比较优秀的产品,**APP的crash率在万分之2左右;日常也有很多非常多的各类bug。如果是崩溃率稍微差一点的产品,崩溃率可能会更高,日常使用中各种bug更是随处可见。
    原因是什么呢?各位看官可以花一分钟的时间思考一下。

    《为什么需要生物学思维》这本书里说,一堆东西放在那里,即使很多,很乱,那叫“庞杂”。但是一堆东西,到了一定数量,之间还互相影响,发生“级联效应”,那就叫“复杂”。一旦达到这样的复杂程度,将成为一个无法控制的,甚至是无法理解的系统,我们可以称之为“复杂性灾难”。

    物理设备、模块之间的边界比较清晰,相互作用比较明确。而代码和代码之间是要发生各种各样的互相影响的,还会有“级联效应”。几百万行,甚至十几亿行的代码,一旦发生互相之间的关联互动,而且是一层一层的不同级别的互动,产生的情况有多少种呢?可能比整个宇宙的粒子数量还要多。

    所以你看,过去机械时代的工程师形象是很严谨的。他们干的活儿是绘制蓝图、按图施工、精确控制、准确无误。当他们造出了一个机械系统,不管多复杂,他们就是这个系统的神。但是今天的软件工程师呢?虽然这个系统是我们一行行写的,也是我们造出来的,但我们远远不是这个系统的神。总有一些我们控制不住的东西,比如我们一辈子都要和bug打交道。永远不可能把它们彻底消除。不是软件工程师不优秀,而是bug实在太狡猾。

    这是一个很深刻的变化。

    举个例子,1986年1月,美国挑战者号航天飞机升空爆炸。不到一个月后,著名物理学家费曼就提交了一份报告,说出事的原因分析出来了,是因为一个密封圈出了问题。虽然也很难,需要费曼这样大神级的物理学家才能分析出来,但是毕竟最后罪魁祸首找到了。
    但是10年后,1996年,欧洲阿丽亚娜火箭在发射升空后爆炸。为什么呢?只有一个模糊的原因,说火箭在新环境下使用了一些较为陈旧的软件代码。但是,没有任何一个承包商被追责。因为这次爆炸并不是某个决策失误导致的,找不到挑战者号密封圈的那样的东西。整个发射系统的极度复杂,带来了这样的灾难。
    再过10年,2007年,丰田汽车在美国出了一个重大事故,车子在行驶中突然加速,刹车失灵,最后致人死亡。这件事当时闹得很大。事后,丰田请来专家调查原因。查来查去,发现是软件的原因。说到底,是因为丰田发动机软件系统过度庞大、极度复杂,没有办法把事故责任明确地归咎于某个设计或部件出了错。

    对于意外加速事故的发生,丰田发动机软件系统的过度庞大和极度复杂,以及糟糕的设计都应该承担相应的责任。我们无法将事故责任明确地归咎于某个设计或部件出了错,毕竟,这里面存在的问题盘根错节,而且这些问题还会引发汽车软件系统与外部机电系统之间的大规模交互。无论是单独看来,还是整体看来,这个系统的极度复杂性让我们很难理解这些相互作用、相互影响的部件的深层问题和缺陷。

    就在过去这几十年里,人类制造的系统的复杂性空前提高了,高到了既搞不清楚原因,也找不到罪魁祸首的程度。有句话说得好:雪崩时,没有一片雪花是无辜的。反过来说,雪崩时,因为没有一片雪花是无辜的,所以,也没有一片雪花是要负责的。

    这就是大型软件系统的开发人员面对的复杂性。移动开发的级联程度相对较少,这是什么原因呢?因为移动开发基于比较成熟的框架体系,从整体上来说,移动端的大量工作是构建各种UI界面,然后通过与用户的交互,跟服务端交换信息。因此整体业务的相似度、重复度也较高。所以,移动端复杂性爆炸的场景被延迟了,但是随着业务量的持续增加,依然会有很多莫名其妙的问题,会有很多偶发的crash,让人摸不着头脑,甚至没有有用的堆栈信息,很难分析原因。

    插句题外话:如今,特斯拉引领的汽车自动驾驶潮流已经到来。然而由于软硬件系统的复杂性,诸如刹车失灵、突然加速这样的事故也是不可避免的。从软件行业从业者的角度来讲,目前的自动驾驶软件还远远达不到足够应对所有情况的水平,比较复杂的驾驶辅助技术也存在一定的安全隐患,奉劝各位车主谨慎使用,把命运掌握在自己手中。

    三、How To Resolve

    如何解决复杂性灾难呢?业内外人士给出了很多思路,但是核心思想其实大同小异。例如有计算生物学家提出用生物学思维来解决复杂性灾难的方案。
    比如通过冗余来应对风险,模仿鱼类大量产卵来规避物种灭绝。通过大量随机事件来刺激和检验,用进化来适应变化等。其实都是我们比较熟悉的概念:数据库灾备、monkey测试、快速迭代等。

    回到软件系统本身。贴吧的代码复杂度基本还在可控范围内,但是如何进一步优化代码架构,降低复杂度,防止复杂度灾难化呢?
    让我们回顾一下大型物理系统的设计和制造,一个可靠的大型物理系统的显著特征是:
    精准完备的设计,清晰的模块边界,明确的、有限的相互关联,以及可控的变更。

    软件系统的发展变化比较快,很难从一开始就有完备的设计,但是我们依然可以参考优秀的物理系统,努力做到:清晰化模块的边界;减少相互关联,降低级联效应;控制变更。

    说到模块,大家都知,分层和模块化是解决复杂问题的基本方案,为什么是呢。
    我们先通过公式,来看一下问题复杂性与解决问题的工作量的关系:
    if c ( k ) > c ( p ) c(k) > c(p) c(k)>c(p) then w ( k ) > w ( p ) w(k) > w(p) w(k)>w(p)
    其中c函数表示问题复杂度,包括问题的现状及其可能的发展变化。w函数表示解决问题所需要的工作量。上面的公式就是一个简单的陈述:解决复杂问题所花的工作时间要高于解决简单问题的时间。

    当两个不同的问题结合在一起去解决,通常要比分而治之,单独解决两个问题的复杂度高。也就是 c ( k + p ) > c ( k ) + c ( p ) c(k+p) > c(k) + c(p) c(k+p)>c(k)+c(p)
    那么根据前面的公式,我们可以得出新的结论:
    if c ( k + p ) > c ( k ) + c ( p ) c(k + p) > c(k) + c(p) c(k+p)>c(k)+c(p) so w ( k + p ) > w ( k ) + w ( p ) w(k + p) > w(k) + w(p) w(k+p)>w(k)+w(p)
    也就是说,两个不同问题结合在一起去解决所需要的工作量,大于分别解决两个问题的工作量。所以,模块化可以帮助我们把复杂的大的问题,分解为小的简单的问题去分别解决,我们还可以通过多人协同工作使得大规模软件开发成为可能。

    但是想通过无限拆分模块,来无限减小工作量也是不现实的。随着模块数量的增多,模块集成的工作量会随之快速上升。所以我们日常开发中不会无限的去细分模块,而是要在模块粒度和集成成本之间找到一个恰当的平衡。
    在这里插入图片描述
    那么,我们究竟应该如何划分模块,应该遵循什么样的方法和准则呢?

    To be continued……

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  • 来源:人机与认知实验室1什么是复杂性目前无法表述清楚在汉语中“复杂”一词的意思为“事物的种类、头绪等多而杂”。在《朗文当代英语词典》中,形容词complex被解释为:(1)难于理解、解...

    来源:人机与认知实验室

    1 什么是复杂性目前无法表述清楚

    在汉语中“复杂”一词的意思为“事物的种类、头绪等多而杂”。在《朗文当代英语词典》中,形容词complex被解释为:(1)难于理解、解释或处理,不清楚或不简单;  (2)由许多密切相关的部分所组成的;(3)(词或句子)由主要部分和其余部分组成的。日常用语的“复杂”词义实际涉及两个方面:其一,客观的本体论方面它指事物的组成杂而多}其二,主体的认识论方面它指难于理解和解释,不容易处理,不清楚。  据美国记者约翰。霍根(John Horgan)在其著作《科学的终结》中所讲,麻省理工学院的物理学家塞思·劳埃德(Seth Lloyd)通过电子邮件向他提供了一份关于复杂性定义的清单,他统计了一下有45种:(1)信息,(2)熵,(3)算法复杂性,(4)算法信息量,(5)费希尔信息,(6) 熵,(7)自描述代码长度,(8)纠错代码长度,(9) Chernoff信息,(10)最小描述长度,(11)参量个数或自由度或维数,(12)复杂性,(13)共有信息或通道容量,(14)演算共有信息,(15)相关性,(16)储存信息,(17)条件信息,(18)条件演算信息量,(19)计算熵,(20)分形维,(21)自相似,(22)随机复杂性,(23)混和,  (24)拓扑机器容量,  (25)有效或理想的复杂性,(26)分层复杂性,(27)树形多样性,(28)同源复杂性,(29)时间计算复杂性,(30)空间计算复杂性,(31)基于信息的复杂性,(32)逻辑深度,(33)热力学深度,(34)规则复杂性,(35)信息Kullbach-Liebler,(36)区别性,  (37)费希尔距离,  (38)分辨力,  (39)信息距离,(40)演算信息距离,(41) Hamming距离,(42)长幅序,(43)自组织,(44)复杂适应系统,(45)混沌边缘。

    复杂性的定义远不止45种。据笔者2007年在网络google上的一次查询,输入复杂性一词,有3410000项与复杂性相关的同页。其中涉及算法复杂性、计算复杂性、生物复杂性、生态复杂性、演化复杂性、发育复杂性、语法复杂性,乃至经济复杂性、社会复杂性等。实际上几乎每个学科的研究者对复杂性都有各自的见解,要想在目前阶段搞清复杂性的含义太难了,几乎是不可能的事,复杂性概念的模糊性对复杂性科学概念的形成和复杂性科学体系建立有一定负面影响。复杂性概念的模糊性、不确定性反映了复杂性研究的不成熟。

    当然,复杂性概念的模糊性和不确定性并不绝对妨碍人们去研究具体对象的复杂性问题,也不影响人们对复杂性研究的各种理论和方法的构建。人们可以结合各种具体对象来讨论复杂性问题,可以在各自的理论中给复杂性以可操作的定义。我国著名科学家钱学森认为,所谓“复杂性”实际是开放的复杂巨系统的动力学,或开放的复杂巨系统学。钱学森在简单性与复杂性问题之间划了一道界线,他认为:“凡是不能用还原论方法处理或不宜用还膘论方法处理的问题,都是复杂性问题,复杂巨系统就是这类问题。”[目  在哲学领域,复杂性分为客观复杂性和认识论复杂性:(1)从本体论角度界定的复杂性。颜泽贤等对复杂性进行了如下定义:“复杂性是客观事物的一种属性。复杂性是客观事物层次之间的一种跨越。复杂性是客观事物跨越层次的不能够用传统的科学学科理论直接还原的相互关系。”吴彤提出了客观复杂性的概念,客观复杂性包括三个方面;结构复杂性、边界复杂性、运动复杂性。其中结构复杂性又可分为:分形结构复杂性和非稳定结构复杂性;运动复杂性也可分为:分岔运动意义的复杂性、突变运动复杂性、混沌运动意义的复杂性。(2)认识论角度定义的复杂性。描述复杂性,其含义为:在得到关于某物的组成部分和这些部分之间的相互关系几乎全部信息的情况下,用某种语言对该物的整体行为进行精确的形式表述的困难程度。认识论的复杂性依狡于主体的认识,主体选择的语言形式和表述的类型,还依赖于认识者的兴趣、能力和观念等。

    2.复杂系统的基本特征厦复杂性产生机制说法不一

    有的学者概括了复杂系统的十大特征:

    (1) 多样性。复杂系统是由大量不同层次、不同类型的组分及组分之间广泛而大量的联系构成的对象,系统中的每一个单元的变化都会受到其他单元的影响,同时也影响其他单元的变化。

    (2) 多层次性。系统具有多层次、多功能的结构,多组成即有多种多样的子系统和子子系统,每个子系统有独立的结构、功能与行为;每一层次均成为构筑其上一层次的单元,同时也有助于系统的某一功能的实现。

    (3) 整体性。复杂性体现整体性系统性。对于一个复杂的非线性系统,系统的整体行为并非简单地与子系统的行为相联系,不能简单地从局部的个别行为的细节去判断整体。系统的整体行为不是胼有局部行为的简单相加,即每个组成不能代替整体,每个层次的局部不能说明整体。

    (4) 开放性。复杂系统是开放系统,它与环境有密切关系,能与环境相互作用,与外部环境是统一的,并能不断向更好地适应环境的方向发展变化。

    (5) 非平衡性。复杂性只能产生于远离平衡态。系统通过自组织形成耗散结构,复杂系统大多是非平衡态的系统。

    (6) 非线性。复杂系统通常都是由许多子系统组成,各组成之间相互关联,相互制约,以某种或多种方式发生复杂的非线性相互作用,非线性是系统复杂性的内在机制。

    (7) 动态演化性。复杂系统是动态的,处于不断的演化当中,具有自适应和进化能力。系统的动态演化过程是阶段性的,有渐变与突变,整个过程是非线性的。渐变是突变的基础,而突变则是从低级到高级的变化原因。可以把突变作为一个系统由一种阶段、一种状态向另一种阶段、另一种状态演化的转折。

    (8) 不确定性。不确定性首先是源于随机性的复杂性。它对初始条件、参数和环境的微小扰动具有高度的敏感性,即所谓“差之毫厘,失之千里”,系统的状态极其不稳定。另一种重要的不确定性为模糊性,模糊系统显示的行为既不是完全有序的和可以预测的,也不是完全随机的和绝对不可预测的,经常处于模糊的边界,或介于二者之间。因为有序态、随机态和混沌态等多样性行为可以共同存在于一个复杂系统中,它们能够依系统内外不同参数条件随时间和空间而变化,显示出多姿多态。模糊性既是复杂性的来源,又是复杂性的表现或结果。

    (9) 自组织性。自组织性是开放系统在大量子系统合作下出现的宏观上的新结构。系统随着时间而变化,经过系统内部和系统与环境的相互作用,不断适应、调节,通过自组织作用,经过不同阶段和不同过程,向更高级的有序化发展,涌现出独特的整体行为与特征。系统有自适应、自组织地趋向有序化的功能。

    (10) 不可逆性。可逆过程没有复杂性,还原论方法足以解决问题。复杂性只能出现于不可逆过程。在复杂系统中,时间反演的不可逆性和不对称性,产生r对称破缺,从而造成系统演化的复杂性。

    有的研究者将复杂系统的特征简化为六大特征:

    (1) 组分数目巨大,复杂系统拥有数目巨大的组分,系统因规模增大而复杂。(2) 组分间存在着复杂的相互作用,这种复杂性表现在,相互作用不一定只是物理性质,还可能是信息的交换;相互作用必须达到一定程度;相互作用是非线性的;组分同作用较为直接、短程性( short range);相互作用有反馈的环路。(3)开放性。(4)远离平衡态。(5)历史(生成性),复杂系统都是有历史的,它们不仅是在时间中演化,而且现在的行为依赖于过去。(6)信息不完全性。任何组分个体都无法预知自己的行为会对整体产生怎样的影响,复杂性是组分个体间丰富的相互作用的结果,但这些组分个体(适应性主体)却只能对与自身有关的信息作出反应。  还有的研究者用四不来描述复杂性:(1)不连续性;(2)不确定性;(3)不可分离性;(4)不可预测性。认为,未来不是完全可以预测的,未来不在过去的延长线上。未来并非过去的继续,而是一系列的不连续事件。只有承认这种不连续性并设法适应它,我们才有机会在21世纪生存下来并获得成功。有的研究者从定性与定量的角度来界定复杂性。“从定量上讲,复杂系统有高阶次、高维度、多回路、多输人、多输出和层次性等特点。从定性上讲,复杂系统具有非线性、不确定性、内外部扰动、多时空、开放性、自相似性、病态结构及混沌现象等特征”,“其中,涌现性和非线性是复杂系统最本质的特点”。

    3.复杂性研究的一般性理论比较薄弱 

    (1) 缺乏合适的核心范畴、逻辑出发点和研究路径。目前的研究主要是以系统和挝程概念为核心范畴,是围绕系统展开的研究,这种系统范式以组成系统的要素作为研究的逻辑出发点,通过对要素之间的关系即结构的研究达到对系统整体性质与功能的研究,进而描述系统的状态与过程。这种范式的缺陷或困惑是,从局部即要素出发的研究由于系统整体的非线性,从局部推论不出整体,即不能从局部来认识整体,称为系统的不可分性。而选择从结构出发的研究也走不通,根据关系的形成规律,要素的数量越多关系形成的可能性就越多,如果要素超过一定数量又服从全排列,则关系数量呈指数增长变成超计算问题,即使有算法,用计算方法也研究不了此类复杂性问题。如果选择系统作为研究问题的出发点也有很大的麻烦,现有的系统概念主要是从局整关系角度考虑问题的,系统与时间维度的关系不确定,这样一个时间边界不确定的对象作为复杂性研究的出发点也是不合适的。复杂性研究的逻辑出发点是立足于动静关系即状态或过程,还是立足于局整关系即要素和系统,是从相对静止的状态出发来建构理论体系,还是从要素、结构到整体涌现的系统出发来建构理论体系,其结果是大不一样的。所以,目前的系统范式正在经历从系统到复杂性,从复杂性到困惑的道路。

    (2) 现有的复杂性研究大多数是具体科学层次或工程层次的研究,而属于一艘性、共性的研究则较少。近几年来的复杂性研究主要集中在复杂系统的演化、涌现、自组织、自适应、自相似的机理研究。在金融避险与经济动力学、脑高级功能的复杂性、灾害系统、演化计算、元胞自动机、多智能体(Multi-Agents)复杂网络等方面,大都是具体科学或技术层次的研究。目前,复杂性研究的一般性理论比较薄弱,从学科发展的整体看,复杂系统理论就是要研究解决复杂系统中的共性问题即复杂性问题,具体科学层次的研究、工程层次的研究不能代替复杂性共性的一般性研究,褴有共twj-般性理论的指导,具体对象的复杂性研究不可能走得太远。

    4.具体科学领域对人的思维系统的复杂性研究难班深入

    复杂系统研究领域中研究得比较多的是“地球物理系统、深太空系统、生物与生态系统、人工生命系统、自适应进化系统、人工智能系统、社会自组织系统、经济管理系统、军事作战系统及复杂工程系统”。.胡而对于世界上最复杂最有挑战意义的人的思维系统的研究相对薄弱,有的复杂性研究几乎不提思维系统的复杂性研究问题,急功if利和知难而退的回避策略被不少研究者采用。然而,思维系统的复杂性研究不可回避,其研究也不可能只让心理学研究者来单独完成。

    5.现在的方法和技术不能满足复杂性研究和应用的需要

    (1)用简单科学中的概念、方法和技术来解决复杂性问题,将复杂性当简单性来研究。在技术方法上过度依赖符号方法及技术。简单性对象及过程用符号方法及技术可以解决,但复杂性对象用符号方法及技术失效。一部分研究者习惯于用计算等硬方法来解决复杂性问题,实际上复杂性对象的表达多数是超计算、不可计算的,符号方法最终将收效甚微。早期的复杂性研究主要用定量化、形式化方法描述和解决复杂性问题。迄今为止,中国和西方的科学家已经创造了一系列的复杂系统研究方法和技术,如模型方法,数值方法,计算方法,模拟和虚拟方法,综合集成方法,物理、事理、人理方法,动力学方法,隐喻方法等软科学与硬科学结合的方法。但仅用这些方法来处理复杂性对象还是远远不够的。

    (2)在研究中混淆研究对象的不同层次。部分理论将不同的历时态层次混淆,如将系统、状态和过程三个历时态层次混淆,将系统、状态和过程中不同的复杂性混淆,将非线性与非确定性混淆,将连续性与非连续性混淆,将可以用符号方法解决的(线性)问题与不可以用符号方法解决的(非线性)问题混在一起,使一些本来可以解决的问题与不可解决的问题混在一起。其主要原因是使用了没有时间边界或时间边界不确定的系统概念为研究的逻辑出发点。

    (3)对复杂性对象特征的认识片面,观控技术欠缺。有的理论认为复杂性的根本特征只是非绒性,状态论认为复杂性对象的主要特征可以概括为四非:即非线性、非确定性、非连续性、非预测性,相应地在认识论和技术层次表现为四个失效:线性方法失效,确定性方法失效,连续方法失效,预测方法失效。四个失效几乎把人类历史上已经成功把握的,已经取得伟大辉煌成就的传统科学方法放到了无用武之地的位置上去了。那么,目前人们除了定性的、隐喻的、直觉的、灵感的方法外,还有什么方法来对付复杂性对象呢?复杂性是否是人的认识的局限?是否是人类不能跨越的门槛?复杂性研究的危机和困惑由此产生。笔者以为,复杂性研究在认识论和技术层次的四个失效实际上反映了人类长期以来使用的符号方法及技术的失效,要从整体上解决复杂性问题,人类还需要新的思路和方法,特别需要发展处理非符号信息的技术和方法。

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  • 数据分析思维:分析方法和业务知识1.业务指标1.1 数据分类1.2 常用指标1.2.1 用户数据指标1.2.2 行为数据指标1.2.3 产品数据指标1.2.4 推广付费指标1.3 如何选择指标1.4 指标体系报表1.4.1 什么是指标体系1.4.2 ...


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    1.业务指标

    1.1 数据分类

    用户数据、行为数据、产品数据

    1.2 常用指标

    1.2.1 用户数据指标

    (1)对于新增用户使用的指标:日新增用户数

    (2)对于活跃用户使用的指标:活跃率

    日活跃用户数、周活跃用户数、月活跃用户数

    (3)对于留存用户使用的指标:留存率

    留存可以评估产品功能对用户的黏性

    1.2.2 行为数据指标

    • PV(Page View)访问次数

    • UV(Unique Visitor)访问人数

    • 转发率

    • 转化率,如广告转化率=点击广告的人数/看到广告的人数

    • K因子,用来衡量推荐的效果,即—个发起推荐的用户可以带来多少新用户。K因子=平均每个用户向多少人发出邀请×接收到邀请的人转化为新用户的转化率。假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,而平均的转化率为10%的话,K因子=20×10%=2。
      当K>1时,新增用户数就会像滚雪球一样增大。如果K<1的话,那么新增用户数到某个规模时就会停止通过自传播增长。

    1.2.3 产品数据指标

    • 用来衡量业务总量的指标:如成交总额、成交数据量

    • 用来衡量人均情况的指标:如客单价

    • 用来衡量付费情况的指标:付费率、复购率

    • 与产品相关的指标,如热销产品数、好评产品数、差评产品数

    1.2.4 推广付费指标

    (1)展示广告位

    (2)搜索广告

    (3)信息流广告:

    按投放的实际效果付费(CPA,Cost Per Action)包括:
    CPD(Cost Per Download):按APP的下载数付费;
    CPI(Cost Per Install):按安装APP的数量付费,也就是下载后有多少人安装了App;
    CPS(Cost Per Sales):按完成购买的用户数或者销售额来付费

    1.3 如何选择指标

    (1)好的数据指标应该是比例。要将指标换算成比例。

    (2)根据目前的业务重点,找到北极星指标。

    要根据目前的业务重点,去寻找北极星指标。

    1.4 指标体系和报表

    1.4.1 什么是指标体系

    一个指标没办法解决复杂的业务问题,这就需要使用多个指标从不同维度来评估业务,也就是使用指标体系。指标体系是从不同维度梳理业务,把指标有系统地组织起来。简而言之,指标体系=指标+体系,所以一个指标不能叫指标体系,几个毫无关系的指标也不能叫指标体系。

    1.4.2 指标体系有什么用

    • 监控业务情况
    • 感通过拆解指标寻找当前业务问题
    • 评估业务可改进的地方,找出下一步工作的方向

    1.4.3 如何建立指标体系

    (1)明确部门KPI(关键绩效指标法),找到一级指标。

    一级指标是用来评价公司或部门运营情况最核心的指标

    (2)了解业务运营情况,找到二级指标。

    有了一级指标以后,可以进一步将一级指标拆解为二级指标。具体如何拆解,要看业务是如何运营的。例如销售部门一般按地区运营,就可以从地区维度拆解。市场部门—般按用户运营,就可以从用户维度拆解。

    (3)梳理业务流程,找到三级指标。

    把二级指标按照业务流程拆解为更细的三级指标

    (4)通过报表监控指标,不断更新指标体系

    报表就是报告状况的表,是通过表格、图表来展示指标,从而方便业务部门掌握业务的情况。

    制作报表的步骤:需求分析、建立指标体系、设计展现形式、编写需求文档、报表开发。

    1.4.4 建立指标体系的注意事项

    (1)没有一级指标,抓不住重点。

    (2)指标之间没有逻辑关系。

    (3)拆解的指标没有业务意义。

    (4)一个人就完成了指标体系和报表,也不和业务部门沟通。

    2.分析方法

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    2.1 5W2H分析方法

    5W是指对于所有的现象都追问5个问题:what(是什么)、when(何时)、where(何地)、why(为什么)、who(是谁)
    2H是指再追问2个问题;:how(怎么做)、how much(多少钱)。

    5W2H分析方法可以帮助我们解决简单的问题,比如:

    • 如何设计一款产品?

    • 设计一款APP的调查问卷,如何设计问卷上的问题?

    5W2H分析方法很好理解,但是在复杂的商业问题面前不起作用。这是因为复杂的商业问题不会只有—个原因,而是由多个原因引起的。

    2.2 逻辑树分析方法

    逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干个简单的子问题,然后像树枝那样逐步展开。

    2.3 行业分析方法

    进行行业分析,就是用PEST分析方法,PEST分析方法是对公司发展宏观环境的分析,所以经常用于行业分析。通常是从政策(Policy)、经济(Economy)、社会(Society)和技术(Technology)这四个方面来分析的。

    2.4 多维度拆解分析方法

    ​ 通过多维度拆解数据,我们发现了和一开始截然相反的结论,这种现象被称为“辛普森悸论”(Simpson’s Paradox),也就是在有些情况下,考察数据整体和考察数据的不同部分,会得到相反的结论。

    ​ 只看数据整体,我们可能注意不到“数据内部各个部分构成的差异”。所以,我们需要从多个维度去观察数据,并相互验证,才能得出相对可靠的结论。

    一般会从指标构成或者业务流程的维度来拆解。
    1)从指标构成来拆解

    2)从业务流程来拆解

    2.5 对比分析法

    (1)和谁比

    和自己、和行业

    (2)如何比较

    数据整体的大小:平均值、中位数、或某个业务指标

    数据整体的波动:标准差除以平均值得到的值叫作变异系数。变异系数可用来衡量整体数据的波动情况。

    趋势变化:趋势变化是从时间维度来看数据随着时间发生的变化。常用的方法是时间折线图、环比(和上一个时间段对比,用于观察短期的数据集)和同比(与去年同一个时间段进行对比,用于观察长期的数据集)。

    (3)注意事项

    在进行比较的时候,要注意比较对象的规模保持一致。

    A/B Test

    A/B测试的背后也是用了对比分析方法。什么是A/B测试?

    简单来说,A/B测试就是为同一个目标制定两个版本,这两个版本只有某个方面不一样,其他方面保持一致。

    2.6 假设检验分析方法

    假设检验分析方法分为3步:

    (1)提出假设

    (2)收集证据

    (3)得出结论

    假设检验分析方法可以分析问题发生的原因,也叫作归因分析。

    如何使用假设检验分析方法?

    如何客观地提出假设?
    可以从按用户、产品、竞品3个维度提出假设,来检查提出的假设是否有遗漏。

    (1)假设用户有问题:可以从用户来源渠道这个维度来拆解分析,或者画出用户使用产品的业务流程图来分析原因
    (2)假设产品有问题:可以研究这段时间销售的产品是否符合用户的需求
    (3)假设是竞品导致的问题:可以看竞品是不是在搞什么优惠活动,用户跑到竞争对手那里了

    我们还可以从4P营销理论出发来提出假设:产品(product)、价格(price)、渠道(place)、促销(promotion)

    2.7 相关分析方法

    当我们研究两种或者两种以上的数据之间有什么关系的时候,就要用到相关分析。如果两种数据之间有关系,叫作有相关关系。

    相关分析的作用:
    (1)在研究两种或者两种以上数据之间有什么关系,或者某个事情受到其他因素影响的问题时,可以使用相关分析。

    (2)在解决问题的过程中,相关分析可以帮助我们扩大思路,将视野从一种数据扩大到多种数据。

    (3)相关分析通俗易懂,方便沟通。

    X,Y的相关系数r=X与Y的协方差/根号下(X的方差*Y的方差)

    相关系数的范围为[-1,1]

    r的绝对值越大,表示相关性越强

    r为正代表正相关

    相关系数的两个作用:
    (1)相关系数的数值大小可以表示两种数据的相关程度,系数值大于0.6或者小于-0.6,表示两种数据之间高度相关;
    (2)相关系数数值的正负可以反映两种数据之间的相关方向。

    如何判断两种数据之间是相关关系还是因果关系?
    要用到“单变量控制法”,也就是控制其他因素不变,只改变其中一个因素,然后观察个因素对实验结果的影响。

    例如,每天早上公鸡—打鸣,太阳就会升起,如果我们把公鸡杀掉,太阳还是会升起,完全不受公鸡的影响。所以, “太阳升起”和“公鸡打鸣”是相关关系,而不是因果关系。

    2.8 群组分析方法

    (1)是什么?

    “群组分析方法’’(也叫同期群分析方法)是按某个特征,将数据分为不同的组,然后比较各组的数据,说白了就是对数据分组然后来对比。

    (2)有什么用?

    群组分析方法常用来分析用户留存率(流失率)随时间发生了哪些变化,然后找出用户留下或者离开的原因。

    产品会随着时间发布新的版本,产品改版的效果如何?版本更新后用户是增长了,还是流失了?像这类问题就需要将用户按时间分组,然后比较不同组的用户留存率。

    (3)如何用?

    ​ 先使用群组分析方法,找到留存率低或留存率高的组;然后使用假设检验、相关分析等方法,研究为什么这些组留存率低或留存率高。找到原因以后,就可以对应地优化产品。
    ​ 当群组分析表格里的数据比较多的时候,直接分析起来比较困难,这时可以把数据绘制成折线图,这样就可以很容易地发现数据发现了哪些变化。

    ​ 使用群组分析方法需要注意如何分组,除了按时间分组,还可以根据具体的业务场景来确定。

    2.9 RFM分析方法

    ​ RFM是3个指标的缩写:最近1次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)、金额(Monetany),通过这3个指标对用户分类的方法称为RFM分析方法。

    • 各指标特征如下:
      对于最近1次消费时间间隔(R),上—次消费离得越近,也就是R的值越小,用户价值越高。
    • 对于消费频率(F),购买频率越高,也就是F的值越大,用户价值越高。
    • 对于消费金额(M),消费金额越高,也就是M的值越大,用户价值越高。
      在这里插入图片描述

    例如店铺某个月收入大幅下跌,通过分析,发现原来店铺几个重要的用户被竞争对手挖走了,而这几个用户贡献了店铺80%的收入。

    通过RFM分析方法可以把用户分为8类,这样就可以对不同用户使用不同的营销策略,例如信用卡的会员服务。

    不同业务中R、F、M的定义不同,要根据具体业务灵活应用。
    R、F、M按价值确定打分的规则—般分为1~5分,也可以根据具体业务灵活调整。

    2.10 AARRR模型分析法

    AARRR模型对应产品运营的5个重要环节,分别是:
    获取用户(Acquisition):用户如何找到我们?
    激活用户(Activation):用户的首次体验如何?
    提高留存(Retention):用户会回来吗?
    增加收入(Revenue):如何赚到更多钱?
    推荐(Referral): 用户会告诉其他人吗?

    ​ 因为AARRR模型涉及用户使用产品的整个流程’所以它可以帮助分析用户行为,为产品运营制定决策,从而实现用户增长。例如,使用其他分析方法定位到问题的原因是留存率低,那么就可以参考AARRR模型里留存这一环节的策略来提高留存率。

    2.11 漏斗分析方法

    ​ 从业务流程起点开始到最后目标完成的每个环节都会有用户流失,因此需要一种分析方法来衡量业务流程每一步的转化效率,漏斗分析方法就是这样的分析方法。

    ​ 漏斗分析的作用是“定位问题节点”,即找到出问题的业务环节在哪。漏斗分析常用于用户转化分析或者用户流失分析,所以漏斗分析中要关注两个指标:用户转化率和用户流失率。
    经过各个业务环节转化下来的用户,会产生更大的价值。因为这部分用户更加忠诚,更认可业务的流程。随着转化用户的不断增加,留存用户的规模也在不断增大,产品的盈利规模也会随之增加。
    ​ 流失的用户数量在每个业务环节都不同。可以分析用户主要流失在哪个业务环节,以及为什么流失,是因为业务流程过于复杂,还是产品特性无法完全展现,或是其他原因,最终的目的都是不断减少用户流失率。

    3.用数据分析解决问题

    3.1 数据分析解决问题的过程

    (1)明确问题

    (2)分析原因

    (3)提出建议

    3.2 如何明确问题

    (1)明确数据来源和准确性

    • 时间
    • 地点
    • 数据来源

    (2)业务指标理解

    对于业务指标,可以分析指标含义、和谁比。

    3.3 如何分析原因

    如何知道哪些是“关键的因素”呢?可以在分析的过程中使用这3步来分析:
    (1)使用“多维度拆解分析方法”对问题进行拆解,将一个复杂问题细化成各个子问题

    (2)对拆解的每个部分,使用“假设检验分析方法”找到哪里出了问题。分析的过程可以用“对比分析方法’’等多个分析方法来辅助完成
    (3)在找到哪里出了问题以后,可以多问自己“为什么出现了这个问题”,然后使用“相关分析方法’’进行深入分析。

    3.4 如何提出建议

    在提出建议这一步,常用的分析方法是回归分析或者AARRR模型
    分析方法。

    要注意的是:
    (1)做决策的选项不能太多。太多的选项不仅会增加决策的成本,还会让人迷失,无从下手。相对简单的问题,需要4个选项左右;相对复杂的问题,需要4~7个选项
    (2)决策要是可以落地的具体措施,这样决策者才能根据措施,合理安排资源,把措施变成行动

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  • (哈尔滨华德学院 黑龙江哈尔滨 150025)摘 要:该文阐述了计算思维的思想内涵及其重要,并提出了目前在学生培养过程存在的一些问题.讨论了如何运用计算思维改进教学模式,培养学生计算思维能力,提高其专业能力,提出了...

    导读:这是一篇与计算思维论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。

    (哈尔滨华德学院 黑龙江哈尔滨 150025)

    摘 要:该文阐述了计算思维的思想内涵及其重要性,并提出了目前在学生培养过程存在的一些问题.讨论了如何运用计算思维改进教学模式,培养学生计算思维能力,提高其专业能力,提出了依据课程的不同教学内容和阶段,灵活运用“程序流程”教学法设计教学进程进行授课.经过实践,该方法取得了良好的教学效果.此外,该方法可以与案例法、任务驱动法等结合使用,加强对学生计算思维能力的培养.

    关键词:计算思维 教学模式 “程序流程”教学法

    中图分类号:G64文献标识码:A文章编号:1672-3791(2015)04(a)-0198-01

    当前计算思维已引起了国内外计算机专业领域、教育领域及其它领域的专家和学者的广泛关注和重视.经过“CT与计算机导论”、九校联盟会议等多次会议,逐步确立了计算思维在计算机教育中的重要地位,致使以计算思维为中心的教学模式改革研究正不断深入.

    1.计算思维

    计算思维是三种重要的科学思维之一[1],它是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、理解人类行为等一系列思维活动.计算思维是抽象的人的一种思维方式,是数学和工程思维的互补与融合[2].当遇到问题时,可以运用计算思维,模仿计算机处理信息的方式,将问题分解、简化和转化,采用容易解决该问题的方式,如递归、并行处理等方式,解决问题.

    计算思维能够改变人的思维方式,影响人的行为.在当今信息化的社会里,也仍然需要像运用数学和其它基本常识一样,运用计算思维来处理事情.大学生在学校期间,会面临如何提高个人能力和专业技术水平的问题,可以用计算思维的方式帮助其解决问题.计算机专业的学生掌握计算思维,更有利于学习、理解与运用计算机相关技术.

    2.计算机专业课教学中存在问题

    一些本科毕业生的专业技术和个人能力不能满足用人单位的需求,问题出在哪里?该研究者从教与学的过程分析,认为在学生培养过程中存在以下问题:(1)教学形式相对简单,不能依据教学内容灵活的调整教学思路或方法;(2)教学模式不能够达到向学生授之以渔的效果;(3)注重专业技术的讲授,轻视技术思想的传授;(4)学生对于专业技术的学习切入角度不能从技术应用的实际出发去学习与掌握;(5)学生学习缺乏主动性与实践性,不能够主动学习,主动尝试应用技术或练习实例.

    面对这些问题,教师可以将计算思维运用到教学中,注重对学生计算思维能力的培养.

    2..1 培养计算思维能力的教学模式

    计算机专业课可以依据人才培养类型分为科学型、工程型、应用型[3]相对应的课程.不同类型的课程及其不同部分的教学内容,可以依据需要选择合理的教学方法.该文提出了“程序流程”教学法进行授课,培养学生的计算思维.

    2..2 “程序流程”教学法

    “程序流程”教学法是指将程序设计中绘制流程图的思想与教学相结合,将教学过程依据教学内容讲授的需要,按照设计程序流程的思想,安排教学环节.教学的流程同样可以运用程序结构中的顺序、分支、循环结构来实现.运用该教学方法时,应充分考虑所授课程内容的特点及其类型,设计教学流程时要使教学内容能够充分展示给学生,且容易被理解,各知识点内部要素及知识点之间的衔接要恰当的选用程序结构.

    为了便于说明“程序流程”教学法,以ASP.NET程序设计中验证控件部分的教学为例进行阐述,该部分内容主要讲授六种验证控件,包括必填验证、比较验证等控件.采用该教学方法的基本原则:(1)要从课程的整体出发,注意教学内容的前后衔接.例如验证控件是用来对输入类控件里的数据进行检验的.授课时,可以从实际应用出发,说明对输入类控件使用验证控件的必要性.在设计实例时,实例的内容要结合输入类控件一起使用.(2)教学内容的讲授要由点到面.在讲授知识点时,要侧重讲解具有代表的内容,举一反三.例如通过对必填验证控件使用的详细说明,使学生掌握所有验证控件的公共属性,再具体介绍每种验证控件所特有的属性.(3)教学环节要注重启发学生,促进学生积极思考,培养学生的计算思维能力.授课时引导学生思考,传授技术体系中蕴含的思想或思维方式.技术应用过程中,要先提出问题,后给出答案,对学生的思维方式进行锻炼,提高其解决问题的能力.可以通过教学实例,引发学生的思考和兴趣,促使其主动寻求问题的答案.(4)结合其它的教学方法,加强对学生计算思维能力的培养.依据授课内容和授课对象的实际情况,“程序流程”法可以与案例法、任务驱动法等结合使用,逐层深入的对学生的计算思维能力进行培养.(5)遵循教学规律,遵循学生认知的心理过程.教师重在正确引导学生学习、思考及独立操作.讲授知识点要由浅入深,授课内容的讲解要各个击破.

    在教学案例中首先引入程序实例,然后以必填验证控件为重点依次的讲解了各个验证控件的使用方法,最后通过循环的方式讲授实例,直到大部分学生理解该部分授课内容.本案例中,授课的逐步深入,学生也随之轻松的掌握了各个知识点.

    什么是计算思维:新思维小学数学教学观摩展评活动视频《组块计算》_刘老师_绍兴

    教学实例的选用应注意以下几点:(1)选用的教学实例要具有代表性和针对性[4],且不应太难或太复杂.实例应使学生容易将旧的知识和经验迁移到新的知识点中,易于其掌握.(2)知识点与实际的工程应用结合.这样可提高学生的学习兴趣,使其较容易掌握专业技术在工程中的应用方式及其过程,培养和运用其计算思维.(3)启发学生思考,激发学生潜能.利用实例促使学生以工程技术人员的角度去思考问题,设想问题情境,寻求解决问题的思路和方法,增强学生的计算思维能力.

    在教与学,理论与实践相结合中,培养和锻炼学生分析问题、解决问题的能力,增强其逻辑思维能力,使其计算思维得到培养.

    3.成果分析

    该文提出的教学模式经过实践,学生明确了教师的教学思路,能够的主动配合教师完成各个教学环节,认真听讲.专心听讲的人数比例由27.78%上升到55.56%,学生课堂内掌握所讲内容的人数比例由19.44%上升到41.67%.

    4.结语

    对于计算机专业的教学,不仅仅是传授技术,更重要的是要把运用计算机解决问题的思想或思维方式传授给学生.计算思维的培养应在整个专业教学体系中体现出来,其培养方式,也需不断探索与创新.

    参考文献

    [1]谭浩强.研究计算思维,坚持面向应用[J].计算机教育,2012(21):45-56.

    [2]Wing J M.Computational Thinking[J].Communications of the ACM,2006,49(3):33-35.

    [3]教育部计算机科学与技术教学指导委员会.高等学校计算机科学与技术专业发展战略研究报告暨专业规范(试行)[S].高等教育出版社,2006.

    [4]杨俊生,张润.基于计算思维的“C程序设计”案例设计初探[J].工业和信息化教育,2013(6):65-69.

    计算思维范文

    什么是计算思维参考文献总结:

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