在当今的社交App推广领域，广告买量已成为企业获取用户的重要手段。然而，如何准确衡量这些买量活动的成效，即用户从广告访问到安装后行为的完整转化路径，一直是运营人员关注的焦点。归因统计是一种评估营销效果的关键技术方案，也因此在社交产品的买量领域中显得尤为重要。社交产品如何在买量领域进行归因统计？重点要关注其中的核心要素和实践工具。
采购在现代企业发展中的重要地位是毋庸置疑的。采购成本对于减少资金占用、降低仓储成本和加快营运资本周转起着重要作用，采购成本过高将会很大程度降低生产的经济效益，反之，降低采购成本可以显著地提高企业的经济效益。但是询价、比价、议价、评估等等一系列漫长的流程中琐碎的事情，足以让采购员们筋疲力尽。
拼多多，新电商开创者，3亿人都在拼的购物APP。社交电商？消费降级？到底是什么成就了拼多多？
引言：搭建一个有效的营销漏斗，有助于长期发展业务。具体要如果构建自己的营销漏斗呢？
最近学习了分析公司内在价值的基本指标，主要包括市净率、市盈率、市销率、PEG这4个指标。今天对这4个关键指标进行一些学习总结，包括这4个指标的具体含义，以及如何用于对比分析公司的内在价值。
一、是适价（Right Price） 价格永远是采购活动中的敏感焦点，企业在采购中最关心的要点之一就是采购能节省多少采购资金，因此采购人员不得不把相当多的时间与精力放在跟供应商的“砍价”上。物品的价格与该物品的种类、是否为长期购买、是否为大量购买及市场供求关系有关，同时与采购人员对该物品的市场状况熟悉状况也有关系，如果采购人员未能把握市场脉搏，供应商在报价时就有可能“蒙骗”采购人员。一个合适的价格往往要经过以下几个环节的努力才能获得。 多渠道获得报价：这不仅要求有渠道供应商报价，还应该要求一些新供应商报价。
当你打开这篇文章的时候，也许你也在为DevOps的落地而苦恼，也许你的组织正在尝试DevOps转型，作为一线的实践者，说说我对这个“落地难”的看法，欢迎交流不同看法～
数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。分析数据和做出数据驱动决策的能力变得越来越重要。
一般项目测试，测试都分为测试计划，测试用例，测试执行，测试报告/总结四个阶段，今天我们就来说下测试用例这个阶段我们要做哪些内容？（请耐心看完，跟写用例一样，要耐得住寂寞） 首先在需求评审会结束以后，除了测试计划编写之外，接下来就要根据录入的需求，确认哪些需求需要编写用例，项目测试负责人初步确认，然后提交主管进行确认，确认以后的需求就是要编写用例的需求量，这个确认方式可以口头沟通确认也可以直接把需求不写用例标注下原因，然后发给主管确认，这样确认效率很快； 有了需求量，接下来就是要用例的设计编写，这个过程可以分为识别测试资源，环境搭建，测试数据的准备，用例的设计编写。对于测试资源，环境搭建，测试数据，要根据测试环境阶段确定相关造数据人员以及约定时间，这个很重要，不然会在测试执行阶段影响测试进度，而且是阻碍性的测试；对于用例编写阶段，可以分为用例格式，用例描述标准和用例设计； 用例格式基本大家都懂，基本为元素为ID，类型，模块，前置条件，步骤，期望，结果，备注，这个就不在描述， 这个要重点说的就是用例描述标准，这个描述标准决定着用例易读性，易操作性，易理解性，主要从描述模糊性，实例性，独立性来说，模糊性，指的就是在用例中，不能使用多，少，一个步骤对应一个期望，比如步骤：在输入框输入多个字符，这个用例步骤描述就是有问题，必须输入框，输入整数333，然后点击xxx，这样描述才是对； 实例性指的不要把用例写的跟需求一样，如步骤点击下载游戏，期望：下载过程中的安装状态跟正常游戏下载状态一致，应该步骤是进入到某个页面，点击某个游戏，然后点击下载按钮，期望：按钮状态显示为下载中；还有类似签到功能，一台设备只能签到1次，这时应该是前提：有签到过的A手机，没有签到过的B手机，然后编写用例的时候要指定是A还是B手机来描述； 独立性，也就是用例是独立的，不会依靠其他的用例，不然会出现有的人写的用例关联性是惨不忍睹，会造成执行效率以及他人协助的困扰； 用例的设计其实就是测试内容，除了业务方面设计，设计方法等价类什么，这方面就不说了，我就提醒要建立一份测试功能清单和经常维护各种类型用例，然后编写用例要参考着清单，看是否这些内容是否需要测试，这样可以保证用例覆盖率，并且遇到类似的就可以直接用维护的用例进行简单修改就可以成为用例，编写用例就是为了覆盖功能，目前很多措施都是只能提高覆盖率，如评审，无法有数据的量化，这个是可以代码覆盖率，但因为是未开发中，这个只能在测试执行中，通过功能执行的代码覆盖率来看是否覆盖，然后完善用例，保证用例功能覆盖率； 用例评审，就是测试项目负责人提交需要评审的用例对应的需求，交互等资料，然后标注这些用例是什么日期要评审完，至于评审方式，可以组内交互评审，主管评审，还有会议评审，特别要说的就是会议评审，这个可能大家都做得比较少，这个会议评审，就是当事人在把功能拆解，讲得跟你操作过一样，然后并且提醒这边得测试要注意什么，让听着的人，可以快速了解这个功能，这样的方式，不仅可以让测试的人思路更清晰，也反思自己是否漏掉测试点，也可以让他人掌握这个功能点，便于功能的协助，用例的评审通过标准就是至少不会出现所谓的UI，交互或者需求点漏测并尽量覆盖到隐形需求；评审完以后，要总结相关资料，反馈给测试负责人进行修改，然后修改完，再发给评审者确认，然后写个总结，这个评审流程才算结束； 用例评审的总结主要来评估统计覆盖率，编写水平，做个评估，这样不仅管理者可以知道测试人员的编写水平以及数据统计，告诉他们，让他们知道自己的水平，这样对于用例编写水平九有有内容性和量化的评估； 用例编写水平高低主要表现在易执行和功能覆盖率，而覆盖率比较难衡量，所以不需要了解需求就可以执行这就是用例编写的最高水平；用例编写的好处，让测试逻辑清晰，提高功能覆盖率，方便他人协助，工作安排，能力量化评估，用例维护及服用，提高测试效率，测试质量标准化；
企业自身需求不明确,也许还存在又不知道什么是ERP的情况。企业在选择ERP软件的时候，无法知晓自己的实际需求。人云亦云，邯郸学步。
一年一度的女王节降临，转眼又到了女王们纷纷拔草，各位男士表达爱意、宠爱自己女王的时候了。 可是，怎么才能挑选到物美价廉、心仪的商品呢？ 今天，知晓程序（zxcx0101）就给各位女王和女王的男票，推荐 5 款实用的购物小程序。 1. 购物决策助手：选择困难症的剁手参考 女王们通常都有病，比如选择困难症……在购物时，常会陷入一种无法做决定的纠结彷徨中。 买哪一件，买哪一双？好像两件都很好看耶！两双都想买！ 怎么办？要是不想对钱包造成冲动式伤害，请打开张大妈出品的「购物决策助手」小程序，做出正确的购物决策。
全面薪酬：员工从企业获得的所有收入，包括：现金收入、非现金收入、学习与发展的机会、工作环境，甚至企业知名度等。如公务员的基本工作不高，但全面薪酬比较高。
热词年年有，去年的热词“增长黑客”余热未散，新词迎面而来。“私域流量”一词成为2019风靡营销圈、运营圈乃至互联网圈的爆火黑话。微信指数显示，“私域”一词的搜索量从今年4月起一路攀升，于6月到达顶峰。
导语 | 随着数字中国战略的提出，越来越多的企业正在加速数字化建设，并逐渐改变了原有的业务模式，这也让技术管理者面临着同样严峻的转型挑战。本期我们特别邀请旭辉集团副总裁兼 CDO、腾讯云 TVP 行业大使徐斌老师，分享数字化转型时代下诸多变革中新思考。
建设网站的服务器怎么买？这是很多公司在建设网站时无法避免的一个话题，如果需要搭建自己的网站，那么选择一个合适的服务器就显得至关重要，对新手而言买不如租划算。
降低不确定性是供应链管理的本质要求。对采购人员来说，不确定性来自需求和供应两个方面。需求方面，当供应规格越不清晰不确定时，采购就越难；供应方面，当供应商越不确定时，采购就越难。前者的“难”，就属于采购管理的职能之一：采购需求管理。
我这个创新主要是介绍了一下微软的一个评估工具, 叫做Microsoft assessment and plan Toolkit,简称MAP, 这个工具主要用于收集计算机数据,帮助企业在准备将IT迁入虚拟化时做出准确的评估
2005年前后，Web应用防火墙(WAF)进入了IT安全领域，最早提供这类产品的供应商是几家新兴公司，如Perfecto、KaVaDo和NetContinuum。工作原理相当简单：随着攻击范围向IP堆栈的上层移动，瞄上针对特定应用的安全漏洞，这时势必需要开发旨在识别和预防这些攻击的产品。虽然网络防火墙在阻止较低层攻击方面很有效，但并不擅长解开IP数据包层，以分析较高层协议;这就意味着，网络防火墙缺少应用感知功能，而要关闭自定义Web应用中的漏洞窗口，就需要这种功能。有服务器优惠券需求可以关注赵一八笔记。
在大数据推动的商业浪潮中，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新商业格局所淘汰。毋庸置疑，当下越来越多的企业已开始应用大数据，并利用大数据分析增强企业的创新能力、竞争力、用户体验与生产力。出身于互联网行业的电商企业已经先知先觉，意识到未来对数据收集和分析能力的强弱将可能决定自身的核心竞争力，数据力就是企业的生命力。目前大部分电商都有自己的大数据策略，在愈演愈烈的市场格局中占取更有利的地形优势。 众所周知，电商和传统商家的最大区别在于，电商构建的各类型数据库可以轻而易举地记录全部用户的各类
之前的方法是基于用户已经看过一些电影，买过一些商品并且进行了评分，因此具备该用户信息，以便推荐
导读：数据产生于各行各业，在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。 所以在这个大数据的时代，得数据者得天下！ 那么对于一个企业
有一种说法，未来所有的行业都会被互联网改造，这种说法可能会有点绝对，但确实说明了一个趋势。前几天参加BDTC2013，看到了越来越多的原来在传统IT企业的同学和朋友纷纷加入移动互联网、大数据、云计算的阵营，越来越多的传统企业在众多IT巨头的忽悠之下开始投身大数据的浪潮。虽然很多老板对大数据的了解仅仅停留在Google搜索引擎或者Amazon的推荐系统这样的产品层面，但是大数据的浪潮显然已经不可阻挡。大数据在改造传统企业中能发挥多大的力量，怎么样才能发挥更大的力量，我谈谈我的观点吧。 PS：我是一个数据挖掘工
数据产生于各行各业，在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。 所以在这个大数据的时代，得数据者得天下！ 那么对于一个企业来说如何让大数据发挥出价值，推动企业业绩的增长呢？
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
决定何时以及如何在你的团队中使用AI技术是一项艰巨的任务。可选的技术比比皆是：据venturescanner.com网站显示，目前VCs给多达885家AI公司投资了将近90亿美元。而且这还并不包括大量
【摘要】越来越多传统企业在众多IT巨头的“忽悠”之下开始投身大数据的浪潮。大数据的价值可以在产品的各个层次得到体现，该如何将大数据的价值发挥成为企业必须考虑的问题。 越来越多传统企业在众多IT巨头的“忽悠”之下开始投身大数据的浪潮。大数据的价值可以在产品的各个层次得到体现，该如何将大数据的价值发挥成为企业必须考虑的问题。 数据产生于各行各业，在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。所以在这个大数据的时代，得数据者得天下！
写在前面的话 前几期和大家分享学习了几篇有关“数据可视化”方面的优秀推文，小确幸，许多志同道合的筒子和我们进行了问题互动，交流甚是愉快。再有兴趣的new friends可以关注我们“钱塘大数据”的公众号，查看相关历史消息，查阅以往文章。本期我们将进入大数据的另一话题——“数据挖掘”，同样欢迎围观拍砖，围桌研讨。 干货全文较长，建议先马后看 数据产生于各行各业，在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。所以在这个大数据的时代，得数据者得
最近老梁新买了一本《机器学习实战第二版》对之前学过的内容做一个复习，就想着开一个新的系列，分享一下阅读笔记，给有需要的同学做一个参考。线性代数专题会继续更新，不会停的。
2000名程序员历时一年，花费原子弹1/4的投入，生产100w行代码。最终以失败告终。
要实现大数据分析项目的最佳实践并非易事。正因如此，Gartner研究总监Svetlana Sicular题为“大数据7大失败案例”的报告吸引了思科工程师Karen Liu的注意。 “我们正处于开始阶段，想了解下其他人正在做什么，有哪些成功案例。”Liu说：“而所有的失败案例，也是我们必须学习并加以警惕的。” 很多人有着和Liu一样的想法。Family Dollar Stores Inc.(美国知名折扣零售商，总部位于北卡罗来纳的夏洛特，最近刚被另一家折扣连锁店Dollar Tree Inc.收购)的企业架构
整个生态最后最核心的就是头羊，因为企业资源核心就是维护头羊，只要有头羊就会有羊群。
有同学问：老师，我看数据，完全得不出结论。都不知道这些数字在说什么。可有的人就能看出很多问题。甚至我们做销售的领导，只要看一两个数就能做判断。我该怎么办呢？
10月21日，腾讯云原生数据库CynosDB数据库服务通过可信云权威认证，获得中国信息通信研究院和云计算开源产业联盟联合颁发的可信云服务认证证书，成为国内云原生数据库领域首批通过可信云认证的云服务厂商。评估指出，腾讯云CynosDB数据库服务的基础能力、平台可观测能力、资源管理能力、服务可用性、数据可靠性、安全性、计量计费能力和数据库性能方面达到可信云云原生数据库评估标准。 近年来，随着互联网、大数据、人工智能等新兴技术的纵深发展，企业业务开始向数字化、在线化、智能化转型，并呈现指数增长。同时，也对海
大数据热炒2年了，但大数据到底是谁家的盛宴呢? 首先 大数据是软硬件供应商的盛宴。大数据概念提出以后，很多企业需要升级设备、买软件、买服务，接受咨询。故而，大数据是IBM的盛宴、是Oracle的盛宴、
大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。
“宇宙尽头是铁岭，互联网尽头是贷款” P2P在清退大潮后退出历史舞台，但这样仍未阻挡市面上公司平台流量变现的野心，各类常用APP再次杀出重围，借贷广告轮番轰炸消费者。曾经够不着的商品、服务在近几年都变得唾手可得。 今年的 WWDC 开发者大会上，苹果推出了先买后付服务 Apple Pay Later，人们可以在下单时选择无息分期付款，收货后在六周内分四期支付完。 有网友对此吐槽，互联网的尽头还是贷款，苹果也不例外。 想想也是，但凡我们能叫出名字的互联网企业都在做网贷。微信微粒贷，支付宝借呗，百度度小满，
云计算的发展进入稳定期后，客户的关注点已经聚焦到了混合云，从混合云的视角出发来看，公有云厂家的产品已经琳琅满目非常成熟了，从传统的虚拟服务器、存储、网络，到数据库、中间件到 Docker 等，各大主流
文：苏苏 编：大白haha 2010年，Forrester Research分析师John Kindervag提出了著名的零信任理念，随即这种创新性安全理念火遍全球，被认为是行业颠覆性创新理念，必将引领下一代网络信息安全行业。 但命运有时候就是这么不如人意。零信任技术火了十几年，也被吹了十几年，但直到今天，在国内依旧还是处于“叫好不叫座”的尴尬地位。真正掏出真金白银，大规模落地零信任技术的企业，还真没有多少。 那么，问题究竟出在哪里，导致火热的零信任处于类似“人买我推荐，真买我不买”的境遇？对于甲方企业来说
目前来说无论是个人站长还是企业官网基本上都启用了HTTPS，这里就不在赘述为什么启用https了，网站类似的文章一搜一大把，今天且来聊聊怎么让证书检测的时候呈现A+标签，有钱的大佬（买SSL证书的）您可以离开了，毕竟在看下去就是耽误你的时间啦。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 企业数字化转型是一个系统工程，有框架性方法论体系做支撑。任何的偏见、误解、以偏概全等意识和行为都会导致企业在数字化转型过程中遭受挫折并走弯路。 根据多年的企业数字化实践经验，笔者发现常识性的错误认知主要有以下几种。 PART. 01 救命稻草 只有困难企业才需要数字化转型 产生背景：没有认识到企业是需要持续发展的，而且现在的环境是经济发展周期逐步缩短，安于现状可能导致明天的失败。 威胁：安于现状，不与时俱进，不了解数字化的真正内涵，刻舟求剑，可能是明天失
作者 | STEVE LOHR 翻译 | 陈玉芬 于露 校对 | Yawei Xia 导读：新兴的金融技术公司正在开发新的贷款模型。他们利用智能软件而非人们的信用记录，挖掘大量数据，用以评估客户的信用度。 迄今为止，利用大数据的新式贷款主要面向小众群体，比如，刚毕业的大学生、移民、发薪日借款人（payday borrowers）。通常这些人要么没有，要么缺乏连续的还款记录，传统的风险评估模型难以评估他们的信用度。 例如如果一个人在网上购买很多奢侈品，人们可能会认为这个人应该有较好的信用。但事实上如果结
数据猿导读 对于大部分人来说，买房是其一生中最重要的事情之一。为了让买房这件事变得更加容易，链家研究院利用大数据技术，结合积累的10多万经纪人数据库，分析用户需求，搭建用户画像，为购房者匹配最合适的房
DAMA认证的教材，没报考也没报班，但是买了书。一些知识“知道”和成体系往往是两码事，证不证的不重要，含金量如何也不重要，重要的是读书本身就是有收获的。
每年运维大会中会有很多厂商或甲方大牛去分享运维产品或项目经验，通常我会带着打5折的心态去吸收分享中提到的成效，这个习惯是源于这样一个认知：很多项目实施者虽然是一个好的创造者，但不是一个合格的运营者，创造者关注项目是否完成，运营者关注落地，是否为用户带来效益，因为缺少运营者的角色，很多项目成果并未达到预期。
最近在看《从零开始学架构》，深入浅出通俗易懂，值得一看。作者将架构设计分为4个步骤，第一步：有的放矢-识别复杂度，解决复杂度带来的问题，是架构设计的本质。第二步：按图索骥-设计备选方案，利用备份冗余思维，多设计几套方案，不只是一种选择。第三步：深思熟虑-评估和选择备选方案，多维多角度的去比较方案的优劣，根据实际情况选择最合适的方案。第四步：精雕细琢-详细方案设计，落实方案的细节。
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