按照这个逻辑，只要我们（Chrome团队）与开源项目合作，让他们变得更好，那就是为更好的web体验做贡献（也就能拯救KPI了）。
追求信贷规模的扩张，往往会导致贷款逾期率的不断增加，如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。
陆陆续续写了一个系列的flask入门教程了，最后以一个半成品大屏做个了结，也算是一段时间的成果吧，毕竟不是专业码农，只是爱好而已，还有很多其他的事情等待探索。
Weex是阿里推出的跨平台，可扩展的动态化技术. 能通过在Weex源码中写<template>, <style> 和 <script>标签，然后把这些标签转换为JS Bundle用于部署, 在服务端以这些JS Bundle响应请求. 当客户端接收到JS Bundle时，它能用被客户端中的JS引擎用于管理Native渲染;API调用和用户交互.
因为产品数据是在产品上线后收集到的，所以为了之后能够得到一系列全面合理的数据，需提前做好数据的规划，明确每一个数据所能产生的价值。 不同的分析目的，所需要的KPI数据不一样 对于产品经理来说，一般有三个场景中的数据应用： 1.每日观测的产品运行数据； 2.为了验证某个想法而做的产品实验数据，如A/B测试； 3.发布某个功能后的反馈数据。 不同的产品类型，所需要关注的KPI数据不一样 1.基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等； 2.社交产品：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、次月、3月）等；
【导语】Angular、React、VueJS 是现在一些主流的 JS 框架，那它们在构建网站或前端程序时，是如何保证性能，减少大家诟病的？今天这篇文章，就为大家介绍一些工具或技术技巧，来帮助前端工程师保证开发性能与效率，毕竟快过节了，要赶紧把研发和优化都做到位，少加班！
Python 包提供了一套使用基于最近研究的机器学习算法的提升建模和因果推理方法。允许用户根据实验或观察数据估计条件平均处理效果 (CATE) 或个体处理效果 (ITE)。本质上，它估计了干预 对 具有观察特征的用户的 T 结果 的因果影响，而对模型形式没有强烈的假设。典型用例包括
终于 PowerBI 完成了在 2019 年的进化。对于 12 月来说，最大的更新就是提供了主题设置，这使得我们彻底摆脱编写一个从来都不应该编写的JSON来设置主题文件。
我以前从来没去思考过这个问题。但是今年倒是看了些相关的东西，有的说是互联网行业已经从以前的野蛮生长阶段，到现在已经没有太多的增量空间。没有增量空间，就只能做精细化运营，从现有的量中去挖掘新的需求，有点私域的意思。
很多小伙伴问：Power BI 不是有 AI 功能吗？比如分解树，可以没发现如何 AI 的啊。
做数据分析的同学最常服务运营，也最怕运营纠结。因为本身运营的工作和数据分析有高度关联，以至于大家在网上看到的数据分析文章，十篇里有六篇是运营写的。运营对数据分析涉入的如此之深，以至于经常在分析思路、分析方法、分析结论上和数据分析师们怼起来。
每到年底，管理层就要开始评定员工一年的工作绩效，员工分为工程师和经理；管理层有CEO和CTO。那么CTO关注工程师的代码量、经理的新产品数量；CEO关注工程师的KPI、经理的KPI及新产品数量。
每到年底，管理层就要开始评定员工一年的工作绩效，员工分为工程师和经理；管理层有CEO和CTO。那么CTO关注工程师的代码量、经理的新产品数量；CEO关注工程师的KPI、经理的KPI及新产品数量。由于CEO和CTO对于不同的员工的关注点是不一样的，这就需要对不同的员工类型进行不同的处理。此时，访问者模式可以派上用场了，来看代码。
本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容，全书分为4篇，囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。
cat src/views/achievement/CategoryDepart.vue
编者按：公众号上的文章，你有读过5遍的么？我就经历过。2017年3月，我的团队开始在AIOps上做一些探索，因为这条路那时没什么走过，所以特别难，周围当时也没有朋友可以深入讨论。2017年8月，当我看到有人听了裴丹老师的演讲后在听云公众号上发了 《APMCon 2017 | 清华裴丹：智能运维如何落地》，我读了至少5遍。2年过去了，裴丹当年的演讲还是有极高的参考价值。 （王录华）
一般来说产品是按以下方式进行迭代的，我认为循环的起点应该是「收集用户反馈」，我们对页面的优化依据和目标一个重要来源就是用户的反馈，因此说网页优化我们先从网页监控开始聊起。
Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析：KPI指标设计 算法模型：Hadoop并行算法 架构设计：日志KPI系统架构 程序开发1：用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
「根据公司的需求学习 node.js，在需求中进行学习，时间充分，成长快，事半功倍。」
以下为《PowerBI - 现代商业智能的未来 - 路线图与愿景》原版PPT及视频摘要。
二八法则，帕列托法则（定律）也叫巴莱特定律、最省力的法则、不平衡原则等。被广泛应用在社会学，企业管理学等。
上上周，我在 GitHub 上发布了 Ledge 知识平台（https://github.com/phodal/ledge），我以一种“重量级”的方式来运行这个开源项目。换句话来说，以正确的方式运行起了这个项目。因为我知道怎么运作一个开源项目，加上一些外部的原因，我开始思考个人开源和组织开源的一些困境。
作者丨李春晓：腾讯高级工程师，目前为腾讯SNG社交网络运营部社交平台业务运维组员工。 海量业务的挑战 互联网业务讲究“极致、口碑、快”，经历过长时间的演进，腾讯SNG社交平台产品用户访问量已经达到亿级、十亿级， 我们的业务监控、业务分析等数据也显示：业务前、后端成功率都已经达到99%, 99.9%以上。 但随之带来的挑战也是显而易见的，例如： 1. 长时间历史的发展，导致后端架构复杂，功能模块众多、监控系统多、告警量大，如何简化，让告警简单、有效？ 2. 关键业务成功率， 0.01%的指标告警都可能引起成
作者丨李春晓：腾讯高级工程师，目前为腾讯SNG社交网络运营部社交平台业务运维组员工。 海量业务的挑战 互联网业务讲究“极致、口碑、快”，经历过长时间的演进，腾讯SNG社交平台产品用户访问量已经达到亿级、十亿级， 我们的业务监控、业务分析等数据也显示：业务前、后端成功率都已经达到99%, 99.9%以上。 但随之带来的挑战也是显而易见的，例如： 1.长时间历史的发展，导致后端架构复杂，功能模块众多、监控系统多、告警量大，如何简化，让告警简单、有效？ 2.关键业务成功率， 0.01%的指标告警都可能引起成千、上
一类问题： 影响整体用户活跃度，的因素中有单次打开时长这一指标， 如何找到打开多久是比较好的阈值？
在“2013中国技术商业论坛暨领袖峰会”无数据不互联专场，腾讯云数据分析中心总监傅志华讲述了，腾讯如何利用用户生命周期管理办法帮助产品经理做精细化运营。 【用数据管理你的“用户生命周期”】 腾讯的精细化运营是如何贯穿于整个产品过程中的？ 腾讯用到一个很重要的方法，即用户生命周期管理办法。这也是社交网络事业群正在力推的一个很重要的方法论。 什么叫用户生命周期管理？传统营销学讲的是客户生命周期管理，因为腾讯社交群主要客户就是用户，所以我们叫用户生命周期管理。但是传统的对应的理论是客户生命周期管理，简称CLM。《
每次阅读到这句话时总能想到我们阿里巴巴的使命“让天下没有难做的生意”，而“让天下没有难用的Node.js”我猜这应该就是阿里的前端们，对Node.js大规模应用的又一个使命了吧。
最近字节开源了一款基于 Rust 的构建引擎,他们称在 Webpack 上尝试了多种方法来优化应用，但是效果甚微。于是决定从零开发,用了将近一年的时间，完成了一个新的构建工具——Rspack
最近几年，因为前端没啥有意思的东西好玩的，主要精力就在工作相关的后端架构咨询和设计上。只是，刚好最近在编写知识管理元框架 Quake ，应用了一些算是比较新的架构思想，特别好玩。所以，这篇文章结合一些公司的前端架构需求，社区上的一些趋势，以及自己的探索编写出来的。
在MOM项目实施过程中，经常需要进行关键绩效指标KPI(Key Performance Indicator)的统计计算和分析，通过MOM系统中的数据统计和分析，从而实现实时决策和驱动改进。Apriso提供了对应的解决方案，使我们能够创建、监控和可视化 KPls，为日常活动提供实时可见性，指导日常绩效监控和分析，从而提高生产力。
作者 | 李嘉璇 文章来源Gitchat，AI科技大本营合作发布，点击「阅读原文」查看交流实录 前言 人工智能是目前各行各业最火热的技术，如果说前两年是『互联网+』，那么这两年一定是『AI+』，利用深度学习的技术，给各行各业赋能，并提高效率，是企业智能化的一个方向。 从AI的结合方向来说，一般有2种，一种是行业结合，例如量化投资和智能投顾。 量化投资，量化投资就是利用计算机技术并且采用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。它能严格执行投资策略，这样可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心
作者 | 李嘉璇 文章来源Gitchat，CSDN独家合作发布，点击「阅读原文」查看交流实录 前言 人工智能是目前各行各业最火热的技术，如果说前两年是『互联网+』，那么这两年一定是『AI+』，利用深度学习的技术，给各行各业赋能，并提高效率，是企业智能化的一个方向。 从AI的结合方向来说，一般有2种，一种是行业结合，例如量化投资和智能投顾。 量化投资，量化投资就是利用计算机技术并且采用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。它能严格执行投资策略，这样可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可
DIX是CamBuilder中用于实时对接入数据进行处理后输出到指定目的地的系统。可以用来接入Mysql、ActiveMq，syslog等数据源中存储的数据，可以在接入这些数据源存储的数据后，利用DIX对数据进行简单处理后，输出到指定的数据源，目前支持MySql、ActiveMq等。
我在之前的一篇文章管理｜KPI，互联网企业管理的神器简单说明了我们企业KPI体系的使用场景，今天我来集中聊聊KPI这个事。 注：部分知识点来源于《宁向东的清华管理学课》。 一、什么是KPI？ KPI，是英文Key Performance Indicator的字头缩写，就是“关键业绩指标”的意思。这个词对于很多企业和经理人并不陌生，很多企业都有自己的KPI。但是，你如果深究这些KPI是怎么来的，你会发现很多企业的KPI都是借鉴而来的，往往并不是根据自己的战略、组织特征，不断地调整、演变而来的。 KPI的主要用
原文： http://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9185502.html
引言：本文的目的是帮助你科学地设置数字营销KPI，让各方都可以在重要的事情上达成一致。我们将会讨论如何进行KPI的谈判以及关联RACE模型。
在上周的线下课程中，当我们在讲绩效的数据分析的时候，很多同学问“如果我们是后勤部门，比如行政，财务等这些部门，我们如何去设计可以量化的KPI指标，因为这些部门不想销售有具体可以量化的销售数据，大部分都是行为”，针对这些同学提出的这些疑问，我们来讲讲如何来确定关键的额KPI指标。
之前做过一些性能测试及调优相关的工作，也参加过相关的一些培训，想写一篇文章记录用过的一些工具和一些经验总结。
OKR和KPI 是管理模式发展和选择的产物，在未来也都存在着演进和迭代的空间。无论选择KPI还是OKR，对于执行者来讲，或许最重要的是这个：要为组织带来高绩效，不能让指标脱离了目标，也不可让目标缺少了落地的指标。
最近几年大厂暴力裁员的事件太多了，但是确鲜有当事人出来举报，这个又是为什么呢？本文从中立的角度，来给大家来分析一下。
“ 当我们在学校的时候，没有人告诉关于我们还需要学习很多首字母缩略词。在技术和产品领域尤其如此。OKR、KPI、UX、UI、QA、CTR、CVR、ROI等等。而今天我们主要关注两个指标，OKR和KPI。在互联网工作每一个人被要求设定自己的OKR或KPI。OKR和KPI是用于设定目标和衡量结果的两种不同的系统在企业中被应用。OKR在国内多应用于互联网公司，如字节跳动、百度等公司。下面我们主要了解它们是什么以及如何实现它们。”
我们在此前多次提到视图层计算，其通用思维模式其实已经给出，真正的正式给出也呼之欲出，我们会单独发文。
OKR是不是就是KPI换个名字而已？技术团队的绩效管理，更适合KPI，还是OKR？或许是受Google等企业的影响，有些人大肆吹捧OKR，并极端化的把KPI打进冷宫，说的一无是处。
很多小伙伴说跟着罗叔已经学习到了很多，一个报告写了几百个度量值了，现在想查找和删除没用的，怎么办呢。
摘 要 本文将介绍通过Hadoop Mapreduce实现离线统计网站每日pv的思路及代码。 前言 利用网站的kpi数据来分析出网站潜在的价值，那么了解网站的PV、UV、IP的状况，是一项必不可少的任务。本文将介绍通过Hadoop Mapreduce实现离线统计网站每日pv的思路及代码。 什么是PV pv是指页面的浏览量或点击量（Page View），用户每访问一次或刷新一下即被计算一次。 需求 对网站以往的访问数据进行日pv、月PV、年PV统计。 技术选型 对于访问量大的网站来说，普通程序计算实现成本非
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