邵珠庆の日记 生命只有一次,你可以用它来做很多伟大的事情–Make the world a little better and easier


1312月/11

设计你的职业生涯规划

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如果你的职业生涯规划目标是成为一个掌握上亿元资产公司的总经理,你就要把这个规划分成几个中等的规划,如什么时候成为一个部门的主管,什么时候成为一个部门的经理,然后再把这些规划进行进一步的细分,使它成为直接可操作的具体计划。
  职业生涯设计五大前提
  1.正确的职业理想,明确的职业目标。职业理想在人们职业生涯设计过程中起着调节和指南作用。一个人选择什么样的职业,以及为什么选择某种职业,通常 都是以其职业理想为出发点的。任何人的职业理想必然要受到社会环境、社会现实的制约。社会发展的需要是职业理想的客观依据,凡是符合社会发展需要和人民利 益的职业理想都是高尚的、正确的,并具有现实的可行性。大学生的职业理想更应把个人志向与国家利益和社会需要有机地结合起来。
  2.正确进行自我分析和职业分析。首先,要通过科学认知的方法和手段,对自己的职业兴趣、气质、性格、能力等进行全面认识,清楚自己的优势与特长、劣 势与不足。避免设计中的盲目性,达到设计高度适宜。其次,现代职业具有自身的区域性、行业性、岗位性等特点。要对该职业所在的行业现状和发展前景有比较深 入的了解,比如人才供给情况、平均工资状况、行业的非正式团体规范等;还要了解职业所需要的特殊能力。
  3.构建合理的知识结构。知识的积累是成才的基础和必要条件,但单纯的知识数量并不足以表明一个人真正的知识水平,人不仅要具有相当数量的知识,还必须形成合理的知识结构,没有合理的知识结构,就不能发挥其创造的功能。合理的知识结构一般指宝塔型和网络型两种。
  4.培养职业需要的实践能力。综合能力和知识面是用人单位选择人才的依据。一般来说,进入岗位的新人,应重点培养满足社会需要的决策能力、创造能力、社交能力、实际操作能力、组织管理能力和自我发展的终身学习能力、心理调适能力、随机应变能力等。 
  5.参加有益的职业训练。职业训练包括职业技能的培训,对自我职业的适应性考核、职业意向的科学测定等。可以通过 “三下乡”活动、大学生“青年志愿者”活动、毕业实习、校园创业及从事社会兼职、模拟性职业实践、职业意向测评等进行职业训练。 
  职业生涯规划八条原则
  1. 利益整合原则。利益整合是指员工利益与组织利益的整合。这种整合不是牺牲员工的利益,而是处理好员工个人发展和组织发展的关系,寻找个人发展与组织发展的 结合点。每个个体都是在一定的组织环境与社会环境中学习发展的,因此,个体必须认可组织的目的和价值观,并把他的价值观、知识和努力集中于组织的需要和机 会上。
  2. 公平、公开原则。在职业生涯规划方面,企业在提供有关职业发展的各种信息、教育培训机会、任职机会时,都应当公开其条件标准,保持高度的透明度。这是组织成员的人格受到尊重的体现,是维护管理人员整体积极性的保证。
  3. 协作进行原则。协作进行原则,即职业生涯规划的各项活动,都要由组织与员工双方共同制定、共同实施、共同参与完成。职业生涯规划本是好事,应当有利于组织 与员工双方。但如果缺乏沟通,就可能造成双方的不理解、不配合以至造成风险,因此必须在职业生涯开发管理战略开始前和进行中,建立相互信任的上下级关系。 建立互信关系的最有效方法就是始终共同参与、共同制定、共同实施职业生涯规划。
  4. 动态目标原则。一般来说,组织是变动的,组织的职位是动态的,因此组织对于员工的职业生涯规划也应当是动态的。在“未来职位”的供给方面,组织除了要用自身的良好成长加以保证外,还要注重员工在成长中所能开拓和创造的岗位。
  5. 时间梯度原则。由于人生具有发展阶段和职业生涯周期发展的任务,职业生涯规划与管理的内容就必须分解为若干个阶段,并划分到不同的时间段内完成。每一时间 阶段又有“起点”和“终点”,即“开始执行”和“完成目标”两个时间坐标。如果没有明确的时间规定,会使职业生涯规划陷于空谈和失败。
  6. 发展创新原则。发挥员工的“创造性”这一点,在确定职业生涯目标时就应得到体现。职业生涯规划和管理工作,并不是指制定一套规章程序,让员工循规蹈矩、按 部就班地完成,而是要让员工发挥自己的能力和潜能,达到自我实现,创造组织效益的目的。还应当看到,一个人职业生涯的成功,不仅仅是职务上的提升,还包括 工作内容的转换或增加、责任范围的扩大、创造性的增强等内在质量的变化。
  7. 全程推动原则。在实施职业生涯规划的各个环节上,对员工进行全过程的观察、设计、实施和调整,以保证职业生涯规划与管理活动的持续性,使其效果得到保证。
  8. 全面评价原则。为了对员工的职业生涯发展状况和组织的职业生涯规划与管理工作状况有正确的了解,要由组织、员工个人、上级管理者、家庭成员以及社会有关方面对职业生涯进行全面的评价。在评价中,要特别注意下级对上级的评价。
  职业生涯规划六步走
  1. 自我评估。主要包括对个人的需求、能力、兴趣、性格、气质等等的分析,以确定什么样的职业比较适合自己和自己具备哪些能力。
  2. 组织与社会环境分析。短期的规划比较注重组织环境的分析,长期的规划要更多地注重社会环境的分析。
  3. 生涯机会评估。生涯机会的评估包括对长期机会和短期机会的评估。通过对社会环境的分析,结合本人的具体情况,评估有哪些长期的发展机会;通过对组织环境的分析,评估组织内有哪些短期的发展机会。
  4. 生涯目标确定。职业生涯目标的确定包括人生目标、长期目标、中期目标与短期目标的确定,它们分别与人生规划、长期规划、中期规划和短期规划相对应。首先要 根据个人的专业、性格、气质和价值观以及社会的发展趋势确定自己的人生目标和长期目标,然后再把人生目标和长期目标细化,根据个人的经历和所处的组织环境 制定相应的中期目标和短期目标。
  5. 制定行动方案。把目标转化成具体的方案和措施。这一过程中比较重要的行动方案有职业生涯发展路线的选择、职业的选择,相应的教育和培训计划的制定。
  6. 评估与反馈。职业生涯规划的评估与反馈过程是个人对自己的不断认识过程,也是对社会的不断认识过程,是使职业生涯规划更加有效的有力手段。
  职业生涯规划方式ABCD
  职业生涯目标规划,应从一生的发展写起,然后分别定出十年计划,五年、三年、一年计划,以及一月、一周、一日的计划。计划定好后,再从一日、一周、一月计划实行下去,直至实现你的一年目标、三年目标、五年、十年目标。
  未来发展目标:今生今世,你想干什么?想成为什么样的人?想取得什么成就?想成为哪一专业的佼佼者?十年大计:二十年计划太长,容易令人泄气,十年正 合适,而且十年功夫足够成就一件大事。今后十年,你希望自己成为什么样子?有什么样的事业?将有多少收入,计划多少固定资产投资?要过上什么样的生活?你 的家庭与健康水平如何?把它们仔细地想清楚,一条一条地计划好,记录在案。
  五年计划:定出五年计划的目的,是将十年大计分阶段实施。并将计划具体化,将目标进一步分解。
  三年计划:俗话说,五年计划看头三年。因此,你的三年计划,要比五年计划更具体、更详细。 因为计划是你的行动准则。
  明年计划:定出明年的计划,以及实现计划的步骤、方法与时间表。务必具体、切实可行。如果从现在开始制定目标,则应单独定出今年的计划。
  下月计划:下月计划应包括下月计划做的工作,应完成的任务、质和量方面的要求,财务收支,计划学习的新知识和有关信息,计划结识的新朋友等等。
  下周计划:计划的内容与月计划相同。重点在于必须具体、详细、数字化,切实可行。而且每周末提前计划好下周的计划。
  明日计划:取最重要的三件至五件事,根据事情的轻重缓急,按先后顺序排好队,按计划去做,可以避免“捡了芝麻,丢了西瓜”。

912月/11

系统化思考

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“系统化的思考”以我的理解是一点带面的,以一个节点去尽量考虑全局、整个流程、其他部门。
“系统化的思考”的缺失主要表现在,在产品线较丰富,公司规模较大,或者公司或者产品快速发展的时候,
各产品方向不断细分,各部门职能不断细分,原本清晰而简单的理念、信息、不断被稀释,致使无法形成高效的传递。在一些规范性的流程出现之前,这样的问题尤为严重。

就想一个子长的很快的孩子,看上去很高而,但骨骼还是软的,很容易经历碰撞后受伤。

系统化思考,具体到工作中就是对各合作流程、各产品线、各需求功能的尽可能的通盘考虑,
这是对任何一个参与者的要求,但很少人能做到,因为智能、技术、知识、时间甚至是有没有合作精神,
这些是因人而已的,

不过可以相信,系统化的思考有很多益处:
首先从思维锻炼的角度:
系统化思考在付诸实施之前都是作为大脑的行为而存在,可能是通过虚拟的假设、根据现有的信息,进行推理判断,甚至辩论,最后形成观点,这些观点是否深刻、 合理影响到之后的行为执行,以及与其他相关人员PK的结果。 缜密的思考可以提高沟通的效率和目的性,可以节省沟通的时间,甚至你的观点别人全盘接受。

思考也是大脑经验获取的方式,思考的历程在一定程度上是现实的假设,因此可以变相的积累相对现实的经验,对具体行为有预计、评估、判断的前提考虑。

从具体行为之后的收获看:
一方面将你的知识延伸,你在专精与你的职责的时候,在职责之外不断的获取信息、营养甚至是打击,会帮助我们认识、理解甚至帮助我们的合作伙伴,进一步甚至 作为他们不可或缺的观点和声音,再进一步,让你具备两栖作战能力,你的职位也很自然的往前端或者后端延伸,在合适的时候,你无疑是被提升的对象,可以领导 一个更大的团队。

另一方面,与不同只是结构、职责的人沟通,是提升沟通能力的有效方式,分歧、矛盾是促进我们成长的良药,任何人都有一些值得学习和吸收的东西,你可以正面 吸收也可以反面吸收,可以借鉴也预防,与一些风格迥异的人沟通,如销售人员、艺术指导,可以让你领略不同人的不同的表达方式、甚至生活的状态,与年长的高 管、总裁沟通,可以提高你的淡定与从容抑或是厚黑而面善,与刚毕业的大学生沟通,可以增加你对年轻同事或者网民的了解和理解。

系统化思考如果成为习惯,你的思路会不断全局话,也不断可以站到不同的观点去设身处地的考量,从而让我们更有优势应对现在不断膨胀而变化的产品线,以及社会。

系统化思考,着意侧重系统化的角度,核心是思考。

812月/11

百度李彦宏:一叶一追求 从专注到求新

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尽管多年来关于李彦宏的负面新闻并不少见,终究未成过去式的竞价排名,进军移动互联网的不痛不痒,百度文库版权问题引来韩寒的问候函等等,都一次次把李彦宏推向风口浪尖。但李彦宏带领的百度占有国内搜索引擎七成份额,始终是中国第一的搜索引擎,并且在强势Google入驻中国的压力下,百度仍然牢牢捍卫住霸主的地位,也成为了世界敬仰的一个企业。

  上世纪末,在国外大量企业纷纷开拓中国市场给本土公司带来巨大压力的同时,李彦宏抱着学习的心态以及临危不惧的精神,带着自己发明的“超链分 析”技术专利回国创业。之后,李彦宏在一次次磨难中成长,并曾获得“IT十大风云人物”,“CCTV2005中国经济年度人物”,美国《商业周刊》 2006年全球“最佳商业领袖”等称号;还被美国《财富》杂志评为2010年度全球商业人士第6名,成为第一位进入该榜单前10名的中国人。

  在各种荣耀接踵而至的同时,李彦宏也背负着“勒索营销”的骂名,百度的竞价排名制度被指过多地人工干涉搜索结果,引发公众质疑,并引来谷歌等搜索巨头的“围攻”。但是,淡定从容的李彦宏秉着压力,找好真实排名和竞价排名的平衡点,大力推出了“凤巢计划”,希望以此解决广告投放缺乏足够数据的问题。

  而对于贾平凹、韩寒、慕容雪村等50位著名作家和出版人联名声讨百度文库免费提供未经授权的作品下载,李彦宏表示,“我的态度很明确,管得好就管,管不好就干脆关掉”,并承诺寻求一个版权方和作家各方共赢的商业模式。

  这不难看出,虽然公众对于李彦宏的质疑颇多,而且由于MP3侵权以及其在海外市场的拓展不力等等因素的影响,使得李彦宏常被扣上“垄断独裁”、“不尊重版权”、“滥收广告费”等帽子,对于舆论的指责,李彦宏更多表现出的是从容。

  一叶一追求:专注

  “在人生选择道路上,每个人都时时刻刻面临着一些选择,我是一个非常专注的人,一旦认定方向就不会改变,直到把它做好,我相信搜索将对网络世界 和我们的生活产生巨大影响。我的理想是‘为人类提供更便捷的信息获取方式’,至今未变。”这便是李彦宏一直倡导的专注哲学,而在这样专注意志的鼓动下,李 彦宏逐渐成长。

  2000年,李彦宏放弃Infoseek首席架构师的身份,协同1个财会5个技术员在一家三星级宾馆的两个房间内开始了百度生涯的初期办公,李 彦宏以“中国市场+雄厚技术背景+愿意放弃优厚待遇而创业”为中心的激昂的演说,得到了第一笔120万美元的投资。紧接着便迎来了网络泡沫破灭的袭击,李 彦宏为节省开支,原本计划6个月的资金,硬是掰成两半要撑12个月。直到10月份才成功游说到第二笔注资。

  好景不长,紧接着李彦宏面临的便是商业模式的困境:国内80%的门户网站都采用了百度的搜索技术,可百度却赚不了钱,甚至入不敷出。因为虽然搜 索引擎是一个必要的技术,但这些门户网站看来,向用户提供搜索服务并不像新开个频道那样很快就会产生经济效益,加载一个搜索框除了能获得流量提升外,门户 网站自身并没有获得多大好处。

  这使得李彦宏一方面必须投入技术资本以满足门户网站搜索量升级带来的带宽压力,一方面却又因企业不能盈利而无法获得风投资金。

  互联网经济泡沫下,门户网站为降低成本各自开始做搜索,而百度的软件计划又走不通,各方建议是否应该引导百度转型之时,李彦宏在焦头烂额之下却仍然专注的认定搜索这条路,并在2001年9月寻觅到了竞价排名的盈利之路。

  “无论是企业或个人,都应该专注于自己的领域,并坚持到底。因为人的精力是有限的,企业可利用的资源也是有限的,唯有专注如一,将所有的力量施 于一点,才能超越别人,取得持久而非凡的成就。”正是这样的专注,让李彦宏影响了一批批员工并向中国互联网市场输送了不少人才。

712月/11

互联网/电子商务数据分析师的十大误区

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对于火爆的互联网/电子商务行业,我们需要的是建立起通过数据驱动的商业模式。即我们需要的是有经验的数据分析师,对于运营数据进行解读和分析——确定网站和客户是否为正常的运行,同时发掘其中存在的问题。以下是数据分析师经常犯的错误列表:



 

一、  数据分析报告中呈现的是已知的结论和经验——重复别人的路

 

二、 数据分析报告不能够解决任何商业问题——做没有意义的分析

 

三、 数据分析报告中的原始数据不准确(缺失&错误)

 

四、 市场营销和效果评估报告的本质在于客户的细分——不懂业务和市场,不会细分!

 

五、 数据分析报告仅仅在于陈述事实,而非发掘原因

 

六、 迷信于网站统计分析系统越多越完善,殊不知不同的系统的统计标准并非一致

 

七、 没有明确网站的统计指标是一个整体的系统——没有建立科学和合理的评估指标体系

 

八、 数据分析报告超过“一百页”,但是却没有明确的建议——劳民&伤财

 

九、 对于 Google Analytics的基本使用和安装,还需要寻求外援——没有掌握基本的网站统计分析工具

 

十、 整理 Google Analytics的仪表盘报告,期待着别人解读数据意义——网站分析师的“钱”有那么容易赚的么?

712月/11

小生活,大智慧-内心修炼!!!

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一、  自持。不要分散精力,而要合理分配、切勿浪费。

二、 做任何事情均应全身心地投入。

三、 生活应立足于今天,把过去和未来交给永恒的世界。

 

四、 心境宽舒----从肉体、情感、心理直到心灵上放松。

 

五、  消除依恋心理。要知道,世界上没有什么东西真正属于你。

六、  知足者常乐。

 

七、  勿贪婪。幸福快乐来自内心,而并非出自外部事物或环境。

 

八、  首先接受现实。如有必要,则平静而愉快地加以改善。

 

九、  认识到,你无法改变世界,但能改变自己。

十、  培育和谐的友谊;莫交浮躁之友。

十一、  简单生活--减少你关于“必须”的定义。

 

十二、  来自有益于健康的生活: 坚持锻炼,饮食适当,常做深呼吸。

十三、  将安宁带给周围的世界。

十四、  不觊觎他人之所有,须知,应该属于你的自然会来到你的身边。

十五、  绝不抱怨。要承认,生活给你的报偿,取决于你奉献了什么。

712月/11

小马过河

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那一天我不得已上路

为不安分的心,为自尊的生存,为自我的证明

路上的辛酸已融进我的眼睛;心灵的困境已化作我的坚定

 

在路上 用我心灵的呼声
在路上 只为伴着我的人
在路上 是我生命的远行
在路上 只为温暖我的人
温暖我的人

 

小马说:“牛伯伯说河水很浅,可是松鼠说河水很深,还淹死过他的伙伴呢。”

妈妈说:“那么这条河到底是深还是浅呢?你仔细想过他们的话吗?”

小马低下了头,说:“没……没想过。”

妈妈亲切地对小马说:“孩子,光听别人说,自己不动脑筋,不去试试,是不行的。

你去试一试,就会明白了。”

小马跑到河边,刚刚抬起前蹄,要下河,松鼠又大叫起来:“怎么,你不要命啦!”

小马说:“让我试试吧。”

小马一面回答,一面下了河,小心地趟着。

原来河水既不像牛伯伯说的那么浅,也不像松鼠说的那样深。

612月/11

问题的思考方式有时候比问题的结论更重要-关于”沟通”的问题

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一、沟通在管理上的功能及如何克服沟通的障碍

1、 沟通的模式与目的

2、 什么是有效的沟通?

3、 单向和双向沟通

4、 沟通的障碍是什么?

5、 克服沟通障碍的技巧

6、 游戏和活动

 

二、 沟通的原则和技巧


1、 倾听的技巧

2、 问话的技巧

3、 表达的技巧、言语表达的要诀

4、 增加认同感的技巧

5、 同事、部属与上司的沟通技巧

6、 性格模式对沟通的影响

7、 信任是沟通的基础

8、 有效沟通的五种态度

9、有效利用肢体语言


三、高效沟通的基本步骤


1、 步骤一:事前准备

2、 步骤二:确认需求

3、 步骤三:阐述观点——介绍FAB原则

4、 步骤四:处理异议

5、 步骤五:达成协议


四、工作协调及冲突管理

1、 协调时的沟通要领                           2、 培养良好的心态和素质                      3、 冲突管理及技巧


512月/11

商务智能的发展-未来的研究方向

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一、 商务智能(BI),商业智慧(BI)的发展方向:

BI新走向之一:融合加强,演变成门户化

BI新走向之二:日趋“傻瓜”,体现人性化

BI新走向之三:移动BI将成为新战场

BI新走向之四:在云中部署BI,成为主流方向

BI新走向之五:SaaSBI日渐雄起,受中小企业青睐

BI新走向之六:可视化技术呈亮点,交互式分析助推BI

BI新走向之七:外部信息将整合到内部BI中,内外网信息并联互动

二、  智能的搜索引擎研究方向:

查询聚类(Query clustering)

查询意图识别(Query intent recognition)

查询推荐(Query suggestion)

查询改写(Query rewriting),具体包括:

查询同义变换(Query paraphrasing)

查询扩展(Query expansion)

查询缩略(Query reduction)

查询纠错(Query error correction)

学习排序(Learning to rank)

个性化搜索(Personalized search)

命名实体挖掘(Named entity mining)

本体知识库构建(Ontology construction)

 

三、   商务智能(BI),人工智能(AI)的研究方向:

1. 基于大规模机器学习的排序算法(Machine Learning to Rank)

排序算法是搜索技术的核心之一,基于机器学习排序算法将机器学习技术应用于排序问题。研究内容包括但不限于:

排序算法的分布式训练

排序算法的在线学习(online learning)

排序算法的在线预测速度提升

多目标优化的排序算法

2. 海量特征设计(large scale feature engineering)

特征设计在机器学习系统中扮演着至关重要的作用。但当面临海量数据时,往往特征数量也会是海量的,这时如何做好特征选择、特征组合等工作,与小规模时相比会复杂很多。研究内容包括但不限于:

海量特征自动选择

海量特征自动组合

3. 高效训练样本获取(Label Complexity Reduction)

机器学习算法要求大量的高质量的标注样本,然而标注样本耗时耗力,并且在样本到达一定量 后,对样本量的需求增幅远大于训练效果提升,如何高效地获取良好样本是一个挑战。海量互联网数据下的LTR的样本获取、多语言学习任务背景下标注样本的获 取、网页/网站/query等的分类或聚类所需样本等是高效样本获取方法的应用场景。本方向的问题包括但不限于:

通过主动学习(Active learning)加速标注流程

通过迁移学习/多任务学习(Transfer learning/multi-task learning) 利用其他领域的知识和标注样本来提升另一领域的学习效果

通过半监督学习(Semi-supervised learning),考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行分类和聚类,相关问题有半监督学习的算法改进、半监督学习的在线学习 (Online-learning)或者增量学习(incremental-learning)算法等

4. 规则系统与机器学习系统的整合 (Integration of rule-based system and learning-based system)

规则系统和学习系统一直是人工智能实现方法的两个分支,二者各有优劣。规则系统更擅长高频和训练数据稀疏部分,而学习系统的泛化能力更出色。如何结合两者的优势,规避各自的缺点,是我们希望探讨的地方。研究内容只要与两个系统的整合相关即可。

5.海量数据的主题模型(Topic-model on large scale data)

主题模型主要使用大规模的文档—词汇共现(co-occurrence) 矩阵,例如1亿*100万的矩阵来建模文档和词汇间的潜在联系。研究内容包括但不限于:

主题模型的建模改进

主题模型的在线学习(Online learning)或者增量学习(incremental learning)

主题模型训练过程的大规模并行优化

主题模型的应用

6.推荐系统(recommender system)

推荐系统有着广泛的应用,如搜索引擎和电子商务网站以各种方式使用着推荐系统。在百度的 应用即包括在搜索、知道、音乐、贴吧等用户产品内及产品间的推荐,也包括面向搜索请求推荐广告、面向广告商推荐关键词等。不同应用场景的应用目标和数据量 存在较大差异,对于推荐算法本身也存在不同要求。在本领域的研究包括但不限于:

推荐系统的设计

推荐算法的改进

推荐效果的评估

个性化推荐

7. 点击模型(Click Model)

百度拥有中国搜索引擎市场上最丰富的用户数据,点击模型将极大提升用户对搜索的需求满意度。研究内容包括但不限于:

用户行为数据清洗

用户行为分析和建模

用户行为用于评测

8.网页多分类学习

互联网中网页资源可以按照不同的维度划分成不同的类型,而且一个网页可能兼有多个维度的类型标记。该方向的主要目标就是:如何自动高效地为网页进行分类标记。研究内容包括但不限于:

网页分类的机器学习模型研究:二分类/多分类/多标记学习/无监督学习等

主题/资源/结构分类特征挖掘

模型的跨语言通用性研究

9.基于海量网页的结构化信息自动抽取研究

WEB结构化信息抽取就是将网页中的非结构化数据按照一定的需求抽取转换成结构化数据。研究内容包括但不限于:

结构化信息自动抽取方法改进

抽取规则生成表示优化

10.观点挖掘、情感分析(opinion mining and sentiment analysis)

观点挖掘、情感分析主要是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。研究内容包括但不限于:

情感分析的算法改进

情感分析在大规模数据(博客、微博、新闻评论、商品评论)中的应用

情感分析在推荐中的应用

11. 基于机器学习的反作弊研究(fraud detection based on machine learning)

基于机器学习的反作弊研究内容包括但不限于:

自动训练数据标注

作弊特征分析

在线实时作弊检测

离线批量数据评估

512月/11

关于公司发展的思考方法

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Strategy:

公司的发展方向是什么,有什么规划蓝图?

公司的应该怎么才能够达到这些目标?

公司怎么解决来自竞争对手的压力?

公司的客户的需求会变化么?

 

Structure:

公司的层级制度如何?

公司的团队的协作形式?

公司和团队的组织形式?

公司的沟通的方式和种类?

公司的是中央集权还是分散决策?

 

Systems:

公司的基本制度是什么?

公司的基本流程,特别是风险控制流程是什么?

 

 

Shared Values:

公司的核心价值观是什么?

公司的团队文化是什么?

公司建立的基本准则是什么?

 

 

Style:

公司的领导和管理过程中员工的参与度如何?

公司的领导和管理的效率如何?

公司的团队成员和员工趋向于合作的呢?还是趋向于竞争的呢?

公司是否存在根据业务运营需要成立团队而未成立的(提高组织的运营效率)?

公司是否存在名存实亡的团队组织(影响组织的运营效率)?

 

 

 

Staff:

公司的团队和组织有哪些职能角色和功能职位?

公司的团队和组织有哪些需要补充的职位?

公司的团队和组织的成员搭建是否具有梯队性?

 

 

Skills:

公司的团队和组织中最重要的技能是哪些?

公司的团队和组织中现有成员有能力完成任务的么?

公司的团队和组织中成员的技能能够被评估和衡量的么?

 

 

7S Matrix Questions:

对于员工的共同价值观,其是否同公司的组织结构,战略,和体系相对应。如果不是哪些组成部分需要调整?具体应该怎么调整?

对于公司的战略,结构和制度三者之间的关系——他们之间是怎么相互支撑的,如果出现矛盾的地方,需要明确进行哪些必要的调整?

对于公司的风格,共同价值观,员工,和技能,需要明确其四者对于公司的战略,结构和制度的支撑的部分,以及矛盾的部分。同时,其四者之间是相互支撑的关系么?如果出现矛盾的部分,需要明确需要进行哪些调整?

公司的以上关于风格,共同价值观,员工,和技能等软性的方面和战略,结构和制度等硬性方面的调整和统一是一个长期的动态调整过程,核心的目的是为了一个更好的运营效率!

512月/11

Google Analytics基本异步跟踪代码运作原理

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图一:Google Analytics基本异步跟踪代码
图一:Google Analytics基本异步跟踪代码

Google Analytics异步跟踪代码,以基本跟踪代码作为数据跟踪与传递的基础。在此基础之上,根据网站业务数据需求,您可以自定义设置跨域跟踪、添加直接流 量站点、添加搜索引擎设置、事件跟踪、虚拟跟踪等功能。异步基本跟踪代码,作为数据跟踪与传递的基础,肩负着向Google Analytics服务器传递网站访客访问数据的重大责任。

知其然,才能知其所以然。了解了GA的运作原理,才能对其更好的运用,否则心里会老是有一块茫然(在我心里,就是这样的Google <wbr>Analytics基本异步跟踪代码运作原理)。到底Google Analytics基本异步跟踪代码,是如何运作的呢,如何将我们网站访客的数据呈现在各类报告中的呢?本文将对其运作原理做详细介绍。

图二:队列
图二:队列

原理说明

异步代码加载速度快、数据更准确的功劳都应归功于_gaq对象,它采用队列“先进先出”的数据结构,先按照先后顺序收集好各类命令及函数的API调用,以便ga.js加载完成后按照同样的顺序处理这些调用请求,即“谁先申请,先被收集,而后先被处理”。

Google Analytics API的调用

API调用时采用_gaq.push方法,将API调用申请推送到_gaq对象队列中被收集。而被推送收集的API调用包括:JavaScript命令数 组、函数。其中,命令数组由被调用的跟踪器对象方法名称、传送给跟踪器对象方法的参数组成,也就是我们设置的各类定制跟踪,包括事件跟踪、跨域跟踪、添加 搜索引擎等等。

图三:_gaq对象及API调用
图三:_gaq对象及API调用
推送命令数组(申请API调用)
_gaq.push(['setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

推送函数(申请API调用)
_gaq.push(function() {
var pageTracker = _gat._getTrackerByName('myTracker');
var link = document.getElementByIdx_x('my-link-id');
link.href = pageTracker._getLinkerUrl('http://example.com/');
});

_gaq跟踪器对象的创建

当页面中第一个命令数组以_gap.push方法,申请API调用时会执行以下流程:
首先,调用var _gaq = _gaq || [];,创建_gaq跟踪器对象(并通过_gaq.push(['setAccount', 'UA-XXXXX-X']);绑定到指定的GA网络载体ID),同时各类跟踪器对象方法处于可调用状态,包括事件跟踪、跨域跟踪等方法;
其次,推送新建的_gaq跟踪器对象方法,传递相应参数,提交API调用申请。
最后,其余跟踪方法的API调用申请都被推送收集到_gap对象时,会调用_gaq.push(['_trackPageview']);执行最后一次推送,并由此方法提交将全部API调用申请提交给ga.js处理。

Ga.js处理各类API调用

在各类API申请被收集的同时,以下代码会判断站点的网络协议(安全 HTTP 协议或标准 HTTP 协议),并调用访客缓存中的ga.js(若有)或从GA服务器下载ga.js。ga.js加载完成后,会立即处理所有API调用申请、更新/读取访客cookie数据。

(function() {
var ga = document.createElement_x('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
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Google Analytics数据传输日志

 


图四:Google Analytics访客Cookie参数
图四:Google Analytics访客Cookie参数

Ga.js将所有所得数据,包括访问者IP、网站域名、请求URI、页面名称、访客浏览器/操作系统信息、事件设置、自定义变量设置、访客ID、访问次 数、访问时间、流量来源等等,赋给对应的utm变量,并将所有utm参数值对作为__utm.gif图片调用参数,写入到GA服务器端__utm.gif 图片的调用日志中,向GA服务器发送数据。GA再对日志进行数据处理、分析,生成我们所看到的各类报告。

http://www.google-analytics.com/__utm.gif?utmwv=4&utmn=769876874&utmhn=example.com&utmcs=ISO-8859-1&utmsr=1280x1024&utmsc=32-bit&utmul=en-us&utmje=1&utmfl=9.0 r115&utmcn=1&utmdt=GATC012 setting variables&utmhid=2059107202&utmr=0&utmp=/auto/GATC012.html?utm_source=www.gatc012.org&utm_campaign=campaign+gatc012&utm_term=keywords+gatc012&utm_content=content+gatc012&utm_medium=medium+gatc012&utmac=UA-30138-1&utmcc=__utma=97315849.1774621898.1207701397.1207701397.1207701397.1;...

 


Google Analytics utm.gif请求参数表

变量 说明 示例值
utmac 帐户字符串。在所有请求中显示。 utmac=UA-2202604-2
utmcc Cookie 值。此请求参数将发送从网页中请求的所有 Cookie。 utmcc=__utma=117243.1695285.22;+ __utmz=117945243.1202416366.21.10. utmcsr=b| utmccn=(referral)| utmcmd=referral| utmcct=%2Fissue;+
utmcn 开始一个新的广告系列会话。utmcn 或 utmcr 存在于任何给定请求中。更改广告系列跟踪数据;但不启动新会话。 utmcn=1
utmcr 指示重复的广告系列访问。当对相同链接进行后续点击时,系统就会设置该变量。utmcn 或 utmcr 存在于任何给定请求中。 utmcr=1
utmcs 浏览器的语言编码。有些浏览器不设置此变量,在这种情况下该变量将设置为“-”。 utmcs=ISO-8859-1
utmdt 网页标题,是一个网址编码字符串。 utmdt=analytics page test
utme 可扩展参数 值已编码,用于事件和自定义变量。
utmfl Flash 版本 utmfl=9.0 r48&
utmhn 主机名,是一个网址编码字符串。 utmhn=x343.gmodules.com
utmipc 产品代码。这是给定产品的 SKU 代码。 utmipc=989898ajssi
utmipn 产品名,是一个网址编码字符串。 utmipn=tee shirt
utmipr 单价。在物品级别设置。值为数字且仅使用美国货币格式。 utmipr=17100.32
utmiqt 数量。 utmiqt=4
utmiva 某个物品的不同版本。例如:大、中、小、粉红色、白色、黑色、绿色。字符串为网址编码。 utmiva=red;
utmje 指示浏览器是否启用了 Java 支持。1 表示启用。 utmje=1
utmn 为每个 GIF 请求生成的唯一 ID,用于防止 GIF 图片缓存。 utmn=1142651215
utmp 当前网页的网页请求。 utmp=/testDirectory/myPage.html
utmr 引荐,完整的网址。 utmr=http://www.example.com/aboutUs/index.php?var=selected
utmsc 屏幕颜色深度 utmsc=24-bit
utmsr 屏幕分辨率 utmsr=2400x1920&
utmt 指示请求的类型,包括:事件、交易、物品或自定义变量。如果 GIF 请求中不存在此值,则请求的类型为网页。 utmt=event
utmtci 帐单邮寄地址所在城市 utmtci=San Diego
utmtco 帐单邮寄地址所在国家/地区 utmtco=United Kingdom
utmtid 订单 ID,为网址编码字符串。 utmtid=a2343898
utmtrg 帐单邮寄地址所在区域,为网址编码字符串。 utmtrg=New Brunswick
utmtsp 运费,单位和价格的值。 utmtsp=23.95
utmtst 关联企业。通常用于电子商务中的实体商户。 utmtst=google mtv store
utmtto 总计。单位和价格的值。 utmtto=334.56
utmttx 税款。单位和价格的值。 utmttx=29.16
utmul 浏览器语言。 utmul=pt-br
utmwv 跟踪代码版本 utmwv=1


以上就是Google Analytics基本异步跟踪代码的运作原理啦,可能有点复杂,有什么疑问就给我留言吧,一定知无不言Google <wbr>Analytics基本异步跟踪代码运作原理