行業內的戰略群體分析矩陣

2小時的快速網際網路行業分析

提到行業分析大家往往第一感覺專業,第二感覺資料多但無從下手,上網一搜一堆報告但難以整合,或者整合的結論不盡如人意。本文主要根據經驗,釐清一些常見需求,寫出一些基本方法,新手可以對號入座,各取所需。 一、

以內部視角來觀察10個數據分析的成功案例

以下是資訊長如何成功利用資料分析和機器學習來實現業務目標的成功案例。 如果把資料看成是一種新的石油,那麼知道如何將其提煉成可操作的情報則是釋放其潛力的關鍵。為此,資訊長們正在利用預測分析、精心設計的機器學習

資料財富管理要注重基礎與業務

世界經理人專欄 張禮立 資訊化科技與企業管理的學者與實踐者。雲數文化傳媒創始人、盤古智庫學術委員、上海市海外經濟技術促進會祕書長。曾任職全球500強高管20年。

前端架構思想:聚類分層

在做前端應用的過程中,我經常發現元件之間、store的module之間關係錯綜複雜,扁平的結構並不能表示其關係,隨著元件和module的增加,程式碼越來越混亂,維護成本也越來也高。我對這個問題的解決進行了一系

軟體專案中,需求怎麼做?

對於軟體開發團隊而言,軟體開發的全過程是:做什麼 -> 怎麼做 -> 做 -> 成果檢驗 -> 交付部署;其中,“做什麼”對應的是需求分析過程,“怎麼做”對應於軟體架構設計過程

深入原始碼分析 Java 執行緒池的實現原理

程式的執行,其本質上,是對系統資源(CPU、記憶體、磁碟、網路等等)的使用。如何高效的使用這些資源是我們程式設計優化演進的一個方向。今天說的執行緒池就是一種對CPU利用的優化手段。 網上有不少介紹如何使用

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