构建产品的业务流程

本文阐述了产品业务流程的构建步骤,包括了解上下游产品、模拟完整流程、成本估算、流程评估和反设计。同时分析了政策、技术、市场、用户和成本等外部因素对产品业务流程的影响。

通常没有做过产品管理的IT行业人员都会将软件流程与产品业务流程相混淆。通过字面意思很容易误解为软件产品的使用流程,而实际上产品的业务流程是指会影响用户和产品之间关系的各种因素。

产品业务流程的构建通常是在产品规划时进行,是产品规划工作的一小部分。就影响产品的因素来说,通常会分为外在因素和内在因素二种。内在因素是软件企业内部的因素,可以通过各种改善方式控制,而外在因素与产品所处的市场密切相关,因此对于软件企业来说基本上是不可控制的。

构建产品业务流程可以分为5个步骤来进行:

1、  了解产品所占的业务链条上都有哪些上下游相关产品。

比如手机这个产品,他的上游是手机的零配件产品,下游是销售服务产品。

2、  模拟一次完整的产品业务流程。

从用户获得产品信息到开始使用直到享受售后服务,对这一整个过程进行体验,考虑用户的决策在每一个环节受到哪些因素的影响,并进行记录。

3、  对产品业务流程中出现的成本进行估算。

计算在整个产品业务流程中客户产生了那些成本,如产品购买成本,时间成本,机会成本等。

4、  产品业务流程评估。

通过了解用户的使用过程和过程中产生的成本,对业务流程进行评估,使客户获取更多的价值,成本的消耗更有利于企业。

5、  产品的反设计。

对竞争对手的产品进行解析,反向研究对手产品,针对得出的结果对自己的产品业务流程进行改进。

 

         影响产品业务流程外部因素:

1、  政策因素

主要了解国家及行业部门的政策环境,例如前几年的电信与广电的三通之争,电信企业开发广电机顶盒产品就受到了政策影响。

2、  技术因素

这个技术因素并非是企业内部的技术因素,而是指外部技术因素的限制。比如移动支付功能,在好几年前就有提出,但知道最近职能手机的NFC近场芯片的普及才带了了一定的发展。

3、  市场因素

成熟的市场必然是由上下游相关的成熟带来的,比如高清彩电,当没有节目高清源和信号播放市场的成熟,所谓的高清电视就是镜中水月。

4、  用户因素

在做产品之前一定要考虑产品所面对的用户大部分是什么样的人,他们有什么样的知识结构,对于产品的了解处于什么程度。

5、  成本因素

用户对产品的付出不仅仅是购买产品本身,而是存在于整个产品流程中的。比如汽车,用户不仅仅要考虑购买成本,还要考虑使用成本。

转载于:https://www.cnblogs.com/matthaus/archive/2013/05/02/3055051.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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