产品设计体会(6024)一个产品经理小站的访客分析我们应该不放过任何机会

通过对网站iamsujie.com的用户数据进行分析,揭示了产品经理及互联网软件行业人群的特点,包括访客周期性、地域分布、忠诚度及浏览器偏好等。

我们应该不放过任何机会培养自己对数据的兴趣和敏感性,1月开了一个产品经理的小站iamsujie.com3月的数据看上去可以玩玩了,这些数据也可以从一个侧面描述国内产品经理(特别是互联网、软件行业)及其相关职业的人群特征

暂时只用了Google Analytics,所以数据没有包括只躲在阅读器里偷窥的用户。我粗略的和一个朋友做的娱乐网站的数据比较过,整体感觉iamsujie.com的用户还是比较高端、小众的,和主题“产品经理、产品设计、用户体验……”有关。

访客周期性非常明显工作日访客多,周末少,日访问数的典型比例大约是2.51,详细可以看这里。当然这和工作日的推广有一定的关系,好在2月后两周做过无推广的对照,确实是这样,主要原因是小站主题和工作有关,与国内互联网主流的“娱乐用户”不同。(24小时分布特点不明显,没有想象中的大量夜猫子,略)

访客地图覆盖,中国访客占了97.39%,排第二的US也不到1%,所以暂时不用考虑国外访客了。对于国内的地域分布,可以明显的看出各地相关行业、职位发展的情况,找工作、要挖人、想创业的同学可以参考下图

 

  •  传说中的IT/互联网四极确实存在:北京、广/深、上海、杭州(因为自己公司在杭州,有不少同事访客,所以流量排在上海之前了),占据了70%强。
  •  北京的绝对霸主地位无可撼动。
  •  潜力城市浮出水面,都是挺大的城市:武汉、南京、长沙、成都……

访客忠诚度,新访者(52.73%)与回访者,基本各半。回访者质量稍高,虽然回访多是好事,但是新源头匮乏,很难想到还有哪些拉客的途径可以产生爆发式增长,“业内人士”真的只有这么多了?下图是访问次数图,可以看到,1月下旬建站到现在,访问10次以上的用户有1000+,可以简单的看做比较忠实的用户。

 

其他几个数据:人均页面数2.69,跳出率53.85%(即只访问1页面的),网站停留时间556,都比较稳定了,还算满意。再上一个访问时长的图,在网站停留超过1min的,确实有兴趣的访客大约有1/3

 

访客浏览器情况,可以看到firefoxchrome一共占据了1/3,显著的超过国内整体网民,而ie的版本细分,6的占有率也没有整体那么高。


 

访客屏幕分辨率1024×768仍然第一,但我没法区分其中用台式机(主要是17CRT)和普屏笔记本的比例,从很有特点的第二位分辨率1280×800(典型的宽屏笔记本分辨率)中可以推测,笔记本的比例应该高于多数网站,而我们有理由相信,使用笔记本的用户是相对高端的。第三位1280×1024是典型的17LCD分辨率,是比较常见的办公电脑。再往后是19~22寸宽屏LCD,和一位设计师交流过,他的网站1440×9001680×1050比例明显偏高,正好可以解释为设计师多用宽屏。排第六的是14寸高分屏的笔记本,排第七的分辨率好奇怪,有这么多人在用?……

 

各种来源的访客比例如下图,搜索引擎过来的还太少,而推介网站来的最多,访客数超过100的依次如下:


 

这当然和我主推的方向互为因果,各个来源的质量没有特别差的,倒是排在第14白鸦的blog,来了48位访客,质量超高:平均访问6.15页面,停留1224秒。

嗯,很有意思,有没有同学也自爆一下,哈哈。

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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