INSPIRED启示录 读书笔记 - 第11章 评估产品机会

本文探讨了产品机会评估的重要性,提出了评估产品机会的十个关键问题,并强调了正确撰写市场需求文档的方法。文章还讨论了产品经理在评估产品机会时常见的误区,以及如何确保产品机会评估的准确性。

市场需求文档

大多数的公司产品选择权是由高管、市场部门、开发团队甚至是大客户,在这种情况下公司会跳过市场需求文档或是误写成产品规范文档,回避评估产品机会

在正常情况下,应该是由业务人员会撰写一份论证产品可行性的市场需求文档,描述待解决的问题

评估产品机会的十个问题

1、产品要解决什么问题?(产品价值)

2、为谁解决这个问题?(目标市场)

3、成功的机会有多大?(市场规模)

4、怎样判断产品成功与否?(度量指标或收益指标)

5、有哪些同类产品?(竞争格局)

6、为什么我们最适合做这个产品?(竞争优势)

7、时机合适吗?(市场时机)

8、如何把产品推向市场?(营销组合策略)

9、成功的必要条件是什么?(解决方案要满足的条件)

10、根据以上问题,给出评估结论(继续或放弃)

机会评估只讨论待解决的问题,不应涉及具体解决方案。产品经理往往把待解决的问题和解决方案放一起考虑,当具体解决方案遇到困难时,他们会放弃产品机会

开发新产品还是维护旧产品

所有的项目,不管是开发新产品,还是改善原有产品,都属于产品机会,与新旧无关。我们要考虑的是哪个机会更好

钱花在哪儿

多数产品经理(尤其是技术出身的产品经理)对产品(或公司)的营利模式理解非常有限,结交一位懂财务的朋友能让产品经理受益匪浅,主要表现在三个方面

1、帮助你了解产品:让他们帮你分析财务方面的问题,看看公司的投入是否划算,他们对产品的预测如何

2、帮助你了解用户:财务部门掌握着交易记录、支付信息、客户数据和经营报表,要注意哪些信息是你有权获取的,以及应该怎样利用这些信息

3、确认商业上的可行性:当有一种商业模式不知道是否可行时,财务部门的朋友能帮忙

转载于:https://www.cnblogs.com/TanSea/p/INSPIRED-11.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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