产品经理学习篇1

  • 2015/08/12
  • 阅读(2857)
  • 评论(5
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kanniandechanpin

你得承认,这是一个看脸的社会。做产品经理,更是需要看脸,这是Glen入职1个月以来的切身感受。很多事情,如果脸不够用,是很难办成的。下面就听听Glen慢慢讲讲这个话题吧。

  • 产品经理的脸
  • 如何有脸

产品经理的脸

2产品经理的脸

脸不够

入门产品经理和产品实习生常常会遇到以下情景:

  • 你提的需求,开发找各种理由不做,压低你需求的优先级。
  • 你做好的产品规划,想找个大腿抱一下,你想让大流量产品给你开放一个口子,导流到你的产品;你到处找大腿,然而大腿都不理你。

最近Glen就遇到了第1种情况:规划好了某个功能,但是开发说排期很紧,建议精简方案,不然可能赶不上发版进度。但是精简后的方案,肯定会让用户体验下降,转化率也会降低很多。遇到这问题,Glen询问了公司的一位产品前辈,只见他轻描淡写的说了一句话:“说到底,你还是脸不够,如果我让他做,他肯定会做。”

我跟我们部门的开发关系不错,开发们工作也都非常努力,不存在故意拖延的情况。但新人产品经理确实在开始时提需求话语权不大,也就是说脸不够,原来这真是一个看脸的社会。

此脸非彼脸

这里的脸,不是说的颜值。一个产品经理外观的颜值高低,对于事业来说,并没有什么太大的卵用(当然了,如果你长得帅气或者漂亮,对于你肯定是有正面辅助的,这点大家放心)。

产品经理的脸,说白了,就是别人认同你的能力的程度;你的脸多,也就是说你给团队的其他人一种感觉,就是跟着你能够有好的发展,你带的项目成功率高。所以,这果真是个看脸的社会,每个产品经理都需要努力让自己更加有脸。

如何有脸

3如何有脸

既然脸对于产品经理那么重要,那么我们如何获得脸面呢?

给人以靠谱的感觉

一封邮件里的文案,一次交谈中的措辞、语句,你平时的穿着打扮,你中午在公司午休的睡相,你走路的姿势,你日常使用的东西,你的水杯。。。你留在别的同事脑海中的印象,是你自己平时的所作所为一点一滴积累的。

在这些细节中,你需要给人一种靠谱的感觉。

  • 邮件要保证不能有错别字
  • 跟人说话时不能总是紧张得结结巴巴
  • 平时最好不要穿拖鞋上班
  • 路上遇到同事,要以正确的方式跟对方打招呼

这样子,同事不会觉得你不学无术、吊儿郎当的。长期积累下来,自然而然,你在别人心目中就会越来越靠谱。

让别人觉得你能力强

光是注重外在表现,并不能让你获得完全的话语权,产品经理还是要以项目、产品、数据说话。通过工作时间的积累,你需要慢慢提升工作能力,争取做成功几款产品,总是做失败产品,肯定是有问题的。

项目、产品做得多了,你只要拿出数据支持,别人自然认同你的能力,到时候你想要推动产品规划,就会容易很多了。

产品经理靠脸吃饭,其实,其他职业又何尝不是呢?大家共勉吧!

感谢阅读!

#专栏作家#

Glen,微信公众号:JiGlen,人人都是产品经理专栏作家,一名来自中山大学的产品经理。爱看书、喜欢码字、愿意走出去看世界。产品路上刚起步的新人,不喜欢严肃、高冷的氛围,喜欢在幽默中完成任务,力图成为史上最幽默产品经理,欢迎交流。

本文系作者授权发布,未经许可,不得转载。

产品经理培训

5 条评论

  1. qingyn qingyn 说道:
    4#

    有道理啊!有能力的产品经理,说什么开发都会认同
    要力争做个有能力的,其他人愿意跟随的产品经理,做几件成功的事情很有必要 :wink:

  2. yuckpei yuckpei 说道:
    3#

    楼主是什么专业的?

  3. Olivia 说道:
    2#

    说的太浅了。如何有脸这块根本没细致阐述。

  4. Lprecious Lprecious 说道:
    1#

    确实有这种差别待遇

    • Glen Glen 说道:

      :roll: 慢慢积累“脸”

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【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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