Avast创始人:杀毒软件都将免费

免费杀软的商业模式
ALWIL公司的创始人鲍迪斯和总裁施特克勒分享了免费杀毒软件的商业模式。他们依靠一部分用户升级到付费产品来盈利,同时利用免费社区进行口碑推广。尽管免费版已具备强大的功能,仍有一些高级功能保留在付费版本中,如双向防火墙。
当帕维尔-鲍迪斯(Pavel Baudis)于1998年编写出杀毒软件时,他怎么也不会想到,他的公司(ALWIL)将为超过1亿的用户提供安全服务。作为ALWIL公司创始人,鲍 迪斯在软盘中发现了病毒后就潜心编写安全软件。“以前,我发现一款病毒之后,往往需要等上半年的时间才能看到新病毒出现,”鲍迪斯笑道。  

鲍迪斯回忆:“许多杀毒软件开发公司的历史都要追溯到上世纪80年代末或90年代初。当问题出现时,我们就会研究解决方案。尤金-卡巴斯基(Eugene Kaspersky)也紧随我们进入安全市场。”   

尽管卡巴斯基和ALWIL几乎是同时进入安全市场,它们的经营模式却截然不同。   

那么免费杀软的经营模式究竟怎样呢?ALWIL公司总裁文斯-施特克勒(Vince Steckler)表示:“一小部分客户会选择升级我们的付费产品,但我们最为看重免费社区的价值。他们为我们做广告,并且把我们的产品推向市场。”   

免费杀软用户升级付费版有一定的原因。施特克勒称:“消费者习惯性地认为付费产品会更好。市场营销促使用户购买软件。我们不会采取任何偏离免费版软件的营销活动。事实上,我们的Avast! 5.0免费版比Avast! 4.0付费版具备了更多的安全功能。我们最想做的事就是让免费社区获取让渡价值。”   

如果免费产品与付费产品一样好,甚至比某些付费产品更好,那么为什么赛门铁克,麦咖啡等开发商仍然可以大量销售产品呢?施特克勒表示:“他们控制着软件的更新。他们的客户群本身就很庞大,但他们并不能吸引新的客户群。事实上,我们的用户数比所有付费品牌都要多。”   

当然,付费安全组件仍然是一些互联网用户不可或缺的安全工具。“例如,当用户进行在线支付时,他就需要双向防火墙作为最后的安全措施。但是,如果用户只是浏览电子邮件,社交网络和网站,免费杀软就足以应付所有的安全问题,”施特克勒这样表示。   

对于未来的发展,鲍迪斯坚信:“付费杀软的处境将越发艰难,他们将接受我们的免费商业模式。”   

施特克勒还表示:“我们永远不会采取他们(付费杀软)的商业模式。”

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/JiangHuakey/archive/2010/12/06/1898312.html

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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