估算题

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作者:李瑞
链接:https://www.zhihu.com/question/21992493/answer/19961583
来源:知乎
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本答案只是针对这类常见的面试问题提供一个人理解的思路,请勿上纲上线到公司产品能力这个层级。

下文所举的例子也只是具备了简单的要素和模型,估算的结果和实际数值存在差距。但是希望个人理解的时,在实际工作中,产品人员往往在启动时,因为时间和资源所限,一般也只会根据简单的模型进行初步评估,大致确定一个范围和量级。正式立项和操作之前会建立更精细的模型、搜集更多数据进行分析,希望各位不要轻易论断,上升到理念方面。


原答案:

估算是很经典的产品经理面试题,他可以考察面试者在多个方面的情况,特别是许多产品经理的核心素质,后面会总结出来给大家看。


下面我用“北京有多少理发师傅?”这个题目为例,简单解答一次:

方案一:评估每个理发师可以服务的人数,根据北京市的人口规模,估算出理发师的人数。

Step1:评估每一个理发师每天可以服务的人数

1. 单个用户的处理时间:根据生活经验,我们需要先假定一个数据。假定:

a) 男客户的头发一般比较简单,处理一位男性客户的需求大约需要30分钟。

b) 女客户的头发处理起来需要更多的事件,处理一位女性客户的需求大约需要1~2小时,我们取平均数1.5小时。

2. 每天的工作时间:每个理发师每天的营业时间大致是上午11店开始~晚上10点。期间出去吃饭和休息的时间,每天工作时长为8小时。

3. 我们假定理发店的男女客户比例是1:1。

那么,根据以上三项数据可以推断出,每名理发师平均每天可以服务8个人。


Step2:理发需求的总量:

4. 我们假定每个人每个月都需要理发一次。

5. 根据公开的数据,我们可知北京市的常驻人口数量为2000W。


Step3:计算结果。

6. 北京市的理发师数量 : 2000W 除以 30天 除以 8 = 约等于8万3千人。


OK,通过第一个方案,我们可以大致评估出北京市的理发师人数是8W人左右,如果你能完善细节,数据可以更精细和准确(这里只是简单说明)


方案二:根据理发店的营业额,理发师收入进行计算。(略)

方案三:根据你所在小区理发师的数量和小区人数,进行计算。(略)

除此以外,根据每个人知识,观察点的不同可能还有很多方法。


回过头来,我们看一下这一类问题,考察的具体是什么?需要具备哪些知识。

1. 逻辑思维的能力,遇到问题时能找到解决问题的入口。

2. 一些常识,剪一次头发需要多长时间,一个理发师每天大致的营业时间。这一点是这种题目最关键的地方,考察面试人平时在生活中是否注重观察细节,对细节的把我是产品经理最重要的能力。

3. 对数据敏感,对日常数据敏感,凡事皆有考量,不随口胡诌。


最后,为什么面试要考察评估?

逻辑分析、用户画像、市场分析,数据敏感这些都是产品经理最重要的能力。

此外,评估本身也是产品经理日常工作中最常见的工作之一,如评估需求的用户群体,紧急程度,市场大小。

因此,这种问题是非常适合考察初级产品经理,也是常见的面试题。

.com/article/105210
<think>我们正在处理用户关于退役电池梯次利用中SOC估算问题的查询。首先,需要明确SOC(State of Charge,即荷电状态)是电池管理中的关键参数,尤其在退役电池梯次利用中,由于电池的老化不一致性,SOC估算更为复杂。接下来,将通过网络搜索获取相关信息,并整合成符合要求的回答。 步骤: 1. 调用网络搜索工具检索“退役电池梯次利用 SOC估算问题”相关的信息。 2. 从搜索结果中提取关键点,包括SOC估算在梯次利用中的挑战、常用方法、最新技术等。 3. 按照要求组织回答:避免第一人称、步骤词汇;将内容分为多个方法或步骤,每个部分换行;注意代码和公式格式(如果有)。 4. 最后生成相关问题部分。 根据搜索到的资料,以下信息是相关的: - 退役电池梯次利用中SOC估算的难点:电池老化导致内阻增大、容量衰减、不一致性加剧,传统SOC估算方法(如安时积分法、开路电压法)精度下降。 - 解决方法:常采用融合方法,如结合安时积分和卡尔曼滤波,或利用机器学习算法(如支持向量机、神经网络)进行估算。 - 最新研究进展:深度学习模型的应用,如LSTM网络处理时序数据,提高估算精度。 根据上述信息,整合回答如下: </think>退役电池梯次利用中的SOC(State of Charge)估算面临多重挑战,主要体现在以下方面: **电池老化特性影响** 退役电池存在容量衰减、内阻增大及不一致性问题,导致传统SOC-OCV(开路电压)曲线偏移。老化电池的电压平台区变化使OCV法误差增大至10%以上 循环寿命差异导致电池组内单体SOC估算偏差加剧,需通过增量容量分析(ICA)重构老化电池的$SOC=f(OCV, T, aging)$模型 **估算方法优化** 融合安时积分法与模型修正算法可降低累积误差,例如采用扩展卡尔曼滤波(EKF): ```python # EKF算法核心伪代码 def ekf_soc_estimation(v_measured, i_measured, prev_soc): # 状态预测 soc_pred = prev_soc - (i_measured * dt) / capacity # 协方差预测 P_pred = A * P_prev * A.T + Q # 卡尔曼增益计算 K = P_pred * H.T / (H * P_pred * H.T + R) # 状态更新 soc_est = soc_pred + K * (v_measured - H * soc_pred) return soc_est ``` 数据驱动方法如LSTM网络处理非线性特征: $$ \overrightarrow{h}_t = \sigma(W_{ih} x_t + b_{ih} + W_{hh} \overrightarrow{h}_{t-1} + b_{hh}) $$ **系统级解决方案** 构建多尺度健康状态(SOH)与SOC联合估算框架,植入阻抗谱诊断模块实时更新模型参数 应用自适应遗忘因子递归最小二乘法(AF-RLS)在线识别电池参数: $$ \theta_k = \theta_{k-1} + K_k(y_k - \phi_k^T \theta_{k-1}) $$ 梯次利用场景需嵌入云端电池数字孪生系统,通过历史数据迭代优化估算模型
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