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分析能力是生活和工作中需要具備的重要能力之一，本文從發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題的能力入手，更進(jìn)一步地分享了如何把從生活中得到的分析能力轉(zhuǎn)化到工作中，并在文末提出了一個(gè)問(wèn)題，大家不妨觀看本文后嘗試解答。

網(wǎng)文市場(chǎng)十分廣闊，但若想在網(wǎng)文市場(chǎng)掘金，大廠們還需要探索合適的路。那么，番茄小說(shuō)的IP改編之路是否可以開花結(jié)果？這篇文章里，作者便做了分析和解讀，不妨來(lái)看看。

許多產(chǎn)品經(jīng)理不太理解商業(yè)模式，常常覺(jué)得做好業(yè)務(wù)比較重要，我們很少考慮：產(chǎn)品怎么賺錢？公司靠什么賺錢？但商業(yè)模式是產(chǎn)品成功的基礎(chǔ)。我們?cè)撊绾卫蒙虡I(yè)模式嘗試更多可能？

不少大廠或互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都想搶占搜索這片領(lǐng)地，現(xiàn)在，小紅書也看向這塊“蛋糕”了。怎么解讀其中的邏輯，與搜索這片賽場(chǎng)上發(fā)生的那些動(dòng)態(tài)？不妨來(lái)看看本文的拆解。

對(duì)于大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，選定一個(gè)創(chuàng)業(yè)方向并不是依靠自己的邏輯判斷而出的，而是依據(jù)自己的熱愛(ài)。創(chuàng)業(yè)方向有3個(gè)選擇：熱愛(ài)、擅長(zhǎng)、遺憾。本文就這三個(gè)選擇展開探討，一起來(lái)看看吧。

LLaMA 2的出現(xiàn)，無(wú)疑對(duì)閉源大模型是一個(gè)打擊，而在這之后，越來(lái)越多科技企業(yè)也加入了開源大模型的浪潮中。那么，開源是不是大模型的未來(lái)呢？這篇文章里，作者嘗試談了談他的看法，一起來(lái)看看吧。

很快，元旦假期就要來(lái)了，民宿預(yù)訂平臺(tái)們也紛紛推出活動(dòng)，想要搶占更多消費(fèi)者。那么，目前木鳥、途家、美團(tuán)這三大民宿預(yù)訂平臺(tái)都推出了什么活動(dòng)？怎么解讀這幾家平臺(tái)的優(yōu)劣勢(shì)？一起來(lái)看看本文的分享。

面對(duì)海量專業(yè)書籍，如何選出最值得閱讀的內(nèi)容？「人人都是產(chǎn)品經(jīng)理」攜手「電子工業(yè)出版·博文視點(diǎn)」，特意為產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)人精選了這份年度必讀書單。

用戶畫像是數(shù)字化營(yíng)銷中的重要工具，它可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)人員了解用戶的需求、偏好和行為，從而提供更個(gè)性化和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。 本文介紹了用戶畫像的生成方法，包括特征提取、模型訓(xùn)練和用戶畫像生成三個(gè)步驟，并重點(diǎn)闡述了人工智能大模型在這些步驟中的作用。大模型是指具有超大規(guī)模參數(shù)和數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它們可以在多個(gè)領(lǐng)域和任務(wù)上表現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化能力和創(chuàng)造力。 本文將展示大模型如何在特征提取中提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，在模型訓(xùn)練中提高模型的性能和效率，在用戶畫像生成中提高用戶畫像的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。本文還將介紹大模型如何進(jìn)行用戶畫像管理，包括用戶畫像的更新、維護(hù)和應(yīng)用。

在就業(yè)壓力十分緊張的當(dāng)下，大學(xué)生找工作成為一大難題，本文采訪了三位漂在義烏應(yīng)屆畢業(yè)生，就讓我們一起來(lái)看看他們的經(jīng)歷吧！

用AI幫助我們工作，首先是要轉(zhuǎn)換思維，本文作者結(jié)合自身使用習(xí)慣和六大類對(duì)話，分析如何讓AI為你的工作提效，希望能夠幫到你。

大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，推動(dòng)我們走向了新的技術(shù)風(fēng)口，那么在這個(gè)風(fēng)口下，我們可以怎么看待AI技術(shù)的多樣性和復(fù)雜性？這篇文章里，作者從“擬人化與非擬人化的對(duì)比與融合”這一話題出發(fā)并延伸，談了談他的看法，一起來(lái)看看吧。

年輕人為什么對(duì)丑東西情有獨(dú)鐘，丑萌玩具又是憑借什么火速出圈拿捏流量的呢？讓我們一起閱讀文章，看看作者的解讀吧！

2023年，網(wǎng)紅界新人頻出，曾紅極一時(shí)的老網(wǎng)紅熱度頻頻下降，但無(wú)論新老網(wǎng)紅都不能持久性發(fā)展。本篇文章分析探討了互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境變化下，我們?cè)匐y見(jiàn)到頂流紅人出現(xiàn)的原因。一起來(lái)看看吧。

2023年，是AI大模型快速發(fā)展的一年，自上線起就受到了用戶的喜愛(ài)。而文心一言是國(guó)內(nèi)的第一個(gè)對(duì)標(biāo)ChatGPT而研發(fā)的AI產(chǎn)品。本文將對(duì)比這二者的差異，以及提出更好的發(fā)展方向。

在金融機(jī)構(gòu)提供的核心服務(wù)中，信貸業(yè)務(wù)是其中一項(xiàng)，那么，怎么理解信貸保理業(yè)務(wù)流程和相關(guān)的產(chǎn)品架構(gòu)呢？這篇文章里，作者做了梳理和解讀，一起來(lái)看看吧。

用戶數(shù)據(jù)是數(shù)字化營(yíng)銷的核心資產(chǎn)，分析用戶數(shù)據(jù)可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)人員了解用戶的需求、行為和喜好，從而制定更有效的營(yíng)銷策略。本文將介紹如何利用大模型，即具有強(qiáng)大計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理能力的人工智能模型，來(lái)分析用戶數(shù)據(jù)。 本文將從用戶數(shù)據(jù)預(yù)處理、用戶數(shù)據(jù)建模和分析用戶數(shù)據(jù)中的大模型技術(shù)三個(gè)方面進(jìn)行闡述，并且給出一些實(shí)例和示意圖，幫助讀者理解和應(yīng)用大模型的優(yōu)勢(shì)。

很多人在說(shuō)到數(shù)據(jù)方向的崗位時(shí)，都會(huì)想到“數(shù)據(jù)分析”，但實(shí)際上，數(shù)據(jù)方向的崗位有很多。這篇文章里，作者就對(duì)數(shù)據(jù)方向的崗位做了科普，并對(duì)各個(gè)崗位的優(yōu)劣勢(shì)做了詳細(xì)解讀，一起來(lái)看看吧。

即時(shí)物流是伴隨著即時(shí)零售產(chǎn)生的，那么其物流業(yè)務(wù)模式與計(jì)費(fèi)是如何計(jì)算的呢？本文以順豐同城為例，談?wù)勂錁I(yè)務(wù)模式，并對(duì)其計(jì)費(fèi)進(jìn)行詳解，一起來(lái)看看吧。

董宇輝事件落幕，我們?cè)跒槎钶x感到高興之余，更應(yīng)該思考這一事件對(duì)身處職場(chǎng)的個(gè)人的啟示。相對(duì)來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在企業(yè)更傾向于用系統(tǒng)代替?zhèn)€人，而作為個(gè)體的我們，最好是能完成個(gè)人的品牌化，這樣才能立于不敗之地。