《金融街》:中国版《华尔街》，波谲云诡的大时代中，瞬息万变的金融世界，变幻莫测的资本江湖。新东方创始人俞敏洪、摩根士丹利华鑫证券有限责任公司董事长王文学、演员佟大为倾情推荐。书名：金融街作者：梁成出版社：中信出版集团副标题：一个影子私募基金经理的自白出版年：2017-2页数：388类别：投资理财格式：df、eu、moiISBN：9787508672281《金融街》作者简介：梁成，80后，毕业于中国著名高校，曾供职于地方政府及多家金融机构。在金融街五进五出，具有十年金融工作经验。《金融街》内容简介：本书以一家名为“鑫城财富”的公司为背景，以主人公杨晓波的视角，讲述了这家公司在金融街上的繁荣与衰落，也解答了人们对金融街及金融行业的种种疑问。这或许只是金融街无尽浮华背后一个平凡的故事，因为它就发生在我们身边的金融机构和“影子私募”当中；但这又注定是一个不平凡的故事，因为它是代表这个时代金融从业者的“忏悔录”。书中对各类金融机构和金融业务的描述时而辛辣有趣，时而发人深省，作者以其独到的笔触，讲述了金融街浮华背后的残酷，金钱世界中的冷漠，现实世界中人与人之间的温情，人性中的伪善与真诚。...

2022-04-07 金融街白领

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2022-04-02 机器学习

本课程来自起点学院:产品经理就业特训营官网6499元。本课程从0到1全面构建产品知识体系BAT课程内容紧跟名企招聘需求，高标准强制学习产出，专注于大学生和职场新人...

2022-04-02

英盛网销售经理销售培训系统课程非常适合销售朋友，从销售经理入门到精通全方位指导，系统提高销售经理的专业能力、销售管理能力、销售团队建设能力、销售绩效管理能力、客户管理能力有大客户高级营销专家教学，课程分为六个部分，1建立营销系统，让客户兴奋2掌握销售技能，让社交网络不是问题，3掌握市场动态，使营销更有效，4鼓励销售团队使团队业绩飙升，5，实施营销计划，做好年度营销实施，6，维护客户关系，让丁丁稳定。学习系统班解决团队订单、销售目标、市场优惠，课程适用于销售人员、销售经理、各行业销售！课程目录:/英盛销售经理系统培训班[10.9G]┣━━1建立销售计划[451.4M]┃┣━━杀死目标客户的营销计划(3集)第二集..m4[169.8M]┃┣━━杀死目标客户的营销计划(3集)第三集..m4[184.8M]┃┗━━第一集杀死目标客户的营销计划(3集)..m4[96.8M]┣━━2做好客户开发[475.8M]┃┣━━客户开发的战略思维(4集)第二集..m4[105.7M]┃┣━━客户开发的战略思维(4集)第三集..m4[64.9M]┃┣━━客户开发的战略思维(4集)第四集..m4[148M]┃┗━━战略思维(4集)客户开发第一集..m4[157.1M]┣━━3提高演示技能[455.4M]┃┣━━商业演示与高效表达技巧(6集)第二集..m4[79.8M]┃┣━━第六集商业高效表达技巧(6集)第六集..m4[72.1M]┃┣━━商业演示与高效表达技巧(6集)第三集..m4[94.1M]┃┣━━商业演示与高效表达技巧(6集)第四集..m4[64.4M]┃┣━━商业演示与高效表达技巧(6集)第五集..m4[76.7M]┃┗━━商业演示与高效表达技巧(6集)第一集..m4[68.4M]┣━━4巧用谈判策略[803.3M]┃┣━━如何在3小时内成为谈判专家(8集)第八集..m4[95.2M]┃┣━━如何在3小时内成为谈判专家(8集)第二集..m4[90.5M]┃┣━━如何在3小时内成为谈判专家(8集)第六集..m4[51.8M]┃┣━━如何在3小时内成为谈判专家(8集)第七集..m4[96.6M]┃┣━━如何在3小时内成为谈判专家(8集)第三集..m4[118.2M]┃┣━━如何在3小时内成为谈判专家(8集)第四集..m4[131.8M]┃┣━━如何在3小时内成为谈判专家(8集)第五集..m4[116.6M]┃┗━━如何在3小时内成为谈判专家(8集)第一集..m4[102.6M]┣━━5培养销售质量[637.5M]┃┣━━第二集售精英的秘诀(4集)第二集..m4[215.8M]┃┣━━第三集售精英的秘诀(4集)第三集..m4[96.3M]┃┣━━第四集售精英的秘诀(4集)第四集..m4[153M]┃┗━━第一集是销售精英的秘诀(4集)..m4[172.5M]┣━━6顾问销售策略[975.4M]┃┣━━顾问实战销售策略全分解(5集)第二集..m4[222.1M]┃┣━━顾问式实战销售策略全分解（5集）第三集..m4[205.5M]┃┣━━顾问实战销售策略全分解(5集)第四集..m4[225.2M]┃┣━━顾问实战销售策略全分解(5集)第五集..m4[125.4M]┃┗━━顾问实战销售策略全分解(5集)第一集..m4[197.2M]┣━━7项目销售策略[756.2M]┃┣━━项目销售七步策略(6集)第二集..m4[107.2M]┃┣━━项目销售七步策略(6集)第六集..m4[110.1M]┃┣━━项目销售七步策略(6集)第三集..m4[176.6M]┃┣━━项目销售七步策略(6集)第四集..m4[161.9M]┃┣━━项目销售七步策略(6集)第五集..m4[145.6M]┃┗━━项目销售七步策略(6集)第一集..m4[54.8M]┣━━8容易搞定大客户[1.6G]┃┣━━大客户攻关:布局与破局(7集)第二集..m4[308.2M]┃┣━━大客户攻关:布局与破局(7集)第六集..m4[238.9M]┃┣━━大客户攻关:布局与破局(7集)第七集..m4[149.5M]┃┣━━大客户攻关:布局与破局(7集)第三集..m4[179.6M]┃┣━━大客户攻关:布局与破局(7集)第四集..m4[237.4M]┃┣━━大客户攻关:布局与破局(7集)第五集..m4[193.4M]┃┗━━大客户攻关：布局与破局（7集）第一集..m4[311.7M]┣━━9捕捉市场规律[460.4M]┃┣━━解决客户心理和销售规则(4集)第二集..m4[73.5M]┃┣━━第三集破解客户心理和销售规则(4集)..m4[157M]┃┣━━解决客户心理和销售规则(4集)第四集..m4[86.7M]┃┗━━第一集破解客户心理和销售规则(4集)..m4[143.1M]┣━━10营销闭环[222.9M]┃┣━━营销闭环的设计与建设(2集)第二集..m4[89.9M]┃┗━━设计与创建营销闭环(2集)第一集..m4[133M]┣━━11选择销售人员[493.6M]┃┣━━如何选拔优秀销售人员(4集)第二集..m4[107.1M]┃┣━━如何选拔优秀销售人员(4集)第三集..m4[132.3M]┃┣━━如何选拔到优秀的销售人员（4集）第四集..m4[121.4M]┃┗━━如何选拔优秀销售人员(4集)第一集..m4[132.9M]┣━━12培训销售新人[304M]┃┣━━如何培训销售新人(3集)第二集..m4[95.6M]┃┣━━如何培训销售新人(3集)第三集..m4[102.7M]┃┗━━如何培训销售新人(3集)第一集..m4[105.7M]┣━━13刺激销售潜力[299.8M]┃┣━━如何激励销售人员(2集)第二集..m4[169.3M]┃┗━━如何激励销售人员(2集)第一集..m4[130.5M]┣━━14管理销售业绩[155.9M]┃┣━━销售团队绩效管理与考核(5集)第二集..m4[26.2M]┃┣━━销售团队绩效管理与考核(5集)第三集..m4[34.5M]┃┣━━销售团队绩效管理与考核(5集)第四集..m4[33.8M]┃┣━━销售团队绩效管理与考核(5集)第五集..m4[35M]┃┗━━销售团队绩效管理与考核(5集)第一集..m4[26.4M]┣━━15做好营销管理[325.6M]┃┣━━如何做好营销管理(2集)第二集..m4[144.4M]┃┗━━如何做好营销管理(2集)第一集..m4[181.2M]┣━━16建立目标管理[806.4M]┃┣━━目标管理与绩效考核(4集)第二集..m4[152.7M]┃┣━━目标管理与绩效考核(4集)第三集..m4[318.7M]┃┣━━第四集目标管理和绩效考核..m4[91.3M]┃┗━━第一集目标管理与绩效考核(4集)..m4[243.7M]┣━━17提高管理能力[133.6M]┃┗━━成功经理的第一集是六项修炼..m4[133.6M]┣━━18了解营销计划[93.1M]┃┗━━把握年度营销计划的结构和内容第一集..m4[93.1M]┣━━19分解营销计划[171.1M]┃┣━━年度营销计划分解发布(2集)第二集..m4[61.3M]┃┗━━年度营销计划分解发布(2集)第一集..m4[109.8M]┣━━20实施营销计划[123.1M]┃┗━━年度营销计划沟通与实施第一集..m4[123.1M]┣━━20跟踪营销计划[187M]┃┣━━跟踪调整年度营销计划(2集)第二集..m4[87M]┃┗━━跟踪调整年度营销计划(2集)第一集..m4[100M]┣━━21做好客户管理[920.2M]┃┣━━大客户关系管理策略(4集)第二集..m4[216.1M]┃┣━━大客户关系管理策略(4集)第三集..m4[192.8M]┃┣━━大客户关系管理策略(4集)第四集..m4[292.4M]┃┗━━大客户关系管理策略(4集)第一集..m4[218.8M]┣━━22精通客户服务[331.6M]┃┣━━这样，客户服务才能赢得回头客(3集)第二集..m4[68.7M]┃┣━━这样，客户服务才能赢得回头客(3集)第三集..m4[153.4M]┃┗━━这样，客户服务才能赢得回头客(3集)的第一集..m4[109.6M]相关下载点击下载...

2022-04-03 大客户销售计划 大客户销售工作计划

本课程官方网站报价3400元，本课程可帮助您掌握产品知识，满足产品岗位要求，90天掌握市场产品竞争、需求、分析实践课程，制定产品战略方向、市场分析探索行业规律、用户研究挖掘真正痛点、需求分析细化核心需求、规划产品解决方案满足需求、原型设计产品解决方案、领导团队着陆解决方案、数据分析优化产品迭代，让您拥有股票经理的核心技能。适合人群：零基础-想快速学习产品经理的核心技能，胜任产品.工作要求转行人-产品相关岗位人员，如开发、设计、运营、创业等，全面了解产品工作，促进职业发展未接受系统学习的野路子0-2年产品经理想掌握大公司规范的产品流程和产品文件2020-10-29更新产品经理入门实战班(第31期)本更新课程内容从产品经理、市场竞争产品与分析、需求挖掘与分析、产品设计与开发、产品运营等方面帮助您掌握产品知识，满足产品岗位要求。本更新课程分为10章和视频大小15.7G。课程目录:产品经理90天实战班31期[15.7G]┣━━4、需要收集和挖掘[1.9G]┃┣━━需求挖掘与分析(1)-需求定义.m4[716.9M]┃┣━━需求挖掘与分析(2)-需求采集.m4[557M]┃┗━━需求挖掘与分析(3)-需求管理.m4[628.5M]┣━━AXURE基础课[2G]┃┣━━Axure基础课程1.m4[436M]┃┣━━Axure基础课程2.m4[846.1M]┃┣━━Axure基础课程3.m4[432.3M]┃┗━━Axure基础课程4.m4[358.4M]┣━━1、开学典礼[580.7M]┃┗━━开课典礼.m4[580.7M]┣━━2、解构产品经理[684.2M]┃┗━━解构产品经理.m4[684.2M]┣━━3、竞争产品和市场分析[1.2G]┃┣━━市场与竞争产品分析(1)-市场分析.m4[535.6M]┃┗━━市场与竞争产品分析(2)-竞品分析.m4[663.9M]┣━━5、产品设计[4G]┃┣━━产品设计（1）-产品规划.m4[661.6M]┃┣━━产品设计(2)-产品设计理念.m4[658.3M]┃┣━━产品设计(3)-产品结构.m4[532.8M]┃┣━━产品设计(4)-交互设计.m4[544.6M]┃┣━━产品设计(5)-原型及需求.m4[522.5M]┃┣━━产品设计(6)-项目管理.m4[124.3M]┃┣━━产品设计(7)-验收及发布.m4[432.4M]┃┗━━产品设计(8)-用户体验.m4[590M]┣━━6、产品运营[1.3G]┃┣━━产品运营(1).m4[623.9M]┃┗━━产品运营(2).m4[682.2M]┣━━7、产品先进之路[485.9M]┃┗━━先进的产品经理之路.m4[485.9M]┣━━8、就业指导[556.8M]┃┗━━就业指导.m4[556.8M]┣━━9、实战点评[2.9G]┃┣━━实战点评(1).m4[807.2M]┃┣━━实战点评(2).m4[716.9M]┃┣━━实战点评(3).m4[704.2M]┃┗━━实战点评(4).m4[790M]┗━━10、项目答辩[212.1M]┗━━项目答辩(1).m4[212.1M]课程目录:腾讯课堂90天产品实战班[25.1G]┣━━第八课:产品设计(2)-(1)[1G]┃┗━━产品设计(2)-(1)产品方案及规划.flv[1G]┣━━第二节：市场与竞争产品分析：1--市场分析[1.1G]┃┣━━分析市场和竞争产品-市场分析2.flv[653.6M]┃┗━━分析市场和竞争产品-市场分析1.flv[489.1M]┣━━第九课:产品设计(3)-产品架构设计[976.8M]┃┗━━产品设计(3)-产品架构设计(1).m4[976.8M]┣━━第六节:需求挖掘与分析(3)-需求管理[1.2G]┃┣━━1.需求挖掘与分析(3)-需求管理.flv[417.7M]┃┣━━2.需求挖掘与分析(3)-需求管理.flv[484.7M]┃┗━━3.需求挖掘与分析(3)-需求管理.flv[311.1M]┣━━第七节:产品设计(1)-产品理念[1G]┃┣━━1.产品设计(1)-产品理念.flv[436.9M]┃┗━━2.产品设计(1)-产品理念.flv[602M]┣━━第三：节日市场与竞争产品分析(2)-竞品分析[1G]┃┣━━市场与竞争产品分析(2)-竞品分析1.flv[858.3M]┃┗━━市场与竞争产品分析(2)-竞品分析2.flv[178.8M]┣━━第十二节:产品设计(6)-项目管理(1)[1.2G]┃┗━━产品设计(6)-项目管理(1).flv[1.2G]┣━━第十节:产品设计(4)-(1)交互设计[1G]┃┗━━产品设计(4)-交互设计(1).flv[1G]┣━━第十六节：产品运营（2）[1.3G]┃┣━━1.(2)(1).flv[800.4M]┃┗━━2.(2)(1).flv[546.7M]┣━━第十七节:产品经理进步之路[1.1G]┃┗━━(1)产品经理(1).flv[1.1G]┣━━第十三节：产品设计（7）-验收发布[1004.5M]┃┗━━产品设计(7)-(1).flv[1004.5M]┣━━第十四.产品设计(8)-用户体验[1.2G]┃┣━━1.产品设计(8)-用户体验.flv[542.3M]┃┗━━2.产品设计(8)-用户体验.flv[684.4M]┣━━第十五:产品运营(1)[1.5G]┃┣━━1.产品运营(1).flv[387.5M]┃┣━━2.产品运营(1).flv[333.1M]┃┗━━3.产品操作(1).flv[788.5M]┣━━第四节：需求挖掘与分析：-需求定义[912.8M]┃┗━━需求挖掘与分析(1)-需求定义(1).flv[912.8M]┣━━第五节:需求挖掘与分析(2)-需求表达[708.6M]┃┣━━1.需求挖掘与分析(2)-需求表达1.flv[467M]┃┣━━2.需求挖掘与分析(2)-需求表达.flv[197M]┃┗━━3.需求挖掘与分析(2)-需求表达.flv[44.7M]┣━━3产品相关电子书[162.2M]┃┣━━[干货分享]网易产品面试大纲.df[331.8K]┃┣━━[重要]腾讯产品经理能力模型产品类别.df[105.6K]┃┣━━《YES！产品经理》.df[3.4M]┃┣━━产品策划-卓越：卓越的互联网产品设计和管理.df[13.4M]┃┣━━产品经理笔试，面试题集锦(1)-20170603.df[467.9K]┃┣━━结网.df[12.7M]┃┣━━高清版金字塔原理.df[9.4M]┃┣━━锦绣蓝图:如何规划流连忘返的网站(第二版).df[41.8M]┃┣━━启示录创建用户喜爱的产品.df[16.5M]┃┣━━产品总监在哪里教你如何写一份合格的产品需求文件？（PRD）.df[445K]┃┣━━每个人都是产品经理.df[45.2M]┃┣━━基于移动和互联网产品实践的产品经理.df[1.5M]┃┗━━掌握需求过程.df[16.9M]┣━━第十一节:产品设计(5)-原型及要求[1.1G]┃┣━━二.产品设计（5）-(1)原型及需求.flv[636.7M]┃┗━━一.产品设计(5)-(1)原型及需求.flv[515.1M]┣━━第一节:解构产品经理[912.2M]┃┣━━解构产品经理(1).flv[462.4M]┃┗━━解构产品经理2.flv[449.8M]┣━━就业指导[534.5M]┃┣━━就业指导(1).m4[515.7M]┃┗━━就业指导(1)1.m4[18.8M]┗━━腾讯课90天实战班，作业点评[6.2G]┣━━实战点评1[1017.7M]┃┗━━实战点评(1)(1).m4[1017.7M]┣━━实战点评3[1.2G]┃┗━━实战点评（3）（1）.m4[1.2G]┣━━实战作业4[1.1G]┃┣━━实战点评(4)(1).m4[846.2M]┃┗━━实战点评(4)(1)1.m4[326.3M]┣━━2实战作业点评[1.3G]┃┣━━实战点评(2)第二节.m4[303.1M]┃┗━━实战点评(2)第一节.m4[986.3M]┗━━项目答辩[1.7G]┗━━项目答辩（1）.m4[1.7G]相关下载点击下载...

2022-04-03 产品运营 5k 双休 产品运营主要做什么

本课程来自微专业系列课程产品经理成长培训营官方网站价格2298元，本课程有点老，但很多内容不过时，产品经理，这些人性是不变的，需要挖掘和分析、市场和竞争产品分析、精益产品设计、精益数据分析、冷启动和增长教您如何成为合格的产品经理。课程包括视频和课件3.3GB底部的课程表和下载地址产品经理成长培训视频随机截图课程目录：微专业：产品经理成长训练营[3.3G]┣━━资料[170.8K]┃┣━━竞品研究文档模板.docx[26.1K]┃┣━━用户调查文档模板.docx.zi[42.5K]┃┗━━作业模板.zi[102.2K]┣━━1.产品经理之道[600.4M]┃┣━━第二节产品经理之道.m4[127.3M]┃┣━━产品经理之道第三节.m4[135.7M]┃┣━━第一节产品经理之道.m4[130.2M]┃┣━━产品之道第四节.m4[75M]┃┗━━分享会.m4[132.1M]┣━━2.需要挖掘和分析[422.7M]┃┣━━洞察用户心理[207.4M]┃┃┣━━用户研究方法[87.8M]┃┃┣━━洞察用户心理.m4[92.4M]┃┃┗━━洞察用户心理2.m4[115M]┃┣━━需要挖掘和分析[127.5M]┃┃┣━━如何分析需求.m4[33.9M]┃┃┣━━如何获得需求.m4[62.2M]┃┃┣━━如何做出需求决策.m4[31.4M]┃┃┗━━AT7]IZPA2@~4H{AVE557V53.g[48K]┃┣━━快速建立用户模型.m4[48.4M]┃┗━━用户研究基本方法.m4[39.4M]┣━━3.市场与竞争产品分析[480M]┃┣━━1竞品分析[262.6M]┃┃┣━━1用户群分析.m4[40.8M]┃┃┣━━2用户构成分析.m4[50.1M]┃┃┣━━3功能分析.m4[47.5M]┃┃┣━━4数据分析.m4[56.9M]┃┃┗━━5竞品分析案例分析.m4[67.1M]┃┗━━2寻找市场切入点[217.4M]┃┣━━1市场分析.m4[32.1M]┃┣━━2相关市场分析.m4[87.1M]┃┗━━3寻找产品定位.m4[98.2M]┣━━4.精益产品设计[284.8M]┃┣━━1设计流程[112.4M]┃┃┣━━1传统的产品设计工艺.m4[63.2M]┃┃┣━━2精益产品设计工艺.m4[49.2M]┃┃┗━━6NE@YL]ZXXW4V%[X_4_DYK5.g[47K]┃┣━━2设计准备[80.9M]┃┃┣━━1需求或解决方案.m4[40M]┃┃┣━━2为谁设计饮用场景？.m4[40.9M]┃┃┗━━NL04]LM0WP2RM3[N{X%)?.g[30.3K]┃┗━━3设计方法[91.5M]┃┣━━1规则设计与功能设计.m4[27.7M]┃┣━━2工艺设计和架构设计.m4[37.8M]┃┣━━3原型设计.m4[26M]┃┗━━C4~SDGU[%`W7IG4XNL7333G.g[40.3K]┣━━5精益数据分析[761.8M]┃┣━━1认识数据--产品经理和数据分析[240.9M]┃┃┣━━1数据的客观性.m4[79.2M]┃┃┣━━2培养面对数据的智慧.m4[85.3M]┃┃┗━━3数据分析中的“误区”.m4[76.4M]┃┣━━2获取数据--产品分析指标和工具[207.7M]┃┃┣━━1网站数据指标.m4[56.6M]┃┃┣━━2移动应用数据指标.m4[61.9M]┃┃┣━━3电子商务数据指标.m4[51.6M]┃┃┗━━4UGC类数据指标.m4[37.7M]┃┣━━3数据分析-产品数据分析框架[196.5M]┃┃┣━━1基本分析方法.m4[61.9M]┃┃┣━━2数据分析框架-AARRR.m4[40.1M]┃┃┣━━3数据分析框架-逻辑分层拆卸和漏斗分析.m4[45.3M]┃┃┗━━4数据会说谎.m4[49.2M]┃┗━━4利用数据-数据驱动产品[116.6M]┃┣━━1数据应用场景.m4[38.7M]┃┣━━2数据驱动产品的方法.m4[37.7M]┃┗━━3如何培养数据分析能力？.m4[40.2M]┗━━6冷启动和高增长[818.6M]┣━━1产品经理的正确操作观[346.8M]┃┣━━1操作的工作内容和质量要求.m4[212.4M]┃┣━━2运营的核心目标.m4[71.6M]┃┣━━3为什么产品经理知道操作.m4[34.4M]┃┗━━4核心要素和基本原则.m4[28.3M]┣━━2通过运营实现产品验证从0到1[131.8M]┃┣━━1冷启动操作策略.m4[35.8M]┃┣━━2扩大种子用户.m4[33.9M]┃┣━━3种子用户操作.m4[27.2M]┃┗━━4MVP的产品验证.m4[35M]┣━━3新媒体运营[178M]┃┣━━1新媒体的价值和目标.m4[30.3M]┃┣━━2建立产品声音渠道.m4[37.2M]┃┣━━3传播与引爆的方法论.m4[44.3M]┃┣━━4、H5创意集锦，刷爆朋友圈.m4[33.1M]┃┗━━5、H5创意集锦在朋友圈下爆炸.m4[33M]┣━━4流量秘密[64M]┃┣━━1常见的渠道.m4[16M]┃┣━━2渠道合作.m4[11.6M]┃┣━━3渠道防作弊.m4[27.7M]┃┗━━4常见的渠道需求.m4[8.6M]┣━━5手把手教你如何让产品长大[98.1M]┃┣━━1产品成长期、成熟期运营策略.m4[30.4M]┃┣━━2管理用户生命周期.m4[35.3M]┃┗━━3实现目标的分解方法.m4[32.4M]相关下载点击下载...

2022-04-03 2B产品经理 p2产品经理

本课程产品经理核心能力培训营官方售价6980元。俗话说，不能让学生升职加薪的高级班都是流氓！这句话也是我们的服务宗旨。对于产品经理来说，核心是知识结构和能力模型。良好的知识结构使人们能够深入思考，不断输出高质量的决策；良好的能力模型使人们能够实施自己的决策，改变现实。全面而核心的知识结构和能力模型是产品经理实现可持续职业成长的基本条件。未经系统培训的认知有很大的局限性，这将阻碍产品经理全面考虑问题。在这种情况下，输出决策可能存在缺陷。同时，完整的知识结构和能力模型可以使您在同质化竞争中脱颖而出。这门课程汇聚了这批牛人的智慧和思想的精华，由多位工作5年以上、来自知名一线企业、有多个大型项目经验、担任团队管理工作的产品大咖组成。本课程有三个阶段，包括所有课件，课程表和下载链接附在文章底部。适合人群的课程：这门课程面向拥有1-3年产品相关工作经验的人群课程目录:产品经理核心能力训练营(完成)[13G]┣━━第二阶段[2.2G]┃┣━━乔布斯组《用户研究》大咖作业点评课(9.1)[270.7M]┃┃┣━━乔布斯组点评课01.m4[227.5M]┃┃┗━━乔布斯组点评课02.m4[43.2M]┃┣━━张小龙组《用户研究》大咖作业点评课(9.1)[150.4M]┃┃┗━━01张小龙组点评课.m4[150.4M]┃┣━━3-7产品规划和用户体验设计作业点评课(9.23)[379.8M]┃┃┣━━作业点评课01.m4[218.3M]┃┃┗━━作业点评课02.m4[161.6M]┃┣━━3-10和《rd写作大咖作业点评课张小龙组(9.29).m4[124.7M]┃┣━━3-11和《rd大咖作业点评课乔布斯组(9.29).m4.m4[206.8M]┃┣━━3-3用户体验和服务蓝图(9.3).m4[184.7M]┃┣━━3-4用户体验设计(9.6).m4[211.9M]┃┣━━3-5原型制作(9.18).m4[197.3M]┃┣━━3-6PRD撰写(9.20).m4[195.1M]┃┣━━3-8敏捷开发(9.24).m4[161.6M]┃┗━━3-9项目管理(9.27).m4[182.6M]┣━━第三阶段[2G]┃┣━━4-24-3《敏捷开发》《项目管理》大咖点评课[421.1M]┃┃┣━━4-2敏捷发展作业点评.m4[245.9M]┃┃┗━━4-3项目管理点评.m4[175.2M]┃┣━━4-10职业规划.m4[182.8M]┃┣━━4-11晋升指导.m4[168.4M]┃┣━━4-1数据分析.m4[153.7M]┃┣━━4-4增长黑客(10.16).m4[155.7M]┃┣━━4-5A／B测试01.m4[175M]┃┣━━4-5A／B测试02.m4[24.5M]┃┣━━4-6数据分析作业点评课01.m4[211M]┃┣━━4-6数据分析作业点评课02.m4[57.7M]┃┣━━4-7PRD撰写.m4[150.1M]┃┣━━4-8产品运营.m4[143.5M]┃┣━━4-9增长黑客《A／B作业作业点评课01.m4[64.2M]┃┣━━4-9增长黑客《A／B作业作业点评课02.m4[114M]┃┣━━4-9增长黑客《A／B作业作业点评课03.m4[24.5M]┃┗━━4-9增长黑客《A／B作业作业点评课04.m4[3.6M]┣━━第一阶段[5.3G]┃┣━━2-10《市场调研》《行业研究》评论课张小龙(8.18)[551.5M]┃┃┣━━01张小龙组点评课.m4[231.9M]┃┃┣━━02张小龙组点评课.m4[101.2M]┃┃┗━━03点评课张小龙组.m4[218.4M]┃┣━━2-12《市场调研》《行业研究》评论课乔布斯组(8.21)[621.5M]┃┃┣━━01乔布斯组点评课.m4[239.2M]┃┃┣━━02乔布斯组点评课.m4[119.3M]┃┃┣━━03乔布斯组点评课03.m4[137.6M]┃┃┗━━04乔布斯组点评课.m4[125.4M]┃┣━━2-14乔布斯组《竞品分析》作业点评课(8.25)[363.3M]┃┃┣━━01作业点评课.m4[188.9M]┃┃┣━━02作业点评课.m4[91.3M]┃┃┗━━03作业点评课.m4[83.1M]┃┣━━2-15张小龙组作业评论课竞品分析(8.25)[163M]┃┃┗━━01张小龙组点评课.m4[163M]┃┣━━2-6乔布斯组《需求分析》和《需求管理》评论课(8.11)[1G]┃┃┣━━01乔布斯组点评课.m4[235.1M]┃┃┣━━02乔布斯组点评课.m4[130.4M]┃┃┣━━03乔布斯组点评课.m4[251.8M]┃┃┣━━04乔布斯组点评课.m4[251.8M]┃┃┗━━05乔布斯组点评课.m4[167.1M]┃┣━━2-7需求分析和需求管理评论课张小龙(8.11)[783.3M]┃┃┣━━张小龙组点评课01.m4[222.6M]┃┃┣━━张小龙组点评课02.m4[158.8M]┃┃┣━━张小龙组点评课03.m4[232.5M]┃┃┗━━张小龙组点评课04.m4[169.4M]┃┣━━2-11用户研究上(8.20).m4[226.5M]┃┣━━2-13用户研究下(8.23).m4[161.6M]┃┣━━2-16产品规划(8.27)）.m4[214.9M]┃┣━━2-17用户体验设计(8.30).m4[214.9M]┃┣━━2-1开班典礼(7.26）.m4[102.4M]┃┣━━2-2需求分析(7.30）.m4[135.2M]┃┣━━2-3需求管理(8.2).m4[158.1M]┃┣━━2-4行业研究(8.6).m4[143M]┃┣━━2-5市场调研(8.9).m4[151.7M]┃┣━━2-8竞品分析上(8.13).m4[192.7M]┃┗━━2-9竞品分析下(8.16).m4[159.4M]┗━━课件作业[3.6G]┣━━测验解析[1.9M]┃┗━━测验解析1期.zi[1.9M]┣━━产品经理干货品经理[1.5G]┃┣━━一百干货店[39.3M]┃┃┣━━幕后有乾坤！12干货教你如何创造心脏背景产品.df[2.9M]┃┃┣━━12干货教你写价值10W的产品文案！一百干货店赠送文章.df[3.5M]┃┃┣━━15干货教你了解优秀的产品设计流程，一百干货店赠送文章.df[9.6M]┃┃┣━━产品运营必须学冷启动案例.df[2.4M]┃┃┗━━竞品分析入门必学20个案例，产品一百干货店.df[20.9M]┃┣━━简历面试[2.7M]┃┃┣━━简历心经.df[1.2M]┃┃┗━━面试心经.df[1.5M]┃┣━━文档模板[658.5K]┃┃┣━━产品需求文件PRD模板.docx[436.4K]┃┃┣━━商业需求文档BRD模板.docx[27.4K]┃┃┣━━市场需求文档MRD模板.doc[99K]┃┃┣━━项目总结报告模板.doc[68.5K]┃┃┗━━需求管理模板.xlx[27.2K]┃┣━━行业报告[1020.7M]┃┃┣━━00后[43.9M]┃┃┃┣━━201800后职业观白皮书-麦当劳.df[13.6M]┃┃┃┣━━20184月份的大学生a行为研究报告-极光大数据.df[3.7M]┃┃┃┣━━2018Z世代购物者的声音IBM商业价值研究所.df[1.1M]┃┃┃┣━━2018大学生消费洞察报告艾瑞咨询.df[2M]┃┃┃┣━━2018腾讯00后研究报告-腾讯社交洞察.df[6.4M]┃┃┃┣━━2018艾瑞咨询.df[12.1M]┃┃┃┣━━中国00后互联网学习行为报告-19页.df[2.8M]┃┃┃┗━━MidData-00后人群洞察.df[2.1M]┃┃┣━━90后[86.5M]┃┃┃┣━━20184月份的大学生a行为研究报告-极光大数据.df[3.7M]┃┃┃┣━━2018第一财经商业数据中心.df[13.7M]┃┃┃┣━━2018洞察95后人群的基本特征和偏好.df[2.3M]┃┃┃┣━━2018Z世代购物者的声音IBM商业价值研究所.df[1.1M]┃┃┃┣━━2018从静安女性地图到青年消费趋势-第一财经商业数据中心.df[3.1M]┃┃┃┣━━2018大学生消费洞察报告艾瑞咨询.df[2M]┃┃┃┣━━201880后90后消费者网购年货调研报告-艾瑞咨询.df[3.4M]┃┃┃┣━━2018年轻人消费新主张-华阳数字营销研究院.df[5.3M]┃┃┃┣━━2018百年青年消费肖像的变化-京东研究院.df[2.1M]┃┃┃┣━━2018天猫国际90后、95后跨境消费洞察报告-第一财经商业数据中心.df[1.6M]┃┃┃┣━━2018中国95后微博营销洞察报告-艾瑞咨询.df[2.5M]┃┃┃┣━━2018千禧一代中国网购消费者的崛起KPMG.df[2.4M]┃┃┃┣━━2018中国千禧一代调查-德勤.df[682.2K]┃┃┃┣━━2018中国千禧一代调查-德勤EN.df[4M]┃┃┃┣━━2018中国年轻人对社交白皮书感兴趣-艾瑞咨询.df[2.7M]┃┃┃┣━━2018艾瑞咨询.df[12.1M]┃┃┃┗━━2018种草一代·95后时尚消费报告-艾瑞咨询.df[23.9M]┃┃┣━━电商[97.7M]┃┃┃┣━━2018618分析报告星图数据.df[1.9M]┃┃┃┣━━2018618研究报告360营销学院.df[1.5M]┃┃┃┣━━2018818.df[3.5M]┃┃┃┣━━2018THEFUTUREOFECFMCGKatar.df[2.5M]┃┃┃┣━━2018品味生活消费趋势分析网易考拉...

2022-04-04 用户需求研究方法 用户管理需求分析

这套课程来自起点学院-B端产品经理核心能力提升班。官网售价999元。学这门课可以很清楚。B端产品经理的知识结构有一套B了解企业建设的工作方法和硬核技能，了解企业产品体系结构设计和演变的原则。课程分为八章：第一章【认知重构】初识B端产品第二章底层知识B互联网底层知识是终端产品必备的第三章【产品设计】如何从零开始设计一个B端产品第四章连续交付如何持续管理和优化B端产品第五章【硬核技能】B端产品经理的硬核技能第六章企业级软件应用架构演变第七章【前沿认知】从另一个角度看企业中台产品的建设第八章【课程总结】知识串烧，B端产品经理的持续增长解决以下问题：B端产品经理.系统学习B端产品建设的方法思路，直接应用于工作实践B端操作/技术其他转学生了解B端产品岗位，打磨基本功，转行求职更准确.(需求分析师、实施顾问、项目经理等)传统IT从业者掌握互联网B端产品建设工作方法，整合行业沉淀，更好地赋予行业应用产品专家/架构师学习企业级软件产品体系结构的设计和演进原则，更好地规划和审视整体业务起点学院-B端产品经理核心能力提升课视频截图学完这样的课程，你就会得到：01清楚B终端产品经理的知识结构-套B端产品建设的工作方法包括企业管理知识、复杂系统设计、专业能力等02套B端产品建设的工作方法-全链路方法涵盖业务诊断分析、需求分析、抽象建模、设计落地。03B端产品经理的硬核技能入门-常规产品经理上的数据埋点，UML建模、数据库等基本硬技能04、企业产品体系结构设计与演变的原则-从单一业务、多元化业务、通用应用架构数据库等必要的基本硬技能到中台产品架构设计演变背后的原则课程目录：B端产品经理核心能力提升课[1.5G]┣━━第0章开学必读[56M]┃┣━━0.0必看！一封来自班主任的信1.g[207.8K]┃┣━━0.0必看！一封来自班主任的信2.g[189.1K]┃┣━━0.1制定你的学习计划.g[49K]┃┣━━0.2学习B端产品经理，你能收获什么？_B提高端产品经理的核心能力.MP4[29.6M]┃┣━━0.3学习B端产品经理，你能收获什么？1.g[191.1K]┃┣━━0.3学习B端产品经理，你可以收获什么？2.g[195.6K]┃┣━━0.4这里有一个待你的预览任务.g[72.9K]┃┗━━0.5起点学院B端产品经理信息包.zi[25.5M]┣━━第一章【认知重构】初识B端产品[95M]┃┣━━1.0导读.g[110.2K]┃┣━━1.1什么是B端产品？_B提高端产品经理的核心能力.MP4[30.6M]┃┣━━1.2选择B端产品方向的三个原因_B提高端产品经理的核心能力.MP4[25.8M]┃┣━━1.3B终端产品经理的工作职责和能力模型_B提高端产品经理的核心能力.MP4[38.1M]┃┣━━1.4延展资料.g[44.2K]┃┣━━1.5小结.g[123.8K]┃┣━━1.6试卷1.g[85.6K]┃┗━━1.6试卷2.g[95.5K]┣━━第二章底层知识B端产品必备的互联网底层知识[171.6M]┃┣━━2.0导读.g[145.5K]┃┣━━2.1从传统IT时代到现在，产品经理的角色发生了变化_B提高端产品经理的核心能力.MP4[29.5M]┃┣━━2.2互联网产业的产品方向_B提高端产品经理的核心能力.MP4[63.3M]┃┣━━2.3B端产品领域的产品方向_B提高端产品经理的核心能力.MP4[41.4M]┃┣━━2.4不同的利润模式和产品需求，如佣金佣金佣金_B提高端产品经理的核心能力.MP4[36.8M]┃┣━━2.5延展资料.g[52.9K]┃┣━━2.6小结.g[141.1K]┃┣━━2.7试卷1.g[86.5K]┃┗━━2.7试卷2.g[91.9K]┣━━第三章【产品设计】如何从零开始设计一个B端产品[497.7M]┃┣━━3.0导读1.g[251K]┃┣━━3.0导读2.g[147.5K]┃┣━━3.1B端产品的整体建设过程_B端产品经理核心能力提升课.MP4[46.6M]┃┣━━3.10B终端产品设计权限设计_B提高端产品经理的核心能力.MP4[67.1M]┃┣━━3.11延展资料.g[121.3K]┃┣━━3.12小结1.g[180.6K]┃┣━━3.12小结2.g[144.8K]┃┣━━3.12小结3.g[109.9K]┃┣━━3.13试卷1.g[141K]┃┣━━3.13试卷2.g[134K]┃┣━━3.13试卷3.g[128.2K]┃┣━━3.14实战作业.g[300.8K]┃┣━━3.2B端产品设计业务研究的流程和方法_B提高端产品经理的核心能力.MP4[48.9M]┃┣━━3.3B端产品设计之业务分析框架_B提高端产品经理的核心能力.MP4[28.7M]┃┣━━3.4实例分析:电子商务公司渠道分销产品如何进行业务研究_B提高端产品经理的核心能力.MP4[25.7M]┃┣━━3.5B端产品设计总体方案设计_B提高端产品经理的核心能力.MP4[33.2M]┃┣━━3.5.1试卷1.g[127.8K]┃┣━━3.5.1试卷2.g[121.2K]┃┣━━3.6B端产品设计业务建模_B提高端产品经理的核心能力.MP4[74.8M]┃┣━━3.7B端产品设计的角色和工艺设计_B提高端产品经理的核心能力.MP4[41.2M]┃┣━━3.8B产品设计的交互设计_B提高端产品经理的核心能力.MP4[76.9M]┃┗━━3.9B端产品设计报告设计_B提高端产品经理的核心能力.MP4[52.9M]┣━━第四章连续交付如何持续管理和优化B端产品[193.4M]┃┣━━4.0导读.g[120K]┃┣━━4.1B端产品需求管理_B提高端产品经理的核心能力.MP4[84.4M]┃┣━━4.2B终端产品的迭代管理_B提高端产品经理的核心能力.MP4[34.7M]┃┣━━4.3B端产品的项目管理方法_B端产品经理核心能力提升课.MP4[29.9M]┃┣━━4.4B端产品设计的运营管理_B提高端产品经理的核心能力.MP4[43.3M]┃┣━━4.5延展资料.g[75.6K]┃┣━━4.6小结1.g[183K]┃┣━━4.6小结2.g[158.9K]┃┣━━4.6小结3.g[122.3K]┃┣━━4.7试卷1.g[127.8K]┃┣━━4.7试卷2.g[166.1K]┃┗━━4.7试卷3.g[139.7K]┣━━第五章【硬核技能】B端产品经理的硬核技能[185.8M]┃┣━━5.0导读.g[154.7K]┃┣━━5.1B数据埋点方法和工具_B提高端产品经理的核心能力.MP4[33.1M]┃┣━━5.2B终端产品经理的基本功UML建模_B提高端产品经理的核心能力.MP4[38.1M]┃┣━━5.3B端产品经理必备的技术知识_B提高端产品经理的核心能力.MP4[46.3M]┃┣━━5.3.1试卷1.g[127.6K]┃┣━━5.3.1试卷2.g[150.7K]┃┣━━5.4数据库与SQL必知必会_B提高端产品经理的核心能力.MP4[32.1M]┃┣━━5.5数据分析_B提高端产品经理的核心能力.MP4[13.7M]┃┣━━5.6产品文档_B提高端产品经理的核心能力.MP4[21.6M]┃┣━━5.7延展资料.g[103.4K]┃┣━━5.8小结1.g[116.3K]┃┣━━5.8小结2.g[223.4K]┃┗━━5.9试卷.g[118.6K]┣━━第六章企业级软件应用架构演变[141.6M]┃┣━━6.0导读.g[158.5K]┃┣━━6.1传统企业应用架构的演变_B提高端产品经理的核心能力.MP4[50.7M]┃┣━━6.2多元化业务带来的应用架构演变_B提高端产品经理的核心能力.MP4[44.2M]┃┣━━6.3企业通用应用架构设计落地_B提高端产品经理的核心能力.MP4[45.2M]┃┣━━6.4延展资料.g[52.3K]┃┣━━6.5小结1.g[173.3K]┃┣━━6.5小结2.g[270.3K]┃┣━━6.5小结3.g[139.9K]┃┣━━6.5小结4.g[148.2K]┃┣━━6.6试卷1.g[163.3K]┃┣━━6.6试卷2.g[170.5K]┃┗━━6.7实战作业.g[294.7K]┣━━第七章【前沿认知】从另一个角度看企业中台产品建设[122.5M]┃┣━━7.0导读.g[115.8K]┃┣━━7.1中台建设的四个方向_B提高端产品经理的核心能力.MP4[30.7M]┃┣━━7.2中台建设基于抽象复用的视角_B提高端产品经理的核心能力.MP4[38.3M]┃┣━━7.3中台建设以架构合理性为基础_B提高端产品经理的核心能力.MP4[21.5M]┃┣━━7.4从业务统一管理的角度构建中台_B提高端产品经理的核心能力.MP4[31.4M]┃┣━━7.5延展资料.g[72.5K]┃┣━━7.6小结.g[159.6K]┃┣━━7.7试卷1.g[171.6K]┃┗━━7.7试卷2.g[140.7K]┣━━第八章【课程总结】知识串烧，B端产品经理的持续增长[73.6M]┃┣━━8.0导读.g[183.5K]┃┣━━8.1知识串烧_B提高端产品经理的核心能力.MP4[53.2M]┃┣━━8.2B如何继续学习端产品经理？_B提高端产品经理的核心能力.MP4[19.9M]┃┣━━8.3延展资料.g[52.8K]┃┣━━8.4小结.g[117.2K]┃┗━━8.5试卷.g[118.2K]相关下载点击下载...

2022-04-04 核心能力 平板 核心能力名词解释

这套课程由布棉老师讲授:产品经理高级班官网售价899元课程分为四个模块：建立整体产品观，提高团队效率，对高级产品经理的期望：看方向，了解管理。接管项目发现根本问题，中长期产品规划，分析新业务的可行性，探索产品方向阶段用户研究、产品市场、产品早期运营规划、互联网公司项目管理开放高质量启动，通过各种合作机制有效管理、项目分阶段总结，通过沟通始终关注团队成员，帮助员工定制发展计划，让团队成员高效不困惑，只有团队授权。适合人群：3、渴望晋升转型的产品经理2、2-5年资深产品经理1、中小团队产品负责人课程包括视频dfdoc文档一共6.48G，文章底部有课程目录和下载链接。当你经过两三年的实践锻炼，成长为一名优秀的产品经理，你的特殊能力做得很好，此时，将从个人战斗，到团队战斗，一般会带一个小团队，推广离线项目，此时，是P3负责专项工作的阶段P2产品经理经理和进入P3产品经理级别面临的问题有哪些变化？作为P3水平的产品经理，随着能力和水平的提高，自然要承担相应的责任，有能力匹配相应水平的模式。当你是一名产品实习生、产品助理或开始的产品经理时，你最需要的能力是执行，能够胜任产品的功能设计和迭代，并做好基础工作。随着能力和经验的提高，合格的产品经理将开始负责产品，即P2产品经理级别的责任。那么P3产品经理需要掌握什么能力？这也是课程中要告诉你的。课程目录:产品经理高级课程(完成)【】08.【毕业设计】01.课程结语...

2022-04-02 p2产品经理 产品经理p1p2是什么

该课程来自邱岳先生（他曾是阿里巴巴的产品经理。在任职期间，他参与并负责各种大型内部产品的设计和规划。他不仅有数千万用户量产品线的实践经验，还有长周期的大型项目管理经验。）讲座的极客产品经理培训营已成为产品经理的官方网站，价格为1699元，具有全局观，了解用户，并能取得结果。课程包括：了解产品经理、产品思维和产品意识、解决方案设计、业务流程和产品文档、需求评估和产品发布、项目管理、数据分析和课件数据。适合人群：迷茫，没有方向，缺乏经验，找不到进入职业道路的毕业生生长缓慢，基础薄弱，野路子，无竞争力0-3年产品小白互联网行业从业人员，如运营、开发、营销、数据分析等客服、财务、人事、银行柜员等。想转行到互联网行业文章底部有课程目录和下载链接。极客产品经理训练营视频截图课程目录:【结束】极客产品经理培训营├第04章：业务流程及产品文档01业务流程和产品文档·第一讲(第一部分).m402业务流程和产品文档·第一讲(第二部分).m403业务流程和产品文档·第二讲(第一部分).m404业务流程和产品文档·第二讲(第二部分).m405业务流程和产品文档·第二讲(第三部分).m406业务流程和产品文档·第三讲(第一部分).m407业务流程和产品文档·第三讲(第二部分).m408业务流程和产品文档·第三讲(第三部分).m409业务流程和产品文档·第四讲（第一部分）.m410业务流程和产品文档·第四讲(第二部分).m4产品经理-第四章第一讲-业务流程和产品文档.df产品经理-第四章第三讲-绘制流程图.df产品经理-第四章第二讲-用例文档.df产品经理-第四章第四讲-业务结构和概念模型.df├第05章:需求评估和产品发布5.1.m45.2.m45.3.m4产品经理-第五章-需求评审.df├第06章：项目管理6.1.m46.2.m4产品经理-第六章-项目管理.df├第08章：数据分析产品经理训练营-数据分析·概述(第01部分)-.m4产品经理训练营-数据分析·概述(第02部分).m4产品经理训练营-数据分析·概述(第03部分).m4产品经理训练营-数据分析·概述(第04部分).m4产品经理训练营-数据分析·流量产品分析逻辑(第01部分).m4产品经理训练营-数据分析·流量产品分析逻辑(第02部分).m4产品经理训练营-数据分析·流量产品分析逻辑(第03部分).m4产品经理训练营-数据分析·用户数据(第01部分).m4产品经理训练营-数据分析·用户数据(第02部分).m4├第一章:认识产品经理1-1.认识产品经理·什么是产品经理？.m41-1.认识产品经理·什么是产品经理？_tm.m41-2.认识产品经理·产品经理能力模型.m4├第二章:产品思维和产品意识2-1产品思维和产品意识(上)(水印).m42-1.产品思维和产品意识·产品思维(上).df2-2.产品思维和产品意识·产品思维(中).m42-2.产品思维和产品意识·产品思维(中).df3产品思维和产品意识(下)-第一部分.m44产品思维和产品意识(下)-第二部分.m4├第三章:解决方案设计1解决方案设计(第一部分).m42解决方案设计(第二部分).m43解决方案设计(第三部分).m4├课件1-1.认识产品经理·什么是产品经理？.df1-2.认识产品经理·产品经理能力模型.df2-1.产品思维和产品意识·产品思维(上).df2-2.产品思维和产品意识·产品思维(中).df3产品经理-第三章.df基本知识文档产品经理.docx相关下载点击下载...

2022-04-04

本套课程由幕思城创始人火星老师主讲的经理班，课程6.0官网售价7800元课程是针对淘宝天猫打造的运营课程，课程分为7大篇章：1、盈利店铺原理：（店铺盈利原理、真实的案例、真实的淘宝）2、盈利产品管理：（蓝海行业选择、盈利产品选择、完整产品策划、主图设计思路、详情设计思路、主图视频剪辑、店铺基础数据获取）3、盈利流量管理：（流量的规划、免费流量管理、优化预动作、增加曝光、听过转化率、学习竞争对手拉升手淘搜索、付费流量直通车基础到实战后台操作、直通车的权重做到10分提高销量、钻展实操推广步骤、付费流量管理超级推荐实操）4、盈利爆款管理（包括的打造实际把控、爆款的生命周期管理、爆款引流阶段规划、包括暴毙风险的防范）5、盈利顾客管理：（老顾客重要性、顾客获取管理、顾客维护管理、顾客变现管理、如何把老顾客加到微信去、在微信里让老顾客购买）6、盈利困境管理：（流量类困境管理、产品类困境管理、其他类困境管理）7、盈利困境管理：（被中差评怎么办？、困难中差评30天处理法、中差评处理技巧、恶意差评怎么投诉、中差评解释）2021年9月22日更新了幕思城:经理班课程9.0，课程一共五个阶段：开店实操、产品货源、产品内功、推广引流、案例回顾等课程目录详情文章底部。2021年5月14日更新了幕思城:经理班课程7.0和8.0，目前8.0还在更新中，后续包更新至完结。幕思城:经理班课程7.0课程内容：盈利店铺原理、店铺用户运营UGC内容、盈利管理、淘内免费流量、玩转内容营销微淘篇、盈利流量管理免费流量、直通车、钻展、视觉设计思路、3不学会搜搜轻松提升免费流量等共18个章节已完结。幕思城:经理班课程8.0课程内容：店铺原理原理、启动、产品选品、寻找真实货源、产品内功打造、产品试推优化、推荐流量提升等共九个章节目前更新中。课程目录和下载链接在文章底部。幕思城:经理班视频截图课程目录：幕思城9.0班课程├第一阶段开店实操1.个人店铺如何入驻开店-幕思城10.新手掌柜常见问题-幕思城11.开店实操总结.-幕思城2.企业店铺如何入驻开店-幕思城3.认识卖家千牛工作台-电脑端-幕思城4.认识卖家千牛工作台-手机端-幕思城5.新店后台设置完善-幕思城6.产品上架流程-幕思城7.店铺发货流程-幕思城8.淘宝常见名词解释-幕思城9.防骗知识-幕思城├第三阶段产品内功1.第一小节产品内功1.产品内功前言-幕思城10.产品内功总结-幕思城11.生意参谋基础应用-电脑端-幕思城12.生意参谋基础应用-手机端-幕思城2.上架后的调整-幕思城3.标题入门-幕思城4.怎么做标题-幕思城5.主图详情简单修改-幕思城6.产品怎么定价-幕思城7.定价工具的使用-幕思城8.做基础销量的方法-幕思城9.做攻心评价的方法-幕思城├第二阶段产品货源1.第一小节选品基础1.1为什么要选品-幕思城1.2常见蓝海产品类型-幕思城1.3选品的几项指标-幕思城1.4选品步骤和实操-上-幕思城1.5选品步骤和实操-下-幕思城1.6选品基础总结-幕思城2.第二小节选款方法2.1标品和非标品的区别-幕思城2.2选款思路梳理-幕思城2.3标品选款-幕思城2.4非标品选款-幕思城2.5选款总结-幕思城3.第三小节寻找货源3.11688找货源-幕思城3.2拼多多找货源-幕思城3.3其他平台找货源-幕思城3.4找货源总结-幕思城4.第四小节选品进阶4.1查词筛选-幕思城4.2批量挑选蓝海行业-幕思城4.3飙升词挖掘选品-幕思城4.4用蓝海找蓝海-幕思城4.5抖音选品-幕思城4.6选品课程补充-关键词判断-幕思城4.7选产品找货源总结-幕思城4.8不同类型产品打造思路-幕思城├第五阶段案例回顾5.1案例回顾-幕思城5.2案例回顾-幕思城├第四阶段推广引流1.第一小节直通车基础认知4.1.1.10直通车基础总结-幕思城4.1.1.1直通车前言.-幕思城4.1.1.2直通车名词解释-幕思城4.1.1.3直通车后台认知-上-幕思城4.1.1.4直通车后台认知-下-幕思城4.1.1.5计划创建前的基础认知-上-幕思城4.1.1.6计划创建前的基础认知-中-幕思城4.1.1.7计划创建前的基础认知-下-幕思城4.1.1.8标准计划怎么创建-幕思城4.1.1.9智能计划怎么创建-幕思城2.第二小节直通车前期引流4.1.2.1测款前言-幕思城4.1.2.2智能计划测款-幕思城4.1.2.3标准计划测款-幕思城4.1.2.4测款总结-幕思城4.1.2.5直通车测图-幕思城3.第三小节直通车中期优化3.4直通车养权重-下-幕思城4.1.3.1直通车测人群-人群是什么-幕思城4.1.3.2直通车测人群-怎么测-幕思城4.1.3.3直通车养权重-上-幕思城4.第四小节直通车后期拉升4.1直通车测人群-人群是什么-幕思城4.2直通车测人群-怎么测-幕思城5.第五小节超级推荐基础篇5.1超级推荐是什么-幕思城5.2超级推荐计划结构-幕思城5.3商品推广解析-爆款拉新-幕思城5.4商品推广解析-新品推广-幕思城5.5商品推广解析-自定义-幕思城6.第六小节超级推荐应用篇6.1.超级推荐的运用-测款-幕思城6.2超级推荐的运用-引流推广-幕思城6.3超级推荐总结-幕思城7.第七小节经理班9.0总结7.1经理班9.0课程总结-幕思城经幕思城8.0班课程第十章TOP卖家为你解析行业成功案例九章店铺稳定提升【筹备中】第一章店铺盈利原理第七章搜索流量提升第三章盈利产品选择第二章盈利店铺启动第五章产品内功打造第八章推荐流量提升第六章产品试推优化第四章寻找真实货源【筹备中】幕思城7.0课班课程第一章盈利店铺原理第七章盈利困境管理第三章店铺用户运营（UGC内容）mdahmdah评价买家秀第三章盈利产品管理第三章盈利产品管理mdahmdah淘商机第二章盈利店铺规划第五章盈利爆款管理第六章盈利顾客管理第六章盈利顾客管理-淘宝群第四章淘内免费流量：手淘推荐第四章玩转内容营销：微淘篇第四章盈利流量管理：免费流量第四章盈利流量管理：直通车第四章盈利流量管理：超级推荐第四章盈利流量管理：钻展第四章：3步学会搜索，轻松提升免费流量经理班直播回放汇总视觉设计思路幕思城6.0：经理班课程【94.6G】第二章盈利店铺规划2020-08-251.1选行业常见误区-幕思城.m42.2如何选择竞争小的蓝海行业-幕思城.m42.1前提：需要满足的条件-幕思城.m41.2盈利行业案例解析-幕思城.m42.3如何选择转化率高的蓝海行业-幕思城.m42.4如何挖掘全部数据满足的神类目-幕思城.m42.5如何从飙升词里面寻找风口的行业-幕思城.m42.6其他选择行业的方法盘点-幕思城.m42.7没钱的话哪些项目可以赚到启动资金-幕思城.m42.9如何快速验证选的行业到底能不能做好-幕思城.m42.8如何筛选最终要从事的行业-幕思城.m42.8如何筛选最终要从事的行业-幕思城_1.m43.2店铺发展规划之盈利模式设计-幕思城.m43.1店铺取名技巧及商标注册流程-幕思城.m43.3店铺如何升级定位来提高利润-幕思城.m4第六章盈利顾客管理1.1老顾客的重要性-幕思城.m41.2.老顾客转介绍的重要性-幕思城.m41.3.如何才能让老顾客转介绍-幕思城.m42.1.如何把老顾客加到微信去-幕思城.m43.1.微信里面如何维护老顾客.m44.1.如何在微信里面让老顾客购买.m44.1.如何在微信里面让老顾客购买-幕思城.m4第三章盈利产品管理2020-08-2517.盈利产品打造-成功盈利类目店铺案例解析-幕思城.m48.盈利产品选择-从本店产品选-幕思城.m44.第四小节：店铺用户运营（UGC内容）mdahmdah评价买家秀1.为什么你的评价打动不了消费者.m411.洋淘买家秀私域运用-幕思城.m410.洋淘买家秀征集活动创建-幕思城.m42.掌握这几点轻松做出高转化评价-幕思城.m44.评价排序规则-避免自己踩坑-幕思城.m43.这几个方法可以让宝贝评价不断-幕思城.m45.评价标签规则-搭建评价通道-幕思城.m46.评价投诉规则-以备不时之需-幕思城.m47.买家秀官方收录要求-幕思城.m48.洋淘买家秀操作介绍-幕思城.m49.洋淘买家秀加精置顶操作-幕思城.m41.盈利产品矩阵-前言-幕思城.m42.盈利产品矩阵-需求和平台规则-幕思城.m43.盈利产品矩阵-什么是产品矩阵-幕思城.m44.盈利产品矩阵-矩阵有哪些好处-幕思城.m45.盈利产品矩阵-产品矩阵的组成-幕思城.m46.盈利产品矩阵-矩阵的发展趋势-幕思城.m47.盈利产品选择-前言-幕思城.m49.盈利产品选择-从批发市场选-幕思城.m410.盈利产品选择-从淘宝搜索选-幕思城.m411.盈利产品选择-从抖音选款-幕思城.m412.盈利产品选择-从小红书选款-幕思城.m413.盈利产品选择-选产品方向梳理.m414.盈利产品选择-测试产品.m416.盈利产品打造-完整产品.m418.盈利产品打造-洞察竞品卖点提炼核心指标.m419.盈利产品打造-轻松打造高点击率产品主图.m420.盈利产品打造-剖析如何提升高转化率技巧-高转化单品打造方法.m421.盈利产品打造-新品优化.m422.盈利产品打造-剖析如何提升高转化率技巧-消费者购物路径解析.m423.盈利产品打造-老品优化.m4第四章盈利流量管理：标题优化1.学前知识：Excel常见使用-幕思城.m412.标题优化的误区以及条件-幕思城.m411.视觉与标题之间的关系-幕思城.m410.宝贝标题组合-幕思城.m413.标题优化准备期mdahmdah标题分析路径-幕思城.m414.新品期标题优化-幕思城.m416.选蓝海词的方法和注意事项-幕思城.m415.宝贝中后期优化操作-幕思城.m42.为什么要优化产品标题-幕思城.m44.标题组合公式与关键词类型-幕思城.m45.产品精准关键词与其他关键词-幕思城.m43.新品做标题中的常见误区-幕思城.m46.关键词查询的方法mdahmdah市场洞察-幕思城.m47.关键词查询的方法mdahmdah将军令-幕思城.m48.关键词查询的方法mdahmdah盈利助手-幕思城.m49.筛选产品精准关键词（去重、筛选、验证）-幕思城.m4第四章：盈利流量管理-达人推广2020.08.281.达人推广是什么-幕思城.m42.达人推广能够达到什么效果-幕思城.m43.达人推广需要什么条件-幕思城.m45.推广前的准备工作-幕思城.m46.站内达人广场如何找达人-幕思城.m47.站内热门话题贴找达人-幕思城.m48.站外星图平台如何找达人-幕思城.m49.通过飞瓜数据分析达人带货能力及成本-幕思城.m44.什么产品适合达人推广-幕思城.m4经理班直播回放汇总2020.04.14-子鹏《自我分享最新7天打造爆款框架》.xmid打造爆款的流程.g2019年10月课程回放合集2019.10.10-涂涂《选款和测款》-幕思城.m42019.10.08-卓伦《超级推荐-自定义推广》-幕思城.m42019.10.15-行者《用ldquo提前单rdquo实现新品弯道超车》-幕思城.m42019.10.23-行者《双十一预热期必做的五件事》-幕思城.m42019.10.29-行者《双十一执行和价保》-幕思城.m42019.10.22-梦黎《提升流量第一步：选品》-幕思城.m42019.10.17-小淘《高潜力产品内功打造思路》-幕思城.m42019.10.31-涂涂《新品组合找词做好标题》-幕思城.m42019年11月课程回放合集2019.11.05-子鹏《超级推荐如何高效拉新》-幕思城.m42019.11.21-卓伦《双十一报名规则》-幕思城.m42019.11.08-行者《解决小卖家痛点一：货源+资金》-幕思城.m42019.11.12-卓伦《大促后店铺的注意事项和运营规划》-幕思城.m42019.11.15-行者《直播运营开篇》-幕思城.m42019.11.26-阳帆《结合大促活动的淘宝客玩法》-幕思城.m42019.11.19-涂涂《新品如何优化标题》-幕思城.m42019.11.28-行者《选好主播，卖好货》-幕思城.m42019年12月课程回放合集2019.12.04-子鹏《双12前如何高效拉新引爆双12当天》-幕思城.m42019.12.05-微湉《新品起款操作》-幕思城.m42019.12.10-子鹏《不为人知的超级推荐玩法》-幕思城.m42019.12.25-行者《2020年直通车全新功能大剧透》-幕思城.m42019.12.19-卓伦《做好产品衔接，破局2020年》-幕思城.m42019.12.17-阳帆《淘宝客营销团长增量推广玩法》-幕思城.m42019.12.31-行者《十大类目直通车消费者运营案例分析》-幕思城.m42019.12.27-行者《2020年直通车全新功能大剧透之二》-幕思城.m42019年2~7月课程回放合集2019.04.04-微湉《新手开店三部曲-上架》-幕思城.m42019.04.11-猫猫-《直通车基础概念》-幕思城.m42019.2.27-涂涂《小卖家如何快速找到低竞争蓝海市场》-幕思城.m42019.04.10-微湉-《你需要了解的起款方式和流程》-幕思城.m42019.2.21-卓伦-《2019春节后店铺如何快速起步》-幕思城.m42019.3.21-行者《店铺核心权重详解》-幕思城.m42019.2.28-小淘-《2019年如何通过数据打造盈利店铺》-幕思城.m42019.3.14-阳帆-《产品标签打标流程及维护策略》-幕思城.m42019.3.26-卓伦《轻松搞定测款》-幕思城.m42019.3.19-微湉《新手开店三部曲》-幕思城.m42019.3.5-奇兵-《新版生意参谋市场洞察》-幕思城.m42019.3.12-行者-《怎么搭配促成间接成交》-幕思城.m42019.3.28-微湉-《新手开店三部曲-定价》-幕思城.m42019.3.7-猫猫-《快速测出爆款的两个方式》-幕思城.m42019.4.12-阳帆-《直通车测款讲解与实操》-幕思城.m42019.4.18-阳帆《分析报表优化和后期调整》-幕思城.m42019.4.15-猫猫-《直通车测图讲解与实操》-幕思城.m42019.4.23-行者《客户运营平台》-幕思城.m42019.4.25-行者《店内流量布局》-幕思城.m42019.5.28-行者《解决6个问，销量翻三倍-下集》-幕思城.m42019.4.30-阳帆《店铺产品规划和流程梳理》-幕思城.m42019.6.11-微湉《淘金币》-幕思城.m42019.5.23-行者《解决6个问，销量翻三倍-上集》-幕思城.m42019.6.20-猫猫-《新品快速破零的7大技巧》-幕思城.m42019.6.13-阳帆《淘宝客推广使用方法及其技巧》-幕思城.m42019.6.18-微湉-《销量明星+爆款维护》-幕思城.m42019.6.25-行者《腰部以上-店铺运营节奏》-幕思城.m42019.6.27-卓伦《寻找低成本冲钻货源》-幕思城.m42019.6.6-行者《中层卖家-店铺运营节奏》-幕思城.m42019.6.4-行者《新店早期-店铺运营节奏》-幕思城.m42019.7.12-行者《落地页策划》-幕思城.m42019.7.16-微湉-《标品怎么选款》-幕思城.m42019.7.19-微湉-《现场答疑和店铺诊断》-幕思城.m42019.7.2-子鹏《7-8月淡季直通车的核心玩法》-幕思城.m42019.7.25-子鹏《轻松搞定手淘首页流量（上）》-幕思城.m42019.7.23-行者-《落地页优化》-幕思城.m42019.7.9-猫猫《天天特价引爆销量与流量的技巧》-幕思城.m42019.7.5-行者《如何做好客单UV利润核算》-幕思城.m42019.7.30-子鹏《轻松搞定手淘首页流量（中）》-幕思城.m42019年8月课程回放合集2019.8.1-微湉-《手淘首页流量分析》-幕思城.m42019.8.13-子鹏-《轻松搞定手淘首页流量（下）》-幕思城.m42019.8.15-子鹏-《手把手教你精细化管理直通车质量得分》-幕思城.m42019.8.20-卓伦-《超级推荐单品推广玩法》-幕思城.m42019.8.22-子鹏-《直通车人群标签精准打造和扭转》-幕思城.m42019.8.29-微湉-《直搜结合打爆手淘首页》-幕思城.m42019.8.27-行者-《直通车另类养权玩法》-幕思城.m42019.8.8-行者-《搜索排序的优化和应对》-幕思城.m42019.8.7-行者-《权重的基本原理和算法》-幕思城.m42019年9月课程回放合集2019.9.3-子鹏《直通车人群标签精准打造和扭转（实操篇）》-幕思城.m42019.9.10-微湉《双11报名和准备》-幕思城.m42019.9.12-行者《细致解剖竞品的操作策略》-幕思城.m42019.9.17-阳帆《淘宝客推广注意事项以及淘礼金》-幕思城.m42019.9.19-子鹏《旺季来临如何分析店铺数据》-幕思城.m42019.9.24-微湉《对手分析和操作计划表》-幕思城.m42019.9.26-行者《看懂三张数据图，助力店铺二脉通》-幕思城.m42019.9.5-行者《直通车人群规则升级的新动向》-幕思城.m42020年10月爆款实操班-选蓝海行业产品2020.10.17-卓伦《确定选品目标》-幕思城.m42020.10.16-卓伦《开营+了解类目》-幕思城.m42020.10.18-卓伦《实操选品》-幕思城.m42020年10月课程回放合集2020.10.15-子鹏《做好店铺产品和流量布局》-幕思城.m42020.10.14-子鹏《明确双十一活动规则玩法》-幕思城.m42020年1月课程回放合集2020.1.9-子鹏《年后店铺如何快速抢占流量赛道》-幕思城.m42020.1.16-小淘《超级推荐最有效的三大核心实战技巧之三-低价引流》-幕思城.m42020.1.14-小淘《超级推荐最有效的三大核心实战技巧之二---人群收割》-幕思城.m42020.1.2-梦黎《2020年选款方法讲解》-幕思城.m42020.1.8-小淘《超级推荐最有效的三大核心实战技巧》-幕思城.m42020年2月课程回放合集2020.2.11-子鹏《年后店铺起步三核心》-幕思城.m42020.2.13-青峰《新手卖家如何快速选出行业的实操讲解》-幕思城.m42020.2.18-小淘《提升主图点击率的实战技巧》-幕思城.m42020.2.20-阳帆《疫情期间淘宝客推广技巧》-幕思城.m42020.2.25-梦黎《微淘实战篇：如何快速玩转微淘》-幕思城.m42020.2.27-梦黎《微淘实战篇：微淘发布技巧-店铺上新》-幕思城.m42020年3月课程回放合集2020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(3).m4.aiduyu.dowloadig2020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(2).m4.aiduyu.dowloadig2020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(1).m4.aiduyu.dowloadig2020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(6).m4.aiduyu.dowloadig2020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(4).m4.aiduyu.dowloadig2020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(5).m4.aiduyu.dowloadig2020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(2).m42020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(3).m42020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(5).m42020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(4).m42020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(1).m42020.3.19-阳帆《数据化运营：竞品打造思路解析》-幕思城(6).m42020年4月份课程回放2020-04-09-梦黎-《布局好一年的微淘内容》-幕思城.m4.aiduyu.dowloadig2020.04.07--阳帆-《数据化运营：竞品打造实操》-幕思城.m4.aiduyu.dowloadig2020.04.23-行者《延伸客户的价值链：关联产品的布局与营销》-幕思城.m4.aiduyu.dowloadig2020.4.14-子鹏《自我分享最新7天打造爆款框架》-幕思城.m4.aiduyu.dowloadig2020.04.21-行者-《千里之行始于足下，如何做好产品布局》-幕思城.m4.aiduyu.dowloadig2020.4.2-青峰-《选产品实战篇：如何运用关键词ldquo神器rdquo挖掘潜在蓝海产品》-幕思城.m4.aiduyu.dowloadig2020.4.28-子鹏《简单玩转超级推荐活动推广》-幕思城.m4.aiduyu.dowloadig2020-04-09-梦黎-《布局好一年的微淘内容》-幕思城.m42020.04.21-行者-《千里之行始于足下，如何做好产品布局》-幕思城.m42020.04.07--阳帆-《数据化运营：竞品打造实操》-幕思城.m42020.04.23-行者《延伸客户的价值链：关联产品的布局与营销》-幕思城.m42020.4.14-子鹏《自我分享最新7天打造爆款框架》-幕思城.m42020.4.2-青峰-《选产品实战篇：如何运用关键词ldquo神器rdquo挖掘潜在蓝海产品》-幕思城.m42020.4.28-子鹏《简单玩转超级推荐活动推广》-幕思城.m42020年5月份课程回放2020.5.12-行者《决战618内容推广怎么玩》-幕思城.m4.2020.5.21-行者《天猫618超级晚营销方案分享》-幕思城.m4.2020.5.26-行者《电商主播一点通，赋能迎战618》-幕思城.m4.2020.5.19-阳帆《超级推荐流量收割玩法（下）》-幕思城.m4.2020.5.14-阳帆《超级推荐流量收割玩法（上）》-幕思城.m4.2020.5.28-阳帆《淘宝客营销计划专题》-幕思城.m4.2020.5.7-青峰《选产品实战篇-如何用抖音挖掘蓝海产品》-幕思城.m4.2020.5.12-行者《决战618内容推广怎么玩》-幕思城.m42020.5.14-阳帆《超级推荐流量收割玩法（上）》-幕思城.m42020.5.19-阳帆《超级推荐流量收割玩法（下）》-幕思城.m42020.5.21-行者《天猫618超级晚营销方案分享》-幕思城.m42020.5.26-行者《电商主播一点通，赋能迎战618》-幕思城.m42020.5.28-阳帆《淘宝客营销计划专题》-幕思城.m42020.5.7-青峰《选产品实战篇-如何用抖音挖掘蓝海产品》-幕思城.m42020年6月课程回放合集2020.6.4-青峰《手把手带你找货源》-幕思城.m4.2020.6.2-子鹏《做好这三点，何愁大促没流量》-幕思城.m4.2020.6.11-梦黎《618淘宝直播整体节奏玩法方向》-幕思城.m42020.6.17-小淘《直通车选词方法》-幕思城.m42020.6.18-梦黎《直通车精选人群玩法技巧》-幕思城.m42020.6.2-子鹏《做好这三点，何愁大促没流量》-幕思城.m42020.6.23-阳帆《抖音小黄车如何上传淘客产品》-幕思城.m42020.6.4-青峰《手把手带你找货源》-幕思城.m42020年7月课程回放合集2020.7.2-子鹏《直通车实操系列：深入解析高投产玩法》-幕思城.m4.2020.7.14-小淘《代销产品图片优化提升产品竞争力》-幕思城.m4.2020.7.2-子鹏《直通车实操系列：深入解析高投产玩法》-幕思城.m42020.7.7-子鹏《钻展系列课：超级钻展亮相一招解决高投产》-幕思城.m42020.7.9-青峰《店铺人群标签详解》-幕思城.m42020.7.14-小淘《代销产品图片优化提升产品竞争力》-幕思城.m42020年8月课程回放合集2020.8.11-梦黎《直通车直播推广玩法》-幕思城.m42020.8.13-青峰《怎么写出高转化率文案》-幕思城.m42020.8.20-梦黎【行业产品关键词的关系】-幕思城.m42020.8.21-梦黎【分析目标产品是否好卖】.m42020.8.22-梦黎-【如何筛选行业潜力产品】-幕思城.m42020.8.24-梦黎【分析目标产品是否好卖】-幕思城.m42020.8.5阳帆《你为何测不出好数据的款》-幕思城.m42020.8.6-青峰《深度剖析直通车流量》-幕思城.m42020年9月课程回放合集2020.9.10-子鹏《跟我做：一张表格搭建提升方案》-幕思城.m42020.9.14-子鹏《跟我练-新品流量放大三倍技巧》-幕思城.m42020.9.13-子鹏《跟我练词图结合获取精准流量》-幕思城1.m42020.9.12-子鹏《跟我练：新品流量提升实操落地》-幕思城.m42020.9.9-子鹏《开营直播+避开思维误区不再迷茫》-幕思城.m4第二章盈利店铺规划1.寻找自己的顾客1.总论：盈利店铺打造思路.m42.明确自己生命的意义.m43.不清楚自己为谁服务的弊端.m44.自己这辈子到底要为谁服务.m42.0.寻找对手的弱点确定店铺定位│1.核心价值主张.m4│4.抢先定位.m4│2.精准定位.m4│5.课程鸣谢.m4│3.重新定位.m41.明确自己和哪些人竞争.m42.寻找自己的优势.m43.挖掘对手弱点.m42.1.店铺品牌规划1.店铺取名.m42.店铺LOGO设计.m43.品牌注册.m44.店铺风格规划.m43.确定店铺定位1.核心价值主张-幕思城.m42.精准定位-幕思城.m44.抢先定位-幕思城.m45.课程鸣谢-幕思城.m43.重新定位-幕思城.m43.盈利模式设计2.店铺盈利模式-前端盈利型.m43.店铺盈利模式-订阅盈利型.m44.店铺盈利模式-课后作业布置.m41.店铺盈利模式-后端盈利型.m4第七章盈利困境管理1.被中差评怎么办1.常规中差评处理流程-幕思城.m42.常规中差评处理话术-幕思城.m42.困难中差评30天处理法2.常规中差评处理话术-幕思城.m42中差评分类-幕思城.m41.店铺分析-幕思城.m43.中差评处理技巧1.30天处理办法-幕思城.m44.恶意差评怎么投诉1.恶意差评常见种类-幕思城.m42.恶意差评投诉技巧-幕思城.m43.恶意差评举证技巧-幕思城.m45.中差评解释1.中差评解释的目的-幕思城.m42.中差评解释的套路-幕思城.m43.中差评解释的案例-幕思城.m4第三章盈利产品管理1.第一章蓝海行业选择1.1优势行业的选择：自己有工厂.m41.0优势行业选择：产业带附近.m41.2优势行业的选择：朋友有货源.m41.3选行业的常见误区.m41.4蓝海行业标准.m41.5选蓝海行业4步骤方法.m41.6选蓝海行业4步骤实操.m41.7如何筛选蓝海行业方法讲解.m41.8如何筛选蓝海行业实操演示.m41.9盈利助手-潜在蓝海推荐助手-介绍视频.m42.第二章盈利产品选择2.0学习收益：选行业和产品的课程收益（序）.m42.2理清关系：行业产品市场之间关系（下）.m42.1理清关系：行业产品市场之间关系（上）.m42.10课程总结：实操作业解析视频.m42.3分析判断：分析行业和产品好不好做（上）.m42.4分析判断：分析行业和产品好不好做（下）.m42.5筛选辨别：如何筛选出行业和产品词（上）.m42.6筛选辨别：如何筛选出行业和产品词（下）.m42.7数据分析：如何通过数据分析选产品.m42.8实战选品：如何利用猜你喜欢选产品.m42.9课程总结：选品常见问题和课程总结.m43.第三章完整产品策划3.0完整产品：如何把产品做完善-幕思城.m43.1完整产品：如何把服务做完整-幕思城.m44.第四章主图设计思路4.0视觉营销课程介绍.m44.10素材为王：这些电商必备的素材站你必须要收藏-幕思城.t4.11框架构思：常规主图设计流程.t4.13外包摄影：这些渠道可以招到靠谱的摄影机构.t4.12拍摄入门：你必须要懂的摄影入门知识.t4.15审美入门：为什么感觉效果别扭但又说不出原因.t4.14审美概念：什么是越用心越糟糕.t4.1主图概念：你当初可能设计了一个假的主图.t4.2规则入门：不懂得这些规则就不要说自己懂主图.t4.3常见问题：这些主图问题一定要注意规.t4.4从无到有：如何快速把代销的图片制作成主图.t4.6模仿借鉴：正确的模仿才是最好的老师.t4.5高点击率：如何给你你主图加上吸睛的BUFF.t4.8更新事项：为什么你感觉改主图会掉流量.t4.7测试为王：不要只相信你的眼睛和他人经验.t4.9分布设计：五张主图不同的设计要求-幕思城.t5.第五章详情设计思路1.详情概念：这些必要信息你必须要了解-幕思城.t2.规则入门：详情里面这些东西可不能放-幕思城.t3.精益思维：先优化有爆款潜质的产品详情-幕思城.t4.攻心内容：详情放了这些有利于增加询单转化-幕思城.t10.视频入门：如何用最低成本完成一套产品宣传视频-幕思城.t5.好看好用：判断一个详情好坏的标准到底是什么-幕思城.t6.化繁为简：模块化的详情布局设计方案-幕思城.t8.素材为王：外包设计的详情原来都用这素材改的-幕思城.t7.文案优化：详情文案不是单独表示产品卖点-幕思城.t9.招聘技巧：这几个问题能帮你招到合格的美工-幕思城.t6.第六章主图视频剪辑6.0短视频确定进入手淘主搜索.m46.11如何用Pr软件修改视频比例为1比1.m46.12如何用PR剪辑3比4比例视频.m46.14如何快速让视频保持在60秒.m46.15片尾画面切掉.m46.10PR软件安装介绍说明.m46.13如何上传和修改3比4的视频和主图.m46.16如何把片中不必要的内容切掉.m46.1官方对主图视频的要求介绍.m46.18让你视频演奏出王者荣耀背景音乐.m46.19你上节课的视频没录入背景音乐.m46.17如何把两个视频拼接成一个视频.m46.20你的视频音乐太大_小声了怎么办.m46.21如何给你的视频加上LOGO图标.m46.23如何把声音进行淡入淡出.m46.22图片进行淡入淡出.m46.24图片进行移动播放.m46.25如何给视频加上简单的字幕.m46.27如何给视频加入转场特效.m46.26如何快速给视频加上大量字幕.m46.28如何给视频加入电影级特效.m46.29如何给人物进行美化磨皮处理.m46.2宝贝上传视频的流程和步骤.m46.4理解产品类型确定视频特点.m46.3优秀主图视频官方规则介绍.m46.6功能型产品的主图视频特点.m46.8番外篇：主图视频被盗了如何处理.m46.5外观型产品的主图视频特点.m46.7优秀视频由哪些元素搭配完成.m46.9常见拍摄视频设备挑选介绍.m47.第七章店铺基础数据获取7.3基础销量-如何让朋友帮忙做基础销量-幕思城.m47.4基础销量-如何用淘宝客做基础销量.m47.0基础销量攻心评价介绍.m47.5基础销量-高客单价产品如何做基础销量.m47.2基础销量-如何通过活动让利做基础销量.m47.1基础销量-如何用老顾客做基础销量.m47.6基础销量-特殊小类目如何做基础销量.m47.7攻心评价-如何做好攻心评语.m47.9买家秀.m47.8问大家-问大家怎么提高转化率.m4第四章玩转内容营销：微淘篇1.第一小节熟悉掌握微淘后台1.1自我介绍-幕思城.m41.2账号开通-幕思城.m41.3微淘页面介绍-幕思城.m41.4微淘层级-幕思城.m41.5专业名词解读-幕思城.m42.第二小节微淘运营内容解读2.1店铺上新-幕思城.m42.10如何获取公域流量-幕思城.m42.3粉丝福利-幕思城.m42.2好货种草-幕思城.m42.4主题清单-幕思城.m42.6短视频-幕思城.m42.5买家秀-幕思城.m42.7图文教程-幕思城.m42.8店铺动态-幕思城.m42.9转发-幕思城.m43.第三小节微淘粉丝运营实战3.3新品预约-幕思城.m43.4店铺派样-幕思城.m43.1互动投票-幕思城.m43.5店铺活动-幕思城.m43.6传奇大乐透-幕思城.m43.7分享优惠购-幕思城.m43.8助力夺宝-幕思城.m43.2活动征集-幕思城.m43.9老虎机-幕思城.m44.第四小节微淘内容发布技巧4.1如何提升采纳率-幕思城.m44.2买家秀发布技巧-幕思城.m44.3九宫格微淘发布技巧-幕思城.m45.第五小节微淘内容推广玩法5.1内容推广-幕思城.m4第四章盈利流量管理：超级推荐1.第一小节超级推荐学习指南1.前言：信息流推广对于电商卖家的价值-幕思城.m42.超级推荐对于店铺运营关键收益-幕思城.m44.超级推荐定向人群解析-幕思城.m43.超级推荐广告展示和扣费基本原理-幕思城.m45.超级推荐资源位解析-幕思城.m42.第二小节商品推广实操演示11.超级推荐精细化新品推广（老客计划-复购率高）-幕思城.m410.简单粗暴新品推广计划（适合批量上新）-幕思城.m413.新品推广优化策略-幕思城.m412.精细化新品推广（新客计划-复购率低）-幕思城.m415.成熟期爆款流量收割（侧重投产转化）-幕思城.m414.爆款拉新推广工具和定向人群运用解析-幕思城.m416.成长期爆款低价引流（侧重引流成本）-幕思城.m417.爆款拉新优化策略-幕思城.m418.超级推荐活动推广：计划优势-幕思城.m419.超级推荐活动推广：人群解析-幕思城.m420.超级推荐活动推广：推广实操-幕思城.m46.超级推荐商品推广计划建立实操-幕思城.m48.自定义推广购物意图关键词撬动搜索-幕思城.m49.超级推荐新品推广工具使用解析-幕思城.m47.自定义推广引爆猜你喜欢流量-幕思城.m43.第三小节图文短视频推广21.超级推荐图文推广：推广介绍-幕思城.m425.超级推荐图文推广：自定义拉新实操-幕思城.m423.超级推荐图文推广：计划设置和优化策略-幕思城.m422.超级推荐图文推广：工具认知-幕思城.m426.超级推荐图文推广：自定义粉丝投放-幕思城.m427.超级推荐直播推广：直播引流前置条件-幕思城.m44.第四小节直播推广28.超级推荐直播推广：直播分析-幕思城.m429.超级推荐直播推广：带动直播流量原理-幕思城.m430.超级推荐直播推广：拉新引流实操-幕思城.m431.超级推荐直播推广：粉丝收割实操-幕思城.m4第四章盈利流量管理：免费流量1.学习指南2.淘宝搜索的使命是什么-幕思城.m41.怎么学习这套课程-幕思城.m43.什么是千人千面-幕思城.m44.自然搜索的排序种类-幕思城.m45.为什么不能去刷单-幕思城.m47.优化自然搜索到底优化什么-幕思城.m48.自然搜索优化步骤-幕思城.m46.自然搜索优化常见误区-幕思城.m42.优先预动作10.选对属性-幕思城.m412.定价误区-幕思城.m411.标题误区-幕思城.m413.人群标签-幕思城.m49.放对类目-幕思城.m43.增加曝光量14.关键词的分类-幕思城.m415.标题优化6步骤1-找出产品词-幕思城.m416.标题优化6步骤2-挖掘关键词-幕思城.m418.标题优化6步骤4-查询数据-幕思城.m417.标题优化6步骤3-筛选关键词-幕思城.m419.标题优化6步骤5-筛选数据-幕思城.m420.标题优化6步骤6-组合标题-幕思城.m421.非主推宝贝标题优化-幕思城.m422.付费推广增加曝光-幕思城.m423.排名比较靠前-搜索排名规则解读-幕思城.m44.提高点击率24.主图优化-直通车测图方法介绍-幕思城.m427.第二招：优化文案获取点击-幕思城.m426.第一招：设计利益获取点击-幕思城.m425.理念篇：主图点击率的本质-幕思城.m428.第三招：圈定用户获取点击-幕思城.m430.第五招：获取信任赢得点击-幕思城.m429.第四招：视觉差异获取点击-幕思城.m45.提高转化率32.问大家-问大家怎么提高转化率-幕思城.m431.定价技巧-高价位定价实-幕思城.m434.下架时间-上下架时间优化技巧.m435.客服技巧-询单转化率提升介绍-幕思城.m433.基础销量-基础销量攻心评价介绍-幕思城.m436.特色服务-花呗信用卡等开通-幕思城.m46.学习竞争对手，拉升手淘搜索38.生意参谋改版后，小红鞋加强版应该怎么操作-幕思城.m437.小红鞋实战分析加强版-幕思城.m4第四章盈利流量管理：淘宝客1.前言：学习指南1.学好淘宝客有什么好处.m42.淘宝客能实现什么效果.m44.什么产品适合玩淘宝客-幕思城.m45.如何才能成为淘客高手-幕思城.m43.淘宝客推广的常见误区.m46.有哪些风险要注意防范-幕思城.m47.玩转淘宝客的推广步骤-幕思城.m42.入门：基础操作-基本概念2.淘宝客交易流程-幕思城.m41.什么是淘宝客-幕思城.m43.淘宝客扣费原理-幕思城.m45.淘宝客有哪些类型-幕思城.m44.商家和淘客后台-幕思城.m43.入门：基础操作-后台操作10.如意投优化技巧-幕思城.m41.开通和退出淘宝客-幕思城.m411.什么是自选计划-幕思城.m412.自选计划有什么用-幕思城.m414.什么是定向计划-幕思城.m413.自选计划优化技巧-幕思城.m415.定向计划设置演示-幕思城.m416.定向计划设置技巧-幕思城.m418.报名团长招商要准备什么-幕思城.m417.团长招商是什么-幕思城.m420.团长招商活动注意事项-幕思城.m419.团长招商报名技巧及演示-幕思城.m421.一淘招商活动介绍-幕思城.m422.同行淘客分析方法-幕思城.m42.通用计划类目佣金的设置技巧.m423.淘宝客效果报表分析-幕思城.m43.什么是营销计划-幕思城.m424.跟淘客的沟通艺术-幕思城.m44.营销计划设置与演示-幕思城.m45.营销计划优惠券设置方法-幕思城.m47.如意投展示在什么地方-幕思城.m46.什么是如意投-幕思城.m48.如意投排名展现规则-幕思城.m49.如意投佣金设置技巧-幕思城.m44.实操：推广步骤1.店铺信誉达标-幕思城.m42.判断适合的淘客推广方式-幕思城.m43.对应方向发力：官方淘客-幕思城.m44.阿里V任务合作淘内达人-幕思城.m45.淘外达人合作微博抖音头条等-幕思城.m46.联盟型淘客合作方法-幕思城.m47.活动型淘客合作方法-幕思城.m48.如何累积淘客资源-幕思城.m49.自己如何做淘宝客-幕思城.m4第四章盈利流量管理：直通车1.直通车推广基础认知1.自我介绍-课程受益-课程大纲.m411.直通车-基础板块-基本常识-直通车是什么.m410.直通车-基础板块-学习指南-如何成为一个合格的车手.m413.直通车-基础板块-直通车的基本常识-基本概念点击率.m412.直通车-基础板块-直通车的基本常识-基本概念质量分.m414.直通车-基础板块-直通车的基本常识-基本概念平均花费.m416.直通车-基础板块-直通车的基本常识-基本概念投产比-幕思城.m415.直通车-基础板块-直通车的基本常识-基本概念间接成交-幕思城.m417.直通车-基础板块-直通车的基本常识-基本概念转化率-幕思城.m42.直通车-基础板块-学习指南-学习这个课程的正确姿势.m419.直通车-基础板块-直通车后台操作-推广-计划创建-计划设置-幕思城.m418.直通车-基础板块-直通车的基本常识-基本概念抢位助手-幕思城.m420.直通车-基础板块-直通车后台操作-推广-计划创建-宝贝如何操作-幕思城.m421.直通车-基础板块-直通车后台操作-推广-计划创建-关键词如何操作.m43.直通车-基础板块-学习指南-学好直通车又什么好处.m44.直通车-基础板块-学习指南-学好直通车几个思维.m423.直通车-基础板块-直通车后台操作-推广-计划创建-创意如何操作.m46.直通车-基础板块-学习指南-直通车的常见误区.m422.直通车-基础板块-直通车后台操作-推广-计划创建-人群如何操作.m45.直通车-基础板块-学习指南-开直通车能够达到哪些目的.m47.直通车-基础板块-学习指南-什么产品不适合开直通车上.m48.直通车-基础板块-学习指南-什么产品适合开直通车下.m49.直通车-基础板块-学习指南-开直通车的基本流程.m42.直通车测款测图操作1.直通车测款解决方案介绍.m410.直通车测款解决方案-智能计划创建.m412.直通车测款解决方案-本店关键词选择.m411.直通车测款解决方案-款式数据分析操作.m414.直通车测款解决方案-数据分析优化.m413.直通车测款解决方案-盈利助手选词.m415.测图解决方案介绍.m416.直通车测图解决方案-问题解析.m417.直通车测图解决方案-核心知识.m419.直通车测图解决方案-图片数据分析实操.m42.直通车测款解决方案--问题解析.m418.直通车测图解决方案-标准计划实操演示.m43.直通车测款解决方案-测款的产品准备.m420.直通车测图解决方案-如何搜集行业爆款图片.m45.直通车测款解决方案-测款的精准引流.m47.直通车测款解决方案-测款后的操作思路.m44.直通车测款解决方案-测款的推广预算.m46.直通车测款解决方案-测款的数据分析.m48.直通车测款解决方案-选词-幕思城.m49.直通车测款解决方案-标准计划创建.m43.直通车提升权重玩法1.直通车提升权重质量分解决方案-开直通车一定要养权重吗-幕思城.m410.实操解决-实操演示-创意-幕思城.m411.实操解决-实操演示-创意优化-幕思城.m413.实操演示淘词助手-高点击率词和地域-优化-幕思城.m412.养权重成功后的操作-幕思城.m42.直通车提升权重质量分解决方案介绍-幕思城.m43.问题解析-具体解决养权重的哪些问题.m44.核心知识-影响质量分的核心因素.m47.核心知识-影响质量分的核心因-时间段.m45.核心知识-影响质量分的核心因素-选词.m46.核心知识-影响质量分的核心因-地域.m48.核心知识-影响质量分的核心因-投放人群.m49.核心知识-影响质量分的核心因-创意-幕思城.m44.直通车精选人群操作1.直通车精选人群操作-人群解决方案介绍-幕思城.m411.直通车精选人群操作-人群组合方法讲解-人群测试后的操作-幕思城.m410.直通车精选人群操作-人群组合方法讲解-人群分析优化讲解-幕思城.m412.直通车精选人群操作-直通车人群测试实操-幕思城.m415.直通车精选人群操作-身份属性人群标签组合玩法-幕思城.m413.直通车精选人群操作-人群优化和调整实操-幕思城.m414.直通车精选人群操作-直通车人群玩法实操-幕思城.m416.直通车精选人群操作-天气属性人群标签组合玩法-幕思城.m417.直通车精选人群操作-行业定向人群玩法-幕思城.m43.直通车精选人群操作-开好直通车人群的基础条件-直通车人群的重要性-幕思城.m42.直通车精选人群操作-直通车人群基础问题解析-幕思城.m44.直通车精选人群操作-开好直通车人群的基础条件-直通车人群解析-幕思城.m47.直通车精选人群操作-人群组合方法讲解-行业定向人群组合方法-幕思城.m45.直通车精选人群操作-开好直通车人群的基础条件-直通车人群玩法类型-幕思城.m48.直通车精选人群操作-人群组合方法讲解-系统人群标签选择方法-幕思城.m49.直通车精选人群操作-人群组合方法讲解-人群溢价方法讲解-幕思城.m46.直通车精选人群操作-人群组合方法讲解-人口属性标签组合方法-幕思城.m45.提升免费流量带销量1.直通车提升免费流量带动销量解决方案-方案介绍-幕思城.m411.直通车提升免费流量带动销量解决方案-直通车提升流量实操-选人群-幕思城.m412.直通车提升免费流量带动销量解决方案-直通车提升流量实操-人群测试+优化-幕思城.m410.直通车提升免费流量带动销量解决方案-直通车提升流量实操-关键词测试+优化-幕思城.m413.直通车提升免费流量带动销量解决方案-数据分析和调整实操-正向数据反馈案例-幕思城.m414.直通车提升免费流量带动销量解决方案-数据分析和调整实操-异常数据反馈案例-幕思城.m415.直通车提升免费流量带动销量解决方案-提升流量的后期操作-幕思城.m42.直通车提升免费流量带动销量解决方案-什么产品适合做直通车拉升-幕思城.m43.直通车提升免费流量带动销量解决方案-对手数据分析-幕思城.m46.直通车提升免费流量带动销量解决方案-前提条件-推广计划准备-幕思城.m44.直通车提升免费流量带动销量解决方案-产品基础条件-幕思城.m47.直通车提升免费流量带动销量解决方案-核心原理-流量提升起来的原理-幕思城.m48.直通车提升免费流量带动销量解决方案-核心原理-初期推广顺序-幕思城.m45.直通车提升免费流量带动销量解决方案-前提条件-推广基本条件-幕思城.m49.直通车提升免费流量带动销量解决方案-核心原理-初期推广顺序-幕思城.m46.直通车报表数据分析10.直通车-基础板块-直通车后台操作-报表-报表操作-流量智选报告-幕思城.m41.直通车-基础板块-直通车后台操作-报表-报表操作-实时报表分析-幕思城.m448.全店推广定向人群怎么选-通投-幕思城.m449.全店推广定向人群怎么选-定向人群选择总结-幕思城.m450.资源位如何选择-资源位选择核心指标-幕思城.m45.计划如何设置-设置营销参数-目标人群-幕思城.m452.资源位如何选择-其他推广资源位介绍-幕思城.m451.资源位如何选择-全店推广资源位介绍-幕思城.m454.内容推广如何设置-幕思城.m453.单品推广如何设置-幕思城.m456.直播推广如何设置-幕思城.m457.如何玩转淘积木-淘积木是什么-幕思城.m455.视频推广如何设置-幕思城.m458.如何玩转淘积木-淘积木制作演示-幕思城.m46.计划如何设置-设置基本信息-计划名称-幕思城.m47.计划如何设置-设置基本信息-地域设置-幕思城.m48.计划如何设置-设置基本信息-时段设置-幕思城.m459.如何玩转淘积木-淘积木制作技巧-幕思城.m49.计划如何设置-设置基本信息-投放日期-幕思城.m44.实操：推广步骤12.测试各种推广方法-广撒网低价引流-相似宝贝低价引流-幕思城.m41.判断推广条件是否具备-幕思城.m411.测试各种推广方法-广撒网低价引流-高级兴趣点低价引流-幕思城.m410.测试各种推广方法-广撒网低价引流-访客定向低价引流-幕思城.m413.测试各种推广方法-广撒网低价引流-单品推广低价引流实操演示-幕思城.m414.测试各种推广方法-广撒网低价引流-单品推广低价引流原理讲解-幕思城.m416.分析数据优化账户-钻展各种常用报表的分析与操作-幕思城.m415.测试各种推广方法-广撒网低价引流-其他玩法介绍-幕思城.m417.分析数据优化账户-展示效果和点击效果的区别与开通方法-幕思城.m420.确定长期推广方法-课程结尾说明和总结-幕思城.m42.测试各种推广方法-本章课程学习方法介绍-幕思城.m418.分析数据优化账户-钻展没展现没点击怎么办-幕思城.m419.分析数据优化账户-钻展花了钱效果不好怎么优化-幕思城.m43.测试各种推广方法-精准定向海量测试-收割老客户玩法讲解-幕思城.m45.测试各种推广方法-精准定向海量测试-收割意向客户玩法讲解-幕思城.m46.测试各种推广方法-精准定向海量测试-收割意向客户玩法实操演示-幕思城.m47.测试各种推广方法-精准定向海量测试-拉新玩法讲解-幕思城.m44.测试各种推广方法-精准定向海量测试-收割老客户玩法操作演示-幕思城.m48.测试各种推广方法-精准定向海量测试-拉新玩法实操演示-幕思城.m49.测试各种推广方法-精准定向海量测试-精准定向课程总结-幕思城.m45.超级推荐入门到高级1.淘宝新推广工具《超级推荐》解读-幕思城.m4第四章：3步学会搜索，轻松提升免费流量1.第一章自然搜索系列课前言1.3步学会搜索.轻松提升免费流量-前言-幕思城.m42.第二章你羡慕的类目手淘搜索案例都在这里2.1逆风操作打破行业手淘搜索趋势-幕思城.m43.第三章【标签】用对关键词，锁定人群标签3.1前言.m43.10类目差异-幕思城.m43.2正确选词.m43.3选词渠道-市场洞察选词操作-幕思城.m43.4选词渠道-将军令操作-幕思城.m43.5选词渠道-分析竞争对手选词.m43.7筛选数据-幕思城.m43.6关键词表建立.m43.8匹配产品-幕思城.m43.9组合标题-幕思城.m44.第四章【坑产】做量率指标，轻松引爆流量4.1前言-幕思城.m44.10实操强化标签引爆精准流量-超级推荐-幕思城.m44.2让你秒懂搜索流量爆发原理-幕思城.m44.3精心打磨产品奠定爆发基础-幕思城.m44.4做好数据增长轻松爆发流量-幕思城.m44.5品类布局做全店动销群爆款-全店动销幕思城.m44.7品类布局做全店动销群爆款-关键词表-幕思城.m44.8品类布局做全店动销群爆款-价格段布局-幕思城.m44.6品类布局做全店动销群爆款-品类布局-幕思城.m44.9实操强化标签引爆精准流量-直通车-幕思城.m45.第五章【优化】找准关键点，做正确的调整5.3做好产品数据优化才是根本-幕思城.m45.1前言-幕思城.m45.2标题优化没有想象中那么难-幕思城.m45.4除了标题这些问题同样重要-幕思城.m45.5维护手淘搜索流量核心思路-付费推广维护搜索流量策略-幕思城.m45.7维护手淘搜索流量核心思路-制定营销策略维护搜索流量-幕思城.m45.6维护手淘搜索流量核心思路-店铺指标维护搜索流量策略-幕思城.m46.第六章你头皮发麻的手淘搜索问题都在这里6.2选词类型问题-幕思城.m46.1优化类型问题-幕思城.m46.4思路类型问题-幕思城.m46.3数据类型问题-幕思城.m46.4思路类型问题-幕思城_1.m46.5推广类型问题-幕思城.t第五章盈利爆款管理1.爆款打造时机把控1.找出精准产品词-幕思城.m42.市场洞察查询数据-幕思城.m43.分析爆款生命周期-幕思城.m42.爆款生命周期管理1.准备期要做什么-幕思城.m44.衰退期要做什么-幕思城.m43.爆发期要做什么-幕思城.m42.成长期要做什么-幕思城.m43.爆款盈利阶段规划1.爆款什么时候盈利-幕思城.m42.盈利产品平台规划-幕思城.m44.爆款暴毙风险防范1.爆款暴毙风险防范-幕思城.m4第一章盈利店铺原理1.第一章店铺盈利原理1.0传统做电商的误区.m41.1科学的做电商的方法.m41.2光学课程做不好淘宝.m42.真实的案例1.0失败案列-幕思城.m41.1成功案例-徐磊-幕思城.m41.2成功案例-凌聪-幕思城.m41.3成功案例-甘宗孝-幕思城.m41.4成功案例-吴博-幕思城.m43.真实的淘宝2.0货源致胜的淘宝（2010年前）.m42.1流量致胜的淘宝（2014年前）.m42.2销量致胜的淘宝（2018年前）.m42.3利润致胜的淘宝（2019年后）.m42.4店铺盈利核心原理总结.m42.5步骤一：解决ldquo好卖rdquo问题.m42.6步骤二：解决ldquo卖好rdquo问题.m42.7步骤三：解决ldquo回头rdquo问题.m4...

2023-03-03 直通车货源Q币 货运直通车

作者：林中翘出版社：电子工业出版社格式:AZW3,DOCX,EPUB,MOBI,PDF,TXT产品经理进阶：100个案例搞懂人工智能试读：前言写作缘由2016年，我曾看过一则新闻，讲述日本的北海道大学修建了一段不会被大雪覆盖的道路。其奥秘在于道路边上铺设了加热管，道路中设置了几个摄像头，能够通过图像识别技术检测落雪的厚度。加热管根据落雪的厚度自动调节温度，这样做能够用最低的能耗保持道路不被积雪覆盖。这件事带给我很大的触动：原来人工智能还能这么玩，做这么酷的事情！人工智能可以帮助我们解决很“大”的问题，大到证券的量化分析、交通资源的动态配置等；也可以帮助我们解决很“小”的问题，小到让我们走在路上不用受积雪的困扰。这离不开工程师的开发能力，更离不开产品经理发现需求、寻找解决方案的能力。很荣幸我能成为其中一员，能为人工智能的发展做出一点贡献。最初，我刚开始接触人工智能的时候，学习算法的过程非常痛苦和艰辛，主要原因在于，国内外所有人工智能相关的教材几乎都是面向专业技术人员编写的，通篇都是公式的推导与计算，很少有老师着眼于原理和场景的讲解。这对于非专业出身的产品经理来说非常不友好，晦涩难懂的公式实在是难以消化，只能花大量的时间研究资料，慢慢理解。2018年，在电子工业出版社策划编辑郑柳洁的盛情邀请下，我萌生了为产品经理写一本算法入门书的想法。在写作过程中，我一直在思考采用什么形式才能将算法的本质讲得通俗易懂，减轻读者学习的压力。最终决定以案例讲原理，用生动的比喻代替枯燥的公式方式，让产品经理更容易接受、更容易理解。这也是本书名字的由来。如果你想成为人工智能领域的产品经理，但又不懂技术、不懂算法，那么本书能够让你对人工智能的算法与应用有新的认知和理解，不会再觉得人工智能是一个高不可攀、遥不可及的领域。相反，人工智能是普通人也可以理解、学习和实现的，没有技术背景的产品经理也能通过学习此书，成为一名优秀的人工智能产品经理。阅读建议本书旨在帮助想要进入人工智能领域的产品经理掌握常见的机器学习、深度学习技术，了解不同技术的应用方式与场景，同时掌握正确的工作方法，在整个产品研发周期中体现出人工智能产品经理的价值。全书共分13章，从数据如何处理开始，到模型调优，再到算法的原理与商业化应用，由浅入深，探索人工智能的奥秘。建议读者按照章节顺序阅读，以便对机器学习有系统的认识。第1章主要介绍什么是机器学习，以及哪些问题适合用机器学习来解决。当你对机器学习有一个初步认识后，我们再具体学习机器学习有哪些步骤，如何选择模型，以及机器学习可以分为哪些类别。第2章主要介绍数据预处理的各种方法。在实际的项目中，最初拿到手的原始数据总是存在各种各样的问题，为了让模型更好地学习数据中的规律，我们采用数据预处理的方法对原始数据进行加工。第3章主要介绍数据的探索方法与模型的评价指标。通过对数据本质、可视化方式及模型指标三方面的探索，让产品经理对数据有更深刻的认识与理解。掌握数据的基本概念可以让我们在收集数据及进行数据预处理时更有针对性，知道哪些是不符合要求的数据，哪些是有价值的数据。第4～8章主要介绍五大机器学习基础算法——回归分析、决策树、朴素贝叶斯、神经网络和支持向量机，它们的基本原理、应用场景，以及在模型开发的过程中产品经理如何有效地解决问题。第9～10章主要介绍集成与降维算法，这两类比较特殊的机器学习算法能够有效提升机器学习的效果。第11～13章主要介绍深度学习在图像识别、自然语言处理与AI绘画三个方向的发展与成果。深度学习已经成为计算机视觉、语音识别和许多其他领域中机器学习的主要方法，因此也是产品经理必须关注、了解的重要领域。致谢感谢家人给我的大力支持，特别感谢我的妻子张容焕一直以来对我的理解与鼓励。感谢深大互联网圈、十八罗汉工作室对本书的支持，感谢王正勇对本书的指导与帮助。感谢平安科技同仁，感谢姜凯英、王仲秋等领导对本书的支持。感谢电子工业出版社策划编辑郑柳洁为本书出版所付出的辛苦和努力。最后，由于作者的水平有限，书中难免存在一些错误或不准确的地方，恳请读者批评指正。如你遇到任何不解的问题，或想提出宝贵意见，请添加微信号jutiaqiao与作者交流，期待能够得到你的真诚反馈。1机器学习入门1.1什么是机器学习1.1.1人类学习VS机器学习自计算机问世以来，人类一直尝试赋予计算机思想，让计算机变得更智能，使它能够理解我们说的话，看懂我们的表情，还能够帮助我们处理复杂的事情。为此，一个专门的学科诞生了，即人工智能（ArtificialItelligece）。如今，人工智能已经成为计算机科学的一个重要分支，它主要研究智能的实质，并提出一种模拟人类思考的方式。该领域的研究对象包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。从20世纪50年代起，人工智能的发展进入第一阶段推理期，当时的人工智能通过赋予计算机一种简单的逻辑推理能力使它变得智能。在当时，计算机已经能够证明一些简单的数学定理，但远没有达到真正智能的标准。20世纪70年代，人工智能的发展进入了第二阶段知识期。在这个时期出现了大量的专家系统，很多科学家尝试将人类的知识教给计算机，这有点像中学生的“题海战术”。但人类产生的知识量巨大，计算机没有办法全部学会，因此人工智能的发展很快就遇到了瓶颈。无论在推理期还是知识期，计算机都是按照人类设定的规则和总结的规律运作的，没有办法做到举一反三。如果只教会计算机做题，却没有教会它解题的思路，则下次遇到别的题目时它仍旧不会。于是一些学者想到，如果教会计算机学习的方法，让它能够自我学习，问题不就迎刃而解了吗？因此，机器学习（MachieLearig）的概念应运而生，人工智能终于进入“机器学习期”。对人类来说，“学习”是指一个人通过观察、模仿、理解、实践等手段获得知识或技能的过程。父母亲会不断地和婴儿说话，婴儿则通过模仿“听”和“说”的方式逐渐学习语言。我们从小阅读书籍、模仿字帖写字，通过“听”“说”“读”“写”四种方式掌握使用、书写汉字的技能，这些都是学习的过程。机器学习，顾名思义，就是让计算机也能像人类一样学习，通过观察和训练，发现事物规律，从而获得分析问题、解决问题的能力。我们对比一下人类学习和机器学习两个过程，人类学习汉字时需要用的书籍、字帖对于计算机来说相当于输入数据（Data），人类通过“听”“说”“读”“写”等不同的方式掌握使用汉字的能力，机器则通过某种学习算法（LearigAlgorithm）去学习这些输入数据。最后人类把使用汉字称为一种技能（Skill）。对于计算机来说从这些数据中发现规律就是它的技能。通常，我们把机器学习的结果叫作模型（Model）。图1-1展示了人类学习与机器学习的对比。图1-1人类学习与机器学习的对比技能是运用知识和经验执行一定活动的能力。计算机通过学习，可以帮助我们做数据分类、轨迹预测、重要因子识别等事情。例如，根据基金的历史表现和对大盘的数据分析，预测明年众多的基金中哪些能够获得高收益；从茫茫人海中准确识别出每个人的容貌等。从事过资讯或电商行业的产品经理经常会提到“个性化推荐”技术，淘宝在很早之前就把这项技术应用到了产品设计中。如图1-2所示，我们每次打开手机淘宝，看到的淘宝首页的广告栏及推荐板块的内容都不一样，并且很可能会惊喜地发现这些东西正好是我们想要的。图1-2淘宝的个性化推荐1.1.2机器学习三要素怎么让计算机知道用户当下最想要买什么商品呢？要实现这个功能，需要具备三个方面的条件，如图1-3所示。图1-3机器学习三要素1.数据若想让计算机能够理解用户在想什么，首先要让计算机去观察这个用户在电商网站上都做了些什么，买了些什么。它需要观察的数据包括用户看了哪些商品，会点进哪些商品的详情页浏览，在哪些商品页面上停留的时间比较长，买了哪些商品等。这些历史数据中蕴含了绝大部分人的购买规律、生活状态，计算机甚至可以根据这些数据生成用户画像。这些数据像一座金矿一样静静地等待被挖掘，而我们希望计算机能够通过自主学习的方式，把其中的规律挖掘出来，以便将来面对新的用户和商品时，就能预测哪些商品会受到哪类用户的欢迎。2.学习算法算法是机器学习数据的一种策略，就像“听”“说”这种人类的学习方法一样，可以帮助模型理解数据。然而算法都有一定的局限性，因此面对不同的数据、不同的目的，需要选择不同的算法。例如，预测客户当下想购买的商品，建立用户的画像或者分析客户的购买决策因素，需要使用不同的算法。机器学习算法有很多，常见的有逻辑回归、贝叶斯分类、决策树、随机森林等，这些算法我们在后面章节会详细介绍。3.模型进行一系列的训练之后，计算机就能学得一个预测模型，下次用户登录进来时就能根据其历史行为做出判断，在首页推荐其想要购买的商品。同时也能做到面对新的用户和商品时，预测哪些商品会受到哪类用户的欢迎，让用户感觉该网站能够想其所想。讲到这里，部分读者可能会有这样的疑问：我们通过人工的方法也能掌握这些规律，在没有机器学习之前我们也一直在做类似的事情，那为什么需要机器学习呢？还是以淘宝为例，2017年“双11”的交易额突破了1682亿元，14万个品牌共投入1500万种商品参与到“双11”活动中。如此庞大的数据量已经远远超出了人类能够处理的能力范围，我们很难在短时间内从错综复杂的数据中找到蕴藏其中的规则，做出准确的判断。何况这些数据还是结构化的交易类数据，处理起来已经如此困难，更不用说现代企业每日决策所依赖的数据中有80%的数据为非结构化数据了。对企业来说，商品的交易数据、运输成本、库存管理、历史定价、服务成本、支持成本等数据仅仅是每日做决策时所需的结构化数据的几个主要来源。而非结构化的数据，如社交媒体、邮件记录、通话记录、客户服务、技术支持记录、物联网的传感数据、竞争对手和合作伙伴的定价信息、供应链跟踪数据等以指数级增长的数据，其中常常会蕴含对优化推荐销售更具有指导意义的预测模型，而这些数据正是当今企业所忽视的，也是我们很难去总结和应用的数据。但机器学习很善于处理这类问题，因为它会不断地学习并改善模型的表现。机器学习算法本质上是迭代、持续学习的，并且会寻找最优的输出结果。每出现一次误算，算法都会吸取教训并改正错误，然后开始下一次数据分析的迭代计算。计算过程以毫秒为单位，其可以异常高效地优化决策和预测输出。机器学习可以对大量数据进行分析并获得规律，然后利用规律对未知数据进行预测。它不但能从数据中看到人类能看到的规律，更重要的是能在更短的时间内发现人类看不到的规律，我想这就是机器学习最大的应用价值。在医学领域，机器学习通过图像识别技术，已经实现了让计算机自动识别肿瘤细胞，帮助医生快速进行医学诊断；在制造业领域，通过强化学习的方式自动检测产品缺陷，提高出品率，帮助企业加快生产周期，降低生产成本；在金融领域，利用神经网络技术可以避免传统程序化交易因为无法根据实时发生的市场变动调整算法，从而造成资产损失的风险。在零售、安防、航空、互联网等其他不同领域，机器学习都有广泛的应用，它已经使我们的生活产生了巨大的变化。作为产品经理，更要学习各种算法的实现原理，知道实现机器学习的必要条件，从而懂得在后续工作中需要重点关注哪些方面的内容，以便运用机器学习解决问题。1.2什么问题适合用机器学习方法解决1.2.1必备条件机器学习不是万能的，不能解决所有的问题。机器学习擅长的是通过已知经验找到规律去解决问题。如果我们面对的问题没有任何规律可循，完全是一个随机事件，那么使用再复杂的机器学习算法也无济于事。值得注意的是，很多问题看似没有规律，实际上是人类处理不了太大的数据量，看起来杂乱的数据掩盖了背后的规律，这类问题并非无迹可寻，只是需要用正确的方法。所以面对问题，产品经理首先要分析可行性，想清楚数据背后的关联关系，透过数据现象看到问题本质。当银行决定某个客户的贷款额度时，可以根据过往成功放贷的数据找出每个贷款区间的人群特点、自身的房车资产状况等，然后再根据这个客户的信息进行计算。每天我们的邮箱都会收到大量的邮件，其中包含了不少垃圾邮件。我们可以根据过往垃圾邮件的特点、经常出现的关键字和IP地址等，做一个能够自动识别垃圾邮件的程序。一些产品线众多的企业早已开始利用客户购买记录以及行为特点来优化不同产品线的交叉销售策略，例如研究同时购买“啤酒”和“尿布”的男性顾客、同时购买“面包”和“打折商品”的女性顾客的特点。上述例子都展示了适合用机器学习解决的问题，它们主要有以下三个必备条件，如图1-4所示。图1-4使用机器学习的三个必备条件1.有规律可以学习申请贷款、识别垃圾邮件和购买东西，这三者都不是随机事件，它们存在共性，有内在的规律等待被发现。2.编程很难做到利用编程把上面的规律都写下来的难度非常大，比如银行面对的客户数据维度非常多，数据与数据之间的联系也非常复杂，我们很难通过穷举的方式把规则全都列清楚，并且这样的规则在面对异常数据时也没办法自我修正，对新数据的适应性也会变得越来越差；反之，机器学习可以通过对大量的数据学习形成模型，实现规则的自我学习，不断提升模型的准确率。3.有足够多能够学习到其中规律的数据银行有大量历史上申请过贷款的客户可以参考，邮件程序有大量垃圾邮件的范本可以参考，企业也有大量成交客户数据可以供模型训练学习。最后这一点非常重要，谈机器学习而没有数据的支撑就像建造房子时没搭房梁便想砌砖加瓦一样。1.2.2机器学习可解决的问题满足这三个条件的问题，我们都可以尝试使用合适的算法去解决。如图1-5所示，通常我们可以使用机器学习解决以下五类问题。图1-5机器学习可解决的问题1.回归回归任务是机器学习最典型的应用场景，是一种预测场景。在这类任务中，计算机程序会通过输入数据的属性值（特征）找出规律来预测新的输出数值。就像是在二维平面中根据一些连续的点构建出一个函数方程，然后通过方程画出下一个点的位置。因此，通常我们把通过连续值构建模型的任务称为回归任务。常见的回归算法包括线性回归、逻辑回归、多项式回归以及岭回归，等等。这类任务在日常生活中随处可见，例如保险公司通过历史保费数据去预测新投保人的索赔金额，以设置更合理的保险费，以及投资公司通过股票历史数据预测未来的价格等。这类预测也用在银行放贷交易中，根据已知数据和模型，评估应该给不同客户发放的贷款额度是多少。2.分类上面的预测任务是通过连续值构建函数从而找到下一个预测值，分类任务则是对离散值进行分类并判断预测值的所属类别。在这类任务中，输入的训练数据不但要有属性值（特征），还需要有对应的标签（类别）。所谓的学习，本质就是找到这一堆特征值和标签之间的关系。这样当下次遇到有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系预测出它们的标签是什么。常见的分类算法包括决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯以及神经网络算法等。分类任务不但在日常生活中很常见，在互联网领域也有着极为广泛的应用，典型场景有商品图片的自动识别分类、广告点击行为的预测，以及基于文本内容的垃圾短信、垃圾邮件识别，等等。在电商及金融领域常用的客户画像精准营销也是一种综合性的分类任务。另外，我们在电商领域中经常看到的推荐系统实际上是一个分类结合回归的复杂场景。推荐系统通常利用客户的历史行为、当前用户所处的环境以及商品的特点来决定推荐的内容。所以，当我们设计规则的时候可以从商品出发，找到其受众特点，也可以从人群出发，找到他们的商品偏好。值得一提的是，电商的推荐系统往往是由模型以及业务规则叠加组合而成的，并非单纯依靠算法计算适合推荐的商品。3.聚类聚类是指根据“物以类聚”的原理，将样本聚集成不同组的过程，这样的一组数据对象集合叫作簇。聚类的目的是使得属于同一个簇的样本相似，而属于不同簇的样本应该足够不相似。与分类不同，我们进行聚类前并不知道将要划分成几个组以及是什么样的组，训练数据不需要带有标签，完全依靠算法聚集成簇。产品经理经常做的用户行为分类就是一个典型的聚类场景，事先我们并不知道用户会进行什么操作，完全根据用户的使用情况对用户进行分类。在这个场景下往往根据运营人员所能接受的运营数目，给定聚类数来使用聚类。完成后为每个结果标注变量的大小，告诉运营人员每个类别的属性，然后分别制定不同的运营策略。4.寻找关键因素（归因）机器学习的另一个用处是帮助我们找到影响某个问题的重要因素。比如上述银行放贷的例子中，客户的属性非常多，通过模型我们可以找出对放贷影响最大的因素，以便指导业务同事重点收集客户与该因素有关的信息。5.异常检测在这类任务中，机器需要识别其特征显著不同于其他数据的异常值，并标记为不正常的数据。异常检测任务的一个典型应用场景是信用卡欺诈检测。通过对用户的购买习惯建模，信用卡公司可以检测到用户的卡是否被盗用。一旦发现某张卡出现大量和平时购买习惯不同的交易，信用卡公司会判定这张卡发生了不正常的消费行为，此时可以尽快冻结该卡以防欺诈。另外，在网络攻击、疾病的病因寻找、工厂的质量检测中也会大量运用机器学习的异常检测技术。产品经理拿到需求后，在构想整个使用场景的时候，应首先想这个问题到底适不适合用机器学习的方式去解决，同时还需要思考怎么拿到有效的数据，如果有数据缺失如何补充，数据类型是什么样的，是否有合适的算法可以支持实现。在心里有了初步的答案后，再和开发工程师进行交流。这种对数据的提前考虑能够极大地提高沟通效率。1.3机器学习的过程1.3.1机器学习的三个阶段学习了机器学习的概念后，我们知道机器学习实际上就是计算机通过算法处理数据并且学得模型的过程。“模型”这个词经常被我们挂在嘴边，但大部分人仍然不清楚模型是怎么做出来的，模型在计算机里是怎么表示的，对模型很难有一个具象的认识。实际上模型主要完成转化的工作，帮助我们将一个在现实中遇到的问题转化为计算机可以理解的问题，这就是我们常说的建模。如图1-6所示，在机器学习中生成一个模型的过程包括准备数据、建立模型以及模型应用三个阶段。准备数据有收集数据、探索数据及数据预处理三个步骤。对数据进行处理后，在建立模型阶段开始训练模型、评估模型，然后通过反复迭代优化模型，最终在应用阶段上线投产使用模型，在新数据上完成任务。图1-6机器学习的三个阶段在数据准备阶段，我们首先通过各种渠道收集相关数据，然后对数据、需求和机器学习的目标进行分析，尤其是对数据进行一些必要的梳理，从而了解数据的结构、数据量、各特征的统计信息、数据质量情况及分布情况等，以便后续根据数据的特点选择不同的机器学习算法。除此之外，为了更好地体现数据分布情况，我们通常选择用可视化的方式把数据的概况展示出来。通过数据探索，我们可能会发现不少问题，如存在数据缺失、数据不规范，有异常数据、非数值数据、无关数据和数据分布不均衡等情况。这些问题会直接影响数据的质量，因而得到的模型误差率会偏高。我们希望把样本数据的各个变量处理得更规范整齐并且具有表征意义，这样才能最大限度地从原始数据中提取特征信息以便算法和模型使用。为此，接下来要进行重点工作——数据预处理，这是机器学习过程中必不可少的关键步骤。生产环境中的数据往往是原始数据，也就是没有经过加工和处理的数据，这类数据常常存在千奇百怪的问题，因此，数据预处理的工作通常占据整个机器学习过程的大部分时间。接下来就是整个机器学习中的重头戏——建模。训练模型的过程从本质上来说就是通过大量训练数据找到一个与理想函数最接近的函数。这是所有机器学习研究的目标，也是机器学习的本质所在。最理想的情况下，任何适合使用机器学习去解决的问题，在理论上都能被一个最优的函数完美解决。但在现实应用中不一定能准确地找到这个函数，所以我们会去找与这个理想函数较接近的函数。如果一个函数能够满足我们的使用，那么我们就认为该函数是好的。在训练数据的过程中，通常认为存在一个假设函数集合，这个集合包含了各种各样的假设函数，我们需要做的就是从中挑选出最好的一个，这个假设函数与理想函数是最接近的。训练模型的过程，就好比在数学上，我们知道有一个方程和一些点的坐标，用这些点来求这个方程的未知项，从而得到完整的方程。但在机器学习中，我们往往很难得到这个完整的方程，所以我们只能通过各种手段求最接近理想情况下的未知项的值，使得这个结果最接近原本的方程。图1-7展示了模型训练的本质。图1-7模型训练的本质这个过程非常重要，在后续章节真正学习机器学习算法时，我们需要利用这个过程去理解算法的实现过程、构造损失函数的原因，以及找到所谓“最优解”的方法。在实际问题求解中，我们将理想函数与实际函数之间的差距称为损失值，所有的损失值加起来构成一个损失函数。求解最好的实际函数，也就是求解令损失函数最小化的过程。1.3.2模型的训练及选择一般情况下，不存在在任何情况下表现效果都很好的算法。因此在实际选择模型时，我们会选用几种不同的方法来训练模型，比较它们的性能，从中选择最优的方案。在训练模型前，可以将数据集分为训练集和测试集，或将训练集再细分为训练集和验证集，以便评估模型对新数据的表现。构建模型后，我们通常使用测试数据测试模型的效果。如果我们对模型的测试结果满意，就可以用这个模型对新数据进行预测；如果我们对测试结果不满意，则可以继续优化模型。优化的方法很多，在后面的章节中再详细讨论。到这里模型训练的工作就完成了。计算机在样本数据上使用一个算法，经过学习后得到一个模型，然后为模型输入新的待预测的数据，得到最终的预测结果。总结上述训练模型的过程，可分为以下三步：（1）根据应用场景、实际需要解决的问题以及手上的数据，选择一个合适的模型。（2）构建损失函数。需要依据具体的问题来确定损失函数，例如回归问题一般采用欧式距离作为损失函数，分类问题一般采用交叉熵代价函数作为损失函数，这部分内容在后续章节会展开讲述。（3）求解损失函数。求解损失函数是机器学习中的一个难点，因为做到求解过程又快又准不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降法、最小二乘法等，这部分内容同样在后续章节会展开讲述。实际上在每个阶段，产品经理都可以做很多事情以帮助开发工程师提升模型的效果，因为产品经理最接近业务，最了解一线需求，也就是最了解问题背景、方案应用场景、业务数据，等等。在整个项目开始之前我们需要确保开发工程师能够完全理解业务场景，明确模型的目标。在准备数据阶段，我们可以根据业务经验告诉开发工程师哪些数据是业务同事重点关注的，哪些数据可能会更有价值，哪些数据之间可能存在关联。比如在建立一个预测客户贷款倾向度模型时，我们会根据银行的经验把一些符合贷款申请的条件和规则告诉开发工程师，以便他们做数据过滤及异常数据的处理。在建模阶段，我们同样可以根据对业务场景的理解提出模型与数据源优化的方向，让程序开发和场景应用两个环境能够真正有机地结合起来。1.4机器学习的类型产品经理在日常工作中经常要用到一些理论方法来帮助解决问题。例如，在需求调研阶段，使用深度访谈、焦点小组、问卷调查、可用性测试等方法获得用户的真实反馈。在需求分析阶段，使用KANO模型、RFM模型、重要性象限判断等方法划分需求优先级。选择方法的关键是看使用场景以及不同产品的特性。在机器学习方面同样也有很多不同的算法，选择算法的关键是看数据的类型和待解决的问题。如图1-8所示，机器学习最常见的分类方式是根据数据有无标签分为四类：数据全部有标签的情况称为有监督学习，这种学习通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的关系生成一个函数，再将输入数据映射到合适的输出数据；数据没有标签的情况称为无监督学习，这种学习直接对输入数据进行建模，挖掘数据之间的潜在关系；部分数据有标签的情况称为半监督学习和强化学习，前者综合利用有标签的数据和没有标签的数据，生成合适的分类函数，后者通过观察反馈自己去学习。以上几种学习方式并无优劣之分，只是应用场景不同。图1-8机器学习的四种类型1.4.1有监督学习大人们教导幼儿学习事物的类别时，会明确告诉幼儿哪些是书，哪些是桌子。类比到机器学习中，幼儿眼中看到的景物就是输入数据，大人们告诉幼儿的判断结果就是相应的输出。当幼儿见识多了以后，脑子里慢慢就会形成直观的感觉，记住这些事物的特点，这相当于通过训练得到了想要找到的函数，因而下次不需要别人告诉他们，他们就可以自己去判断哪些是书，哪些是桌子。这个过程叫作有监督学习（SuerviedLearig）。有监督学习的训练集要求每一条数据都包括输入和输出，也就是说必须带有特征和分类结果。训练集中的分类结果是人为标注好的，有监督学习是一个通过已有训练样本的输入与输出训练模型，再利用这个模型将所有的新输入数据映射为相应的输出，对输出进行判断从而实现分类的过程。最终模型具备了对未知数据分类的能力。有监督学习的目标是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统。例如，在垃圾邮件检测中，模型的训练数据都是提前区分好的垃圾邮件与正常邮件，我们不需要机器去定义什么是垃圾邮件，只需要机器找到垃圾邮件出现的规律即可。有监督学习是最常见的传统机器学习算法，如人工神经网络、支持向量机、K近邻法、朴素贝叶斯方法、决策树等都是有监督学习。1.4.2无监督学习当幼儿长大成年之后，在认识世界的过程中经常用到无监督学习。例如，我们去参观画展，每个人对艺术的认识都不相同，这就需要我们自己去体会作品，寻找美的感觉。类比到机器学习中我们看到的画作就是输入数据，没有人告诉我们哪些画是更美的作品。看多了以后，我们会形成自己的审美标准，也就相当于通过大量的画作找到了一个函数，下次面对新的画作时，我们可以用自己的审美方式去评价这幅作品。这样一个过程就叫作无监督学习（UuerviedLearig）。无监督学习的训练集使用无标签的数据，也叫无输出数据。每一条数据没有所谓的“正确答案”，模型必须自己搞明白最后呈现的是什么。无监督学习的目标不是告诉计算机怎么做，而是让计算机自己去学习怎么做，自己去探索数据并找到数据的规律。我们常说的“物以类聚，人以群分”就是最典型的例子。只需要把相似度高的东西放在一起，模型就能发现它们的规律。对于新来的样本，计算新样本与原来样本的相似度后，模型可以按照相似程度对它们进行归类。当我们在做营销方案时，经常会遇到没有任何分群依据的情况，这时候用无监督学习可以识别有相同属性的顾客群，从而在营销活动中以同样的方式对待这些客户，同时也可以通过模型找到适合这个活动的客户的特点，从而为营销建议提供决策支持。有别于有监督学习网络，无监督学习网络在学习过程中并不知道其分类结果是否正确。无监督学习的特点是仅仅从样本中找出某个类别的潜在规律。常见的聚类问题都属于无监督学习。1.4.3半监督学习通常我们能够使用有监督学习得到一个性能更好、泛化能力更强的模型。有监督学习最大的限制条件在于必须使用带有标签的数据。在如今数据爆炸的时代，想要给数万亿的数据都打上标签是不太现实的事情。在图像识别领域，我们可以轻易地收集到几十万或上百万张关于桌子、椅子、书本和玩具的图片，但是要对每一张图片都打上标签，标明哪张图片是桌子，哪张是椅子，代价非常高，是一项耗时耗力的工作。我们在实际项目中拿到的往往是其中只有少量数据有标签的海量数据，这种情况非常不利于使用有监督学习方法。半监督学习（Semi-uerviedLearig）就是为解决上述问题而产生的，其目的在于利用海量未带标签数据，辅之以少量带标签数据进行学习训练，增强计算机的学习能力。半监督学习在训练阶段结合了大量无标签数据和少量标签数据。虽然无标签数据不能够提供类别信息，但是这些数据中蕴含了大量的数据分布信息，这些规律对模型学习起到正向帮助的作用。半监督学习可被进一步划分为纯半监督学习和直推学习。纯半监督学习假定训练数据中的未标记样本并非待预测数据，而直推学习假定学习过程中所考虑的未标记样本就是待预测数据，学习的目的就是在未标记样本上获得最优泛化性能。也就是说纯半监督学习基于开放世界的假设，希望学得的模型能适用于训练过程中未观察到的数据；而直推学习基于封闭世界假设，仅试图对学习过程中观察到的未标记数据进行预测。对此，产品经理只需了解即可，不需要深入了解两种学习的区别。半监督学习结合了有监督学习与无监督学习的特点，利用有标签数据的局部特征和分类方式，以及更多无标签数据的整体分布情况，就可以得到比单一数据源更好的分类结果。1.4.4强化学习AlhaGo的表现让很多人认识到强化学习的威力，通过这一方式训练出来的模型竟能达到如此智能的地步。强化学习（ReiforcemetLearig）会在没有任何标签的情况下，先尝试做出一些动作得到一个结果，通过这个结果的反馈，调整之前的行为。通过不断的调整，算法强化自身的决策能力，最终能够根据不同的情况，获得不同的决策结果。这种学习方式和有监督学习有点类似，它们都会学习从输入到输出的一个映射。但有监督学习输出的是数据之间的关系，可以告诉算法一个输入对应什么样的输出。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，目的是获得最大的奖励信号。也就是说强化学习输出的是给机器的反馈，用来判断这个行为是正确的还是错误的。另外，强化学习的结果反馈有延时，有时候可能在走了很多步以后才知道前面某一步选择的优劣，而有监督学习做了比较坏的选择之后会立刻反馈给算法。有监督学习就好比有家长陪伴的学习，家长会马上告诉幼儿对错，纠正幼儿的错误。而强化学习就好比有一只还没有训练好的小狗，每当它把屋子弄乱后，主人就减少狗粮的数量。每次表现不错时，狗粮的数量就加倍。在这个过程中，先做一次小狗弄乱房间的试验，最终获得一个减少狗粮的负反馈结果，接下来小狗要是表现很好就获得一个增加狗粮的正反馈结果，这样反复很多次后，小狗会知道把客厅弄乱是不好的行为。虽然强化学习和无监督学习都使用无标签数据进行学习，但两者之间有很大的区别。例如在向用户推荐新闻的任务中，无监督学习会找到用户先前已经阅读过的类似新闻，并向他们推荐一个同类的新闻；而强化学习则通过向用户推荐少量新闻的方式，获得来自用户的反馈，最后构建用户可能会喜欢的新闻的“知识图”。选择哪种学习方式，主要看业务场景的需要以及具体问题下的实现难度。1.5产品经理的经验之谈本章开篇主要讲述机器学习的概念及机器学习适合解决的问题。对机器学习有一个初步认识后，我们再具体学习机器学习的过程，以及如何选择模型，机器学习可以分为哪些类别等。机器学习让计算机也能像人类一样通过观察大量的数据发现事物规律，获得某种分析问题、解决问题的能力。计算机需要得到数据、学习算法及模型三方面的支持，才能在面对新数据时自动做出判断，主动学习。机器学习不能解决所有问题。机器学习擅长的是通过已知经验找到规律从而解决问题。对于同时满足有规律可以学习，通过编程很难实现，并且有足够多能够从中学习到规律的数据三个条件的问题，我们可以尝试挑选合适的算法去解决。基于上述条件，我们经常用机器学习来解决预测、分类、聚类、归因、异常检测等方面的问题。预测和分类的主要区别在于使用的数据源类型不同。预测主要使用连续值构建函数，分类主要使用离散值构建函数。分类与聚类类似，主要区别在于在分类场景下，我们已经知道训练数据的分类有哪些，而在聚类场景下我们可能不知道，要根据需要对数据进行聚合。机器学习生成一个模型的过程通常包括准备数据、建立模型及应用模型三个阶段。准备数据阶段包含收集数据、探索数据、预处理数据三个步骤。处理数据后，在建模阶段开始训练模型、评估模型，然后优化模型，最终到应用阶段投产使用模型，在新数据上完成机器学习的任务。数据的质量直接决定了模型的表现如何，因此我们需要在数据预处理上花费更多的心思，让数据的表现力更强。其实很多机器学习都是在解决类别归属的问题，即给定一些数据，判断每条数据属于哪些类，或者和其他哪些数据属于同一类等。如果我们只对这一堆数据进行某种划分，通过它们内在的一些属性和联系，将数据自动整理为某几类，这就属于无监督学习。如果我们一开始就知道了这些数据包含的类别，并且有一部分数据（训练数据）已经被标上了类别，我们通过对这些已经标好类别的数据进行归纳总结，得出一个映射函数，从而对剩余的数据进行分类，这就属于有监督学习。而半监督学习指的是在训练数据十分稀少的情况下，利用一些没有类标的数据提高学习准确率的方法。根据反馈的好坏来推导规则，以进行下一步学习的方式就是强化学习。最后，产品经理是需求与开发之间的桥梁，千万不能把需求交给开发人员后，就摆出一副事不关己的姿态。产品经理不但要考虑如何提升模型的精度，更要思考模型应用后，如何提升应用效果。2数据的准备工作2.1数据预处理2.1.1为什么要做数据预处理数据准备有收集数据、探索数据、数据预处理三个步骤。这一章我们重点讲解如何挖掘数据的有效信息以及如何对数据进行预处理，以便从加工后的数据中提取特征，为模型学习打下坚实的基础。在信息化时代，数据逐渐成为现代社会基础设施的一部分，就像日常生活中不可或缺的水、电、公路、通信网络一样。同时因互联网的快速普及，全球数据量正呈现出指数级的爆炸式增长。弗雷斯特研究公司的公开研究结果表明，目前金融交易、社交媒体、GPS坐标等数据源每天产生超过2.5EB的海量数据。美国国际数据集团预测，按照目前全球数据总量50%左右的增长率预估，至2020年全球产生的数据总量将达到40ZB。面对如此庞大的数据矿山，想要挖出有价值的金子可不是一件容易的事情，其主要原因在于数据来源渠道太广泛，因此收集到的数据质量参差不齐，缺失大量的数据或存在很多异常数据。导致数据不完整或者不准确的原因有很多，例如不同渠道用户填写的信息不同、用户修改信息后历史数据没有被覆盖、数据传输过程中丢失、命名约定不一致或输入字段格式不一致等。在银行办理过业务的同学都有过这样的经历，填表时，对于不重要的信息选择不填写，不便透露的信息随便填写，“生日”直接选择默认值“1月1日”，“家庭住址”填写了城市，这些行为都会给数据处理人员造成不少的困扰。想象你是一家互联网金融公司的产品经理，你设计了一个功能，通过用户注册时填写的“兴趣爱好”来推荐不同的理财业务。上线后却发现转化率非常低，仔细一看数据才发现“兴趣爱好”区域中默认勾选了几个板块，因此很多用户懒得修改，就直接进入下一步了。从数据上看有几个板块较受欢迎，但实际上不是用户的真实想法。这种“不真实”的数据会让产品经理产生错误的判断。同样，这种“不真实”的数据也会给模型以错误的引导。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法的应用只是让我们逼近这个上限。这个说法形象且深刻地道出数据处理和特征分析的重要性。给定不同的训练数据，训练出来的模型的效果可能天差地别。因此上述这种数据格式不统一、存在异常值和缺失值的现象，会让机器的学习过程变得十分艰难。如图2-1所示，一般情况下，我们获得的原始数据可能存在以下几个问题。图2-1原始数据可能存在的问题（1）存在缺失值：部分字段没有信息，需要补充缺失值。（2）存在异常值：部分字段因为记录错误，导致出现不在正常取值范围内的数值。（3）信息的度量范围不同：很多字段的数值取值范围不同，例如年龄的取值一般在0～120的区间，身高的取值通常在60～230的区间。具有不同单位、度量范围的数据很难放在一起比较，需要通过某些方法让所有数据的取值都处在一个范围里。（4）信息表达的意义不准确：对于某些定量特征，其包含的信息是以区间划分的数值，不同数值代表的含义有很大差别。例如学生的考试成绩，“59分”和“60分”虽然只有1分之差但表示的含义是完全不同的，我们可以将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。（5）定性特征不能直接使用：某些机器学习算法和模型只能接受定量特征的输入，需要将定性特征转换为定量特征。最简单的方式是为每一种定性值指定一个定量值，例如客户的“兴趣爱好”这个字段有“文体活动”“投资理财”等，我们可以把这些表述转化成“01”“02”这样的数值以便机器能够加以区分。（6）信息利用率低：不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，部分数据的表达能力比较弱，需要通过数据增强的手段才能让机器更容易理解。为了解决以上问题，提高数据质量，工程师们在训练模型前首先需要想办法提升数据的质量。因此他们创建了许多数据预处理技术，通过这些技术能够增强数据的表现力，让算法发挥最佳的效果。数据预处理主要分为数据清洗、数据集成、数据变换及数据归约四个步骤。在数据清洗阶段，我们试图填充缺失的值，光滑噪声点和识别离群点，并纠正数据中不一致的取值。在数据集成阶段，我们会将多个数据源中的数据整合存放在统一的数据源中，这样做有助于减少结果数据集的冗余和不一致，提高后续建模的准确性和速度。在数据变换阶段，我们通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。在数据归约阶段，在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。这样，使用归约后的数据集训练模型更加高效，并且能够产生与原数据集相同的分析结果。2.1.2数据清洗拿到数据之后，我们首先进行数据清洗。数据清洗是整个数据预处理的第一步，也是对数据重新审查、校验的过程。通过这个环节，能够统一数据格式，清除异常值以及填补缺失值，不让错误、不规整的数据进入模型中。通常情况下，我们可以按照格式标准化、错误纠正、异常数据处理以及清除重复数据这样的顺序检查数据问题并且选择合适的方法处理其中待改善的数据，如图2-2所示。数据清洗的方法非常多，产品经理只需要了解数据清洗的一般思路，在面对实际问题时能根据数据源的特点选择合适的方法进行清洗即可，没有必要把全部方法都使用一遍。图2-2数据清洗的一般步骤1.格式标准化拿到数据之后，我们首先统一数据格式规范。不规范、不统一的数据可能不会影响我们对数据含义的理解，但是影响模型对数据的理解。因此含义相同的字段需要采用统一的表达形式，例如，1月30日、1/30、1-30表达的都是同一天，需要统一采用标准时间戳格式。深圳福田、深圳市福田区、深圳福田区都表达相同的含义，需要采用相同的表达形式。最后检查数据中不应该出现的字符，最常见的是字段中头部、中部、尾部误输入的空格，或者是姓名中存在数字、身份证号中出现汉字这样的情况。2.错误纠正接下来检查数据中有没有出现与该字段不符的内容，产品经理可以对数值型以及枚举型字段的取值设定一个范围，依靠业务知识与经验帮助工程师修正数据中出现的错误取值。例如银行在分析客户的消费情况时，会发现部分客户的信用卡消费金额中出现负数的消费记录，如果有对应数额的消费记录则可以判断这笔记录是一笔退款，则可以同时清除这两条消费记录。如果没有对应数额的消费记录，则判断这笔记录是一笔还款，则可以消除这条入账记录。还有一种常见的错误是输入位置错误，例如在姓名栏填写了性别，在身份证号栏填写了手机号等。对于这种情况，不能简单地删除错误数据，因为有可能是人工填写错误，也有可能是前端没有校验，还有可能是导入数据时存在部分或全部列没有对齐的问题，因此我们要仔细识别问题类型，逐个进行处理。3.异常数据清理统一数据格式后，开始分析数据的异常情况。在这个环节需要处理含有缺失值及异常值的数据，缺失值是指字段取值缺失的数据，异常值指的是数据集中偏离大部分数据的取值的数据。在没办法补充数据的情况下，对于数据的缺失值，一般采用删除法或插补法处理。删除法比较简单，如果存在缺失值的数据量不大，则可以直接删除这些缺失的记录。如果某个变量的缺失值较多且对研究目标没有太大影响，则可以将这个变量整体删除。在条件允许的情况下，可以用插补法找到缺失值的替代值进行插补，尽可能还原真实数据的分布情况。常见的插补法有两种形式。（1）使用属性的中心度量填充缺失值：统计某个缺失特征的数据分布情况，对于均匀分布的特征数据可以使用均值进行插补；对于分布不均匀的特征数据可以使用中位数进行插补，如图2-3所示。还是刚才银行分析客户消费情况的例子，如果部分客户的月收入特征没有数值，则可以统计所有客户的月收入情况，取月收入的中位数或均值，填充到缺失该特征的样本中。图2-3使用属性的中心度量填充缺失值（2）使用最有可能的值填充缺失值：使用算法推测缺失值，常见的算法有回归算法、贝叶斯算法或决策树算法。如图2-4所示，如果我们想要更加准确地知道一个客户的月收入，则可以通过决策树的方式找出和这个客户具有相同特征的人群，对比该人群的月收入情况再确定缺失值。或者通过回归算法，预测出这个客户最有可能的月收入情况，以此填充缺失值。图2-4使用算法推测缺失值异常值也称为数据噪声，若想处理噪声数据，首先要了解如何找到这些噪声点。通常我们会采用两种方法寻找噪声点：一种是计算该数据集的均值，选择与均值差距较大的数据点作为噪声点；另一种是采用聚类方法，将某个特征可能出现的取值集合成“群”，落在“群”集合之外的值被视为离群的噪声点。检查噪声后，采用分箱、聚类、回归、机器和人工检查相结合等方法让数据的分布情况变得更“光滑”，去掉数据中的噪声。产品经理不需要掌握具体的实现方法，只需要了解哪些是我们可以使用的技术。无论是缺失值还是异常值，都需要产品经理仔细思考，分析成因并推测出正确值。对于缺失或不能推测的数据也要想一些其他转化的方法让这部分数据的不良影响降到最低。4.清除重复数据数据清洗的最后一步是检查数据源中有没有特征值相同的记录。这个步骤比较简单，只需要判断样本数据的每一个特征值是否相同，将相同的记录合并为一条记录即可。2.1.3数据集成如果样本数据被存放在多个不同的数据源中，我们需要将这些数据源中的数据结合起来并统一存储。建立数据仓库的过程实际上就是数据集成，如图2-5所示。这个步骤就是将分散在不同数据源的样本有机地整合到一起，例如宽表整合，将所有的特征值合并到一张表上展示。集成有助于减少结果数据集的冗余，并且对数据进行统一处理，能够提高后续数据挖掘的准确性和速度。图2-5数据集成数据集成是指将多个数据库整合为一个数据库。在这个过程中需要着重解决命名差异、数据冗余以及数据值冲突三个问题。造成这些问题的原因主要是来自多个数据集合的数据由于在命名上存在差异而导致相同的特征具有不同的名称，或者是相同意义的字段采用了不同的表达方式，等等。实际上，命名差异与数据值冲突的问题在经过数据清洗后已经基本得到解决，数据冗余的问题通过数据变换及数据归约解决。在集成环节，只需要把不同数据集的数据结合并统一存储即可。2.1.4数据变换经过以上几步，我们可以得到一份格式统一、没有缺失值和异常值的初始数据。这样的数据集已经满足了机器学习的基本要求，可以开始训练模型了。但是在模型实际应用数据的时候会发现，使用这种数据训练起来速度慢而且效果也不好，其原因是数据量太大，部分有价值的信息没有被完全利用。为了提升模型的准确率，我们可以尝试变换数据，帮助计算机寻找数据之间的关联，挖掘出更有价值的信息。常见的数据变换方法有很多，例如标准化、归一化、正则化、特征二值化，等等。产品经理只需要了解这些方法的目的，不需要掌握具体的实现过程。图2-6展示了常用的数据变换方法。试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]点击下载...

2022-04-03

亚马逊Kidle高级产品经理刘长征接受了中关村在线平板电脑频道的独家采访。KidlePaerwhite电子阅读器和Kidle系列产品的特点得到了面对面的回答，并表达了自己的观点。同时，我们也对新进行了面对面的回答KidlePaerwhite定位人群，给消费者带来深入沟通的阅读体验。全新KidlePaerwhite带来三大提升与上一代相比KidlePaerwhite亚马逊产品Kidle高级产品经理刘长征认为，新KidlePaerwhite带来全新的阅读体验，KidlePaerwhite是目前整个Kidle家族销售最好的产品，其产品受众也非常广泛。亚马逊推出该产品的目的是希望每一代KidlePaerwhite可以为用户提供优秀的阅读体验。新产品主要有三个方面。第一点：全新KidlePaerwhite屏幕分辨率从212i提升至300i，文字显示更加清晰锐利，最高级Voyage旗舰产品等级相同。第二点：全新KidlePaerwhite使用新一代电子墨水屏幕(Carta1.2)，也是市场上最新的E-ik墨水屏，稳定性更好，屏幕闪光和上一代Paerwhite眼睛看起来比改善4倍更舒服。第三点：内存升级到512MB，有效保证了整机运行的稳定性，特别是在观看一些容量较大的PDF文档或电子书时，阅读稳定性更高，内存溢出会大大降低。因此，可以看到新的KidlePaerwhite从阅读的角度来看，它真的想为用户提供更深入的阅读体验。Kidle不同档次的产品定位目前Kidle产品有三条线，入门级Kidle零售价为499，定位用户为Kidle用户，让用户了解电子墨水屏给阅读带来的好处，了解Kidle产品最基本的优点和功能。通过实际研究和访谈，使用Kidle产品主要集中在学生用户群中，Kidle内置的辅助阅读工具可以有效地帮助他们的日常学习。Kidle内置生词提示功能非常实用，可以帮助学习英语的学生一次性阅读文章，而无需反复查询字典。此外，生词书和字典功能还可以有效地提高学生用户的英语阅读水平。如果你追求更好的阅读体验，上一级是最经典的KidlePaerwhite系列。产品屏幕分辨率会更高，适合用户观看一些更精细的文章和图片。此外，KidlePaerwhite提供阅读灯，用户可以随时随地实现阅读体验。KidleVoyage目前，该系列高端机型的外观设计非常独特。机身采用超薄设计。同时，机身两侧都有压敏翻页键。用户可以轻松地单手翻页。屏幕采用平面设计，使整机设计更加出色。无论是自己使用还是给别人，都是不错的选择。Kidle仍然是沉浸式阅读工具华为最近很受欢迎P8电子墨水屏手机保护套YotaPhoe背面电子墨水屏引起了广泛关注。产品经理刘长征认为，Kidle仍然想为用户提供一种不受干扰、更身临其境的阅读体验。新颖的电子墨水屏双屏手机实际上反映了E-ik的认可，无论是从续航能力还是长时间阅读时眼睛的影响，在某种程度上，大家都逐渐认可E-ik带来好处。产品经理也再次提到了新的KidlePaerwhite阅读的纯度，Kidle愿景是在60秒内完美还原纸质书籍，在世界任何地方用任何语言出版和印刷的书籍，为用户提供更好的阅读体验。—————来源：中关村在线...

2022-04-04