Princeton: A Search for Answers

用户评论 (4)

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  李笑琳

  文艺邦用户

  2.2 分
  好看，精彩，这两天要把电影补上， Princeton: A Search for Answers，我只是我，见山是山，见海是海，见云亦是云 遇见你之后，见山是你，见海是你，见云也是你， 当爱情跨越了时间，只剩下一句，我只想要你好好的 读的过程中，有很多启发，但要我都写下来，却也没记住太多，都被我内化了哈哈，一下子提取有点困难，等哪天真正需要的时候，可能会一下子冒出来， 威尔，伟大的人，这么形容不过分，他用六个月的时间改变了露，使露走出自己的设限，拥抱了无线的可能，换个角度看，露的改变也是威尔生命的一种延续，是威尔爱的结晶，于两人而言，六个月的相遇，都是何其的幸运， 不行了困了 1.最真实的自己， 2感恩， 3.善意的对待一切，
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  我想踩碎迷茫走过时光

  文艺邦用户

  6.6 分
  中国古典影视之前也观看过一些。东一口，西一嘴。碎片化的输入，输出也必然是碎片。看了这本《Princeton: A Search for Answers》总算对中国哲学的脉络会清晰了一些。去年立了flag要集中读史。一年过去了，史书读了几本，越读越觉得自己知识匮乏。今天的看剧计划是系统化读哲学，希望今年能有多一些收获。
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  瑞敏 Amy

  文艺邦用户

  3.2 分
  编剧的大牛之处站在了个更高的时间和空间的纬度，将一部人类简史串联起来。读完好久，一直没有写剧评，真的是读的支离破碎，由于知识的欠缺编剧有些理论观点没有办法get到。总之读完之后总是觉得很沉重，从138亿年前的宇宙爆炸，经过粒子，原子，分子，单细胞，多细胞的演化，到人类这个物种站到食物链的中间，再到尼安德特人，东非直立人的灭亡，然后20万年前我们智人通过对其他物种的碾压一步步爬到了食物链的顶端，从认知革命，农业革命，科技革命，我们将自己封装成了万物主宰的神，通过不断的编故事，有了信仰，国家，民族，价值观，产生了共同的想像，实现了越来越复杂的社会协作，伴随着物种的灭绝，被训化，怎么看都是一部对其他物种不公平的悲情演化史。智人的每一次探险远征都代表着一场生灵涂炭的浩劫，伴随着数不清物种的灭绝，这就是所谓的达尔文的“物竞天择适者生存”。 后来看到罗振宇的《Princeton: A Search for Answers》最后一章介绍的王东岳先生的《Princeton: A Search for Answers》里面的一句话“人性是物性的绽放，人道是天道的赓续”，人类社会的现象仍然是自然现象，万物演化实际上是一个逐渐衰亡的过程，人是万物演化最悲情命运的承担者，一下子把我从《Princeton: A Search for Answers》的悲情中拖拽出来，为智人的演化残忍找到了说服自己的理由。还有那个颠覆性的理论“递弱代偿”，感兴趣的可以看一下。具体不解释了。困，打卡。
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  然后呢·

  文艺邦用户

  1.0 分
  逻辑清晰，方法➕案例双线，通俗易懂 1．工作中常用的指标有哪些？ 用户数据指标：鱼塘里有3种用户：新增用户（日新增用户数）、活跃用户（活跃率）、留存用户（留存率）。其中活跃用户对应的是不活跃用户，留存用户对应的是流失用户。 e.g. 在这50万安装用户里，只有1.9万用户是活跃的，也就是产品的日活跃率不到4%（日活跃率=日活跃用户数／总用户数=1.9/50=3.8%）。这么低的活跃率说明产品存在很大的问题。 第1天新增用户100个，第2天这100个人里有40个人打开过App，那么次日留存率=40/100=40%。如果第7天这100个人里有20个人打开过App，那么第7日留存率=20/100=20%。 Facebook有一个著名的40-20-10法则，也就是新用户次日留存率为40%，第7日留存率为20%，第30日留存率为10%，有这个表现的产品属于数据比较好的。 行为数据指标：PV、UV、转发率（转发率=转发某功能的用户数／看到该功能的用户数）、转化率（转化率=10（购买产品的人数）/100（到店铺的人数）=10%）、K因子（K因子=平均每个用户向多少人发出邀请×接收到邀请的人转化为新用户的转化率。注：K因子=平均每个用户向多少人发出邀请×接收到邀请的人转化为新用户的转化率） 产品数据指标：用来衡量业务总量的指标，例如成交总额、成交数量；用来衡量人均情况的指标，例如客单价；用来衡量付费情况的指标，例如付费率、复购率；以及与产品相关的指标 推广付费指标：展示位广告、搜索广告、信息流广告 2．分析方法 （1）5W2H分析方法 案例1：如何设计一款产品？这时候可以用5W2H分析方法：what（是什么）：这是什么产品？when（何时）：什么时候需要上线？where（何地）：在哪里发布这些产品？why（为什么）：用户为什么需要它？who（是谁）：这是给谁设计的？how（怎么做）：这个产品需要怎么运作？how much（多少钱）：这个产品里有付费功能吗？价格是多少？ 案例2：设计一款App的调查问卷，如何设计问卷上的问题？这时候可以用5W2H分析方法：what（是什么）：你用这款App做什么事情？when（何时）：你通常在什么时间使用这款App？where（何地）：你会在什么场景使用这款App？why（为什么）：你为什么选择这款App？who（是谁）：如果你觉得你喜欢这个产品，你会推荐给谁？how（怎么做）：你觉得我们需要加入什么功能才是比较新颖的？how much（多少钱）：如果你认为这个App对你有帮助，你会花多少钱去购买App里的服务？ （2）逻辑树分析方法 把目标拆解成员工可以执行的小任务的能力 （3）行业分析方法 PEST分析方法是对公司发展宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析的。 （4）多维度拆解分析方法 - 从指标构成来拆解：新用户销售额=新用户数×转化率×新用户客单价；老用户销售额=老用户数×复购率×老用户客单价。 这样拆解后，有利于后续找到原因来制定对应的决策。如果是“新用户”导致的销售额目标没达成，可以对新用户发小额无门槛的折扣券，因为新用户往往还没有对店铺建立信任，不会第一次就购买很多。如果是“老用户”导致的销售额目标没达成，可以对老用户发高额满减折扣券，起到提升复购率的效果。 - 从业务流程来拆解：按照地域细分，考察一线、二线、三线及以下等不同城市的新增用户数量情况。按照性别细分，考察男性用户、女性用户分别是多少。按照渠道细分，考察公众号、百度、头条哪个渠道的用户来源多。 （5）对比分析方