产品痛点分析实例？

一、产品痛点分析实例？

你百般周折服务客户，但是客户还是不开心；

你尽心尽力做产品介绍，但是客户却当耳边风；

你想尽方法提高客户兴趣，但是最终也是徒劳无功；

这些情况其实就是因为你所给客户提供的产品、服务等，根本没有刺激到客户的痛点、痒点和兴奋点。

那么这三点分别是什么意思呢？

痛点－－就是客户正在困扰的问题，或者客户急需解决的问题；

痒点－－并不是急需解决的问题，但是如果能解决掉，就像挠痒痒，也会很舒服。

兴奋点－－能给客户带来“哇塞！”效果的惊喜感和刺激感。

接下来通过几个例子进行剖析，帮助你理解：

举例1：痛点－－出粗车司机

众所周知，出粗车司机是一个需要长期坐着工作的职业，尤其是在大城市中，随着共享打车的盛行，坐着开车的人群越来越多。但是司机坐着时间越长，腰腿就会麻木酸痛，于是有一些公司就开始研究制造了能自动进行捶腿的车载按摩器，而且通过和出租车公司合作，缓解了司机的劳累感。

分析：司机劳累腿部酸痛，其实这就是司机这一类客户的痛点，提供这样的产品，需求量很高，不仅解决了问题，而且赚到了利润。

举例2：痒点－－地产营销

在地产销售，普遍的商家都会采取开盘抢购的方式进行饥饿营销，以保持房价的稳定，本来还有3000套可以出售，但偏偏第一期开盘就只售100套，剩下的2900套保持不动，让购房者远远看着，但是没法去买，这样不仅刺激着消费者的神经，而且不至于破坏行业的稳定。

分析：饥饿营销就是抓住顾客的心理需求，手中明明有，但偏偏吊胃口，就像给人挠痒痒，但是一旦售出后，顾客心里又会觉得开心，舒服，心想终于买到了。

举例3：兴奋点－－快闪活动

在一些大型商场中，偶尔会举办一场快闪活动，当商场中的大多数人都在平平常常在闲逛时，突然人群中的一拨人开始一段舞蹈，并且带动很多的群众一起进行舞蹈，通过快闪活动将品牌活动与群众进行了友好的互动，产生非常好的营销效果。

分析：如果商场中每天都是反复平淡的促销，消费者很容易感觉到疲劳，营销活动一次两次效果还好，但是时间一长，消费者容易疲乏，如果能举行一次能勾起顾客兴奋点的活动，消费者兴奋点被引爆，那么品牌的营销效果将大大提升。

二、什么是数据库实例名，怎么查看数据实例名？

数据库实例名是指在一个服务器中运行的一组数据库进程的集合，每个实例有一个唯一的名称。数据库实例可以包含一个或多个数据库。

在Oracle数据库中，可以使用以下方法查看当前的数据库实例名：

1. 通过命令行：

在Windows平台上，打开命令提示符，输入以下命令：

```

echo %ORACLE_SID%

```

在Unix/Linux平台上，打开终端窗口，输入以下命令：

```

echo $ORACLE_SID

```

2. 通过SQL*Plus:

以系统管理员身份登录SQL*Plus，输入以下命令：

```

SELECT INSTANCE_NAME FROM V$INSTANCE;

```

以上两种方法都可以查看当前数据库实例的名称。

三、数据字典实例详解？

数据字典是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序元数据的目录。

主动数据字典是指在对数据库或应用程序结构进行修改时，其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。

被动数据字典是指修改时必须手工更新其内容的数据字典。

数据字典是对于数据模型中的数据对象或者项目的描述的集合，这样做有利于程序员和其他需要参考的人。

分析一个用户交换的对象系统的第一步就是去辨别每一个对象，以及它与其他对象之间的关系。

这个过程称为数据建模，结果产生一个对象关系图。

当每个数据对象和项目都给出了一个描述性的名字之后，它的关系再进行描述，然后再描述数据的类型，列出所有可能预先定义的数值，以及提供简单的文字性描述。

这个集合被组织成书的形式用来参考，就叫做数据字典。

四、环保产品实例有哪些？

环保产品是指以环保为主要目的的产品，它们在生产和使用过程中注重环保标准的遵守，减少对环境的污染和资源的浪费。以下是一些环保产品的实例：1. 太阳能电池板：太阳能电池板是一种可再生能源产品，使用太阳能发电，不会产生污染和浪费资源。2. 荧光灯管：荧光灯管使用 LED 灯珠，相比传统的白炽灯管，它具有更高的光效和更长的寿命，同时不会产生污染。3. 高效节能灯具：高效节能灯具是指在保证灯具正常发光的同时，尽可能地减少能源的浪费，从而达到节能环保的目的。4. 生物降解塑料：生物降解塑料是一种能在自然环境中被微生物分解的塑料，具有更环保的特点。5. 节能水龙头：节能水龙头采用低流量、高效率的技术，能够有效地节约水资源，减少污染。总结起来，环保产品是指在生产和使用过程中注重环保标准的遵守，减少对环境的污染和资源的浪费的产品。这些产品在环保方面具有积极的作用，能够有效地保护环境和资源。

五、oracle数据同步到redis实例？

可以使用oracle中的row_scn,，从oracle中读出的row_scn和redis中保存的相比，如果大于redis中的就更新redis，如果oracle数据更新，重新从oracle中读一遍出来。

六、生活中大数据实例？

生活中有许多大数据实例。例如，社交媒体平台收集和分析用户的行为数据，以提供个性化的推荐和广告。

智能家居设备通过收集和分析用户的使用习惯和偏好，提供智能化的家居体验。

医疗领域利用大数据分析患者的病历和基因数据，提供个性化的诊断和治疗方案。

交通运输部门利用大数据分析交通流量和行驶模式，优化交通规划和减少拥堵。

电商平台通过分析用户的购买历史和行为数据，提供个性化的推荐和营销策略。这些都是生活中常见的大数据实例，它们改善了我们的生活质量和效率。

七、kettle处理大数据实例？

Pentaho Data Integration（PDI）是一个以工作流为核心的数据集成平台，它允许通过图形化界面，以拖拽的形式来设计数据的 ETL 过程，而 kettle 是 PDI 的开源版本。

Kettle 可以从各种数据源抽取数据，转换数据，然后将数据加载到各种目标，如关系型数据库、文件、数据仓库等。以下是使用 Kettle 处理大数据的一个实例：

1. 数据源：从 HDFS 上的一个文本文件中抽取数据。

2. 转换：使用 Kettle 中的“Text file input”转换组件读取文本文件中的数据，并使用“Excel output”转换组件将数据写入到 Excel 文件中。

3. 目标：将数据加载到 Hive 数据仓库中。

4. 工作流：使用 Kettle 中的“Job”组件将各个组件连接起来，形成一个工作流。

5. 运行：在 Kettle 客户端运行工作流，完成数据的处理。

这只是一个简单的示例，实际的大数据处理可能会更加复杂，需要使用到更多的组件和功能。

八、什么是数据库实例？

数据库（database）：物理操作系统文件或磁盘（ disk）的集合。使用Oracle 10g 的自动存储管理（Automatic Storage Management，ASM）或RAW 分区时，数据库可能不作为操作系统中单独的文件，但定义仍然不变。

实例（instance）：一组Oracle 后台进程/线程以及一个共享内存区，这些内存由同一个计算机上运行的线程/进程所共享。

这里可以维护易失的、非持久性内容（有些可以刷新输出到磁盘）。就算没有磁盘存储，数据库实例也能存在。也许实例不能算是世界上最有用的事物，不过你完全可以把它想成是最有用的事物，这有助于对实例和数据库划清界线。

这两个词有时可互换使用，不过二者的概念完全不同。实例和数据库之间的关系是：数据库可以由多个实例装载和打开，而实例可以在任何时间点装载和打开一个数据库。实际上，准确地讲，实例在其整个生存期中最多能装载和打开一个数据库！ 一般来说，我们的一个数据库对应一个实例，但在集群RAC情况下，共享数据库文件时，一个数据库是可以被多个实例同时使用的。

同一时间，一个实例只能打开一个数据库，也就是一个实例只能操作或管理一个数据库；通常，同一时间，一个数据库只能被一个实例打开，但RAC情况除外。

安装oracle时，通常会安装一个实例——数据库对（当然可以装多对），而且他们的名字相同（也就是实例和数据库名字相同），他们的名字当然可以不同，不管相不相同，他们的联系是通过xxx/pfile/init.ora初始化文件联系的。

因为xxx就是实例的名字，而xxx.ora中的db_name，则记录相应数据库的名字。

九、Echarts连接mysql数据的实例？

Echarts连接不了数据库，你需要用PHP从数据库中查到数据然后以JSON的格式把这个值放到Echarts中，就可以了

十、大数据 大产品

大数据和大产品是当今数字时代的两个热门话题。随着技术的不断发展和互联网的普及，大数据和大产品已经成为各行各业关注的焦点。本文将探讨大数据和大产品的定义、特点以及它们对企业和社会的影响。

什么是大数据？

大数据是指规模庞大、类型复杂且难以处理的数据集合。这些数据通常具有高速、高维度和高变异性的特点。大数据能够帮助企业从各个方面获取有价值的信息，如市场趋势、客户需求、产品性能等。

大数据的特点体现在以下几个方面：

• 规模庞大：大数据集合的规模通常以TB、PB甚至EB计量单位来衡量。
• 类型复杂：大数据涵盖了结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图片等）。
• 难以处理：传统的数据处理工具和方法无法处理大数据，需要借助大数据技术和算法。
• 高速：大数据的处理速度要求高，要能够实时获取和分析数据。
• 高维度：大数据包含的数据维度多，能够提供更全面的视角。
• 高变异性：大数据集合中的数据往往具有多样性和不确定性，需要进行合理的处理和分析。

大数据的应用领域

大数据在各行各业都有着广泛的应用：

1. 零售业：通过大数据分析销售数据、用户行为，帮助企业预测市场趋势，优化供应链管理，提高运营效率。

2. 金融业：通过大数据分析用户信用记录、交易数据等，进行风险评估和欺诈检测，提高投资决策的准确性。

3. 医疗保健：通过大数据分析患者病历、医疗数据，帮助医生诊断疾病，提高诊疗效果。

4. 制造业：通过大数据分析生产数据、设备数据，进行质量控制和设备维护，提高生产效率。

5. 城市规划：通过大数据分析交通数据、人流数据等，优化城市交通规划、资源分配，提升城市管理水平。

什么是大产品？

大产品是指基于大数据技术和分析能力，构建起来的符合市场需求并具备高附加值的产品。大产品是传统产品与大数据技术的结合，能够实现数据驱动的决策和创新。

大产品具有以下特点：

• 数据驱动：大产品以数据为核心，通过数据分析和挖掘为产品提供有价值的功能和服务。
• 市场需求：大产品必须符合市场需求，能够满足用户的实际需求，并创造商业价值。
• 高附加值：大产品通过数据分析和智能化的功能，提供更便捷、高效和个性化的服务，具备较高的附加值。
• 用户体验：大产品注重用户体验，通过数据分析和个性化推荐等方式，提供更符合用户需求和偏好的产品体验。
• 创新性：大产品通过运用大数据技术和分析方法，实现对传统产品的改造和创新。

大产品的案例分析

大产品在各个行业都有着广泛的应用，下面以电商行业和出行行业为例，分析大产品的具体案例。

1. 电商行业：通过大数据分析用户的购物行为、浏览历史等，实现个性化推荐、精准广告投放，提高用户购买转化率。

2. 出行行业：通过大数据分析用户的出行需求、交通状况等，实现智能路径规划、交通拥堵预警，提升用户出行体验。

通过以上案例可以看出，大数据和大产品对企业和社会都具有重要意义。

大数据和大产品的影响

1. 对企业的影响：

大数据和大产品为企业带来了新的商业机会和竞争优势。通过运用大数据技术和分析能力，企业能够更好地了解市场、理解客户需求，从而优化产品设计、改进运营模式。大产品的应用也可以提高企业的竞争能力，满足用户的个性化需求，提高用户满意度和忠诚度。

2. 对社会的影响：

大数据和大产品也对整个社会产生了深远的影响。通过大数据的分析和挖掘，政府能够更好地了解社会状况，制定科学合理的政策。同时，大产品的应用也提升了城市的智能化水平，优化了资源配置，提高了生活的便捷性和品质。

综上所述，大数据和大产品对于企业和社会都具有重要的意义。企业应积极应用大数据技术和分析能力，构建起符合市场需求的大产品，从而实现商业价值的最大化。同时，社会各界也应加强对大数据和大产品相关技术的研究和应用，推动数字时代的发展和进步。