简述互联网产品开发的整个流程？

一、简述互联网产品开发的整个流程？

互联网公司中，一般项目的进行，都围绕一个产品进行：从产品经理最初提出想法，也就是需求，到最终落实到应用里，有一条保证开发过程高效、高质量产出的流程。这个流程会随着公司的规模而有所不同：在大公司中会更完备，小公司中会更简洁。下面我以大公司更加完备的流程来介绍，因为这样的流程相对能保证产品更好的用户体验。

互联网产品开发流程图

如上图，第一个步骤，是产品经理提出需求草稿，然后放入需求池。其中一部分需求会因为不够核心或者当前技术做不到等原因被筛掉，留下来的需求就是确定的需求，产品经理会写成更详细的需求文档，然后召集交互、UI、开发、测试一起开评审会。评审会的意义，是让大家充分了解需求的内容，并讨论需求的各种细节。此时交互设计师由于对用户的了解比较多、对场景的理解比较深，是讨论的主要参与者。交互设计师此时主要的职责，是保证需求的确符合用户的场景。

需求评审之后，交互设计师就可以开始设计交互方案了。首先要进行设计分析，明确这个需求是要解决什么问题以及竞品是如何设计的。之后，交互设计师运用设计理论、规范和原则，画出能够很好地解决问题的交互稿，并说明哪些元素需要数据监测，提交交互组内评审。该种评审，就是邀请其他交互设计师，跟他们讲解需求的内容、设计分析、方案是如何解决问题的，并请其他设计师对你的设计方案进行提问。好的设计是有理有据的。

在交互评审后，需要根据大家的反馈对原型进行优化完善，然后和产品过一下原型，保证原型能够满足产品需求。之后，交互设计师需要召集产品、UI、开发、测试，进行交互评审，为大家讲解你的交互方案。参加评审的同事，会从各自的角度，提出一些疑问，比如UI可能会觉得某个动效太复杂，开发可能会认为某个操作易造成卡顿。在会上交互设计师也要充分说明这样设计的原因，和大家共同讨论出大家都能接受的最优方案。在交互评审之后，设计师需要根据反馈对原型进行完善，并邮件发出原型的最终版本。之后就进入UI环节。

UI设计的环节和交互环节几乎完全相同，交互同学在此阶段的任务，主要是和UI同学配合，解答UI遇到的疑问，以及确保UI稿与交互稿一致，并且没有交互上的问题。

之后是开发和测试阶段，交互同学此时主要任务是解答疑问。等到测试同学完成了对功能的测试，证明该功能已经开发完毕。交互同学就可以开始进行交互验收——即使用这个功能，并查找功能中是否存在和交互稿不同的地方。所有的这些不同处，都需要提交bug，请开发同学进行修改。不要小看了这一步，交互稿即使做得再完美，如果开发的同学没有按照交互稿进行开发，而是“强行创新”，那么到时候主要的责任还是在交互同学身上——大家不会去追究某个错误发生的原因，只会看到这个错误是发生在你负责的范围。所以验收是相当重要的一环。

验收结束后，以邮件形式发出验收结果。待所有bug已修复，即可邮件发出“同意上线”的指令（帅不帅？）。在功能终于上线之后，千万不要忘记找产品或者用研同事要功能上线后的数据分析。数据是验证交互方案是否合理的很重要的一项指标，也是增长经验的重要途径。

以上是在大公司中的完整流程。可以看到流程中每一环节都有评审的步骤，这其实都是为了保障最终产出物的质量。在小公司，其实只要砍掉每个环节里的评审环节，就得到了一个简化的、更快捷的流程。有的小公司里可能也没有交互的职位，而是产品经理或是UI设计师代劳。但想学习交互的同学们，请不要气馁。交互设计是诸多设计方法和设计思维的集合，可以帮助一个产品得到更好的用户体验。即使你不做交互设计师的工作，但你依然可以学习交互设计的方法，以设计出体验良好的方案。

二、简述flume的数据处理流程？

1 Flume的数据处理流程包括数据收集、数据过滤、数据转换和数据存储等多个环节。2 在数据收集方面，Flume通过Agent采集数据，并将数据传输给Channel。在数据过滤方面，Flume可以使用多种机制，如拦截器过滤、正则表达式匹配等，来实现对数据的过滤。在数据转换方面，Flume可以使用转换器，将数据转换成其他格式，以便于后续的处理。在数据存储方面，Flume支持多种存储方式，如HDFS、HBase、Kafka等。3 Flume的数据处理流程是一个灵活、高效的流程，可以灵活配置各个环节的处理方式以实现复杂的数据处理需求。

三、华为大数据开发项目流程？

大数据开发步骤：

第一步：需求：数据的输入和数据的产出；

第二步：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；

第三步：数据建模；

第四步：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出数据的架构；

第五步：再次思考大数据系统和企业IT系统的交互；

第六步：最终确定选择、规范等；

第七步：基于数据建模写基础服务代码；

第八步：正式编写第一个模块；

第九步：实现其它的模块，并完成测试和调试等；

第十步：测试和验收；

大数据流程：

从流程角度上看，整个大数据处理可分成4个主要步骤。

第一步是数据的搜集与存储;

第二步是通过数据分析技术对数据进行探索性研究，包括无关数据的剔除，即数据清洗，与寻找数据的模式探索数据的价值所在;

第三步为在基本数据分析的基础上，选择和开发数据分析算法，对数据进行建模。从数据中提取有价值的信息，这其实是真正的阿里云大数据的学习过程。这当中会涉及很多算法和技术，比如机器学习算法等;

最后一步是对模型的部署和应用，即把研究出来的模型应用到生产环境之中。

1) 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架flume

2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群

3) 数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive

4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具

5) 数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品

四、简述发明创造与产品开发的流程？

1、调研，对于需求有着怎样的把握，这种需求是否可以持续增长，产品的方向能否代表未来的一种趋势。

2、决策，要对新产品是不是具备竞争力、有没有资源进行开发，成功的把握有多大做出的最终决定。

3、立项，决定生效后，企业就必须对新产品进行立项，人员与资源就要向项目投入。

4、流程，一个合理的开发流程可以让新产品如期开发。

5、技术管理，对于新品的开发所需要应用到的技术，进行一个切实的管理。

6、生产促进，当新品真正开发出来以后，积极准备力量进行生产。

五、开发一个新闻稿文本分类系统，简述流程及步骤？

1). 搜集语料。可以用爬虫抓取新闻门户网站的页面，比如

• https://mil.news.sina.com.cn/ 类别是国内新闻
• https://news.sina.com.cn/world/ 类别是国际新闻
• http://piyao.sina.cn/ 类别是辟谣

这些类别是可以从页面的链接里，或者主页面上找到:

然后用爬虫下载新闻内容，并做清洗。python的话几行就可以搞定：

2) 训练文本分类器

可以用fasttext https://fasttext.cc/ 有python接口。

2.1) 将下载的语料转成fasttext的格式：每行一个文章，开头用__label__标识类别，后面接新闻内容。fasttext不提供中文分词， 不过没关系，对分类任务可以用字的ngram代替，具体来说就是 每个字一个词，而fasttext可以生成bigram，trigram等

比如一则新闻类别是国际，内容是印度尼西亚的一位渔民，则在训练语料中添加一行

__国际新闻__ 印 度 尼 西 亚 的 一 位 渔 民 

注意是__国际新闻__前后是连续两个下划线，字之间中间全部用空格隔开。

2.2) 训练。建议下载500篇新闻，400篇做训练，100篇做测试。测试语料格式和训练一样。

用fasttext即可。训练推荐参数

./fasttext supervised -input train -output model -lr 0.1 -epoch 25 -wordNgrams 2

测试：

./fasttext test model.bin test

最后会report

P@1  0.883
R@1  0.883

两个值相等都表示准确率。

具体参考https://fasttext.cc/docs/en/supervised-tutorial.html

3) serving

如果是做实时服务，可以用flask做后端服务器https://www.fullstackpython.com/flask.html，提供restful api

如果是做网页形式的demo，可以用postgresql做服务器存数据，然后用node js搭建前段后端。渲染可以用阿里开发的那一套chart

六、简述产品开发原则？

产品开发的主要原则包括：

一、创新；

二、有需求；

三、有技术力量；

四、有前景；

五、可操作性；

六、现实性（资金、设备、人力资源等条件）等。

七、大数据开发流程图

大数据开发流程图是指在大数据领域中，进行数据处理和分析的流程图示。在现代信息技术高速发展的背景下，大数据成为了各个行业都需要面临和解决的挑战之一。而大数据开发流程图作为指导数据处理和分析的重要工具，对于整个大数据项目的顺利进行起着至关重要的作用。

大数据开发流程图的重要性

大数据开发流程图对于大数据项目的开展至关重要，它通过清晰地展示数据处理和分析的步骤和流程，可以帮助团队成员更好地理解项目目标和任务，合理分工，提高工作效率。以下是大数据开发流程图的重要性体现：

• 指导方向：大数据开发流程图可以为团队提供一个明确的工作指导方向，每个阶段的任务和目标清晰可见，避免了工作的盲目性和混乱性。
• 提高效率：通过大数据开发流程图，团队成员可以清晰地了解自己在项目中的位置和任务，避免工作重复和交叉，提高工作效率。
• 资源优化：大数据开发流程图可以帮助团队根据实际需求优化资源配置，避免资源的浪费和不足。
• 风险控制：在大数据项目进行过程中，可能会出现各种风险和问题，而大数据开发流程图可以帮助团队及时发现和解决问题，降低项目风险。

大数据开发流程图的内容和构成

大数据开发流程图一般包括数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等环节，具体内容和构成如下：

• 数据采集：数据采集是大数据开发流程图中的第一步，通过各种方式和工具收集原始数据，保证数据的质量和完整性。
• 数据处理：数据处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合等处理，使数据变得更加规范和易于分析。
• 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行深入挖掘和分析，发现数据间的关联和规律，为业务决策提供支持。
• 数据可视化：数据可视化是将分析结果通过图表、报表等形式呈现出来，使数据更直观易懂，为决策者提供参考。

大数据开发流程图的最佳实践

在绘制大数据开发流程图时，有一些最佳实践可以帮助团队更好地进行工作，保证大数据项目的顺利开展：

1. 明确目标：在绘制大数据开发流程图之前，团队应该明确项目的目标和需求，确保流程图紧密围绕项目目标展开。
2. 参与讨论：绘制大数据开发流程图应该是一个团队合作的过程，多方参与讨论，充分吸收各方意见，确保流程图的全面性和可操作性。
3. 持续优化：大数据开发流程图不是一成不变的，随着项目的进行和需求的变化，流程图也需要不断优化和更新，以适应项目发展的需要。
4. 培训和沟通：绘制好的大数据开发流程图应该得到团队成员的认可和理解，因此需要进行培训和沟通，确保团队全员都能够正确理解和执行流程图。

结语

大数据开发流程图是大数据项目中的重要工具，能够指导团队进行数据处理和分析工作，提高工作效率、降低风险、优化资源配置。在项目开展之初，绘制一份清晰明了的大数据开发流程图，对于项目的顺利进行具有重要意义。希望以上内容对您有所帮助，谢谢阅读！

八、简述ERP流程？

1 一是销售循环流程。包括客户审核、信用复核、销售接单、发货等等多个环节。环节太多，也时候也不好操作。笔者建议是抓住关键环节的关键点。如销售接单时，接单与审核需要不同的人员来完成，已保障交易的安全性。

2 二是相关计划的操作流程。如对于接单生产型生产企业来说，需要根据销售订单来生成采购计划与生产计划。在体检时，就需要考虑后续的操作跟这个计划的符合程度。一般来说，如果计划于实际符合，需要先更改计划，而不能够直接在后续的单据中进行更改。如销售订单有变化，就需要先更改销售订单，然后再根据更改后的销售订单来调整销售计划与生产计划。这是前后一致的流程。

3 三是采购循环流程。在这个流程中，主要是采购单流程与采购收获流程。对于采购单来说，企业是否允许无单采购？即对于生产材料来说，一般都要求有原始的单据，如物料需求部门的请购单。系统稽核人员可以在杭州ERP系统中导出没有原始单据的采购订单，然后进行追踪分析。

4 四是付款流程。付款在企业中往往是一项比较关键的业务。对于ERP系统来说，主要就是核对相关单据的内容。如对于供应商付款来说，需要考虑的是采购订单、供应商发票、入库单等单据是否齐备，金额是否有问题。同时还需要关注，有没有重复付款的单据等等。分析这些单据，可以判断与付款相关的用户在操作上是否标准，有没有偷工减料，甚至舞弊的事件发生。

5 五是需要注意一些特殊的流程。某些企业可能有一些比较特殊的作业，如预收款业务或者预付款业务。这些业务往往具有比较特殊的流程。如对于预收款业务来说，需要客户付款后才能够安排生产或者安排出货。显然这些都是比较关键的点，而且往往是企业管理层比较重视的内容。如果有这些特殊业务的话，那么就需要额外关注这些流程。

九、简述绩效管理与培训开发的关系？

考核后，进入绩效面谈，讨论做得好与需要提升的点，对于提升点，有很多原因导致，其中一个方面可能是个人在某方面能力上不足，那么这就和通过培训提升员工能力挂钩了。培训的需求也出来了，这就是绩效性培训，需要啥，培训啥，评估培训后的员工绩效改变程度。

十、大数据概念简述

大数据概念简述, 是当今信息科技领域中备受关注的一个重要主题。随着互联网的蓬勃发展以及数字化时代的来临，大数据的概念被广泛提及，成为许多行业和企业必须面对和解决的挑战之一。

在信息爆炸的时代，海量数据的产生已成为一种常态。大数据概念不仅仅指数据的数量庞大，更重要的是这些数据具有多样性、时效性、以及价值性等特征。大数据的分析和运用，可以为企业决策提供更多有力支持，帮助企业更好地了解市场、顾客需求以及竞争对手的动态，进而优化运营和业务决策。

什么是大数据？

大数据并不仅仅指数据的规模庞大，更多的是指数据的复杂性和多样性。大数据的定义通常以“3V”来概括，即Volume（规模）、Variety（多样性）、Velocity（时效性）。规模庞大的数据可以来自各种不同的来源，例如社交媒体、移动设备、传感器等，这些数据呈现出多样性的特点，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等。另外，数据的时效性也是大数据的一大特点，数据的产生和流动速度迅猛，需要及时采集、处理和分析。

• Volume（规模）： 大数据的“大”主要指的是数据量的巨大规模。传统数据库系统无法有效处理如此庞大的数据量，因此需要借助大数据技术来存储和处理这些数据。
• Variety（多样性）： 大数据不仅包括结构化数据，如关系型数据库中的数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、音视频等各种形式的数据。
• Velocity（时效性）： 大数据的时效性要求较高，需要快速采集、实时处理和及时分析数据，以快速做出决策和应对变化。

大数据通常需要借助先进的技术和工具进行管理和分析，其中包括分布式存储系统、并行计算框架、数据挖掘和机器学习算法等。大数据技术的发展不仅可以帮助企业更好地利用数据资源，还可以为科学研究、社会管理等领域带来更多的机遇和挑战。

大数据的应用领域

大数据技术在各个行业中都有着广泛的应用，涵盖金融、电商、医疗、能源、交通等多个领域。通过大数据的采集、存储、处理和分析，企业可以更好地了解市场需求、用户行为、产品趋势等信息，为企业决策提供有力支持。

在金融行业，大数据技术被广泛应用于风险管理、精准营销、反欺诈等方面。通过大数据的分析，银行可以更好地监控风险，降低贷款违约率；同时，大数据也可以帮助银行更精准地进行客户定位和推荐产品，提升用户体验和客户满意度。

在电商领域，大数据技术可以被用于个性化推荐、用户行为分析、库存管理等方面。通过分析用户的购物习惯和兴趣，电商企业可以为用户提供更加个性化的产品推荐，提升购物体验和买家满意度，从而提高销售额。

在医疗领域，大数据技术可以帮助医院改善医疗服务质量、提升诊疗效率。通过分析患者病历数据、医学影像数据等信息，医院可以实现病情预测、疾病诊断等功能，为医生提供更准确的诊断和治疗建议，提高医疗质量。

大数据的挑战与未来发展

尽管大数据技术在各个领域中有广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。其中包括数据隐私与安全、数据质量、数据治理等方面的问题。随着大数据的应用范围不断扩大，如何保护用户数据隐私、保证数据质量以及合规性成为了企业和政府部门面临的重要课题。

未来，随着人工智能、物联网、区块链等新技术的不断发展，大数据技术将与这些新技术相互融合，带来更多创新和可能性。大数据将为企业、科研机构以及社会管理部门提供更多智能化、个性化的解决方案，推动数字经济和智慧城市的发展。

总的来说，大数据概念简述是一个复杂而又前沿的领域，对于企业和社会来说都具有重要意义。只有不断学习和探索，把握好大数据技术的发展方向，才能更好地应对未来的挑战和机遇。