知鸦日报2021-05-14

行业研究的逻辑线索简单来说就是从大到小，从宏观到微观。

第一步，分析 宏观环境 和 整体行业 趋势，为之后的分析定下基调。

第二步，分析 细分领域 和 具体公司 情况，因为宏观的概念无法落地。

第三步，分析 竞对企业情况 和 应对策略，怎么样才能碾压对手or不被对手玩死。

第四步，分析企业未来的 发展趋势 和 投资价值。（这一步不是必须的，可以根据研究的目的和具体的业务要求的不同灵活处理）。

商业分析是什么呢？摘录一段百科：商业分析指的是对方案进行经济效益分析，从财务上进一步判断它是否符合企业目标。如果符合，产品概念就可进入产品研制阶段了。包括审视预计的销售额、成本和利润是否达到公司预计目标；如达到，则此产品概念才能进一步发展到产品开发阶段。可从商业或消费统计公告中查到特定商品的零售额、有效购买收入、总的零售额等资料。

如何有效提升游戏商品的转化？

如何有效、高效地进行游戏竞品分析呢？

Infra-Joy 侧重定位成面向验证的架构设计方案而非是平台，在重标准轻设计（约定大于配置）的前提下，让更多角色关注并参与流程和质量的建设而非是具体平台的源码细节建设。

随着商家对客户精准运营诉求越来越强烈，有赞客户运营相关的业务产品也在近一年不断推陈出新。

有赞预付卡包装出了会员储值这样一款产品，用户在商家店铺里完成特定金额的充值后，会得到商家赠送的权益，比如积分、会员卡、优惠券等。

本文从源码层面分析在加载和写入过程中，导致 ANR 问题的原因以及相关的优化解决方案。

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接触前端音视频之后，需要掌握大量音视频和多媒体相关的基础知识。在使用 FFmpeg + WASM 进行视频帧提取时，涉及到视频帧和颜色编码等相关概念。本文将对视频帧中的颜色空间进行介绍。

近期重构了项目的投放系统，有幸做了一次比较完整的服务优化，尤其针对trace方面的分析网上资料还是比较少了，这里结合自己的理解记录一下！

数据分析从上世纪 80 年代兴起以来，大体经历了企业数仓（EDW）、数据湖（Data Lake）、以及现在的云原生数仓、湖仓一体等过程。

企业数仓是数据仓库最原始的版本，主要用于企业内部的决策支持和商业分析（BI）。企业数仓的数据放置于集中式仓库当中，并以 schema-on-write（写时模式）的方式写入。从当前的视角来看，企业数仓存在着只能处理结构化数据、集中式的存储和计算、以及成本昂贵等缺点。

数据湖是伴随着数据爆炸式增长而出现的技术，它能够存储结构化以及非结构化的数据、拥有分布式的存储、以及经济的成本。但由于其“不管后面用不用，先存储起来”的理念（schema-on-read 模式），在数据治理、数据质量方面有很多的缺失，因此在后续实际的使用当中会面临较多的问题。

湖仓一体是当前较新的理念，它的目标是解决上述企业数仓和数据湖的主要缺点，并提供企业数仓和数据湖融合的优势。使其拥有数据湖的多样化结构支持、分布式存储、低成本以及企业数仓的数据治理能力，高速 SQL 访问性能等两者的优点。同时，作为一个新兴的形态，湖仓一体自身也带来了一系列增强的功能，如事务支持（ACID），支持数据 UPDATE/DELETE，更高的数据实时性甚至流式数据的生产和消费支持等等。

新版返利平台上线之后，在不到3个月内快速支持了5个重点复杂业务场景的项目落地，项目需求交付周期也缩短了50%。

在携程内部业务高频率敏捷迭代发布节奏下，线上生产服务质量需要同步快速提升。这就依赖自动化测试的覆盖率提升，测试任务执行频次提升，测试任务执行速率提升。

最近在处理某客户的 MySQL 数据库主从延迟问题时，发现了一个与 exec_time 有关的奇怪现象，于是抽空做了一些测试，借此文分享一些心得。

这是一篇超超超赞干货文，赶时间的朋友可以直接跳到PPT案例的讲解部分，不过我猜你们还会忍不住跳回来从头开始读。宇智波梧是我的好友，我一忙，不想做一些PPT排版都会交给他，帮我排版美化下。有时候大家对PPT会有这样那样的问题，“PPT做得好看，有什么用，浪费时间”。其实PPT很无辜，它就像一张白纸，取决于你想要达成目标。好看可能是为了发布会，简洁是为了开会汇报，各种导图模型是为了打动客户拿下单子。你可以用PPT做一个简单的汇报，也可以用PPT谈下上千万的生意，甚至是上亿的融资。所以搞懂PPT，其实小技巧大作用，今天我特约宇智，让他来分享关于PPT这件小事，我相信会颠覆你的以往想法。