随着移动互联网的普及，我们获取知识的途径也越来越多，但是也因为这样，围绕在我们的信息也爆炸式的增长，使得我们需要对过载的信息中找到自己感兴趣的并且有用的知识却成了另一个难题。
在这种内容过剩和碎片化的情况下，人们对内容知识效率的需求急速提升。也就是说，在知识焦虑的状态下，人们会选择使用效率最高的方法去获取知识，也说明通过这种途径获取的知识是相对优质的。于是造就了当下热门的知识付费行业，让知识内容的质量更加丰富、精细和专业，大大满足了人们对知识的高效、优质追求。
然而知识付费的兴起，却没有却没有想象中那么让人满意。为什么？以下是我对出现这种现象的看法：
在互联网里我们从来不缺信息、资源，而我们之所以没有高效利用这些资源，是因为缺少自己的方法论。
牛顿冷却定律（Newton’s law of cooling)：温度高于周围环境的物体向周围媒质传递热量逐渐冷却时所遵循的规律。当物体表面与周围存在温度差时，单位时间从单位面积散失的热量与温度差成正比，比例系数称为热传递系数。牛顿冷却定律是牛顿在 1701 年用实验确定的，在强制对流时与实际符合较好，在自然对流时只在温度差不太大时才成立。是传热学的基本定律之一，用于计算对流热量的多少。
首先说一点，评选热门文章或者热门评论这种事首先可以是人为的，因为有人付了钱那平台就一定愿意干，比如微博的热搜，表面上是按照浏览量来算的，其实如果你上一秒刚看到一条 10000 的热搜，下一秒刷新页面就变成了 9000 的一条热搜占据了原来的位置，我天，虽然大家都心照不宣，但是微博这骗人都已经这么明目张胆了，不信的小伙伴自己去试试吧。
不过今天说的热门文章的推荐方法不考虑人为因素，如果完全按照程序算法去选择文章该如何定义规则呢？
我们第一点想到的既然是热门文章，那就要有热度，看的人越多越热门，所以让前端哥哥埋个代码，统计一下标题的点击数量，按照点击量降序排列就可以了；
如果觉得不过瘾，还可以把文章的收藏量、评论量也加进去，甚至你能想到的看完率、页面停留时长等等。然后给每个你能想到影响因素加上权重；比如：
一直觉得复盘这个词的力量要比总结来的要更大一些。为什么小编会有这样的主观判断呢？我们一起通过本文的思维导图，看看项目复盘到底具有哪些逻辑上的根本优势吧！
Goal（目标回顾）、Result（结果陈述）、Analysis（过程分析）、Insight（归类总结）。
回顾目标、评估结果、分析原因、总结规律。当然这 4 个具体做法有可能太笼统，并不够细致。放心，我们接下来就是基本上涵盖了各个环节具体的方法。
怎么给有视觉障碍的人设计自行车？这是挺有趣的一个题目。
很多人的第一个反应，怎么设计自行车的形状，或者怎么规划一下交通路线。
但是第一个要问的问题是为什么要给有视觉障碍的人设计自行车。
他是需要出行，还是体验，还是锻炼？
思考问题的角度一定要放大，不能局限于功能点。
清单能帮助我们记忆如何处理复杂的工作，帮助我们整理众多事情中的优先级，帮助我们不遗漏重要的工作环节，并且促使我们进行团队合作。
我们所掌握的知识的数量和复杂程度已经超过了个人正确、安全和稳定地发挥其功效的能力范围。知识的确拯救了我们，但也让我们不堪重负。我们需要开展一场伟大的变革来防止错误与失败，这一变革立足于已有的经验，既能充分利用我们所掌握的知识，又能弥补人类不可避免的缺陷和不足。
这一变革并非艰难之举，而且简单至极，特别是对那些花了多年时间来培养和磨炼高超技艺的专业人士来说，投身这一变革简直让人贻笑大方。这个变革就是：清单革命！
——《清单革命》
作为一名产品汪，日常的工作非常繁杂琐碎：处理需求、制定方案及逻辑、输出需求文档、协调各方资源、推动需求按时上线、产品培训及使用说明、分析数据、调研用户、调研竞品、了解行业、洞察用户需求、项目管理、规划产品迭代节奏、跨端跨部门合作、对接业务方……
下面以项目为例，给出了一个项目从无到上线所要经历的流程：
如此众多类型的工作，对产品经理的能力要求也各不相同。在日常工作中，除了上述的工作内容之外，还会经常被各种琐碎的事情「打扰」，以至手头上的工作经常被临时搁置。
我们平常在形形色色的应用上都会被推荐各种内容，我现在每天听歌都是只听推荐音乐，举几个栗子，除了听歌的时候有推荐音乐，还有看视频有推荐视频，看新闻有推荐新闻，买东西有推荐商品，基本上推荐这种功能我们都已经习以为常了。
最近做了一个和内容有关的产品，开始关心各种推荐机制是怎么实现的，基本上我把主要的推荐方式列为了以下几种：
第一种方式比较容易理解，例如微博的热搜、音乐视频应用的排行榜、电商的各种排行等等，就是根据各种比较容易获取的数据来直接向用户推荐。
协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。
简单的说，目前的互联网产品的变现方式就是两种广告和交易。而进一步的戏份，可以分为 5 种，但其实都是交易方式的变种。接下来，我们来盘点一下。
2018 年中国广告市场大概 8000 亿人民币左右，互联网广告 4500 亿人民币左右，互联网广告占比 56%，而 BAT 三家互联网公司广告营收占 4500 亿的 78% 左右。作为互联网公司，广告变现几乎是最主流的变现方式。
广告变现很容易，平衡体验最重要。
在大数据、后台管理面板、金融等与数据有关的 UI 设计中，数据可视化设计是必不可少而且非常重要，但这些设计很多设计师没有接触或很少接触到，也不懂数据可视化设计规范，为了设计好看的数据图表，不停的找设计灵感参考，最终发现了即使有漂亮的可视化数据图表，但却不能用在自己的项目上非常可惜。
今天将为大家分享谷歌 2019 年 6 月更新的 Material Design数据可视化设计规范指南，这个规范指南基本适用所有数据图表设计，很有参考价值，建议收藏。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
数据可视化可以表达不同类型和规模的数据，包括从几个数据点到有大量变量的数据集。
在形形色色的活动中，如何去吸引用户，用吸引人的话术去引起目标人群的注意是一门技术。
在《爆款文案》这本书籍梳理旅客打造文案的几个技巧。
标题就像是钥匙，写好了，用户就打开了你的文章，所以我们得想办法让用户两秒冲动点击。
我们写文案主要目的就是让用户买你的产品，虽然你已经把用户吸引了进来，但是如何让他购买你分享的产品，还得花点心思，所以得充分提高用户的购买欲，让他欲罢不能，非买不可。
提到如何衡量客户价值，RFM 基本上是头脑中第一个想到的模型，也是大部分运营人员都会接触到的。根据 Arthur Hughes 的研究，发现客户的数据中有三个非常重要的指标：
最近一次消费频率（Recency）
消费频率（Frequency）
消费金额（Monetary）
这三个指标非常有意思，我们可以从中将用户的活跃度，忠诚度和消费能力评估出来，如下图：
按照案例中的情况，我们分别将 R\F\M 三个值都再细分成了 4 个等级，现在大家可以思考一下：000 代表了什么客户，她与 004 的区别在哪里？她们的价值是否不同，是否要区分维护？