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产品动态|腾讯云AI 8月产品更新
8月，腾讯云慧眼、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理、语音合成推出全新功能，语音识别、语音合成优化了核心性能。 ASR语音识别 1.语音识别产品支持日语，语音识别产品提升外语能力，新增支持日语的能力，可应用于非电话需要日语语言识别的场景中。 2.语音识别产品支持上海话方言，语音识别产品提升方言能力，新增支持上海话方言的能力，可应用于非电话需要上海话方言语音识别的场景中，目前仅有2家公有云支持上海方言。 腾讯云ASR·语音识别 语音识别产品返回结果中标点符号能力提升，语音识别产品返回结果中标点符号能力升级后增加顿号、问号的支持，现已支持逗号、顿号、问号、句号。 更多关于腾讯云AI的产品体验，欢迎大家点此前往 更多精彩内容，欢迎关注腾讯云AI 公众号~ ?
2.4K143发布于 2020-09-14 - 来自专栏华章科技
详解数据资产的8大重要特征
▲图2-12 数据资产运营闭环 以标签为组织载体的数据资产区别于传统的数据资源，具有8个显著而独特的重要特征，如图2-13所示。 ? ▲图2-13 数据资产8大特征 01 能确权 所有的数据资产都应该是由某企业或机构合法取得或有效管理的数据源清洗加工而来，否则不能称为资产。 关于作者：任寅姿（花名：影姿），资深产品总监、数澜研究院院长拥有超过10年的数据产品经验，原阿里巴巴集团数据产品专家，曾负责集团消费者标签类目体系、DMP精准营销等系统的数据资产设计与实施。 2016年加入数澜科技，负责管理公司产品团队，系统提升团队数据思维、数据资产设计能力及数据服务应用经验，是数据中台理论定义及体系构建的核心参与者。 季乐乐（花名：寒泉），政法行业资深专家、产品专家拥有超过6年的政法行业产品经验，原南京通达海区域负责人，专注于研究数字检务、智慧法院等领域。
3.7K30发布于 2021-07-12 - 来自专栏IT知识进阶学习
JAVA自学-8大基础数据类型详解
本篇文章中，我们也将依据此思想，去更加深入地认识JAVA中最基础的八大数据类型，看看它们在JAVA世界中都存在哪些用途。 非常大的整数 -2^63^ ~ 2^63^-1 浮点型 float 4 普通实数 -3.402 823*10^38^ ~ 3.402 823*10^38^ 双精度 double 8 非常大的实数 -1.7977 当我们将低精度的数据类型赋值给高精度的数据类型时，系统会自动完成数据类型的转换(类比思想：将小容量的物体存放到大容量的容器中，当然是没有问题的)，如： 但如果需要将高精度的类型转换成低精度的类型， 那么就会出现精度的丢失，所以必须显示指定类型转换，格式如下：(需要转换的类型)要转换的值 小结 ---- 本篇文章通过类比的方式介绍了JAVA中自带的8大基础数据类型的特点和使用场景，这8大基础类型将伴随着我们整个编程生涯 下一篇我们将介绍如何通过这8大基础数据类型进行相应的算术运算，设计实现一个简单的计算器案例。
1.1K30编辑于 2022-09-13 - 来自专栏热爱IT
五大数据分析模型，产品经理必会
在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。 二、五大数据分析模型 1. PEST分析模型 ? （1）政治环境 包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。不同的政治环境对行业发展有不同的影响。 （1）产品 能提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需求的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合。 （2）价格 购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。 三、总结 五大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别。 PEST分析模型主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，辅助判断产品或服务是否满足大环境。
1.3K32发布于 2019-07-15 - 来自专栏大数据文摘
大数据，看贵州！ 贵州大数据产业发展8大看点
2013年下半年，中国电信、联通、移动纷至沓来，三大电信运营商数据中心在贵州开工建设、中关村贵阳科技园成立、富士康第四代产业园落户……这一系列大手笔，正助推贵州迈上“云端”,成为发展大数据产业的黄金宝地 贵州大数据产业发展8大看点 看点一：三大运营商南方数据中心落户贵安新区 2013年10月21日开工建设的中国电信云计算中心总占地500亩，总投资70亿元，一期建成后服务器容量为100万台，2014年底起可陆续投入商用 看点三：山区里的数据中心基地 爽爽贵阳，能源富集，是数据中心基地的理想选择。贵阳和贵安新区的山区较多，使得贵阳的很多数据中心设置在山区。 看点四：大数据为媒，中关村联姻贵阳 2013年9月8日“中关村贵阳科技园”揭牌，为贵阳市发展新一代信息技术产业提供重要支撑，也为大数据产业的发展提供强大支撑。 看点五：贵州省打造千万服务器的大数据集群 三大运营商的数据中心在贵安新区相继建成后，将使贵阳周边特定区域快速集聚20万—30万的机架、百万台的服务器，数据存储规模可达EB以上，随着大数据产业持续发酵，将形成一个千万服务器集群的数据中心基地
1.8K100发布于 2018-05-22 BI产品功能大揭秘：企业如何靠数据驱动业务增长
本文全面剖析BI产品的核心功能，并为您推荐高性价比的腾讯云BI解决方案。 ###一、BI产品的核心功能解析 1. 数据集成与处理 BI工具首先解决的是数据孤岛问题。 优秀BI产品支持从ERP、CRM、数据库、云服务等多种数据源提取信息，通过数据清洗、转换、加载(ETL) 流程，将分散数据统一到集中平台。 现代BI工具提供多维分析、统计分析、预测分析等功能，帮助企业从历史数据中发现规律，预测未来趋势。腾讯云BI的智能助手ChatBI基于大模型技术，支持自然语言交互分析，大幅降低数据分析门槛。 3. 数据可视化与报表生成 数据可视化是BI产品最直观的功能。通过图表、仪表盘、地图等形式，BI工具将复杂数据转化为易于理解的视觉呈现。 智能助手引领分析革命 腾讯云BI的ChatBI功能基于腾讯混元、DeepSeek等大模型，使业务人员通过自然语言对话即可完成复杂数据分析，大幅降低技术门槛。
21510编辑于 2025-11-25- 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
产品经理必备能力大揭秘
上周和大家介绍了什么是产品经理，产品经理是做什么的，工作中需要思考什么等内容。 什么是产品经理？ 今天来继续分享鹅厂专家级产品经理的心得：产品经理需具备哪些必备能力。 其他好看的文章： 什么是产品经理？ 程序员桌面装备大比拼 真相了! 程序员界的废话文学
60260编辑于 2021-12-06 - 来自专栏学习与分享
探索国内大模型AIGC产品
字节跳动的灵犀AI 我的选择：腾讯元宝 AIGC市场的未来发展方向 总结 作者其他作品： 当谈到大模型AIGC产品时，我们正处于一个令人兴奋的时刻。 强大的数据处理和分析能力：基于阿里巴巴在数据和计算能力上的优势，通义千问在大规模数据处理和生成方面表现卓越。 出色的多语言支持：在多语言处理和生成方面，通义千问表现出色，能够满足全球化业务的需求。 数据分析与报告生成：自动生成复杂的商业报告和数据分析。 3. 腾讯元宝 作为最新上线的产品，腾讯元宝迅速引起了广泛关注。 AIGC市场的未来发展方向 展望未来，国内的AIGC市场将可能在以下几个方向上进一步发展： 多模态融合：未来的大模型产品将不仅限于文本生成，更多的产品将整合图像、视频、音频等多种模态，提供更加丰富和全面的内容生成能力 总结 从百度文心一言到腾讯元宝，国内的大模型AIGC产品已经在多个领域展示出强大的能力和创新潜力。不同产品有各自的优势和特色，满足了多样化的用户需求。
61910编辑于 2024-06-12 - 来自专栏技巅
腾讯云大数据产品研发实战（由IT大咖说整理）
一、TDF（数据工坊）简介 TDF简介 源于腾讯云数智大数据套件的轻量云上大数据产品，提供基于SQL的大数据计算框架。 适用于需要动态灵活获取大数据计算能力进行批量计算、日志处理或数据仓库应用的场景。 ? 通过一些工具把数据导入到数据存储里面，然后对数据进行处理，最终输出数据。下层的任务和资源调度是用来调度用户的任务在各个资源上运行起来。底层就是腾讯云的基础设施。 Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点，适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。 用户的需求越来越多样化，腾讯云上的很多产品都需要用到数据来做，我们希望以这种方式让用户可以自己选择数据源。 今天主要给大家带来的分享就是这些，谢谢大家！
2.8K80发布于 2018-05-25 - 来自专栏万能的小草
数据可视化大屏产品在滴滴的技术探索
导读：现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用，在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点，越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。 基于此背景，我们结合滴滴的各业务线发展，打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。 1. 前言 ? 前期主要是产品侧对接需求，同时与设计师侧打磨设计稿，泛前端团队的介入主要是在拿到产品设计稿后，将精力聚焦在以下方面： ▍1.难点和潜在性问题梳理 1）地图的一次性加载，考虑到易用性和维护性，需自研一套地图框架 3）因为数据大屏对数据的依赖性较强，为了保障展示的稳定性，对数据采取了缓存兜底方案； 4）通过开发调试面板，降低与设计师沟通的成本，为提高可视化还原度提供了便利。 图3.4 数据大屏设计稿 上图为北京屏的设计稿。
3.4K11发布于 2021-06-24 - 来自专栏数据的力量
数据产品经理，并不是数据 + 产品经理
▲ 成熟公司的数据产品架构 就以上三类产品而言，数据质量产品和数据工具产品更多的是为了保证数据的稳定、安全、高效获取，这也是前几年各家公司深耕的重点，可以说是数据产品的底层建设； 数据应用产品则是以今日头条 二、数据产品能解决什么问题？ 从数据质量产品到数据工具产品，再到数据应用产品，每个层面看起来都很庞大，那么具体可以给我们的产品和业务带来什么价值呢？ 从狭义上讲，数据产品经理是负责实现数据产品工具，并用它去满足特定数据使用需求的一个岗位；也就是承担第一节中讲到的数据质量产品、数据工具产品和数据应用产品的策划和设计工作。 那么，相对应的工作范畴还包括以下四大类： 数据生产：写一些数据生产脚本，产出数据表，甚至维护数据生产流程； 数据提取：负责对业务提出的数据需求提取数据，交付准确可靠的数据； 数据分析报告：分析日常业务 对于数据产品经理而言，能力要求跨度非常大： 一方面，需要极强的数据分析能力和逻辑抽象能够，能够理清楚业务中的各个流程环节，追踪数据流向，并理解业务的需求走向，从而转化为产品功能，为业务所用； 另一方面，
1.4K31发布于 2019-11-25 - 来自专栏张俊红
数据分析师8大经典问题
做数据的同学们，你们在工作中被刁难过吗？有哪些问题是经常遇到，又让人恨得咬牙切齿的呢？从之前同学们吐槽的话题里，我精选了8个高频问题，今天一起来看一下。注意！ 应该多转发一些大数据/数据仓库/数据治理/数据分析的书单、技能树一类，让他们直观体验下“卧槽，这个东西这么复杂呀！” 问题2：“我们的数据可大了，都在那里了，你为啥分析不出来？” 这个问题和上个问题是同胞姐妹，本质都是领导不懂数据，以为有几个数字就是“大数据”了。 如果再加上“没有数据团队”，或者“你自己孤悬于数据团队以外”这一条，请谨慎入职，你会被PUA到怀疑人生的。 问题3：“数据不是数据分析的事吗，为啥要我参与？” 注意，这一句是疑问句，不是反问句。 问题8：“你怎么证明，你做的分析和公司业绩提升有关系！” 这个问题一般在考核绩效的时候才冒出来。听到问题的时候，都会让人恨得咬牙切齿，好想骂一句：“当初求数像条狗，看完数据嫌人丑！”
59860编辑于 2023-03-21 - 来自专栏架构师之路
创业电商产品四大要点【创业+产品】
创业电商产品四大要点 一、做好商品浏览功能 1）当公司规模还不大的时候，不必急急忙忙地推出搜索功能 2）产品库还不算丰富时，人们根本不知道该搜索什么，所以做好商品浏览功能比搜索功能更为迫切和重要 3）初期的主要矛盾 ，是让用户分层分类地逐级寻找自己想要的衣物，简单说就是导向型购物 4）在这个过程中还要了解用户的喜好和搜索习惯，为日后功能拓展提供了数据支持 二、商品搜索的根本是高效 1）要清楚知道的，搜索功能对SEO 如果做了某个改动，如URL转向，就需要马上进行一个永久301改动；并且使用合适的HTTP反馈代码来让Google的爬虫工具知道发生了什么事 3）针对产品做好差异化分类，即使搜索结果里的产品表面上看大同小异 ，仍需要在细致层级分类上下功夫，让客户能快速找出自己想要的产品 三、做出合理正确的导向 1）如果客户一时半刻找不出自己想要的产品，必须想办法先留住客户的脚步，做出正确的导向 2）千万不要强迫用户先注册账号
93790发布于 2018-02-28 - 来自专栏CDA数据分析师
大数据在企业运营中的8大落地应用
制造，即运营管理是供应链的四大环节之一，负责规划，组织，管理所有制造产品所需要的资源，包括设备，人力，技术，流程，信息等。 笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： 1消费者需求分析 很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品 大数据的先进架构，例如大数据湖，可以让跨部门，跨公司，跨地域，甚至跨行业的相关组织，在共同遵循的数据治理框架下，产品设计者与制造工程师可以共享数据，模拟实验以测试不同的产品设计，部件与相应供应商的选择， 利用大数据的实时数据分析，将数字勾勒出来的消费者偏好转化成为有形的产品特点，利用数据设计产品，实现研发与运营共享数据，共同参与产品设计的改进和调整。 这一切都源自于100%数据驱动的，尽可能避免主观判断和推测。 8资产智能管理 物联网(IOT)的发展以及感应技术的兴起，为我们开创了一个能紧密连接物理空间许多事物的信息网络。
3.4K60发布于 2018-02-24 YashanDB数据库的8大技术亮点与实践
YashanDB 是一种新兴的数据库解决方案，具有多项技术亮点和实际应用价值。以下是 YashanDB 的八大技术亮点与实践：1. 高性能和低延迟：YashanDB 采用了高效的数据存储和索引算法，能够提供极高的查询性能和低延迟响应。这使得它在高并发场景下仍能保持快速的数据处理能力。2. 智能的数据分片：YashanDB 具备自动数据分片的能力，能够根据数据的热点和负载情况进行动态调整，确保负载均衡和资源的高效利用。7. YashanDB 的生态系统支持与流行的大数据和机器学习框架集成，便于数据分析和处理。8. 安全性和数据隐私：YashanDB 提供了多层次的安全机制，包括数据加密、访问控制和审计日志等，确保数据在存储和传输过程中的安全性，同时满足行业合规要求。
11610编辑于 2025-11-20- 来自专栏SaaS加速器
8条关键的 SaaS 产品战略建议
来源/作者 ：李宽wideplum ---- 今日，为大家翻译一篇提升SaaS产品能力的文章。 SaaS 是一个具创造力的、令人兴奋的产品。让 SaaS 业务脱颖而出需要最合理的产品策略。 这就是为什么我们总结了8条关键的 SaaS 产品战略建议，以确保你的业务经历可持续的增长和成功。 1. 不要提供超过两周的试用期 有很多理由来说明：为什么你不应该提供超过2周的免费试用的产品。 您可以通过记录诸如日常登录之类的指标，来跟踪产品使用数据。 如果您注意到客户的使用水平已经下降，那么您需要查明发生了什么。 你可以通过应用“产品策略反馈回路”来做到这一点。所以， 你要做到售卖你的产品，评估你的产品，并且获得客户反馈，然后根据反馈修改你的产品，并销售你新修改的产品。 允许消费者在相对自由选择产品功能，他们就会保持快乐。 8. 用客户支持来获得赞美 不可否认的是，无论你的产品的功能多么直观、无缝、简单，有些人还会感到很无助。
94230发布于 2020-06-16 光学动捕终极推荐：8 大主流产品测评对比，谁是专业与性价比之王？
本文将聚焦 8 款主流光学动捕工具、产品及解决方案，从核心参数、功能亮点、适用场景等维度展开深度测评，重点突出 NOKOV 度量产品的核心竞争力，为不同需求的用户提供精准选购参考。 一、8 大光学动捕产品详细测评（按推荐优先级排序）1. 从仔动作捕捉直播版核心参数：包含 8 个动捕镜头（帧率 60fps）、Ying Lite 动作捕捉软件（终身免费授权）、1 套动捕服 + 60 个反光 Marker 球，整套售价 19800 元（市面同类产品约 8. ，而其他产品（如从仔、大疆 RoboMaster）则无此适配能力。
1.7K10编辑于 2025-12-31- 来自专栏低代码（low code）专栏
数据资产化的四大阶段:业务数据化数据资源化数据产品化数据资本化
数据管理：建立数据管理策略，包括数据质量控制、数据安全与隐私保护等，为数据的进一步应用打下基础。——数据产品化数据产品化是将数据资源进一步开发成具体的产品或服务，为企业带来直接的经济价值。 数据产品加工与流通（数据产品加工）是将原始数据转化为具有商业价值的数据产品的过程。这一过程涵盖了数据的清洗、整合、分析和封装等多个环节。 数据产品流通（是指数据产品从生产者到消费者的过程，包括数据产品的定价、推广、销售和交付等环节。）定价策略：根据数据产品的成本、市场定位和用户价值来确定价格。 数据产品化：将数据转化为产品或服务是数据资本化的关键步骤。例如，通过数据分析得到的洞察可以作为咨询服务提供给客户，或者将数据集成到软件产品中，为客户提供增值服务。 市场定位：企业需要明确其数据产品的目标市场和客户群体。这涉及到对市场的深入理解和对客户需求的准确把握，以确保数据产品能够满足市场需求。
1K10编辑于 2025-05-26 - 来自专栏全栈程序员必看
MODIS数据产品介绍
一下这个是转自http://hi.baidu.com/wyf86/blog/item/b2b8ddfcb4c7fef5fc037fdf.html MODIS标准数据产品根据内容的不同分为 0级、1级数据产品，在1B级数据产品之后，划分2－4级数据产品，包括：陆地标准数据产品、大气标准数据产品和海洋标准数据产品等三种主要标准数据产品类型，总计分解为44种标准数据产品类型。 MOD04：大气2、3级标准数据产品，内容为气溶胶产品，Lambert投影空间分辨率1公里，地理坐 标30秒空间分辨率，每日数据为2级数据产品，每旬、每月数据合成为3级数据产品。 2级大气产品。 MOD06：大气2、3级标准数据产品，内容为云产品，Lambert投影空间分辨率1公里，地理坐标30秒空间分辨率，每日数据为2级数据产品，每旬、每月数据合成为3级数据产品。 MOD07：大气2、3级标准数据产品，内容为大气剖面数据，Lambert投影空间分辨率1公里，地理坐标30秒空间分辨率，每日数据为2级数据产品，每旬、每月数据合成为3级数据产品。
3.9K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏AI研习社
“数据产品”设计指南
数据产品，从某种意义上说是需要有自己的类别，它们是以数据为主要目标的产品。 ? 这里的数据是与用户交互的中心，与目前提到的其他产品不同，它的使用是明确的。 数据产品的类型 显然，存在各种不同类型的数据产品。 即使将可能的产品领域缩小到符合我们定义的范围之内，这些产品之间仍然存在相当大的差异性。随着这种差异性在产品开发中进一步微妙化。 我们可以将这些数据产品分为5大类：原始数据、派生数据、算法、决策支持和自动化决策。 一般来说，这些产品类型是根据日益增加的复杂性列出的。 虽然这些新接口的设计细节都是明显不同的，但其中有相当大的重叠，因为它们都围绕着向用户展示决策结果，也许还传达了人工智能实现决策的原因或方式。
81130发布于 2019-03-14
腾讯云开发者
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