10.1.3 从小部分人出发而瞄准的用户群体真的能够带来较大的商业价值吗?

GreyZeng 2021-08-07 15:52:53

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我们宁可从小部分人出发,要非常明确地定义谁是我们的用户。——10.1.3 怎样定义典型用户

​ 我赞成作者所说的软件不是为所有人服务的,那么考虑用户群体就是一个非常重要的问题。一款软件,一款带有商业和盈利性质的软件,从商业的角度来看,当然是用户群体处于一个较广阔的范围最好,以保证最大的收益。即使是一款针对特定用户群体的软件,用户群体有一定的范围,但是我认为也不至于到作者所说的小部分人的程度吧。毕竟软件的评价包括这款软件的商业价值,从小部分人出发而瞄准的用户群体真的能够带来较大的商业价值吗?

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GreyZeng 2021-08-07
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这个问题在当初已经有了部分解答,过于钻字眼,导致对“小”这个词的理解过于局限。如何理解“小”就是回答这个问题的关键。此处的“小”应该是相对于市场上所有的软件用户而言。由于软件的应用定位决定了不太可能是市场全部的用户,因此着眼于真正对这款软件有需求的用户、对此软件功能有潜在需求的用户就是最重要的一点,也即相比于市场上所有的用户而言,真正可能使用这款软件的“小”部分用户是最重要,即典型用户。根据团队项目实践结果来看,最终使用我们软件的用户也符合我们最终所分析的典型用户人群。
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内容概要:本文围绕基于BP神经网络的水质预测方法展开,详细介绍了利用Matlab实现数据驱动的BP神经网络模型构建过程,旨在通过对水质参数(如pH、溶解氧、浊度等)的历史数据进行训练,实现对未来水质变化趋势的科学预测。该方法突出“数据驱动”特性,强调模型在环境工程与智能算法融合领域的应用价值,适用于科研复现与学术论文撰写,尤其适合作为EI/SCI级别论文中的算法模型支撑。配套资源包含完整的Matlab代码、实验数据及仿真模型,便于用户直接运行、复现结果并进行二次开发与拓展应用。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab编程环境,从事环境科学、水利工程、智能算法应用等相关领域研究,工作或学习年限在1-3年的科研人员或研究生。; 使用场景及目标:①利用BP神经网络对水质指标进行时序预测,评估水体污染发展趋势;②构建水环境保护与治理的智能决策支持系统;③在撰写EI/SCI论文时作为核心算法模型进行复现与对比实验,提升研究成果的可信度与创新性; 阅读建议:此资源以数据驱动为核心,建议读者结合所提供的Matlab代码与真实水质数据集开展实践操作,重点关注网络结构设计、训练参数调优、过拟合防范及预测结果可视化分析流程,同时可尝试将模型迁移至其他环境预测场景以增强泛化能力与科研适应性。

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