在这个信息爆炸的时代，获取信息的能力非常重要。
一个不善于寻找信息的pm，我会认为是一个不能紧跟时代潮流，难以在产品中有创新时尚的想法的人，是一个不合格的pm。

寻找实习机会也是寻找信息的一种实践。
下面是我所了解的一些寻找实习机会的方法，希望对你有所启发有所帮助。
不过我下面列举的实习机会是建立在你明确了自己的实习意愿，对该方向的工作有所了解的情况下的。如果你只是想找一个实习，什么样的实习都好，那下面的这些途径有不少对你是不适合的、成本太高的。

我还是先说下确定实习意愿后需要做的事情吧，这样后续的实习机会其实都是水到渠成的事情。
确定了实习意愿后，你可以

1. 经常逛相关的垂直类论坛、网站；
2. 加入相关的QQ群，关注相关的公众号；
3. 结识一些在该方向工作的学长学姐，可以通过关系链认识，也可以直接在知乎等网站上找到相关的牛人向他们发私信发邮件诚恳地请教；
4. 看一些这方面的书，多多体验这方面的产品，甚至可以自己尝试着模拟一下自己来做这个事情。

对于我来说，一旦确定实习意愿后，一般会至少花一个月的时间去了解这个方向。
这样有很多好处，一方面为你后续面试增加成功的资本；另一方面你可以在这种较为深入的了解过程中再次审视自己的意愿，这时候调整意愿比你进入实习岗位后调整的成本要低很多。实习虽然不是正式工作，但是干不久发现自己不喜欢然后离职的人也是很不厚道的，互联网圈子很小，请谨慎你的每个选择，保护好你的名声。

如上，有了这些实践之后，其实实习机会往往会主动来找你的。
你在垂直类论坛、网站、QQ群等上的表现，会让人注意到你。如果有机会会有人主动联系你的，你也可以主动找群友寻求内推机会 ...

最近将近暑假，身边有不少同学开始找实习，因为问我的人比较多，所以干脆把我的一些个人心得记录下，希望能够帮助到大家。

鉴于我个人的两次实习，一次是在百度贴吧做产品运营实习，一次是在腾讯微视做产品策划实习，都属于大公司的产品实习，所以我的心得自然也局限于此，请自取所需，不要盲信。

我会从以下三个方面去介绍自己的经验：
第一，确定你的实习意愿
第二，如何寻找实习机会
第三，如何更好地在实习中成长

这篇文章讲的是第一部分：确定你的实习意愿。

为什么要先有这一步呢，是因为我跟不少同学沟通过程中，发现有不少同学对互联网pm其实一无所知，之所以想找产品实习，主要来自以下两个原因：

1. 自己不知道自己想做什么，试图通过多尝试去发现自己所爱；
2. 觉得pm很火而且“传说”不需要技术门槛，比技术类容易进，所以想找产品实习。

第一个原因，其实是发现自己所爱的很浪费时间的一个方法。
了解一个职位虽然确实只有亲身体验才最有感受，但是有些职位你完全可以通过其他方式来直接排除！
不要觉得自己才研一，还有时间，其实真正体验一个职位3个月的时间是不够的，至少也得半年。这么算来，到研二暑期实习前你最多能体验两个职位。盲目地尝试一次就少一次机会。

第二个原因，是因为这几年产品热的误导。
如果你只是为了不从事技术工作而去做产品，本身并没有对产品的爱，那你不仅做得不开心也做得不好！
何况现在产品人员已经不再稀缺 ...

还未接触PM的工作的时候，曾经觉得这是一个多么高大上的工作。逻辑思维要强，审美手绘能力要好，沟通合作能力要好，招聘要求上一个个高大上的词。然而入门了，越来越深刻地认识到，其实对一个PM的最高的评价却是最朴素的——靠谱有爱！

自然不是说那些高大上的要求不需要，只是这些相比之下更容易培养，而如果不够“靠谱有爱”即使这些再强也只能是个合格的PM而不可能是个优秀的PM。
比如，我曾经担心自己的逻辑能力不强，总有些点不能想到，后来发现其实不必自卑，只要有基本的逻辑，通过锻炼是可以增强的。经历多了，知道的不同可能性多了，就越来越严谨了；接触的不同方面多了，自然就学会触类旁通了。即使没能一开始就很强，但是多积累多思考，就会越来越强。
而这个变强的自驱动力的源头是靠谱有爱！

其实，我觉得，靠谱有爱的人，或许做什么工作都会成功的吧！
至于成功的大小则看各自的追求了。靠谱有爱的人不会以外人的眼光来界定自己的成功，他们有源自内心的信心和力量！

回到我的工作，就PM而言，我越发觉得“靠谱”是工程师对一个PM的最高评价！
一个靠谱的PM，需求的提出是严谨的，需求的沟通是详细的，需求的跟进是尽责的，对需求的结果是担当的。最怕的是需求没想清楚，经常修改需求；出了问题不能担当 ...

从去年11月25日入职，除去寒假一个月，算来也已经满4个月了。
却丝毫没有觉得枯燥厌烦，依旧每天都感觉到压力和成长！

工作的重心从搜索优化转移到数据挖掘和一点点客户端设计的需求。
当然，搜索的优化是没有止境的，本不能忘，只是暂时不会有太大的优化。

一直认为，走走应该停停，思考和总结才能真正成长。
于是，这个周末趁闲思考了下自己这4个月的搜索工作，试图做个小结。
其中，大多数是自己的工作积累，当然不可避免会有导师的指导和看过的相关学习资料的影响。

在信息爆炸的时代，搜索是我们查询自己所需信息的得力助手。
无论是大搜索产品，还是其他产品中的小小搜索框，搜索称得上是一款产品的标配。
那，搜索究竟是做什么的呢？搜索PM的工作又是做什么的呢？

搜索的目标

搜索的目标，是帮助用户更快找到想要的结果项。

当然这是单纯的说法，对于终极目标为盈利的产品来说，搜索归根还是为KPI服务的。简单举例，搜索用户的目标一般是增加用户点击关注的比例；搜索商品的目标则是增加用户形成购买行为的比例。

但是，是不是100%给用户他想要的，用户就满意呢？
不是的。
鬼脚七曾经在《搜索的悖论》一文中提到，当用户没有明确目标时，假如搜索做到最准确，让搜索结果里所有的项都是用户想要的，用户反而不满意了，因为都是可选择的等于不知如何选择 ...

由于近期跟html5页面的需求，对交互、视觉和制作等职位不太了解，所以百度知乎了下，现小小总结如下。

UI设计。UI即User Interface（用户界面）的简称。UI设计则是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品味，还要让软件的操作变得舒适、简单、自由、充分体现软件的定位和特点。

UI设计师，从工作内容上分3个方向，分别是研究工具的，研究人与界面的关系，研究人。
研究工具的包括研究界面的图形设计师Graphic UI designer，软件产品的产品外形设计师等。大部分要求有美术设计教育背景，如工业外形设计，装潢设计，信息多媒体设计等。
研究人与界面的关系的就是交互设计师Interaction design，主要工作内容是设计软件的操作流程等。互联网公司里只有较大的公司才会有交互设计师，较小的公司里多是由产品经理兼任交互设计的工作。
研究人的是用户研究设计师User experience designer。主要是测试交互设计的合理性和图形设计的美观性，测试方法一般都是焦点小组，目标用户问卷等等。用户体验（userexperience）是指用户访问一个网站或者使用一个产品时的全部体验。他们的印象和感觉，是否成功 ...

最近都是学习笔记的节奏哈~~归根到底是我太弱了，有好多要学习的东西~~

今天转发的是搜索引擎结果质量的量化方法的介绍。
对原文进行了更符合PM需求的改动，去掉了一些技术实现的细节。

搜索引擎的结果质量如果是人工来判断，主观性较强，需要有一个量化的并且尽量自动化的指标。
本文主要介绍的就是搜索引擎结果质量的常见评价指标和量化方法。与君共学。

陈运文： http://www.infoq.com/cn/articles/cyw-evaluate-seachengine-result-quality

前言

搜索质量评估是搜索技术研究的基础性工作，也是核心工作之一。评价（Metrics）在搜索技术研发中扮演着重要角色，以至于任何一种新方法与他们的评价方式是融为一体的。
搜索引擎结果的好坏与否，体现在业界所称的在相关性（Relevance）上。相关性的定义包括狭义和广义两方面，狭义的解释是：检索结果和用户查询的相关程度。而从广义的层面，相关性可以理解为用户查询的综合满意度。直观的来看，从用户进入搜索框的那一刻起，到需求获得满足为止，这之间经历的过程越顺畅，越便捷，搜索相关性就越好。 本文总结业界常用的相关性评价指标和量化评价方法。

Cranfield评价体系

二十世纪五十年代英国Cranfield University提出了一套由查询样例集、正确答案集、评测指标构成的完整评测方案，并从此确立了 ...

搜索，尤其是个性化搜索与数据挖掘关系密切。
当搜索的质量达到一定水平，就不能再拘束于小修小补；
而应该往数据挖掘方向发展，当起自家产品的研究院，用数据做更多更大更有意思的事情！

于斯，补充一些数据挖掘方面的知识，为自己充电，也与君共享。

资料链接
http://blog.csdn.net/sherrymi/article/details/21323969
http://www.vsharing.com/k//2013-10/690272.html

基础概念：
当被存储在本地时的数据称作数据，当把数据经过加工处理，它们转变成了有用的信息。如果信息经过合理的组合能够产生价值，特别是商业价值，此时就可以称其为知识。
数据挖掘的过程就是数据加工处理变成信息，最后转化为知识的过程。
大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。

主要工具：
有商用的MATLAB、IBM Intelligent Miner、SAS ...

搜索做了半年，亟需解决的问题基本没有了，前两代搜索引擎所能做的事情完成得尚可。
之前的搜索引擎学习笔记里对第三代搜索引擎介绍较少，故另外详细学习下个性化搜索引擎。
为后续的工作提供基本的技术知识。

资料链接 http://blog.csdn.net/xiaoyu714543065/article/details/7932154

个性化搜索引擎的目标

准确描述用户兴趣:为不同用户提供不同的服务, 以满足不同的需求。提高站点的服务质量和访问效率,从而吸引更多的访问者。
用户感应式:user sensitive PageRank, 搜索引擎感兴趣的不单单是某个单一用户的个性化搜索，而是某些用户的分类化（式）的个性化（较小范围内显性/隐性用户反馈的集合）。
直觉搜索:(intuitive search):能够在用户没有考虑清楚要寻找什么之前，为用户呈现所需的信息。

个性化搜索引擎的分类

目前，个性化服务根据其所采用的推荐技术可以分为两种:基于规则的系统和基于信息过滤的系统，其中信息过滤系统又可分为基于内容过滤的系统和基于协作过滤的系统。

基于规则的系统：利用预定义的规则来过滤信息,它的优点是简单直接,缺点是规则质量很难保证,而且不能动态更新,此外,随着规则的数量增多,系统将变得越来越难以管理。
基于内容过滤的系统 ...

知乎：
http://www.zhihu.com/question/20584476
http://www.zhihu.com/question/21714205
腾讯大讲堂：
http://djt.qq.com/article/view/16

灰度发布与灰度发布系统

灰度发布是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。

AB test就是一种灰度发布方式，让一部分用户继续用A，另一部分用户开始用B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。
内测发布也是一种灰度发布方式，只有内部员工可以体验到新版本，如此可以提前发现新版本的问题，及时调整，减少上线的风险。
AB test由于是从用户中分出一半来体验新版本，涉及的用户面较广，因而除非某个功能牵动大量的用户信息和数据信息，或者做迁移的成本很高，或者实在无法准确判断用户对两功能的态度，否则尽量不要采用AB test。AB ...

小小总结下百度和知乎上看到的关于各类APP实现方式的知识。
扫下盲，以免跟技术GG沟通时太白痴哈~

Native APP、Web APP、Hybrid App

App，指运行在智能的移动终端设备第三方应用程序。

在高端智能手机系统中主要有以下几类应用程序：

Native App是一个原生程序，运行在本地操作系统如IOS、Android、WP上并使用原生程式编写运行，又叫本地APP。在实现上是使用Objecttive-c和cocoaTouch Framework撰写的IOS程序，或者选择java+Android Framework撰写android应用程序等。

Web App是基于高端机的浏览器运行的应用，宿主是浏览器不再是操作系统，其实也就是一个针对手机操作系统优化后的web站点，是一个触屏版的网站。它使用的技术一般是HTML或HTML5、CSS3、JavaScript，服务端技术JAVA、PHP、ASP。不过，现在由于高端智能手机（Iphone、Android）的内置浏览器都是基于webkit内核的，所以在开发WEBAPP时，多数都是使用HTML5和CSS3技术做UI布局。

Hybrid App是介于上面二者之间的一种半原生程序，伪造了一个浏览器的apk/ipa原生程序，把地址写死了，然后里面运行了一个webapp ...