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Graph Database - 圖形資料庫
世上充斥著各種人事物以及其中錯綜複雜的關係。以公司為例子來看好了，有內部組織的上下（左右）關係，部門與部門間的合作關係，業務間的交流關係，甚至是與外部其他公司之間的競合關係。這些「關係」本身都是相當重要的資料，如果今天我想要快速的取得我想要的資料並了解他們之間的關係，該怎麼樣呈現一個這樣的概念呢？
今天想跟大家一起看一個有趣的資料庫類型，叫做Graph Database（圖形資料庫）。
首先，資料庫有分幾種。譬如說一般我們較常見的大概會是Relational Database（一般俗稱SQL資料庫），資料儲存的方式是有Columns跟Rows（就像表格）。相對的另外還有所謂的NoSQL (Not Only SQL）的資料庫，資料可以以Key/Value pair（就像Python的dictionary）形成一個document（譬如說關於單一User的各種資料是一個document）的方式儲存。
今天要來看的Graph Database也是屬於NoSQL的資料庫，但是儲存資料的方式跟上述的很不同。
舉個例來說，我們有看過連續劇中經常會出現的人物關係圖吧？....
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Spark - 窺探Big Data
最近這幾年Big Data（大數據）這個詞相當的流行，媒體新聞也會常常用到這個字眼。
當然，我們可以輕易的從網路上取得Big Data的定義，不過還是簡單的講一下，Big Data的Big（大）通常指的是資料的數量、速度以及類型（volume, velocity, variety），根據情況還有其他的特性。基本上當這些要素符合的時候，一般的單一電腦系統往往無法負荷。
因此，我們會利用所謂的分散式運算（distributed computing），簡單來說將資料拆成很多塊，並分給很多電腦來同時處理：一種團結力量大的概念。這些連在一起的大大小小的電腦形成一個所謂的Cluster。
實際上，一般來說自己會碰到Big Data的機會可能不多，大概也不會需要用到Cluster。但是這裡仍然希望給大家作一個參考，如果將來在工作上有遇到這個需求，或許可以提供一個方向。
今天要跟大家一起看的是在這種大數據概念下產生的一個工具（或是架構），叫做Spark（全名Apache Spark），或是更精準一點（因為我們用的是Python）-- 我們要來介紹PySpark（Python + Spark）....
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產品經理(PM)如何判斷需求的競爭價值？分析競品功能和市場趨勢的步驟
競爭分析在產品管理中扮演重要角色，透過評估競品功能和市場趨勢，產品經理能有效判斷需求的競爭價值。藉由分析優勢、差異化機會及市場需求變化，可確保產品聚焦在提升競爭力和避免競爭劣勢的方向上。
競爭分析能幫助產品經理了解市場上其他產品的功能及優勢，以判斷自身產品需求是否具有競爭價值。以下是分析競品功能和市場趨勢的具體步驟：
1. 識別競品
- 直接競爭對手：與自身產品同類、針對相同目標市場的產品。例如，其他同類型的SaaS軟體或工具。
- 間接競爭對手：可能滿足相似需求，但並非完全同類的產品。例如，若為時間管理工具，競爭者可能包括提供類似功能的生產力應用。
2. 分析競品功能
- 列出核心功能：觀察競品的主要功能，並記錄每個功能的細節、設計、操作流程。可以建立一個功能矩陣表來進行比對。
- 確認創新或獨特功能：看看競品中是否有特別創新的功能或設計，並評估這些功能是否真實解決了用戶痛點。這有助於判斷是否需要考慮相似的需求。
- 功能成熟度：分析競品各功能的開發成熟度。若競品某一功能仍處於測試或試用階段，可能反映了需求仍待驗證。
3. 分析市場趨勢
- 行業趨勢報告：閱讀市場分析報告（例如Gartner、Forrester等），了解行業發展方向和新興技術，並判斷某些需求是否與市場趨勢一致。
- 用戶行為趨勢：觀察目標用戶的需求變化，例如用戶偏好移動端還是網頁端操作？是否重視隱私和數據安全？此類趨勢會影響功能優先順序。
- 競品動態：定期關注競品更新、功能發佈或併購等訊息，了解他們的發展方向。這有助於判斷自身產品需求是否具有持續競爭力，或是否需要調整。
4. 評估該需求的競爭價值
- 競品缺失的機會：如果競品中有用戶需求未被充分滿足，可以考慮優先實現此類需求，以吸引用戶。
- 差異化策略：基於競品功能，尋找可以差異化的機會。若競品重視A功能，可能自身可強化B功能或推出更優化的A功能。
- 避免劣勢：若競品推出的功能深受市場認可，且解決了用戶核心痛點，則需考慮相應的需求，以避免劣勢。
這種競爭分析能幫助產品經理在開發需求時有更強的市場導向，既提升產品競爭力，也減少資源浪費。
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