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設(shè)計(jì)師要掌握的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí),大廠高手都給你總結(jié)好了!

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在數(shù)據(jù)化設(shè)計(jì)與驗(yàn)證大行其道的今天,每個(gè)設(shè)計(jì)師都需要掌握一些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)。所以我特意找來(lái)課程課件,結(jié)合我自己的理解,寫了這篇小文,希望對(duì)于想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的你會(huì)有所幫助。

前言

在 vivo 校招設(shè)計(jì)師專業(yè)課程體系中,有一堂《數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用》的入門課程,去年授課時(shí)獲得了校招大學(xué)生的一致好評(píng)。在數(shù)據(jù)化設(shè)計(jì)與驗(yàn)證大行其道的今天,每個(gè)設(shè)計(jì)師都需要掌握一些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)。所以我特意找來(lái)課程課件,結(jié)合我自己的理解,寫了這篇小文,希望對(duì)于想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的你會(huì)有所幫助。

全文共分為 3 大模塊:

  • 明確數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)師的價(jià)值。(先樹立價(jià)值認(rèn)知,才會(huì)有學(xué)習(xí)動(dòng)力)
  • 了解設(shè)計(jì)師常用的數(shù)據(jù)模型及數(shù)據(jù)指標(biāo)。(梳理數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)地圖,從宏觀、中觀到微觀,有的放矢)
  • 學(xué)會(huì)如何簡(jiǎn)單的計(jì)算和分析數(shù)據(jù)。(幾個(gè) Excel 公式+透視表+數(shù)據(jù)對(duì)比就搞定了,相信你也可以的)

明確數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)師的價(jià)值

在《U 一點(diǎn)料》中,作者把數(shù)據(jù)比喻成設(shè)計(jì)的理性之光,這個(gè)比喻非常貼切。在現(xiàn)實(shí)生活中,設(shè)計(jì)師多少有些感性,善用數(shù)據(jù),可以幫助設(shè)計(jì)師加入理性思考,使得設(shè)計(jì)方案兼顧感性與理性之光。

簡(jiǎn)而言之,數(shù)據(jù)之于設(shè)計(jì)師有以下好處:

1. 設(shè)計(jì)前-發(fā)現(xiàn)問(wèn)題

通過(guò)數(shù)據(jù)的橫向?qū)Ρ?和競(jìng)品比),了解現(xiàn)狀和差距,找到設(shè)計(jì)發(fā)力點(diǎn)。

舉個(gè)栗子:

vivo 錢包 V1.0 版本上線后,通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的提取和與競(jìng)品的對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率漏斗的瓶頸與競(jìng)品的差距,從而對(duì)入口、引導(dǎo)、選卡和開卡環(huán)節(jié)進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化設(shè)計(jì)。 

△ 圖1 vivo錢包NFC交通卡走查結(jié)果

通過(guò)數(shù)據(jù)的縱向?qū)Ρ?和歷史比),了解規(guī)律和變化,迭代設(shè)計(jì)方案。

舉個(gè)栗子:

瀏覽器的歷史記錄改版后,歷史記錄的轉(zhuǎn)化率明顯降低,尤其是第一條歷史記錄,轉(zhuǎn)化率下降了約 10%,考慮到第一條歷史記錄的點(diǎn)擊頻次和操作便捷度,我們又做了強(qiáng)化第一條歷史記錄的迭代設(shè)計(jì)。 

△ 圖2 歷史記錄的方案迭代

通過(guò)數(shù)據(jù)的人群對(duì)比(用戶分層),發(fā)現(xiàn)不同人群的功能關(guān)注/卷入度,為不同用戶呈現(xiàn)不同的設(shè)計(jì)界面。

舉個(gè)栗子:

針對(duì) vivo 視頻新用戶卷入度低,互動(dòng)動(dòng)機(jī)不足,推薦不準(zhǔn)確的情況,可以呈現(xiàn)不同的設(shè)計(jì)方案來(lái)滿足不同的用戶訴求。 

△ 圖3 為不同用戶呈現(xiàn)不同設(shè)計(jì)界面

2. 設(shè)計(jì)時(shí)-輔助決策

設(shè)計(jì)方案時(shí),如果對(duì)于多個(gè)方向猶豫不決,則可以借助快速調(diào)研的方式獲取數(shù)據(jù),輔助設(shè)計(jì)決策。

舉個(gè)栗子:

我們?cè)谠O(shè)計(jì)視頻產(chǎn)品呈現(xiàn)模式時(shí),對(duì)于淺色模式和深色模式各執(zhí)一詞:運(yùn)營(yíng)同學(xué)偏向于淺色模式,擔(dān)心深色模式壓抑,幼兒頻道的小朋友們和家長(zhǎng)會(huì)不喜歡。而設(shè)計(jì)師認(rèn)為,深色模式內(nèi)容和背景對(duì)比度小,視覺(jué)更舒適,看視頻也更沉浸。雙方都很難說(shuō)服對(duì)方,于是通過(guò)快速問(wèn)卷獲得用戶反饋:多數(shù)用戶更偏好深色模式,且認(rèn)為深色更護(hù)眼,從而就設(shè)計(jì)方向達(dá)成一致意見。 

△ 圖4 視頻深色淺色模式對(duì)比方案

3. 設(shè)計(jì)后-驗(yàn)證設(shè)計(jì)

通過(guò)灰度或正式上線數(shù)據(jù),和預(yù)期數(shù)據(jù)的對(duì)比,判斷設(shè)計(jì)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)程度,并總結(jié)和沉淀相應(yīng)的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

舉個(gè)栗子:

在收銀臺(tái)頁(yè)面優(yōu)化設(shè)計(jì)中,對(duì)于是否要增加大會(huì)員開通模塊,項(xiàng)目組各執(zhí)一詞,最終決定上線兩個(gè)方案,觀察數(shù)據(jù)結(jié)果。從灰度數(shù)據(jù)結(jié)果來(lái)看,未展示大會(huì)員的方案 1,支付點(diǎn)擊率和成功率相比原方案都更高,說(shuō)明設(shè)計(jì)優(yōu)化效果顯著;展示大會(huì)員的支付率則有所降低,最終決定上線方案 1。經(jīng)過(guò)這次灰度,大家也更加確信:在支付頁(yè),輕易不要增加設(shè)計(jì)元素和功能(避免視覺(jué)負(fù)荷和認(rèn)知負(fù)荷,導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率降低)。 

△ 圖5 大會(huì)員優(yōu)化方案

既然數(shù)據(jù)可以給設(shè)計(jì)師帶來(lái)這么多好處,那設(shè)計(jì)師應(yīng)該從哪些維度去了解數(shù)據(jù)呢?

在《產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)修煉 30 問(wèn)》中,作者提出了這樣一個(gè)思路,筆者深感認(rèn)同,也分享給你:可以從宏觀、中觀和微觀三個(gè)維度,去構(gòu)建產(chǎn)品的數(shù)據(jù)全局觀: 

△ 圖6 如何構(gòu)建產(chǎn)品的數(shù)據(jù)全局觀

宏觀的行業(yè)洞察

研究宏觀的行業(yè)分析報(bào)告,幫助我們了解目標(biāo)用戶的體量,產(chǎn)品的行業(yè)格局和生態(tài),進(jìn)而幫助我們更好的理解產(chǎn)品相對(duì)競(jìng)品的優(yōu)缺點(diǎn)。

中觀的產(chǎn)品概覽

梳理產(chǎn)品的數(shù)據(jù)體系,幫助我們了解產(chǎn)品的核心指標(biāo),指標(biāo)現(xiàn)狀及波動(dòng)情況,指標(biāo)意義和對(duì)商業(yè)的影響,以及指標(biāo)和設(shè)計(jì)之間的關(guān)系,確認(rèn)設(shè)計(jì)的發(fā)力點(diǎn)。

微觀的數(shù)據(jù)洞察

把握每個(gè)核心功能的使用鏈路,了解核心鏈路上的轉(zhuǎn)化率漏斗,幫助我們還原用戶的使用場(chǎng)景,思考如何更好的服務(wù)用戶及用戶目標(biāo),做出更好的設(shè)計(jì)。

從宏觀到微觀,是設(shè)計(jì)師在心中重塑產(chǎn)品,建立產(chǎn)品設(shè)計(jì)全局觀的過(guò)程,在這樣的數(shù)據(jù)視野下,設(shè)計(jì)師對(duì)產(chǎn)品的現(xiàn)狀會(huì)更加理性和客觀。

了解設(shè)計(jì)師常用的數(shù)據(jù)模型及數(shù)據(jù)指標(biāo)

行業(yè)里常見的數(shù)據(jù)模型是 Google’s HEART 模型(阿里設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)在此基礎(chǔ)之上迭代了國(guó)內(nèi)更廣為運(yùn)用的 5 度模型,所以本文也主要為大家介紹 5 度模型)和 AARRR 模型。 

△ 圖7 5度模型(圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò))

1. 5 度模型

用戶體驗(yàn)周期分為 5 個(gè)階段:觸達(dá)、行動(dòng)、感知、回訪、傳播。這 5 個(gè)階段對(duì)應(yīng)的核心目標(biāo)分別是吸引度、完成度、滿意度、忠誠(chéng)度和推薦度。

吸引度

吸引度是指操作前用戶初次接觸到這個(gè)產(chǎn)品/功能時(shí),產(chǎn)品/功能能否被用戶注意到,并吸引用戶的注意和興趣,進(jìn)而產(chǎn)生相應(yīng)的行為。

相關(guān)的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)有(但不局限于)知曉率、到達(dá)率、點(diǎn)擊率、退出率等。在吸引度層面,最需要設(shè)計(jì)師分析的是頁(yè)面/功能/內(nèi)容的曝光率和點(diǎn)擊率,看設(shè)計(jì)入口是否達(dá)到設(shè)計(jì)預(yù)期。

完成度

完成度是指在操作過(guò)程中,用戶能不能完成產(chǎn)品目標(biāo)對(duì)應(yīng)的操作流程,以及完成目標(biāo)過(guò)程中的操作效率,主要用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)有(但不局限于)首次點(diǎn)擊時(shí)間、操作完成時(shí)間、操作完成點(diǎn)擊數(shù)、操作完成率、操作失敗率、操作出錯(cuò)率等。

在完成度層面,最需要設(shè)計(jì)師分析的就是核心路徑的轉(zhuǎn)化漏斗和用戶停留時(shí)長(zhǎng),由此可以判斷核心鏈路設(shè)計(jì)的可用性。

滿意度

滿意度是指操作完成后,用戶產(chǎn)生的主觀感受和滿意度,主要用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)有(但不局限于)布局合理性、內(nèi)容可理解性、操作容易度、界面美觀度等方面的主觀評(píng)價(jià)。

滿意度數(shù)據(jù)主要來(lái)自于用戶定性定量調(diào)研,用研團(tuán)隊(duì)一般每半年或者一年會(huì)進(jìn)行一次滿意度調(diào)研,設(shè)計(jì)師要密切關(guān)注滿意度調(diào)研的高峰和低谷,盡量在后續(xù)的設(shè)計(jì)中填平低谷,拔高峰值。

忠誠(chéng)度

忠誠(chéng)度是指完成一次使用后,用戶會(huì)不會(huì)再次使用此產(chǎn)品,主要用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)有(但不局限于)30 天/7 天回訪率、不同平臺(tái)的使用重合率等。

忠誠(chéng)度和用戶留存率密切相關(guān),設(shè)計(jì)師可根據(jù)回訪率和用戶使用場(chǎng)景,設(shè)計(jì)合適的觸發(fā),提醒用戶使用產(chǎn)品。同時(shí)借鑒競(jìng)品產(chǎn)品的體驗(yàn)優(yōu)勢(shì),轉(zhuǎn)化競(jìng)品用戶。

推薦度

推薦度是指用戶會(huì)不會(huì)將此產(chǎn)品推薦給其他人,主要用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo):凈推薦值(NPS)。

推薦度與滿意度類似,也是通過(guò)用戶定性定量的調(diào)研獲得。不同之處在于,滿意度更多的強(qiáng)調(diào)用戶自身的使用感受,而推薦度則關(guān)乎用戶向外的口碑傳播。

設(shè)計(jì)師應(yīng)把握口碑傳播中的產(chǎn)品優(yōu)劣勢(shì),快速改進(jìn)劣勢(shì),阻斷輿論傳播,同時(shí)不斷強(qiáng)化優(yōu)勢(shì),引導(dǎo)用戶傳播,形成良性的口碑循環(huán)。

2. AARRR 模型

AARRR 增長(zhǎng)模型出自于增長(zhǎng)黑客,又稱海盜模型。

AARRR 是獲客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、收入(Revenue)、傳播(Refer),這五個(gè)單詞的縮寫,分別對(duì)應(yīng)用戶生命周期中的 5 個(gè)重要環(huán)節(jié)。

獲客

通過(guò)一定的推廣方式讓產(chǎn)品在一些渠道上面得到展現(xiàn),并使看到展現(xiàn)的用戶轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品用戶。

獲客階段需要計(jì)算產(chǎn)品的推廣方式(CAC、CPC、CPT、CPM、CPS、CPA)、推廣費(fèi)用和推廣效果,來(lái)評(píng)估推廣渠道的投資回報(bào)率(ROI),幫助產(chǎn)品做推廣決策。

激活

把通過(guò)渠道引入的用戶,轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的活躍用戶,提高產(chǎn)品的使用粘性和深度。

激活階段要計(jì)算產(chǎn)品的核心鏈路轉(zhuǎn)化率,了解轉(zhuǎn)化瓶頸,并作出對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)優(yōu)化。

留存

如何讓用戶不斷地使用我們的產(chǎn)品,減少用戶的流失,提升用戶粘性,讓用戶無(wú)法離開產(chǎn)品。

留存階段要結(jié)合用戶的使用場(chǎng)景,設(shè)計(jì)合適的觸發(fā),提升用戶留存率。

收入

通過(guò)一些手段和渠道從用戶或者廣告方那里獲取收益。

收入階段則要分析產(chǎn)品的收入方式和收入占比,刺激用戶消費(fèi)頻次和消費(fèi)額度。

推薦

通過(guò)提升產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力和利益刺激,使用戶推薦我們的產(chǎn)品給他的朋友。

推薦階段則要結(jié)合場(chǎng)景,激勵(lì)和引導(dǎo)用戶分享,帶來(lái)良性的產(chǎn)品口碑。 

△ 圖8 AARRR模型(圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò))

關(guān)于 AARRR 模型,我從網(wǎng)上找到這樣一張圖,里面標(biāo)注了每個(gè)階段設(shè)計(jì)師可以關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo),如果你在設(shè)計(jì)中有使用到 AARRR 模型,不妨采用圖中的數(shù)據(jù)指標(biāo),對(duì)你的設(shè)計(jì)結(jié)果展開分析。

如果你剛接觸數(shù)據(jù),對(duì)于圖中的英文縮寫數(shù)據(jù)指標(biāo)一頭霧水,可以點(diǎn)擊查看我們團(tuán)隊(duì)整理的這張《常用數(shù)據(jù)指標(biāo)釋義一覽》,相信會(huì)對(duì)你有幫助。鏈接如下:https://docs.qq.com/sheet/DS1pHcWl0SFJQdHZp 。

學(xué)會(huì)如何簡(jiǎn)單的分析數(shù)據(jù)

在項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)里,設(shè)計(jì)師主要是一個(gè)利用數(shù)據(jù)做設(shè)計(jì)洞察和分析的角色,而非收集、處理、呈現(xiàn)、深度分析、沉淀數(shù)據(jù)的角色。所以,設(shè)計(jì)師若能完成以下基本的數(shù)據(jù)分析,就可以在日常的設(shè)計(jì)分析中游刃有余。

1. 看數(shù)據(jù)

知道公司有哪些數(shù)據(jù)平臺(tái),分別可以查看哪些數(shù)據(jù),能夠做到對(duì)產(chǎn)品的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)脫口而出。

知道并且能夠看懂產(chǎn)品的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)表,當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)釋義有疑問(wèn)時(shí),可以通過(guò)查閱埋點(diǎn)數(shù)據(jù)表,了解數(shù)據(jù)的真實(shí)含義和統(tǒng)計(jì)口徑;

知道如何查看或下載數(shù)據(jù)報(bào)表中沒(méi)有的埋點(diǎn)數(shù)據(jù),減少對(duì)數(shù)據(jù)分析師的設(shè)計(jì)依賴,提高設(shè)計(jì)效率;

2. 算數(shù)據(jù)

會(huì)使用公司的數(shù)據(jù)平臺(tái),如果數(shù)據(jù)平臺(tái)支持,可以直接在數(shù)據(jù)平臺(tái)中選擇簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)埋點(diǎn),完成點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化漏斗的數(shù)據(jù)計(jì)算(更快速和直觀)。

如果公司數(shù)據(jù)平臺(tái)不夠完善,可以用 Excel 完成以下簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)計(jì)算。

求數(shù)據(jù)平均值(=AVERAGE(單元格范圍))。

進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),為了避免單日數(shù)據(jù)波動(dòng)帶來(lái)的誤差,通常會(huì)將一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)取平均值作為基礎(chǔ)運(yùn)算基準(zhǔn)值。

(我自己取數(shù)據(jù)時(shí)通常會(huì)取一周的數(shù)據(jù)算平均值,而且盡量避開節(jié)假日,這樣做是為了避免節(jié)假日的流量和特殊需求波動(dòng)帶來(lái)的影響,也避免工作日和休息日的用戶行為差異)

求數(shù)據(jù)點(diǎn)擊率(=點(diǎn)擊 PV/曝光 PV)

這是最基礎(chǔ)也最常用的數(shù)據(jù)運(yùn)算,就是一個(gè)簡(jiǎn)單的除法。

(注意曝光的 PV 要取對(duì)應(yīng)的點(diǎn)擊元素的,而非整體頁(yè)面的。根據(jù)具體情況選擇 PV 的點(diǎn)擊率或 UV 的點(diǎn)擊率)

會(huì)用數(shù)據(jù)透視表,實(shí)現(xiàn)批量計(jì)算平均值/點(diǎn)擊率/轉(zhuǎn)化率。

一個(gè)個(gè)的計(jì)算數(shù)據(jù)還是比較麻煩的,透視表可以幫助我們批量計(jì)算和呈現(xiàn)想要查看的數(shù)據(jù),非常方便快捷。坦白來(lái)說(shuō),從業(yè)多年,雖然一直很關(guān)注數(shù)據(jù),但我的數(shù)據(jù)計(jì)算就僅僅止步于 Excel 的透視表,基本上可以解決我日常的數(shù)據(jù)分析需求。如果遇到真的不會(huì)計(jì)算的數(shù)據(jù),可以直接求助于數(shù)據(jù)分析師,畢竟術(shù)業(yè)有專攻,我們可以把更多的精力放在數(shù)據(jù)分析和對(duì)設(shè)計(jì)方案的思考上。

3. 分析數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)說(shuō)到底就是一堆數(shù)值,知道這些數(shù)值并沒(méi)有意義,有意義的是從這些數(shù)值中,提煉自己的洞察,輔助自己的思考,這才是數(shù)據(jù)真正的價(jià)值。

具體如何做數(shù)據(jù)分析可以參考以下分析脈絡(luò):

  • 確認(rèn)分析目標(biāo);
  • 確認(rèn)與分析目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo);
  • 查看并提取相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo),根據(jù)分析目標(biāo)作出相應(yīng)的計(jì)算;
  • 將計(jì)算出來(lái)的數(shù)值做橫向/縱向/分層的對(duì)比,尋找數(shù)據(jù)與競(jìng)品/歷史/人群之間差距,并思考如何通過(guò)設(shè)計(jì)的方式,彌補(bǔ)甚至反超這些數(shù)據(jù)差異。(具體案例可以參考本文第一節(jié))

小結(jié)

現(xiàn)在,我們?cè)倩仡櫼幌卤疚牡闹R(shí)要點(diǎn):

  • 明確數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)的價(jià)值(發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、輔助決策、驗(yàn)證設(shè)計(jì)),建立數(shù)據(jù)分析的全局觀。
  • 了解設(shè)計(jì)師常用的數(shù)據(jù)模型(5 度模型和 AARRR 模型)及數(shù)據(jù)指標(biāo),知道數(shù)據(jù)分析的框架,知道從哪些指標(biāo)開始入手分析。
  • 知道如何進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)計(jì)算和分析,消除數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的未知恐懼感。

最后,補(bǔ)充說(shuō)一句,對(duì)于設(shè)計(jì)師,會(huì)不會(huì)數(shù)據(jù)計(jì)算其實(shí)不重要,(確實(shí)很多設(shè)計(jì)師,一提到數(shù)據(jù)計(jì)算就頭大,但依然可以通過(guò)與數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的合作,培養(yǎng)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)意識(shí)),重要的是具備數(shù)據(jù)思維,能夠從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、輔助決策,驗(yàn)證方案,從而幫助我們做出更理性的決策。

 

責(zé)任編輯:未麗燕 來(lái)源: 優(yōu)設(shè)
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UI圖標(biāo)圖標(biāo)設(shè)計(jì)

2019-01-16 10:55:08

Python 開發(fā)編程語(yǔ)言

2009-06-25 15:24:25

Java基礎(chǔ)知識(shí)

2009-08-27 16:37:06

C#基礎(chǔ)知識(shí)

2018-10-31 14:44:13

VLANN基礎(chǔ)知識(shí)

2009-08-13 12:50:45

C#基礎(chǔ)知識(shí)

2010-08-02 16:20:31

ICMP協(xié)議

2021-04-07 12:53:56

B端設(shè)計(jì)師UI

2019-10-28 13:59:59

UI設(shè)計(jì)師能力模型

2010-01-19 14:45:35

C++語(yǔ)言

2022-04-20 10:39:08

轉(zhuǎn)換用戶消費(fèi)

2023-01-05 17:55:39

分布式架構(gòu)

2023-03-29 14:58:17

Java元數(shù)據(jù)Java 注解

2019-03-26 09:41:11

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