据统计，79%的智能手机用户会在早晨起床后的15分钟内翻看手机。某大学在 2011 年进行的一项研究表明，人们每天平均要看34次手机。然而，最近业内人士给出的相关数据却高得多——将近150次。不得不承认，我们已经上瘾了。面对手边的这个高科技产品，我们就算没有上瘾，也至少已经患上了强迫症。我们迫不及待地查看微信、微博，访问手机淘宝、京东，原本只打算看上几分钟，一个小时后却发现自己的手指依然在手机屏幕上滑动翻页。这种欲望可能会伴随我们一整天，只不过很少被觉察到罢了。
APP运营人员都知道消息推送对提高用户参与度的重要性。推送消息做的好，用户参与度会显著提高，反之，用户量则会大打折扣。
如何让消息推送达到我们预期的效果？APP运营人员必须密切关注用户的行为习惯，对用户的兴趣偏好了然于胸，并针对不同的用户群体在合适的时间推送给他们感兴趣的内容。完美的推送消息推送对于用户来讲是有价值的，它能帮助产品提升用户体验，增加用户好感度。
如何做到完美的消息推送？APP运营人员必须在推送之前确定以下5W法则:
Who: 推送对象
What: 推送内容
When: 推送时间
Where: 推送场景
Why: 推送原因
随着大数据时代的到来，数据采集也已经变的越来越重要。前端埋点作为一个比较成熟的数据接入手段被广泛应用着。目前埋点分为两种方式，有码与无码埋点。有码埋点比较容易理解，即调用SDK的API，在代码中插入埋点的相关代码，实现用户行为采集。由于我们在开发项目的时候，埋点都是手动的，每次业务需求的改变都要到处埋点，而无码埋点，即不需要手动插入代码，只需要前期进行相关配置，SDK自动采集用户行为，极大程度避免了因需求变更、埋点错误等原因导致的重新埋点繁复工作。本文主要介绍无码埋点的技术实现。
无论是像共享单车一样的新兴行业，还是像支付一样的古而有之的行业，拉新是一直在进行中的，拉新、留存、活跃、转化、流失、激活等是运营的全流程，拉新是第一步，拉新做的不好，产品就缺乏灵魂，灵魂即是用户，没有用户，再精细完美的产品都毫无意义。拉新如此之重要，作为一名新时代合格的运营，我们应该如何拉新用户呢？
这几年数据分析迅速发展，我们也做了一个微数据分析工具。该产品已成功运行三年，满足日活百万的企业。产品结构很简单，用世上最简单的语言php，最普遍的数据库mysql，服务器可以选择apache也可以选择nginx，一切看你自己的喜好。
每个产品经理都知道数据分析很重要，但你能清晰地给出以下这两个问题的答案吗？
1. 数据分析到底是什么？
2. 数据分析为什么如此重要？
如果在这之前你不知道答案也没关系，因为本文会围绕以下几点回答以上两个问题：
1. 数据分析到底是什么？
2. 数据分析的相关概念
3. 如何实施数据分析？
4. 如何测量和收集数据？
5. 如何做数据分析报告？
6. 数据分析与产品的关系
Apache NiFi是什么？NiFi官网给出如下解释：“一个易用、强大、可靠的数据处理与分发系统”。通俗的来说，即Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据处理和分发系统，其为数据流设计，它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑。
为了对NiFi能够表述的更为清楚，下面通过NiFi的架构来做简要介绍，如下图所示。
由于之前了解一个分布式框架（dubbo）时，其中涉及到zookeeper，因此今天就先来大概的介绍一下zookeeper。zookeeper是一个用来管理大量的主机的分布式协调服务。
分布式应用程序可以通过在它们之间协调以完成特定的任务，快速且有效的方式在多个系统中的网络在给定时间（同时）运行
分布式应用程序有两部分，分别是：服务器和客户端应用程序。如下图所示：
可靠性 可扩展性 透明性
命名服务 配置管理 集群管理 节点领导者选举 锁定和同步服务 数据注册表
Activiti框架以其开源的特性，作为近年来迅猛发展的工作流框架之一。而另一种工作流框架JBPM5目前来说也是非常热门的工作流框架。虽然这两个框架是所属于不同的两个公司，但其实这俩框架却有着不小的关系呢。Activiti工作流框架开发的主导者Tom Baeyens之前任职于jBoss公司，也就是目前的JBPM5的发布公司，担任的是之前JBPM4工作流引擎的首席架构师。但是根据推测由于jBoss公司内部矛盾以及对工作流引擎未来版本的架构中的严重分歧，最后导致Tom Baeyens离开了jBoss公司，转而就职于Alfresco公司。然而，在数月的时间里，Tom
Baeyens就推出了基于JBPM4工作流引擎的开源工作流系统Activiti。
English
