xceh8zhpjq的部落格

現在買東西真的是太方便了

科技始終來自於惰性真的沒錯～～～好像怪怪的～～

因為物流的進步以及無遠弗屆網路商城，現在不用出門也可以買到自己喜歡的東西

無論是生活上用的，還是個人運動類的產品

網路商城幾乎都可以買到～

尤其最近很常逛momo，真的是感覺非常方便啊

有一次買到瑕疵品，他們物流很快就收走，換新的給我真的很不錯

【BALANCE 1】仰臥起坐訓練墊是我在網路上閒逛時，猛然看到的產品

簡直讓我非常驚艷！

這類型的產品其實本來我就有在找，不過一直遇不到打折的好時機

現在終於等到了，而且廠商也正好有貨

不然等下次折扣，不知道等到什麼時候

所以我個人對【BALANCE 1】仰臥起坐訓練墊的評比如下

外觀質感：★★★★

使用爽感：★★★★☆

性能價格：★★★★☆

詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明

品牌名稱

尺寸

• 小於60cm*90cm

商品規格

• 品名:BALANCE 1 仰臥起坐訓練墊
  主要材質:EVA泡棉材質
  尺寸:長37X寬24X高7公分
  重量:150公克
  產地：台灣
  
  基於保障消費者個人衛生用品，鑑賞期之內退換貨僅受理全新狀態之商品 (包含包膜完整未拆、無污損、包裝及配件完整)。

非常推薦【BALANCE 1】仰臥起坐訓練墊給大家

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熱點新聞搶先報

作者對帕金森用戶關注的需求進行了數據分析，主要是用戶關注度較高的話題和閱讀量最高的話題，用戶需求報告與大家分享，供大家參考和學習。 ... 01 背景介紹 因為工作需要，花了點時間利用數據來分析了下帕金森病用戶（不是患者）關注的需求，分析的結果與大家分享。 1.1 分析目標 分析帕金森病用戶關注的內容，並了解些內容的重要性。 1.2 研究假設 本次研究過程基於以下假設： 用戶的行為反應與其關注的內容有強相關性； 收集的數據真實的反應了用戶的行為； 1.3 研究方式 通過分析用戶之間討論的話題以及用戶瀏覽的資訊了解其關注的內容。 1.4 研究思路 （1）數據收集 話題可以從各個疾病相關的論壇，或者從相關產品的評論、意見反饋中收集。這裡選取的是一個與帕金森相關的某論壇以及幾個主流的資訊產品。 （2）數據分析 根據話題閱讀量，篩選出用戶閱讀量較高的話題，通過自然語言技術提取內容的主題、標籤，然後運用分類算法對主題和標籤的進行分類，匯總出用戶重點關注的話題內容。 根據資訊閱讀量，篩選出閱讀量前置的文章和後置的文章，同樣進行標籤處理歸類，並與話題分析的結果比對，以此驗證分析結果是否一致。 02 分析過程 2.1 數據概覽 在收集到話題數據後先大致瀏覽下，檢查有無預設項或者無意義的數據，如果量不大可以直接刪除掉。 經過統計得到有效話題總量是6840條，這個數量作為單一病種而言是很可觀的，積累這麼多內容的背後就是一大批用戶在使用。 然後再對數據結構進行觀察，下面是話題的數據結構。 ... 不難發現這裡的發表時間、閱讀數、評論數三個指標是值類型（就是可以比較大小的數字），因此可以直接從這三個指標著手分析。 先看發表時間，對數據做個排序就可以知道最近的發表時間是2019年9月9日（數據從10月中旬開始採集），時間距離當前很近，說明目前仍有人在使用。最早的發表是2002年3月4日，距今已有17年半，論壇創建的時間越早，沉澱的內容越多是好事。 發表時間是在時間維度上是一個個的點，為了反映出整體規律，要考慮通過分組聚合。既然時間跨度較大，這裡就採用年作為頻率（月也可以，只是太細了），按年分組統計各年發表的文章見下圖（2002年數據較少，2003年數據缺失所以未計入）。 ... 從上圖可以看到該論壇的發貼量大致分為三個周期：2008年以前在均值附近有較大波動，2009年有大幅漲增並至2013年，2014年後幾乎逐年下降。從每年的發貼量似乎發現不了什麼問題，圍繞發表時間這個維度的分析就此打住，該現象背後的原因不在本次分析的範圍內就不探究了（本人猜測可能與帕金森患者漲增或社會環境有關（如2013年前後智能機普及））。 接下來看閱讀數指標，對所有話題的閱讀數匯總後的累計閱讀數是22,326,364，這是一個不小的閱讀量，平均每年僅話題就有近130萬的PV（全國帕金森患者大概200萬左右，每年增量約10萬），側面說明採集的數據可以較好地反映帕金森用戶關注的問題。 根據閱讀數對話題降序處理，然後按10%的發貼數作為累進對閱讀數求和，如下圖所示。 ... 從上圖可以很直觀地看有意思的事了，前10%的話題聚中了56.15%的閱讀量，20%的話題產生了65.37%，雖然不符合二八規律，但是閱讀聚中度依然很明顯。因此可以從這20%的話題入手分析用戶關注的內容（如果閱讀量分布較為均衡就考慮採用分層抽樣統計。只選20%的內容一方面是用戶行為集中可以更好地突顯問題，另一方面留80%的數據是為了選取測試數據作檢驗）。 2.2 對關注度較高的話題的內容分析 接下來採用自然語言技術對所有話題基於其內容提取出主題標籤，瀏覽主題標籤，根據標籤內容對話題分類（分類可以手動，可以基於規則，也可以適用回歸或決策模型後再調整,對分類後的結果再人工檢查一遍），並將歸類結果結合測試數據作F檢驗（與前20%話題的檢驗結果不一致，說明閱讀量的大小與其內容有相關性），反覆修整分類的劃分，篩選出用戶重點關注的問題（具體實現過程省略）。 對閱讀數前置20%話題的內容分析結果如下圖所示： ... 在分析之前我以為帕金森用戶最關心的是求醫的問題，畢竟患者都想找到技術精湛的專家治療。但從上面可以看到帕金森用戶最關注的是藥物問題，為什麼會出現這個結果，還要結合病種和患者特徵解釋。 首先，帕金森病目前無法被根治，只能通過醫療手段延緩病情發展，而當前最低成本最快見效的治療方法就是吃藥，因此也就意味著帕金森患者用藥群體占有很大的比例（事實上幾乎人人必須吃藥）。其次，帕金森病發病的癥狀很多，不同的癥狀使用的藥品也不盡相同，加之該病種主要集中於中老年人群體，受生理機能衰退影響，往往會有其它併發癥出現，患者之間用的藥品差異比較大。最後，藥效影響也較大，即使相同癥狀的患者使用相同藥品，受個體差異的影響，表現的藥效也會有較大差異，甚至同個患者不同階段和時間吃同樣的藥品反應的效果也會不同，所以藥物問題一直備受用戶關注。 帕金森用戶關注的第二個問題是治療方法，帕金森患者長期受帕金森困撓，得知一種新的治療方法就如同有了一線改善的希望，這也是本能驅使。第三個問題是經歷分享，帕金森患者的治療經歷大都很曲折，從他人分享的故事中不僅僅是吸取治療經驗，更是能獲得百折不撓的情感共鳴，尋求心理慰藉。 並列第四、五位的是日常康復和癥狀應對，日常康復主要包含運動、飲食、鍛鍊和睡眠幾方面，需要長期堅持並隨病情變化做出對應調整；癥狀應對這類問題主要是患者出現異常癥狀或病情改善效果持續不佳時尋求幫助，這類幫助往往比較突發且頻率不高，話題的深度也視內容而定。除了藥物問題外就這四類問題較為受關注，且與病種有關，其它的問題關注度相對少了許多。 既然藥物問題是帕金森用戶關注的首要問題，因此有必要對藥物問題再作細分，細分結果見下圖： ... 對涉及藥物相關的話題從討論的目的這個維度再作細分，就可以發現大致可以分為兩類，第一類是調整用藥或了解藥效（把二者劃分為一個問題是因為多數話題中討論用藥效果的最終目的也就是想借鑑他人經驗來調整自己用藥）。現實場景中帕金森患者要經常找醫生調整用藥方案，但是就診過程中醫生很難精準掌握患者的病情，因此也難給出精確的用藥方案。如果用藥方案效果不佳，飽受癥狀的折磨之下患者自己常常會嘗試調整用藥方案，而調整的方向很大程度上借鑑其它患者與自己的病情是否相似，需要參考的因素有很多，比如年齡、病齡、嚴重程度、癥狀以及歷史用藥方案等。因此如何及時有效地調整用藥方案成為帕金森患者群體中經常討論的問題。 涉及藥物的第二類是購買或轉讓藥品，產生這個問題一方面是帕金森相關的很多藥品經常斷貨或者供貨渠道不穩定，為了保證藥品的維持，不得不經常關注供貨渠道或者托他人從境外代購，另一方面國內出售的帕金森藥品並不便宜，而且多數患者用藥的品種多且藥量大（比如三年病程的帕金森患者經常每天吃四五次藥，每次兩三種），長期用藥必然產生經濟壓力，被迫服用各類仿製藥以降低治療成本。 為了更直觀地了解藥物話題的內容，這裡將涉及藥物話題的主題詞抽取出來製作成詞云： ... 上面可以看到較為突出的詞語有三類，第一類是藥品，如雷沙吉蘭、美多芭、森福羅、泰舒達等，第二類是與人相關，如病友、醫生、朋友、患者等，第三類是信息詞語，如效果、病情、經歷等。那麼這三類詞語融合到一起，大機率就是想表達向這些人了解藥品的效果或是了解某種病情下的用藥過程。 再對排在第二的治療方法同樣作細分，細分的結果如下圖所示。 ... 治療方法當中關注度最高的是新療法，新療法大部分是當前還處於研發或臨床階段的治療方法，提供內容的主要是理論支持或是為數不多的幾例試驗結果，其實是真正落地仍然有較長時間，但是對於帕金森患者來說，每多一種方法就多一份希望和期待。 其次是中醫中藥類療法，帕金森患者主要是中老年人，對中醫療法有著較高的接受度，這類療法主要是草藥、針炙、點穴、艾灸或其它一些偏方的應用，其效果不能一概而論是有效或是無效，但嘗試的過程多少起到心理安慰的作用，積極的心理可以很好緩解抑鬱狀態。 再次是DBS(深度腦刺激)手術，這類手術是主要是將電極植入到患者腦內，運用脈衝發生器刺激其大腦深部的某些神經核，糾正異常的大腦電環路，從而減輕這些神經方面的癥狀。這是當前可以長期改善帕金森癥狀的有效療法，但是接受度並不高，患者主要是對手術效果、費用及報銷政策、就醫水平、等方面產生擔憂。 2.3 對閱讀量最高的話題的情感分析 上面從閱讀量前置20%的話題分析出的帕金森用戶主要關注的是藥物及治療方法等問題，沿著閱讀量這個維度，再看看閱讀量最高的一個話題。 ... 這個話題從2004年11月發布，至今積累的評論數達到1194條，閱讀更是超過148萬。話題講述一位患者試了中醫醫生提供的中藥後很快見效，該內容與前面分析的用戶最關注的藥物和中藥問題一致，這也是該話題能產生如此大的訪問量的根本原因。由於話題的內容具體，參與的用戶眾多，這次我嘗試從情感層面整體分析用戶對中藥治療帕金森的態度（原本是嘗試直接提取觀點的，但效果並不好），在置信度為0.8的條件下分析結果如下圖所示。 ... 對這則中藥可以緩解帕金森癥狀的消息，67%的用戶持積極或肯定態度，33%的用戶持消極或質疑態度，兩者正好二比一。表面上看對中藥持肯定態度的用戶占有大多數，但另一面卻是幾乎三個帕金森用戶就有一人表示質疑，這個比例同樣也很大，那麼再接下來有必要對持積極和消極態度兩類人群的觀點梳理下。 ... 上面是部分消極評論的內容，容易看出消極評論主要是配方成分不明、有無科學依據等，由此對該藥物的使用產生防範心理，其背後是對信息不透明的擔心，畢竟不良藥品攝入人身的危害巨大，而更深層的原因是藥物價值缺乏公信力。 ... 持積極態度的評論的用戶多是從獲得的希望和實際效果兩方面做出評論，這也與藥物及新療法關注度高的原因一致。 2.4 對閱讀量高和閱讀量低的文章的語義網絡分析 以上是基於幾千份用戶討論的話題分析出的用戶需求偏好，文字交流只是用戶行為中的一部分，那麼，其行為特點在其它行為中是否還保持一致呢，為此，有必要再通過其它行為的偏好來驗證這一結果。為了方便觀察就選擇閱讀行為，通過閱讀的內容來判斷上面的需求是否成立。 為了更直觀對比，閱讀量降序後各選取前置20%和後置20%的文章來分析（約各取280篇）。接下來跟上面的分析話題的方式類似，通過自然語言處技術提取出主題標籤，不過這次就不分類了，因為我想通過構建文章的語義網絡觀察具體的內容。 ... （閱讀量前置20%的文章的語義網絡） ... （閱讀量後置20%的文章的語義網絡） 上面兩張圖非常直觀地反應出了閱讀量前置和後置各20%的文章的語義網絡。標籤圖形越大反應出該標籤的文章越多，網絡線越粗表示連接的標籤同時出現的頻次越高。不難發現二者的網絡內容存在較大差異，主要有這樣幾點。 第一、語義網絡的複雜程度不同。相較於閱讀量後置20%的文章，閱讀量前置20%的文章的語義網絡較為複雜，但中心標籤與邊緣標籤分明，中心標籤之間連接清晰，邊緣標籤幾乎都直接連接中心標籤。閱讀量後置20%的文章的語義網絡較為簡單，中心標籤與邊緣標籤無法清晰界定，且邊緣標籤多為間接連接中心標籤。由此可以推測出閱讀量高的文章的特點是內容緊扣主題，文章的深度主要表現涉及的信息又比較為廣（邊緣標籤較多且複雜），簡單地理解就是高閱讀量的文章相對篇幅較大且緊扣主題，而低閱讀量的文章比較泛泛而談，缺乏實質內容。 第二、主要的主題標籤不同。閱讀量前置20%的文章的中心標籤是藥品、養生、運動，閱讀量後置20%的文章的養生最突出，其次是靜止性震顫、運動、飲食。兩圖的標籤對比最顯明的差別是閱讀量前置20%的文章含有藥品標籤，並且該標籤在語義網絡中最醒目。這直接說明涉及藥品的文章的閱讀量較高，也說明用戶較為關注藥品類文章。 由此可見，帕金森用戶對藥物的高度關注在話題討論上和閱讀文章上是一致的，這說明了圍繞的藥物問題的確是帕金森用戶的一大痛點。 03 總結 根據上面對帕金森相關話題和文章的分析，我們可以很清楚地看到，帕金森用戶的線上需求主要是了解藥物的使用和購買、當前或前沿的治療方法、其它帕金森患者的治療經歷以及日常康復等信息。 其動機多是自己或家屬人受帕金森病癥的折磨，需要積累疾病管理知識，或是面臨某些具體癥狀困撓時解決經驗不足，需要尋求幫助或類似的解決經驗，在尋求幫助的過程中目標往往很明確。因此，帕金森用戶線上需求的本質是尋求以疾病問題解決為導向的經驗分享。 那麼圍繞用戶的本質需求，產品應該儘可能提供豐富的疾病資料或管理經驗，提升用戶獲取解決方法的效果和效率。另外由於帕金森病患者的個體差異較大，遇到的問題也不盡相同，如何方便用戶根據自己的問題匹配現有的他人經驗就是產品的一大挑戰。所以產品的核心應該是提升這些知識或經驗的聚合以及內容的檢索能力。 但是即使產品可以提供疾病相關的信息和經驗分享，又如何讓用戶相信內容有價值並且參與到經驗分享的過程，其關鍵是要構建用戶與平臺的信任關係。在前面分析閱讀量最高的討論中，帕金森患者願意嘗試中藥除了自己身渴望改善的因素外，更多基於對版主和平臺的信任。用戶和平臺天然沒有信任關係，但患者之間是有信任的，因為彼此並沒有利益輸送，所以利用這種關係來構建用戶與平臺的信任將是一個重要突破口。 最後要說明的是本次基於數據分析的帕金森用戶需求報告有兩大局限性，一是側重於用戶交流內容，行為偏好較少，二是分析的顆粒度較大，比較宏觀，歡迎廣大PM共同探討。 本文由 @凌波 原創發布於人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。 題圖來自Unsplash，基於CC0協議。

文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/news/qxmagyb.html

MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=4905600&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league

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