产品经理一切工作的本源是：需求。所以我们从需求来源开始讲起产品经理完整的工作流程。互联网需求来源一般有：
1、产品需求：产品经理通过数据分析、用户调研、竞品分析等方法验证通过的需求
2、运营等业务部门提交的需求：比如以京东为例，服饰业务部/生鲜业务部/家电事业部的运营、采销等人员出于提升业务指标的角度会提出各种需求
3、老板的需求：领导从外部合作的角度或者产品战略的角度也会给手下的产品经理提一些需求，比如我还接到过大Boss和老板娘的需求
4、Bug修复等：在工作中修复BUG是一件比较常见的事情，影响面大的BUG会走紧急修复流程，不太严重的BUG会走迭代排期。
二、需求池的管理
通过以上几种方法收集到的需求会统一放到需求池中。需求池大家可以理解为所有需求的集合（包含待确认、设计中、带排期、开发中、已上线等所有状态）。
一般来说，使用execl表格管理需求池即可，按照各种需求状态进行分类展示。
三、需求优先级
我们需求池的需求会非常多，但是每个迭代的时间是有限的/研发资源是有限的，所以导致我们只能从需求池中挑选出少量需求进行开发，从而诞生了需求优先级的概念。
一个迭代中肯定有限做优先级高的需求！
那如何排定需求优先级呢？
一般来说有两个场景：
1、从0到1设计一款产品
这种场景下的需求来源基本上都是产品需求。建议大家去了解一下KANO模型，这个场景下的需求优先级一般来说是：基本型需求>期望型需求>兴奋型需求
2、在原有产品基础上优化
这种场景的需求来源会非常广泛，可能之前讲到的4中来源都是涉及，那如何排定需求优先级呢？一般按照产品价值和实现成本两个维度。
产品价值可以分为两类：业务价值和用户价值。
价值定义：
业务价值：对应商业类产品，称为商业价值，体现在能给业务带来多少收益。
用户价值：对于使用者来说，能给他带来的价值，比如说能减少 *** 作步骤。
在这种方法下，优先级的排序逻辑是：产品价值大实现成本低>产品价值大实现成本高>产品价值小实现成本低>产品价值小实现成本高。
四、需求确认
当梳理完需求优先级之后，我们就按照开发工作量挑选优先级高的功能组成新版本/新迭代周期的需求列表。
梳理完需求列表之后一般要跟直属领导当面沟通一版，这叫需求确认。在这个阶段要做好挨批、被怼的准备。领导会从各个维度“挑战”你需求的合理性。所以大家在需求评审前一定要多思考几遍，尽量多用客观数据去说服领导。
如果需求确认通过，会进入到产品设计阶段。
五、产品设计
产品设计阶段会包含如下几个小阶段：
1、使用产品脑图梳理产品/功能结构框架，特别是对一些逻辑复杂的新产品/新功能。
2、使用产品流程图梳理产品/功能核心业务逻辑。流程图的梳理尽量详细，各种异常场景的判断一定要在流程图中有所体现。对于涉及多个参与方业务，可能还要梳理泳道图。
3、使用墨刀/axure等原型工具输出产品原型。原型是产品逻辑的可视化表现，也是产品经理最最基本的基本功。
4、撰写产品说明文档（PRD）。PRD是产品详细逻辑的最终呈现，也是内部沟通的标准文档。PRD撰写完成之后就可以进入到需求评审阶段
六、需求评审
需求评审是指产品经理要向UI、交互、研发、测试等内部人员讲解产品逻辑，保证产品逻辑在内部传输过程中不失真。
需求评审的过程中，有4点需要注意：
1、评审的时候，先讲需求背景。即这一版本为什么要做这需求？做完以后预计会达到什么效果？让相关参与方从心理上认同做这件事的价值。
2、在讲具体需求的时候，按照对应的责任人进行拆解。比如在讲解功能A的实现逻辑时，我一般会说客户端需要完成的内容是1、2、3；服务端需要完成的工作是1、2、3；算法侧的工作是1、2、3等等。
3、存在争议的地方先记录下来，评审结束后再细化。
4、就是评审结束以后要追排期。即作为产品经理你要盯着研发Leader，设计Leader，测试Leader让他们出需求排期，以此保证项目按时上线。
七、项目管理
需求评审完成之后，项目经理（大部分公司由产品经理担任）会输出详细的项目排期表，然后项目所有相关人员会按照项目排期表有条不紊的协作。项目管理的详细流程如下：
八、数据分析
产品上线之后，产品经理要做好产品分析工作，以验证产品/功能是否达到预期目标。特别是产品上线7天后，产品经理需要想全体组员发送产品上线数据报告。
如果数据不达预期，就要进行深入的分析内在原因是什么，然后数据分析的结论很可能是下一迭代的需求来源，从而开始一个新的迭代周期
据数据测算，物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上，而物联网技术领域需要的人才每年也越来越多，甚至到达了百万级别。物联网专业毕业后大致可以分为几个方向：软件开发、硬件开发、物联网相关销售、物联网相关高级技术人才。
软件开发：软件其实就是我们常说的代码差不多，需要多多的学习C语言、java、jsp、计算机网络、数据结构、j2ee等等。这个方向和计算机比较类似。基本上计算机毕业可以干什么物联网工程专业学的好的也可以去做。
硬件开发：偏向于硬件的方向的话，毕业之后可以选择去做硬件工程师、嵌入式工程师等等这些工作可能接触单片机、嵌入式开发等等比较多。
当然很多工作常常都是软硬结合，只是说更加倾向于哪个方面
至于其他和物联网相关的工作（物联网相关销售，技术人才），也有很多方面的应用，往这些方向找工作都是可以的。
就需要对物联网的应用非常了解了，反正无论干什么都是一步一个脚印，不要急于求成，跟着团队技术带头人做技术。多多的学习，尽多培养不同领域的应用，多结实靠谱的技术朋友。积累了经验之后，你会发现你自己有技术、有团队，可以做任何产品的时候，你的路也会宽阔起来。
毕业后，个人见解是尽量不要去初创公司也就是小公司，不过初创公司也很少招应届生。一定要去大公司的核心团队，哪怕打杂都行。无论未来是打算做市场还是做技术，一定要记得毕业招工作的时候，尽量进企业的核心研发团队，所以这就要求我们在大学期间多多的做项目，给自己积累资本。
大数据在物联网运用中的作用大数据这一概念早已有之，只是在较长的一段时间里处于沉寂状态。近年来，随着人们意识的增强以及观念的更新，大数据又重回人们的视线，并逐渐成为一股革新浪潮。大数据又名巨量资料，其涉及的数据量规模巨大，以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产，只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值，而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行，标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域。
在物联网中，对大数据技术的应用提出了更高的要求：首先，物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外，也包括物品、设备、传感网等，数据流源源不断的产生，其数量规模远远大于互联网。其次，物联网中的数据传输速率更高。由于物联网与真实物理世界直接关联，要求实时访问以及控制相应的节点和设备，需要高数据传输速率予以支持。此外，物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率。再者，物联网中的数据更加多样化。物联网涉及广泛的应用范围，从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等，无一不是物联网的应用范畴。同时，在不同领域、不同行业，也需要面对不同类型和不同格式的数据，这使得物联网中的数据更加多样化。
针对物联网对海量数据的处理与应用需求，万物云开发团队在现有数据立方(DataCube)的基础之上，打造了一个针对智能硬件与物联网应用的大数据服务平台。该平台包括一个硬件数据服务接口，一个平台数据服务逻辑层以及一套面向应用的编程接口。物联网开发团队只需关注硬件及应用，就可通过万物云轻松处理物联网上的大数据。具体而言，万物云拥有如下特性。
丰富多样的应用功能。首先，万物云提供清晰而简明的编程实例、接口文档以及丰富的案例样本代码，以帮助开发者快速开发跨平台物联网应用，并通过社区论坛、微信和微博等社交平台提供全方位的技术支持。同时，万物云平台支持>1联网电子：互联网的时代已经到达一个新的高度。早些时候，消费者习惯了配备互联网的智能手机，而如今，他们提出了更高的要求，即希望他们使用的每个设备的均具有互联网连接功能。电视机、冰箱、扬声器、恒温器、家庭安全系统等智能设备，会使我们成为更大的“网络瘾君子”。更不用说检测健康和提供健身系数的可穿戴设备的兴起，其可追踪您的生命体征，如心率、睡眠周期和卡路里燃烧。联网电子的崛起正在快速消除真实和虚拟世界之间的界限，使我们的生活更加丰富多彩。
2智能家居：智能家居是不仅把智能连接到个人电器和小工具，还把这个功能延伸到整个家庭。智能家居汇集了有用的数据，智能小工具和智能手机应用程序，并通过访问功能为居民提供完整的现代化体验。当它知道你要回家的时候，它会自动开启自己。
3联网汽车：联网汽车的许多原型都已经过了尝试和测试，像特斯拉和沃尔沃这样的制造商甚至承诺把汽车带给普通消费者。一个复杂的网络、汽车、司机和各种基础设施彼此间将“互相交谈”，此举不仅会带来顺畅的用户体验，还将有助于更大的治理议程，如交通管理和停车场管理。
4智慧城市：想象一下，是什么超越了联网汽车和智能家居，让整个城市变得更聪明？从管理水，废弃物处理，电力和天然气等公用事业到公共安全和流动性等公共管理，为了提高能源，物质和人力资源的效率，智慧城市革命将大打折扣，政府已经开始宣布和建设发展智慧城市。
5智慧农业：粮食产量的增长是当今社会的迫切需求，联合国提出，到2050年为了满足日益增长的人口对粮食的需求，粮食的产量必须增加60％。这就要求网络化农业使用数据支持的农业决策（作物和天气数据）等概念，以及实时的作物监测和护理来提高生产力。
6制造业40：工业40是用来描述物联网制造业未来的术语。制造和供应链的智能化、灵活性、高效性和可持续性是制作业未来的发展方向。在这个范例中，机器和人员等生产资源将巧妙地相互沟通，并且基于数据输入将能够采取主动的生产决策。一个恰当的例子就是预见性维护，这是一个降低成本和提高效率的好机会。
物联网无处不在，它将触及并改变我们生活的方方面面。为了使其真正可行，解决安全问题等消极因素显得至关重要。物联网制造商、技术监管机构和企业必须率先采取这一预防措施。最重要的是，每个人都必须意识到物联网技术的美妙之处，以及他们如何才能获得最好的成果，保持最新的进展。
螺旋模型
它是一个综合了多种模型的特点形成的一种模型。
螺旋模型是瀑布模型与演化模型相结合，并加入两者所忽略的风险分析所建立的一种软件开发模型。螺旋模型是一种演化软件过程模型，它将原型实现的迭代特征与线性顺序模型中控制的和系统化的方面结合起来，使软件的增量版本的快速开发成为可能。在螺旋模型中，软件开发是一系列的增量发布。
螺旋模型沿着螺线进行若干次迭代，每次迭代都包括制定计划、风险分析、实施工程和客户评估四个方面的工作。螺旋模型强调风险分析，使得开发人员和用户对每个演化层出现的风险有所了解，继而做出应有的反应。因此，特别适用于庞大、复杂并具有高风险的系统。
与瀑布模型相比，螺旋模型支持用户需求的动态变化，为用户参与软件开发的所有关键决策提供了方便，有助于提高软件的适应能力，并且为项目管理人员及时调整管理决策提供了便利，从而降低了软件开发的风险。在使用螺旋模型进行软件开发时，需要开发人员具有相当丰富的风险评估经验和专门知识。另外，过多的迭代次数会增加开发成本，延迟提交时间。
整体风格设计、flash动画制作、图像图标等素材的设计和制作之中，和PC网页界面设计。根据需求，以思维导图和流程图的形式对业务进行详细梳理，确定开发主体的轮廓。平台原型是根据分类业务需求设计的
根据数据内容规划和数据采集实施规划，我们将实现全景数据采集与制作、三维数据采集与制作、平面采集与制作，音视频数据采集与制作、大数据内容对接、文字信息编辑、整体风格设计、flash动画制作、图标等素材设计与制作
户外全景航拍（UAV航拍），航拍-航拍全景采集及末期渲染，实景技术场景拍摄，航拍全景采集及后期制作渲染。人工对合成全景图进行裁剪、接缝偏移错位、色彩校正、换天、室外全景图重新填充天空、色调调整。分步地面挖掘-分步全景和末期渲染，用真实场景技术拍摄物理环境，地面全景拍摄和后期制作渲染。以720全景图连接所有场景
构建了系统的总体框架，对系统的功能进行了细分，控制了功能间的业务逻辑。打开关闭体感功能，打开关闭音轨，打开关闭地图，并提出意见
1通过语音引导展会介绍和展区部分文字介绍
2在展厅之内设置开幕现场视频和活动现场视频
3全面观看各展厅介绍，并以图形、视频和三维信息展示介绍
4调出平面导航地图，快速定位视点（二维导航地图）
5搜索、快速定位和浏览
6全景和三维引擎服务（webgl3d技术），支持全景数据和三维模型浏览，交互、信息点显示、文本编辑服务
7测试联调：功能测试、性能测试、压力测试、在线联调
三维交互系统：交互过程、 *** 作模式、细节、热交互（热交互、图形热、文本热、视频热等），互动策划，用户评论之上传分享，促进用户互动，实现720实景三维互动，直观沉浸获取信息，符合5g时代的信息规律。移动适配主要是根据不同型号、不同分辨率的页面布局，保证主流移动设备能够更好的呈现本次展会的相关内容
1在参观过程之中，通过文字、等媒体，我们可以获得展会的内容，它可以达到比实物展览更丰富的内容体验效果。参观展品时，点击展品，虚拟展厅可提供与展品相关的
2文字、视频或声音 为方便公众直接在虚拟展厅之内以视频、声音、、文字相结合的方式对展览内容进行丰富全面的了解
通过三维虚拟技术与多媒体相结合，采用视觉二维平面图进行导航，并将展厅内部空间结构和功能分区表现得淋漓尽致。同时，在二维导航地图之上实时显示游客的位置。整合各子功能模块，统一发布Web终端（PC网页+移动终端H5）。PC终端和H5移动终端的开发包括产品模块、功能控制、用户界面逻辑跳转、热点交互等功能的开发，多终端应用场景，不同的终端形式可以满足丰富应用场景的需求。
《图解物联网》（［ 日］ NTT DATA集团）电子书网盘下载免费在线阅读
haqq
书名：图解物联网
作者：［ 日］ NTT DATA集团
译者：丁灵
豆瓣评分：78
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2017-4
页数：312
内容简介：
本书图例丰富，从设备、传感器及传输协议等构成IoT的技术要素讲起，逐步深入讲解如何灵活运用IoT。内容包括用于实现IoT的架构、传感器的种类及能从传感器获取的信息等，并介绍了传感设备原型设计必需的Arduino等平台及这些平台的选择方法，连接传感器的电路，传感器的数据分析，乃至IoT跟智能手机/可穿戴设备的联动等。此外，本书以作者们开发的IoT系统为例，讲述了硬件设置、无线通信及网络安全等运用IoT系统时会出现的问题和必备的诀窍。
作者简介：
日本NTT DATA集团
河村雅人
从事物联网与机器人的研发，工作内容涉及软件架构、产品选定，甚至还包括焊接、编程等。
大冢纮史
曾参与过应用了机器人中间件和AR交互技术的机器人服务开发，现致力于物联网和机器对机器通信领域，以及与传感器相关的研发。
小林佑辅
致力于技术开发，近年来尝试着把自己在数据分析工作上的经验应用到技术开发中。
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