数据挖掘（Data Mining，简称DM）就是从大量的、不完全的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和需求的过程。

经过多年互联网和移动互联网的飞猛发展，科技网络产品发展到焦虑的时间节点。一方面流量成本高到几乎没有投入产出比可言，另外一方面产品和企业同质化竞争激烈。

需求的发现是产品经理和企业产品创新取得成功的关键，数据信息在产品的创新设计与制造中发挥越来越重要的作用，充分利用数据挖掘技术从产品市场需求发现、需求设计中提取相应的需求，从而控制和改善下一代产品的设计与制造。

目前，AI赋能的智能软硬件整体产品的研制周期长，市场反应能力弱，创新度不够等一系列因素控制了产品制造企业的生存和发展，因此，如何在最短的时间内开发出质量高、价格能被用户接受的AI产品，已成为产品经理市场竞争的焦点。

数据挖掘技术已经成为分析和发现需求，提供决策十分有效的工具，而需求发现速度快起来后可以给需求设计制造更多时间，所以必将有力地支持AI产品的创新设计和制造过程。

关联分析就是发现交易数据库中不同商品之间的内在的联系，利用关联规则找出顾客购买行为模式。在产品的设计与制造过程中，利用数据挖掘可得产品设计的创新，提高产品质量，加速产品的制造过程。

AI时代的产品经理得先明白技术的原理，然后协同技术共同打造优秀的AI产品。未来是AI时代，AI是站在大数据的肩膀上的！

番茄工作法与Scrum、XP等敏捷方法类似，但它更关注“微观”层面，相当于一个单人团队在执行25分钟的迭代。最大的区别在于，使用敏捷方法，生产率通常意味着在每个迭代完成了多少工作；而使用番茄工作法，生产率意味着每天完成了多少个番茄钟。要完成大量工作，重点不在完成工作上，而在于能否集中注意力！

要想做到专注，你就得坚决抛开各种杂念。一次只做一件事。一次只做一件事就意味着把精力集中在一件事上，不随意动摇，不见异思迁。

当然，一个已经达到完美的自律和高效的人，可能用不上这个方法；反过来说，一个完全不在乎规矩的人，则可能不会愿意花时间来了解这个方法，番茄工作法的条条框框对他更是无效。不过在我看来，还是像你我这样介于以上两者之间的人最多。

番茄工作法，简单来说，就是列出你当天要做的事，设置25分钟闹钟，然后从第一件事开始。此外还要有每日回顾、做每日承诺、控制中断、预估要花的工夫等。这本书中我会以自己为例，向你展示如何使用番茄工作法，包括如何记录活动，以及如何挑出最重要的任务。

番茄工作法能帮你与时间化敌为友，不会再因为还有一小时、一天、一周、一个月的时限而充满焦虑，你要做的就是定好25分钟番茄钟，然后全然专注于手头的任务。如果番茄钟响铃，25分钟结束，而任务还没完成，这并不代表失败。相反，这铃声在为你已连续地工作了一整段时间而喝彩。

值得非常注意的点在于不能停止番茄时间！

番茄工作法是简单易行的时间管理方法。使用番茄工作法，选择一个待完成的任务，将番茄时间设为25分钟，专注工作，中途不允许做任何与该任务无关的事，直到番茄时钟响起，然后进行短暂休息一下（5分钟就行），然后再开始下一个番茄。每4个番茄时段多休息一会儿。

番茄工作法极大地提高了工作的效率，还会有意想不到的成就感。“番茄工作法”，意在让人们驻足、观察、醒悟，并在此过程中改进自我。时间不再是绷紧的弦，反而变成同盟战友，帮我们将100%的心智专注在当下，避免不必要的压力和负担。使用番茄工作法，你将学会微笑达成目标，做强者而无需逞强用力。

谁不想活得轻松？谁不想妙计百出？谁不想与时俱进？谁不想享受假期？但要怎么实现呢？频繁的中断、重复的活动、迫近的期限，常常使我们力不从心。而这些压力又是最害人的：它们带来更多的压力、更多的被迫行为、更多的难以为继，同时妨碍了我们自觉、专注、清醒地思考。结果是心智游走在过去未来之间，只为找某个人、某件事来顶罪，掩盖我们虚构中的无能。

番茄工作法需要注意的的原则在于：一个番茄时间（25分钟）不可分割，不存在半个或一个半番茄时间；一个番茄时间内如果做与任务无关的事情，则该番茄时间作废；永远不要在非工作时间内使用"番茄工作法"；不要拿自己的番茄数据与他人的番茄数据比较；番茄的数量不可能决定任务最终的成败；必须有一份适合自己的作息时间表。
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生物信息学（Bioinformatics）是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。

生物信息学是新生学科，是将计算机科学的算法和技术应用于分子生物学中的学科，主要关注生物数据的管理和分析。

它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。

生物信息学主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。

在结构基因组学中，人们尝试为每个观察到的蛋白质指定一个结构。自动发现和数据挖掘可以帮助人们实现这种追求。胡里斯卡（J u r i st i c a）和格拉斯哥（Glasgow）演示了基于案例的推理，能够协助发现每个蛋白质的代表性结构。在2004年度关于人工智能和生物信息学的AA人工智能特刊中，Jurist i c a 、Glasgow和R o st在其所写的调查文章中指出：“在生物信息学近期活动中，发展最快的领域可能是微阵列数据的分析。”

许多研究人员认为，实践将证明来自知识表示和机器学习的人工智能技术是大有用处的。

说起人工智能，大家都知道的是人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等…通俗一点可以理解为人造的智能机器。 在日常用语中，“人工”一词的意思是合成的、人造的，这通常具有负面含义，即“人造物体的品质不如自然物体。对人工智能的理解因人而异。一些人认为人工智能是通过非生物系统实现的任何智能形式的同义词；他们坚持认为，智能的实现方式与人类智能实现的机制是否相同是无关紧要的。而另一些人则认为，人工智能系统必须能够模仿人类智能。 没有人会就是否要研究人工智能或实现人工智能系统进行争论，我们应首先理解人类如何获得智能行为，即我们必须从智力、科学、心理和技术意义上理解被视为智能的活动，这对我们才是大有裨益的。关键点是，许多学科的技能和专业知识是在人类的潜意识中发展和存储的，而不是通过明确请求记忆或使用基本原理来学会这些技能的。 然而要确定人工智能的优点和缺点，你必须首先理解和定义智能。但往往智能的定义可能比人工的定义更难以捉摸。明智的做法是强调思考和智能之间的区别，思考是推理、分析、评估和形成思想和概念的工具。并不是所有能够思考的物体都有智能。智能也许就是高效以及有效的思维。 正如我们所了解的，不同的动物物种具有不同程度的智能。我们将阐述人工智能领域开发的软件和硬件系统，它们也具有不同程度的智能。我们对评估动物的智商不太关注，尚未发展出标准化的动物智商测试，但是对确定机器智能是否存在的测试非常感兴趣。