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第四十九章 氛围编程（第1页）

苏念念盯著屏幕上的用户增长曲线，手指无意识地转著笔。

曲线还在涨，但不够快。

bugkiller上线四个月，付费团队两百多。

这对一个创业公司来说不算差了，但她觉得以他们的產品实力应该做的更好，这是作为coo的责任。

真正的压力是codesafe。

鼎盛云內置，免费，bugkiller的定价变得极为尷尬。

codesafe不仅夺走了鼎盛云的用户，而且给其他云的用户锚定了心理价位。

bugkiller的画像变成了：好用，但是小贵，对於大部分不是刚需的团队来说，寧愿选择不买。

这已经不是技术的问题了。

这是用户心理的问题。

姜亦心抱著macbook走了过来，脸上写满了“我很兴奋”

。

“苏总，下午那批异常用户，我有个想法，我们去会议室说？”

“好。”

苏念念起身，也拿起了电脑。

到了会议室，姜亦心把电脑往桌上一放，屏幕上是打开的csv文件：用户id、提交时间、代码片段、错误类型，各种原始数据堆在一起，密密麻麻。

“我按你说的跑了一遍，”

姜亦心指著屏幕，“確实有问题。

这批用户的代码，变量命名、缩进风格、甚至错误模式都高度一致，和正常程式设计师的个人习惯完全不同。

我猜他们是ai生產的代码。”

苏念念扫了一眼表格，没看具体內容，先问：“数据量呢？”

“占总活跃用户的17%，但贡献了32%的提交量。”

“好。”

苏念念打开飞书，“下次给我数据，先做这一步——”

她把csv拖进飞书多维表格，选了几列做透视，系统自动生成了图表。

三十秒后，屏幕上跳出三个面板：提交频次趋势图、代码特徵分布饼图、用户行为时间热力图。

姜亦心愣了一下。

“原始数据是原材料，”

苏念念说，“但人脑处理不了几千行表格。

做商业智能（businessintelligence，bi）的第一步，是把数据变成人能一眼看懂的模式。

时间分布、行为聚类、异常標註，可视化不是为了好看，是为了让决策者能一眼抓住重点。”

她指著热力图：“你看，这个时间段集中，比你在表格里翻一千行提交记录更直观。”

姜亦心盯著屏幕，眼神从困惑变成恍然。

入职第一天，她学到了真正的第一课。

“现在我们有可视化面板了，下一步是做什么？”

姜亦心眨眨眼：“什么？”

“看用户数据，不要只看他们做了什么，要看他们是谁——这叫用户画像。”

苏念念把屏幕拉到用户註册信息那一栏，手指点了点。

“註册邮箱后缀，你看。”

姜亦心凑过来，目光快速扫过。