CSIG暑期实习方法论
我在证券行业实习时，做的很多深度报告又快友好，借着面试，沉淀下方法论。
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发散：搜集大量主体文献30篇左右，边看边沉淀，讲究快速吸收。沉淀框架
收敛：大量阅读沉淀后，辅佐其他领域的知识积累，可以集中判断出最优质的3~5份报告，这是我们的支点，我们站在这个支点收敛：将他们的框架，按照自己的逻辑进行整合，因为本身就是我鉴定过的优质报告，60分至少的，我得不敢说更深入，但至少做的更全面，70分框架保证了；
充实：在定好70框架后，再去看30篇，进行垃圾和宝藏的鉴别，然后把宝藏拿过来充实框架细节，交出80分答卷。足以应对工作场景。
我是怎么快速整理全市场最全数据库的？
方法论：海量数据的搜集整理的关键是：首先搭基础框架，然后边搜边沉淀。为什么？海量数据的难点是，你不知道怎么系统地去找，没有数据框架，有了框架你不可能事先知道细节。什么是框架？龙头厂商有哪些分厂，你不知道。什么是细节，分厂中扩产数据是按几年一个跨度给的？扩产电池类型区不区分？不同数据源冲突怎么办?5年的数据正好却一年怎么办？你也需要根据搜集的数据一步步确定。
那么这时候问题就来了，先不说很多人根本不会找渠道（反推是很重要的方法），找到了渠道，会被海量渠道的海量消息淹没：重复的，矛盾的，缺失的，新增的。
这时候一个细节习惯就会拉开质的差距：你是不是边搜边沉淀 梳理的？不是，那你的脑袋会生理性地扎炸掉。但是是的话，会发现，没查一次都会更接近终点，重复的你可以清晰地知道跟谁重复了，第三次重复的时候，你不会觉得炸了，你会迅速认知到跟谁重复了，然后迅速过滤掉。新增的你会知道它是从哪里新增了，进而你甚至能推断出可能哪里缺失了。海量散乱的信息，因为这个习惯差异，变得清晰。
CSIG实习经历复盘。
个人经历-职位关联性；项目背景-核心诉求；
重点工作-行为与数据关联， 为什么换别人做不到我这么牛逼？我认为最大的挑战？我如何解决的？为什么要这么做？不这么做会怎么样？别人怎么做的？竞品思维。
总结提炼-大局观、辨证思考。 微信支付为什么能改变互联网的格局？能想清楚嘛？大局观。
影响力-给行业带来什么改变。
30min最重要的前五分钟，材料-氛围-破局激情-自信； 面试官5min听不懂就挂掉了。
工作完成了么？为什么这么做？还可以怎么做？别的模块可以迁移么？为什么做这个工作？
首先，什么是一个好的解决方案？如果一个解决方案能够从合适的角度切入合适的场景，那就是好的解决方案，只有其一也算合格。什么是合适的场景？时机合适，能力合适。什么是时机合适？政策条件合适，技术条件合适，市场条件合适；什么是能力合适？我们以及我们的伙伴现在就能做，中期也能做，未来有条件还能做。
为什么要做这个系统？因为我发现了客户的这个问题场景，正适合现在去做，也适合我们来做，所以我提出了这个系统去解决这个问题。现在是云计算跑马圈地的阶段，垂直行业，因为行业壁垒高，项目周期长，很多场景都有待挖掘。找到好的场景，分析出架构方案，找到我方能力和对方战略切入口，迅速建立商务联系，占据先机，用先机积累经验，用经验塑造壁垒；
为这么这么做？架构本身，是四平八稳，完整地考虑了各个环节，所以，为什么这么做的关键，也是这个项目的亮点，就是切入点，为什么我选择了这个切入点？
可以切入的环节有很多：负荷预测，调度控制，数据采集，数据接入，存储，分析，那么有的，是合作伙伴的能力不可控；有的，是竟对差不多也有的，想做出差异化，不是不可以，但是难度很大。最后选择了从用户画像角度切入，也就是高颗粒度工业用户画像，最主要的原因，是与成功业务也就是综能工厂业务协同，可以产生足够的差异化壁垒。综能工厂是最成功的业务，综能工厂会接入工业用能设备精细化模型，所以我们能拿到更精细、更全面的工业设备用能特性数据，这样做出的画像，比其他拥有同等AI能力的厂商做出的画像，更精确，由此分析的工业用户响应能力，更精细准确。
还可以怎么做？我目前认为，最关键的，找场景，其次，找切入点。在这个场景下，我认为这个切入点是最好的，没有更好的了；但是可以找其他场景，比如虚拟电厂，也可以很好地与综能工厂和多站融合业务协同，然后切入点就是高精度低延时虚拟电厂调度平台支撑组件。也可以打造高壁垒的差异化优势。
别的模块可以迁移嘛？迁移性太强了，比如虚拟电厂就可以迁移，综能工厂也可以迁移，电力市场计算平台也可以迁移；
工作完成了么? 没，只是提出了三期规划。还没有跟客户沟通过，真正的解决方案，到了客户那里，能保留50%就不错了，客户会说哎呀这里不要，那里加点，最后很可能30%自己的方案+70%客户的意见，共同构成解决方案。
用一句话说明云计算如何在能源应用的？
云计算的技术用在能源领域去产业数字化升级，降本增效。
输电线路巡检：高危、低效。云+边：减少工人高空作业频率时长，减少人数，总投入：多站融合的一个子功能：比之前的节省了人力及出工时间，降低了生命危险，不受天气的干扰；
变电站设备状态监测：之前无法做到预测性维护，以及实时设备状态监测，之前有监测，但是采集的数据量，数据质量，处理精度，分析能力，都达不到，还以依靠大量人力抽检实验；
现在能实时监测分析设备缺陷，提前预防严重事故，类似于风控。
有个问题，国企最优先考虑的不是成本，但现在又把降本增效作为国企的重要任务，那么，怎么理解这种矛盾？
增效是显然的，降本，降什么本？本是怎么算的？首先不是说这么时候都要算计成本，国企首先有个基调：解决国家的问题为先，符合国家的战略为先，成本为其次，所以降得主要是没有用来解决问题的本，其次降的是解决不重要问题超额成本，解决重要问题，关键问题，战略问题，甚至可以不惜成本。
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