這會(huì)幫助數(shù)據(jù)分析師更有針對(duì)性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過程，避免由于違反數(shù)據(jù)采集規(guī)則導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題;同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)采集邏輯的認(rèn)識(shí)增加了數(shù)據(jù)分析師對(duì)數(shù)據(jù)的理解程度，尤其是數(shù)據(jù)中的異常變化。數(shù)據(jù)的加工整理通常包括數(shù)據(jù)缺失值處理、數(shù)據(jù)的分組、基本描述統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算、基本統(tǒng)計(jì)圖形的繪制、數(shù)據(jù)取值的轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的正態(tài)化處理等，它能夠幫助人們掌握數(shù)據(jù)的分布特征，是進(jìn)一步深入分析和建模的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)委課程處近日舉行課程開發(fā)專題培訓(xùn)會(huì)。為了更加科學(xué)高效地開展微課程的設(shè)計(jì)與開發(fā)，保障項(xiàng)目順利有序推進(jìn)，特邀請(qǐng)課程處周振肖老師為我們帶來一場(chǎng)有關(guān)網(wǎng)絡(luò)課程開發(fā)和教學(xué)視頻設(shè)計(jì)的專題培訓(xùn)會(huì)。模塊化表示微課程開發(fā)的便捷性，而體系化則指出了微課程可重組的特點(diǎn)。在明確了課程、微課程的意義和內(nèi)涵之后，周老師介紹了課程設(shè)計(jì)開發(fā)的流程，著重講解了最通用的ADDIE方法，并建議將此方法引入課程設(shè)計(jì)與開發(fā)工作。

這部評(píng)分9.0的日本棄嬰電影，真相比電影更殘酷。但同時(shí)，母親也是個(gè)孩子，她對(duì)愛情抱有無限的幻想，不斷陷入戀愛之中，她打算在嫁入好人家以后，供四個(gè)孩子去上學(xué)。《無人知曉》在141分鐘里只有清晨母親眼角的一滴眼淚。京子、小雪、茂，三個(gè)被拋棄的孩子，三個(gè)與世隔絕的孩子，懵懵懂懂，與其說是不會(huì)流淚，到不如說是不知流淚，他們不明白什么是拋棄，不明白什么是孤獨(dú)，不明白什么是貧窮，不明白什么是死亡。

漲知識(shí)｜一張圖帶你看懂新一屆黨的中央領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)。（原標(biāo)題：漲知識(shí)｜一張圖帶你看懂新一屆黨的中央領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)）25日，黨的十九屆一中全會(huì)在北京舉行，新一屆黨的中央領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)產(chǎn)生。

作為一名數(shù)據(jù)分析師，必須要掌握數(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，熟練使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門，懂設(shè)計(jì)運(yùn)用圖表有效表達(dá)數(shù)據(jù)分析師的分析觀點(diǎn)，還需能用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫開發(fā)，并掌握一門編程語言。數(shù)據(jù)架構(gòu)研究->數(shù)據(jù)挖掘師/算法工程師>數(shù)據(jù)挖掘工程師=數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理>數(shù)據(jù)分析師?？赐陮?duì)數(shù)據(jù)分析的對(duì)口的崗位有哪些，數(shù)據(jù)分析師薪資如何，是否有了一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)呢。

解析：大數(shù)據(jù)的濫用及弱點(diǎn)。2，采樣方法問題：統(tǒng)計(jì)學(xué)家方凱撒總結(jié)了一個(gè)現(xiàn)象，谷歌、facebook等網(wǎng)絡(luò)收集的數(shù)據(jù)，往往不具有同質(zhì)性，是在不同的時(shí)間用不同的資源收集，隨后把整個(gè)數(shù)據(jù)合并起來，結(jié)果大數(shù)據(jù)內(nèi)部許多部分的數(shù)據(jù)根本不是用同樣的方法收集的，統(tǒng)計(jì)抽樣的基本假設(shè)都被推翻了。所以大數(shù)據(jù)首先就沒有必要了，在滿足準(zhǔn)確性的時(shí)候，小樣本和大數(shù)據(jù)的效果沒有區(qū)別;而不滿足準(zhǔn)確性的時(shí)候，大數(shù)據(jù)的誤差只會(huì)更大。

切換不同的工作表，“Ctrl PgDn”可以切換到右邊的工作表，反之，“Ctrl PgUp”可以切換回左邊。輸入當(dāng)前日期，要在單元格中快速輸入當(dāng)前時(shí)間，請(qǐng)按 Ctrl，然后按 Enter 鍵。選中第一個(gè)單元格，按Shift + F8, 進(jìn)入連續(xù)選中模式，然后將單元格移到你要選中的第二個(gè)單元格，再連續(xù)兩次Shift+ F8，就選中了這些連續(xù)單元格，以此類推，用熟之后很快的。Ctrl+Enter，配合以上選中不連續(xù)單元格使用，可以在多個(gè)單元格輸入同一內(nèi)容。

缺乏能動(dòng)性的大數(shù)據(jù)是沒有價(jià)值的！大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集的環(huán)節(jié)常常忽略實(shí)際的數(shù)據(jù)采集環(huán)境問題。數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)管理是很多企業(yè)為難的地方，因?yàn)椴杉降臄?shù)據(jù)集量非常大，而且其中絕大多數(shù)都是無意義數(shù)據(jù)，可是數(shù)據(jù)的拆分和篩選卻需要消耗大量資源才能完成。動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)管理不僅僅是在數(shù)據(jù)庫層面之中形成動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，而是在整體的數(shù)據(jù)管理中，利用自動(dòng)化和區(qū)塊化的技術(shù)將必要數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分和篩選，讓數(shù)據(jù)保持新鮮度，去除舊數(shù)據(jù)的影響。

Python 開發(fā)者的 6 個(gè)必備庫。無論你是正在使用 Python 進(jìn)行快速開發(fā)，還是在為 Python 桌面應(yīng)用制作原生 UI ，或者是在優(yōu)化現(xiàn)有的 Python 代碼，以下這些 Python 項(xiàng)目都是應(yīng)該使用的。Python 必備之 PyPy.CFFI 在 Python Package Index 上可以單獨(dú)下載，或通過 Python 的 pip 工具安裝：pip install cffi 。PyInstaller 可以通過 Python Package Index 安裝，也可通過 Python 的 pip 工具安裝：pip install pyinstaller 。

什么是數(shù)據(jù)分析的漏斗模型？本文主要談?wù)劼┒纺Ｐ偷谋举|(zhì)、漏斗模型案例分析以及如何繪制漏斗模型。營銷漏斗模型的價(jià)值在于量化了營銷過程各個(gè)環(huán)節(jié)的效率，幫助找到薄弱環(huán)節(jié)。所以整個(gè)漏斗模型就是先將整個(gè)購買流程拆分成一個(gè)個(gè)步驟，然后用轉(zhuǎn)化率來衡量每一個(gè)步驟的表現(xiàn)，最后通過異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問題的環(huán)節(jié)，從而解決問題，優(yōu)化該步驟，最終達(dá)到提升整體購買轉(zhuǎn)化率的目的，整體漏斗模型的核心思想其實(shí)可以歸為分解和量化。

7種常用的數(shù)據(jù)分析思維技巧。在數(shù)據(jù)分析中，三種核心數(shù)據(jù)分析思維是框架型的指引，實(shí)際應(yīng)用中還是需要很多技巧工具的，這里詳細(xì)地介紹了7種數(shù)據(jù)分析技巧，它們分別是象限法，多維法，假設(shè)法，指數(shù)法，二八法，對(duì)比法，漏斗法。象限法。象限法是一種策略驅(qū)動(dòng)的思維，廣泛應(yīng)用于戰(zhàn)略分析，產(chǎn)品分析，市場(chǎng)分析，客戶管理，用戶管理，商品管理等。指數(shù)法。對(duì)比法是一種挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律的思維，一次合格的分析一定要用到N次對(duì)比。

加拿大出現(xiàn)首例無人機(jī)撞飛機(jī)事故 | 加拿大 無人機(jī) | 加拿大無人機(jī)。由于無人機(jī)現(xiàn)在已變得司空見慣，有關(guān)無人機(jī)撞飛機(jī)的報(bào)道屢見不鮮。有些飛行員報(bào)告其飛機(jī)與無人機(jī)擦肩而過，有些飛行員則確信無人機(jī)撞上了他們的飛機(jī)，盡管后來并沒有證實(shí)無人機(jī)的存在?！懊看蔚恼{(diào)查結(jié)果都顯示飛行員報(bào)告的無人機(jī)撞飛機(jī)事件實(shí)際上是飛機(jī)撞上了飛鳥，或撞上了其他物體，例如電線或電線桿，但都與無人機(jī)沒有關(guān)系?！痹摵娇站终f。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)(Big Data)—— 或稱巨量資料，顧名思義，是指大量的資訊，當(dāng)資料量龐大到資料庫系統(tǒng)無法在合理時(shí)間內(nèi)進(jìn)行儲(chǔ)存、運(yùn)算、處理，分析成能解讀的資訊時(shí)，就稱為大數(shù)據(jù)。于是大部份機(jī)構(gòu)跟公司都將大數(shù)據(jù)的特性歸類為「3Vs」或「4Vs」–– 資料量 Volume、資料傳輸速度 Velocity、資料類型(Variety)，以及后來提出的第四個(gè) V —— 真實(shí)性 Veracity。

相比于傳統(tǒng)的多層級(jí)人工管理方式，基于數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)紀(jì)人評(píng)估與管理系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在三大方面：另一方面，利用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，從狀態(tài)判定(判定經(jīng)紀(jì)人個(gè)體當(dāng)前狀態(tài)所屬等級(jí)，并評(píng)估是否優(yōu)于、符合或劣于其實(shí)際等級(jí))、經(jīng)紀(jì)人成長(zhǎng)路徑規(guī)劃(預(yù)測(cè)更適合經(jīng)紀(jì)人個(gè)體發(fā)展的下一步目標(biāo)，以及達(dá)到這些目標(biāo)需要在哪些方面提升能力)、經(jīng)紀(jì)人風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)(離職、違規(guī)等風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè))等方面來輔助管理者決策和進(jìn)行對(duì)經(jīng)紀(jì)人的管理。

本質(zhì)上來說，AI涉及三種技術(shù)：認(rèn)知計(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理。銀行從業(yè)者正在使用AI來改進(jìn)他們和客戶的關(guān)系。AI是一項(xiàng)威力巨大的科技。AI在銀行界的未來看起來非常光明，但不是每個(gè)人都相信這一新科技不會(huì)在提高效率的同時(shí)帶來更大的問題。關(guān)閉銀行分支。2015年，巴克萊銀行前CEO Antony Jenkins預(yù)估十年內(nèi)將有50%的銀行分支被關(guān)閉，而他并沒有錯(cuò)。因此，我們不應(yīng)認(rèn)為AI應(yīng)用會(huì)被削減，反而應(yīng)該更加注重AI安全性的提升。

AI會(huì)取代數(shù)據(jù)分析師嗎？2011年，一篇關(guān)于數(shù)據(jù)分析人才短缺的報(bào)告，拉開了大數(shù)據(jù)時(shí)代的帷幕。但是，隨著人工智能的出現(xiàn)，使得分析師產(chǎn)生了一個(gè)顧慮，“數(shù)據(jù)分析師會(huì)被取代嗎？”其實(shí)不然，雖然數(shù)據(jù)分析依賴算法/程序。但是，數(shù)據(jù)分析不等于數(shù)據(jù)分析算法/程序，數(shù)據(jù)分析算法/程序只是分析師手中的工具。但數(shù)據(jù)分析最重要的是提出/發(fā)現(xiàn)問題，分析數(shù)據(jù)得出結(jié)論。

關(guān)于安防與大數(shù)據(jù)不能不說的九個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。當(dāng)前，安防大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也越來越多，但真正將大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用落到實(shí)處，轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)模式的還是很少，目前很多大數(shù)據(jù)概念都是噱頭。數(shù)據(jù)科學(xué)作為新興的學(xué)科，其學(xué)科基礎(chǔ)問題體系尚不明朗，數(shù)據(jù)科學(xué)自身的發(fā)展尚未成體系。數(shù)據(jù)科學(xué)作為一個(gè)與大數(shù)據(jù)相關(guān)的新興學(xué)科出現(xiàn)，真正支撐大數(shù)據(jù)發(fā)展的學(xué)科跨越還沒有出現(xiàn)。

數(shù)據(jù)清洗對(duì)數(shù)據(jù)分析的重要性！數(shù)據(jù)質(zhì)量不高怎么辦？在處理數(shù)據(jù)前，一定要想好你處理后的數(shù)據(jù)如何能和原始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)起來。一定要搞清楚你的軟件如何對(duì)待“無數(shù)據(jù)”（NA）——有的軟件在運(yùn)算、合并的時(shí)候會(huì)自動(dòng)忽略 NA 且不給你提醒，這個(gè)做法在很多科學(xué)研究里是錯(cuò)的，所以你得手動(dòng)檢查數(shù)據(jù)集里是否有 NA，并告訴軟件應(yīng)該怎樣處理它們。這一點(diǎn)非常重要，因?yàn)槟阃瓿闪藬?shù)據(jù)清洗之后，接下來就會(huì)直接在這些干凈數(shù)據(jù)上進(jìn)行下一步工作了。

句句實(shí)話！馬云談健康：為什么水平差的醫(yī)生反而賺錢多？句句實(shí)話！馬云希望阿里巴巴未來十年里，阿里要做健康和快樂兩個(gè)產(chǎn)業(yè)，如何讓人更加健康，如何讓人更加快樂，不是建更多的醫(yī)院，找更多的醫(yī)生，而是建更多的藥廠，我們做得對(duì)是醫(yī)院越來越少，藥廠少了很多，這說明我們做對(duì)了。馬云的話真是句句大實(shí)話，正是這樣關(guān)注醫(yī)療，馬云才勇于進(jìn)軍醫(yī)療行業(yè)，也就有了我們熟悉的“如果醫(yī)院不改變，我就來改變醫(yī)院”那么接地氣的豪言！

數(shù)據(jù)分析工具那么多，我為什么選擇R語言？R語言，一種自由軟件編程語言與操作環(huán)境，主要用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖、數(shù)據(jù)挖掘。R語言是基于S語言的一個(gè)GNU計(jì)劃項(xiàng)目，所以也可以當(dāng)作S語言的一種實(shí)現(xiàn)，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環(huán)境下運(yùn)行。講完R語言的誕生，我們?cè)賮砹牧腞語言的優(yōu)勢(shì)。雖與程序設(shè)計(jì)語言相比結(jié)構(gòu)相對(duì)松散，使用變量前不需明確正式定義變量類型等等，但仍保留了程序設(shè)計(jì)語言的基礎(chǔ)邏輯與自然的語言風(fēng)格。