你最近想减肥瘦身,于是在你们镇上的健身房办了会员卡。起初你还可以坚持每天准时打卡,可每次你也只是去跑步机上跑两下,拉伸运动拉两下就休息了。 你休息过后就不想再运... 就这样,你在教练的要求和学员们的鼓励下,你不得不坚持每天打卡进动感单车课程室锻炼。一个月下来,你看着镜子里自己的身材变化,很开心。 这就是鲶鱼效应。 你4岁的儿子... 还习惯吗?希望你可以坚持到这节课下课噢”! 你问,这节课不是结束了吗?教练笑了笑,对你说:“哈哈,这才第一小节,一节课是40分钟”。你听后坦言跟教练说你踩不动啦。 ... 希望... 　　什么是“鲶鱼效应”？ 　　在以前，挪威人在运送沙丁鱼的时候，成活率很低。但是活的沙丁鱼比死的贵几倍，这时候劳动人民的智慧就体现了。他们发现，如果在沙丁鱼中放进一条鲶鱼，“怕生”的鲶鱼会在鱼群里四处乱游，激起沙丁鱼加速游动，解决沙丁鱼的缺氧死亡问题。这样就增加了运输过程中的成活率。 　　这种被对手激活的现象就是著名的“鲶鱼效应”。 　　这样的一个故事，引申到企业管理中，就是当一个组织发展到一定程度，渐渐趋于稳定，员工工作的积极性和效率会降低。这时候管理层可以根据实际情况，不断补充新鲜血液，引进富有冲劲、思维敏捷的年轻生力军，或者经验丰富、有系统视角、敢于创新的管理人员，打破一成不变的格局，让安于现状的员工感受到危机感，重新激发旧员工活力，和竞争进取之心，从而提高工作效率和业绩。

　　黑洞的定义我们没有必要再复述,题主这么问肯定是向更加具体的了解黑洞是什么。详细的了解需要系统的理论学习,而我们这里要打一些不恰当的比喻来帮助理解,到底什么是黑洞... 黑洞的定义我们没有必要再复述,题主这么问肯定是向更加具体的了解黑洞是什么。详细的了解需要系统的理论学习,而我们这里要打一些不恰当的比喻来帮助理解,到底什么是黑洞... 　　黑洞可以说是宇宙之间最为奇葩的天体了，由于它的引力极强，就连光走到它的附近的时候也会被吸入，所以黑洞本身是不会发光和反射光的，那么这样一来，黑洞所在的地方就会是一片漆黑，而且所有的物质都会流入这片漆黑的区域中，因此它才被叫做黑洞。 　　那么黑洞到底是什么样子？以前天文学家们大多是根据物理理论推测，不过在2019年4月10日，“事件视界望远镜”观测与研究团队发布了 M87 星系核心黑洞的第一张照片，这也是人类历史上拍摄的第1张关于黑洞的照片。这个如同甜甜圈一样的图案，可以清晰地看出中间是一个黑黝黝的大洞一样的存在，M87星系中心黑洞就隐藏在其中。 　　事件事件望远镜是分布在全球各地的至少8处大型天文望远镜组成的天文望远镜观测阵列组合，相互间最远的距离接近地球的直径，因此也被认为是地球一样大的天文望远镜，凭借这样的望远镜观测设备，科学家们可以看到极为遥远的天体，M87星系中心黑洞就是被它看到的。 　　不过近日，“事件视界望远镜”观测研究团队又发掘出了一颗遥远类星体3C 279 的照片，由于类星体就是一个携带吸积盘的黑洞，此该照片也被认为是人类历史上第2张关于黑洞的照片。 　　然而在这张照片中，我们却看不到关于黑洞的任何影子，或许有朋友要问了，这是科学家在忽悠我们吗？找不到洞在哪里呀？其实不是的，因为类星体都是带吸积盘的黑洞，当大量物资来到黑洞附近的时候，会在黑洞的引力作用下形成围绕黑洞运行的吸积盘，吸积盘中的物质高速碰撞摩擦，产生了极高的温度，物质运动比恒星核聚变和超新星爆发还要剧烈，因此也可以释放极高的能量，发出宇宙中最为明亮的光，所以所有的类星体都是极为明亮的天体，而且它也被认为是宇宙间最为明亮的天体。 　　但是在类星体强烈的光辉的中心，却正是不发光的黑洞隐藏的地方，想看到它的影子是极其困难的，M87中心黑洞之所以中间有一部分黑暗地带，是因为这个黑洞的吸积盘大致处于垂直于我们的角度，而且它距离也要近得多，只有5500万光年左右，所以科学家们才能通过事件视界望远镜拍摄到它的图像。 　　这次科学家们拍摄的3c 279类星体照片是通过大量的观测数据由计算机合成的，媒体称这张照片修饰了三年，可见拍摄天体照片多么不容易，这个类星体距离我们有50多亿光年，位于狮女座，质量大约相当于太阳的10亿倍，而且这个类星体非常活跃，正在快速的吞噬周围的物质，所以吸积盘非常亮，而且黑洞的两端喷出了强大的喷流，让天文学家们首次详细观测到了黑洞喷流的情况，据观察其喷流速度比光速也慢不了多少，而且末端有弯曲现象。 　　参考资料： 　　《光明网》4月22日文章《人类历史上第二张黑洞照片：弯曲喷流，颠覆人类认知》 　　《澎湃新闻》4月20日文章《第2张黑洞照片出炉，还有弯曲的喷流》

　　采用直驱传动的洗衣机在脱水的时候找动平衡难是普遍存在的问题，不仅仅是海尔一家，包括号称直驱电机鼻祖的LG洗衣机，实测也是一样的，经常动不动就是半个小时、一个小时都在转来转去找平衡（尤其是洗涤物比较少的情况下）。 　　在市场价的情况下，同级别西门子（博世）的洗衣机在静音和振动控制上做得较好，但是外观不是我喜欢的类型，比较老气【仅代表个人喜好】；松下的洗衣机就胜在外观上，看上去比较潮，噪音和振动控制不如西门子，主要是删减了隔音棉，销售给出的理由是“洗烘一体机加隔音棉容易起火”，有点扯淡，最大的问题是其拉丝工艺的面板被曝出可能会掉漆【个例】；国产的卡萨帝属于海尔的高端品牌，也是用的直驱电机，虽然调校比海尔好些，但是依然会存在找动平衡难的现象存在；COLMO、小天鹅都是美的系的洗衣机，COLMO胜在售后服务，但是整体价格较高；美的本品牌的洗衣机也是外形不符合我个人的审美，它和小天鹅都是采用的皮带传动，不存在脱水找平衡难的问题，小天鹅蓝氧洗衣机买回来了，还没来得及测，暂时不做评价；其它如小米、云米、TCL等一众品牌的洗衣机，相比上诉提到的，就稍微弱了一线。 　　5000多的价格就不推荐美诺、ASKO等洗衣机奢侈品牌了，入门型号价格比较高。

　　差距超级明显,从性能角度来说上网本能做的事,笔记本全能做,但是笔记本能办到的事,上网本一部分能做到 打游戏上网本不行,行业软件应用上上网本也不行 差距超级明显,从性能角度来说上网本能做的事,笔记本全能做,但是笔记本能办到的事,上网本一部分能做到 打游戏上网本不行,行业软件应用上上网本也不行 　　我用微星(MSI)U90X的上网本 1500买的 N2701.6GHz+1GDDR2+GMA950集显+80G硬盘 　　来说说我的感受吧 　　单机游戏2D的几乎都能玩 大富翁 暗黑 仙剑 轩辕…… 　　当然 有些游戏因为分辨率的问题可能没办法玩(上网本最多支持1024*600分辨率) 　　其实用VGA端口外接台17"或19"液晶显示器就行了 　　在1024*768分辨率下 　　网络游戏2D的都没问题 梦幻 问道 梦诛 剑侠…… 　　休闲的也可以 跑跑卡丁车 泡泡堂 劲舞…… 　　3D的我玩过魔兽 纵横时空 新飞飞……当然记得把特效全开最低 　　嗯 　　就这么多 因为微星有一键超频技术 所以我都是FN+F10把CPU超频到2.0GHz运行 　　所以说 这个上网本 真是强大啊 　　普通的网页浏览 视频聊天 影视歌曲不在话下 　　缺点嘛 就是性能还是差啊 跟台式比起来…… 　　而且屏幕N小啊 最好外接显示器 9"10"屏幕看多了眼超难受 　　现在主要用它晒太阳的时候看电影电视 无线很方便嗯

　　广电和运营商的IPTV盒子，一般是每个月收取电视费用。网络电视盒子不用收费，但是会员要钱。现在使用智能网络电视盒子是主要趋势。

　　你好，正常情况下喝酒后会造成血液循环加快、皮肤毛细血管扩张，从而出现面部发红应该是正常的表现。喝酒脸红与不红与血管的活性改变或酒精的浓度都有干系，没有特殊意义，只是血管的扩张表现而已。建议平时要生活规律，适当参加体育锻炼，多参加户外活动，尽量不要吸烟与喝酒，在喝酒时绝对不可服用头孢类抗生素。要清淡饮食，多吃蔬菜和水果。

　　不能用飞行模式的我感觉只有国内的航空公司。俄航,意航都可以用,只要飞机平稳飞行后。这是俄航的飞机,专门有充电的U口。还可以看电影电视剧动画片,还有游戏,当然,都... 不能用飞行模式的我感觉只有国内的航空公司。俄航,意航都可以用,只要飞机平稳飞行后。这是俄航的飞机,专门有充电的U口。还可以看电影电视剧动画片,还有游戏,当然,都... 　　飞行模式是关闭电话通信功能，即不能接打电话发短信，与基站没有信号联系，也不试图联系基站。 　　因为手机信号会干扰飞机上的电子设备，所以飞机上不允许打开手机，而这种模式下关闭了手机信号的有关功能，手机可以开着继续使用其它功能，如查看电话本、欣赏手机上的文章、电影等。所以叫飞行模式。 　　手机的电量很大部分都消耗在信号上，飞行模式下关闭了信号，非常省电，所以有的用户会在夜间使用飞行模式来代替关机。 　　扩展资料： 　　飞行模式的作用 　　1、快速重新搜索网络信号 　　手机信号不好的时候，通常想到的是重启手机，但有一个办法更简单，那就是打开飞行模式，效果一样，耗时更短。同样的，都有过手机欠费的情况，交上话费之后还是不能联网，这时候需要关机再开才会好。其实只需要调成飞行模式，然后再调回来，就可以联网了。 　　2、睡觉免关机不纠结辐射问题 　　睡觉的时候开启飞行模式，手机处于不发射不接受信号状态辐射是极小的，这样既能节省开关机的时间，又能把手机放在比较容易拿的地方。 　　3、节省手机电量，加快充电速度 　　手机不断的搜索和接受信号的过程(特别是信号不好的情况下)是很耗电的，开启飞行模式关闭了这个过程也让应用停止从网络接收数据，比手机自带的省电模式还要省电。

　　2022-09-01 16:59:12文/刘冬晴大数据岗位有很多种，比较常见的有大数据开发工程师、大数据算法工程师、大数据分析工程师等。其中开发工程师的工资最高，在2W左右;算法工程师的工资在1.5W到2W;分析工程师的工资在1W到1.5W。 　　大数据开发工程师在一线城市平均薪资都超过了20000元，一般有3-5年经验的工程师，年薪30万以上是普通收入，甚至我们经常会看到年薪百万的资深工程师。 　　在一些二线城市，大数据工程师的薪资也都超过其他岗位。比如南京、西安这样的城市，薪资都超过13000元。可见大数据工程师的“金领”地位。 　　而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 　　1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等; 　　2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等; 　　3、大数据运维和云计算方向。对应岗位：大数据运维工程师; 　　三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8k以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。 　　从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。 　　从近几年招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。 　　当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。

　　少量的你可以上企查查，天眼查等第三方平台，全量的一般他们不外出，毕竟会影响到他们的生意。 我这里有全量的工商数据，截至目前已有2.8亿主体。还可定制更新，最快可达T+3，质量方面再业界也是数前列的

　　近来有许多人都对大数据专业就业前景怎么样样比较感兴趣，但其实大多数人对大数据专业就业前景怎么样样都不太了解，华律网小编为大家整理了相关资料，希望可以给大家带来帮助。 　　未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。 　　一、大数据主要就业方向 　　2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制，其中第六条就是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。 　　“大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，强调的是数据的应用，侧重于统计层面内容会多一些。比如做产品经理，可以通过数据建立金融模型，来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术，主要是围绕大数据平台系统级的研发，偏开发层面。”华迎教授介绍：“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来，分为以下几个步骤：数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。在这个应用流程中，毕业生可以根据自己的兴趣和特长，在不同的环节选择就业。” 　　二、大数据工作领域 　　目前的大数据工作领域分了以下四大类： 　　1、数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作;大数据整体的计算平台开发与应用; 　　2、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。 　　3、数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。 　　4、科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。 　　以上就是华律网小编给大家整理的相关方面的知识，然而书面知识是理论知识，在实践中对于大数据专业就业前景怎么样样还是要具体情况具体分析，如果大家对此还有疑问的，可以到相关机构部门进行进一步的咨询和了解。如需要更多的法律解答，可在线咨询华律网律师！

　　可以做视频的软件有非常多，那有哪个软件可以制作新闻视频呢？今天小编将要为小伙伴们介绍的是制作新闻视频的软件，能够帮助小伙伴们制作非常优质的新闻视频。 　　1、《抖音》 　　小伙伴们的手机中一定有这个软件，它不仅可以刷视频，还可以制作视频，制作新闻、朗诵、动漫等等的视频都是可以的，还可以学习别人是怎样制作视频的。 　　2、《快手》 　　装机必备的一个可以刷短视频的软件，还可以制作新闻视频，精美滤镜可以拍摄出非常优质的短视频，让小伙伴们华丽变身成为美女。 　　3、《美拍》 　　专注于为小伙伴们制作新闻视频提供一站式的服务，拍摄剪辑视频使自己成为人见人爱的美女，非常多的滤镜和模板都可以使用，还可以一键与明星们拍同款视频。 　　4、《小影》 　　超过八亿多用户下载使用的短视频制作软件，可以对视频进行分割剪辑、配乐、马赛克、加字幕和加文字等等，还有非常多的模板和每个节日的专属贴纸文字等等，让小伙伴们的生活充满仪式感。 　　5、《快剪辑》 　　口碑好的新闻制作软件，只需要导入照片就可以轻松制作卡点视频了，操作简单容易上手，让小伙伴们一秒钟就可以拥有百变造型，快来与明星大咖们同框拍视频吧。 　　6、《爱剪辑手机版》 　　全能的短视频剪辑工具，帮助小伙伴们轻轻松松制作新闻视频，支持对视频的压缩、配音、倒放、拼接和美颜等等，美颜让你变得更漂亮，让你的新闻视频更炫酷。 　　7、《美册视频编辑制作》 　　新手小白也可以用的视频剪辑软件，满足小伙伴们各种各样的剪辑需求，支持对视频的加速减速、格式转换、加字幕和加贴纸等等，适合各种各样的场景需求。 　　8、《Filmigo视频剪辑》 　　功能齐全的短视频制作工具，有专业的、丰富的视频剪辑工具，带给你淋漓尽致的体验，帮助小伙伴们制作非常优质的新闻视频。 　　9、《YouCut 视频编辑》 　　轻轻松松一键就可以制作新闻视频，不管是制作朋友圈视频，还是手写卡点视频等等，都是可以满足的，帮助小伙伴们打造精美酷炫的新闻视频。 　　10、《快字幕视频制作》 　　一个可以给视频加字幕的软件，语音识别的效果又快又准确，随时随地都可以为你喜欢的视频加上字幕，制作新闻视频用这个软件是非常方便的。

　　数字化转型是当今企业发展的趋势，大数据技术作为数字化转型的关键技术之一，已经成为企业实现数字化转型的重要手段。以下是一些步骤和技术，可以帮助企业利用大数据实现数字化转型： 　　1、确定数字化转型的目标和计划。企业应该明确数字化转型的目标，制定相应的计划和时间表，以便有条不紊地推进数字化转型。 　　2、收集并整合企业内外部的数据。大数据的核心是数据，企业应该收集和整合内外部的数据，以便对其进行挖掘和分析，从而为数字化转型提供支持。 　　3、选择合适的大数据技术和工具。目前，大数据技术和工具种类繁多，企业应该例如Hadoop、Spark、Flink等。 　　4、部署和管理大数据系统。企业应该合理规划大数据系统的部署和管理，包括硬件、软件、网络等方面，以确保大数据系统的高效稳定运行。 　　5、进行数据挖掘和分析。企业应该利用数据挖掘和分析技术对收集的数据进行深入挖掘和分析，以便发现数据中隐藏的规律和价值。 　　6、开发和部署数字化应用。企业应该开发和部署相应的数字化应用，例如智能客服、智能营销、智能制造等。 　　以上是企业利用大数据实现数字化转型的一些步骤和技术。企业在实践中还需要深入研究和探索，不断创新和优化数字化转型的方法和手段，以适应不断变化的市场和竞争环境。

　　随着大数据价值的凸显，越来越多的行业投身于大数据应用的队伍中。那么大数据究竟有什么魔力，为什么那么多企业开始进入这个领域。 　　下面就对这三个行业内的大数据进行分析，作为对这个问题的解答。 　　1、健康医疗大数据 　　医疗大数据平台积累了海量的病例、治疗方案、药物报告等信息，医生诊断病人时不仅可以参考病人实时的检测报告，还可以参考历史疾病数据库来快速地诊断病情，优化治疗方案。 　　大数据还可用于预防预测疾病。疾病的产生是一个有果有因的过程，通过大数据将个体的健康数据、生命体征指标整合在数据库中，再进行分析应用，就可以提前对重大疾病进行预测、防治，保护生命安全。 　　此外，在医疗领域大数据还可以降低医疗成本、分析药物疗效等，进一步改善医疗效率和质量。 　　2、智慧农业 　　从上游赋能农业生产，中游对于供应链的数字改造，再到下游产品销售的数字化搭建，从生产到消费者手中，整个流程实现智能化管理。 　　例如，通过监控实时掌握植物的生长环境信息，建立种植过程中的大数据库。农业生产者可通过监测数据对环境进行分析，从而有针对性地投放农药、化肥，并根据需要进行调温、调光等动作，实现对农业生长环境的智能控制。 　　3、零售行业：数字化运营 　　电商领域中的大数据应用已经颇具规模，其通过大数据分析建立“用户画像”，可以根据顾客消费习惯提前备货提高效率，也可以针对用户特征进行个性化推荐和广告投放等，提高销量。 　　近年来电商增速变缓，其顾客体验、时效性不如实体店等劣势凸显，一种更高效率的零售方式诞生——新零售，即企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。 　　综上所述，可以发现基于精确的数据基础进行科学化操作，不仅能提高营销的成功率，还能为医疗领域提供全面准确的数据，方便疾病的诊断和预防，同时也可以切实的为农民提供科学、合理的种植办法，大幅增加受益。 　　现在，随着大数据应用技术的不断发展，大数据在各行各业的应用场景愈加丰富，其带来的巨大价值也是毋庸置疑的，所以不论是企业还是个人都应该对此提高重视。

　　以下是一位在数据分析领域打滚了N年后的分析师写下的一些总结和体会大家可以借鉴学习！ 　　一、成为数据分析师有哪些要求？ 　　1、理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感，包括统计知识、市场研究、模型原理等。 　　2、常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具，常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）等等。 　　3、有一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。 　　4、数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。 　　二、把数据分析当做一种能力来培养 　　现在大多工作都需要你拥有逻辑分析能力，尤其是对数据的分析理解。在数据化运营理念深入的今天，BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数据化运营，把数据分析当作一种能力在培训，也必定是未来趋势。 　　三、数据分析师所需具备的能力和知识（从数据分析的4个步骤来理解） 　　数据分析的四个步骤：数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。 　　1、数据获取 　　数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。 　　推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法； 　　推荐工具：思维导图工具（Xmind百度脑图等）； 　　2、数据处理 　　数据的处理需要掌握有效率的工具： 　　Excel及高端技能：日常工作通用，容易掌握，处理10万级别的数据很轻松。 　　学习高端Excel需要哪些技能？ 　　学习excel是个循序渐进的过程 　　基础：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序 　　函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function 　　可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件 　　数据透视表、VBA程序开发 　　按照我习惯的方法，先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。 　　帆软FineReport：专业的报表工具，日常做报表设计一个模板可通用，只要会写SQL就可上手。相比excel做报表，开发的技术要求较少，能很快地开发常规报表、动态报表，并可以放在移动端和大屏查看。 　　Oracle和SQL sever：企业最常用的千万级别的数据库，熟练掌握SQL语言。 　　保持不断的技术学习，比如学习新流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力，对求职有帮助。 　　3、分析数据 　　分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。 　　因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免： 　　SPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘），不用编程，易学。 　　SAS：经典挖掘软件，需要编程。 　　R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。 　　各类BI工具： 　　Tableau:可视化工具的鼻祖，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果惊人 　　大数据BI工具FineBI:类同Tableau，可在前端做任意维度分析；数据可在前端继续处理（计算、筛选过滤等），可对接hadoop之类的大数据平台，数据处理性能较好。 　　推荐书籍： 　　1、《说菜鸟不会数据分析》系列，入门级书，初学者最适。 　　2、《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》，内容很系统很全面。 　　3、《市场研究定量分析方法与应用》，简明等编着，中国人民大学出版社。 　　4、数据可视化呈现 　　很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报，可用wordPPTH5等方式展现。 　　四、关于数据分析师的职业发展 　　1、数据分析师通常分两类，技术型分析师和业务型分析师，分工不同，但各有优势。 　　技术型分析师是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。技术型分析师的角色包括数据工程师、挖掘工程师、数据科学家、建模工程师、数据架构师、ETL工程师等，这些称谓都或多或少代表了其工作性质。 　　业务型分析师是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。 　　2、数据分析师的理想行业在互联网，但条条大道通罗马，走合适你的路线。 　　从行业的角度来看： 　　1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。 　　2）其次是咨询公司（比如专门的数据挖掘公司Teradata、尼尔森等市场研究公司），他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。 　　3）再次是金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。 　　4）最后是电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。 　　五、什么人适合学习数据分析？ 　　这个问题之前有详细写过一篇文章哪些人能做好数据分析？就好比学功夫一样，既要有天赋也要有后天的努力，但我想后者占大部分，铁杵也能磨成针。 　　六、如何系统地学习数据分析？ 　　学习方法千万种，关键是找到适合自己的，最好能够结合你的工作遇到的问题来学习。 　　这里我列举一个经典的从0到1的入门方法 　　第一周：Excel学习掌握 　　第二周：数据可视化 　　第三周：分析思维的训练 　　第四周：数据库学习 　　第五周：统计知识学习 　　第六周：业务学习 　　第七周：Python/R学习 　　七、最后 　　请再次问问自己，是否真的喜欢数据分析，能否忍受处理数据时的寂寞？如果是，那就宜早不宜迟，马上开始行动吧。 　　再次强调： 　　1、把数据分析作为一种能力培养，让自己在现在的团队中展现出良好的数据分析能力，为你以后内部转岗做好准备。如果内部转岗不成，你可以考虑跳槽到我之前分析的行业中，但我强烈建议你还是需要把系统开发的编程能力学习好，并且对商业智能系统（BI和CRM）有一定了解，这也许是应聘数据分析的优势。如果没有数据分析经验去应聘，相对会难一些，用人单位会考你统计和数据挖掘模型方面的知识，以及工具使用情况。 　　2、扎实学好一、两门数据挖掘软件，基于你已有得编程基础，可以学SAS或者R，基本能够满足很大部分企业的需求。 　　3、多看多想多观察，学习业务职能是这样，细水长流，还需要不断工作积累和广泛的阅读。 　　最后，希望你能够成为你想成为的人！

　　原标题：R语言基础教程之矩阵 　　矩阵是其中元素以二维矩形布局排列的R对象。它们包含相同原子类型的元素。 虽然我们可以创建一个仅包含字符或仅包含逻辑值的矩阵，但它们没有太多用处。 我们使用包含数学元素的矩阵来在数学计算中使用。 　　矩阵可通过使用matrix()函数来创建。 　　语法 　　在R中创建矩阵的基本语法是 - 　　matrix (data ,nrow ,ncol ,byrow ,dimnames ) 　　R 　　data- 是将要转为矩阵元素的输入向量。 　　nrow- 是要创建的行数。 　　ncol- 是要创建的列数。 　　byrow- 是一个逻辑线索。 如果为TRUE，则输入向量元素按行排列。 　　dimname- 是分配给行和列的名称。 　　> x<-matrix(3:11,nrow = 3,byrow=T) > x [,1] [,2] [,3][1,] 3 4 5[2,] 6 7 8[3,] 9 10 11 > y<-matrix(3:11,ncol = 3,byrow = F) > y [,1] [,2] [,3][1,] 3 6 9[2,] 4 7 10 > colnames<-c("col1","col2","col3") > rownames<-c("row1","row2","row3") > t<-matrix(3:11,ncol = 3,dimnames = list(rownames,colnames)) > t col1 col2 col3row1 3 6 9row2 4 7 10row3 5 8 11 访问矩阵的元素 可以使用元素的列和行索引来访问矩阵的元素。 我们考虑上面的矩阵P来找到下来找到下面的具体元素。 　　> colnames<-c("col1","col2","col3")> rownames<-c("row1","row2","row3")> t<-matrix(3:11,ncol = 3,dimnames = list(rownames,colnames))> t col1 col2 col3row1 3 6 9row2 4 7 10row3 5 8 11 > t[1,3] ##提取第一行，第三列 [1] 9 > t[1,] ##提取第一行，所有列 col1 col2 col3 3 6 9 > t[,3] ##提取第三列所有行 row1 row2 row3 9 10 11 > t[c(2,3),c(1,2)] ##提取第2,3行，第1,2列 col1 col2row2 4 7row3 5 8 矩阵计算 　　使用R运算符对矩阵执行各种数学运算，操作的结果也是一个矩阵。 　　操作中涉及的矩阵的尺寸(行数和列数)应相同。 　　加减乘除都可以。 　　> x<-matrix(3:11,nrow = 3,byrow=T)> y<-matrix(1:9,ncol = 3)> x [,1] [,2] [,3][1,] 3 4 5[2,] 6 7 8[3,] 9 10 11 > y [,1] [,2] [,3][1,] 1 4 7[2,] 2 5 8[3,] 3 6 9 > result1<-x+y> result1 [,1] [,2] [,3][1,] 4 8 12[2,] 8 12 16[3,] 12 16 20 > result2<-x-y> result2 [,1] [,2] [,3][1,] 2 0 -2[2,] 4 2 0[3,] 6 4 2 　　‍ 　　责任编辑：