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数据分析岗位前景

今天换个话题:聊聊数据分析,大家阅读过我之前的文章,肯定能发现,我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质,猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下:数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位在当下的就业市场中非常受欢迎,并且具有很好的前景。以下是一些原因: 1. 数据驱动决策:随着大数据技术的发展和应用,越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策过程。...决策支持角色:数据分析师不仅负责提供数据报告,还为决策者提供洞察力和建议,成为企业战略决策的重要支持。 5....晋升机会:数据分析师可以通过积累经验和能力提升,进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力:数据分析技能可以应用于多种职业路径,增加了职业选择的灵活性。...然而,尽管数据分析岗位很好的发展前景,但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功,需要持续地学习最新的分析工具和技术,以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。

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    15分钟破解保险箱!美国小哥200美元自制开锁机器人

    就像高中储物柜的密码锁一样,保险箱三个内部转子,每个转子必须转到一定刻度 ,才能打开它。...首先他发现,和许多保险箱一样,他的SentrySafe对于密码一定的容错度。例如,如果密码组合包含12,那么11和13也能打开保险箱。...因为保险箱一根操作杆,当三个转子转到密码相对应的刻度时,它会滑入三个转子的槽中,破解保险箱的小偷可以对保险箱的手柄施加轻微的压力,然后转动其刻度盘,并监听或感觉操作杆滑入那些插槽的时刻。...为了阻止这种破解方法,Seidle的SentrySafe保险箱的第三个转子缩进了十二个槽口。这样做的优点是:如果有人在拉动手柄的同时转动刻度盘,就会锁住操作杆。...Seidle拆开了他和妻子拥有多年的保险箱,并测量了这十二个槽口。令他惊讶的是,他发现包含正确密码的槽口比其他十一个要窄约百分之一英寸。

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    11的第14年:进化与回归

    目前尚不清楚两家企业统计的数据口径何不同,但争第一的热情不减。以往的双十一,各大品牌会对平台的流量扶持更依赖,但今年11的一大变化是,品牌商自全域导流的能力在增强。...消费者还需要12双十一京东、淘宝未公布GMV,但并不影响12的备战热情。11刚刚结束,淘宝就开始紧锣密鼓地筹备12购物节商家招募工作。...对于消费者来说,消费者还需要12接力?...双十一的时间跨度正好处于国庆节过后与圣诞节之间的黄金时段,而双十二的时段则显得较为尴尬,由于双十一购买的产品还未耗尽,双十二就更显得狗尾续貂。...写在最后:历经14年的发展,中国的11在世界范围内也已经与美国黑色星期五齐名之势。美国的黑五起源于1924年,至今98年的历史,黑五最大的特点是商品价格相当优惠,折扣简单直接。

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    你知道 Redis JSON 数据类型

    简介 Redis 本身有比较丰富的数据类型,例如 String、Hash、Set、List JSON 是我们常用的数据类型,当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢?...一般是用 String 或者 Hash,但还是不太方便,无法灵活的操作 json 数据 在 Redis 4.0 中,一个重大改进:modules 模块系统,可以让我们开发新的功能,集成到 redis...是json文档的root,后面的一串是具体的 json 数据值 第二条命令是获取 key 为 object 的json数据 2.2 json 内部操作 获取某字段的值 127.0.0.1:6379> JSON.GET...小结 rejson 让我们可以在 redis 中存储和操作 json 数据,非常方便 而且通过体验 rejson 模块,还可以感受到 redis 模块系统的强大,以后将会出现各种基于redis的强大功能

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    数据库对比传统数据哪些优势?价格优势

    相信现在有很多人都已经发现了,云数据库越来越受欢迎,可以说云数据库已经成为中国数据库市场迎来的一个新宠,可以说银计算技术给中国的数据库市场带来了突破性的创新。...如今在国内,云数据库的受欢迎度非常高,目前拥有了上百万的用户,可见中国数据库的新时代来临了。那么云数据库对比传统数据哪些优势?在价格方面有优势?...云数据库对比传统数据库的优势 云数据库对比传统数据库的优势比较多,首先是云数据库拥有专业的运维服务,这一点要比传统数据库更有优势一些,可以给用户提供专业的运维服务,提供更为专业的数据库优化建议,让客户的...云数据库对比传统数据价格优势 云数据库对比传统数据库,在价格方面是很有优势的,云数据库一年的费用在2000左右,但是传统数据库的费用每年在3万左右,价格差距是很大的。...做了云数据库与传统数据库的对比,对比结果很明显,还是云数据库优势更多一些,所以现在云数据库成为国内数据库市场的新宠。

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    十二行代码教你搞定写表事务处理,数据管理更专业

    VFP表事务处理,表是指本地表和远程表同时加上事务,这样本地表和远程表,要么同时成功,要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性,如n个相关表被同时修改,在保存数据时,要么全部保存,要么都不保存,这只有用事务来实现。 举例: 入库单增加了一个物料,库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功,库存表没有保存成功,便会出现数据不一致。而加上事务之后,如果库存表没有保存成功,入库单的数据也会回滚,便不保存。...VFP表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理

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    知乎:做数据分析前(钱)景

    知乎上有个热门问题,做数据分析前景? 先说我的看法:前景、钱景都会有,但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值,价值在于「分析,基于数据和业务的分析是前景的。」...所以很多数据岗实质上干的是SQL、Excel、Python数据处理,日常写代码跑取数需求。或者更技术一点,做数据平台的开发。...二 就我个人这么多年的数据工作经验来说,具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」,是数据分析从业者能力的最大体现。...三 数据驱动是大势所趋,具备数据挖掘能力的人会更吃香。注意我这里说的不是数据分析岗,而是具备数据挖掘能力的人。...数字化普及的今天,越来越多的职位都会和数据打交道,所以每个人都可以去挖掘数据背后的价值,每个人都是数据分析师。

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    微服务架构下数据如何存储?考虑过

    如果既需要有数据持久化的需求,也希望好的缓存性能,并且会有一些全局排序、数据集合并等需求,可以考虑使用 Redis。...文档型数据库 面向文档的数据库可以理解成 Value 是一个文档类型数据的 KV 存储,如果领域模型是个文件类型的数据、并且结构简单,可以使用文档型数据库,比较有代表性的 MongoDB、CouchDB...图形数据库 在现实世界中,一个图形的构成主要有“点”和“边”,在图形数据库中也是一样,只不过点和边了抽象的概念,“点”代表着一个实体、节点,“边”代表着关系。...列族数据库中目前比较广泛应用的 Hbase,Hbase 是基于 Google BigTable 设计思想的开源版。...如下图简单画了一个内存 KV 存储的 SSTable 数据结构: ?

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    通用抽奖工具之需求分析

    比如双十二期间三天、每天三场整点红包雨配置。...活动、场次配置: 双十二答题闯关 活动配置: 2019-12-10 ~ 2019-12-12 场次配置: 00:00:00 ~ 23:59:59 奖品配置: 表格可左右滑动 双十二答题闯关 奖品 第一关...自动概率,根据当前奖品的数量和奖品的权重得到中奖概率 比如我们某次大促活动红包雨的配置如下: 表格可左右滑动 活动配置 描述 活动时间 2019-12-10~2019-12-12 活动名称 2019十二大促整点红包雨...活动描述 2019十二大促全端整点红包雨活动 手动设置奖品概率 是 场次 奖品类型 具体奖品 奖品数量 中奖概率 10:00:00 ~ 10:01:00 优惠券 2元优惠券 2000 50% -...以双十二幸运大转盘为例: 场次 奖品类型 具体奖品 奖品数量 中奖概率 投奖时间(默认提前5分钟投奖) 投奖数量 00:00:00 ~23:59:59 优惠券 2元优惠券 2000 50% - - -

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    PKS的下载路在何方&数据保险箱| 温故知新

    目的地1:到达Monitoring(监视窗口),FIC1501下载后,箭头标示消失,同时出现在Monitoring窗口中。...目的地3:到达C300控制器的内存里 目的地4:到达一个文件里(Checkpoint文件,是组态数据保险箱,下一篇介绍) 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通,以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通,需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心,为了保证系统内的数据不会丢失,PKS就设计配备了一个保险箱体系,这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中,只要你别把保险箱弄丢了(别把Checkpoint文件删除了,硬盘别损坏),你的数据就万无一失,肯定不会丢。...Checkpoint文件保存在固定的目录下,每个控制器一个独立的目录,在这个目录下,手动保存的文件在Manual目录下,自动保存的文件自己的单独目录(C300_1AutoCp),LATEST是最新的一个文件

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    通用抽奖工具之需求分析

    比如双十二期间三天、每天三场整点红包雨配置。...活动、场次配置: 双十二答题闯关 活动配置: 2019-12-10 ~ 2019-12-12 场次配置: 00:00:00 ~ 23:59:59 奖品配置: 表格可左右滑动 双十二答题闯关 奖品 第一关...自动概率,根据当前奖品的数量和奖品的权重得到中奖概率 比如我们某次大促活动红包雨的配置如下: 表格可左右滑动 活动配置 描述 活动时间 2019-12-10~2019-12-12 活动名称 2019十二大促整点红包雨...活动描述 2019十二大促全端整点红包雨活动 手动设置奖品概率 是 场次 奖品类型 具体奖品 奖品数量 中奖概率 10:00:00 ~ 10:01:00 优惠券 2元优惠券 2000 50% -...以双十二幸运大转盘为例: 场次 奖品类型 具体奖品 奖品数量 中奖概率 投奖时间(默认提前5分钟投奖) 投奖数量 00:00:00 ~23:59:59 优惠券 2元优惠券 2000 50% - - -

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    ——你搞清楚自己的客户数据

    两则轶事 前几天跟一位自媒体搞的不错的朋友聊天,这位朋友近期不太活跃了,用他的话讲:没啥好玩的了,粉丝已经几万,粉丝发他的消息都懒得看。...客户数据 一位广州的小伙子做淘宝C店,他的网店流水不错,每月几十万,但利润几乎为零。炭岩问他,你对自己的顾客梳理?他说没有,还非常谦恭的接着问:梳理客户这个重要吗?...以客户为中心的收集数据,就不要一开始就着眼在整理与你家发生交易的客户交易列表,可能某笔交易是“真正的客户”临时借用伙伴的ID下的单,这种“偶然性交易”数据如果收集了,也只会起到干扰作用。...参考上面炭岩绘制的图示,需要先站在客户自己的角度,审视哪些数据是可能跟您的生意有关系。具体待收集的 客户数据,一般情况下分三个方面。 基本面。经常说的姓名、公司、联系人等等。...收集客户数据的渠道,两个方面。 内部方面。客户与你家发生的“接触点”,可能是商品询盘、销售拜访、交易沟通,这些都是较容易的数据收集渠道。 外部方面,两种。

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    【Java面试】第一章:P5级面试

    使用场景哪些?Spring事务,事务的属性,传播行为,数据库隔离级别 答案:理论:第二章:Spring的AOP和IOC是什么?使用场景哪些?...理论:第四章:Redis支持的数据类型以及使用场景,持久化,哨兵机制,缓存雪崩,缓存穿透,删策略_廖志伟-CSDN博客_缓存删策略 线程是什么,几种实现方式,它们之间的区别是什么,线程池实现原理,...例如:传入参数为(订单id)和(优惠券id),拿(订单id)查询该订单的用户id,拿来和登录的用户id进行对比,判断是否为本人操作。拿(优惠券id)查询用户表是否领取了该优惠券,该优惠券是否可用。...例如:1.Spring Security 2.apache shiro 索引使用的限制条件,sql优化哪些,数据同步问题(缓存,数据数据同步) 答案:理论:第三章:索引使用的限制条件,sql优化哪些...,我相信你是可以做到的,但你聊的真的足够深入

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    到底多少种「搞数据的」,你凌乱过

    我的本意是想写写,到底多少类做数据相关工作的,以及数据从业者的职业发展路径可能有哪些。 经常有猎头打电话说,数据挖掘工程师职位,您是否考虑?...其实时候想想,别说猎头,即使是很多数据从业者,也未必说的清楚到底多少种数据相关的工种。为什么呢?因为,数据相关工作往往是交叉学科,需要很多专业技能,而不同专业背景的人切入和成长的轨迹又不近相同。...关于这一块,前一段大数据文摘一篇「机器学习:入门方法与学习路径」推荐大家看一下。...数据化运营工作的起源可能是这样:一些数据分析师,发现某日某个业务指标有些异常波动,比如说总收入下滑30%,于是通过在特定维度下(时间、地域、流量来源、某些人口特征或其它细分维度)的细分 » 对比 »...,可能会走上这条路,身边也不乏这样的朋友。

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    面试管:Redis 数据库内存数据满了,会宕机内存回收?

    Redis 数据库内存数据满了,会宕机?...那在内存用完的时候,还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗?...当缓存被占满,这个时候继续往缓存里面添加数据,就需要淘汰一部分老的数据,释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。...LRU算法的对比 我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率,先往Redis里面添加一定数量的数据n,使Redis可用内存用完,再往Redis里面添加n/2的新数据,这个时候就需要淘汰掉一部分的数据,...你可以看到图中有三种不同颜色的点: 浅灰色是被淘汰的数据 灰色是没有被淘汰掉的老数据 绿色是新加入的数据 我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。

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    网站安全公司 带你了解密码加密方式

    根据使用的密钥数量,密码系统分为单密钥加密和密钥加密。相应地,现代密码系统分为对称密钥密码系统和非对称密钥密码系统。 对称密钥密码系统,也称为私钥密码系统,是一种广泛使用的普通密码系统。...号码的人可以打开保险箱取出文件,而没有保险箱号码的人必须探索保险箱的打开方法。当用户应用该系统时,数据的发送者和接收者必须预先通过安全通道交换密钥,以确保他们可以在发送或接收数据时使用密钥。...典型的对称加密算法DES、AES、RC4、RC2和IDEA。非对称密钥密码系统。1976年,W.迪菲和M.赫尔曼在国际计算机会议上发表了《密码学的新方向》,首次提出了公钥密码体制。...公钥密码体制的基本思想是:每个用户两个公钥,一个叫公钥,一个叫私钥,公钥由用户自己保管。公钥和私钥不同,也就是说解密方先生成一对公钥和私钥,私钥不会泄露,而公钥可以任意释放。...然而,应该注意的是,尽管它们在相同的原理下工作,但它们不同的用途。在PKI中,第一种加密机制用于加密数据,第二种加密机制用于数字签名。

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    九大数据可视化利器,你在使用

    可视化形式呈现信息的需求也随之增加,因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说,最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。...D3 是如此的受欢迎,以至于许多其它的库在 D3 的基础上被创造出来,为人们提供更多“开箱即用”的解决方案,如 NVD3。...此外,Processing 一个庞大的用户社区,这意味着你可以随时得到帮助。 ? 3. RAPHAEL Raphael 是一个着重于与不同浏览器兼容的库。...事实上,就像 D3 一样,许多其它的库在 Raphael 的基础上被创造出来,其中最受欢迎的是 morris.js。 ? 4....DYGRAPHS Dygraphs 是一个用 Javascript 进行数据可视化的开源库。它有一个特定使用场景,即那些会随着时间变化的数据,特别是金融数据

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    数据分析Excel了,还需要BI软件

    Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了,它具备了很多强大的功能,像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。...对于数据量较小的分析需求,Excel确实够用,但是对于几百万甚至更大的数据量来说,Excel就显得捉襟见肘了。 现在很多企业的数据量大到用Excel打开会出现长时间卡顿的情况,更别说进行数据分析了。...设想一下,当你精心准备了一周的销售数据报告,而老板突然问起某个数据异常的原因时,你难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告?要多长时间,老板等得及?...BI软件支持的数据源多,对企业系统的适应性强,支持大数量,单次取几十万的数据量是绝对没什么问题的,开发量少,开发灵活简单,集成性强,由于类似Excel的操作,使用简单,填报功能,弥补Excel只能单向取数不能往数据库导入数据的不足...Excel从本质上来说,只是做数据统计、数据分析、数据可视化的一种基础工具,而BI软件就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一个产品平台,不仅包含Excel能做的部分,真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题

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