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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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【南京-江蘇千米網(wǎng)絡(luò)科技有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2014-11-04
職位月薪:面議 工作地點(diǎn):南京 發(fā)布日期:2014-11-04 工作性質(zhì):全職 工作經(jīng)驗(yàn):3-5年 最低學(xué)歷:本科 招聘人數(shù):1人  職位類別:數(shù)據(jù)分析師 職位描述:  1、負(fù)責(zé)公司所在行業(yè)數(shù) ...

大數(shù)據(jù)應(yīng)用國內(nèi)外經(jīng)典案例-數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)應(yīng)用國內(nèi)外經(jīng)典案例-數(shù)據(jù)分析師
2024-09-14
大數(shù)據(jù)應(yīng)用國內(nèi)外經(jīng)典案例           大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨使得產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長,各行各業(yè)均面臨著海量數(shù)據(jù)的分析、處理問題。如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信 ...
商務(wù)智能在物流操作中的應(yīng)用
2014-11-03
商務(wù)智能在物流操作中的應(yīng)用     隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展及對外交流加強(qiáng),現(xiàn)代物流作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的重要組成部分得到迅猛發(fā)展。物流管理不僅表現(xiàn)為實(shí)物流動(dòng),更表現(xiàn)為對計(jì)劃、控制等蘊(yùn)含于物流過程中無 ...
大數(shù)據(jù)項(xiàng)目如何更科學(xué)地規(guī)劃數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題呢?
2014-11-03
      大數(shù)據(jù)項(xiàng)目如何更科學(xué)地規(guī)劃數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題呢?  大數(shù)據(jù)項(xiàng)目項(xiàng)目的業(yè)務(wù)背景一般都是比較復(fù)雜的,所以數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)種類也是參差不齊,那么,我們需要怎樣更好地規(guī)劃數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的東 ...
數(shù)據(jù)分析軟件工具該如何選擇
2014-11-02
數(shù)據(jù)分析軟件工具該如何選擇 數(shù)據(jù)分析也好,數(shù)據(jù)挖掘也好、統(tǒng)計(jì)分析也好,商業(yè)智能也好都需要在學(xué)習(xí)的時(shí)候掌握各種分析手段和技能,特別是要掌握分析軟件工具!我曾經(jīng)說過,沈老師的學(xué)習(xí)方法,一般是先學(xué)軟件開 ...
大數(shù)據(jù)帶來的五大挑戰(zhàn)
2014-11-02
     2012年,大數(shù)據(jù)已經(jīng)被證明是一個(gè)重要的趨勢,并且對來年的大數(shù)據(jù)市場進(jìn)行了很多的預(yù)測?,F(xiàn)實(shí)情況是,客戶將最終決定大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢,也將決定使用哪些技術(shù)解決方案來解決他們的獨(dú)特業(yè)務(wù)問題。 ...
IBM大數(shù)據(jù)方案解析
2014-11-02
        從IBM的大數(shù)據(jù)平臺(tái)框架和應(yīng)用程序解決方案可以看出,其中大數(shù)據(jù)平臺(tái)包括4大部分:信息整合與治理組件、大數(shù)據(jù)的核心處理平臺(tái)(包括基于開源Apache Hadoop的框架而實(shí)現(xiàn)的BigInsights平 ...
紐交所的“大數(shù)據(jù)”之旅
2014-11-02
紐交所作為世界上最大的股票交易所,它面臨了一系列的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn): 處理輸入文件數(shù)達(dá)到4400個(gè);記錄多達(dá)145+不同類型的交易記錄(或事件);總的交易量是21億;輸出文件總數(shù)600000,輸出記錄總數(shù)為51億。 ...
【江蘇千米網(wǎng)絡(luò)科技有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2014-11-01
職位月薪:面議 工作地點(diǎn):南京 發(fā)布日期:2014-11-01 工作性質(zhì):全職 工作經(jīng)驗(yàn):3-5年 最低學(xué)歷:本科 招聘人數(shù):1人  職位類別:數(shù)據(jù)分析師 職位描述:  1、負(fù)責(zé)公司所在行業(yè)數(shù) ...
電商數(shù)據(jù)分析- 數(shù)據(jù)分析實(shí)例
2014-11-01
電商數(shù)據(jù)分析1、  RFM模型           模型定義:在眾多的客戶關(guān)系管理的分析模式中,RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該機(jī)械模型通 ...
大數(shù)據(jù)職位及職責(zé) 數(shù)據(jù)分析未來發(fā)展方向
2014-11-01
     大數(shù)據(jù)在全球范圍內(nèi)的IT就業(yè)市場占有越來越重要的影響。根據(jù)Gartner公司提供的數(shù)據(jù),截至到2015年將有440萬的IT工作來支持大數(shù)據(jù),僅美國就會(huì)有190萬的IT工作產(chǎn)生??纯次覀兞谐龅呐琶?0位的 ...
大數(shù)據(jù)行業(yè)里的兩大誤區(qū)
2014-10-31
           大數(shù)據(jù)這個(gè)詞,恐怕是近兩年IT界炒的最熱的詞匯之一了,各種論壇、會(huì)議,必談大數(shù)據(jù),“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞,在IT界不跟風(fēng)說兩句“大數(shù)據(jù)長,大數(shù)據(jù)短”都不好意思跟人說自己 ...
【江蘇千米網(wǎng)絡(luò)科技有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2014-10-31
江蘇千米網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 職位月薪:面議工作地點(diǎn):南京發(fā)布日期:2014-10-31工作性質(zhì):全職工作經(jīng)驗(yàn):3-5年最低學(xué)歷:本科招聘人數(shù):1人 職位類別:數(shù)據(jù)分析師 職位描述:  1、負(fù)責(zé)公司所在行業(yè)數(shù)據(jù)體系建立 ...
如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘?
2014-10-31
磨刀不誤砍柴工。在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘之前應(yīng)該明白幾點(diǎn): 數(shù)據(jù)挖掘目前在中國的尚未流行開,猶如屠龍之技。 數(shù)據(jù)初期的準(zhǔn)備通常占整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目工作量的70%左右。 數(shù)據(jù)挖掘本身融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫和機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科, ...

一小時(shí)了解數(shù)據(jù)挖掘④:商務(wù)智能原理解讀の數(shù)據(jù)挖掘九大定律

一小時(shí)了解數(shù)據(jù)挖掘④:商務(wù)智能原理解讀の數(shù)據(jù)挖掘九大定律
2014-10-27
一小時(shí)了解數(shù)據(jù)挖掘④:商務(wù)智能原理解讀の數(shù)據(jù)挖掘九大定律 馬云在2012年網(wǎng)商大會(huì)上的演講中說過:“假如我們數(shù)據(jù)分析師有了一個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)臺(tái),就像為企業(yè)裝上了一個(gè)GPS和雷達(dá),企業(yè)的出海將會(huì)更有把握?!?。這 ...

一小時(shí)了解數(shù)據(jù)挖掘①:解析常見的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

一小時(shí)了解數(shù)據(jù)挖掘①:解析常見的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
2014-10-27
一小時(shí)了解數(shù)據(jù)挖掘①:解析常見的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例 簡而言之,數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是有組織有目的地收集數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析師通過分析數(shù)據(jù)使之成為信息,從而在大量數(shù)據(jù)中尋找潛在規(guī)律以形成規(guī)則或知識(shí)的技術(shù)。 ...

一小時(shí)了解數(shù)據(jù)挖掘⑤數(shù)據(jù)挖掘步驟&常用的聚類、決策樹和CRISP-DM概念

一小時(shí)了解數(shù)據(jù)挖掘⑤數(shù)據(jù)挖掘步驟&常用的聚類、決策樹和CRISP-DM概念
2014-10-27
一小時(shí)了解數(shù)據(jù)挖掘⑤數(shù)據(jù)挖掘步驟&常用的聚類、決策樹和CRISP-DM概念 數(shù)據(jù)挖掘有很多不同的實(shí)施方法,如果只是把數(shù)據(jù)拉到Excel表格中計(jì)算一下,那只是數(shù)據(jù)分析,不是數(shù)據(jù)挖掘。本文主要講解數(shù)據(jù)挖掘的基本規(guī) ...
應(yīng)對數(shù)據(jù)快速變化的難題
2014-10-09
         當(dāng)我們開始深入調(diào)查分析一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)時(shí),這是一項(xiàng)不可避免的步驟。 以下是我的理由:過去應(yīng)用程序通常是用一個(gè)操作數(shù)據(jù)庫組建來編寫的。應(yīng)用程序開發(fā) ...
如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的能力?
2014-10-09
如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的能力? 在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們?nèi)绾闻囵B(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力,下面就介紹一下數(shù)據(jù)分析師是如何培養(yǎng)的? 第一步:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:(70%時(shí)間) 獲取數(shù)據(jù)(爬蟲,數(shù)據(jù)倉庫) 驗(yàn)證數(shù)據(jù) ...
大數(shù)據(jù)技術(shù)貼:構(gòu)建一個(gè)有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘模型
2014-10-08
大數(shù)據(jù)技術(shù)貼:構(gòu)建一個(gè)有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘模型 數(shù)據(jù)挖掘的目的,就是從數(shù)據(jù)中找到更多的優(yōu)質(zhì)用戶。什么是有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘方法模型,以及數(shù)據(jù)挖掘如何構(gòu)建模型。在構(gòu)建一個(gè)有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘模型,首先要理解和定 ...

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