
大數(shù)據(jù)時(shí)代,個(gè)人如何選擇
最近拼車,車?yán)镆晃桓鐐冊(cè)谫┵┒劊?
現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)+,除了打車,其他都是扯淡,沒(méi)啥用。
我相信現(xiàn)實(shí)生活中,這樣忽視大數(shù)據(jù)時(shí)代已悄然來(lái)臨的人不是少數(shù),而且還很多。
畢竟,在中國(guó)13億人口中,從事大數(shù)據(jù)行業(yè)的人連2%都不到,更別說(shuō)真正理解大數(shù)據(jù)的人了。
你也許會(huì)說(shuō),大數(shù)據(jù)是那么高深的技術(shù),我又不做相關(guān)的技術(shù),了解那么多干什么。
其實(shí),今天我們談的不是什么復(fù)雜的大數(shù)據(jù)高深技術(shù),請(qǐng)注意文章前面的標(biāo)題:時(shí)代。
是的,我們談的是一個(gè)新時(shí)代下的個(gè)人選擇問(wèn)題。說(shuō)的更本質(zhì)一些,其實(shí)是在說(shuō)明這樣一個(gè)新時(shí)代(大數(shù)據(jù)時(shí)代),人類的思維發(fā)生了怎樣的改變。
進(jìn)而,我們思考這種思維改變會(huì)給個(gè)人未來(lái)的成長(zhǎng)帶來(lái)怎樣巨大的改變和機(jī)會(huì)。
進(jìn)一步,你最后會(huì)明白這幾個(gè)問(wèn)題的答案:
1)為什么中學(xué)老師在許多年之后總是感嘆:
最終,真正有出息的,都是當(dāng)年成績(jī)一般般的... ...
2)從1984年洛杉磯奧運(yùn)會(huì)開始,到盡頭,國(guó)人關(guān)注奧運(yùn)會(huì)已經(jīng)32年了。當(dāng)年的金牌得主們,除了李寧和郎平,剩下的誰(shuí)記得呢?
3)為何以前起作用的死磕思維,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,不是最好的人生策略選擇
而理解和解答所有的這些問(wèn)題的前提是,你要真正明白什么才是大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心?
好了,廢話不多說(shuō),我們先來(lái)看看在沒(méi)有大數(shù)據(jù)之前,人類的思維模式是怎樣的?
在大數(shù)據(jù)之前,計(jì)算機(jī)并不擅長(zhǎng)于解決人類智能的問(wèn)題,即我們現(xiàn)在所說(shuō)的人工智能。
怎樣才算人工智能呢?
真正科學(xué)定義這個(gè)概念的是電子計(jì)算機(jī)的奠基人 阿蘭·圖靈(Alan Turing)。
1950年,圖靈在《思想》雜志上發(fā)表了一篇題為《計(jì)算的機(jī)器和智能》的論文。在這篇文章中圖靈提出了影響至今的圖靈測(cè)試,現(xiàn)已成為驗(yàn)證機(jī)器有無(wú)智能的標(biāo)準(zhǔn)判別方法。
圖靈測(cè)試的原理其實(shí)很簡(jiǎn)單的:就是讓一臺(tái)機(jī)器和一個(gè)人同時(shí)坐在幕后,然后請(qǐng)一個(gè)裁判同時(shí)與幕后的人和機(jī)器進(jìn)行交流。如果這個(gè)裁判無(wú)法判斷自己交流的對(duì)象是人還是機(jī)器,就說(shuō)明這臺(tái)機(jī)器有了和人同等的智能。
簡(jiǎn)單直白吧,其實(shí)很多真正有用的人生哲理,也就是這么簡(jiǎn)單直接。只不過(guò)人類天生有喜歡秘密的天性,所以很多人更愿意追逐秘密,而非有用的道理,這也是為何從古至今八卦永盛不衰的道路。
后來(lái),計(jì)算機(jī)科學(xué)家們認(rèn)為,如果計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了下面幾件事情中的一件,就可以認(rèn)為它有圖靈所說(shuō)的那種智能:
1.語(yǔ)音識(shí)別
2.機(jī)器翻譯
3.文本的自動(dòng)摘要或者寫作
4.戰(zhàn)勝人類的國(guó)際象棋冠軍
5.自動(dòng)回答問(wèn)題
當(dāng)然,今天的計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以做到這些事情,而且還會(huì)超額完成更多的智能問(wèn)題。例如2011年,IBM研發(fā)的智能計(jì)算機(jī)Watson參加綜藝節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》來(lái)測(cè)試它的能力,這是該節(jié)目有史以來(lái)第一次人與機(jī)器對(duì)決。Watson在前兩輪中與對(duì)手打平,而在最后一集里,Watson打敗了最高獎(jiǎng)金得主布拉德·魯特爾和連勝紀(jì)錄保持者肯·詹寧斯。Watson贏得了第一筆獎(jiǎng)金100萬(wàn)美元。
我們從語(yǔ)音識(shí)別這個(gè)角度來(lái)看下,人類是一開始如何思考解決這個(gè)問(wèn)題的:
首先,能想到的是去了解人的大腦是如何識(shí)別語(yǔ)音的,然后讓計(jì)算機(jī)按照人的思路去做。舉個(gè)例子,就拿我們以前學(xué)英語(yǔ),死記硬背單詞和句法,當(dāng)單詞量達(dá)到一定程度后,就可以理解外國(guó)人的話。
事實(shí)上,當(dāng)時(shí)各個(gè)大學(xué)和研究所的專家們?cè)谶@個(gè)問(wèn)題上就是這么做的,而且已經(jīng)死磕了20多年的時(shí)間。
主要采用的研究方法就是:
基于語(yǔ)法規(guī)則和語(yǔ)義規(guī)則,利用人工智能的方法理解人所講的完整的語(yǔ)句。
這個(gè)研究方法的思維就是在數(shù)學(xué)模型這個(gè)單個(gè)度上死磕,直到“磕的吐血”為止。
我把這種傳統(tǒng)的研究思維方法起了個(gè)有趣的名字叫:?jiǎn)尉S度死磕思維。
按照這種方法,經(jīng)過(guò)20多年的研究,在20世紀(jì)70年代初,語(yǔ)音識(shí)別這個(gè)智能問(wèn)題解決到什么水平呢?
當(dāng)時(shí)按照這個(gè)思維方法做出的最好語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)大約智能識(shí)別幾百個(gè)單詞,而且識(shí)別率只有70%左右。同時(shí),面對(duì)機(jī)器人講話要清晰,不能有方言,不然機(jī)器真識(shí)別不了。假如王寶強(qiáng)去說(shuō),機(jī)器估計(jì)會(huì)想:這是什么鬼,咋聽不懂呢?
這種單維度死磕思維,在很長(zhǎng)時(shí)間指導(dǎo)人們的行為(知道現(xiàn)在大部分人都是單維度思維),最典型的例子是以前我們讀書老師講的一句話:
學(xué)號(hào)數(shù)理化,走遍天下都不怕。指的就是在數(shù)理化這條單維度的方向死磕。
單維度死磕的好處是你可以在某一個(gè)領(lǐng)域變的足夠強(qiáng),但是它也有致命的缺點(diǎn):就是由于你將全部注意力集中在這個(gè)維度上,你的視野和見識(shí)會(huì)很小,往往看不到其他維度的事情,從而導(dǎo)致無(wú)法認(rèn)識(shí)世界。
直到一個(gè)人的出現(xiàn),才打破了人工智能研究方法的僵局。同時(shí),開啟了人類思維的新時(shí)代。
我把他的研究方法稱為:多維度思維,而這也正是大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心。
這個(gè)人是誰(shuí)呢?
1972年,康奈爾大學(xué)的教授 弗雷德·賈里尼克(Fred Jelinek,1932—2010) 到IBM做學(xué)術(shù)休假,正好當(dāng)時(shí)IBM想開發(fā)出具有人工智能的計(jì)算機(jī),賈里尼克就負(fù)責(zé)起這個(gè)項(xiàng)目。
語(yǔ)言識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)先驅(qū)~賈里尼克
他選擇解決的問(wèn)題就是:如何讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別人的語(yǔ)音。
值得一提的是賈里尼克原本并不是一位人工智能專家,他其實(shí)是一位通信專家。
由于跨界的原因吧(進(jìn)入一個(gè)新領(lǐng)域),他看待語(yǔ)言識(shí)別的角度和先前的人工智能專家都不相同。在他看來(lái),語(yǔ)音識(shí)別不是一個(gè)人工智能的問(wèn)題,而是一個(gè)通信問(wèn)題。
賈里尼克認(rèn)為,人的大腦其實(shí)是一個(gè)信息源,聲音從外界傳播到耳朵,一個(gè)解碼的過(guò)程。而大腦從思考到找到合適的語(yǔ)句,再通過(guò)發(fā)音說(shuō)出來(lái),是一個(gè)編碼的過(guò)程。
這么一想,賈里尼克就找到通信領(lǐng)域的對(duì)應(yīng)數(shù)學(xué)模型來(lái)解決語(yǔ)言識(shí)別這個(gè)問(wèn)題,而徹底拋開了人工智能的那一套做法:?jiǎn)尉S度死磕。
在找到合適的數(shù)學(xué)模型后,賈里尼克并像以往一樣死磕模型這個(gè)維度,而是找到數(shù)據(jù)這個(gè)維度來(lái)提高準(zhǔn)確度。
賈里尼克的做法是用統(tǒng)計(jì)方法和大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型的。幸運(yùn)的是,在但時(shí)只有IBM具備語(yǔ)音方面的大量數(shù)據(jù)。
為何只有IBM具備這些條件呢?
在那個(gè)年代,IBM在全世界計(jì)算機(jī)乃至整個(gè)IT產(chǎn)業(yè)可以說(shuō)是處于獨(dú)孤求敗的地位。20世紀(jì)60年代末,IBM的市值達(dá)到500億美元,這在當(dāng)時(shí)是個(gè)很大的數(shù)目,占到了美國(guó)GDP(國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)的3%以上。
雖然IBM現(xiàn)在市值下滑很嚴(yán)重,也在做大數(shù)據(jù)方向的轉(zhuǎn)型,但是不可否認(rèn)IBM仍然是一家偉大的公司,未來(lái)價(jià)值也巨大。
賈里尼克的團(tuán)隊(duì)花了4年的時(shí)間,就開發(fā)了一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)法和大數(shù)據(jù)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),它的語(yǔ)音識(shí)別率從過(guò)去的70%左右提高到90%以上,同時(shí)語(yǔ)音識(shí)別的規(guī)模從幾百詞上升到兩萬(wàn)多詞。這樣語(yǔ)音識(shí)別就有了本質(zhì)的飛躍。從此,語(yǔ)音識(shí)別就能夠從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用了。
賈里尼克在研究語(yǔ)音識(shí)別時(shí),無(wú)意中開創(chuàng)了一種多維度(統(tǒng)計(jì)+數(shù)據(jù))的方法解決智能問(wèn)題的途徑。由于這種方法需要使用大量的數(shù)據(jù),因此現(xiàn)在又被稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,這也是現(xiàn)在大數(shù)據(jù)解決問(wèn)題的思維辦法。
即不在數(shù)學(xué)模型這一個(gè)維度上死磕,而是通過(guò)大量數(shù)據(jù)這個(gè)維度來(lái)解決以往解決不了的問(wèn)題。這種方法最大的好處是,隨著數(shù)據(jù)量的積累,會(huì)變得越來(lái)越好。
李開復(fù)就是在這樣的背景下,在傳統(tǒng)的人工智能實(shí)驗(yàn)室里,采用這種多維度的方法開展他的博士論文的工作,并且最終和洪小文一起構(gòu)建了世界上第一個(gè)大詞匯量、非特定人、連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。
隨著互聯(lián)網(wǎng)興起之后,數(shù)據(jù)的獲取變得非常容易,所以大數(shù)據(jù)的這種多維度研究方法也變的流行起來(lái)。
可以說(shuō),賈里尼克開啟了人類思維的一個(gè)里程碑:多維度思維。
基于多維度思維,我們可以分析數(shù)據(jù)中的多個(gè)維度的相關(guān)性,往往可以獲得意外的收獲。
舉個(gè)例子,猴子我以前為客戶做女性購(gòu)物數(shù)據(jù)分析的時(shí)候,在分析之前,大家普遍認(rèn)為網(wǎng)上購(gòu)物產(chǎn)品頁(yè)面詳情應(yīng)該不需要太多的字,尤其現(xiàn)在手機(jī)屏幕那么小,會(huì)造成用戶體驗(yàn)差的感受。
但是,經(jīng)過(guò)分析網(wǎng)上排名前50的店鋪的多個(gè)維度,我發(fā)現(xiàn)這樣一個(gè)有趣的現(xiàn)象:對(duì)于女性網(wǎng)上購(gòu)物用戶,產(chǎn)品詳情頁(yè)面越長(zhǎng)越詳細(xì)越好。
基于這個(gè)分析結(jié)果,客戶調(diào)整了頁(yè)面展示和營(yíng)銷的策略,從而提高了店鋪的銷售額。
現(xiàn)在我們知道了,從 傳統(tǒng)思維方法 到 大數(shù)據(jù)新思維方法 的出現(xiàn),人類其實(shí)是經(jīng)歷了一個(gè)很長(zhǎng)時(shí)間的思維轉(zhuǎn)變,而這個(gè)思維也成為現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心:
單維度死磕思維 -> 多維度思維
只有深刻認(rèn)識(shí)到這個(gè)時(shí)代思維轉(zhuǎn)變的核心,我們才能徹底從大腦認(rèn)知底層理解:
為何個(gè)人在這個(gè)新的時(shí)代,適應(yīng)轉(zhuǎn)變成多維度跨界思維變的那么重要?
因?yàn)?,在任何一個(gè)單一的維度上,能做到“第一”的只有一個(gè)人,只有少數(shù)人“名列前茅”,剩下的絕大多數(shù)都是“落后”。想想,你在自己的領(lǐng)域多久才能超過(guò)那個(gè)第一,或者名列前茅的人呢?
但如果我們拓展開另外一個(gè)維度呢就會(huì)完全不同。
我們打個(gè)比方,你在A維度上打80份,B維度上打60分(勉強(qiáng)及格就可以),兩個(gè)維度上相乘就是4200分。而你在A維度上的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是90分。
你的4200分和對(duì)手的90分比,誰(shuí)的優(yōu)勢(shì)更明顯呢?
你也會(huì)明白,實(shí)際生活中的人都是立體的,而不是平面的。在單個(gè)維度上,大家比的是人生的長(zhǎng)度,而在兩個(gè)維度上,大家的比的是人生的寬度.... ....
進(jìn)而,你會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的趨勢(shì),現(xiàn)在跨界(即多個(gè)維度)賺取財(cái)富的人越來(lái)越多。他們事實(shí)上,都知道這樣一個(gè)秘密道理:跨界能給自己拓展一個(gè)新的維度。
就拿微信公眾大號(hào)來(lái)說(shuō),顧爺以前是做設(shè)計(jì)的,但是通過(guò)聊繪畫,現(xiàn)在居然成了廣告這個(gè)維度上的大號(hào),賺錢賺到手軟。如果顧爺真拼設(shè)計(jì),真的搞不過(guò)這個(gè)維度上的頂級(jí)高手。
說(shuō)到底,其實(shí)是因?yàn)闀r(shí)代變了,以前我們用的諾基亞手機(jī)都淘汰了,在新的時(shí)代,思維不轉(zhuǎn)變就會(huì)一直產(chǎn)生這樣的問(wèn)題:為什么我和他的差距越來(lái)越大呢?
所以,我們現(xiàn)在知道文中開始那幾個(gè)問(wèn)題的答案了:
1)為什么中學(xué)老師在許多年之后總是感嘆:
最終,真正有出息的,都是當(dāng)年成績(jī)一般般的... ...
由于在中國(guó)長(zhǎng)期實(shí)行的是單維度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(傳統(tǒng)的思維模式),使得大部分人只關(guān)注學(xué)習(xí)成績(jī)這個(gè)維度。這在學(xué)校的時(shí)候其他能力(維度)不足也沒(méi)有關(guān)系,但是步入社會(huì)后,就會(huì)發(fā)現(xiàn)多維度才是競(jìng)爭(zhēng)的核心。
中學(xué)老師之所以感嘆,就是因?yàn)闆](méi)有想到,當(dāng)初竟然不知道人生除了學(xué)習(xí)成績(jī)之外,人還有很多其他的維度需要擴(kuò)展。
2)從1984年洛杉磯奧運(yùn)會(huì)開始,到盡頭,國(guó)人關(guān)注奧運(yùn)會(huì)已經(jīng)32年了。當(dāng)年的金牌得主們,除了李寧和郎平,剩下的誰(shuí)記得呢?
李寧除了金牌這個(gè)維度,他還增加了商業(yè)這個(gè)維度。
(值得一提的是李寧的父親是健力寶的創(chuàng)始人,他父親的經(jīng)歷太過(guò)傳奇和曲折,后面有機(jī)會(huì)寫出來(lái)探討)
3)為何在某個(gè)技能上死磕,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,不一定是最好的策略選擇,那什么才是這個(gè)時(shí)代好的策略?
時(shí)代不同了,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,多維度打造競(jìng)爭(zhēng)力才是更好的選擇
單維度能擴(kuò)展你人生的深度,但是多維度卻可以擴(kuò)展你人生的寬度。
在認(rèn)知上有了這個(gè)概念以后,卻不去執(zhí)行,就好比戀愛(ài)的時(shí)候知道泡妞的理論,卻遲遲沒(méi)有下手去追,三個(gè)字:不執(zhí)行沒(méi)有任何用。
那么,如何執(zhí)行多維度策略,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,打造個(gè)人競(jìng)爭(zhēng)力呢?
首先,我們應(yīng)該反省下自己擅長(zhǎng)的領(lǐng)域是哪些,然后圍繞這個(gè)領(lǐng)域你可以擴(kuò)展的維度有哪些。
以我個(gè)人為例,我擅長(zhǎng)的領(lǐng)域是編程(大概可以打80份),圍繞編程這個(gè)領(lǐng)域,我擴(kuò)展了數(shù)據(jù)分析(大概可以打70分)和人物寫作(即現(xiàn)在的 猴子聊人物公眾號(hào) 可以打60分)。根據(jù)對(duì)自己的反思和分析,我用數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言R做了下面這個(gè)圖:
值得注意的是,圖中60分是及格線,我又將它取名叫平庸線。因?yàn)橐粋€(gè)維度沒(méi)有及格的話,說(shuō)明你在這個(gè)維度上是平庸的,那就不能算作你的維度,因?yàn)樗謹(jǐn)?shù)太低,不起作用。
所以,想讓自己不平庸的最直接的辦法,就是在有限的維度上提高積累,然后組合打出漂亮的“組合拳”(跨界)。
這點(diǎn)對(duì)我最直觀的改變是,在反思過(guò)后,我利用自己大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析,和自己的寫作特長(zhǎng)的組合,成為一家營(yíng)銷公司的顧問(wèn)。要知道,現(xiàn)在搞營(yíng)銷,也是要建立在數(shù)據(jù)分析之上的。當(dāng)然,我還是一家公司的數(shù)據(jù)分析師。
如果你也想在未來(lái)變成一個(gè)有競(jìng)爭(zhēng)力的人,而不被時(shí)代淘汰,不妨也畫出你的人生維度分析圖,去反思該從哪些維度方面去積累和整合資源。
如果你想制像上面那樣的人生維度分析圖,可以在后臺(tái)給我留言:只需要告訴我你每個(gè)緯度上的得分,我會(huì)將制作后的圖給你。
人最可怕的就是不了解自己,在錯(cuò)誤的方向努力,而多緯度圖可以清晰的展示你目前的水平,盡快發(fā)現(xiàn)你該努力的方向。
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2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11