池网科技 一、50岁女人应该学点啥优雅？
50岁的女人应该学点啥优雅，本来不管是什么样的年纪的女人有知识，有才华才是优雅大方，所以这个时候女人经济条件允许的可以去学画画，学英语都行。既提升自我素质教育，又可以重新体验校园生活，让自己心态更加年轻。还可以去学唱歌，钢琴，跳舞这类，既可以陶冶情操，广泛交友，打发无聊时光。
二、做大数据分析应该如何选电脑？
选电脑之前，先理清楚自己拿这个电脑做什么。
基于题主的问法，冒昧地猜测：题主是正准备入行，以学习为主吧。
如果是学习的成分大于工程实践。从电脑使用上来说，一般用于两个目的：大数据平台（大数据存储、处理），和数据分析方法（建模、编程、可视化等）。
一、大数据平台。基本上围绕 Hadoop 生态，一系列工具。学习他们，先从单机开始，一个一个地部署、配置、测试，然后通过程序或工具对数据进行操作（添加/插入，更新，查找，Map/reduce 等等）。坦率地说，对机器要求并不高，但是最好是基于 Linux 操作系统之上。
然后，配置多个虚拟机，学习部署和配置分布式条件下的大数据平台。你会很有成就感的。这样的话，对于机器的配置要求就要高一些，建议不要低于32 GB 内存。
二、数据分析方法。根据题主的发展目标，有不同层次的学习。比如，工具类，QlikView, Tableau等；或者，学习基于 Python, R 等语言的编程。但是不管哪一种，在学习阶段，对电脑的要求都不是必须很高，普通的就可以了。
如果，你想要更多地用于深度学习，那么对计算性能要求就要高一些，GPU 的配置是必须的，最好高一些（用金钱换时间），这个有点贵哦。否则，调整一次参数，你得等很长时间。
说实在的，一个人想要在短时间内同时把两方面的知识学精，是有相当难度的。
简单总结一下，如果是学习为主的话，大数据平台要求内存高一点，万元电脑足矣；如果深度学习的话，GPU 的配置高一点，一万元勉强吧。如果鱼和熊掌兼得，一万元难啊。
如果是工程实践的话，建议大数据平台租用云平台，按使用收费；数据分析用一台内存和GPU高一点的工作站，一万元够呛。
三、新闻学学点啥
博客文章：新闻学学点啥
新闻学是一门非常重要的学科，它涉及到我们日常生活中的许多方面。在学习新闻学的过程中，我们可以学到很多有用的知识和技能，这些知识和技能对于我们未来的职业发展和社会交往都有着重要的意义。在这篇文章中，我们将探讨一些新闻学中的关键概念和技巧，帮助大家更好地理解和应用新闻学知识。
新闻学的定义和范围
新闻学是一门研究新闻传播、媒体运作和舆论影响的学科。它涉及到新闻的采集、制作、发布、传播和接受等各个环节，同时也涉及到媒体的社会责任、职业道德和法律规范等方面的内容。新闻学是一门非常广泛的学科，它涉及到政治、经济、文化、社会等多个领域，需要我们不断地学习和探索。
新闻学的关键概念和技巧
在新闻学中，有许多关键的概念和技巧，例如新闻敏感、新闻价值、采访技巧、写作技巧等等。这些概念和技巧需要我们不断地学习和实践，才能更好地掌握和应用。下面我们将介绍一些常见的新闻学技巧，帮助大家更好地理解和应用新闻学知识。
- 新闻敏感：新闻敏感是指对于新闻事件和信息的敏锐感知和判断能力。对于一个新闻工作者来说，具备较高的新闻敏感是非常重要的，因为这可以帮助他们更快地发现和判断新闻事件的价值和重要性。
- 新闻价值：新闻价值是指新闻事件是否具有传播价值和影响力。一个具有新闻价值的新闻事件通常具有时效性、重要性、接近性、趣味性等特点，这些特点可以帮助新闻事件更好地吸引受众的关注和兴趣。
- 采访技巧：采访是新闻报道中非常重要的一环，一个优秀的新闻工作者需要具备较高的采访技巧。在采访中，我们需要根据不同的采访对象和场景，采取不同的采访方式和技巧，例如开放式提问、引导式提问、倾听技巧等等。
- 写作技巧：写作是新闻报道中最为关键的一环，一个优秀的新闻作品需要具备清晰、简洁、准确、生动等特点。在写作中，我们需要注重文章的结构、语言、标题等方面的设计，以便更好地吸引读者并传达信息。
如何学习新闻学
学习新闻学需要我们不断地阅读、观察和实践。首先，我们需要阅读一些优秀的新闻作品和理论著作，了解新闻学的历史、理念、方法和技巧等方面的知识。其次，我们需要关注社会热点事件和新闻报道，了解不同媒体对于同一事件的报道方式和角度，以便更好地理解和应用新闻学知识。最后，我们还需要不断地实践，通过写作、采访、编辑等工作实践，提高自己的新闻素养和技能水平。
总之，学习新闻学是一件非常有意义的事情。通过学习新闻学，我们可以更好地了解社会、观察世界、表达意见和传递信息。希望大家能够珍惜这个机会，不断地学习和探索，成为一名优秀的新闻工作者。
四、大数据分析原理？
把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律
五、bms大数据分析？
bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。
bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。
此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。
bms可用于电动汽车，水下机器人等。
一般而言bms要实现以下几个功能：
(1)准确估测SOC：
准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；
保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。
(2)动态监测：
在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。
同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。
除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。
电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。
以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点
(3)电池间的均衡：
即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。
均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。
六、大数据分析特点？
1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。
2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。
3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。
4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。
七、大数据分析师应该要学什么知识？
作为一名大数据分析师，需要掌握以下知识：
数据分析技能：熟练使用数据分析工具（如Python、R、SQL等）进行数据清洗、数据处理、数据可视化、数据建模等操作，以及熟悉统计学、机器学习等相关理论知识。
大数据处理技能：掌握分布式计算、分布式存储、集群管理等技术，熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，能够处理TB级别以上的数据。
数据库知识：熟悉关系型数据库和非关系型数据库的设计、操作和优化，熟悉数据库索引、事务、存储过程等技术。
数据可视化：熟悉常用的数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI、Matplotlib、ggplot等。
业务理解：对于所在行业或领域有较为深刻的业务理解，能够理解公司的业务需求，把握数据分析的重点和难点。
沟通能力：具备良好的沟通能力，能够清晰地表达数据分析结果，并向非技术人员解释分析结果，让他们理解分析结论对业务决策的影响。
项目管理：有一定的项目管理经验，能够独立完成数据分析项目的全过程，包括项目计划、资源调配、进度控制等。
总的来说，大数据分析师需要综合掌握数据分析、大数据处理、数据库、数据可视化、业务理解、沟通能力和项目管理等多方面的知识。
八、大数据分析师，应该要学什么知识？
大数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用 Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的 SQL 基础。
九、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:
1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；
2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。
正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。
为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
- A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
- A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
- R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
- R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
- R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况
三、AARRR在指标体系中的应用
如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：
1. 拉新
我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。
监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。
2. 激活
当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的
3. 留存
留存的定义如下:
- 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例
看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.
这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。
片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存
4. 付费变现
剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。
5. 自传播
这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:
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十、想考大数据分析师应该学什么？
大数据学习首先是要由JAVA基础，如果没有基础就可以先学java，后期大数据课程会学hadoop\hive\scala\spark等，如果你是零基础可以直接选择·光环大数据零基础线下全日制班，零基础班的导师在开课初期都是从JAVA开始的而且都会讲的很慢，后期等学生慢慢的入门，凭借多年的教学经验通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识！
