来自艾普大数据的数据侠们，调取了2017年第二季度全网移动用户全生命周期的海量数据，进行了深入解析，告诉你那些逃离大都市的人群都去了哪里。 逃离者到底都去了哪里？为此，艾普大数据调取了2017年第二季度全网移动用户全生命周期的海量数据，进行了深入解析。 通过对逃离北上广深人群在移动终端对房产的关注行为（包括但不限于搜索、浏览等），艾普大数据对逃离北上广深人群在新落脚城市的居住情况做了初步分析。 为了更准确地反映逃离人群对居住需求的趋势性，在逃离人群关注行为的基础上，艾普大数据叠加分析了有逃离意愿人群关注行为的大数据计算结果。 ? （图片说明：“逃离人群”在流入城市的居住情况） 上图告诉我们，逃离人群在流入新城市后，有买二手房意愿的占比55.18%，有买新房意愿的占比40.68%；有租房意愿的占比为43.62%；也就是说，多数人有意愿在新落脚地买房
去哪买呢？ 去哪买最便宜？ 去哪买最便宜？为此我设置了一个评选标准： 设置当 price = min_price 时，该平台为最省钱平台~ 因此同一手机类型可能对应多个优惠平台。 比如下面这个iphone 11 64G的5119元已经是全网最低了，居然还能领券再减500（不过这个券我也没抢过，毕竟不打算换iPhone） ? ? 最后，本次数据分析结果仅供参考，毕竟每个平台的价格都是波动的。 小五建议大家选取合适的手机款式之后，记得比比价，有优惠券就领券，有返利记得走返利。 希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。 作者：朱小五，互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~
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获取手段有两种，一种是用钱买，另一种则是自己去“挖矿”。 比特币能火主要有两个原因，首先是因为它是去中心化、去信任化的货币，其次是因为它的总量不变，就不会出现通货膨胀。 比特币有一套完整的共识机制，整个数据是公开透明的，比特币的交易过程和每个人钱包里持有的比特币，是不可篡改可追溯的。 最初的比特币是从哪里来的 1、最初的比特币是由系统奖励给抢到记账权记录的区块矿工的。 2、每一个区块在生成的时候就会在生成这个区块的矿工账户上生成一定数量的新的比特币作为奖励。 代价会随着全网算力的增强而变大，随着算力的减弱而变小。 控制全网51%算力的人可以篡改。 安全问题 公开的P2P网络是否会受到攻击 粉尘攻击：大量的微小交易，造成区块拥堵。 安全性需要进一步提升，目前区块链上传输和存储的数据都是公开可见的，商业秘密与个人隐私。 用户体验，区块链的可交互性。 商业模式的挑战。 政府的监管态度与法律法规的不确定性。
我一直在分析问题出在哪里？综合就是因为网络节点以及chatGPT注册账号不支持中国大陆手机号验证这两个问题，导致了很多人觉得很麻烦，也很复杂。 图片 刚开始我也是因为手机号辅助验证这一步环节出现了很多问题，去网络上买的号商大多数都是不靠谱的，不仅花了不少的冤枉钱而且浪费时间消磨我的热情。 后面经过我的研究与思考，不敢说全网最简化也称的上第二通俗易懂的步骤环节了。
那么这次成为话题焦点的“深信服”和“离职倾向分析”，到底是个什么来头？ 公开数据显示，深信服成立于2000年，而且已于2018年上市，目前总市值达到了607亿元。 例如全网上网态势分析、办公网上网态势、事件感知、泄密追溯分析、工作效率分析、沉迷网络分析等等。 网友：这是公开的秘密了 这件事情之所以引发热议，主要聚焦于这种方式是否侵犯到个人隐私。 事实上，这种行为早已经是公开的秘密了。 知乎网友@路视界表示，与其花钱买服务来监控员工日常行为，还不如将人工和预算投入到改善员工福利待遇和提升公司人文关怀上。 这种监视员工离职风险的软件纯属智商税。 ，可以在全网搜索书名进行了解：
区块链上的数据由全网节点共同维护并共同存储，同时以密码学方式保证区块数据不可篡改和不可伪造。所以区块链本质是一个分布式共享数据库。 只有当全网大部分节点（甚至所有节点）都确认记录的正确性时，该数据才会被写入区块。在区块链的分布式结构的网络系统中，参与记录的网络节点会实时更新并存放全网系统中的所有数据。 其中，公钥是公开的，私钥仅限拥有者可见并使用，用于交易签名，以证明数字身份。 最后，金融机构作为授信方和资金提供方，基于可信的数据源，利用数据分析等手段，为企业进行授信，放款。简化了融资流程，提高了融资效率，降低了融资成本。 以下为钢铁B2B电商大大买钢在Blockworm平台利用区块链进行业务数据记录的案例。
领域驱动设计批评文集>> 《软件方法》强化自测题集>> 《软件方法》各章合集>> 《软件方法》第3章自测题1 1 [单选题] 卖饮料有不同吆喝方法，对应了软件开发的工作流，请为以下a) b) c)找出合适的对应选项 a)男程序员快来买啊！我可以喝，而且味道不错，保质期又长，便于携带…… b)男程序员快来买啊！喝了我，老板月月给你加薪，美女疯狂倒追你！ c)男程序员快来买啊！ 答案和解析 正确选项为 C) 业务建模是b，需求是a，分析设计是c。 a)男程序员快来买啊！我可以喝，而且味道不错，保质期又长，便于携带…… ——说的是系统（饮料）的功能和性能，这是需求。 b)男程序员快来买啊！喝了我，老板月月给你加薪，美女疯狂倒追你！ ——说的是系统（饮料）给目标组织（男程序员人群）带来的好处，这是业务建模。 c)男程序员快来买啊！ StarUML的建模示范视频-全程字幕（20220928更新） 10月10-14晚网课：SysML和MBSE基于模型的系统工程 [19:30上课]10月24-28日晚剔除伪创新的领域驱动设计-网络公开课
搜索引擎全网采集Msray-plus，是企业级综合性爬虫/采集软件。支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手! 1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取全网网站数据，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理 同时支持存储域名、根网址、网址(url)、IP、IP所属国家、标题、描述、访问状态等多种数据，主要运用于全网域名/网址/采集、行业市场研究分析、指定类型网站采集与分析、网络推广分析以及为各种大数据分析等提供数据支撑 导出和数据分析软件可进行全网公开数据挖掘，大规模采集互联网公开数据，精准挖取采集内容。 可将采集到的数据进行本地存储，或者远程推送到自己的客户端，进行二次利用，业务分析.
这得费多大的时间成本才能做到呢，既需要仔细考察每个项目的需求，又需要去分析厂商每个版本的不同，而且万一没看准，项目需求有漏考察的或者变复杂了，再想换功能好的，这又得重新和厂商去谈判，技术加商务又得耗费一大把时间 如果谈长期合作锁定价格，谈判又很复杂，一是自己也不知道能有多少项目可以做，不能随意承诺，二是厂商也不愿意给个全包的价格，持续的从每个项目每个节点上创收才符合厂商的利益 今年用了，明年价格不合适了，想换都换不了了 ，谈起来也就不难了 有这样公开透明的足够低的价格，选起来也就没什么纠结的了 质冠商用 价格清晰明了了，功能还不放心？ 大屏 各类统计图 打印 各类数据源支持 润乾报表不仅仅是功能完整，而且… 开发效率高 买工具就是为了提升开发效率的，光能做出来还不行，还得做的快才可以，润乾报表对于复杂报表的开发效率在业界是公认的快的 润乾报表开发效率高在哪里，可以参考： 怎样考察报表工具的开发效率？
这得费多大的时间成本才能做到呢，既需要仔细考察每个项目的需求，又需要去分析厂商每个版本的不同，而且万一没看准，项目需求有漏考察的或者变复杂了，再想换功能好的，这又得重新和厂商去谈判，技术加商务又得耗费一大把时间 如果谈长期合作锁定价格，谈判又很复杂，一是自己也不知道能有多少项目可以做，不能随意承诺，二是厂商也不愿意给个全包的价格，持续的从每个项目每个节点上创收才符合厂商的利益今年用了，明年价格不合适了，想换都换不了了总之 ，谈起来也就不难了有这样公开透明的足够低的价格，选起来也就没什么纠结的了质冠商用价格清晰明了了，功能还不放心？ ，而且…开发效率高买工具就是为了提升开发效率的，光能做出来还不行，还得做的快才可以，润乾报表对于复杂报表的开发效率在业界是公认的快的润乾报表开发效率高在哪里，可以参考：怎样考察报表工具的开发效率？ 性能好润乾报表性能好，更是一直以来在业界被公认的润乾报表快在哪里，可以参考：怎样提高报表呈现的性能开源BI说了很多功能和性能，其实大部分产品也还有个外观风格是不是顺眼匹配的问题？润乾报表这方面如何呢？
CDA数据分析师 出品 作者：Mika 数据：真达 后期：泽龙 【导语】：今天我们来聊聊粽子，Python分析部分请看第三部分。公众号后台，回复关键字“粽子”获取完整数据。 02 吃货的力量 全网粽子谁家卖的最好？ 出于自己不会包粽子、图方便、过节送人等考虑，直接在网上买粽子的人也不少。那么哪些店铺的粽子最受大众欢迎呢？我们分析获取了淘宝售卖粽子商品数据，共4403条。 粽子店铺地区排行TOP10 2 这些店铺都来自哪里？谁是真正的粽子大省呢？ ? ? 经过分析发现，浙江一骑绝尘，粽子店铺数量远远领先其他省份。浙江的粽子店铺占到全网的67.71%。毫无争议的大佬。 粽子都卖多少钱也是消费者们最关系的了，淘宝店铺买的粽子一般一份有10个左右。分析发现，价格在一份50元以内的还是占到绝多数，全网有55.22%的粽子都在50元内。 03 用Python教你 爬取淘宝粽子数据 我们使用Python获取了淘宝网粽子商品销售数据和美食天下菜谱数据，进行了一下数据分析。此处展示淘宝商品分析部分代码。
理由 1：「微信公开课 Pro 版」是公布小程序消息的最佳时间窗口 想想今年年初，张小龙是在哪里剧透「应用号」的？没错，就是「微信公开课 Pro 版」。 时隔一年，微信公开课 Pro 版就要到来。 从现在到「春节前」的这段时间，被寄予厚望的「小程序」，最佳的时间窗口就是在「微信公开课 Pro 版」的会议期间。 既然会在 28 日宣布小程序可以公开使用，那么将新版提前公布，就可以让用户能够在消息公布的时候立刻用上小程序。 在此时更新微信、准备上线小程序，应该说也是最合适的时间点。 当然，以上都是知晓程序的猜测。而具体小程序何时可以与公众见面，仍需拭目以待。 本文由知晓程序原创出品，关注微信号 zxcx0101，回复「上手」获取全网最值得看的小程序上手体验系列文章。
每个公司掌握的数据类型都不太一样。 在张新生看来,数据走向商品要经历固化信息痕迹、提取数据价值、分析挖掘、可视化,最后到应用这些流程。 王叁寿说,没有大数据交易所谁都没有办法去整合中国的大数据产业,“政府数据公开总要有个渠道,这个口子在哪里呢,不是说几个公司就把它公开了,这是不行的,政府自己直接公开也不行,因为需要做清洗、脱敏、建模、分析 ,所以交易所也是政府部门日后公开数据的一个出口。” 那么当大数据脱下技术外衣,它的交易流程是什么样的,谁愿意买,买的又是什么?为此,贵阳大数据交易所相关负责人也向记者举了一个生动的例子进行说明。 最终,贵阳市一家制药公司看中我,价格也合适,老板把我和数以百万计的兄弟姐妹一起打包买走了。具体交易额是多少?保密!收益由平台和卫生部门四六分成。”
在你看到彭博社最好和最差可视化数据前你不会看到这么多数据：彭博社排名团队分析、组织和可视化的数据都展现给你，并且只包含没有编辑调整或带有观点的透明、基于事实的数据。 数据从哪里来？ 数据由彭博社排名团队（ Bloomberg Rankings team）分析、组织和可视化。 探索 包括以下不同类别： 纸质书、电子书、麦当劳、智能手机、沃尔玛、亚马逊、唐恩都乐、星巴克、百思买、7-11、信用卡交易、可口可乐服务、优惠券、彩票、服装、宠物食品、婴儿食品、玩具、枪支 7. 数据从哪里来？ 数据来源包括穆迪首席分析师Mark Zandi，联邦储备经济数据库 、圣路易斯联邦储备银行、Miller Samuel公司的Jonathan J. Miller。 这个可视化源自创始人很好奇纽约市五个区有哪些常见和不常见的树木，于是从纽约市的公开数据抽取数据而来。 数据从哪里来？ 这个可视化数据来自纽约市公开数据。
自从2013年以来，Salesforce就开始公开收购从事数据科学和机器学习研发的公司，斥资已经超过7亿美元。 至于计算能力，Salesforce最近引入AmazonWebServices，以便获得“全网规模”的计算能力。 甲骨文AI项目主管杰克·伯科威茨（Jack Berkowitz）说：“我们正竭力避开炒作，并开发人们会买、会用以及可用其赚钱的应用。” ? 甲骨文“自适应智能应用”中最重要的因素就是Oracle Data Cloud提供的全网规模数据。 从营销角度来说，甲骨文对这类数据有着深刻的分析和理解，为此Oracle CXCloud应用会首先出现。甲骨文还在加大在云端领域的投资，包括19个全球数据中心。
数据分析就是像是做饭一样，正所谓“巧妇难为无米之炊”。数据分析的前提就是数据的获取，只有把食材准备好，经过我们的加工，可以呈现出一道色香味俱全的美味菜肴。 所以数据获取是整个数据分析的中流砥柱，数据质量的高低直接导致最终的结果是否准确。 优点是免费，互联网的公开的无版权的数据（或者有版权可以免费商用等等）都可以适应，缺点就是你需要自己去寻找，自己去整理。 不过作为初学者来说，很难找到一些合适的本地数据供学习使用，但是没有关系，在互联网时代最不缺的就是信息，我们完全可以从网络中找到需要的一些数据。 1.通用网络爬虫 通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），此类爬虫通过会一些种子链接扩充到整个 Web，主要为门户站点搜索引擎和大型网络服务提供商采集数据。
上周的公开课分享，文摘菌邀请到了一位知书达理美丽大方冰雪聪明人见人爱……（此处省略1万字描述）的小姐姐，给大家直播文本分析重的常用套路呢！ 这位小姐姐，也是大数据文摘文章的论文作者小姐姐，点这里查看她的歌词文本分析：《我的安河桥北和你的外滩18号：京沪歌词分析中的爱恨别离》 小姐姐的自我介绍： 张希煜，学心理学出身，现在在一家数据公司做行为分析 公开课主要内容是：以歌词为例，一起聊聊在文本分析中的一些套路，以及使用语言学方法的一些尝试。 内容回顾▼ 北京到底哪里好？ 做词云图要避免的坑：“非常”这种副词不要放进来，可以适当合并短语，一张图20-40个词比较合适。从配色到字号再到词语的位置，词云的样式也是有讲究的！ 一些传统数据统计的方法都可以用来做词频相关分析。 这是每个被PPT和报告支配过的分析师都有的痛吧！ 其实看完之后文摘菌只想说，小姐姐，你的PPT做得好好看诶！ 下次要不要来开个PPT讲座？
借用之前写的《用PG Two买夹克和熊本熊借钱举例，图解分布式账本》的插图，我们来看看中心化和去中心化体系的区别。 网购夹克的整个流程依托于支付宝展开，因此，这个买卖过程是中心化的。 在第2步，如果借钱方熊本熊为了买零食，在自己的账本上虚报5円呢？想赖账不容易，因为接下来比卡丘会把 这条“比卡丘 → 熊本熊：10円” 的交易信息广播给全网节点，接着各节点再去验证。 更令人拍案叫绝的是，新区块里的每一笔交易数据，都由相应的交易发起方进行数字签名，链上所有人都可以用交易发起方的公钥（上文说过，公钥是公开的）验证该数字签名的真实性。 另一方面，篡改数据难于上青天，成本极高。有意者必须足够财大气粗，并且拥有至少全网51%的算力。而要达到这样的计算能力，知乎李占亮同学表示：矿机成本＋电费＋其他，成本约5.5亿RMB。 总结 最后，我们来总结区块链的核心理念： 1 账本分布存储于全网的节点上，某个节点账本的破坏，不会影响任何其他节点正常运作； 2 各节点均可参与记账、共同维护区块链数据库； 3 各节点相互监督，构建trustless
逃离者到底都去了哪里？为此，艾普大数据调取了2017年第二季度全网移动用户全生命周期的海量数据，进行了深入解析。 艾普大数据对“逃离北上广深人群”采用了如下定义：从北京、上海、广州、深圳离开后，迁徙至省会城市或热点二线城市，并在该城市驻留超过两个月的人群。 通过对逃离北上广深人群在移动终端对房产的关注行为（包括但不限于搜索、浏览等），艾普大数据对逃离北上广深人群在新落脚城市的居住情况做了初步分析。 为了更准确地反映逃离人群对居住需求的趋势性，在逃离人群关注行为的基础上（图13标注为地理逃离），艾普大数据叠加分析了有逃离意愿人群关注行为的大数据计算结果（图13标注为移动关注）。 ? 图13-“逃离人群”在流入城市的居住情况 图13告诉我们，逃离人群在流入新城市后，有买二手房意愿的占比55.18%，有买新房意愿的占比40.68%；有租房意愿的占比为43.62%；也就是说，多数人有意愿在新落脚地买房
我的不少朋友告诉我，”之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣，可是不接地气，能不能分析一下帝都租房啊”! 我想也是，春节后我配置了爬虫工具，从北京各大中介网站抓取了8万余条租房数据。 第二：地段，从南到北，该租哪里? 在下面统计时，为了便于理解，单间统一换算为15平的价格，整租换算为65平的价格。 因此想靠出租获利的各位财主，买租售比低的房子是你们的首选。在北京，平均40年的租房时间，即可买下一套房。买的房子还能买卖，房子的租金就彻底打水漂了。 笔者统计了北京所有小区的售房均价，租房均价，户数，租售比，地铁步行距离，物业等非常详尽的数据表格，共计12200条。选择一个区域，就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。 版权声明：转载文章均来自公开网络，仅供学习使用，不会用于任何商业用途，如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜，联系邮箱：holly0801@163.com。
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