数据运营就是要解决“一刀切”“降价就完了”的问题。数据运营的做法，是：基于数据分析，结合用户需求，打造匹配用户的运营方案。 一提到“结合用户需求”，很多人会顺口说出“千人千面”。...能做好现有品类的经营，已经是数据运营的一大功劳了。 那么该怎么做呢？ 二、三大核心问题 既然是拿有限的解决方案，匹配用户需求，那么数据运营要分析的重点就是三个： 1、用户的需求是什么？...总之，好的数据不是天上掉下来的，而是结合运营动作积累出来的。运营侧目标清晰地步步引导，数据就越来越丰富，分析就越来越准。...如果是常规套路做不动，优先提醒商品做改良；如果是差异套路做不动，或者差异套路搞下来亏损严重，而提醒运营停止骚套路，老老实实做。...很多公司做不好，是因为：缺少对商品硬质量的清晰定位，一味看销售表现，销售不好的时候，又开始各种活动加持。这样眉毛胡子一把抓，自己模糊了自己的判断。
Python数据可视化 利用pyecharts做数据大屏dashboard 首先做一个折线图 import os from pyecharts import options as opts from...ThemeType.PURPLE_PASSION, chart_id=2)) .add( "", data_pair, # 是否玫瑰图 有两种 radius：扇区圆心角展现数据的百分比...，半径展现数据的大小 # area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小 rosetype="radius", # 图表圆形半径 radius...然后保存成json格式的文件 def Page_total(): page = ( Page(layout=Page.DraggablePageLayout)..., dest='dashboard.html') Page_total() os.system('dashboard.html') 这就是运行好后的数据大屏
张钦坤 腾讯研究院秘书长曹建峰 腾讯研究院高级研究员AI价值对齐：是什么人工智能进入大模型时代后，各种“类人”和“超人”能力持续涌现，其自主性、通用性和易用性快速提升，成为经济社会发展的新型技术底座。...[2]这可能源于训练数据中的错误或虚假信息，也可能是过度创造的副产物（如虚构事实）。让大模型在创造性和真实性之间踩好跷跷板，这是一个技术难题。二是算法歧视问题。...很多既有研究表明，大语言模型会从训练数据中复制有害的社会偏见和刻板印象。[3]OpenAI首席执行官Sam Altman认为，不可能有哪个模型在所有的领域都是无偏见的。...大模型的很多问题（如幻觉、算法歧视）来源于训练数据，因此从训练数据切入是可行的方式，如对训练数据进行记录以识别是否存在代表性或多样化不足的问题，对训练数据进行人工或自动化筛选、检测以识别、消除有害偏见，...著名人工智能科学家张亚勤教授指出，要解决AI和人类价值观对齐问题，做技术的人要把研究放到对齐上面，让机器理解并遵循人的价值。因此，价值对齐不仅仅是伦理的问题，还有如何实现的问题。
AI价值对齐：是什么 人工智能进入大模型时代后，各种“类人”和“超人”能力持续涌现，其自主性、通用性和易用性快速提升，成为经济社会发展的新型技术底座。...[2]这可能源于训练数据中的错误或虚假信息，也可能是过度创造的副产物（如虚构事实）。让大模型在创造性和真实性之间踩好跷跷板，这是一个技术难题。 二是算法歧视问题。...很多既有研究表明，大语言模型会从训练数据中复制有害的社会偏见和刻板印象。[3]OpenAI首席执行官Sam Altman认为，不可能有哪个模型在所有的领域都是无偏见的。...AI价值对齐：怎么做 为了实现价值对齐，研发人员需要在模型层面让人工智能理解、遵从人类的价值、偏好和伦理原则，尽可能地防止模型的有害输出以及滥用行为，从而打造出兼具实用性与安全性的AI大模型。...大模型的很多问题（如幻觉、算法歧视）来源于训练数据，因此从训练数据切入是可行的方式，如对训练数据进行记录以识别是否存在代表性或多样化不足的问题，对训练数据进行人工或自动化筛选、检测以识别、消除有害偏见，
当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？...当然我也一样，处在数据分析的学习阶段，对这些问题常常会感到困惑。 这就是为什么强调数据分析方法论的原因。当方法论结合了实际业务，才能尽量确保数据分析维度的完整性和结果的有效性。...数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 数据分析的一般步骤： ? 2、解惑 数据分析的目的越明确，分析越有价值。...5W2H，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何做（How）、何价（How much） 该方法广泛应用于企业营销、管理活动，对于决策和执行性的活动措施非常有帮助...明确数据分析方法论和数据分析法的区别： 数据分析方法论主要是从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。
当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？...当然我也一样，处在数据分析的学习阶段，对这些问题常常会感到困惑。 这就是为什么强调数据分析方法论的原因。当方法论结合了实际业务，才能尽量确保数据分析维度的完整性和结果的有效性。...数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 数据分析的一般步骤： ?...（2）5W2H：应用相对广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等 5W2H，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何做（How）、何价...明确数据分析方法论和数据分析法的区别： 数据分析方法论主要是从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。
展开全部 常说的三大框架指：SSH，即：Spring、62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365653764Struts、Hibernate。...Spring：功能强大的组件粘合济，能够将你的所有的java功能模块用配置文件的方式组合起来成为一个完成的应用。Spring是一个解决了许多在J2EE开发中常见的问题的强大框架。...Spring提供了唯一的数据访问抽象，包括简单和有效率的JDBC框架，极大的改进了效率并且减少了可能的错误。Spring的数据访问架构还集成了Hibernate和其他O/R mapping解决方案。...Hibernate：强大的ORM工具，然后很方便将数据库记录转化为java的实体实例，将java的实体实例很容易的保存到数据库中，如果你不需要很复杂的数据库访问，利用它你根本就不用了解数据库的细节。...Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
作者：蒋步星 来源：数据蒋堂 本文共1200字，建议阅读9分钟。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。...绝大多数产品都是使用数据库分页的方法来做的。 具体来讲，就是利用数据库提供的返回指定行号范围内记录的语法。...界面端根据当前页号计算出行号范围（每页显示固定行数）作为参数拼入SQL中，数据库就会只返回当前页的记录，从而实现分页呈现的效果。 这样做，会有两个问题： 1....如果基于这些数据做汇总统计，那会出现错误的结果。 ---- 还有一种不常用的方法。向数据库发出取数SQL生成游标，从中取出一页后呈现，但并不终止这个游标，要取下一页的时候再继续取数。...在当前数据库系统不直接支持这种机制时，只能是报表工具或BI系统受累自己写这些程序了，对于有大清单报表呈现需求的用户，就要认真考察这些功能点了。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。...美国有一家创新企业Decide.com 它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜，预测产品的价格趋势，这家公司背后的驱动力就是大数据。...数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。...五、关注相关性原理 由因果关系转变为关注相关性 关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。...这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。 例如：大数据思维一个最突出的特点，就是从传统的因果思维转向相关思维，传统的因果思维是说我一定要找到一个原因，推出一个结果来。
层层叠叠做了一大堆交叉表，把各个分类维度的数据都做了出来（如下图）。 ? 然而，仅仅“多”，就足够了吗？ 2 业务眼中的多维度 业务口中的“多维度”，完全不是这个意思。...最后再集中想办法，想办法的时候，从大到小，从粗到细，先搞大问题。综上，这个事可以分六步做。 ▌第一步，要先对业务明里、暗里提出的说法做分类。...先排除这种大因素的影响（或干扰）再聚焦看我们能做什么事情。 ▌第四步，解决黑天鹅，剔除明显突发事件。...请注意，即使聚焦到一个部门的一个行动，还是很难扯清楚：到底是什么业务上原因导致的问题。...：新人进猛做留存就差，留存猛做新人进费用就少，两头都做两头投入都不够 商品运营：选款时候看100个维度，可一天不上线一天不知道真实表现，你上了，他扑了 …… 可能做数据的同学本能反应是：能做ABtest
java的三大特性 Java语言的三大特性即是：封装、继承、多态 首先先简单的说一下其3大特性的定义： 封装： 在面向对象程式设计方法中，封装(英语：Encapsulation)是指一种将抽象性函式接口的实现细节部分包装...封装可以被认为是一个保护屏障，防止该类的代码和数据被外部类定义的代码随机访问。 隐藏对象的属性和实现细节，仅对外公开接口,控制在程序中属性的读和修改的访问级别。...将抽象得到的数据和行为(或功能)相结合，形成一个有机的整体，也就是将数据与操作数据的源代码进行有机的结合，形成“类”，其中数据和函数都是类的成员。...子类可以重写父类的方法，及命名与父类同名的成员变量。但Java不支持多重继承，即一个类从多个超类派生的能力。在开发中尽量减少继承关系，这样做是为了把程序的耦合度降低。...接下来我们通过一个例子来完美的解释一下java的3大特性。
质量管理七大工具（Seven Basic Quality Tools）是由日本质量大师石川馨于20世纪50年代首次提出，这些工具被广泛应用于制造业和服务业的质量管理实践中，优思学院认为这七个工具除了是质量人常用的工具之外...石川馨是日本质量运动的重要代表人物之一，他于1953年在日本发表了一篇题为《QC Circle》的论文，提出了七大质量管理工具的概念和应用方法。...这七大工具包括：层別法（Stratification）：用于将数据集分解成提供更多见解的类别（层別）。...直方图（Histogram）：用于显示数据的分布情况，以便快速识别数据的中心趋势和离散度，为质量改进提供数据支持。...检查表（Check Sheet）：用于记录和统计数据，以便确定问题发生的模式或趋势。
说到数据中台，又会牵扯到数据仓库，很多人一看，数据仓库？不就是数据库嘛，存储数据的东西，其实这是不太正确的认识，那这两者的区别又是什么呢？...01 面向的业务场景不同 数据仓库主要是将收集到的数据进行分析、处理； 而数据库主要是面向事务的处理； 02 侧重优化数据方式不同 数据仓库主要集中资源去优化资源的获取方式，因为业务人员、运营人员对于数据的获取需求是非常大的...服装订单”等等将不同的数据表进行组织； 04 冗余性不同 数据仓库往往是高冗余的，因为数据仓库希望借助更多重复类型的数据去分析整个产品的运营走势，为下一步的运营决策做依据； 而数据库往往是低冗余的，数据库不希望存储大量重复类型的数据...2 如何落地中台开发 1 明确需求 当明确自身需要什么数据后，此时可以与业务、运营人员进行沟通，他们需要什么样的数据，需要怎样组合数据，呈现方式是什么，是否支持导出数据等等，都需要产品经理与业务方进行详细地沟通...2 数据即资产 数据对于企业来说，就是资产，尤其在大公司，数据就是运营决策的依据，若被竞争对手得知了数据，提前判断到对方的下一步运营策略，万一在某一重要节点的活动中竞争失败，对于企业来说则是遭受非常大的损失
现如今，数据泄密已经到了人人可畏的地步，数据安全防护工作成为不容忽视的存在。 如何防止敏感数据的泄密？如何建立健全数据安全保障体系，并使之面对日新月异的威胁，能长久的保持有效性？...要实现这些，企业就需要选择专业的数据防泄密产品来保护数据，今天我们讲一下大型企业如何选择数据防泄密产品。...防泄密选型书.jpg 下面我们就简单谈一下大型企业在选择防泄密产品的时候，会如何做？...企业在购买数据防泄漏产品前可先向供应商提交一段时间的试用申请，一般而言供应商会提供几周到几个月不等的产品试用。 4、成本评估。...2、兼容性 兼容性也是企业选择数据防泄漏产品的重要标准，因为企业员工计算机软硬件环境复杂，而且会连接各种外接设备，因此防泄密产品要做到优秀的兼容性，确保在复杂的环境中也会对企业数据进行安全保护。
继承是使用已存在的类的定义作为基础建立新类的技术，新类的定义可以增加新的数据或新的功能，也可以用父类的功能，但不能选择性地继承父类。...通过使用继承，可以快速地创建新的类，可以提高代码的重用，程序的可维护性，节省大量创建新类的时间 ，提高我们的开发效率。...子类可以用自己的方式实现父类的方法。 多态 多态，顾名思义，表示一个对象具有多种的状态。具体表现为父类的引用指向子类的实例。...多态的特点: 对象类型和引用类型之间具有继承（类）/实现（接口）的关系； 引用类型变量发出的方法调用的到底是哪个类中的方法，必须在程序运行期间才能确定； 多态不能调用“只在子类存在但在父类不存在”的方法...； 如果子类重写了父类的方法，真正执行的是子类覆盖的方法，如果子类没有覆盖父类的方法，执行的是父类的方法。
1.深入五大场景，大模型懂车又懂你基于混元大模型，我们用海量的汽车行业专业数据做精调，让大模型懂车也懂你。比如，车企要“造好车”，更要“卖好车”：如何为用户提供贴身、专业的服务？...// 销售和营销领域，通过AI销售助手，大模型可以基于过往的线上咨询，快速生成客户画像和标签、进行线索评级，还可以对一段时间的销售情况进行数据的智能分析。...面对车企自动驾驶研发和运营的需求，我们在行业率先设立了“专云专用”的智能汽车云双专区，并提供全程合规的数据闭环服务，正在为蔚来、奔驰、博世、NVIDIA等企业提供服务。...通过智驾云图，我们推动地图数据全面云化，打造一张鲜度更高的“活”地图；通过HD Air地图数据，用更“轻”的地图让车企以更低成本实现高阶自动驾驶。...产业实践是AI大模型的最佳练兵场，我们将在夯实“云”和“图”能力的同时，加速推动大模型产业落地，助力车企“全域智能”！
很多程序员鄙视 360 ，但是你们真应该好好感谢 360 ， 360 用一种比较温和的方式让大量用户升级了有 chrome 内核的浏览器，相比之下 YY 简直是强奸用户一样，在后台做不可告人的勾当。 ...这里顺便有一个我遇到的问题，一个选项卡组件，要求很简单(1)实现基本的选项卡功能，即点击选项卡高亮标签并切换对应选项卡(2)标签的样式和 html 由用户自行输入，不限制是什么，只要高亮标签的 bg-color...也许，这样可以净化一下现在的 app 乱象，留下用户真正需要的功能，也就是大公司、大企业的那些“公益”应用，比如查快递、挂号、查化验单，这些无人竞争，抄了都没用的东西，才是完美试用小应用的东西。 ...hadoop 、 spark 这些数据挖掘框架，其余的什么工作流、数据总线都不好意思说了。...另一方面，我们看架构工具，glup和grunt已经是历史，webpack去年兴起今年就有人要革他的命，明年又是什么打包工具呢？
近年来，市场上出现了一批优秀的SaaS公司，发起了对传统软件模式的挑战。到底什么是SaaS，SaaS有什么优势？这就是本文将要讨论的问题。 怎样理解SaaS？...通俗讲就是可以理解为“租软件”，一般购买软件都是花钱买具体的安装码、license和代码之类，而saas是互联网时代的新的产物，就是本机不需要去安装这个软件，而是通过网络享受到相应的服务，按时按需来付费...这省却了找水和打井的过程，也节省了工程成本。自来水公司的业务模式就变成了“供水即服务”。这个类比，很好的解释了SaaS与传统软件的不同。 ...SaaS模式的成功之道，固然有它价格更低，技术云化等方面的优势，但更重要的是它有明确的市场细分，有精准的客户定位，并能够提供极致的客户体验，以实现客户成功。...这既是技术推动的结果，也是客户对极致需求的不断追求的结果。
1 行业分析有哪些模块 行业分析是有套路的，包含三大模块14个子板块，一览如下： ? 正是因为行业分析有固定模块，于是很多人把行业分析做成了填字游戏。...只要百度一下文字把这些板块填满，便认为自己完成了“分析”……其实真正的行业分析，从这里才开始呢。 2 行业分析如何做判断 做分析，罗列事实和数字仅仅是第一步。如何基于数字和事实做判断更重要。...做行业分析，要先清晰对象：一个行业的新玩家/老玩家，需要关注的是不同的。...对于新玩家，核心关注点是： 这个行业值不值得玩（是否值得做） 进入的难度有多大（能不能做） 我要以何种方式进去（怎么做） 因此关注的顺序如下图： ? 其中： 第一步是前提，不懂玩法，新手必死。...出现以下特征，往往是明显的进入信号： 潜在空间大+市场规模小 增长速度快，增长曲线陡峭 大量新玩家进入，资本大量涌入 至于具体怎么进入，进入哪里，进入做多少，则要靠第三、第四步的分析。
关键词排名优化一直都是新手站长最头痛的事情，往往做了很多工作，却见效不大。下面就由耐思智慧小编给大家分享一下做关键词排名优化的核心步骤，掌握这个核心步骤再去优化网站，关键词排名上首页不是问题。...首先根据网站的定位选取适合的比较火的关键词，确地好网站核心词后，接下来就是拓展相关词和长尾词了。...突然间大量的增加容易触发搜索引擎的异常机制，使搜索引擎判定网站优化过度，反而得不偿失。建议新站先发外链，再去换友链，好的友情链接可以快速的提高你的网站权重。...当然最重要的是外链的锚文本一定要使用核心关键词或者长尾关键词。...SEO优化是一个漫长的过程，特别是关键词排名优化，它需要一定的周期，要的就是积累，做好网站优化的细节，坚持做好关键词优化工作，获得搜索引擎的认可，这样网站才能获得优质排名，并且这种排名是持续长久，切勿采用刷关键词排名的做法
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