,数字时代虽然给人们带来了各种便利,但由于人们通过网络渠道存储了大量个人数据,一旦用户身故,这些数据的所有权和继承权就会带来很多麻烦,如何处理这些资产不仅有可能困扰用户,同时也是企业需要考虑的问题,但这其中同样有可能蕴含新的商业机会 古藤泰格的办公桌上摆着一个厚厚的文件夹,里面有一大摞文件,密密麻麻地列出了各个网站上的ID、PIN码和密码。 “我儿子拍了一些,还为我的90岁生日聚会制作了一份幻灯片,但多数仍在我办公室的盒子里放着,这让我很内疚。”古藤泰格指出。 在当今时代,几乎所有人都在逐渐增加上网时间,从而创造了一份寿命超过其本人的数据遗产,这也不可避免地给身后事带来了新的挑战。 社交媒体网站在其中占据了很大比例:市场研究公司Ipsos Open Thinking Exchange的数据显示,18至64岁的美国社交网络用户表示,他们每天使用社交网络的时间为3.2小时。
其数据分析结果如下:35% 是人生哲理,25% 是商业广告,30% 是冷笑话、贷款、复制手机卡监听小三等垃圾信息。 奥巴马绝望地问:那剩下的 10% 一定是重要内容了? 【段子3】社会化郁闷 1、一个女的拿了老公的 IPAD 到闺蜜家上网,结果发现 Wi-Fi 自动连上了…… 2、某人骂微博推荐系统:什么烂推荐系统,把我前女友推荐给我老婆,说你们有共同好友! “没有” “那还谈什么!” “我是阿里老员工” “讨厌啦,怎么不早说!” 点评:阿里今年华丽丽上市后,最好玩的段子,没有之一。 【段子7】互联网思维 化缘的改叫众筹了,算命的改叫分析师了,八卦小报改叫自媒体了,统计改叫大数据分析了,忽悠改叫互联网思维了,做耳机的改为可穿戴设备了,IDC 的都自称云计算了,办公室出租改叫孵化器了 ,圈地盖楼改叫科技园区了,借钱给朋友改叫天使投资了,放高利贷都改叫资本运作了~ 点评:“互联网思维”这个词,就跟“小姐”一样,被大家用烂了。
Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。
今天给大家讲解在图表中长数据标签的特殊处理方法! ▽ 如果你的图表要求必须添加数据标签的话 最大的困惑就是对于哪些特别长的数据标签 加上之后图表是这样的 ? 整个图表被拉宽了 一种变通的方法 添加辅助列数据做辅助标签 ? 只将首尾两个值显示完整信息 中间信息可以简写(本例中只显示月份) 然后右键单击图表——选择数据 ? 编辑水平轴标签 ? 将水平轴标签数据区域更换为辅助标签数据区域 ? 这样最后坐标轴数据标签不会因为太长而导致压缩倾斜 ? 如果是在条形图中怎么办呢 ? 左侧纵轴数据标签占据太多空间 条形图中数据标签过长虽然不会被压缩倾斜 但是过长的数据标签竟然占了将近三分之一的图表面积 严重影响阅读视线 我们可以采用一种变通的方法 添加辅助列数据 ? 如果位置不合适可以通过 Align Objects +XY Chart Labels中的Move Labels插件进行标签移动 此时再格式化图表其他元素 删除(或弱化)网格线 删除纵轴数据标签值 添加数值标签
了解一个城市的就业行情,只需要在招聘网站上稍做调研即可。 打开求职软件,选金融行业,并搜索关键字“数据分析”,可以看到许多岗位。一般这些岗位的JD(职位描述)长这样: 不要被这么多的要求吓到。 没有相关项目经验怎么办? 可以去网上找数据,自己做项目,或跟着相关的课程来做。Kaggle、网贷之家、阿里天池上有大量的金融类数据可以免费使用。 有人会说某些项目太多人做了,到了“做烂”的程度。 但其实,不少项目远没到“做烂了”这种程度,至少有90%都没有实际做过任何一个案例。所以只要你做了,就超过了绝大多数的人。 2.如何写简历? 我们可以站在HR的角度来考虑这个问题。 这个“熟练”到底是什么程度?通过简历根本看不出来。大家都写熟练,那HR该通知谁来面试呢? 怎么证明自己的技能水平?最好的办法就是把自己的技能“可视化”。 答案见:行列互换问题,怎么办?送你一个万能模版 面试题:风控模型迭代的时候需要注意什么?
未来,人类将面临着三大问题: 生物本身就是算法,生命是不断处理数据的过程; 意识与智能的分离; 拥有大数据积累的外部环境将比我们自己更了解自己; 这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。 一本书短短百页,让我们看到了世界颠覆性的变化,从计算机,到互联网,再到大数据、人工智能,所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着,而推动变化发生的背后,则是数据价值的提升。 同时随着互联网 / 移动互联网的爆发,数据量从 TB 到 PB 到 EB 级,数据类型更是涵盖结构化数据、非结构化数据、半结构化数据,并且用户对地域性、及时性的要求愈发苛刻,使得传统的数据仓库方案需要更新 最终 AWS 数据湖将大数据和云计算结合在一起,形成了一个存储和多个引擎 / 服务的经典数据湖搭配。 在中国区域内,欣和作为一家大型食品生产企业,在多品牌、全方位的业务发展规划下,对大规模数据分析和处理提出了更高要求。
那么,随着第三平台的发展,BIG DATA,、CLOUD、MOBILE、社交使各种数据激增,有的是结构化的,有的是非结构化的: ? 在当下,EDV的主要使用场景有: 客户的360度视图 一家公司可能想要了解客户对产品发布的反应,以便将其与以前的发布进行比较;或想方设法最大限度地减少客户流失。 EDV解决方案可以快速提取、转换和处理来自社交网络(例如Facebook和Twitter)的数据,然后数据仓库和CRM应用程序集成,以创建客户的360度视图。 EDV平台上的物联网分析功能使制造商能够预测机器故障、最大限度地减少或消除生产放缓,并支持主动重新订购机器部件。 实时数据共享和协作数据平台。 场景5:大数据 将大数据抽象为关系式视图 与现有企业来源整合 为大数据添加实时查询功能 除了JDBC和ODBC之外,还提供对基于标准的接口(如REST和OData)的全面支持。
本篇主要告诉大家,如果手里有转录组测序的raw data,该怎么做上游分析,下游当然是可以交给我们的R软件去做啦。 1.数据准备 1.1测序数据(reads) 已有fastq文件,ILLUMINA公司的,具体可以查看你手头的测序报告,或一开始的实验设计。 ; 第五个参数keepBothReads:只对 PE 测序的 palindrome clip 模式有效,这个参数很重要,在上图中 D 模式下, R1 和 R2 在去除了接头序列之后剩余的部分是完全反向互补的 Sample6 /merge/N3.gtf 复制代码 提取各样品count data prepDE.py -i sample_lst.txt 复制代码 py文件后续会分享,测序数据大家可以去公共数据库或者尝试自己的数据 代码中需要用到的输入数据:py文件。
第二,到底怎么靠数据赚钱? 数据不是个新鲜的东西,电力公司有你所有电力消费的信息甚至你的家庭住址,移动运营商有你所有话费消费的信息,医院有你的健康信息,但怎么发掘这些数据更大 的价值? 大数据的真正价值当然不是用来预测世界杯,目前所有的大数据应用中,真正称得上商用化产业化的还是在网络贷款方面。 还记得银行对小微企业是怎么放贷的呢?情况是:根本不放贷。 因为评估风险的成本过高:银行派个人实地考察下,查查水表电话,支出的人力物力成本就上千了;另一方面,阿里小贷一笔放贷的成本却不超过1块钱,那么,这种成本的节省,甚至导致模式的变化,怎么衡量“赚了多少钱”? 第三,大公司能做所有的事? 一个不得不承认的事实是:只有大公司有做数据基础设施的财力物力和人力。但大公司并不能办成所有的事。 对于可作为未来核心竞争力的资产,数据并不会像绚烂的烟花绽放,更像空气、水、电,以一种无声的方式浸入和改变世 界。 而我们要做的,无非是不要让恐惧排挤了精彩。
曾经的华尔街宠儿沦落到姥姥不亲舅舅不爱的尴尬境地,背后经历了什么?2017年的互联网金融又将如何发展? 1.江河日下的市场环境 大面上讲,次贷危机后美国的各类放贷机构包括银行和非银金融,日子都不太好过。一方面是因为次贷的烂摊子,好多官司还在打,好多赔偿还在还。 另一方面,还是因为次贷的烂摊子,美国欧盟日本推了一轮又一轮量化宽松,利率小于等于零,银行放贷利差极薄,赚不到什么钱。跟四年前相比,花旗银行2015年放贷毛额下降不到5%,利息毛收入却下降接近20%。 这么一看,如果说把票证放在资产负债表里就是为了把资产负债撑大,那目的绝对是达到了。 LC自己当然不认这个说法。 虽然这些面向小企业的贷款只向部分合格投资者放开,年报里也没有透露中小企业贷的详细数字,但这部分业务收入高、市场大,能为LC提供急需的业务增长,重心漂移不足为奇。
众所周知,免费版的Google Analytics是有一定限额的,每个月是1000万的Hits,超过后数据会抽样,准确度就会降低,如果的量很大的时候,你可能会看到这个提示: GA的限额是怎么计算的? 如果你的网站流量比较小,完全可以忽略的,那么hits是什么呢? hits可以是pv,事件,社交等类型,也就是打开一个页面机会使用一个hits,如果上面还做了事件跟踪,那么所有事件计数都是hits。 根据我的经验来说,在使用到四五千万的时候,数据的准确度还是比较高的,但是靠近亿或超过亿的时候就会出现上图的提示了,这个提示是提示你不要在往这个视图发送数据了。 数量太大,会导致数据不准确,长期下去的话,谷歌是不再处理这个媒体资源的数据,所以,我们需要方法去应对,一般来说有下面几种方法: 停止不必要的事件跟踪,因为事件跟踪也是hits,是纳入限额的计算的,如果你的事件跟踪太多了 ,可以考虑停止一下; 将二级域名剥离成单独的媒体资源跟踪,对于流量比较大的网站来说,通常都会是不同的二级域名的,可以考虑将二级域名剥离开来 换一个新的媒体资源存储数据,Google Analytics是免费的
前言 今天没事在群里看大佬聊天突然一个小白问服务器出现xxx问题怎么办,然后群里就炸开了全部刷 rm -rf /* 在好奇心的驱使下他还真的这样做了。。。 为什么不能使用 rm -rf /* linux 中 rm 表示删除 rm -rf 表示强制删除, /表示根目录,如果使用 rm -rf /*就会将系统中所有数据删除,造成灾难性后果 rm -rf /* 使用了怎么办? 如果在云盘,联系服务商将系统(损坏了的系统)镜像(等同于拆下了硬盘), 然后通常云服务器都可以再将损坏了的系统进行挂载。 *注意:一旦你执行了上述“rm -rf /” 或者“rm -rf /”命令,会删除 Linux 根目录下的所有文件,直接导致服务器瘫痪**
那么在判断的时候,就需要先把请求的参数提取出来进行判断,如果是 JSON 参数,此时就会有问题,参数提前取出来了,将来在接口中再去获取 JSON 参数,就会发现没有了。 我们来看看这个问题怎么解决,这也是最近松哥在做的 TienChin 项目的一个小知识点,和大家分享下。 新建一个 Spring Boot 项目,引入 Web 依赖,我们一起来看下面的问题。 1. 报错信息如下: 然而很多时候,我们希望 IO 流能够被多次读取,那么怎么办呢? 2. 在这两个读取 IO 流的方法中,都从 byte 数组中返回 IO 流数据出来,这样就实现了反复读取了。 以后,我们的 JSON 数据就可以通过 IO 流反复读取了。 在这个的基础上,下篇文章松哥和大家分享幂等性的处理。
最近,我们公司的在线业务系统遇到了一个更为棘手的问题。该公司的网站在线商城系统遭到黑客的入侵,数据库中的用户数据被黑客盗取。 由于大部分的客户信息的泄露,公司接到了客户投诉说是电话经常被骚扰,以及受到广告短信。由于缺乏专业的安全技术没有安全方面的经验,PHP系统仅限于功能的实现。 在掌握了基本的网站安全知识后,通过对网站的访问日志和PHP语句的运行日志进行的人工安全分析,本次网站遭到攻击主要根源是网站功能代码里隐藏的SQL代码注入漏洞,来进行盗取网站MYSQL数据库中的客户数据。 什么是SQL代码注入攻击? 众所周知,SQL注入漏洞是所有网站漏洞类型中危害最大的漏洞之一。 PHP网站中的SQL注入漏洞防护办法:SQL注入是目前网站中级别最高的漏洞攻击,也是最容易进行防护的。
而且小贷催款的方式无非那么几种,先是短信、电话,然后再是威胁、发假律师函之类的,能怎样呢?就算地址发给你,你能奈我何?不允许暴利催收,不信你敢打我! 基数大,服务费高,在这个逻辑上,躺着也能来钱。 其次,通过续贷客户比例控制风险。现金贷本身面向的客户为中低收入人群,但是用户黏性高的出奇,这种小额现金贷产品大部分用于提前消费。 而目前个人征信体系不完善主要原因在于成本过高,建立个人信用档案是一方面,关键是谁去记录,怎么记录,要记录到什么程度,这些在传统的征信方法中会花费巨额的成本,得不偿失。 但是目前互联网几乎将所有人都连接起来了,微信、QQ、支付宝、淘宝、京东、滴滴、高德地图、大众点评、携程、去哪儿以及各种外卖等软件,几乎涵盖了全国大部分人口。 另一方面可以通过大数据的力量相对准确地评估个人信用。 如果腾讯或阿里的征信牌照能够申请下来,同时能够纳入全国的信用征用体系,相信不仅仅是现金贷,其它很多类似问题都可以得到有效解决。
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