2019 年国庆马上就要到来 今年想着来点新花样吧 玩肯定是要去玩的 不然怎么给祖国庆生 那去哪里玩人少 big 还高呢？ 咱不是程序员嘛 那就用数据分析下 看看哪些地方值得去 一、目标 使用 Python 分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！ 首先想到《去哪儿》，这里必须要安利一波去哪儿，同样的酒店同样的房间，去哪儿价格基本都是最低，所以也用的最多！ 选好学习对象，那我就开始吧！ 三 、分析数据 数据都下载完毕后，就要思考如何去利用分析这些数据了，简单做了几个分析： 景点门票销量排行分析 景点门票销售额排行分析 各省各等级景点数分析 景点销量热力图分析 推荐景点分析 我们使用的可视化库仍然是 ：pyecharts 库 ，更多维度分析等待你去思考～ 1.景点门票销量排行分析 我们先来分析下景点门票销量排行 ?
01.分析过程 整个过程一共分为三个步骤： 1. 数据来源（细节部分不做展开，代码已公开在GitHub上） 2. 基础分析（可以跳过，一些基本的数据分析方法、流程） 2. 进阶分析（先来一张热力图，具体内容请看第三章，所有店铺的空间数据分析） ? 当前层级：12级 1. 数据来源 利用爬虫技术获取了餐饮全分类、地域一级二级分类 ? 基础分析 先max,min看下异常数据，这些极值会影响最后统计结果，人均价格和评分有0的情况，对最后统计没有意义将这些数据进行剔除 ? 点评极值差异相当大，那么用log10去对评论进行收敛 2. 价格虽越贵越好吃的概率较大，但为了找到性价比最高的店，这里将价格作为降权处理 3. > 0) as y on x.inner_col = y.inner_col order by convergence desc 所有日料店加权计算后评分后，筛选出300RMB以上的日料店，吃货们自己去百度搜下吧
移动推送、BI、云数仓Doris、ES、数据湖DLC、WeData、流计算Oceanus，多款产品助您高效挖掘数据潜力，提升数据生产力！
本文，天行健着重讲解我们在平时的生产质量工作中，如何运用FMEA去分析不良质量的原因？它的一般过程是什么？让大家有个基本框架了解。 2、绘制功能方块图或工艺流程图 功能方块图适用于系统FMEA和设计FMEA 工艺流程图适用于过程FMEA和服务FMEA 图片 3、确定优先次序 小组了解完问题，就可以着手进行分析。 同时，确定系统、设计、过程 、服务所有潜在的故障模式，确定它们对产品所需要完成任务的影响 5、分析 利于数据分析解决问题（仅供参考），关键点是分析 。 通常是会有一张FMEA分析表（每张表对应一个或一类缺陷内容）。该表中的信息用来量化严重度、发生频度、检测水平和RPN（风险程度即危险优先排序），确认完后并填写FMEA表中相应栏。
我用 Python 爬取了全国近 5000 个旅游景点，并结合 pyecharts 来做分析 技能包 爬虫 Mysql sqlalchemy pyecharts 数据爬取 旅游景点的数据是从网上爬取的， 爬虫比较简单，多分析下就可以，直接贴代码了 ? 爬虫代码 基本上没什么反爬，加点延时别爬太快就是了... 爬取下来之后直接入库，入库部分代码如下： ? ,简单做几个分析 数据分析 接下来我们使用 pyecharts 来对爬取的数据做一个简单的分析 1. 景点销量排行榜 直接从数据库查出数据，丢进去就行。 ? 结果展示: ? 2. 综合分析 最终考虑去哪儿，可能需要多维度的分析。 所有，我把价格，评分，销量这三个维度放在一起 当然，你也可以选择你关心的维度来..最好自己动手试试 这样印象深刻！ ? 来看看效果把： ?
6、码易-高质量软件众包交付服务平台 https://www.mayigeek.com/ ? 7、人人开发 -让管理软件开发更容易 http://www.rrkf.com/ ? 有不少人专门买漏洞价。平台如果真的玩好了，收入绝对不比你现在低。后台回复"私活"，发现惊喜。 以上就是本文的全部内容啦，祝各位大侠（程序员）卖艺（接私活）顺风顺水，琢磨招式（敲代码）时，少走火入魔（BUG），早日名扬天下，登上哪江湖失传已久的秃头榜！！！
去哪买呢？ 我们再看一下哪款手机的销量最好呢？ 列举了TOP10： ? 其中千元机系列分别是荣耀三款、小米一款、红米一款。 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。 （当然也不建议去淘宝小店购买手机这种大件） 相对于京东、淘宝来说，拼多多等新兴平台为了抢占市场，会进行价格补贴。 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~
其次，从管理入手，用更科学的方法去管理软件开发项目。 ? 作为软件的基石，源代码的安全性至关重要。 但最普遍的情况是，明天就要交付软件，程序员只好赶工，偷工减料的工作写不出好的代码，软件质量就这样越做越差。 4 漏洞猎人——静态代码分析工具 那如何解决源代码安全？静态代码分析工具可以派上用场。 到哪用上了？中间经过哪些控制流？用编译器可以查得很清楚。” 有一次，他们分析国内一家知名公司的开源项目，最后找出来 2000 多个代码漏洞。 对技术团队或企业来说，关键是怎样去选择一款适合自己的工具。这里一般会存在两个极端：有些企业可能会选择最便宜的工具，而另一些企业就会选择最贵的工具。 “我负责应用开发，跟老板要了大价钱买的工具，结果不买不知道，一买才知道软件居然有那么多漏洞，找出来这么多错误。那你觉得，这个开发经理应该买找出来错误最少的，还是最多的呢？还是说让老板来决定一切？
不过这几个u盘没有一个是我出钱买的，要么是公司发的，要么是搞活动送的。我也不是啥u盘重度用户，但偶尔带出去复印文件还是挺方便的。 02 故事起源 这还得从上周六说起。 我点了推出也没反应，这哪受得了，一气之下，我直接给拔了，拔了。。。 当我再次插回去的时候，神奇的事情发生了，它不见了，读不出来了。完了，巴比Q了(所以不要在读写的时候随意拔)。 我问我爸你这是在哪里买的劣质产品(总得为这40大洋的损失找个落脚点)，他说是pdd，好吧，都上pdd，还在乎啥质量啊。 我想既然坏了就算了，再重新买一个。 但又想了一下，40块可以买20斤米了呀，一个月都吃不完，要不咱们还是再折腾一下。 03 问题分析 首先初步分析，这玩意肯定是哪里故障了，可能是软件故障，也有可能是芯片故障，我也不确定，得先定位问题。 我去，神奇的事情发生了，再次重新插入的时候又不行了，这是在玩我呀。 现在我怀疑可能是因为某些软件还处于打开u盘的状态，导致我再次拔出的时候又损坏了。
社交性任务：想自己看起来不错、获得社交地位或社交性的工作、想怎么被人家看3）情绪性任务：试图获得某种感觉，如安全感4）支持性任务：除了核心任务外，消费者可能还想扮演其他三类角色：• 购买者：比价、决定购买哪件产品 – 例如提供质量、更多的某样东西、或更少的某样东西？3. ⋯比目前的价值主张表现更好– 例如特殊的功能、特殊的效能或质量4. 案例分析 云音乐 客户侧写 网易云音乐用户经常做的工作有哪些？ 找想要的歌； 让朋友分享歌曲； 通过电台听歌； 百度搜索歌曲翻译； 去音乐商店买DV； 将歌曲保存在电脑上； 和朋友一起听歌交流； 网易云音乐用户痛点在哪里？ 很难找到自己喜欢的歌曲； 去音乐商店买的音乐不是自己喜欢的； 没办法针对自己当前情况找歌； 去音乐商店买音乐太贵； 自己歌曲太乱； 手机内存不够； 无法和别人谈论歌曲； 用户收益 可以随时随地听歌
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Mac哪款工作效率管理软件好用呢？Vitamin-R Mac版是一款应用于Mac系统的工作效率管理软件，为高度集中工作提供隔断干扰环境，智能切割工作任务，帮助用户寻找合适的工作节奏。 内置的任务记录和分析功能可为您提供有关您的进度和成就的可见反馈，从而为工作力创造积极的动力。2、Sidekick一直与你同在Vitamin-R永远不会超过点击或键盘快捷方式，但它知道何时离开你的方式。
就类似输入法，无论我们买手机还是买电脑，都有内置的输入法键盘与相应的功能，但是大家还都会选择其他一些软件或 APP，为什么？ 比如大家现在追剧一般都在 b 站，如果恰巧有一个番剧 b 站没有，那应该去哪找资源呢？这个插件就给出了结果，与 bilibili 类似的网站有：a 站、北美微博广场等。 不记得是哪年，当更新了一版 360 浏览器的管理软件后，测速就悄然出现在功能中。不过，Chrome 并没有这样的寄系统安全、更新、优化、监控于一体的独立软件，又要如何监控网速呢？ 看到这款插件的介绍，营长觉得要放弃以往的传统的模式了，赶紧去下载插件 OurStickys。用它就可以给网页贴上便签纸了，直接又方便，还支持云端同步，定时提醒等贴心功能。
在十多年前吃一次肯德基10多块钱我觉得贵，现在我去陌生城市出差一般早餐只敢吃KFC之类，因为怕其他食品拉肚子。所以贵不贵，看自身腰包也看自己的诉求。 再巧妙的商业模式（很多人羡慕BAT的商业模式），再美妙的年度战略规划，也需要企业一大帮员工去实现去落地才能成真。 而且他拍板买他自己又使用不多，大多是中层管理者和基层员工在操作，即使实施失败了，谁敢说失败了，这不是打老板的脸么。所以用的基本都是哑巴吃黄连，失败的很多，但业界能知道的不多，家丑不可外扬。 我们解剖分析SAP软件的功能、组织管理、权限管理、业务处理流程，发现它的设计方法就是这样的。事情都是有规律有方法的，不是瞎碰巧气瞎摸索尝试。 谁做的IT规划/业务规划/业务梳理、谁做的项目总包管理、谁做的安装部署与系统集成、谁做到培训认证、谁做的定制开发与整合开发、谁做的数据规范/数据质量处理、谁做的现场模拟测试、谁做的软件包更新、谁做的日常运维监控与优化
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球迷朋友们更关心的是，到底哪支队会赢？又该买哪支队呢？大数据专家表示，通过球赛、球队和球员的历史参赛数据，结合大数据技术，可以预测下一场比赛结果 ? 据相关统计，去年国内竞彩足球交易量就有480多亿，可以说，有越来越多的球迷选择买竞技彩票。 那么有意思的事情来了，到底哪支队会赢？球迷朋友们该买哪支队呢？ 产品刚上线，就有很多人买专家资料，彩民对这种形式还是很认可的。” 而球秘平台的专家本身就在彩票行业工作，以为球迷分析球赛为生，所以他们会花更多精力研究博彩。 这也是王岭峰最看重的一点，他认为，专业的竞彩分析达人比兼职专家预测结果更准确。 而球秘却是结合大数据技术与专家分析，从多维度客观呈现预测结果。对于彩民来说，能够提升买球准确率与盈利率。而对于球秘团队来说，“这种做法已经得到市场验证，彩民愿意为数据买单。”
一、流量去中心化之后，买量正取代传统渠道成为游戏行业的主要导流手段 2016年整个游戏行业崛起了一股买量的潮流，一些主流广告平台的采量正代替应用市场成为游戏持续获得用户的主要手段。 如何有效运用数据、利用数据分析与挖掘大幅度提升效率也将是买量下一阶段PK的重要一环，也是目前我们希望能通过一些技术与数据手段去解决的问题。 数据变现是通过挖掘与分析找到数据背后的商业价值和模式去实现变现，而数据技术变现是输出数据相关的技术产品帮助客户去实现变现从而实现自己的价值。 目前国内大部分的大数据公司其实都是通过技术变现帮助客户去实现价值输出，包括我们之前做的很多统计分析类的产品，广告追踪类的产品等等，其实都是利用自身的技术产品手段去帮助客户实现一些价值转换，这种商业模式很成熟但本质上利用的并不是数据本身的价值 数据要实现变现，其效率与数据资产质量成高度正相关，注意是数据资产质量而不是数据规模，数据真正的价值不在大而在用。
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