穷人思维

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如果你可以因为买一斤白菜多花了一毛钱而气恼不已,却不为虚度一天而心痛,这就是典型的穷人思维。
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多维度


为什么中学老师在许多年之后总是感叹:
最终,真正有出息的,都是当年成绩一般般的… …

由于在中国长期实行的是单维度的评价标准(传统的思维模式),使得大部分人只关注学习成绩这个维度。这在学校的时候其他能力(维度)不足也没有关系,但是步入社会后,就会发现多维度才是竞争的核心。

中学老师之所以感叹,就是因为没有想到,当初竟然不知道人生除了学习成绩之外,人还有很多其他的维度需要扩展。

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2017,要这样学数据分析

数据分析学习规划(从入门到中级)

1、统计学(业务方向)与SQL(技术方向):首要必会技能

任何数据分析师从事业务方向的工作都必须会统计学,统计学的学习最好辅助SPSS或其他SAS来学,做到数据分析基本功扎实,兼顾实战性。

任何数据分析师从事技术方向的工作都必会SQL,不单是数据分析师,每一个运营、产品经理、尤其是互联网行业,一定要会SQL,基本知名互联网公司的产品经理都能写SQL。

学习中,要掌握SQL的基础语法、中级语法和常用函数,结合关系数据库系统(Oracle Database、SQL Server、DB2等)来学习SQL语句,找好方法,真的不难。

2、Python与R:不分伯仲,都要掌握

Python主要掌握基础语法,pandas操作、numpy操作、sklearn建模,学会用python编写网络爬虫爬取数据,等等。

R语言就是为了统计而存在的语言,我们要掌握R语言的基础语法、数据管理、数据挖掘建模与评估等。

以上是我们第二阶段要学的技能。

3、数据可视化

有了Python、和R的基础,我们可以就可以学习数据可视化了。运营和产品都需要学习可视化,可视化说白了,就是画图,但做为数据分析师来说,我们不能用EXCEL 来实现可视化,因为它的局限性太大了。这里也不建议花太多时间学习给非专业人士展示的Tableau,有1个小时学会Tableau足够。

Python中可视化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly;

R中可视化工具有plot基础库、ggplot2

随心所欲,用Python和R,你就知道做数据分析工作是多么爽一个事

4、数据挖掘

这里知道要掌握基本概念,知道数据挖掘时做什么的,知道它与数据分析相比有什么不同

5、监督学习、非监督学习、模型评估

Model建模,知道模型建好后应该怎样去评估,掌握怎样用一些定量的指标,数据,数值来衡量模型建好后到底有多准确,或者说到底有多错误。模型评估的指标或计算方式选择正确与否,能够直接影响到整个项目获模型是否有效。

6、以上这些只是数据分析的入门,还有… …

机器学习,文本与自然语言处理,分布式计算工具SPARK…. …

(感谢作者:jacky)

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You’re not going to live forever.

Even in the midst of all the crazy, remember to take care of yourself. We push ourselves SO HARD; we’re constantly “on,” always connected, skip vacation time, and more. Americans (and I’d argue especially entrepreneurs) are fantastic at working ourselves into the grave. You won’t enjoy your tomorrow if you were too hard on yourself today, so lighten up.
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Originally posted on https://medium.com/the-mission/11-things-you-cant-change-so-quit-wasting-your-time-trying-aeed2f8c30c#.tklrqxlls

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