人人都能学的数据分析（16周完整版+源码+PDF课件），作为数据分析师， 清晰了解数据分析的步骤是非常重要的，有助于清楚把控整个数据分析的流程
那么在日常工作中，这些上下游对接的部门同事自然是分析师的面向对象，除了这些工作的合作伙伴，还有大部分精力要拿来面对自己的领导和业务方的领导，他们可能会给你提一些有挑战性的工作，即使他们属于放手型的，那你也需要主动找机会与他们沟通，毕竟向上管理是每一个职场人必备的技能。
作为想要学习数据分析的人员，了解整个数据分析的流程， 这样在面对一个数据分析问题的时候，知道如何去开展
那么数据分析流程包含哪些环节呢？
我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议。

1、PEST分析法
PEST，也就是政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。

2、5W2H分析法
5W2H，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much），主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

3、SWOT分析法
SWOT分析法也叫态势分析法，S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁或风险。

分析师需要面对的人
分析师的岗位类似于文章中的过渡句，上面承接开发、埋点、数据仓库的同事，下面对接运营、产品，商业等业务人员，如果你想最快的了解整个公司的运营模式和现状，分析师的职位是不二之选。

那么在日常工作中，这些上下游对接的部门同事自然是分析师的面向对象，除了这些工作的合作伙伴，还有大部分精力要拿来面对自己的领导和业务方的领导，他们可能会给你提一些有挑战性的工作，即使他们属于放手型的，那你也需要主动找机会与他们沟通，毕竟向上管理是每一个职场人必备的技能。

12、谷景电子为杭州客户亚运会期间电感供应保驾护航.

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[完结22章]Python多领域场景实战课 快速成为多面手，Python在各个编程语言中比较适合新手学习，Python解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

python的主要用途有：1、web开发；2、网络爬虫；3、数据科学；4、自动化运维；5、数据库编程；6、网络编程；7、图形处理、数学处理、文本处理；8、多媒体应用。Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有易读性、扩展性和多用途性。特别是在数据分析领域，Python提供了如Pandas、NumPy等多种库，这些工具不仅方便了数据清洗和预处理，还能进行高级数据分析和可视化。

那开发网站需要用到哪些知识呢？
1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
  上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。

Python语言优点介绍
(1)语法简洁而清晰，代码的可读性高。Python 的语法要求强制缩进，用这种强制缩进来体现语句间的逻辑关系，显著提高了程序的可读性。
(2)开发效率高。由于它简单明确，所以它也是开发效率比较高的一种编程语言。
(3)跨平台特性。Python 可以真正做到跨平台，比如我们开发的程序可以运行在Windows、Linux、MacOS系统下。这是它的可移植性优势。
(4)大量丰富的库或扩展。Python 常常被昵称为胶水语言，它能够很轻松地把用其他语言编写的各种模块(尤其是 C/C++)轻松地联结在一起。
(5)代码量少，一定程度上提高了软件质量。由于使用 Python 语言编写的代码量相比别的语言来说小很多，所以说，它出错的概率也要小很多，这在一定程度上也提高了编写的软件的质量。

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，BL0937B是一颗宽量程单相多功能电能计量芯片，适用于单相插座表、 单相插排、 智能家电控制电路等应用，具有较高的性价比。BL0939免校准、用电安全监测、双路、可多路级联。十相交/直流电能计量芯片BL0910

FM2514 是一款 USB 快速充电控制 IC，符合 USB 电池充电规范 1.2 版本，它允许充电装置吸取的电流类似于 使用原装充电器。FM2514 可自动识别充电设备类型，支持多种智能手机，并通过对应的 USB 充电协议与设备握手， 使之获得最大充电电流，在保护充电设备前提下节省充电时间。

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，RocketMq是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点；
Producer、Consumer、队列都可以分布式；
Producer向一些队列轮流发送消息，队列集合称为Topic，Consumer如果做广播消费，则一个consumer实例消费这个Topic对应的所有队列，如果做集群消费，则多个Consumer实例平均消费这个topic对应的队列集合；
能够保证严格的消息顺序；
提供丰富的消息拉取模式；
高效的订阅者水平扩展能力；
实时的消息订阅机制；
亿级消息堆积能力；
较少的依赖。

Spring Boot 是所有基于 Spring 开发项目的起点。Spring Boot 集成了绝大部分目前流行的开发框架，就像 Maven 集成了所有的 JAR 包一样，Spring Boot 集成了几乎所有的框架，使得开发者能快速搭建 Spring 项目。
Spring Boot 的核心设计思想是“约定优于配置”。基于这一设计原则，Spring Boot 极大地简化了项目和框架的配置。比如在使用 Spring 开发 Web 项目时，我们需要配置 web.xml、Spring 和 MyBatis 等，还需要将它们集成在一起。而使用 Spring Boot 一切将变得极其简单，它采用了大量的默认配置来简化这些文件的配置过程，只需引入对应的 Starters（启动器）。

数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。

17、谷景0510色环电感封装尺寸及电流升级应用案例分享

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，所谓数据中台，即实现数据的分层与水平解耦，沉淀公共的数据能力，笔者认为可分为三层，数据模型、数据服务与数据开发，通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过数据服务实现对于数据的封装和开放，快速、灵活满足上层应用的要求，通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。

过去三十年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。每当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，各自满足业务部门的需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力。

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台是能力共享平台。如今，很多产品应用研发初始都在强调功能性，各个功能存在或多或少的重复性。然而企业对这些产品功能的定义并不相同。当客户产生某些需求时，由于定义的不同，产品功能和功能间的数据很难打通，也无法实现能力共享。
在数据中台基础上的应用开发并不强调功能性，更注重能力的共享。这种能力就像水电煤一样可以直接向外输出使用，从而满足业务部门和用户的不同需求。

数据中台如何建设？
SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台的建设包括三个阶段，分别是基础架构、技术体系和应用系统。
基础架构主要由数据标准、数据质量、元数据等组成。在建设过程中，需要根据企业的实际情况进行合理布局。技术体系是数据中台的技术支撑，主要包括业务应用系统、 ETL工具等。通过建立技术体系，可以提升企业在大数据处理上的效率和质量，同时也可以降低企业在大数据平台搭建过程中的成本。应用系统主要包含数据资产管理系统、数据运营管理系统、智能分析系统等。通过建立应用系统，可以有效地提高数据分析的效率。通过建立应用系统，企业可以对各种数据进行统计和分析，进而对业务起到指导作用。
以上三个阶段是基础架构阶段，是建设数据中台的重要组成部分。通过基础架构阶段，企业可以更好地了解自身的业务情况以及现有的数据情况，在此基础上进行技术体系建设和应用系统建设。