灵域2网页游戏进阶数据,玄幻动漫《灵域2》强势回归

排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。02.PowerPivot功能PowerPivot主要是数据关联和数据建模的内容。教大家如何爬取电商手机商品数据、豆瓣电影TOP250数据。

如何学习数据分析？

优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。第一周：Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。

excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。重中之重是学会vlookup和数据透视表。这两个对后续的数据转换有帮助。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。附加学习：1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。

3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。第二周：数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。

兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau，Power BI，还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载，网上找一点数据就能体验可视化的魅力。

比Excel的图表高级多了。BI需要了解仪表盘Dashboard的概念，知道维度的联动和钻取，知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。第三周：分析思维的训练这周我们轻松一下，学学理论知识。分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个XMind中文网站，或者在线用百度脑图。

再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。

这里送三条金句：一个业务没有指标，则不能增长和分析好的指标应该是比率或比例好的分析应该对比或关联。举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）这是一个快速搭建分析框架的方法。

如果只看1000人，是看不出分析不出任何结果。第四周：数据库学习Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是资深的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。

数据分析师经常有各类假设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，SQL 教程。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。作为数据分析师，只要懂Select相关，增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。

了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等即可。你看，和Excel的函数都差不多。如果时间充裕，则学习row_number，substr，convert，contact等。

和Excel一样，学会搜索解决问题。不同引擎的函数也会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个SVM都能去吃饭了。网上搜索SQL相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。

我用的是Sequel Pro。第五周：统计知识学习统计学是数据分析的基础之一。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。

Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。《统计数字会撒谎》休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。深入浅出统计学 (豆瓣)还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。

不要告诉他们P值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。我举一个数据沙龙上的例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。

总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。

对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。《增长黑客》数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的AAARR框架，部分非数据的营销案例，《网站分析实战》如果应聘的公司涉及Web产品，可以了解流量的概念。

书中案例以Google Analytics为主。其实现在是APP Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。《精益数据分析》互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。

自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的。除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。第七周：Python/R学习终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。

掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。这里有两条支线，学习R语言或Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。

Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。

如果时间有余。可以再去学习ggplot2。Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas Numpy。在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda。

都是数据分析的利器。Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周 ，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。

数据分析有哪些工具？

数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。

如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。

3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。所以结论就是找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。

DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。上图先，先看些基本图各种数据分析好后，可以做成组合图册：重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。如果是专业人士或者计算机大拿的，估计可以寻找更复杂的工具进行尝试了。

如何合并两条宽带的带宽？

用多条宽带合并组建局域网，可以实现局域网联网玩游戏、共享打印机等好处，而且使得局域网更便于管理和维护。可以实现的方法有很多，而且多少条都无所谓，方法几乎是一样的。这里以3条宽带为例，解说一下组建局域网的方法。方法/步骤1首先将3个猫和路由器标上号1,2,3 ，并对应数字摆放好位置并连接。可以不用标号，但位置尽量放好，这样容易管理和识别。

2随意用一台电脑将电脑网线接入路由器1，在浏览器中输入192.168.1.1,进入路由器设置页面，进行拨号上网设置（如果路由器已设置过，可忽略）；将路由的IP地址设置成192.168.1.1 。3将电脑网线接入路由器2，重复上一步骤，并将路由器IP设置成192.168.1.2，关闭路由器的DHCP功能。

4将网线接入路由器3，重复上一步骤，并将路由器IP设置成192.168.1.3，关闭路由器的DHCP功能。5将所有的路由器、电脑、打印机的网线全部接入交换机 。至此，3条宽带已经合并组建成了局域网。6高手进阶：手动设置电脑IP和默认网关。打开本地连接属性进入TCP/IPv4协议，选择“使用下面的IP地址”。

图中，蓝圈中的数字可以是4-254之间的任何数字（由于要避开路由器的ip：1,2,3）。绿圈内的数字必须是1-3的任何数字：默认网关的地址就是路由器的地址。图中的默认网关地址是路由器2的ip地址，也就是说本台电脑的上网流量分配到了路由器2中。END注意事项DHCP服务器要不要开启分析：DHCP的功能就是为电脑自动分配IP地址，如果局域网内存在多个DHCP服务器的话会相互影响，导致局域网内的某些电脑无法分配到IP而无法联网。

但如果全部禁止的话又会导致局域网内所有电脑无法自动连接网络。所以在以上的步骤中，我特意只开启的路由器1的DHCP服务器，这是一种折中的做法，优点：成功的组建了局域网，缺点：将所有局域网的电脑连接到了路由器1上面，导致所有电脑只能从路由器1中获得网络带宽。因此，我补充了步骤6作为自由选择的步骤。这种组建局域网的方法只是单纯的将3条宽带放到了一起，实现了内部相互的连通，成功组建了局域网。

大数据分析需要学习什么？

这个我有经验，我来答一下?‍♂️目前在我们数据行业内的日常用语中，数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容，但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析：它更多的强调的是一个逻辑思维能力，强调的是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性，因为这些答案并不总是容易得到的。

而数据可视化分析：它就在数据分析的基础上涉及到数据的可视化展示，从单个图表到全面的仪表盘。借助有效的可视化显著减少了受众处理信息和获取有价值见解所需的时间。加快了数据分析的效率，但是不是什么样的可视化都能达到我们的目的，还需要具备很多必要的条件。简单来说：数据分析其实就是通过你的逻辑思维能力在一张普通的白纸上把一道数学题解答了出来，而数据可视化分析在于你不但把这道题解答了出来，还通过一些可视化工具把这个答案呈现的比较好看以及让局外人更容易理解～虽然两者存在着天然的差别。

但这并不是说两者永远不会和谐共处或者离和谐很远。其实在实际处理数据时，分析应该先于可视化输出，而可视化分析可能是呈现有效分析结果的一种好方法，两者在应用中存在着关联。所以在这里我个人能够提供给题主的意见是：想入行数据分析师这个方向，必须学习数据可视化技能！多一项把数据分析用可视化工具展现出来的技能不好吗？反正都是分析师，技多不压身哦～竞争力会大一些，而且还是现如今这种追求美的社会背景下～好看的图表呈现的数据，还是要比一堆枯燥的数字，文字要吸引人的多！！！！！那么要入行数据可视化分析，你要会什么技能？对于数据可视化分析师来说，他应该是多才多艺的，具有良好的数据收集和分析复杂数据的能力是必备条件，无论是叙述还是统计。

具体的话应该掌握以下几点：强大的分析能力良好的沟通及人际交往能力，才能建立良好的工作关系要具备在技术/非技术人员面前解释事物的能力有能力自主工作，也可在团队工作具备时间管理技能项目管理技能，与利益相关者进行规划、组织和协调项目的方方面面有能力处理压力和解决问题的能力积极自我激励，快速学习和创新的人掌握一些列数据可视化分析工具「重点掌握」除了基本的数据分析能力，你还要会什么技能？如果要选择数据可视化分析方向，你一定要了解可以借助哪些工具来展示你的数据分析结果?那么对于数据可视化分析来说，相关软件那么多，你如何选取最适合的工具才能做出最好的呈现效果，?下面?1. 专业图表类（Excel、BI图表、PPT等）适用人群：面向有数据可视化需求的对象使用难度：中等特点：需要有一定的基础，比较专业，适合有针对性的图表制作2. 开发工具类（Python、R语言等）适用人群：多为开发人员使用，技术方面有一定要求使用难度：较高特点：专业化可视化工具，会涉及到系统的编程开发，因为涉及到二次开发，所以个性化的程度比较高3. Saas版本在线工具（袋鼠云EasyV、阿里云DataV、腾讯Raydata等)适用人群：面向业务人员使用难度：简单特点：属于零编程类，操作简单，多面向业务人员，基于数据分析的一款可视化工具如何选择最合适的数据可视化工具？如果入职大型企业的数据可视化分析师后，你如果要进行数据分析，那肯定讲究的就是一个数据的时效性，所以数据可视化大屏分析工具的选用也是作为数据分析者也是必须掌握的一个技能之一。

所以在工具的选择上，其实个人还是推荐大家使用saas版的在线工具类，学习难度小，花费的时间成本低，就比如拿袋鼠云的数据可视化EasyV这个工具来说「以下纯属个人的免费试用体验」：免费试用链接也可以分享给大家?，可以自己体验看看效果如何：免费试用撮这里?️?https://easyv.dtstack.com/jiuqiEasyV它是一款数据可视化应用平台，使用者可以通过EasyV来更高效的实现数据可视化场景，而且它产品内有丰富的模版可以满足85%的真实的可视化场景需求，包括还有一些海量的自定义组件，样式精美，通过简单的“拖拉拽”动作即可根据自己需求来替换模板的单个组件。

除此之外还有很炫酷的3D地图还原了真实的世界，这个EasyV产品还涉及了动态面板以及交互功能，让静态的大屏可以根据自己的创意灵动起来。我们可以自己设置手机终端远程操作大屏，让汇报、讲解变得十分轻松。从袋鼠云官网扒下来的官方介绍：?EasyV - 袋鼠云 easyv.dtstack.com/jiuqiEasyV产品优势：EasyV内置丰富的场景模板，用户可依据模板进行项目交付、用户限制宽松、EasyV性价比更高产品特点：纯界面化操作、丰富的组件模板、多形态交互、多数据源支持、轻量易部署、自定义组件开发当然国内还有很多其他优秀的数据可视化工具?，我之前都一一试用体验过也写过一篇总结性的文章，大家有兴趣的话也可以去看看?2020年最好用的十大数据可视化平台，你值得拥有 最后想给大家分享一句话要想入行某一个行业，必须要学会行业的专业基本技能，这样你才有自己的核心竞争力，在职场上所向披靡。

有什么好用的数据可视化软件？

干货预警，全文12288字，配图100 ，阅读需要20分钟。赶时间的朋友先点赞▲收藏★评论~给大家推荐四款免费的可视化工具分别是：Excel、Power BI,Fourish网站、镝数图表。E01.Excel数据可视化到底有多强大？1-1.到底什么是数据可视化？数据可视化，可以帮助我们更具象地了解一个事物的特性。

例如中国的人口东多西少，利用地图就能很好理解，差异大概有多大。中国县级市/区分布图1-2.零基础有哪些值得学习的可视化工具？给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能快速做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。工具1：Excel推荐Excel的理由有很多：01.普及率高、可定制；02.入门简单、自由操作度高；03.方便与PPT结合展示，工作场合最广泛。

也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。有人会觉得Excel的可视化比较差，那是因为绝大多数同学不知道：主题配色、排版，装饰元素等等细节问题。下面就给大家看看Excel的作品：工具2：Power BIPower BI也是微软出品的可视化工具，原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。

它图表丰富、有第三方图表库，可在线分享报表。可视化作品如下：工具3：flourish网页网址：https://flourish.studio/这是一个国外的动态可视化网站，只需要导入数据，就可以实现一些超棒可视化效果，如下：工具一、Excel对于普通的白领职员，刚开始还是建议学习Excel可视化表达。

其实不管你学习什么工具，基础图表的原理都是相通的。如果简单的数据可视化，Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。还有最重要的一条是，某些领导就是要看Excel文件。对于基础的可视化需求，Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做，还经常要跟领导/观众解释一番。最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点，并且做了相关案例演示和配套练习资料。

文笔差，直接上课件案例（部分）01五种主流可视化表达形式01.REPT函数02.条件格式03.迷你图04.三维地图全国地级市（台湾除外）全国县城/区分布（台湾除外）05.Excel图表还想了解更多的内容，请参加我们的课程呐~由于每个行业都有很深的学问、甚至每个公司的表格、数据输出的列都不一样。这里建议同学们好好学习数据看板制作的原理，再根据自己公司的业务需求和自己对业务的理解，制作属于自己的可视化报表。

一、Excel数据大屏，自动化 Excel方面就是普及率高，每个人电脑几乎都有Excel，打开就可以浏览或修改。Excel也可以做错出挺棒的自动化模板，如下：我在2020年根据自己工作经验制作的《Excel数据大屏，自动化模板》受到许多同学的认可，因为之前很多工作内容就是搞表格和搞PPT的。说到制作自动化数据看板，还是Power BI 功能会更出色。

不管Excel也好、Power BI也罢，甚至Tableau，Python……，它们都是工具，大家根据自己实际情况学习和使用就好。个人不太建议，原来没有编程基础的同学，因为临时偶尔不重要的一个工作任务去学习Python类可视化报表哈。虽然我日常也会恰这类的饭。如临时需求，建议找一些专业的外援制作效果应该更好哦。

二、Power BI 自动化模板 许多同学看过我做的Excel自动化模板，其实Power BI自动化模板也不错。它比Excel的可容纳数据量更多，可视化功能更简单和丰富、可以发布网页上等优于Excel的特点。《Power BI自动化模板》下面的Power BI网红动态条形图模板，就是利用Power BI制作。

如果又新的数据，刷新即可生成新的报表。可能大家对Power BI还是挺陌生的，它是由微软出版的商业可视化报表软件，而且是完全免费。制作数据看板，它可以轻松跨越多个报表之间，实现数据关联。图表之间也能轻松交互。Power BI主要有三大模块功能组成。分别是Power Query、Power Pivot和Power View。

01.Power Query功能 Power Query主要功能是获取数据、整理数据。用了12节课演示了常用的数据处理技巧、数据有哪些问题，和如何进行数据清洗。教大家如何爬取电商手机商品数据、豆瓣电影TOP250数据。 02.Power Pivot功能 Power Pivot主要是数据关联和数据建模的内容。

如在多对多关系如何搭建维度表链接2个数据源。如何建立一个最高频的维度表，日期表。 03.Power View功能 在Power View介绍了各种基础图表是如何绘制的，如何从第三方视觉对象。一共介绍了25个系统图表的绘制。列举了分组、筛选和排序功能的重要性。如何制作出让人看得明白的可视化报表。 04.综合实践，自动化数据看板 最后是综合所有的内容，完整做出一个系统的，多数据报表关联的数据看板。

此处列举了社区团购、知乎号、公众号三个系统报表的制作。这个公众号从19年8月还是21个粉丝，到目前的3.5万粉丝。也感谢大家的关注和支持呢。（1个月，我的Excel公众号从23粉丝涨到1088知乎er！）阅读量也从最开始的200涨到下载的1800左右叻。知乎是从15年就注册玩了，也是经历好久才达到了5万粉丝呐，好久也没有复盘过知乎的内容。

大家觉得玩游戏氪金会使自己更快乐吗？

这个问题问的好，氪金是可以给自己快乐的，但是，如果，你氪金少了，有人氪金比你多很多，而且，每天追着你打，你会把那么点点的快乐变成悲伤。如果，你不充钱，被氪金人追着打，我相信大家都不会生气，因为，很明显，氪金人的权利，充了钱杀不充钱的人是很正常的。这么说吧，你氪金了，永远还有比你氪金多的人，哪怕这个区你是最厉害的，但是，合区后你一样不是最强的，现在，这个社会网络发达，而且，经济好了起来，大家都有钱了，最不少的就是氪金人。

为什么我呢？如果氪金了，结局会更悲伤，当你氪了很多钱，突然遇到一个打不过的人，比你氪金多的人，你会继续氪金，而且，现在很多游戏都有拖，你认为你用真金白银能氪过人家数据吗？当你没钱去氪金的时候，每天追着你打，那时候结局就是退服，花了很多钱，还没找到游戏体验，游戏的快乐。所以，我认为氪金可以，量力而行，让游戏给你带来快乐，而不是你给游戏带去金钱。

大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？

目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。

对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。

从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。

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