zirui3/zhihu_qa_oa_instructions huggingface dataset:
问题：﻿随着技术的发展，未来哪些 HR 可能会失业？ 各种大数据、云计算、人工智能，一定会给HR这个职能带来变化，你觉得哪些岗位或HR工作未来会失业？哪些人应该着手转行或新的职业规划了？自己有些想法，想听…
话题：﻿人力资源（HR）、职场、职业规划、人力资源管理专业、人力资源咨询
回答：﻿非常棒的问题，赞一个。HR发展到现在经历了4个阶段（图片来自戴维·尤里奇）：第一阶段是行政效用。在国内人力资源部门以前叫人资部，顾名思义，管用人和工资的部门。这个时候HR更多的是做一些行政性的工作，比如发布职位，面试，算工资，签合同等等，这个时候HR在企业里算是个边缘部门，不产生收入，没了它还不行，地位很是尴尬。很快发展到了第二阶段，HR专家开始出现。招聘专家，培训专家，绩效专家等等。设计的体系越来越复杂，好像在彰显他们在专业上独一无二的地位。拿绩效来说，真的就KPI设计的越复杂就越专业吗？也是在这个时候，拉姆·查兰发出了要炸掉人力资源部的怒吼。HR发现再这样下去没前途了呀。达成了空前的共识，我们一定要懂战略，懂业务，要做战略型HR。但战略到底是个什么玩意？恐怕很多企业的董事长都说不明白吧。迷茫了。这个时候戴维·尤里奇提出了HR组织的三支柱模型和四角色核心胜任力模型，企业是靠人做出来的，HR一定要和企业绑定并发挥HR应有的职能作用。现在HR正在从第三个阶段向第四个阶段过渡，当然还有很多企业还在第二阶段或者在通往第三阶段转型的路上。第三阶段的HR发现，我已经很懂公司了，但公司还在亏损，我还该招聘吗？举个例子来讲，工厂开工一天亏500，不开工一天亏2000，整个工厂都弥漫着压抑的气氛，这个时候HR到底应该怎么做？后面HR发现仅仅懂公司是不够的，还需要从社会、科技、经济、政治、环境、人口的变化来预测未来用人趋势；不仅仅要协调内部员工关系，还需要去协调外部关系，比如说客户和投资人；全面进入VUCA时代（Volatility易变,Uncertain不确定,Change变化,Ambiguity模糊)；从强调对公司的影响发展到对个人和公司的共同影响（未来优秀人才的趋势——合伙而不是雇佣）；HR的胜任力维度从四角色发展为9大核心胜任力。好了，可以开始答题了。在HR的每个发展阶段中，都会不断地有HR从业者被淘汰掉。时代背景不同，被淘汰的人也不一样。题主提到了大数据、云计算、人工智能，这些一定会对HR从业者产生变化，而且是好的变化，现在的SaaS应用也越来越广泛，这些都会帮助HR从繁琐的行政性工作脱离出来，释放精力去到更能产生价值的地方，但请清楚，这些都是加速器，不是原动力。原动力还在HR本身，HR的核心竞争力一定不能是那些可以被机器替代的那些。如果你现在的工作还是在处理大量的文件等行政性的工作，请转型；如果你自己觉得自己特专业，用人部门觉得你不靠谱，请转型；如果你现在发现你的工作对公司业务的帮助越来越小，请转型；如果你对你所处的行业，技术水平，政策导向以及社会，人口和环境的状况不够了解，请转型。未来HR的发展会越来越看重效用和价值，本着成本和效率的目的，像很多第一和第二阶段的事务一些公司都已经外包或将要外包，比如：社保公积金（Fesco,中智，易才等），劳务派遣/外包（制造业，服务业比如餐饮，物业等等）。本着不想让HR失业的态度，琢磨了几个未来HR发展的方向：1.综合管理HRVP：战略定位，合规管控，数据设计和解读，技术媒体整合，文化和变革推动，人力资本引进，薪酬福利管理，被信任的执行官。2.招聘专家：如何成长为招聘HR大神？-Jesse的回答-知乎3.培训专家：员工岗位胜任——员工能力体系构建——领导力提升4.绩效专家：结合西方管理学与中国传统文化；5.HRBP：懂业务的行动派，和综合管理类似，但侧重落地和执行。仅个人见解，欢迎各位同行前来拍砖和探讨。
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿首先去了市场研究公司尼尔森那样的然后转到互联网大数据
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿基本线条是：我前任职位的人是不是傻逼？ExcelTemplate做完不是不用干活了么？→财务是不是傻逼？Excel表外引用你保证文件名不出错吗？你丫不会VBA吗？→财务你特么能不能不要横着做表，你丫你的数据每次进数据库我都得重新理一遍，能不能动点脑子啊？→IT是不是傻逼？你开个数据库权限有那么登天难么，整天让我从UI跑数据，我跑个半天还分析个什么鬼？→销售你丫傻逼吗？你客户产量那么低你给个什么鬼价钱？去年高？我拉给你，一分钟打脸好吗？什么？你要快点，来来来，我们开发个BI平台，3秒打脸好不好？→老板，是，我不是运维啊，对我搞数据的，对。哎呀，你说的市场数据那是外部数据，你内部又没有。什么，你跟CEO吹牛拉？那得爬虫啊，你给台服务器，我给你24小时跑。→啥？预测不准。你按去年的曲线去报导当然会有偏差啦。行行行，上贝叶斯，行，上随机森林，行行行，k邻近k临近。→所以老板，为什么我工资比我前任还低？他连excel公式都不会啊！
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿通过校招进入某金融集团IT公司，该公司是将应届毕业生随机分配到各个部门，我当时就被分配到数据挖掘组，从此走上了数据分析之路，现在想想真是幸运，哈哈。
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿走上数据之路，有点上错花轿的感觉。美丽说校招，作为非计算出生的计算机学习者，我打着前端好学，面试简单的旗号，走到了美丽说校招，一面的数据结构面试试题让我懵逼了，我是图情专业，搞不懂。只能秀秀自己的学习能力，必尽自己还是一匹千里马，万万没想到，通过一面，到了二面，聊聊数据库方面知识，其余都是人生理想，谈完我觉得有戏。顺利进入美丽说，可以万万没想到，我的工作不是前端工程师，可以写SQL，命运如此悲惨，我也不想折腾，还是安身立命吧，写SQL，写呀，写呀，从1行到上千行的！第一次听说自己的职位叫BIBI？？什么鬼，我完全不知道是啥意思，好羞愧，干了大半年不知道自己的职位。商业智能英文缩写BI，霸气的名称，简单的SQL，做一些运营需要的各种千奇百怪的数据报表。慢慢接触的数据量越来越多，理解了hadoop的价值，也学着写python用来清洗数据，同时也理解互联网相关的各种数据指标，数据维度，比如日活，留存，转化，GMV。累积做过的数据报表都有几百个了，一入数据深似海，从此都是数据和报表。数据被誉为21世纪的石油，这是对数据价值的肯定，也是我们努力做好数据的一种自我激励。让数据提高工作效率，减少工作成本，促进经济发展。社会总会让合适的人，在合适的时间段，做合适的事。就像自己走上数据之路。简单言之，社会选择了我，我上错花轿，嫁对郎吧
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿我的经历比较坎坷。最早是做一名物流管理员。其实就是统计每天的货物。保证不出错。后来公司上了个ERP系统，我就慢慢的玩起来了。这里给出个人成长经历：记录我从一个门外汉，一点点经历酸甜苦辣的过程。一个本科生的救赎（一）中南民族大学-无法入睡的夜晚Live地址:非计算机专业，如何进入IT行业。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿最近都在看报表|BI相关的信息，包括技术实现、国内外厂商及他们的相关产品。想知道报表工具和BI的未来发展。最近在考虑产品线的问题。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿Mark。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿一个怀揣做一款牛逼产品梦想的产品经理如何走上数据之路。一个人拖着破旧的行李箱，来到深圳，开始自己又一段实习之旅。来之前跟老大了解过来这边的工作，说做一款android客户端产品。作为一名不合格的产品经理，我当然没有多想。来到公司第一天，我打得导师一个措手不及，后来听说她为接待我忙碌了一早上。戏剧的是，我来的前一天，项目组正好关进小黑屋搞封闭开发，我就如此巧妙的避开了封闭开发，导致我后来没跟上项目，自己看了好几天文档。某一天，我导师过来问我，英语怎么样，作为新人，当然要表现积极的一面，毫不犹豫的就说还行，过了四级，导师说，那行，有个项目组缺产品经理，把我要过去了。心里还有点小激动，终于不用肯文档了。就这样，我走上了数据之路，那是春风且得意的3月中旬。后来想想如果有一天我在数据方面有所建树，吹牛逼时也能像那些现在的大佬们一样，幽默的说着就这么阴差阳错的进了数据的门，就是这么牛逼，宛如一股清流淌过。咳，好了，该醒醒了。然而实际的情况是...来到数据中心，听说整个项目已经搁置好几个月了，一直推不动，然后不靠谱的我没有多想，按照需求方的全英文需求，捣鼓了第一版需求文档，竟然还被开发赞扬了一番（先扬后抑你们懂？）。我并没有理清整个逻辑，只知道我需要做的是把数据可视化，然后画了一些原型，把一些指标定义理清楚。瞎写，后来发现好多坑，哈哈哈。第一版需求文档就像下面这样子的。﻿直到3个月后...中间有一个月逃回学校做毕设，再回来公司时已经是应届生的姿态了，处理事情有主人翁意识了，开始了解数据的每个角落。略懂了Sdk埋点，nignx，hive库，hadoop集群等等可以装逼的专业名词。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿在国企待不住了跳槽，然后只面了一家startup，只offer了一个数据分析的职位，于是要入行了~
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿分析之路在于判断和研究
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿计科学生一枚，在意集团信息中心实习，用designer和univers搞挖掘，再就是bo的webi报表平时就处理处理系统处理点数据，百无聊奈看到了数据分析的R语言就瞅了瞅，学了一个多礼拜了很感兴趣，数据分析要求的数学知识学过大半吧，感觉r语言很强大很有趣，自己画出第一张好看的图的时候很开心，准备在这条路上爬下去，看了上面很多人都而经历很丰富啊，求大神带我走。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿统计一定要做好两点：可靠的专业流程逻辑；可靠的数据来源。做到这两点能保你找出未来的方向。至于各种软件SAS、R、SPSS、Matlab、Excel、AMOS、LISREL、MLwin...，只是工具，基本原理都一样，只是各有侧重而已。遇到问题的时候，先静下心，列出工作流程，明确问题，再动手选择适合自己的工具--明白清晰的教程、容易上手的工具，清楚明白的解释结果。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿唉统计学专业的不知道还能干吗毕业就稀里糊涂的去做数据分析了
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿第一份工作就是数据分析，进行了12周的培训，一知半解，在工作中慢慢就知道它的重要性了
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿我走上数据分析这条路可以说是纯粹是偶然，数据分析开始并不是很火，所以我们都没怎么注意，一个偶然，有一个朋友说是将来数据会是一笔大财富，然后给我分析了一下数据的价值，然后勾引我也就进入了数据分析的行业，确实，现在数据的价值可以说是真的无法估量。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿既表现了你个人价值,你往后的作业也能相对轻松,也不需要在此烦恼了。假如你能写出这一份计算优化方案,相信你在这家公司前途无量啊,依照你所提出的问题来剖析,计算优化首先选定数据规模,按你的操作:刺进--图表--柱形图--下一步然后选择系列发生内行仍是列,假如选行,则是将你所选数据规模中行里的数据进行比较,发生一个饼,相同,。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿管培生身份进了某家独角兽创业公司，平常一直有来往的数据部门据说需要一些懂业务的小伙伴。毛都不懂我就去了。。。。发现数据分析需要的主要技能就是：SQL+Excel+shell纯技术来讲，学两个月就够了吧。对数据感兴趣的小伙伴，欢迎交流，微信公共号:一白侃数
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿也许是我的工作特质使然，，行政管理专业男生，毕业后第一年在四线城市小公司做财务相关的工作，对办公软件在已有知识的基础上进一步认识，学习和运用了一些实用的操作，对零售管理系统也有了一些了解；接下来一年半在省会城市的中小型公司做统计和经理助理相关工作，进一步熟习办公软件，尤其是excel，得益于宽松的工作任务，有更多的学习空间，并且对公司管理，部门协同有了一定的认识；再接下来一年半，就到现在了，在一线城市大公司混得一职位，数据专员，面试的时候主要考查了excel，通过的还算轻松，已有技能轻松应对工作，之余了解了更多数据方面的实务和技能，清楚现在所做的数据整理和数据报表工作非常鸡肋，要更多的去做数据分析和数据报告，现在即处在这个点上，所以我回答的是如何走上数据分析之路的，，但我想知道，这条路如何更好的走下去，，我现在面对的是亟待解决的晋升之路。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿数据都是事后的，预测的业务应用很少，尤其在关键行业。对于熟练的工程师来说，根本不用数据分析，就能预测判断。其实生活经验的比兴才更美。石油信息化新技术应用青仙版
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿本硕读了七年数学…就这么“命中注定”的上了数据分析的贼船…学生阶段学了挺多基础数学的理论，统计学的课程也涉及一些，不过书本毕竟是书本，工作后，涉及到了数据挖掘，又让我对数据有了新的感悟…总之这趟浑水现在是越陷越深啦，哈哈
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿数据分析的范围很大，可能需要统计，MIS，计算机等多个专业的知识。我有几个专业的硕士学位，转眼做数据分析已经五年，换了几个工作，工作中时常接触到不同领域的知识体系，觉得数据分析特别好玩。具体的感觉：1.普通的数据分析只要是理工背景的谁都可以做，难点和热点是可以水平扩展的数据分析。换句话说，数据越来越多，越来越复杂，处理起来能不能通过加入更多的机器解决。Hadoop解决了数据存储的问题，数据分析的问题如何解决。2.行业越来越需要computerscience方向的技能。数据分析的两个极端化的要求是bigdata和realtime，那么代码的时间复杂度和空间复杂度就不能太大，大家都不想把内存挤爆或者等几天才能看到结果。另外，工作需要同事间的通力合作，谁都不想读不懂其他人的代码，所以大家都得写干净的代码。3.需要选择合适的全栈的语言或者工具。可以在简历上列很多工具，但最好对某个工具特别熟悉，因为我觉得写代码需要精神高度集中，在一堆工具中跳来跳去效率很低。4.解释结果很重要。需要结果的人往往不看代码，不懂统计，解释起来很难。我的办法是把结果放到web上，让他们自己看，自己做出结论。切记，做数据分析的人不要代替他人作决定。总之，数据分析是个发展很快的领域，工具和知识都在快速更新，需要强烈的热情和持续不断的学习。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿来来来，跟着我们的专栏一起学习吧，有很多季哦，很有意思哟~给妹子讲python​zhuanlan.zhihu.com酱油哥：给妹子讲python第二季-数据分析基本工具（序）​zhuanlan.zhihu.com在给妹子讲python第一季（S01E01---S01E24）中，我们通过24集的内容介绍，全面接触了python这门有趣、有用的语言。言简意赅、刀刀见血，做到了核心内容全覆盖，并且具备了一定的深度，拥有了这一季的基础，相信我们已经能够进一步开展后面的学习了。从第二季起，我们开始介绍数学，重点围绕数据分析和机器学习这些高逼格领域所需的最核心、最火爆的数学内容展开。你也许会说：哎呀，数学很重要，但更重要的是数学可是很难的呢~别担心，内容的难与不难，最重要的区别在于讲什么、怎么讲。这里，我们借助python工具来进行数学的学习。基于python语言描述的数学，绝对没有让你昏昏欲睡的繁杂公式，没有让你绞尽脑汁的晦涩理论，一切面向实用。这样一来会使得数学更容易上手，python逼格更高，直接服务于我们后面的研究工作。给妹子讲python第二季-数据分析基本工具就是我们数学学习的起点，等着你，快点一起上车哟酱油哥：给妹子讲python第二季-数据分析基本工具（序）​zhuanlan.zhihu.com常言道，工欲善其事必先利其器，通过对NumPy、Pandas、SciPy、matplotlib这些数据分析最基本工具的掌握，让我们手中紧握住进一步征服概率统计、线性代数、时间序列分析、信号分析、随机过程等高逼格内容的有力武器。来来来，还等什么，别说啦，搞起呀~
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿我也来说一下吧！大概13年我接触到涂子沛先生的《大数据》，两本都看过，当时对于大数据充满了好奇和憧憬，本身从事养殖行业，也有个更多的想法，好像给我打开了一扇门，后来养肉鸡天天给别人讲大数据，干了半年，各种原因离职，这个阶段对数据分析还没有太清晰的概念，反正就是想的非常大，又不知道该怎么做。后来去养猪，踏踏实实认认真真的养猪，于是我才发现所谓的大数据只不过是个概念而已，真正要想落地生根还是得越好一线，然后根据生产来做数据分析，但是让我感到无奈的是，公司过度信奉数据，我也同样认为数据非常重要，但是重视又不得方法，生产上的问题还是解决不了，我们之所以要做数据就是要辅助决策，说白了就是工具，主题还是人。我们公司也有自己的数据管理系统，非常强大，没有之一，然并卵，依然养不好。而在我看来养殖上的问题我就用眼看就能解决50％的问题（我只是个饲养员），如果是经验丰富又有管理才能，如果他以经验为主，数据作为辅助分析相信会如虎添翼，没有所谓的数据分析他依然可以根据自己经验（自己经验我觉得就是数据，只是形式不一样，不是统计到你表格的才是数据）养好。所谓的数据收集系统只是辅助工具，没有真正的行业基础做铺垫，数据分析就是个渣渣，而且数据在收集过程中错误和偏差太多了（录取系统的人都是小组负责人，对于数据的认识完全外行，虽然他们很认真）。我们的目的就是要解决问题，既然能看到问题，何必要绕一大圈搞什么数据分析，数据分析只是工具，完全依赖这个做决策，在养殖行业简直是毁灭性的。
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿数据科学与数据分析的学习方法有好几种，你只需要找到最适合、能够让你效率最高的方法即可。个人来讲，我认为大部分普通人都能够在得到了适当激励的情况下进行高效的学习。我认为这样的激励应该是对于你所涉及的数据的兴趣。我是通过实现对于股市走势的预测来自学数据分析的（你可以在这里了解更多有关这一项目的信息）。那么你应该从哪里开始呢？那自然应该是学着热爱数据了。你需要一个能够让你找到数据之间关联的东西，这个东西可以是线代知识，也可以是神经网络。同时这个东西要能够让你不用停下来思考“下一步我该学些什么？”这样的问题。你可以去试着寻找自己所在城市的一些有意思的数据，或者想办法测量一下所有连入互联网的设备数量，也可以去试着找出NBA球员打球时的真实位置，甚至可以按年统计难民数量，还有其它许多许多事可以去尝试。数据科学的迷人之处就是这里有着无限多的有趣问题等着你去回答——关键就是找到这个问题，同时找到回答这个问题的方式。一定要学会根据自己的情况个性化自己的学习之路，并借此全盘掌控自己的学习进度，而不是被动地被“学习”推着走。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿刚从数据分析行业撤退……统计硕士，一段某互联网金融公司数据分析实习经历，一段TMD数据分析实习经历，现在：产品实习生(哈哈哈哈哈，经验丰富的我20年才毕业)在我身边统计硕士，大部分会在小公司的数据挖掘和大公司的数据分析中，找到一份工作。很明显我选择了后者，因为个人比较重视平台……那就讲讲做数据分析的体验吧1，优点快速了解业务：你会了解团队内，每个人在做什么，重点项目是什么，进展的怎么样，很清楚公司的发展轨迹。有数量的成就感：因为数据需求，一般做的很快(技术要求不高)，因此在行业初期，很容易获得成就感和周围同事的感谢。2，缺点了解业务，但不深入：因为你只看到各个业务方的思考结果，你的任务是验证他们的思考结果，他们一般不会主动告诉你需求的原因，思考过程等(这才是，最精华的东西)，但你自己需求又多，很难有时间去深挖每一个需求背后的含义。(需要多和业务方沟通)成就感质量不高：因为需求短平快……所以很难持续长时间，而且很容易变得机械。没有owner感：数据分析可能同时参与很多项目，但在业务方眼中……很可能只是一个乙方。(有点心寒，也是改行的原因之一)3，addition有个同学跟我聊天，他说他想要的生活是，3分沟通，7分独立工作，按照这个角度划分的话，其实数据分析的时间安排是比较契合的，但这个3分沟通，也是需要数据方主动发起的(业务方往往会懒得解释很多东西)。如果把数据分析归位技术，那又太简单了，归为业务，思考层面又太少，这是比较尴尬的点，目前感觉数据的岗位数量，不如其他岗位(如：技术，运营，产品)多。希望这个回答有帮助，有兴趣大家可以具体聊～
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿从个人身边的例子来看，有两种类型。一种是应届生毕业就开始做数据分析，但凡是这种走上数分的，之前大概率是有数据分析的实习经验。另一种是社会招聘的，有数据运营、业务分析、经营分析、战略分析、商业分析等等转数据分析的，其实这些岗位都是需要有基础数据能力的。不同点在于对岗位定位的差异，比如战略分析、业务分析等，SQL可能不是必备技能，但是商业嗅觉、业务洞察力必须要很敏锐才能够胜任这些岗位。第一种类型：应届生怎么找数分相关工作呢？应届生求职数据分析，大多情况是实习转正(大厂基居多，小厂不清楚)。如果没有实习经验会优先考虑统计学和计算机专业。统计学的多看看SQL和数据库相关的知识，计算机多看些统计学的相关检验方法。第二种类型：像上面说的一样，与数据强相关的岗位，比如业务分析、战略分析等等都是可以去做数据分析，虽然TITLE不一样，但是公司内部可能就是数据分析。这些角色其实每个公司都有，只是取数工作是否由自己取，还是由技术去取。如果想做数据分析，其实很简单，只要能进入数据行业，一只脚就已经踏入数据分析大门了。如何准备数据分析：小毛驴：带你跨行拿数据分析offer
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿本科电子信息工程，毕业后进入一家叫做帆软软件的公司。公司就是专门从事报表（finereport）和商业智能（finebi）产品开发的。相比于楼上各位学习的spss,数学概率，回归方程之类，我所学到的更多是如何使用这些工具去利用我的数据创建各种各样的主题分析，比如财务分析，物流分析，销售分析，绩效分析等等等等。工具通过拖拽数据，即时用图表展示出结果，还可以进行联动和钻取等更高级的操作，很多东西可以一目了然。我不敢称自己是数据分析师，但我依旧可以以我的方式去和数据打交道，报表和商业智能工具，让数据分析变得更加平等
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿我又看到大学学的某课程了。我是彻彻底底的文科生，高考考到理工院校，然后该死的学什么商务数据分析。我学的是物流管理，却什么都学！我们主要学spss，我真的很讨厌这个阿！前面基础还好办点，就是回归分子多重共线性修正什么的能忍过去，到后面越来越乱了，权重，科依克简直不能忍。期末报告每个人的都不能一样，因为数据不一样，改了好多遍。但是，学这个真的还是很有用的，我学的就是皮毛都觉得这个真是好东西，如果深了学肯定很有用处。
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿从小到大都喜欢哆啦A梦...现在对它也是深信不疑，除了影响我的价值观要做个像哆啦A梦一样可以给别人带来幸福的人之外，还一直想着实现22世纪的科技。我认真的！！！学这个不行，学那个不行，学这个无聊，学那个工作不好找。我到底要学什么啊！！！！！！这什么课？？怎么上课的人这么少。。。怎么没有什么中国人。。他们在说什么。。数据分析数据挖掘这是什么鬼？卧槽，看起来还蛮有意思的。哦，原来这样就可以知道真相了！！还可以自己建模型的吗？？牛逼啊！！！等等，这样学下去的话，我是不是可以开发人工智能啊！！那帮傻逼懂个鬼，总以为机器人就装个电池编程就好了？这才是人工智能之魂啊！！不行了，我要努力学，把哆啦A梦造出来！我都长大了，它还不来。那我就去找它了好了。感觉自己好酷啊！好像也不是很难学嘛。作业好麻烦啊！！！好羡慕其他学科写个东西就好了。。。不不不，我是有信仰的人。。。人类需要我
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回答：﻿当初没有方向选择了信息资源管理专业结果学校的课程真是五花八门什么都有市场营销管理学统计学会计sql数学但是老师讲的都很粗糙自己学的更是烂呀后来毕业才知道根本没对口的专业好多同学都去做了销售开始找了个咨询公司做市场分析后来想换工作就知道了数据分析感觉还挺感兴趣就开始找着方面的工作逐渐在公司业务方数据中心等部门接触运营数据也算步上正轨
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回答：﻿本科通信的路过，但愿留下印记。不喜欢通信的就业方向，是在求职投简历才知道的数据分析这个岗位，从小觉得喜欢数学，又很喜欢从数据中找规律，所以看到介绍觉得极有兴趣。就这样没什么专业基础就换行工作了，现在熟悉excel、SQL，因为通信也学编程，所以感觉应该往挖掘这边发展，但公司的BI人员精通这个的不多，考虑再去读个研呢。既然选了这个职位，就好好加油好了！
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回答：﻿为了等公司上bi模块，我等了3年，后来公司没上。。。
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回答：﻿目前在做大数据分析研发工作。每天和一帮牛X的DataScientists在一起写代码，压力不小。我觉得未来最有话语权的必然是拥有极大数据信息量的公司，引用一句同在BigData领域的德国好友的一句话“It'sthefuture”。学习的话，还是从最基础的领域，了解数据结构等做起，我洗了一个月数据才知道分析原来在整个流程中比重很小，数据标准化才是大头，天朝的数据质量真的。。。一言难尽。我的建议是，在过程中学习，深入场景，了解痛点，其实说白了技术并不是难点，而你的结果在哪个场景中落地，怎么样能够被采用接纳，这才是关键。希望同行们可以多交流交流～
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回答：﻿这个问题回答的人有点儿少，我就抛砖引玉吧。我本科学习的专业是信息工程，12年工作了以后刚开始是在一家服装零售公司进行系统维护，有机会学习sql，ireport，excel等一些报表工具，后来有机会自己选择方向了，根据兴趣选择了bi系统维护，两年多累积了一些分析知识与业务知识，也逐渐找到自己今后要走的方向了。现在在一家小支付公司就职，想进一步提升自己的数据分析能力并逐步积累支付行业的经验，争取有一天去自己理想的支付公司，目前正在努力奋斗中……总结一句话呢，我选择这条道路主要还是自己的兴趣自己性格使然，并且十分热爱这个方向
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回答：﻿目前在美国读数据分析硕士。之前一个硕士也是在美国，读的公共关系，每天各种写paper和学理论，很烦躁...在学习的过程中，也总是接触到“大数据”这个概念，毕竟没有数据，怎么深入分析消费者行为...学着学着觉得数据特别重要，感觉不赶快学，我的人生会有一个巨大的遗憾...毕业以后就马上申请了数据分析，专业名字叫BusinessAnalytics，我的方向是市场。第一个学期刚结束，上了三门课，一门统计学基础，一门Excelmodeling，一门消费者行为。统计学因为暑假在Coursera上自学了很长时间，所以这学期的课上得挺轻松的，觉得统计越来越有意思，反正后面就是各种hypothesistest，了解各种因素之间的关系，挺好玩的~Excelmodeling有一丢丢难度，学了projectscheduling,optimization,linearprogramming,nonlinear等等，不过跟着课本一步步操作，多花点时间还是很容易学懂的~自从转了数据分析，就彻底跟文科paper和无穷无尽的ｒｅａｄｉｎｇ拜拜了...期末的时候也挺轻松的，就考考试，美国文科的期末一般就是考试加巨长的ｐａｐｅｒ，每个期末都要跪，特别痛苦．．．下个学期可以把主要的数据分析课都上完，ＤｅｃｉｓｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ，ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ，Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ～目前也在自学Ｒ和ＳＱＬ，只能算是一个数据分析小菜鸟吧～不过很Ｅｎｊｏｙ学习的过程～
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回答：﻿大二的时候开始接触数学建模，学的matlab、spss，excel一直在用，数学建模国赛省级一等奖、美赛打个酱油奖。专业动物科学，二学位会计，非计算机专业。起初是觉得将生活中的问题用模型来进行分析这个很棒，没想到这一入江湖就掉进去了。现在用的spss做基本数据分析，spssmodeler做挖掘。自我检讨觉得还是学习不能停。目前正在学sas、sql和R，感觉这些软件都是有共通之处的，慢慢学呗！感觉做个因子分析把matlab、spss、sas都用一遍的人药不能停的啊
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回答：﻿现在有很多敏捷BI对个人用户都是免费的，还可以导入各种数据源，用起来也是挺方便的~我自己也在用一些免费的拖拽式的BI
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回答：﻿我是菜鸟，刚找到一份初级数据分析工作，准备入职。工作六年，前五年半完全没想过要做数据分析，因为自己打小理科就不好，高中物理考过19分，大学高数考过44分，什么贝利叶方程是属于它不认识我我也不认识它……毕业后就一直从事行政类，销售助理。工资很快就到了顶，还一堆杂事，有的没的都找我。这个钱我肯定是不满足的，还有当我的好友都一个个当上经理而我还是个销售助理的时候，那种感觉也不好受。于是大约半年前开始认真思考自己的职业走向。销售助理的工资顶多就这样了，除非坐上经理的位子，否则不可能再有提高，而我自认不是领导的料。这样的话，只能掌握一门专业技能了。我最近一份工作就包括了给销售部门做excel报表，其中我学会了不少excel技能，包括透视表，各种复杂公式，还自学了vba。我先生就鼓励我从事数据分析。他说我只要再学会sql就可以了。于是去报了一个网络课程，学了两个月。学完之后信心也并不大，又陆续报了几个课程，打算把一些BI软件也好好学学。这时候刚好工作上发生了一些事情，让我觉得得快点走，于是修改了简历就开始投递了。一个月内就收到了5个面试通知，最终敲定了一个，正式转行。
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回答：﻿目前数据分析运用比较广，比如在运营方面也有运用，成为数据运营，我们公司最近在招聘此类职位，不过比较优秀的人不多，这算是一个比较好的方向。
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回答：﻿回答了这个问题之后，有一些毕业生或者正在从事零售行业的知友们私信我询问情况。首先，我不是大神，我主要是看知乎文章的，所以我只能尽量像朋友一样给大家提供建议，希望大家不要认为我是大神哦；其次，我上知乎的频率正常，但是登陆自己账号上的次数很少很少，所以知友们的私信我可能都滞后回复了，希望大家不要介意，谢谢。------------------------------------------------------我是可爱的分割线------------------------------------------------------------本人211/985统计学专业本科出来。学校将统计学放在经济管理学院下面，毕业的时候提供理学学士的证书。毕业工作三年。我感受到社会上数据分析这一类的工作，要么就是偏IT的，会SQLServer/MySql等；要么就是偏底层的，会会EXCEL，最多会会ACCESS就好了。本来在国内数据分析这种职位就是刚刚起步，各类企业开始慢慢重视分析的这块，所以对于我这种统计学（算是专科出身）的人来说不好找工作。我的大学导师建议我们是，在国外读master，最好能够在国外找到工作，因为国外用到Statistic专业的人才会很多。除了传统的银行金融机构等，医学药物等大型公司或者研究机构都会招收统计学人才。所以我也建议各位在有家底的情况下，去国外好好读一下书。出不了国门怎么办？我也像楼上一位知友一样，一毕业去了快消行业做管培生。零售行业真的是传说和实际中的大数据行业。系统非常全面，一些excel能做出来的表系统直接导出来。看似美好，但是深层次的统计思想在零售行业根本用不上，零售行业要的是全面的各项数据指标，但是这些指标都是粗浅的。我自己有下班后做过一些数据分析，希望能够套用一些模型做出深层次的分析。最后发现真是自己想多了，因为零售行业的这些指标在统计学意义上不是很优良的指标，很容易受到外因的作用力而波动。再加上公司里面也没有和我一样的人可以交流和学习，所以过了两年就放弃了。后来转互联网，是个中型企业，但是公司不care这方面，就希望业务能够上去，所以我总是不断刷简历。通过很多招聘网站和招聘启事，发现“数据分析师”这种职位，总是挂靠在IT部门下面，而且总是会要求了解各种IT知识，各种语言，所以自己目前正在自学各类数据库系统知识。同时打算还是转到金融领域里面，锻炼好自己的数据分析技巧。最后想说告诫各位统计学专业学生们，在学校里面请学好excel/c++/SPSS/EVIEWS/SAS/R，然后多看看金融方面的书籍，多蹭蹭IT专业的课程。能够出国的，请努力出国；能够保研或者考研的，请努力往统计学、金融学或者金融工程方面靠；出来工作的，请多找找企业实习一下，多找找老师做做项目。无论以后工作能否用上专业的东西，如果自己还是致力于数据分析，请一定自己给自己开开小灶，多多积累。P.S.无论现在多难找工作，还是要说请尽量往大型金融和互联网公司找，因为其他行业真的不会用到中层次的统计分析。
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回答：﻿粗略扫了一眼这个问题下的答案，发现大部分朋友要么是从工作中意识到数据分析的重要性，从而转到数据分析上来的，要么是统计学专业的学生，很自然的从小规模的统计过渡到大规模的分析上来的。作为一个基本靠自学拿到DataMiningPhDposition的学生，我想从计算机专业的角度来和大家分享一下我的经历，希望能给其他计算机专业想要从事DataMining相关工作的朋友们一些参考。-怎么决定学数据分析的？编程语言就是工具。计算机从业者只不过是把这个工具用在不同的场景和业务下面，于是有了web开发、移动端开发等等各个分支的程序员。数据分析也没有什么特别的，对于计算机出身的朋友来说，就是用编程来解决数据带来的问题。其实走上这条路是很理所应当的。如果还要多说两句原因的话，大概是觉得数据分析能够挖掘出新的信息和insight，是一件很有趣的事情。-如何学习的？我觉得说自己的经历有点太具体了，就说说自己见到的和体会到的，计算机出身的同学应该如何来学习数据分析：1.入门打基础。基础就是编程。从计算机专业进入DataMining这个领域和别的途径有所不同，首先你的切入点很大程度上是工程向的。DataMining这个领域，一小部分人在提供highlevel的idea，大部分人在实现和优化这些想法。作为一个freshdataminer，是很难给出highlevelintuition的，因此包括我个人在内，都是先从实现和优化开始做起的：针对一个具体问题，用已有的方法和手段，使其能够发挥应有的作用，以及进一步地在工程上改进这些方法。这就需要你的编程功底非常好。很多人觉得DataMining的理论知识非常重要，这是没错，但是也不要忽视良好的编程能力给你带来的强大竞争力。有时候能够干净整洁高效地实现一些现有的方法，就已经超过很多自称是DataScientist但是从来没有真正在数据的泥潭里挣扎过的纸老虎了。这个阶段，多去打基础，看别人的工作，实现别人的方法，优化别人的模型。强烈建议不要去拍脑袋想一些稀奇古怪的idea来实现，相信我，即使你觉得想到的idea很天才，多半也是不work或者早就有人想到了比你好得多的方法（我自己的脸都被打肿了）。对于不是计算机专业的朋友，我也向你们强烈建议，学好编程，学写好看好用的code。知乎上很多人觉得自己会写两句python，会写几只爬虫就感觉良好的人不在少数，希望大家多多self-motivate一下。2.进阶提升。进阶就是MachineLearning。现在的数据越来越大越来越复杂，基本的统计分析已经不能满足现在人民群众日益增长的文化需求了。一个典型的例子就是personalization。随便翻一翻一个DataMining顶会的paper，基本上都是MachineLearning的模型。这个阶段的要求就是，你要对所有常用的MachineLearning模型熟到不能再熟了，随便问你一个模型的推导都要能够信手拈来，给你一个应用场景你要马上反应到改用什么模型什么优化方法。很遗憾，我自己也做不到这个程度，不过和很多业界的大牛接触过之后，我也深刻地体会到了这些人的功底之深厚。无他，唯手熟尔。能在MachineLearning方面做到非常熟练，你就已经是各大公司抢着要的人才了。而且大多数互联网公司正经的数据岗位面试（某度用数据分析的title找一些做推广的就不算了）都集中在这个层面。能做好这个方面，下半辈子财务自由还是很轻松的。3.创新。创新就是你的intuition和domainknowledge。到了这个层次，你的数据分析能力就不是可以量化的了，就不是你的precision做到多少，或者你的model运行效率有多高的问题了。而是数据到了你的手里能有多少可能性。比如说我扔给你中国25个城市的微信数据，你能如何uncover一些深层次的规律，从而创造价值和利润，而不是做做什么年龄性别时间的统计而已。再比如，Facebook用户的资料完整性和活跃度的正相关就是一个非常精彩的例子，一个简洁高效的intuition价值连城，同时也是千金难求。拥有好的intuition是要经过非常深入的训练和长时间的经验积累才能达到的。要做到这一点必须持续接触新的数据和问题，保持自己思维的敏捷性，跳出自己的comfortzone。同时也很重要的一点是，多跟同行交流来启发自己。现在的互联网公司在DataMining和MachineLearning方面招了很多高校的老师和海外的PhD，很重要的一点就是，他们有这样的intuition，能够胜任highlevel的工作。最后多扯一点无关的，我自己从本科慢慢摸索到PhD阶段，已经推翻了自己太多次。每次都觉得自己的能力已经足够胜任DataMining的工作，直到现在已经不再去想这个问题。不管你是转行过来的还是科班出身的，要时刻告诉自己，还有更大的世界更厉害的人你没有发现，不要为自己的一点成就而沾沾自喜。希望能够永远求知若渴、虚心若愚。
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回答：﻿感谢@猴子领我入数据分析之门，感谢战友黄马克找工作的总结从战术上藐视数据分析凌岸的我是如何转行数据分析岗的，倩华的2017上半年总结：数据分析转行成功，并特别感谢@蒙太奇的猫​www.zhihu.com在我转行过程中提供的诸多帮助。一、既然选定了远方，便只顾风雨兼程我是一个一毕业就到富士康工作的人，在富士康的六年中越来越有危机感，在两年前曾试图在内部转行做Android开发，内部的接收单位已经找好，但被部门最高主管卡住，一直不签字！自己也没过多的去争取，所以就没转成！！！所以，人生的职业规划中，一定要认真去思考，人生有舍有得，敢于面对不确定性，你才能成功！这次，从7月底开始投递简历，8月11日提出辞职申请，8月28日完成离职手续。在这个过程中，压力非常大，因为有房贷要还、有房子首付欠的钱要还、小孩子上幼儿园需要钱......，但开弓没有回头箭，在30而立之年如果再次放弃，我不知道有没有勇气再次踏上转行之路！可能有小伙伴会觉得：这是一个多么矫情的人啊，为什么一定要转呢？360行，行行出状元，但我知道：我对数值模拟分析、对模具开发实在没有兴趣！小伙伴们，不管你现在年龄几何，人生不能得过且过，现在的稳定不代表未来的美好，相反你可能会变得不稳定，不知道离开你一直工作的单位或企业后你能做什么，你会变成一个螺丝钉，无法掌握自己的命运！在提出离职到办完离职手续的这段时间里，一直有在面试，但offer一直没有消息，它可能迷路了！每一家谈的时间都挺长的，很多都是好几个人面试我一个人，一聊就聊1个半到两个小时左右，每一次都觉得有戏，因为聊得挺好的，可邮箱中没有offer的出现！说了这么多不易，不是为了吓退小伙伴们，而是为了说明：万事开头难。但坚定你的选择，在不断的前行中修订自己的各种不足，不断聚焦，保持韧性，不忘初心，你终将获得更好的人生。在8月31日有两场面试，上下午各一场，能够真切的感受到上午的面试一定不会成功！下午的面试是约在3点，在等待的过程中压力在不断增大，好在在面试时面试官比较会调节气氛，我逐渐完全放开地发挥出应有的水平，面试变成了一场朋友式的交流谈天，我感觉这非常有戏！9月1日就接到了电话，薪资方面我请人资帮忙争取高一些。他答应了，一直到9月5日又没消息了！其间我在不断面试中，也在总结面试中的问题和解决之道！对未来的路越来越清晰！在9月5日18点多再次接到人资的电话：试用期工资帮你争取到这个职位的上限，试用期后再加500,！9月11日正式入职，至此，开始了我的第二份工作之旅！二、分析为用，业务为基我找到的工作是金融业务分析及风控，简历中我所写的项目是：所以，找一个你感兴趣或是你熟悉的行业或方向去做，只有聚焦，你才能有用！在这个周的工作中，我发现困难的不是分析的手段，而是不懂业务！数据分析是个很宽的概念，对照招聘需求，要不断提高自己的业务水平！三、站在巨人肩上，多交流学习我的简历是按照凌岸提出的模板进行修改的，所以得到的面试机会非常多，其中还有幸去华为的财务部面试过(他们想做员工报销的财务反欺诈分析)。黄马克找工作的总结从战术上藐视数据分析对我心理产生非常积极的影响，事情不能等待万事俱备时才去做，只要方向对了，你就必须出发。你需要在行动中不断调整才能达成所愿，如果不断准备，你会一直准备，错失许多机遇！基于R语言的信用评分卡建模分析就是在面试中发现这是一个方向，有很多的需求而去研究的一个项目。@蒙太奇的猫是从土木工程转到平安好房的数据分析的，我和他见过两次面，知道他成功的心法！他只面试了一家，面了四面左右得到了offer。他的做法是：1.把面试时间推到了一周后，2.认真研究平安好房的商业模式，与竞争对手的优缺点比较分析3.自己与平安好房职位要求匹配度分析4.预演可能会被问到的问题的应答之道也有去参加一些交流会，例如永洪科技的发布会等。不闭门造车，实践是检验真理的唯一标准。四、面对问题，解决问题下面是我在面试中不断的小总结，是一种面对问题，解决问题的积极之道。能够复盘的人才能真正从失败中获得经验，在这方面我和小伙伴们都要不断坚持和强化。以上，是我的一些拙见，请批判性有选择的吸收消化后为己所用。愿小伙伴们都能获得自己想要的生活，想要的人生。在5月5日，我将上线一个Live，主要内容是：转行数据分析，如何在面试中证明你能行，并且重要的是：如何在工作中做到真的行！地址如下：转行数据分析:你能行,真的行​www.zhihu.com感兴趣的亲们可以去听听，让你轻松避免转行数据分析中涉及到简历、面试、工作中实际的业务分析工作的大坑、小坑。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿入门：HackerNews（黑客新闻）和Udacity（优达学城）我对机器学习的兴趣开始于2014年。那时候我刚开始在HackerNews上阅读有关它的一些文章。然后我就发现通过检测数据来教会机器做一些事情，这种想法十分有趣。当时的我甚至连一个专业的开发员都不算，只能算是一个业余编码员，但我还是想试一试。所以我就开始看Udacity的监督学习课程的前几章，并同时开始阅读有关这方面的所有文章。尽管没有掌握到实践技能，但我还是对机器学习的概念有了一定的认识。但由于我很少听大规模在线开放课程，所以并没有听完。“成功”挂掉Coursera机器学习课程2015年1月，我参加了伦敦的“创始人和程序员”训练营地（FACbootcamp），想成为一名程序员。几周过后，我想学习如何码机器学习算法，于是我就和几个同伴成立了一个学习小组。每周二晚上，我们都会在Coursera上观看机器学习课程。这个课程很棒，我也学到了很多。但是对于一个初学者来说，课程内容太难，因此我必须要一遍遍反复观看才能掌握要点。与此同时，Octave编码任务也同样十分具有挑战性，尤其是如果你不了解Octave的话。后来，因为难度太大，小伙伴们一个个都放弃了，再后来，我自己也最终放弃了。事后，我意识到，我应该找一个适合我的课程来听。要么是用机器学习图书馆来进行编码任务，而不是从头创建算法，又或者至少是用我了解的编程语言。对于新手来说，学习一门新的语言，并同时编码机器学习算法，实在是太难了。如果我及时发现的话，我会选择Udacity的《机器学习介绍》这门课程，因为它更加简单并且采用Python和Scikit学法。用这种方法，我们可以尽快上手，获得自信，同时也更加有趣。习得：从简单和实际的东西开始学，而不是困难和理论性的。为期一周的机器学习我在FAC最后进行的努力就是每周的机器学习汇演。我的目标是在此次训练周即将结束的时候，能够运用机器学习来解决一些实际问题。最终我成功了。在这一周时间内我做了下列这些事情：逐步了解Scikit学习在真实的全球数据集上尝试了机器学习从头编码了一个线性回归算法（用Python）做了一点点自然语言处理这是到目前为止我所经历过的最曲折的机器学习的学习曲线了。如果你想了解更多详细情况的话，就请继续读这篇文章吧。习得：用一周的时间让自己完全沉浸于一个新的项目当中，这是极为有效的。神经网络？我也挂了在结束了伦敦的FAC训练营地之后，我又回到了挪威。我试图复制之前在机器学习周所取得的成功，将其用于神经网络，结果失败了。因为有太多的事情来分散我的精力，因此我无法每天花10个小时的时间来编码和学习。我这才发现环境的重要性，因为之前在FAC训练营地的时候，周围都是机器学习的爱好者。习得：在做这类学习的时候，让自己处在一个积极向上的环境之中。但是，至少我开始着手从事了神经网络的研究，并且也慢慢掌握了要领。终于到了7月1日，我成功编写了我的第一条网络。它可能没有什么价值，并且于我而言也没什么可炫耀的，但这至少证明我了解了反向传播和梯度下降的概念。在后半年，由于我找了新的工作，因此项目进展开始缓慢下来。这一时期最重要的收获就是从神经网络非向量化到向量化实施的重大飞跃，这其中包括从大学就一直重复的线性代数。在年底的时候，我写了一篇文章来对我的学习进行总结。测验Kaggle竞赛在2015年圣诞假期的时候，我再一次鼓起勇气，决定试验Kaggle。因此我花了相当一段时间来试验各种算法，用于测试Kaggle的住宅报价转换，奥托集团产品分类，以及自行车共享需求竞赛。通过试验各种算法和数据，使结果得到不断改善，这是我在这次尝试中最大的收获。我学会了要在做机器学习时相信自己的逻辑。此外，倘若调整一个参数或者设计一个新的特征在逻辑上看来行得通的话，那么它在实际应用当中也可能会有所帮助。在工作中安排日常学习2016年1月，假期结束之后我又重新回归工作，我想要继续圣诞假期的研究，因此我就问我的经理是否可以让我在上班时间花一些时间来学习。他欣然同意了。在对神经网络有了一个基本的了解之后，我想继续进行深入学习。Udacity的深度学习我首先尝试的是Udacity的深度学习课程，但结果令我十分失望。课程的内容很好，但是对我来说太短太浅显了。除此之外，IPythonNotebook任务的结果也十分令人沮丧。我花了大多数的时间来调试代码缺陷，结果在连续工作数周之后，当初的热情逐渐退却，到最后我基本上就放弃了。对于我来说，谈到IPythonNotebooks，我完全是个新手。所以比起我，你们的结果或许并不会像我一样这么坏。可能是我还没有准备听这个课程吧。斯坦福的深度学习自然语言处理幸运的是，我后来又发现了斯坦福的CS224D，然后就决定试一试。这个课程很棒。尽管很难，但是在做问题设置的时候，我从没放弃过调试。其次，它们也确实给了你解决方案的代码。我在遇到困难时常常会看一下这些代码，以便能让自己的工作倒回去，重新去搞清楚达成解决方案所需的步骤。尽管我还没有完成，但这已经大大提升了我在自然语言处理和神经网络方面的知识。然而这一过程真的十分艰辛。我一度认为自己需要一个比我好的人来帮助我，于是我找到了一个博士在读学生，给他每小时40美元的报酬，他欣然接受。他帮助我解决问题设置和整体认识上的问题，而他的帮助对我来说是至关重要的，因为他发现了我很多知识上的黑洞。习得：以每小时50美元的报酬就有可能找到一个很好的机器学习领域的老师。如果你付得起的话，这绝对值得。提升Xeneta的销售额在做了以上所有工作之后，我觉得自己已经准备好在工作中做一项机器学习项目了。该项目旨在训练出一套算法，利用该算法，通过阅读企业描述来使Xeneta的潜在客户达到合格标准。这对于销售部门的员工来说，将节省大量的时间。走到这一步确实是一个漫长的旅程。但其实也很快。在我开始第一周的项目时，我完全没想过自己能在一年的时间内熟练使用机器学习。但是这是完全有可能的。如果我能做，那么其他人也一定可以。
问题：﻿你是如何走上数据分析之路的？ 现在数据分析和大数据越来越火，可是不管是国内还是国外，都很少有 直接的专业与数据分析相关。那么问题来了，你们是怎么决定学习数据分析的呢？又是如何学习的…
话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿以之前看到的一篇文章计算机女生想要从事互联网但是编程不好，想做数据分析，怎么办？-小草莓的回答-知乎来简单回答题主问题，好朋友是如何走上数据分析道路上的：好朋友：男生，大学本科学的是信息管理（好长，具体忘了），跟计算机相关，本身他有一些统计、分析相关的基础，当然他也纠结过就业选择问题，毕业后也是进入一家公司做分析师，但是大学所学知识肯定不能满足工作需求，于是从工作的第二个月他每天下班重新回到母校上晚自习，看跟数据分析相关的书籍（后来问了下：跟统计、SPSS等相关的专业书），一切都是靠自学的，没人教，学习的劲头远远超过了大学四年，后来他来北京去了一家大公司，现在也在一家大公司，薪资都还不错，发展也很不错，能力也得到认可。希望他这个例子可以给你带来一些启发吧。言归正传，咱们谈谈如何学习数据分析。1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等（2）数学：线性代数、微积分等（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。……好好学习，虽然累，但是要坚持！2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么（1）数据分析报告类：MicrosoftOffice软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。（2）专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNodePro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。最重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿test小数点采访了30位知乎用户，他们每个人来自不同行业，不同岗位，我们来了解下他们为什么想走向数据分析之路。@梁十月银行职员：掌握技能，开拓思维@坞垃游戏动作：生活中发生的大多数事情都有迹可循，而大多数规律都来源于数据分析@谷溪石通信行业：学习数据分析是为了数据驱动业务增长、数据驱动决策效率@岩雀塔莉垭GIS数据分析师：为了转行（已转）@赵高琼电商行业项目经理：挖掘业务痛点，提升客户满意并驱动业务增长@bigod0jin企业员工：掌握技能，为转行做准备@刘隐蟾影院投资公司：公司需要在数据可视化方面吸纳市场先进经验，而我恰好能帮一点忙@wandres互联网：从职业发展的角度，数据分析是决策的基础；个人兴趣角度，数据分析是门艺术，有意思@杨怀超新材料及技术研发：开拓视野，掌握可视化工具@梦回唐朝供应链管理：数据分析为管理插上翅膀，使你站的更高，看的更远！@Rain产品经理：未来产品经理将会更多的变为业务，数据，运营三位一体的融合角色。因此数据分析变为一项核心竞争力@chanbaer互联网：用户观察和探索世界@舒皮嘻嘻数据分析师：学习数据分析是为了增加技能，拓展视野，提升高度，实现数据驱动业务增长，为管理提供决策支持@仇红酒爬虫工程师：因为用数据的人特别帅@隔壁王师傅车企销售部员工：快速洞察数据，发掘背后真相@sherrydou产品经理：通过数据分析，认识和了解事物运作的规律@HuiyuJ数据运营：希望通过数据分析发现商业规律@陈展宏运营分析：通过数据寻找理性和智慧@梅传勇数创中心：公司是tableau的代理商需要我拿下银牌资质@空不空信贷经理：学习技能，转投互联网@吴邪财务分析师：新的风口，时代的召唤@刘超英中医药行业从业人员（离职中）：想做到自己负责的事物任何时候都心中有数，并且能一目了然的对别人进行输出@周圆方数据分析师：从繁杂的数据中提炼出价值，需要的是超越平凡的洞察力。这是很酷的能力@赤啊兔数据支持：学习数据分析，是想创造价值。做一个燃烧的小太阳@王王月节目测试和受众调研：对于人们想听什么想看什么感到好奇，内容创造过程看似主观，但我相信其中有规律可循，而数据分析是让我抵达这些洞察的武器@鲜衣怒马数据分析：对未知的好奇，由浅入深，更系统更专业@Epsilon运维工程师：起因是数据分析是现在十分热门的一个方向，几乎什么东西都会或多或少与之有所联系，当然希望自己也能对此稍有了解。后来看到大神们通过数据分析可以解释结果背后的一些真实原因，希望自己通过学习也可以具有部分这样的能力@剑小月BIReporter：跳出本行业，接触其他行业是怎么处理分析数据的。希望学到知识再运用本职工作中。简单说来，为了动手实践，真真实实开眼界@于经文大数据工程师：手里有点儿数据，却只会count，是一个很尴尬的事情@万成祥学生：数据分析无处不在，不完全是工具，更像是一种思维，能让自己更加全面的看待问题、了解世界！@杨公子外贸：主动拥抱改变，实现数据梦想@杨Ruby全职妈妈：学习是为了做一个不被时代淘汰不断进步的妈妈@上官尘开发：数据展现和解读是以后的必备技能、这是趋势我们应该迎上去@凉度产品经理：君子之言信有征，心中有数行无疆@姚姚财务：会计数据分析很酷，想酷
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话题：﻿互联网、数据挖掘、职业发展、数据分析、大数据
回答：﻿初级知识技能学习阶段我是去年8月30日在知乎上闲逛时接触到的数据分析这个名词的，自身本来就处于对未来的迷茫探索期，接触到数据分析后就如在干涸的沙漠中看到绿洲一样，眼睛都放光了，疯狂地通过各种渠道去了解关于数据分析的工作内容，工作前景，所需知识技能。经过两天的资料查阅，咨询从事这方面工作的同学，我决定转行数据分析。9月1日，报名了@猴子的课程“R数据分析”，同时直接在公司附近租了一间房间，搬出公司公寓，方便学习。学习主要是利用下班后回到房间后的时间，根据猴子的课程指导，自己去学习书中的知识，然后按照课程要求去完成作业，赢取下一关的门票。学习过程中涉及到的书有《R语言实战》《深入浅出统计学》《深入浅出SQL》《Mysql必知必会》《统计学习导论：基于R应用》这几本书。由于我的工作下班后基本就没事了，所以我的学习时间还是比较充裕的，平均下来每天能学到3个小时以上。当然，偶尔还是会出去和同事朋友臭嗨的，不然一个人会憋坏的。“怂”你就输了不管前路多么坎坷，你都必须出发，不管你有没有觉得自己准备好，你都必须开始面试。其实按照之前的计划是等到三四月份招聘需求旺盛的时候来应聘面试的，但是我又觉得自己闷头苦学四个多月还不知道企业对数据分析这个岗位有什么具体的要求呢，于是一月份的时候我按照猴子教你如何准备一份数据分析师简历的清单中的指导精心制作了自己的简历，还得到了@猴子老师的认可，嘿嘿。开始在boss和拉勾上找数据分析岗位海投，结果过了大概有一周吧，开始陆陆续续有公司约我面试，我一次性约了三家公司去面，留了一周的准备时间。但就是这一周，我过的非常漫长，我好慌，我对于我面试的时候去说啥去展示啥完全没有概念，人在面对自己未知的事情的时候总是会心怀恐惧的，我就是这样一个心态。但是身边的好朋友劝我别怂，连个面试都不敢去还怎么当男人，说实话我就是靠这一句话打了鸡血，怂你就输了。不管行不行，我去试试，总能积累面试经验吧。打满鸡血去面试了，结果第一家就给了我狠狠的一巴掌，给我一个excel文件做分析，我没做出来，连面试官都没看到就让我回来了。接下来的两家还好点，至少见到了面试官跟我聊了聊，结果到SQL笔试环节我又挂了，真的是备受打击啊，毕业校园招聘时的被拒相比这个简直就是毛毛雨。回来后我情绪低迷了一周，后来我的直属领导还找我聊了聊并鼓励了我，让我接着整，转行有困难是肯定的。说到这儿我得再次感谢周姐，在我转行面试过程中不但鼓励我还纵容我多次请假去面试，能遇到这样的领导真的是我上辈子修来的福分。革命尚未成功，同志还需努力，这一轮的面试给我的教训就是：1、要熟悉EXCEL一些基本操作，包括透视，iferror函数之类的，毕竟很多公司在工作过程中还是能用到EXCEL。2、在网上多找SQL练习题做，做题的时候越熟练越好。3、要针对自己简历中所写的项目经验啊工作经验啊有一个很好的阐述解释，不然面试官针对你写的东西问你几个问题后你就懵逼了。做好以上几点在之后的面试和借鉴前辈们的经验中我又总结到了以下几点供大家参考：1、将面试时间尽量推到一周后，以便你有充足的时间准备。2、针对自己简历中的项目一定要好好准备，多问自己几个为什么，比如为什么要用逻辑回归而不用随机森林，为什么要用这些变量而不用其他的几个变量做预测。3、针对岗位职责要求与自己的能力做一个匹配，有不了解的可以网上去查去做准备。4、多搜集一些面试题，不管是自己之前面的还是网上找的，想好应答之道，这位老哥的文章对我帮助挺大的为了三月不伤悲，就得这么准备数据分析的面试5、简历中的项目要有针对性，@周荣技大哥说的很对，“聚焦”才能有用。比如我做的有两个项目都是关于金融的，所以我在投互联网金融公司的时候获取到的面试机会比较多。人总有一个适应阶段，在经过了前几家的面试失败之后，我发现自己是愈战愈勇，那句话咋说来着，凡是不能击倒我的挫折都只会让我越变越强，因为我在不断地吸取失败的教训啊，失败是成功他妈这句话一点儿没错。终于，迎来了我的人品爆发期，3月12日来到了现在的这家公司面试，现在的这位领导面我的时候，问我的问题基本上都回答出来了，对于转行这件事我也不隐瞒，说我就是想转这一行，而且一定会转成功的，领导可能也看到了我的态度真诚，说愿意给我一个机会，于是就来到了现在的公司。目前在公司入职有小半个月了，由于我是个小白，还处在学习阶段，带我的姐姐也对我挺好，说让我慢慢学，不用太着急。公司的各方面我都比较满意，上班时间有一个小时的弹性时间，基本不加班，双休，而且公司楼下的食堂很好吃且不贵。以上，就是我的转行经历了，希望能够帮到大家。愿大家都能勇敢地追求自己想要的，幸福都是奋斗出来的，这句话一点儿没错，尤其是当我拿到offer后连续好几天都兴奋的睡不着觉，越发感觉这句话是真理了。
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿代数学就是从阿拉伯传到西班牙，然后在欧洲扩散的
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿咖啡，吉他，大概都是伊斯兰带来的
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话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿伊斯兰世界对人类文明的影响不只是几个以al-开头的词的问题。伊斯兰世界的先进的哲学、数学、医学深刻地影响了西方。阿拉伯人的航海技术为近代欧洲的地理大发现奠定了基础。我就不举例了，因为一个回答是涵盖不了中世纪伊斯兰文明的成就的。问中世纪的伊斯兰世界有什么文化输出，就好比问今天的美国对世界有什么文化输出一样。
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话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿由于众所周知的阿拉伯语里的al-这个定冠词，不难发现有些概念是自阿拉伯词源的。algebra代数algorithm算法alcohol酒精alchemist炼金术alkali碱其实还有更多借词，浩如烟海：admiral海军上将adobe土坯（和Adobe公司的名字写出来一样）amber琥珀assassin刺客average平均数azimuth方位角azure天蓝色lazurite青金石azurite蓝铜candy糖carat克拉caravan商队coffee咖啡cotton棉花……而我现在只是说了个abc。如果想把英语中的阿拉伯成分去除，还不知道多少常用单词要彻底改变。
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话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿东南亚那一大帮苏丹国，不就是伊斯兰教文化输出的结果
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话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿伊斯兰古典文学阿拉伯有故事集《天方夜谭（一千零一夜）》其中阿拉丁神灯，阿里巴巴与四十大盗，辛巴达航海等都是世界闻名。中国马云的互联网企业都叫阿里巴巴。波斯地区（当时是阿拉伯帝国一部分）文学代表作是波斯古典诗歌，如菲尔多西《列王纪》，萨迪《蔷薇园》《果园》，鲁达基的诗集，等等。菲尔多西《列王纪》非常有名，先后被翻译为英，法，徳，俄，拉丁文等，俄国车尔尼雪夫斯基称赞它，俄国茹科夫斯基，英国阿诺德还根据此写过叙事诗，日本田中芳树《亚尔斯兰战记》就是以此为原型。
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话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿1自行查阅西班牙语里面带“al”前缀的名词。2在西欧经院哲学作品中自行查阅阿维森纳与阿威罗伊的影响。在西欧中世纪医学和炼金著作中自行查找阿拉伯人名。3自行了解弗拉明戈音乐。4自行了解斐波那契与“摩尔数学”。5自行查阅16到18世纪的欧洲流行文化话题。请。
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话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿大名鼎鼎的肋骨式军服便是奥斯曼人的首创，对近代全世界军服有着巨大影响
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话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿吃的算不算，吃的算的话就是土耳其烤肉和希腊冻酸奶/冰激凌了
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话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿百年翻译运动~不然就凭西欧那帮野蛮人，哼
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话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿西欧中世纪的文化传统和希腊、罗马时期是割裂的，没有阿巴斯王朝建立的智慧馆系统性的保存了希腊、罗马时期的典籍，没有穆斯林学者的保存、整理和研究，希腊、罗马时期的成就恐怕不会成体系的保留下来，西欧对希腊、罗马时代的认知会相当模糊，恐怕就不会有文艺复兴。仅举一例，如果没有穆斯林学者伊本·鲁施德，可能西欧将无法清晰的知道亚里士多德及其成就。在自然科学领域，伊斯兰学术在天文历法（深刻的影响了中国的历法制定）、医学（特别是外科手术）、数学、炼金术领域是具有世界影响的。文学和艺术领域，伊比利亚半岛成为伊斯兰和基督教交流的场所，伊斯兰口述诗歌和乐器通过伊比利亚半岛影响到了整个欧洲。
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿说起阿拉伯文明，有一个怎么也绕不开的人——阿尔·花剌子密。至于什么影响，隔了一千一百多年还能把无数大学生挂在一棵叫高数的树上，影响力也足够了吧？牛顿、斐波那契、莱布尼茨等等都是这棵树上的枝叶，花剌子密是主干
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿安达卢斯对西班牙的贡献:1）医学贡献:现代外科学之父:阿布·卡塞姆·哈拉夫·本·阿拔斯·宰赫拉威。已知最早的实验外科医生伊本·苏尔《医药通论》作者伊本·鲁世德（楼上的徒弟）2）西班牙语词法学方面:西语前缀“al-”，“beni-”西语后缀“-í”3）西班牙大量地名:Albarracín，Albacete，LaAlmarcha，Alpujarras，Andalucía（安达卢西亚），等等。其中Andalucía就来源于安达卢斯（al-Ándalus）。4）西语里大量词汇:当今西班牙语中有超过四千多个单词来源于阿拉伯语。5）西班牙语文学诗歌方面:moaxaja，Zéjel散文方面:laprosapura，laprosarimada著名作者:IbnHazemElcollardelapaloma6）其他文化影响:阿拉伯数字，0的使用哲学方面:伊本·鲁世德，迈蒙尼德，IbnHazem年代记编纂者:伊本·赫勒敦（现代统计学之父）阿拉伯大地毯7）艺术方面:科尔多瓦清真寺。。。被西班牙人变成科尔多瓦主教座堂了。堆柱狂魔加马蹄拱门，马蹄拱虽然是伊斯兰建筑特色但是并非伊斯兰原创，其起源于罗马统治时期的伊比利亚半岛（西班牙）。经典的出口转内销8）美食影响:西班牙肉丸（albóndigas←al-búnduqa）牛奶米饭（arrozconleche），以前一直以为是中国引进西班牙的。。。用醋腌制的食物:腌黄瓜，腌金枪鱼，等等各类糕点（尤其是带杏仁的），西班牙绝大部分糕点皆源自阿拉伯。西班牙的Turrón，圣诞节必备甜点，尽管起源比较清真安达卢斯时期阿拉伯人进行了农业改革，并且引入大米，藏红花（海鲜饭配料之一），酸性水果（柠檬，橘子），各类干果以及水果干制作方法。当今西班牙的地中海饮食习惯大量受到阿拉伯文化影响。9）奥斯曼影响:这个必须得说郁金香:郁金香狂热（荷兰文：Tulpenmanie）1637年发生在荷兰，是世界上最早的泡沫经济事件。当时由奥斯曼土耳其引进的郁金香球根异常地吸引大众抢购，导致价格疯狂飙高，然而在泡沫化过后，价格仅剩下高峰时的百分之一，让荷兰各大都市陷入混乱。这次事件和英国的南海泡沫事件以及法国的密西西比公司并称为近代欧洲三大泡沫事件。甭说文化输出了，一朵花差点让荷兰奸商把经济都给输崩了
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿大学，喝咖啡，《一千零一夜》。
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿阿凡提啊影响中国一代人的童年哈哈
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿阿拉伯数字。虽然不是他们发明的，但是他们成功地让其他人以为是他们发明的。不得不说极盛时期的中东地区的科技，文化，真是让同时期的欧洲相形见绌，西班牙也是一个例子。后来的事儿大家都知道咯╮(╯▽╰)╭
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿大学是欧洲从阿拉伯学来的。还有咖啡。
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿这个问题下面绝大多数的答主说的都是阿拉伯人“保留西方哲学”“黑暗时代的文明灯塔”，这种观点所暴露的是一般通过历史爱好者脑中对于伊斯兰世界产生的一些新刻板印象，在这里简单的批驳一下：首先阿拉伯人“保存西方哲学”这个说法既是对西欧的不公正，也是对阿拉伯人的不公正。西欧在十三世纪之前是自身存在古典哲学传统的，晚期古典的最后一代士人花了很大力气治学著书为了保存古典的传统。Cassiodorus在意大利与教宗合办的Vivarium就是这个目的，在他之前还有Boethius拼命翻译希腊文献进拉丁语，在他之后也还有IsidoreofSeville写的Etymologiae.十三世纪之前的西欧也不缺乏哲学家，例如大名鼎鼎的Eriugena.而十一世纪之后与东罗马与穆斯林安达卢西亚的接触给西欧带来了更多的希腊语原本与阿拉伯译本，文本量的增加给西欧的文学与哲学活动提供了基础的燃料；说阿拉伯人“保存西方哲学”的潜台词是阿拉伯人是希腊罗马文化的冰箱，这明显是不对的。阿拉伯哲学也有自己的发展与独到之处，并且也深刻的影响了西欧后来的哲学。例如阿奎那身上就有明显阿维森纳的痕迹；西欧对于古典希腊文学的重新重视明显是东罗马学者在几次事件后移居西欧的结果。至于伊斯兰世界究竟是不是整体比西欧文明，这个问题需要从破除一般历史爱好者对于中世纪西欧的刻板印象开始，我没心思做这种事。另外我看见很少答主提到奥斯曼的文化影响，这里我只说一个：这种没有靠背的沙发在英语里叫做Ottoman，大概在十七世纪十八世纪从奥斯曼帝国传入西欧。
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿在阿拉伯黄金时代，诸如海什木、花剌子模、贾比尔等一批伟大的数学家和化学家。贾比尔为当代化学做了坚实的基础。被称作“现代化学之父”。在炼金时，发现了一批化学元素和化合物，例如：硫酸。花剌子模的代数方面和古希腊数学家丢番图齐名。他的著作《代数学》解决了一次方程和一元二次方程的基本问题。代数学的英文名一词出自这本书中。此外他还是一名天文学家和地理学家。海什木是物理学家、数学家、精神分析家。科学方法四段论就是由他发明的。至于这几位的照片，我觉得都长得挺像的，我就不发了……
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿没有什么贡献不贡献的波斯以西的世界本来就是一体的，根本说不清这个源于哪个那个源于那个扯出一堆碎片化的“贡献”也毫无意义
问题：﻿阿拉伯和奥斯曼盛极一时的时候有过什么文化输出？ 比如欧洲文艺复兴时期非常多经典的文化作品，也影响了全世界 中国的作品大家都很熟悉了 印度也有不少输出的文化作品 曾经俄罗斯的文化输出也很强 米国欧洲日本现在也…
话题：﻿文化、伊斯兰教、阿拉伯国家、文明、文化输出
回答：﻿据说在1826年，一位奥斯曼炮兵的陶土烟斗被敌军炮火炸坏，他实在抵抗不住烟瘾的冲击，便将裹子弹用的纸取下来，将烟叶末卷入纸卷中，点燃吸了起来。在后来的克里米亚战争中，奥斯曼的士兵把吸食香烟的做法传授给了欧洲来的士兵，将这种战火中的超级享受传授给了全世界的士兵们。这也是香烟的一种别名"土耳其烟"的由来此外补充一点有关奥斯曼对当时欧洲时尚界的影响:利奥塔德《身穿土耳其服饰的的玛丽·阿黛莱特》1753年Liotard:《MarieAdelaideofFranceinTurkishdress》1753,oiloncanvas
问题：﻿在线教育为什么还没爆发？ 是从15年开始关注在线教育的，看到过各类教育类工具、纯线上网课平台和知名教育机构的线上平台…看到了在线教育的形式多种，并且许多品牌也不缺资本的支撑，按…
话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿如何定义爆发？教育行业的细分领域里，每个种类都有明星级的在线教育公司，不知道题主是否求证过。整体大环境而言，教育行业在转型，但不是指转向纯线上，而是未来各机构，包括学校和教育机构，涉及的适合在线教学的，很可能会转向线上，然后线上线下结合做好后续服务。这个过程是潜移默化的，所以，短期内感觉不到像滴滴打击出租行业的那种冲击，未来也不会，因为教育行业业务模式不像出租那么单一，线上线下两条路都是必须的。
问题：﻿在线教育为什么还没爆发？ 是从15年开始关注在线教育的，看到过各类教育类工具、纯线上网课平台和知名教育机构的线上平台…看到了在线教育的形式多种，并且许多品牌也不缺资本的支撑，按…
话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿懒惰的，自然不需要。不懒的，抱着书啃就OK了，同样不需要。
问题：﻿在线教育为什么还没爆发？ 是从15年开始关注在线教育的，看到过各类教育类工具、纯线上网课平台和知名教育机构的线上平台…看到了在线教育的形式多种，并且许多品牌也不缺资本的支撑，按…
话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿对不自觉的人来说，在线教育缺乏仪式感。
问题：﻿在线教育为什么还没爆发？ 是从15年开始关注在线教育的，看到过各类教育类工具、纯线上网课平台和知名教育机构的线上平台…看到了在线教育的形式多种，并且许多品牌也不缺资本的支撑，按…
话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿中国应试教育，讲究所谓的公平，实则去个性化，讲团队制，把每个人打造同一模版的好学生。中国式的教育不利于创新，不鼓励挑战。我们的教育走到了一个需要改革的时候，大经济环境不好的时候，国家一样在提倡转型升级，创新，我国现在缺少创新人才，跟我们的教育有关。新的教育更应该去提高青少年的创造性思维。互联网+教育是可以实现全球教育资源分配的很好的工具，可以跨地域学习，减少人力物力，去成本化，这是很大的优势，也是顺应未来发展趋势。在线教育需求量很大，且市场庞大，但是还没爆发，有他明显的优势，跟明显的劣势。中国人学习，还是属于比较传统的，我们习惯看书，接触老师真人教学比较有亲切感，这也是为什么电子书目前仍然无法取代传统的书籍。在线教育如果要取代传统教育，目前来看，只能作为传统教育的补充，而不是升级。
问题：﻿在线教育为什么还没爆发？ 是从15年开始关注在线教育的，看到过各类教育类工具、纯线上网课平台和知名教育机构的线上平台…看到了在线教育的形式多种，并且许多品牌也不缺资本的支撑，按…
话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿谢邀：第一个是在线教育没有爆发，目前来说在线教育已经爆发了，你只是没有看到在线教育爆发的形式和案例第二就是教育是个大问题，不是只有钱和工具解决的，变革是要大决心，中国的教育从20年都说有问题，是时间问题。第三就是教育资源的问题，我们只是意识到了问题，单没有解决问题的方法和操作经验，在线教育已经给教育资源平衡做了很多帮助。我们现在做在线教育工具，也是让更多的机构和讲师为在线提供更多优质内容，推动教育发展
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话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿如题主所说，在线教育目前确实是形式多样，而且也有雄厚的资本支撑。中国大数据分析公司易观19日在北京发布《中国互联网教育平台专题分析2018》报告显示，2017年中国互联网教育市场规模达到2502亿元人民币，同比增长56.3%。为什么还没有出现爆发式的发展？个人认为有两个方面的原因，一个是国内教育环境的原因，另一个是用户体验的原因。在线教育毕竟不像是传统的线下教育，对学员来说是相对自由的。没有老师天天盯着你，这个很需要自觉性的。而现在国内的教育大环境还是属于应试教育，为了考试而学习和为了兴趣而学习，在动力方面是稍显不足的。而在线教育的出现是解决什么问题的呢？当然是解决学习的问题，同时，学习本来就是一件反人性的事情。趋利避害是人的本能，人更向往的是让人更舒适的一面。所以，只有转变学习的动力来源才能取得相当的学习成果。现在科技的发展十分的迅速，我们又处在一个知识改变命运的时代，要想不被时代抛弃，就要不断的进行学习。所以，现在很多的技能培训机构开始发展起来，这是一个开始。然后就是用户体验的原因，用户的体验的重要性就不用多说了。毕竟任何产品最终面向的都是用户，用户说OK，你的产品才有价值。你的产品有再多功能，界面再怎么华丽，推广再怎么用力也不上用户一句话。用户说，这么多功能我只用的上2~3项，而且用起来还不好使，界面再好，广告再多解决不了我实实在在的问题对我来说毫无价值。在线教育经过这几年的发展，对于用户已经变的非常的友好，当然还有很大的进步空间。较之前几年就是简单的把录像放到网上当做在线教育有了非常大的变化。现在由于市场的成熟，各大在线教育平台也越来越注重课程的质量，在线教育行业也经历着行业的内的一场革命。让学员有了实实在在的收获以及良好的使用体验，在线教育爆发是早晚的事！因为，学习已经成为人们生活中必不可少的一部分。欢迎私信交流！
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话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿爆发的定义每个人不一样。在我看来，在线教育已经开始爆发了。你是从15年开始关注在线教育，我觉得在线教育爆发是从16年开始，到现在，持续爆发中。说点案例，创业新闻里那种大平台的融资之类就不说了，说说身边的案例。1、本人13年开始跟朋友合作做了一个技能类的在线课程，13，14，15年都是小几百万的销售额，没增大多少投入的情况下16年破千万，17年3000多万。2、17年开始，本人每个月至少认识两个以上在线教育领域年利润过千万的卖课创业者。目前以职业技能类，兴趣类居多。3、从16年开始，有自己的一技之长，做一套录播课程，2-5个人的小团队，一年利润百万级，这样的案例身边太对太对。受启发写过《普通人如何通过在线教育实现财务自由》（知乎里还认识几个，单单靠知乎的粉丝，副业卖点录播课程，一年百万收入都好几个了。。。）这算不算爆发嘛？？？？？？
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话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿题主觉得教育最重要的是什么？是教者与学者的互动啊。在线教育怎么互动？跟线下互动比不了的。
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话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿从结果倒推，在线教育还在陪钱，就是效果收益不能填补成本投入，虽然硬件成本流量成本日益下降，但是以现有的技术使得在线教育的效益投入比，还是比不上线下教育。要么是追求效果，要么是降低成本。效果没什么好提升的了，就开始往成本上考虑，知乎live，荔枝，千聊等，但是成本降低了效果也跟着变低了，好与坏只能算一条探索的路。当然随着硬件软件上技术的进步，在线教育是趋势，但是得等，这就不是资本能解决的事情了，就像微信浏览器不支持摄像头，你再怎么折腾，都没办法在微信浏览器里发起视频直播。
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话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿两个问题：1、在线模式不成熟，任何度、学习主动性难以保证2、教育内容快消化，成功学的痕迹与倾向太重两个问题形成了死循环，最终导致在线教育无法被广泛、权威认可。技术是基础，如果没有可信的学习认证，光靠受众的实际能力提升，是无法推动市场进步的。现在逐渐成熟的人脸认证技术、有第三方考试监控系统、互联网征信系统、区块链技术可以为在线教育模式提升可信性。学历权威介入。有了学习时间、测试成绩的真实性，在线教育就可以结合正规院校的权威性，为在线学习者提供学历认证。比如，我司尚德机构国际MBA项目已经支持为以在线教育模式颁发MBA证书。在线学历被广泛认可之时，就是在线教育爆发之时。
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话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿因为在线教育对于大众来说就是个伪需求。没有外在约束和监管的主动学习，只是个别的存在。
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话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
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话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿test“在线教育为什么还没爆发？”这是个好问题，如今移动互联网已经成为了新的信息渠道，而在线教育作为最适合互联网时代的学习方式，为何还是无法得到大规模的用户增长以及企业入驻呢？我们明知道一天有大部分的时间会集中于手机那块5英寸左右的显示屏中，为什么只有极少数人会通过手机进行课程学习呢？在各种巨头和资金介入的背景下，在线教育却迟迟没有爆发呢？在线教育其实已经爆发在了少部分人的生活当中。2017年11月22日，全球领先的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMediaResearch(艾媒咨询)权威发布《2017年中国在线教育行业白皮书》。报告显示,2017年中国在线教育市场规模预计达到2810亿元，预计2018年市场规模将突破3000亿元关口，达到3480亿元。艾媒咨询分析师认为，近年来在线学习的方式已逐渐渗透于人们的日常生活，未来几年，在线教育技术的持续升级、在线学习产品的丰富和成熟都将推动在线教育市场规模进一步增长。而根据短书查阅的《2018年上半年中国在线职业教育行业研究报告》显示，中国在线教育用户规模在2017年达到了1.5亿人，到2018年6月，用户规模接近1.8亿人，职业教育企业在在线教育企业中的占比为21%，仅低于中小学教育企业。2018年4月，《中华人民共和国民办教育促进法实施条例（修订草案）（征求意见稿）》发布，对在线教育资本市场起到重要的助推作用。公开数据显示，今年上半年在线教育领域的投融资金额接近2017年全年总额，大额融资数量增加，优质教育项目受到追捧。各细分领域中，语言教育、K12教育领域获投资本金额最大，最高单笔融资额达5亿美元，STEM教育融资额增速最大，尤其编程领域未来趋势看好。1.在线教育市场规模的逐年增长，市场形态逐渐完善；2.在线教育用户规模的不断上升，用户需求明显；3.在线教育资本市场的政策优势，吸引线下教育行业的线上转移；种种迹象都可以看出，在线教育已经正在爆发。虽然许多人都在质疑在线教育，认为碎片化内容无法使学员得到有效的学习成果，但在线教育其实并不碎片。碎片化只是知识付费的显著特点，而在线教育更像是对知识付费的融合以及升级。在线教育具有系统化的学习过程，如短书平台的在线教育解决方案，短书具有完整的课时管理系统以及学习资料分享体系，教师可以通过图文、音频、视频、直播等方式进行在线教育，并且还有强大的数据分析能力，可全面查看了解学员的学习状况，包括已学课时、学习进度、最后一次学习的时间、学习来源等数据，根据数据进行对课程调整，以便更好的提高学员的学习效率，这些都是在线教育与知识付费的不同之处。虽说在线教育是知识付费的融合与升级，但在线教育其实比知识付费更早的出现。百度指数很难准确的说在线教育是什么时候第一次出现在人们视线中，但是根据百度指数统计我们可以发现，早在2011年便已有此概念的存在，而知识付费是在2015年左右才真正的被人们所认知，并且首次出现的时候百度指数只有区区的8点，而对应的在线教育百度指数已经是它的100倍还有多，明明在线教育比知识付费更早的发展了起来，但为什么近些年的热度反而不如知识付费呢？人们的焦虑感在“作恶”。在问题《罗辑思维》的商业模式是什么？中，关于焦虑感有说到：『《罗辑思维》的创始人罗振宇曾说过这么一句话：“用户买了我的付费内容，其实是缓解他自己内心的焦虑，让自己变得更好，这就是我的产品功能之一。”对的，贩卖焦虑可以说是《罗辑思维》主要的商业变现模式。社会学者李彻给出过更为直接和形象的解读表述：“焦虑感是这个时代最抢手的商品。”在李彻看来，当下国人普遍有这种感觉：一切都在快速地变化着，没有几个人敢自夸自己的知识够用，人们随时都会面临新的情况，需要去琢磨透彻，来不及辨明方向。而成功的人之所以成功，就因为他们先做后想。焦虑是时代的产物，因为社会的快速发展，每时每刻都会有新事物诞生，就像共享经济、区块链等新趋势，都只是在近两年中火爆的事物。知识在不停地生产、不停地分发，越来越多的人跟不上知识更新，因为场景在不停地变化，增量知识的发生可能是过去的10倍以上，但是应用场景的变化可能是100倍以上。对大多数人来说，营造一个系统化、结构化的知识，同时能够随时提取出来，把它跟现有的应用场景发生连接，这个能力变得越来越难。』于是，知识付费的浪潮应声而起。焦虑是时代发展的自然产物，消灭焦虑是正确的，能在消灭焦虑的同时学习知识，这也并不差，碎片化只是其中知识获取方式，就像上面所说的，是因为时间的碎片化，才会有知识的碎片化，这是当代社会快速发展所带来的必然反应。好像扯得有点远了...短书平台总结一句话：在线教育还没爆发，这是错误的观点，因为在线教育已经实现爆发，这是从市场规模、用户需求、政策优势等因素中体现出来的，如果说如何定义爆发的意思，我觉得这三个方面可以完美的表现出来，市场、用户、政策缺一不可。欢迎私信交流，更欢迎点赞关注~在线教育的更多内容，可点击：做在线教育，为何我不能够成功？/实时的网络课堂能做到哪些现实课堂做不到的？/做在线教育做线上怎么做？/在线教育需要做好师生互动么？关于短书，可点击了解更多：短书官网/短书功能
问题：﻿在线教育为什么还没爆发？ 是从15年开始关注在线教育的，看到过各类教育类工具、纯线上网课平台和知名教育机构的线上平台…看到了在线教育的形式多种，并且许多品牌也不缺资本的支撑，按…
话题：﻿教育、在线学习、在线教育、学习方法
回答：﻿test本期报告看点梳理：①在线教育行业发展现状概览②内容生产、设备技术、平台资源整合三大关键产业链解读③投资动向及企业资本市场状态分析④237家关联企业介绍及融资信息详情阅读原文：在线教育行业研究报告（附237家关联企业介绍）互联网给教育带来了显著的变化，这种变化不仅表现在时空的突破上，更体现在教育的教、学、评、测等多个环节。2017年“知识付费”的浪潮来袭，越来越多的用户表现出愿意为自己感兴趣的、优质的内容付费，同时也点燃了“在线教育”行业的热度。而这都是“消费升级”背景下的一种必然。1.8亿用户，1978亿市场随着互联网用户的快速增长和国家教育政策的不断扶持，在线教育行业得到了快速发展。中国在线教育经历了从远程教育平台、培训机构转战线上到目前的互联网公司涉足三个阶段。据国家统计局数据显示，中国4-15岁的孩子有1.8亿，按客单价1万元估算，中国少儿在线教育市场将会是万亿级规模，未来还有持续扩张之势。2017年，中国在线教育市场规模已达到1978亿元，同比增长22.9%。未来几年，中国在线教育的市场规模也将继续保持稳健的增长势头。在此背景下，上市公司将加速教育产业布局，在线教育产业升级也将进一步加速。科技部"独角兽报告"在线教育9家公司上榜科技部近日发布的《2017年中国独角兽企业发展报告》显示，互联网教育领域共有9家企业上榜。榜单显示，少儿英语在线培训平台Vipkid以15亿美元的估值，成为互联网教育最大的独角兽；排在第二位的K12在线作业练习平台一起作业，估值为12.5亿美元。沪江网校以10.8亿美元排在第三。2018年前三个月，教育行业融资消息不断，并且巨头身影频繁出现。1月，“哒哒英语”获1亿美元C轮融资，由老虎环球基金与好未来共同投资；3月5日，在线教育公司考虫宣布完成2000万美元C轮融资，腾讯公司领投。随后，互联网幼儿英语“宝宝玩英语”宣布完成1.5亿人民币B轮融资，同样是由腾讯公司领投。上周，一起作业公布了2.5亿美元的E轮融资。近日，中国在线学历教育和职业教育的领导者——尚德机构更是成功在美国纽交所上市。市场持续扩张在线教育升级加速据了解，虽然中国的成人学历和职业教育市场依然高度分散，且多以线下教学为主。随着互联网的发展和手机用户量增长的带动，中国在线教育自2013年以来平均每年保持20%以上的增长速度。其中，线上成人学历和职业培训市场预计将从2017年的336亿元增长至2022年的1301亿元，复合增长率高达31.1%。教育部日前公布的统计数据显示，中国的慕课建设与应用呈现爆发式增长，多所高水平大学陆续在国际著名课程平台开课。有关高校和机构自主建成10余个国内慕课平台，460余所高校建设的3200余门慕课上线课程平台，5500万人次的高校学生和社会学习者选学课程，我国慕课数量已位居世界第一。截至目前，参照系优质企业数据库共收录在线教育行业相关企业237家，涵盖内容生产、设备技术、平台资源整合三大关键产业链。报告数据来源：参照系完整版报告及237家关联企业介绍请戳链接：在线教育行业研究报告（附237家关联企业介绍）
问题：﻿因为自己的身高不高不是很自信，想通过健身来改变，可以吗？ NA
话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿我162我前男友身高180还是班草一直觉得自己怎么都会找175以上的男生但现男友167，不知道里面还有没有水分，但这都不重要了，毕竟人家还是比我高几厘米，这就行了我很喜欢他，也觉得他很厉害，很上进，他也从没有因为身高而不自信过。而且和现任对比，我觉得前任太花里胡哨了，就是外貌加成太多，但其实不够踏实努力。说真的，自从和前任分手后，我找下一个男朋友就不看怎么看脸了。经历过后才发现，一个男生努力上进比脸蛋身高体重重要多了。这么注重外在的都是小学生心态。希望答主自我一点，自信一点，更关注内在。真正对你生活有影响的从来不是你的身高，而是你对自己的态度，加油~
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿不行。数学不好你补英语，这跟说人丑就要多读书有什么区别。
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回答：﻿还是多挣钱，然后发展自己爱好等等吧。如果你在北京三套房，年入百万，又弹得一手好钢琴，妹子们就会表示你不需要比她高10cm。
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿其实我也是168、169cm左右，我也有在逐渐向健身方向考虑，但还没呀
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿希望又胖又矮的前任能看到这个问题。
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿我发现很多男生，不是个子太矮，而是驼背，让自己看起来不显高。在我看来，一个矮个子男生，要胖一点壮一点，腰背挺直一点，这样会给人起码高了五公分的感觉。我是女生，我只有160，但是见过我的人都觉得我起码165左右。为啥？那是因为我体格都打开了，我没有弯腰驼背，我肩宽，骨架相对也大一些。所以，大块头给人感觉就是更高一点。我认为男生宁愿胖点也不要太瘦。
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回答：﻿我也跟你差不多，不过我身高挺高的，主要是觉得某个部位不够长，想练一练肌肉促进代谢促睾的，后面就入坑啦，越来越喜欢健身虽然它对于长度没什么帮助⋯⋯身高的话我觉得健身可能也不是很有帮助，推荐去测一下骨龄。然后嘛，反正我是健身了以后就把注意力放在了身材和肌肉上哈哈，不会像以前那么纠结了，相信你也可以的
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿你会变成一个强壮的矮子
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回答：﻿未尝不可，如果能坚持下去，真的健身成功了，能带来自信。
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回答：﻿是男生吗这个问题让我想起了我的一个老师，他不是很高，我168他和我差不多甚至还矮一点，他也健身.....怎么说呢，能看出来确实身材很好，但是并不是很加分.......尤其他的肩膀和大臂练的很结实很壮，所以穿上衣服看起来....你懂我的意思吧要练就练腹部吧
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿身高不高当然是穿增高鞋，关健身什么事？zhihu健身神教惹不起惹不起。
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿一个意大利小哥同事，非常喜欢健身冬天也是短裤短袖一天两次的往健身房跑，桌子上都是健康食物健康饮料性格很意大利，就是自己觉得自己很帅的那种坐着的时候什么都好说，肩膀胳膊肌肉块漂亮有男人气；一边脸上写满“你不觉得我很帅么”，一边站起来，头顶到我鼻子，真是心疼。我中国北方姑娘，身高172。
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回答：﻿说实话，自信不自信跟身高可能有一定关系，但关系没你想象的那么大。我为啥这么说呢，因为我身高190，长相也能有个6、7分吧，然而我还是不自信……所以，自信这个事儿是自己给自己洗脑洗出来的，或者对很多人来说是天生的。跟你的外在条件关系不大。
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿健身和读书是最廉价的提升自我价值的方式文明你的精神，野蛮你的体魄
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿长得帅点，或者美点。就没这么多不自信了。
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话题：﻿健康、健身、驼背、康复医学、自信
回答：﻿我答非所问一下。我老公跟我一样高，当然我是没有170的，但似乎他从来没为自己的身高自卑过。说实话，我自己接触的人中样本肯定是比较小的，按比例算的话貌似小个子男人在人格魅力上更胜一筹，人与人相处，重要的是内涵吧身高可能有用但实在是不值一提啊。个子高还有内涵有能力还行，如果仅仅只有个子高，我真的是非常讨厌仰视傻大个的感觉，打架打不过他讲道理跟一个傻大个你也是讲不过的。。。另外，健身这个事，我觉得也不是为了身材好更多的应该是为了身体健康。可能是年纪大了，越来越不在乎靠外界评价的东西比如身材比如外贸比如着装，取而代之的是更注重自身的感受。
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回答：﻿兄弟，记住一句话。在这个世界，只要你有一项指标达到了前20％，就有了自信的资本。
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回答：﻿不可以。但可以通过赚钱来改变……你问问马云自信不。
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回答：﻿可以。我教练就对我说过这样一句话，身高不够身材弥补！
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回答：﻿看网上说乔丹通过吊单杠长高
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回答：﻿很多成年人健身之后发现自己变高了，原因是之前的勾肩驼背的习惯改了，能高1-2CM。
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回答：﻿像我这种躺床上，脚永远都露在床外面的人实在不知道怎么回答你…
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回答：﻿据知情人士透露，健身，会带给你的，是一个男人该有的自信。据说，走路姿势都会改变。-ing
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回答：﻿读书跟健身是最廉价提升自己的方式自信来自于实力良好的体形有助于改善自信加油
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回答：﻿健身不会让你自信
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回答：﻿健身是可以让人自信！但最关键的是你的心加油
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回答：﻿健身不能改变你的身高，但是能让那些嘲讽你身高的人闭嘴。健身可以明显改变肌肉维度和呼吸系统，促进你的身体机能。但身高靠骨骼凸显，也就是说你需要在骨骺线还未闭合的阶段，进行针对增高进行相应的训练，刺激生长激素的分泌。比如拉伸、跳高，以及补充足够的钙质、蛋白质等营养，加上充足的睡眠，才能达到增高的效果。而你在克服困难的过程中永不放弃的精神，则会成为你信心的根本来源。
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回答：﻿可以变自信是真的
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回答：﻿主要是派头（气质）我也不高175同求长高方法
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回答：﻿自信是心态问题，其他都是辅佐的，前几天热榜那条断骨增高手术也是健身当然也有正面效果
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回答：﻿首先健身对你的身高并没有影响，所以想通过健身来影响身高，从而获得自信是不可取的，但是如果可以长期坚持健身，拥有良好的身材，也算是对身高的弥补。
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回答：﻿健身是好的一方面，各方面提升自己，总会自信起来的。
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回答：﻿中间的是我，右边的那个练田径，左边的那个打了10年篮球，我很少运动，跟运动没啥关系
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回答：﻿身高不高，健身改变不了。只能用钱垫，才能恢复自信
问题：﻿因为自己的身高不高不是很自信，想通过健身来改变，可以吗？ NA
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回答：﻿感谢邀请，通过健身可以带来自信的，我自己做健身工作室的，许多人真是通过健身得到自信了，不过打酱油的除外
问题：﻿因为自己的身高不高不是很自信，想通过健身来改变，可以吗？ NA
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回答：﻿自信是能找到的但是别人的看法基本不会改变没健身前哎，你看对面那个男的长得真帅啊，就是矮了点健身后哎，你看对面那个男的长得真帅啊，身材又好，就是矮了点
问题：﻿因为自己的身高不高不是很自信，想通过健身来改变，可以吗？ NA
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回答：﻿我，性别男，160不到ˊ_>ˋ，不穿鞋子量的158
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回答：﻿健总比不健好。。但是也没有办法从根本上解决问题吧。。。也许多挣点钱会让你更自信一些。。。
问题：﻿因为自己的身高不高不是很自信，想通过健身来改变，可以吗？ NA
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回答：﻿干嘛邀我，本人身高18470kg健身只是为了显得壮点