python好找工作吗
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前言：python2和3，差别很大。需求不同，使用的版本也不同。现总结下win7下python2和python3共存，需要解决的问题：
1 python2和python3（我装的是anaconda3）正常安装
2配置环境变量：
确保path有以下四个路径：
C:\Users\JRL\Anaconda3（python3）
2 C:\Users\JRL\Anaconda3\scripts（python3）
3 D:\python（python2）
4 D:\python\scripts（python2）
3 exe文件名称的修改
修改前：默认启动python2
修改后：
4不同版本的pip使用
上图出现错误
解决办法：
使用如下命令：
安装：python2-m pip install packagepython3-m pip install package
其他命令：
查看
python2-m pip listpython3-m pip list
更新：
python2-m pip install --upgrade pippython3-m pip install --upgrade pip
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本文原创自天善智能shining52的博客，
原文链接：。
全国有多少人没有登录了微信
95后基本不用微信，90后大数据研究报告！
发表: 3 天前 浏览: 16
大数据 天善智能
摘要：微信的游戏功能偏少，且基于熟人圈子。对于爱好游戏，而又没有庞大熟人圈子的95后，微信的吸引力比QQ要弱了好几个层级。而当大人们迷恋于微信、微博后，QQ就成了孩子们的乐园。
1、95后基本不用微信，98%的微信用户是都是成年人。而QQ社群中，10-29岁的用户占比达到80%。
微信的游戏功能偏少，且基于熟人圈子。对于爱好游戏，而又没有庞大熟人圈子的95后，微信的吸引力比QQ要弱了好几个层级。而当大人们迷恋于微信、微博后，QQ就成了孩子们的乐园。

（Resourse：中国移动社群生态报告 2015年8月）
2、在日常购物时，77.3%的90后会注重自己是否喜欢, 40.5%会关注价格高低，31.9%会受到朋友推荐的影响。
90 后是比较有主见的一个群体，更多地会从自己个人偏好作为购物出发点。广告促销、导购信息等外部因素对他们的影响相对较小。

（Resourse：北京大学市场与媒介研究中心2015年）
3、30.5%的90后认为自己很宅，62%的90后最喜欢的休闲娱乐方式为宅在家里上网，位列90后自我评价中前三的还有独立和奋斗。
宅在家里上网成为90后***的标签，大家对于移动端流量较为敏感，他们会经常查看后台，防止恶意软件偷流量。偶尔外出就餐，评价的标准也不是美味与否，而是餐厅是否有免费wifi！

（Resourse：北京大学市场与媒介研究中心2015年）
4、90后男生明显比90后女生更愿意在天猫上购买服装和鞋。在天猫上，男装的购买偏好为49%，女装为35%；男鞋的购物偏好为40%，女鞋为31%。
中国90后人群约1.4亿，占全国总人口的11.7%。 90后群体每月网购消费240亿元，其中大部分金额流向淘宝网。对于喜欢宅又喜欢彰显个性的90后，网购成为他们的首选。而不出门就可以玩转衣食住，更得到90后男生的欢迎。

（ComScore《中国90后网络行为调查报告》）
5、54.9%的90后崇拜商界精英，领袖伟人紧随其后为31.2%。在商界精英中，马云威望***，为75.3%，比尔盖茨61.3%，马化腾41.0%。
普遍认为90后爱追星，但是在崇拜人选中，娱乐明星仅位第四为24.4％。而商界、政界精英则大受追捧。90后标榜自己是独立、奋斗的一代，崇拜商业精英，并不是以金钱为唯一指标，而是他们坚守梦想的执着精神，是“活着就是要改变世界”的强烈认同和归属感。

（Resourse：北京大学市场与媒介研究中心2015年）
6、90后最渴望的事情是旅行，其中旅行愿望最为迫切的是工作中的90后，达50.9%，学生群体外出旅行的愿望为44.5%
“世界这么大，我想去看看”，90后出行不讲究吃、住，更在意能够深入了解当地生活，增加见识和体验。近年来，穷游、驴行受到90后的追捧。

（Resourse：北京大学市场与媒介研究中心2015年）
7、45.7%的90后最感兴趣的国家影视是美剧。90后选择影片时74.3%关注故事类型及情节，57.1%的90后会考虑演员阵容。
77.1%的90后观众认为一部优秀的电视剧大约在 10-30集最合适，恰好一部美剧的长度一般25集左右。在演员方面，48.6% 的90后认为演员演技高超最重要，31.4%认为演员要有自己的风格，17.1%的认为演员一定要颜值爆表。

（Resourse：2015年90后暑期娱乐生活调查报告）
8、高达56.1%的 90后青年群体会关注娱乐新闻，在各新闻领域中占比***。99.1%的90后会关注多媒体，81.9%会关注社交媒体，71.5%会关注游戏。
娱乐泛化的时代，作为互联网土著，90后对于社会时尚、明星文化和大众文化有着较强的敏感度。对于黏性高、活跃度强的90后，能得90后者，就能进入热搜榜。

（Resourse：易观智库 ComScore）
9、28.9%的90后使用即时通讯软件是为了休闲和娱乐，娱乐需求仅仅排在通讯需求之后。
与朋友联系和休闲娱乐成为90后选择即时通讯软件的首要原因，如果社交应用能够将这两大痛点一并击中，自然能把90后拿下。这就不难理解，为什么QQ仍是年轻人社交的首选。

（Resourse：中国90后青年调查报告）
10、74.1%的90 后会在即时通讯软件中，加陌生人为好友，25.9%不会加入陌生人。
整体上看，大部分90后不排斥认识陌生人，愿意使用即时通讯工具扩大自己的交友圈，认识更多的朋友。

（Resourse：易观智库）
11、63.7%的 90后青年会愿意学习自己感兴趣的知识，23.8%会主动学习所有新知识。
90 后青年是十分愿意接受新鲜事物的一个群体，同时也比较强调个人喜好。90后最求的幸福感大多源于兴趣，在QQ群中，有66.4%的社群为兴趣社群。

12、90.1%的90后通过言谈举止评价他人。在与人交往时，71.8%的90后看重穿衣打扮，62.7%的90后重视外貌长相
90后是颜控，也是外貌协会的典型代表。不管是与人交往还是选择产品，注重内在，更加注重外在。能够打动90后，光学富五车已经不够，貌美如花，风流倜傥，谈吐得体也是必须滴！

13 、90后中，有83.5%的人表示不在乎加班。在找工作时，90后对工作时间关注度仅为1.4%，对社会地位的关注度仅为1.9%，位列前三的影响因素依次为：薪资待遇、发展前景、兴趣爱好。
90后是“努力工作，努力玩”的一代。刚步入职场，对职场充满热情的的90后不在乎是否加班，更加注重薪资待遇，关注工作是否有挑战性，并希望对他们的工作成绩即时肯定。

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python的库，方法这么多，写程序的时候能记住吗
概述
人生苦短，我用Python
Python
用注释写单元测试:doctest
单元测试是代码开发环节必不可少的一环，对于Bug定位和代码质量而言是非常重要的。
举个例子：
这是一个求N的阶乘函数示例，在docstring 中通过符号来开始一个单元测试，然后换行输入预期结果即可。就是复制粘贴一下调试过程结果，超级简单，想实现TDD也因此变得很容易。
用注释写API文档:apidoc
完成机器学习模型后，提供对外服务的接口来贡献我们的算力时就要用到完整的API文档，通过API的调用才能为我们的模型源源不断的提供校验数据，对提升模型效果具有相当的意义。
而利用 apidoc 可以很好地解决这些API文档中常见的诸多问题.相当于通过模板提升了我们的接口设计的能力。
l例如：
这是一个API接口的定义方法，最核心的部分就是
路由
GET/POST方法
名称/分组
参数与调用例子
咱可以直接撸个示例来学习怎么使用apidoc，先下载示例源码。
git clone
cd apidoc
再来安装 apidoc 组件
sudo npm install apidoc -g
直接用官方代码制作一个例子，去访问就可以了。
apidoc -i example/-o output/-t template/
open output/index.html
apidoc的官方文档贼简单贼清晰，我就不过多强调语法了。
apidoc 提供了接口调试功能，在实际使用时要注意：
我们需要一个web server 才可以使用这个接口调试的功能。
要注意跨域的问题。
使用注释写命令行接口：docopt
例如：
在命令行中我们可以成功调用
fiannceR.py tcp 0.0.0.03838
arguments 会传出一个字典对象，以Key-Value的形式将命令行中的输入值捕获。
最后
真要从数据撸到模型、接口，那么一排注释的画面美的无法想象。
欢迎大家留言讨论，也可以加下我的群给出更多应用案例，交流分享。
sql server 2012 里面的sql server data tools怎么使用？求使用教程，如何分析自己的数据。
楼主好，我当前就在做这方面的工作。其实楼主理解的略有偏差，这个东西只是个工具，用于实现的功能是商务只能分析相关的模块功能，提供数据整合，数据分析，数据挖掘，报表开发等一系列相关功能，建立不同的项目，会有不同的使用规则，而并不是只有单一的使用规则的。要实现数据分析，首先需要学会SSIS模块数据仓库建立，数据的整合---ETL（也就是数据的抽取，转换，加载。实现的是数据规范化和清洗无用数据），接下来是SSAS，多维数据库的建立，然后是SSRS，可视化报表开发，接下来才是数据挖掘与数据分析。这些所有的项目组成了数据分析模块。每个地方的使用方式和方法都是不固定的，比如ETL的组件使用，SSRS的报表数据集建立等等，都是不相同的。如果楼主想完全学习数据分析模块的东西，我推荐你可以去天善智能上面看看相关的课程，有些是免费的，有些是花钱的。我经常在上面一些课程。有问题可以追问哈。
帆软FCRP-D认证分享
一、考证初衷
出新手村，真正准备进入项目实战的毕业考试。
二、学习过程
阶段一：跟着入门视频文档做，报表效果倒是重现了，关键步骤也做笔记了，但就是没记住多少，独立做报表时，又得去翻文档，挺长一段时间都是这样。
阶段二：扔在一边几个月，又重新拿起来，发现好像都没怎么掌握住。报表培训班学前调研时，很诚恳地写了自己没基础。又以一个新手身份里开始学习，大概懂了主线内容，但对于项目实战还是远远不够；
阶段三：离开前东家的庇护，在招聘市场里看到了很多不足。原本可以快速提升能力的项目实战也很缺乏。所以花了3个月老老实实强迫自己把帮助文档全部半看半实操完，真正掌握的其实没多少，只是巩固了基础，学习到很多细节。可能更多的是了解到帆软可以做到什么程度，一个需求可以以哪些方式实现。碰到不熟悉或者棘手的知道在哪里可以找到。
阶段四：Kettle是今年刚接触的新工具。学习一门新工具的时候，比较痛苦的是没有相对完善的学习资源，也不知道哪里的课程算是比较实用的，在网易云课堂、B站、CSDN、天善智能博客零零碎碎地学习。虽然项目实战不行，但好歹算是入了门。SQL重新学习了下，进阶掌握了开窗函数这种自己过往不用的东西。同时也用SQL语句实现了很多需要在FineReport设计界面实现的功能。
三、印象深刻的人和事
学习部署看文档时感觉不是很难，但实践中遇到了很多问题：使用Vmware虚拟机时搭建Linux和Windows环境时，因为镜像文件有问题，傻傻整了两天，还是导师直接看出问题，让我去下个正经点的镜像文件；独立部署时，SSH上传的文件多了一层嵌套，导致无法正常访问；CentOS镜像文件没有解压软件导致无法正常解压文件；Linux编辑配置文件时，少输了一个标点符号，一直报错等等。庆幸在碧桂园遇见了很耐心的导师华辉，体验了有问题可以及时快速解决，被人拖着快速成长的感觉。是一个很负责技术很猛很全面的宝藏老师。Linux和Tomcat服务器部署项目实施需要掌握的必要知识点也是在这个时候真正学会。虽然刚开始入门时问了挺多幼稚的问题，被偶尔嫌弃。毕竟团队还是鼓励自主学习和自己解决问题，如果没有思考或者尝试，就提一些呆萌的问题，很容易被鄙视。首月准备答辩的时候，也分享了很多心得：
比如数管中心人员一千多号人，在注重技术积累的时候也要注意宣传包装自己，这样才能升职加薪；
写PPT在大公司里是一项重要技能；
做项目时要及时反馈进度，遇到问题要及时说，不要掖着；
要做好时间管理，集中处理问题，不然一会处理这个一会处理那个，很容易一天感觉很忙，但是真正完成的事都没有；
在客户面前要自信一点，不要表现得自己没实力不靠谱，不会的私下要及时跟上；
抗拒学习另一款新工具PowerBI时，会告诫我多学一门工具没坏处。
也有下班后的晚上在办公室教我集成部署和服务器扩容，听得一愣一愣的，反正说嗯嗯嗯就是了，最怕突然来一句：“既然你听明白了，来演示下”。依然记得刚入职时，感觉自己在小公司待得久了视野狭隘，会的很少，到大公司看见很多优秀的人，觉得差距很大，很沮丧。同时也不是一个很外向的人，也不喜欢和不熟的人讲太多话。是靠谱的老大哥带着我逐渐成长起来。
四、考试过程
“考试有多近，心就有多浪”，这句话可以很好形容7月考试了。备考时苦大仇深的，临近考试时，反而半死不活的。原本一天半可以做得差不多的卷子，在把《一起同过窗2》从头到尾重刷一遍的过程中硬是拖到了第四天。正式卷难度降了很多，题量也少了很多，但也只有364分。事实证明，学习要踏实，偷的懒，迟早是要还的。
五、考证后续
好好学习，天天向上。
六、考证感悟
“不管何时何地，做你想做的事永远都不嫌晚，如果你发现生活不如意，我希望你有勇气重来！”
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提取码：vtmc
书名：Python数据分析与数据化运营
作者：宋天龙
豆瓣评分：7.1
出版社：机械工业出版社
出版年份：2017-12
页数：524
内容简介：
这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。
作者是国内一线数据分析师和大数据专家，在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验，在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等14位资深专家的好评和推荐，还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。
全书的内容在逻辑上共分为两大部分：
***部分（第1~4章）：Python数据分析与挖掘
着重讲解了Python和数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖掘的建模主题。
第二部分（第5~9章）：Python数据化运营
这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。在每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。
本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。
作者简介：
宋天龙（TonySong）
大数据技术专家，历任软通动力集团大数据研究院数据总监、Webtrekk（德国*大的网站数据分析服务提供商）中国区技术和咨询负责人、国美在线大数据中心经理。
擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端的数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习，以及数据工程交付。拥有丰富的数据项目工作经验，参与过集团和企业级数据体系规划、大数据产品开发、网站流量系统建设、网站智能推荐、企业大数据智能等大型数据工作项目。参与实施多个客户案例，包括Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国）、Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网，国美在线、迪信通等。
著有《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》《企业大数据系统构建实战：技术、架构、实施与应用》。
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