百科_電商網(wǎng)站用什么保存用戶(hù)登錄信息

什么是COOKIE有什么用

什么是曲奇？谷歌在微博中公布了維基百科對Cookie的解釋。Cookies(復數cookies)，中文名稱(chēng)為小文本文件或cookies，指的是一些網(wǎng)站為了識別用戶(hù)而存儲在用戶(hù)客戶(hù)端的數據(通常是加密的)。Cookies由服務(wù)器生成并發(fā)送給用戶(hù)代理(通常是瀏覽器)。瀏覽器會(huì )將Cookie的鍵值保存到某個(gè)目錄下的文本文件中，下次請求相同的網(wǎng)站時(shí)將Cookie發(fā)送到服務(wù)器(前提是瀏覽器設置為啟用Cookie)。它是由網(wǎng)景公司的前雇員Lou Montulli于1993年3月發(fā)明的。在互聯(lián)網(wǎng)中，cookies的應用隨處可見(jiàn)：cookies可以將登錄信息保留到用戶(hù)與服務(wù)器的下一次會(huì )話(huà)，用戶(hù)下一次訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)網(wǎng)站時(shí)，會(huì )發(fā)現自己已經(jīng)登錄了，無(wú)需輸入用戶(hù)名和密碼(當然也不排除用戶(hù)手動(dòng)刪除cookies)，從而簡(jiǎn)化登錄手續；某電商網(wǎng)站的“購物車(chē)”。用戶(hù)可能會(huì )在一段時(shí)間內從同一網(wǎng)站的不同頁(yè)面選擇不同的產(chǎn)品，這些信息都會(huì )被寫(xiě)入Cookies中，以便在最終支付時(shí)提取這些信息。比如你經(jīng)常在網(wǎng)上看車(chē)。當你搜索法拉利時(shí)，第一個(gè)顯示的搜索結果是法拉利，而不是法拉利。比如一些電商網(wǎng)站的“猜你喜歡什么”功能，就需要Cookie。希望對你有幫助~

電子商務(wù)采購的基本流程

網(wǎng)上采購程序主要包括：采購前的準備、供應商與買(mǎi)方的協(xié)商、合同的制定與執行、交貨與清算等。一、采購前的準備對于采購員來(lái)說(shuō)，采購前的準備過(guò)程就是宣傳供應商，獲取有效信息的過(guò)程。在網(wǎng)絡(luò )環(huán)境條件下，供應商主動(dòng)發(fā)布其產(chǎn)品信息資源(如產(chǎn)品價(jià)格、質(zhì)量、公司狀況、技術(shù)支持等)將成為趨勢。)在網(wǎng)上，而企業(yè)可以隨時(shí)在線(xiàn)查詢(xún)，掌握自己需要的商品信息資源。雙方相互推拉，完成商品信息的供求過(guò)程。在網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下，信息交流通常是通過(guò)登錄和瀏覽對方的網(wǎng)站和主頁(yè)來(lái)完成的，其速度和效率是傳統方式無(wú)法比擬的。采購前的信息交流主要是讓企業(yè)了解供應商產(chǎn)品的價(jià)格和質(zhì)量。所以?xún)r(jià)格很大程度上決定了購買(mǎi)決策。二。在網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下，傳統采購咨詢(xún)的文件交換可以演變?yōu)橛涗洝⑽募蛐畔⒃诰W(wǎng)絡(luò )中的傳遞過(guò)程。各種網(wǎng)絡(luò )工具和特殊的數據交換協(xié)議自動(dòng)保證了網(wǎng)絡(luò )傳輸的準確性、安全性和可靠性。企業(yè)一旦選擇了合適的、能保證產(chǎn)品質(zhì)量最好、價(jià)格最合理、服務(wù)最好的供應商，就可以在網(wǎng)上與之洽談、談判。各種商務(wù)文件(如價(jià)格表、報價(jià)表、詢(xún)價(jià)單、報盤(pán)、訂單、回復采購訂單、采購訂單變更請求、運輸指令、發(fā)貨通知、付款通知、發(fā)票等。)已成為網(wǎng)上交易的標準信息形式，減少了漏洞和錯誤，規范了整個(gè)采購過(guò)程。三。合同制定和執行的談判過(guò)程完成后，需要將談判結果以法律文件的形式確定下來(lái)，以監督合同的履行。因此，雙方必須以書(shū)面形式簽訂購買(mǎi)合同。這樣一方面可以杜絕采購過(guò)程中的違規行為，另一方面也可以避免無(wú)效合同引發(fā)的經(jīng)濟糾紛。由于網(wǎng)絡(luò )協(xié)議和網(wǎng)上商務(wù)信息工具可以保證所有采購咨詢(xún)文件的準確性、安全性和可靠性，雙方可以通過(guò)咨詢(xún)文件來(lái)約束采購行為和執行咨詢(xún)結果。四。支付結算流程采購完成后，貨物入庫，企業(yè)要與供應商進(jìn)行支付結算活動(dòng)。目前，支付供應商貨款的方式主要有兩種：1。電子貨幣，包括電子現金、電子錢(qián)包和電子信用卡；2.電子支票，如電子支票、電子匯款、電子匯款等。前者主要用于企業(yè)與供應商之間的小額支付，相對簡(jiǎn)單；后者主要用于企業(yè)與供應商之間的大額資金結算，比較復雜。延伸信息：傳統采購模式存在以下問(wèn)題：采購和供應雙方為了自身利益，相互封鎖信息，進(jìn)行不對稱(chēng)信息博弈，因此采購很容易成為一種盲目行為；一般供求關(guān)系都是暫時(shí)或短期的，競爭多于合作，容易造成雙輸。信息溝通不暢，無(wú)法跟蹤供應商的產(chǎn)品質(zhì)量和交貨日期；對用戶(hù)需求的響應能力不足，無(wú)法面對快速變化的市場(chǎng)；利潤驅動(dòng)暗箱操作，舍好求其次，舍便宜求貴，舍近求遠，產(chǎn)生了腐敗的溫床；設計部門(mén)、生產(chǎn)部門(mén)、采購部門(mén)的聯(lián)系脫節，導致庫存積壓，流動(dòng)資金大量。來(lái)源：百度百科-電商采購

ssl漏洞是什么

SSL也稱(chēng)為安全套接字層，是一種用于在Web會(huì )話(huà)中實(shí)現雙方和客戶(hù)端之間的安全會(huì )話(huà)的通信協(xié)議。它可以幫助雙方建立信任關(guān)系，實(shí)現安全會(huì )話(huà)。要做到這一點(diǎn)，還需要結合證書(shū)機制，所以會(huì )話(huà)雙送必須先向CA申請一個(gè)數字證書(shū)，然后與數字證書(shū)中的公鑰建立信任關(guān)系，再用密鑰加密要傳輸的數據。瀏覽器和WEB服務(wù)器之間基于SSL建立應用層會(huì )話(huà)，通信協(xié)議為HTTPS。由于使用HTTPS/SSL的會(huì )話(huà)雙方都是通過(guò)一個(gè)加密的安全通道來(lái)傳輸數據，很容易給人一種錯誤的理解，認為在這種機制下一定是安全的，但事實(shí)卻是否定的。原因很簡(jiǎn)單，因為理想的安全系統是不存在的，SSL也不例外。SSL安全漏洞主要體現在以下幾個(gè)方面：1。SSL服務(wù)缺陷SSL為網(wǎng)絡(luò )通信提供了安全性，但其本身的安全性可能并不理想，SSL服務(wù)本身的安全缺陷才是最致命的安全漏洞。這不好笑。現在流行的OpenSSL系統存在很多安全漏洞，其中最典型的就是各個(gè)版本的緩沖區溢出漏洞。OpenSSL是一個(gè)開(kāi)源的SSL實(shí)現，用于實(shí)現網(wǎng)絡(luò )通信的高密度加密。現在廣泛應用于各種網(wǎng)絡(luò )應用中。目前在OpenSSL中發(fā)現的嚴重安全漏洞主要有：OpenSSL服務(wù)器中SSLV2握手過(guò)程的緩沖區溢出漏洞。OpenSSL客戶(hù)端SSLV3握手過(guò)程緩沖區溢出漏洞。使用Kerberos的OpenSSL server SSLV3握手過(guò)程緩沖區溢出漏洞。OpenSSL在64位平臺上處理整數ASCLL字符時(shí)存在緩沖區漏洞。OpenSSL的ASN.1庫在處理格式錯誤的證書(shū)時(shí)存在編碼錯誤，容易導致拒絕服務(wù)攻擊。自2002年9月以來(lái)，有許多利用OpenSSL安全漏洞的蠕蟲(chóng)，如” Apache/mod_ssl “，” Slapper “和” bugtraq.c “蠕蟲(chóng)。這些蠕蟲(chóng)的目標是OpenSSL 0.8.6d之前的SSL模塊(mod_ssl)和運行在Linux上的Apache服務(wù)器，但它們僅限于具有有效SSL v2設置位和Intel x86硬件位的設備。蠕蟲(chóng)向連接互聯(lián)網(wǎng)的TCP80端口發(fā)送如下請求，搜索目標的Apache服務(wù)器：GET/MOD _ SSL:ERROR:HTTP-REQUEST HTTP/1.0如果根據響應確認是Apache服務(wù)器，蠕蟲(chóng)的源代碼將通過(guò)TCP 443發(fā)送。然后，發(fā)送的源代碼會(huì )在被攻擊的設備上被編輯和執行。讓被感染的設備尋找下一個(gè)目標。運行在各個(gè)設備上的蠕蟲(chóng)通過(guò)UDP 2002端口進(jìn)行通信，形成P2P網(wǎng)絡(luò )。利用這個(gè)網(wǎng)絡(luò )，可以將特定的數據包一起發(fā)送給特定的目標，也就是說(shuō)，它可以作為DDOS攻擊的平臺。現在可以看到，OpenSSL系統的安全漏洞不僅危及SSL通信的安全，而且對整個(gè)網(wǎng)絡(luò )系統的安全也有一定的影響。2.攻擊證書(shū)的可信度首先取決于CA，但是CA的表現并不盡如人意。像Verisign這樣的安全CA機構并不總是可靠的，系統管理員經(jīng)常犯的錯誤是過(guò)于信任Verisign這樣的公共CA機構。但是CA機構對用戶(hù)證書(shū)的準確性可能不會(huì )像對網(wǎng)站數字證書(shū)那樣重視。對用戶(hù)證書(shū)的審核、頒發(fā)和撤銷(xiāo)可能不夠嚴格，容易導致證書(shū)驗證不準確、垃圾郵件、濫用、竊取甚至在傳輸中被劫持等。更何況微軟的IIS提供了‘客戶(hù)端證書(shū)映射’功能，用來(lái)將客戶(hù)端提交的證書(shū)中的名字映射到nt用戶(hù)賬號。在這種情況下，如果管理員的證書(shū)被盜或劫持，那么黑客就可以獲得系統管理員的權限。黑客可以嘗試暴力破解攻擊。雖然暴力攻擊證書(shū)比暴力攻擊密碼更難，但它仍然是一種攻擊方法。要暴力攻擊客戶(hù)端身份驗證，首先編輯一個(gè)用戶(hù)名列表，然后為每個(gè)名稱(chēng)向CA申請一個(gè)證書(shū)。每個(gè)證書(shū)都用于嘗試獲得訪(fǎng)問(wèn)權限。用戶(hù)名選擇得越好，其中一個(gè)證書(shū)被識別的可能性就越高。

暴力破解證書(shū)的便利之處在于，你只需要猜測一個(gè)有效的用戶(hù)名，而不需要猜測用戶(hù)名和密碼。3.竊取證書(shū)除了上述方法，黑客還可能竊取有效證書(shū)和相應的私鑰。最簡(jiǎn)單的就是用木馬。這種攻擊幾乎可以讓證書(shū)失效。它攻擊客戶(hù)端系統，獲得其控制權，然后試圖使用、竊取或劫持用戶(hù)的證書(shū)。證書(shū)的密鑰就是密鑰，但用戶(hù)往往把密鑰放在不安全的地方，這就給了黑客可乘之機。也許對付這種攻擊的唯一有效方法是將證書(shū)保存在智能卡或其他設備中。4.管理盲點(diǎn)由于SSL會(huì )話(huà)是加密的，系統管理員無(wú)法使用現有的安全漏洞掃描或IDS來(lái)審查或監控網(wǎng)絡(luò )上的SSL交易。所以管理上有盲點(diǎn)。IDS通過(guò)監控網(wǎng)絡(luò )傳輸來(lái)尋找未經(jīng)驗證的活動(dòng)。任何符合已知攻擊模式或未經(jīng)策略授權的網(wǎng)絡(luò )活動(dòng)都會(huì )被標記出來(lái)，供系統管理員監控。為了讓IDS工作，IDS必須能夠監控所有的網(wǎng)絡(luò )流量信息，但是SSL的加密技術(shù)使得通過(guò)HTTP傳輸的信息無(wú)法被IDS識別。我們可以通過(guò)使用最新的安全掃描軟件檢查一般的web服務(wù)器來(lái)尋找已知的安全盲點(diǎn)，這些軟件不會(huì )檢查受SSL保護的服務(wù)器。受SSL保護的web服務(wù)器確實(shí)存在與一般服務(wù)器相同的安全盲點(diǎn)，但也許是因為建立SSL連接的時(shí)間和難度，安全漏洞掃描軟件不會(huì )檢查受SSL保護的web服務(wù)器。沒(méi)有網(wǎng)絡(luò )監控系統，沒(méi)有安全漏洞審查，讓最重要的服務(wù)器成為最不被保護的服務(wù)器。

4電子商務(wù)人員管理制度的基本原則包括哪些

電子商務(wù)人事管理系統的基本原則包括以下幾個(gè)方面：第一，遵守國家法律法規和相關(guān)部門(mén)規章，必須遵守《中華人民共和國民法通則》、《中華人民共和國公司法》、《中華人民共和國合同法》、《中華人民共和國電子簽名法》、《電子銀行業(yè)務(wù)管理辦法》、《稅收征管法》和《實(shí)施細則》、《反不正當競爭法》。《反壟斷法》、《中華人民共和國郵政法》、《互聯(lián)網(wǎng)安全保護技術(shù)措施規定》和《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》等相關(guān)法律法規和相關(guān)部門(mén)規章。二。遵守互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)規范和安全規范必須遵守國家制定的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)規范和安全規范。3.嚴禁法律法規和政策規定禁止的銷(xiāo)售形式，嚴禁法律法規和政策規定禁止的銷(xiāo)售形式。四。電子商務(wù)平臺經(jīng)營(yíng)者不得為非法經(jīng)營(yíng)者和非法交易提供服務(wù)，電子商務(wù)平臺經(jīng)營(yíng)者不得為非法經(jīng)營(yíng)者和非法交易提供服務(wù)。電子商務(wù)平臺不得為無(wú)資質(zhì)商家銷(xiāo)售有害有毒物質(zhì)、藥品、危險化學(xué)品等特殊商品提供服務(wù)，未經(jīng)批準不得經(jīng)營(yíng)藥品、醫療器械等特殊商品。電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)者應當建立可疑商品銷(xiāo)售監控機制。成立專(zhuān)門(mén)的監控力量，對商品的銷(xiāo)售信息進(jìn)行監控，重點(diǎn)監控違禁品和超低價(jià)商品的銷(xiāo)售情況。如發(fā)現可疑情況，及時(shí)通知公安機關(guān)調查處理。5.電子商務(wù)運營(yíng)商必須為所有交易建立記錄和存儲系統。電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)者必須保留用戶(hù)注冊信息。他們必須為所有交易建立記錄和存儲系統，將登錄和交易日志等交易數據記錄保存至少十年，并保護交易雙方的隱私權。他們必須建立安全系統并采取安全預防措施。六。知識產(chǎn)權保護電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)者必須遵守有關(guān)知識產(chǎn)權保護的法律、法規和政策。七。真實(shí)交易完成后，必須轉移貨物的所有權和全部貨款。在此之前，貨物的所有權不得作為買(mǎi)賣(mài)合同再次轉移。八、電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)者必須建立網(wǎng)絡(luò )欺詐舉報機制。建立網(wǎng)絡(luò )詐騙舉報平臺，收集網(wǎng)民關(guān)于電子商務(wù)犯罪的線(xiàn)索，及時(shí)向有關(guān)部門(mén)反映情況。

如何成為一個(gè)數據分析師？需要具備哪些技能

在學(xué)習數據分析師之前，你必須知道你想要達到什么樣的目標。也就是你想通過(guò)這種技術(shù)解決什么問(wèn)題或者計劃？有了這個(gè)目標，你就可以清晰地進(jìn)行自己的學(xué)習計劃，明確其知識體系。有了明確的目標導向和學(xué)習中必要的、最有用的部分，才能避免無(wú)效信息，降低學(xué)習效率。1.明確知識框架和學(xué)習路徑數據分析。如果你想做數據分析師，那么你可以去招聘網(wǎng)站看看相應職位的要求是什么。一般來(lái)說(shuō)，你會(huì )對自己應該掌握的知識框架有一個(gè)初步的了解。可以看看數據分析師這個(gè)職位。企業(yè)的技能要求可以概括為：SQL數據庫基本操作和基礎數據管理；能使用Excel/SQL做基礎數據的提取、分析和展示；會(huì )使用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數據分析，Python或者R；對于獲取外部數據的能力有加分，比如爬蟲(chóng)或者熟悉公共數據集；具備基本的數據可視化技能，能夠撰寫(xiě)數據報告；熟悉常用的數據挖掘算法：回歸分析、決策樹(shù)、分類(lèi)和聚類(lèi)方法；高效的學(xué)習路徑是什么？就是數據分析的過(guò)程。一般可以按照“數據采集-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化”的步驟來(lái)實(shí)現一個(gè)數據分析師的學(xué)習之旅。按照這個(gè)順序一步步來(lái)，你就會(huì )知道每個(gè)部分需要完成的目標是什么，需要學(xué)習哪些知識點(diǎn)，哪些知識暫時(shí)不需要。那么你每學(xué)一個(gè)部分，你就能有一些實(shí)際的輸出，積極的反饋和成就感，你就會(huì )愿意在里面花更多的時(shí)間。以解決問(wèn)題為目標，效率自然不會(huì )低。按照上面的流程，我們分為需要獲取外部數據的分析師和不需要獲取外部數據的分析師兩類(lèi)。學(xué)習路徑總結如下：1。需要獲取外部數據分析師：python基礎知識python爬蟲(chóng)SQL語(yǔ)言python科學(xué)計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-學(xué)習統計基礎回歸分析方法數據挖掘基礎算法：分類(lèi)、聚類(lèi)模型優(yōu)化：特征提取數據可視化：seaborn、Plotlib 2。無(wú)需獲取外部數據分析師：python SQL語(yǔ)言python科學(xué)計算基礎知識包：pandas、numpy、scipy、scikit-學(xué)習統計基礎回歸分析方法數據挖掘的基礎算法：分類(lèi)、聚類(lèi)模型優(yōu)化：特征提取數據可視化：seaborn、matplotlib2接下來(lái)，我們來(lái)說(shuō)一下每個(gè)部分應該學(xué)習什么以及如何學(xué)習。訪(fǎng)問(wèn)數據：開(kāi)放數據，Python爬蟲(chóng)如果只接觸企業(yè)數據庫中的數據，不需要訪(fǎng)問(wèn)外部數據，可以忽略。獲取外部數據主要有兩種方式。首先是獲取外部公共數據集。一些科研機構、企業(yè)、政府會(huì )開(kāi)放一些數據。你需要去特定的網(wǎng)站下載這些數據。這些數據集通常是完美的，質(zhì)量相對較高。另一種獲取外部數據的方式是爬蟲(chóng)。比如你可以通過(guò)爬蟲(chóng)獲取招聘網(wǎng)站上某個(gè)職位的招聘信息，在租房網(wǎng)站上抓取某個(gè)城市的租房信息，抓取豆瓣評分最高的電影榜單，獲取知乎點(diǎn)贊和網(wǎng)易云音樂(lè )評論的榜單。基于互聯(lián)網(wǎng)抓取的數據，可以分析某個(gè)行業(yè)，某個(gè)人群。爬行之前，需要了解一些Python的基礎知識：元素(列表、字典、元組等。)、變量、循環(huán)、函數(鏈接的菜鳥(niǎo)教程很好)……以及如何用成熟的Python庫(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)實(shí)現網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。如果是初學(xué)者，建議先從urllib和BeautifulSoup入手。(PS:后續的數據分析也需要Python知識，以后遇到的問(wèn)題也可以在本教程查看。)網(wǎng)上爬蟲(chóng)教程不太多，爬蟲(chóng)推薦豆瓣的網(wǎng)頁(yè)抓取。一方面網(wǎng)頁(yè)結構相對簡(jiǎn)單，另一方面豆瓣對爬蟲(chóng)相對友好。

在掌握了基礎爬蟲(chóng)之后，還需要一些高級技能，比如正則表達式、模擬用戶(hù)登錄、使用代理、設置爬行頻率、使用cookie信息等等，來(lái)應對不同網(wǎng)站的反爬蟲(chóng)限制。除此之外，常用的電商網(wǎng)站、問(wèn)答網(wǎng)站、點(diǎn)評網(wǎng)站、二手交易網(wǎng)站、交友網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站的數據都是很好的練習方式。這些網(wǎng)站可以獲得很有分析意義的數據，最重要的是有很多成熟的代碼可供參考。數據訪(fǎng)問(wèn)：SQL語(yǔ)言。你可能會(huì )有一個(gè)疑問(wèn)，為什么沒(méi)有提到Excel。在處理一萬(wàn)以?xún)鹊臄祿r(shí)，Excel一般分析沒(méi)有問(wèn)題。一旦數據量大了就力不從心了，數據庫可以很好的解決這個(gè)問(wèn)題。而且，大多數企業(yè)都會(huì )以SQL的形式存儲數據。如果是分析師，還需要了解SQL的操作，能夠查詢(xún)和提取數據。SQL作為最經(jīng)典的數據庫工具，使得海量數據的存儲和管理成為可能，大大提高了數據抽取的效率。你需要掌握以下技巧：特定情況下提取數據：企業(yè)數據庫中的數據一定很大很復雜，你需要提取你需要的部分。比如你可以根據你的需求提取2018年的所有銷(xiāo)售數據，今年銷(xiāo)量前50的商品數據，上海和廣東用戶(hù)的消費數據.SQL可以通過(guò)簡(jiǎn)單的命令幫助您完成這些任務(wù)。添加、刪除、檢查、更改數據庫：這些都是數據庫最基本的操作，但是用簡(jiǎn)單的命令就可以實(shí)現，所以你只需要記住命令就可以了。數據分組和聚合，如何建立多個(gè)表之間的關(guān)系：這部分是SQL的高級操作，多個(gè)表之間的關(guān)系在你處理多維多數據集的時(shí)候非常有用，這也讓你可以處理更復雜的數據。數據預處理：Python(pandas)很多時(shí)候，我們得到的數據并不干凈，比如數據重復、缺失、異常值等。這時(shí)候就需要對數據進(jìn)行清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能得到更準確的分析結果。比如空氣質(zhì)量數據，有很多天的數據由于設備原因沒(méi)有監測到，有些數據重復記錄，有些數據在設備出現故障時(shí)失效。比如用戶(hù)行為數據，有很多無(wú)效操作對分析沒(méi)有意義，所以需要刪除。那么我們需要用相應的方法來(lái)處理，比如不完整的數據，我們是直接去掉這個(gè)數據，還是用相鄰的值來(lái)補全。這些都是需要考慮的問(wèn)題。對于數據預處理，學(xué)習熊貓的用法，處理一般的數據清洗是沒(méi)有問(wèn)題的。所需知識點(diǎn)如下：選擇：數據訪(fǎng)問(wèn)(標簽、特定值、布爾索引等。)缺失值處理：刪除或填充缺失數據行中的重復值：判斷重復值并刪除空格和異常值處理：清除不必要的空格和極端及異常數據相關(guān)操作：描述性統計、應用、直方圖等。合并：將符合各種邏輯關(guān)系的合并操作進(jìn)行分組：數據分區，分別執行函數，數據重組刷新。什么是總體和樣本？如何應用中位數、眾數、均值、方差等基本統計學(xué)？如果有時(shí)間維度，它是如何隨時(shí)間變化的？不同場(chǎng)景下如何做假設檢驗？數據分析方法大多來(lái)源于統計學(xué)的概念，所以統計學(xué)的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點(diǎn)如下：基礎統計學(xué)：其他描述性統計如均值、中位數、眾數、百分位數、極值等。其他統計知識如偏度、方差、標準差、顯著(zhù)性等。總體與樣本，參數與統計，誤差巴概率分布與假設檢驗：各種分布，假設檢驗過(guò)程，其他概率知識：條件概率，貝葉斯等。有了統計學(xué)的基礎知識，就可以用這些了。

其實(shí)很多結論都可以通過(guò)直觀(guān)的方式描述數據的指標得出，比如前100名是哪些，平均水平是多少，近幾年的變化趨勢是什么.可以使用python包Seaborn(python包)來(lái)做這些可視化分析，可以很容易地繪制各種可視化圖形，得出有指導意義的結果。了解假設檢驗后，就可以判斷樣本指標與假設的總體指標是否存在差異，驗證的結果是否在可接受的范圍內。Python數據分析如果你有所了解，就知道目前市面上其實(shí)有很多Python數據分析的書(shū)，但是每一本都很厚，學(xué)習阻力非常大。但實(shí)際上，最有用的信息只是這些書(shū)中的一小部分。比如用Python來(lái)檢驗不同案例的假設，其實(shí)可以很好的驗證數據。比如掌握回歸分析的方法，通過(guò)線(xiàn)性回歸和logistic回歸，其實(shí)可以對大部分數據進(jìn)行回歸分析，得出相對準確的結論。比如DataCastle的培訓競賽“房?jì)r(jià)預測”和“工作預測”，可以通過(guò)回歸分析實(shí)現。這部分需要掌握的知識點(diǎn)如下：回歸分析：線(xiàn)性回歸，logistic回歸。基本分類(lèi)算法：決策樹(shù)，隨機森林.基本聚類(lèi)算法：K-means.特征工程基礎：如何選擇具有特征的優(yōu)化模型？參數整定方法：如何調整參數優(yōu)化模型Python數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等。在這一階段的數據分析中，注重回歸分析的方法，大部分問(wèn)題都可以解決。通過(guò)使用描述性統計分析和回歸分析，可以得到一個(gè)很好的結論。當然，隨著(zhù)練習的增多，可能會(huì )遇到一些復雜的問(wèn)題。你可能需要了解一些更高級的算法：分類(lèi)和聚類(lèi)，然后你就會(huì )知道哪種算法模型更適合不同類(lèi)型的問(wèn)題。對于模型優(yōu)化，你需要學(xué)習如何通過(guò)特征提取和參數調整來(lái)提高預測精度。這有點(diǎn)像數據挖掘和機器學(xué)習。其實(shí)一個(gè)好的數據分析師應該算是初級的數據挖掘工程師。系統實(shí)戰的時(shí)候，你已經(jīng)具備了基本的數據分析能力。但需要根據不同的案例，不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)戰。如果你能獨立完成分析任務(wù)，那么你就已經(jīng)打敗了市面上大部分的數據分析師。如何進(jìn)行實(shí)戰？對于上面提到的公開(kāi)數據集，你可以找一些自己感興趣的數據，嘗試從不同的角度進(jìn)行分析，看看能得出什么有價(jià)值的結論。另一種觀(guān)點(diǎn)是，你可以從自己的生活和工作中找到一些可以用來(lái)分析的問(wèn)題。比如上面提到的電商、招聘、社交等平臺方向，有很多問(wèn)題可以挖掘。剛開(kāi)始你可能考慮問(wèn)題不太周全，但是隨著(zhù)經(jīng)驗的積累，你會(huì )逐漸找到分析的方向。一般的分析維度有哪些，比如排行榜、平均水平、地區分布、年齡分布、相關(guān)性分析、未來(lái)趨勢預測等。隨著(zhù)閱歷的增加，你會(huì )對數據有一些感受，也就是我們通常所說(shuō)的數據思維。也可以看看行業(yè)的分析報告，看看優(yōu)秀分析師的視角和分析問(wèn)題的維度。其實(shí)這并不是一件困難的事情。掌握了初級的分析方法后，還可以嘗試做一些數據分析競賽，比如DataCastle專(zhuān)門(mén)為數據分析師設計的三個(gè)競賽。提交答案即可獲得分數和排名：?jiǎn)T工離職預測培訓賽景縣房?jì)r(jià)預測培訓賽北京PM2.5濃度分析培訓賽。種一棵樹(shù)最好的時(shí)間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個(gè)數據集，開(kāi)始吧！