一、大數(shù)據(jù)分析公司有哪些？
大數(shù)據(jù)分析領域擁有許多知名公司，如IBM、Cloudera、Tableau、SAP、Splunk、SAS、Palantir等。這些公司提供了各種大數(shù)據(jù)分析工具和服務，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和可視化等。
它們在不同領域的客戶中都有廣泛的應用，例如金融、零售、醫(yī)療、制造和政府等。
這些公司以其先進的技術、豐富的經(jīng)驗和優(yōu)質的服務而聞名，為客戶提供了更加智能化和靈活的數(shù)據(jù)分析解決方案。
二、大數(shù)據(jù)分析原理？
把隱藏在一些看是雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息提煉出來，總結出所研究對象的內在規(guī)律
三、bms大數(shù)據(jù)分析？
bms即電池管理系統(tǒng)，是電池與用戶之間的紐帶，主要對象是二次電池。
bms主要就是為了能夠提高電池的利用率，防止電池出現(xiàn)過度充電和過度放電，可用于電動汽車，電瓶車，機器人，無人機等。
此外，bms還是電腦音樂游戲文件通用的一種存儲格式和新一代的電信業(yè)務管理系統(tǒng)名。
bms可用于電動汽車，水下機器人等。
一般而言bms要實現(xiàn)以下幾個功能：
(1)準確估測SOC：
準確估測動力電池組的荷電狀態(tài) (State of Charge，即SOC)，即電池剩余電量；
保證SOC維持在合理的范圍內，防止由于過充電或過放電對電池造成損傷，并隨時顯示混合動力汽車儲能電池的剩余能量，即儲能電池的荷電狀態(tài)。
(2)動態(tài)監(jiān)測：
在電池充放電過程中，實時采集電動汽車蓄電池組中的每塊電池的端電壓和溫度、充放電電流及電池包總電壓，防止電池發(fā)生過充電或過放電現(xiàn)象。
同時能夠及時給出電池狀況，挑選出有問題的電池，保持整組電池運行的可靠性和高效性，使剩余電量估計模型的實現(xiàn)成為可能。
除此以外，還要建立每塊電池的使用歷史檔案，為進一步優(yōu)化和開發(fā)新型電、充電器、電動機等提供資料，為離線分析系統(tǒng)故障提供依據(jù)。
電池充放電的過程通常會采用精度更高、穩(wěn)定性更好的電流傳感器來進行實時檢測，一般電流根據(jù)BMS的前端電流大小不同，來選擇相應的傳感器量程進行接近。
以400A為例，通常采用開環(huán)原理，國內外的廠家均采用可以耐低溫、高溫、強震的JCE400-ASS電流傳感器，選擇傳感器時需要滿足精度高，響應時間快的特點
(3)電池間的均衡：
即為單體電池均衡充電，使電池組中各個電池都達到均衡一致的狀態(tài)。
均衡技術是目前世界正在致力研究與開發(fā)的一項電池能量管理系統(tǒng)的關鍵技術。
四、大數(shù)據(jù)分析特點？
1、海量數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點是處理海量數(shù)據(jù)，即處理超過傳統(tǒng)計算機能夠高效處理的數(shù)量級的數(shù)據(jù)。
2、多維度數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點之二是處理多維度的數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)不僅僅包含數(shù)據(jù)的結構，還包括其他類型的數(shù)據(jù)，如文本，圖像和視頻等。
3、實時性：大數(shù)據(jù)分析特點之三是實時性，即大數(shù)據(jù)分析需要根據(jù)實時的數(shù)據(jù)進行分析，以滿足實時的業(yè)務需求。
4、高可靠性：大數(shù)據(jù)分析特點之四是高可靠性，即大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，以滿足業(yè)務需求。
五、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見的大數(shù)據(jù)分析模型？
無論是產(chǎn)品經(jīng)理、運營、還是數(shù)據(jù)分析師在日常工作中, 都需要構建一個完整的指標體系, 但由于經(jīng)驗或者對業(yè)務的熟悉程度, 互聯(lián)網(wǎng)人經(jīng)常會遇到下面的問題:
1）指標變成滿天星：沒有重點、沒有思路，等指標構建完成了也只是看到了一組數(shù)據(jù)，各有用處，卻無法形成合力，最終不僅浪費了開發(fā)人力，也無益于業(yè)務推動；
2）指標空洞不落地：需求中沒有幾個具體的指標，需求空洞，無法落地。
正是上面的原因，產(chǎn)品經(jīng)理, 運營和數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)開發(fā)的矛盾不斷的激化，所以一個完整的搭建數(shù)據(jù)指標體系框架和方法是非常重要的。在此，為大家推薦一種實用的 AARRR 分析模型。
為了便于理解, 舉最近的很火的《隱秘的角落》, 分享一下如何搭建指標體系，讓萬物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer這個五個單詞的縮寫，分別對應用戶生命周期中的5個重要環(huán)節(jié)。
- A拉新：通過各種推廣渠道，以各種方式獲取目標用戶，并對各種營銷渠道的效果評估，不斷優(yōu)化投入策略，降低獲客成本。利用這個模塊可以很好幫助市場推廣部門比較各個渠道的拉新效果，評估新用戶的用戶質量。
- A活躍：活躍用戶指真正開始使用了產(chǎn)品提供的價值，我們需要掌握用戶的行為數(shù)據(jù)，監(jiān)控產(chǎn)品健康程度。這個模塊主要反映用戶進入產(chǎn)品的行為表現(xiàn)，是產(chǎn)品體驗的核心所在。
- R留存：衡量用戶粘性和質量的指標。
- R轉化（變現(xiàn)）：主要用來衡量產(chǎn)品商業(yè)價值。
- R傳播：衡量用戶自傳播程度和口碑情況
三、AARRR在指標體系中的應用
如果我們利用AARRR 框架去構建可以判斷《隱秘的角落》的是否受歡迎：
1. 拉新
我們需要去評估現(xiàn)在這部劇在每一個投放的渠道拉來的新用戶情況是否有達到預期, 因為這部劇最開始的用戶進來的都是新用戶, 所以前期的新用戶的觸達情況是后期是否這部劇火爆的關鍵所在。
監(jiān)控新用戶的增長曲線, 有助于我們及時發(fā)現(xiàn)問題, 利用用戶反饋等改進。
2. 激活
當這部劇的新用戶來的時候, 很關鍵的是這些用戶有沒有在以后的時間看這部劇, 看的時間是怎么樣的, 看的頻率是怎么樣, 每次看這部劇的時候是不是都經(jīng)常會從頭看到完等等, 這些是最直接說明這部劇受到用戶的喜愛程度的
3. 留存
留存的定義如下:
- 次日留存：統(tǒng)計日新增用戶次日仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
- 7天留存：統(tǒng)計日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
- 30天留存：統(tǒng)計日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例
看了這部劇的用戶, 還會來看的用戶一定逃不出下面的模型.
這部劇高能開篇,片頭驚悚的開始。可以說開篇即高能，吊足了觀眾胃口， 秦昊飾演的張東升，和岳父岳母一起去爬山，到了山頂，前幾秒還在調整相機，微笑著給岳父岳母擺姿勢準備拍照，下一秒就將岳父岳母推下懸崖,。
片頭的懸疑給了用戶很強的刺激作用, 也就是上面的"酬賞", 讓用戶會想著去看下面發(fā)生了什么, 于是就是上面的"投入", 不斷投入, 也就提升了留存
4. 付費變現(xiàn)
劇的收入應該包括點播(提前看結局購買的特權費用), 流量變現(xiàn)收入(廣告), 這個收入真心不了解, 應該還有很多其他方面的收入, 從數(shù)據(jù)上我們可以將從總收入和人均收入和成本去刻畫整體的劇的利潤情況。
5. 自傳播
這部劇的火爆, 除了本身的的情節(jié)引人入勝以外, 自傳播也貢獻了很大的原因, 當"一起去爬山吧" 這種在各大社交媒體上瘋傳時, 傳播帶來的增長就需要用數(shù)據(jù)去科學的衡量:
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文章內容來自公眾號：Data Science數(shù)據(jù)科學之美，已獲作者授權。轉載請聯(lián)系原作者。
六、大數(shù)據(jù)分析 公司
大數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代商業(yè)領域中扮演著至關重要的角色。越來越多的公司意識到了大數(shù)據(jù)分析的潛力，紛紛尋求尋找能夠幫助他們在龐大的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值信息的專業(yè)公司合作。
大數(shù)據(jù)分析的價值
隨著互聯(lián)網(wǎng)和技術的飛速發(fā)展，世界開始產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)蘊含著寶貴的信息，能夠為公司的決策提供有力支持。然而，對于海量的數(shù)據(jù)進行整理和分析并非易事，需要專業(yè)的技術和經(jīng)驗。
大數(shù)據(jù)分析的核心價值在于通過對海量數(shù)據(jù)的收集、處理和評估，幫助企業(yè)洞悉市場趨勢、了解客戶需求、優(yōu)化業(yè)務流程、提高運營效率等等。通過大數(shù)據(jù)分析，公司可以找到之前無法覺察的關聯(lián)和模式，從而制定更明智的商業(yè)決策。
然而，要實現(xiàn)這些價值并非易事。公司需要依靠專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析公司來幫助他們處理和解讀這些數(shù)據(jù)，并提供有針對性的建議和策略。
專業(yè)大數(shù)據(jù)分析公司的作用
專業(yè)大數(shù)據(jù)分析公司是在大數(shù)據(jù)領域擁有豐富經(jīng)驗和專業(yè)知識的機構。他們了解如何利用各種統(tǒng)計方法和數(shù)據(jù)挖掘技術來從龐大的數(shù)據(jù)集中提取有用的信息。
- 數(shù)據(jù)收集和整理：大數(shù)據(jù)分析公司擅長從各種數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)，并通過清洗、整理和格式化等步驟對數(shù)據(jù)進行加工處理，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。
- 數(shù)據(jù)分析和建模：專業(yè)公司能夠利用各種數(shù)據(jù)分析工具和技術，對數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析。他們能夠建立各種模型和算法，從而識別出隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。
- 數(shù)據(jù)可視化：專業(yè)公司能夠將分析結果以直觀易懂的方式進行可視化展示，通過圖表、圖形和儀表盤等形式，幫助公司更好地理解和利用數(shù)據(jù)。
- 戰(zhàn)略規(guī)劃和建議：基于對數(shù)據(jù)的深入分析，專業(yè)公司能夠為公司制定相應的戰(zhàn)略規(guī)劃和建議，幫助公司在競爭激烈的市場中找到突破口和機會。
通過與專業(yè)大數(shù)據(jù)分析公司的合作，公司能夠從數(shù)據(jù)中獲得更多的價值，提升業(yè)務水平，并在市場中保持競爭優(yōu)勢。
如何選擇合適的大數(shù)據(jù)分析公司
選擇合適的大數(shù)據(jù)分析公司是確保成功的關鍵一步。下面是幾個選擇合適公司的要點：
- 經(jīng)驗和專業(yè)知識：確保公司在大數(shù)據(jù)分析領域有豐富的經(jīng)驗和專業(yè)知識，熟悉行業(yè)內的最新技術和趨勢。
- 客戶案例和口碑：考察公司的過往客戶案例和口碑，了解他們在過去的項目中是否取得了成功的成果。
- 數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性：大數(shù)據(jù)分析涉及大量敏感信息，確保選擇的公司能夠保護數(shù)據(jù)安全，并遵守相關的法律法規(guī)。
- 合作模式和溝通能力：與公司進行充分的溝通，了解他們的合作模式和溝通能力，確保雙方能夠順暢地合作。
- 成本效益：根據(jù)公司的預算和需求，選擇具有合理價格和高性價比的大數(shù)據(jù)分析公司。
通過綜合考慮以上因素，公司可以選擇到最合適的大數(shù)據(jù)分析公司，并與之建立長期穩(wěn)定的合作關系。
成功案例：大數(shù)據(jù)分析助力公司發(fā)展
越來越多的公司通過與專業(yè)大數(shù)據(jù)分析公司的合作，取得了顯著的成功成果。以下是一個具體的案例：
某電商公司通過與一家專業(yè)大數(shù)據(jù)分析公司的合作，對其用戶數(shù)據(jù)進行深入的分析和挖掘。通過分析用戶行為和購買數(shù)據(jù)，他們發(fā)現(xiàn)了用戶的喜好和購買習慣，并對商品進行了更加精準的推薦。這大大提高了用戶的購買率和用戶滿意度，進而帶來了更高的銷售額和市場份額。
通過長期與大數(shù)據(jù)分析公司的合作，該電商公司能夠不斷優(yōu)化其業(yè)務策略，并緊密跟蹤市場趨勢，從而在競爭激烈的電商行業(yè)中保持領先地位。
總結
隨著大數(shù)據(jù)的快速增長，公司需要找到合適的合作伙伴來幫助他們進行大數(shù)據(jù)分析。專業(yè)大數(shù)據(jù)分析公司能夠提供全面的解決方案，幫助公司從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，并制定相應的戰(zhàn)略規(guī)劃和建議。
通過選擇合適的大數(shù)據(jù)分析公司，公司可以獲得更多的商業(yè)價值，并在市場中保持競爭優(yōu)勢。
七、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見的大數(shù)據(jù)分析模型？
常見數(shù)據(jù)分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態(tài)以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行后續(xù)行為。這是用來衡量產(chǎn)品對用戶價值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現(xiàn)。
5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區(qū)域中不同元素點點擊密度的圖標。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問行為路徑。為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數(shù)據(jù)進行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進行后續(xù)分析。
8、屬性分析模型根據(jù)用戶自身屬性對用戶進行分類與統(tǒng)計分析，比如查看用戶數(shù)量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。
八、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)應用區(qū)別？
（1）概念上的區(qū)別：
大數(shù)據(jù)分析是指對大量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，以挖掘出數(shù)據(jù)中的有用信息，并研究其中的相互關系；而大數(shù)據(jù)應用是指利用大數(shù)據(jù)技術來改善企業(yè)的管理和決策，以期實現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和提高競爭力。
（2）應用場景上的區(qū)別：
大數(shù)據(jù)分析主要針對數(shù)據(jù)進行深度挖掘，以便更好地了解數(shù)據(jù)，以此改善企業(yè)的管理決策；而大數(shù)據(jù)應用則是將挖掘出來的數(shù)據(jù)用于實際應用，在企業(yè)管理和決策中產(chǎn)生實際的影響。
九、2020中國結婚離婚大數(shù)據(jù)分析？
2020年31省離婚大數(shù)據(jù)公布，結婚人數(shù)連續(xù)17年創(chuàng)新低，跌破900萬對這個大關。
而與此形成對比的是，離婚率逐年上升，天津和黑龍江的“離結比”都超過了70%。
為什么結婚的人越來越少？
在媒體發(fā)布的調查結果中，女性認為，結婚不是必選項，其次是擔心結婚后降低生活質量。
而對男性來說，經(jīng)濟條件成為了結婚前最難越過的一道坎。
又為什么，離婚的人越來越多？
這可能比結婚的理由要多一百萬種，畢竟，連“離婚冷靜期”都沒攔住。
可以因為要不要養(yǎng)寵物，要不要生孩子而鬧翻，也有可能因為多人運動、時間管理，翻了手機被發(fā)現(xiàn)出軌10年。
但離婚這件事，可能也存在“幸存者效應”。
因為一點小事，風風火火鬧離婚的，勸回去冷靜一下也沒錯。
另外，有經(jīng)濟能力、自己事業(yè)的人，通常也都不怕離婚，大不了一個人過唄，生活質量沒準還提升了。
但那些受到精神、身體傷害的，該離婚又舍不得，想離婚又放不下的，就很煎熬。
更有甚者，已經(jīng)產(chǎn)生了想離婚的念頭，卻因為沒有回到職場、賺錢養(yǎng)活自己和孩子的能力，不得不忍氣吞聲。
婚姻就像是一座圍城，外面的人想進來，里面的人想出去。
這話至今，仍是真相。
是什么讓我們決定步入婚姻，又是什么讓我們失望離去？
人為什么要結婚？
想要結婚是一種沖動，決定結婚卻是一種信賴。
心理學家多蘿西·滕諾夫對決定結婚的男女們做過一次調查訪談，結果發(fā)現(xiàn)，他們都渴望“和對方困覺”，但有一種更加深層的的渴望，超越了性。
那就是，情感上的結合。
95%的受訪者，都不認為他們結婚是因為身體上的大和諧，而是雙方發(fā)生了情感上的共鳴。
另外，他們還會做“愛情白日夢”，用大白話說就是看什么都帶濾鏡。
知道對方有缺點，但卻視而不見，和對方聊天的時候感覺血液直沖腦門，說啥都不好使。
這種沖動遲早也是會“退燒”的。
但對未來的期待太過理想化，也許就埋下了日后爭吵的導火索。
海倫費·舍爾同樣認為，不可能有幾十年如一日的婚姻。
可當他們找來17對平均婚齡21年的的男女，進行腦部掃描實驗時，卻驚訝地發(fā)現(xiàn)，他們大腦中與“戀愛早期”相關的區(qū)域，活躍度不減當年。
不過有一點小小的區(qū)別：
新婚夫妻的焦慮反射區(qū)更加活躍；
老夫老妻有關冷靜和克制痛苦的腦區(qū)，活動更加活躍。
也許，愛情最后是不會消失的，但這也側面證明了，在經(jīng)年累月的婚姻中，磨合和忍讓變得尤為重要。
而從想結婚到結了婚，不止是完成了愛情的沖動，更意味著今后的人生彼此信賴。
我想到了《小歡喜》。
兩夫妻人到中年，生活中的各種壓力和挫折連番襲來。
丈夫被中年裁員，不敢告訴老婆，只好天天打扮整齊出門，下班時間回來，假裝無事發(fā)生。
直到有一天，他終于繃不住了，喝醉酒開始大哭。
自己的青春，夢想，人生，好像一個笑話，在現(xiàn)實面前不堪一擊。
但老婆沒有指責他不成器，反而輕溫柔地說：“別怕，有我在。”
但失業(yè)后，擺在他倆面前的是經(jīng)濟難題。房貸，教育，哪來那么多的錢啊。
但他們卻因為不希望對方受更多生活的苦，而爭著要扛更大的擔子。
婚姻，意味著信賴，和不悔。
兩個人一起生活，不可能一點矛盾都沒有，但那些幸福的婚姻里，所有的矛盾都不觸及底線。
充其量就像是老火湯里的苦瓜，火鍋里的花椒。
但有些婚姻，一開始同樣美好，可到最后卻變得像奶油蛋糕里的咸菜，沖突太多。
為何有些婚姻，到最后變得分崩離析？
離婚，是因為現(xiàn)實和期望不再匹配
從共同承擔，到彼此傷害，很多夫妻離婚時都是失望的。
只是總有人，包括爸媽親戚朋友，都覺得好不容易結了個婚，冷靜一下你們就不想離了。
真的嗎？
人們總覺得離婚是因為沖動，年輕，急躁，只要冷靜，理智，忍耐，就能彼此捆綁到最后。
冷靜，似乎是婚姻萬能的解藥。
但僅限不觸及底線的矛盾。
因為能妥協(xié)的，一般也就忍了。鬧到離婚，一般已經(jīng)忍無可忍。
一種，是在婚姻里無法實現(xiàn)自我價值。
真愛并不至上，家務瑣事，會消耗很多感情。
除了那些經(jīng)濟實力比較好的，直接請用鈔能力以外，許多雙職工婚姻，還在誰該做家務之中掙扎。
戀愛時覺得這都不是事兒，結婚后全都傻眼。
在知乎，關于家務的問題有無數(shù)條。
結婚后才發(fā)現(xiàn)，家務永遠做不完，整個人都崩潰了。
老公嫌棄老婆事兒事兒的，老婆抱怨老公不管家，無形中雞毛蒜皮蓋過了風花雪月，只能上網(wǎng)提問這段婚姻還值不值得。
因為一首歌翻紅的劉敏濤，一次演講中分享過自己的婚姻經(jīng)歷。
丈夫是企業(yè)家，每天都很忙，根本沒時間顧家，她便毅然退出娛樂圈，專心打理家庭。
但他們的感情，都輪不到雞毛蒜皮的家務來消耗，因為丈夫不回家，也不管，吵架都沒處吵。
難得有一次，兩個人去日本旅游，她看到一家冰淇淋店，卻發(fā)現(xiàn)自己連買根冰淇淋的錢都沒有，想
這時候，她最青春的7年已經(jīng)過去了，事業(yè)停滯，喪偶婚姻，買不起冰淇淋......失去的太多太多。
另一種，是婚后變臉，完全偏離期望。
比如，出軌，不忠，婆媳關系，壓榨伴侶。
家暴，賭博，高利貸，甚至威脅到了孩子的安危。
福原愛嫁給江宏杰的時候，也許也沒有想過自己會承受那么大的壓力。
孕期時不關心就算了，還罵，想離婚的時候阻撓就算了，理由說白了竟然是離不開她這顆搖錢樹。
懷著當好媽媽，好老婆的心愿，福原愛幾乎放棄了運動員事業(yè)，卻不得不面對撕破臉皮的殘酷。
任何婚姻鬧到一方出現(xiàn)心理壓力的地步，多留一秒都是窒息。
結婚離婚前，都要足夠冷靜
結婚有結婚的好處，離婚有離婚的難處。
我們不能因為看到別人婚姻幸福就發(fā)昏，也不要看到婚姻不幸的例子就發(fā)怵。
人為什么要結婚？又為什么要離婚？
答案只有一個，那就我們已經(jīng)足夠冷靜。
結婚時，足夠冷靜地面對熱戀效應，認真考慮過兩個人的適配度，和彼此家庭的寬容度。
比如，做三觀調查類的問卷，進行婚前咨詢，都能夠幫你們更立體地認識到這段關系。
婚前財產(chǎn)、關于買房買車的口頭協(xié)議，最好也要落到白紙黑字上。
若是婚姻真的破裂，起碼也有心理預期，不至于一敗涂地。
離婚時，足夠冷靜地面對逝去的感情，判斷是可以忍的小矛盾，還是觸及底線的“情感制裁”。
別低估人對一段穩(wěn)定關系的依戀。
有些家暴的，被吸血的婚姻，弱勢的那一方遲遲不敢離婚，正是因為情感蓋過了理智。舍不得、怕離開了不能獨立生活、怕威脅......
一切都被對方牢牢掌控的時候，一定要找家人朋友幫助。
離錯了，可以結回來， 離對了，生活順利。
最后，哪怕無法攜手白頭，也盡量好聚好散。
結婚是兩個人格獨立的人選擇在一起生活，無論男女都不應該去做對方的附庸。
在進入婚姻時，選一個價值觀更開放，包容，愿意一起打拼的人共度余生。
而為婚姻所困的人，也要好好考慮自己進入婚姻的期待是什么，有沒有被滿足到。
結婚是因為彼此能滿足自己對親密關系的所有期待，但每個人的需求都在變。當期望不匹配時，感情消耗殆盡似乎就是最后的結局。
怨恨，傷心，痛苦，也是人面對情感創(chuàng)傷的正常反應。
但別擔心，就像茱蒂絲·赫爾曼曾說：人必須對所有的失喪一一哀悼過后，才能發(fā)覺到自己堅不可摧的內在生命。
決定結婚時有逆流而上的勇氣，離開時也要保護好自己。
離婚就是不完美的結局嗎？也不是。
至少，兩個人在一起時的幸福，真真切切存在。
當面對現(xiàn)實分歧時，也忠于自己，看清了內心需求，作出了一個可能不太完美，但對彼此都好的選擇。
如果再見不能紅著臉，希望也不會紅著眼。
世界和我愛著你。
十、大數(shù)據(jù)分析技術要點？
大數(shù)據(jù)分析，第一要會hive，是一種類sql的語法，只要會mysql的語法，基本沒問題，只有略微不同；
第二，要懂一些數(shù)據(jù)挖掘算法，比如常見的邏輯回歸，隨機森林，支持向量機等；
第三，懂得一些統(tǒng)計學的計算邏輯，比如協(xié)方差怎么算，意義是什么，皮爾遜相關系數(shù)的意義和條件等等。
