百科_電商網(wǎng)站用什么保存用戶登錄信息

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(fù)數(shù)cookies)，中文名稱為小文本文件或cookies，指的是一些網(wǎng)站為了識別用戶而存儲在用戶客戶端的數(shù)據(jù)(通常是加密的)。Cookies由服務(wù)器生成并發(fā)送給用戶代理(通常是瀏覽器)。瀏覽器會將Cookie的鍵值保存到某個目錄下的文本文件中，下次請求相同的網(wǎng)站時將Cookie發(fā)送到服務(wù)器(前提是瀏覽器設(shè)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(yīng)用隨處可見：cookies可以將登錄信息保留到用戶與服務(wù)器的下一次會話，用戶下一次訪問同一個網(wǎng)站時，會發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)登錄了，無需輸入用戶名和密碼(當(dāng)然也不排除用戶手動刪除cookies)，從而簡化登錄手續(xù)；某電商網(wǎng)站的“購物車”。用戶可能會在一段時間內(nèi)從同一網(wǎng)站的不同頁面選擇不同的產(chǎn)品，這些信息都會被寫入Cookies中，以便在最終支付時提取這些信息。比如你經(jīng)常在網(wǎng)上看車。當(dāng)你搜索法拉利時，第一個顯示的搜索結(jié)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(zhǔn)備、供應(yīng)商與買方的協(xié)商、合同的制定與執(zhí)行、交貨與清算等。一、采購前的準(zhǔn)備對于采購員來說，采購前的準(zhǔn)備過程就是宣傳供應(yīng)商，獲取有效信息的過程。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境條件下，供應(yīng)商主動發(fā)布其產(chǎn)品信息資源(如產(chǎn)品價格、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)可以隨時在線查詢，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程。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，信息交流通常是通過登錄和瀏覽對方的網(wǎng)站和主頁來完成的，其速度和效率是傳統(tǒng)方式無法比擬的。采購前的信息交流主要是讓企業(yè)了解供應(yīng)商產(chǎn)品的價格和質(zhì)量。所以價格很大程度上決定了購買決策。二。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，傳統(tǒng)采購咨詢的文件交換可以演變?yōu)橛涗洝⑽募蛐畔⒃诰W(wǎng)絡(luò)中的傳遞過程。各種網(wǎng)絡(luò)工具和特殊的數(shù)據(jù)交換協(xié)議自動保證了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臏?zhǔn)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、價格最合理、服務(wù)最好的供應(yīng)商，就可以在網(wǎng)上與之洽談、談判。各種商務(wù)文件(如價格表、報價表、詢價單、報盤、訂單、回復(fù)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(biāo)準(zhǔn)信息形式，減少了漏洞和錯誤，規(guī)范了整個采購過程。三。合同制定和執(zhí)行的談判過程完成后，需要將談判結(jié)果以法律文件的形式確定下來，以監(jiān)督合同的履行。因此，雙方必須以書面形式簽訂購買合同。這樣一方面可以杜絕采購過程中的違規(guī)行為，另一方面也可以避免無效合同引發(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文件的準(zhǔn)確性、安全性和可靠性，雙方可以通過咨詢文件來約束采購行為和執(zhí)行咨詢結(jié)果。四。支付結(jié)算流程采購?fù)瓿珊螅浳锶霂欤髽I(yè)要與供應(yīng)商進行支付結(jié)算活動。目前，支付供應(yīng)商貨款的方式主要有兩種：1。電子貨幣，包括電子現(xiàn)金、電子錢包和電子信用卡；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(yīng)商之間的小額支付，相對簡單；后者主要用于企業(yè)與供應(yīng)商之間的大額資金結(jié)算，比較復(fù)雜。延伸信息：傳統(tǒng)采購模式存在以下問題：采購和供應(yīng)雙方為了自身利益，相互封鎖信息，進行不對稱信息博弈，因此采購很容易成為一種盲目行為；一般供求關(guān)系都是暫時或短期的，競爭多于合作，容易造成雙輸。信息溝通不暢，無法跟蹤供應(yīng)商的產(chǎn)品質(zhì)量和交貨日期；對用戶需求的響應(yīng)能力不足，無法面對快速變化的市場；利潤驅(qū)動暗箱操作，舍好求其次，舍便宜求貴，舍近求遠，產(chǎn)生了腐敗的溫床；設(shè)計部門、生產(chǎn)部門、采購部門的聯(lián)系脫節(jié)，導(dǎo)致庫存積壓，流動資金大量。來源：百度百科-電商采購

ssl漏洞是什么

SSL也稱為安全套接字層，是一種用于在Web會話中實現(xiàn)雙方和客戶端之間的安全會話的通信協(xié)議。它可以幫助雙方建立信任關(guān)系，實現(xiàn)安全會話。要做到這一點，還需要結(jié)合證書機制，所以會話雙送必須先向CA申請一個數(shù)字證書，然后與數(shù)字證書中的公鑰建立信任關(guān)系，再用密鑰加密要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。瀏覽器和WEB服務(wù)器之間基于SSL建立應(yīng)用層會話，通信協(xié)議為HTTPS。由于使用HTTPS/SSL的會話雙方都是通過一個加密的安全通道來傳輸數(shù)據(jù)，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，但事實卻是否定的。原因很簡單，因為理想的安全系統(tǒng)是不存在的，SSL也不例外。SSL安全漏洞主要體現(xiàn)在以下幾個方面：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(xiàn)在流行的OpenSSL系統(tǒng)存在很多安全漏洞，其中最典型的就是各個版本的緩沖區(qū)溢出漏洞。OpenSSL是一個開源的SSL實現(xiàn)，用于實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信的高密度加密。現(xiàn)在廣泛應(yīng)用于各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中。目前在OpenSSL中發(fā)現(xiàn)的嚴重安全漏洞主要有：OpenSSL服務(wù)器中SSLV2握手過程的緩沖區(qū)溢出漏洞。OpenSSL客戶端SSLV3握手過程緩沖區(qū)溢出漏洞。使用Kerberos的OpenSSL server SSLV3握手過程緩沖區(qū)溢出漏洞。OpenSSL在64位平臺上處理整數(shù)ASCLL字符時存在緩沖區(qū)漏洞。OpenSSL的ASN.1庫在處理格式錯誤的證書時存在編碼錯誤，容易導(dǎo)致拒絕服務(wù)攻擊。自2002年9月以來，有許多利用OpenSSL安全漏洞的蠕蟲，如” Apache/mod_ssl “，” Slapper “和” bugtraq.c “蠕蟲。這些蠕蟲的目標(biāo)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(shè)置位和Intel x86硬件位的設(shè)備。蠕蟲向連接互聯(lián)網(wǎng)的TCP80端口發(fā)送如下請求，搜索目標(biāo)的Apache服務(wù)器：GET/MOD _ SSL:ERROR:HTTP-REQUEST HTTP/1.0如果根據(jù)響應(yīng)確認是Apache服務(wù)器，蠕蟲的源代碼將通過TCP 443發(fā)送。然后，發(fā)送的源代碼會在被攻擊的設(shè)備上被編輯和執(zhí)行。讓被感染的設(shè)備尋找下一個目標(biāo)。運行在各個設(shè)備上的蠕蟲通過UDP 2002端口進行通信，形成P2P網(wǎng)絡(luò)。利用這個網(wǎng)絡(luò)，可以將特定的數(shù)據(jù)包一起發(fā)送給特定的目標(biāo)，也就是說，它可以作為DDOS攻擊的平臺。現(xiàn)在可以看到，OpenSSL系統(tǒng)的安全漏洞不僅危及SSL通信的安全，而且對整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全也有一定的影響。2.攻擊證書的可信度首先取決于CA，但是CA的表現(xiàn)并不盡如人意。像Verisign這樣的安全CA機構(gòu)并不總是可靠的，系統(tǒng)管理員經(jīng)常犯的錯誤是過于信任Verisign這樣的公共CA機構(gòu)。但是CA機構(gòu)對用戶證書的準(zhǔn)確性可能不會像對網(wǎng)站數(shù)字證書那樣重視。對用戶證書的審核、頒發(fā)和撤銷可能不夠嚴格，容易導(dǎo)致證書驗證不準(zhǔn)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‘客戶端證書映射’功能，用來將客戶端提交的證書中的名字映射到nt用戶賬號。在這種情況下，如果管理員的證書被盜或劫持，那么黑客就可以獲得系統(tǒng)管理員的權(quán)限。黑客可以嘗試暴力破解攻擊。雖然暴力攻擊證書比暴力攻擊密碼更難，但它仍然是一種攻擊方法。要暴力攻擊客戶端身份驗證，首先編輯一個用戶名列表，然后為每個名稱向CA申請一個證書。每個證書都用于嘗試獲得訪問權(quán)限。用戶名選擇得越好，其中一個證書被識別的可能性就越高。

暴力破解證書的便利之處在于，你只需要猜測一個有效的用戶名，而不需要猜測用戶名和密碼。3.竊取證書除了上述方法，黑客還可能竊取有效證書和相應(yīng)的私鑰。最簡單的就是用木馬。這種攻擊幾乎可以讓證書失效。它攻擊客戶端系統(tǒng)，獲得其控制權(quán)，然后試圖使用、竊取或劫持用戶的證書。證書的密鑰就是密鑰，但用戶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保存在智能卡或其他設(shè)備中。4.管理盲點由于SSL會話是加密的，系統(tǒng)管理員無法使用現(xiàn)有的安全漏洞掃描或IDS來審查或監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)上的SSL交易。所以管理上有盲點。IDS通過監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)傳輸來尋找未經(jīng)驗證的活動。任何符合已知攻擊模式或未經(jīng)策略授權(quán)的網(wǎng)絡(luò)活動都會被標(biāo)記出來，供系統(tǒng)管理員監(jiān)控。為了讓IDS工作，IDS必須能夠監(jiān)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HTTP傳輸?shù)男畔o法被IDS識別。我們可以通過使用最新的安全掃描軟件檢查一般的web服務(wù)器來尋找已知的安全盲點，這些軟件不會檢查受SSL保護的服務(wù)器。受SSL保護的web服務(wù)器確實存在與一般服務(wù)器相同的安全盲點，但也許是因為建立SSL連接的時間和難度，安全漏洞掃描軟件不會檢查受SSL保護的web服務(wù)器。沒有網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)，沒有安全漏洞審查，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(tǒng)的基本原則包括以下幾個方面：第一，遵守國家法律法規(guī)和相關(guān)部門規(guī)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《實施細則》、《反不正當(dāng)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(guī)定》和《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》等相關(guān)法律法規(guī)和相關(guān)部門規(guī)章。二。遵守互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)規(guī)范和安全規(guī)范必須遵守國家制定的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)規(guī)范和安全規(guī)范。3.嚴禁法律法規(guī)和政策規(guī)定禁止的銷售形式，嚴禁法律法規(guī)和政策規(guī)定禁止的銷售形式。四。電子商務(wù)平臺經(jīng)營者不得為非法經(jīng)營者和非法交易提供服務(wù)，電子商務(wù)平臺經(jīng)營者不得為非法經(jīng)營者和非法交易提供服務(wù)。電子商務(wù)平臺不得為無資質(zhì)商家銷售有害有毒物質(zhì)、藥品、危險化學(xué)品等特殊商品提供服務(wù)，未經(jīng)批準(zhǔn)不得經(jīng)營藥品、醫(yī)療器械等特殊商品。電子商務(wù)經(jīng)營者應(yīng)當(dāng)建立可疑商品銷售監(jiān)控機制。成立專門的監(jiān)控力量，對商品的銷售信息進行監(jiān)控，重點監(jiān)控違禁品和超低價商品的銷售情況。如發(fā)現(xiàn)可疑情況，及時通知公安機關(guān)調(diào)查處理。5.電子商務(wù)運營商必須為所有交易建立記錄和存儲系統(tǒng)。電子商務(wù)經(jīng)營者必須保留用戶注冊信息。他們必須為所有交易建立記錄和存儲系統(tǒng)，將登錄和交易日志等交易數(shù)據(jù)記錄保存至少十年，并保護交易雙方的隱私權(quán)。他們必須建立安全系統(tǒng)并采取安全預(yù)防措施。六。知識產(chǎn)權(quán)保護電子商務(wù)經(jīng)營者必須遵守有關(guān)知識產(chǎn)權(quán)保護的法律、法規(guī)和政策。七。真實交易完成后，必須轉(zhuǎn)移貨物的所有權(quán)和全部貨款。在此之前，貨物的所有權(quán)不得作為買賣合同再次轉(zhuǎn)移。八、電子商務(wù)經(jīng)營者必須建立網(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)犯罪的線索，及時向有關(guān)部門反映情況。

如何成為一個數(shù)據(jù)分析師？需要具備哪些技能

在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析師之前，你必須知道你想要達到什么樣的目標(biāo)。也就是你想通過這種技術(shù)解決什么問題或者計劃？有了這個目標(biāo)，你就可以清晰地進行自己的學(xué)習(xí)計劃，明確其知識體系。有了明確的目標(biāo)導(dǎo)向和學(xué)習(xí)中必要的、最有用的部分，才能避免無效信息，降低學(xué)習(xí)效率。1.明確知識框架和學(xué)習(xí)路徑數(shù)據(jù)分析。如果你想做數(shù)據(jù)分析師，那么你可以去招聘網(wǎng)站看看相應(yīng)職位的要求是什么。一般來說，你會對自己應(yīng)該掌握的知識框架有一個初步的了解。可以看看數(shù)據(jù)分析師這個職位。企業(yè)的技能要求可以概括為：SQL數(shù)據(jù)庫基本操作和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理；能使用Excel/SQL做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的提取、分析和展示；會使用腳本語言進行數(shù)據(jù)分析，Python或者R；對于獲取外部數(shù)據(jù)的能力有加分，比如爬蟲或者熟悉公共數(shù)據(jù)集；具備基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能夠撰寫數(shù)據(jù)報告；熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：回歸分析、決策樹、分類和聚類方法；高效的學(xué)習(xí)路徑是什么？就是數(shù)據(jù)分析的過程。一般可以按照“數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)存儲與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”的步驟來實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)之旅。按照這個順序一步步來，你就會知道每個部分需要完成的目標(biāo)是什么，需要學(xué)習(xí)哪些知識點，哪些知識暫時不需要。那么你每學(xué)一個部分，你就能有一些實際的輸出，積極的反饋和成就感，你就會愿意在里面花更多的時間。以解決問題為目標(biāo)，效率自然不會低。按照上面的流程，我們分為需要獲取外部數(shù)據(jù)的分析師和不需要獲取外部數(shù)據(jù)的分析師兩類。學(xué)習(xí)路徑總結(jié)如下：1。需要獲取外部數(shù)據(jù)分析師：python基礎(chǔ)知識python爬蟲SQL語言python科學(xué)計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-學(xué)習(xí)統(tǒng)計基礎(chǔ)回歸分析方法數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)算法：分類、聚類模型優(yōu)化：特征提取數(shù)據(jù)可視化：seaborn、Plotlib 2。無需獲取外部數(shù)據(jù)分析師：python SQL語言python科學(xué)計算基礎(chǔ)知識包：pandas、numpy、scipy、scikit-學(xué)習(xí)統(tǒng)計基礎(chǔ)回歸分析方法數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)算法：分類、聚類模型優(yōu)化：特征提取數(shù)據(jù)可視化：seaborn、matplotlib2接下來，我們來說一下每個部分應(yīng)該學(xué)習(xí)什么以及如何學(xué)習(xí)。訪問數(shù)據(jù)：開放數(shù)據(jù)，Python爬蟲如果只接觸企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，不需要訪問外部數(shù)據(jù)，可以忽略。獲取外部數(shù)據(jù)主要有兩種方式。首先是獲取外部公共數(shù)據(jù)集。一些科研機構(gòu)、企業(yè)、政府會開放一些數(shù)據(jù)。你需要去特定的網(wǎng)站下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常是完美的，質(zhì)量相對較高。另一種獲取外部數(shù)據(jù)的方式是爬蟲。比如你可以通過爬蟲獲取招聘網(wǎng)站上某個職位的招聘信息，在租房網(wǎng)站上抓取某個城市的租房信息，抓取豆瓣評分最高的電影榜單，獲取知乎點贊和網(wǎng)易云音樂評論的榜單。基于互聯(lián)網(wǎng)抓取的數(shù)據(jù)，可以分析某個行業(yè)，某個人群。爬行之前，需要了解一些Python的基礎(chǔ)知識：元素(列表、字典、元組等。)、變量、循環(huán)、函數(shù)(鏈接的菜鳥教程很好)……以及如何用成熟的Python庫(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲。如果是初學(xué)者，建議先從urllib和BeautifulSoup入手。(PS:后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也需要Python知識，以后遇到的問題也可以在本教程查看。)網(wǎng)上爬蟲教程不太多，爬蟲推薦豆瓣的網(wǎng)頁抓取。一方面網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)相對簡單，另一方面豆瓣對爬蟲相對友好。

在掌握了基礎(chǔ)爬蟲之后，還需要一些高級技能，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設(shè)置爬行頻率、使用cookie信息等等，來應(yīng)對不同網(wǎng)站的反爬蟲限制。除此之外，常用的電商網(wǎng)站、問答網(wǎng)站、點評網(wǎng)站、二手交易網(wǎng)站、交友網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)都是很好的練習(xí)方式。這些網(wǎng)站可以獲得很有分析意義的數(shù)據(jù)，最重要的是有很多成熟的代碼可供參考。數(shù)據(jù)訪問：SQL語言。你可能會有一個疑問，為什么沒有提到Excel。在處理一萬以內(nèi)的數(shù)據(jù)時，Excel一般分析沒有問題。一旦數(shù)據(jù)量大了就力不從心了，數(shù)據(jù)庫可以很好的解決這個問題。而且，大多數(shù)企業(yè)都會以SQL的形式存儲數(shù)據(jù)。如果是分析師，還需要了解SQL的操作，能夠查詢和提取數(shù)據(jù)。SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫工具，使得海量數(shù)據(jù)的存儲和管理成為可能，大大提高了數(shù)據(jù)抽取的效率。你需要掌握以下技巧：特定情況下提取數(shù)據(jù)：企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一定很大很復(fù)雜，你需要提取你需要的部分。比如你可以根據(jù)你的需求提取2018年的所有銷售數(shù)據(jù)，今年銷量前50的商品數(shù)據(jù)，上海和廣東用戶的消費數(shù)據(jù).SQL可以通過簡單的命令幫助您完成這些任務(wù)。添加、刪除、檢查、更改數(shù)據(jù)庫：這些都是數(shù)據(jù)庫最基本的操作，但是用簡單的命令就可以實現(xiàn)，所以你只需要記住命令就可以了。數(shù)據(jù)分組和聚合，如何建立多個表之間的關(guān)系：這部分是SQL的高級操作，多個表之間的關(guān)系在你處理多維多數(shù)據(jù)集的時候非常有用，這也讓你可以處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：Python(pandas)很多時候，我們得到的數(shù)據(jù)并不干凈，比如數(shù)據(jù)重復(fù)、缺失、異常值等。這時候就需要對數(shù)據(jù)進行清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能得到更準(zhǔn)確的分析結(jié)果。比如空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，有很多天的數(shù)據(jù)由于設(shè)備原因沒有監(jiān)測到，有些數(shù)據(jù)重復(fù)記錄，有些數(shù)據(jù)在設(shè)備出現(xiàn)故障時失效。比如用戶行為數(shù)據(jù)，有很多無效操作對分析沒有意義，所以需要刪除。那么我們需要用相應(yīng)的方法來處理，比如不完整的數(shù)據(jù)，我們是直接去掉這個數(shù)據(jù)，還是用相鄰的值來補全。這些都是需要考慮的問題。對于數(shù)據(jù)預(yù)處理，學(xué)習(xí)熊貓的用法，處理一般的數(shù)據(jù)清洗是沒有問題的。所需知識點如下：選擇：數(shù)據(jù)訪問(標(biāo)簽、特定值、布爾索引等。)缺失值處理：刪除或填充缺失數(shù)據(jù)行中的重復(fù)值：判斷重復(fù)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(shù)據(jù)相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計、應(yīng)用、直方圖等。合并：將符合各種邏輯關(guān)系的合并操作進行分組：數(shù)據(jù)分區(qū)，分別執(zhí)行函數(shù)，數(shù)據(jù)重組刷新。什么是總體和樣本？如何應(yīng)用中位數(shù)、眾數(shù)、均值、方差等基本統(tǒng)計學(xué)？如果有時間維度，它是如何隨時間變化的？不同場景下如何做假設(shè)檢驗？數(shù)據(jù)分析方法大多來源于統(tǒng)計學(xué)的概念，所以統(tǒng)計學(xué)的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：基礎(chǔ)統(tǒng)計學(xué)：其他描述性統(tǒng)計如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等。其他統(tǒng)計知識如偏度、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性等。總體與樣本，參數(shù)與統(tǒng)計，誤差巴概率分布與假設(shè)檢驗：各種分布，假設(shè)檢驗過程，其他概率知識：條件概率，貝葉斯等。有了統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)知識，就可以用這些了。

其實很多結(jié)論都可以通過直觀的方式描述數(shù)據(jù)的指標(biāo)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(dǎo)意義的結(jié)果。了解假設(shè)檢驗后，就可以判斷樣本指標(biāo)與假設(shè)的總體指標(biāo)是否存在差異，驗證的結(jié)果是否在可接受的范圍內(nèi)。Python數(shù)據(jù)分析如果你有所了解，就知道目前市面上其實有很多Python數(shù)據(jù)分析的書，但是每一本都很厚，學(xué)習(xí)阻力非常大。但實際上，最有用的信息只是這些書中的一小部分。比如用Python來檢驗不同案例的假設(shè)，其實可以很好的驗證數(shù)據(jù)。比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和logistic回歸，其實可以對大部分數(shù)據(jù)進行回歸分析，得出相對準(zhǔn)確的結(jié)論。比如DataCastle的培訓(xùn)競賽“房價預(yù)測”和“工作預(yù)測”，可以通過回歸分析實現(xiàn)。這部分需要掌握的知識點如下：回歸分析：線性回歸，logistic回歸。基本分類算法：決策樹，隨機森林.基本聚類算法：K-means.特征工程基礎(chǔ)：如何選擇具有特征的優(yōu)化模型？參數(shù)整定方法：如何調(diào)整參數(shù)優(yōu)化模型Python數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等。在這一階段的數(shù)據(jù)分析中，注重回歸分析的方法，大部分問題都可以解決。通過使用描述性統(tǒng)計分析和回歸分析，可以得到一個很好的結(jié)論。當(dāng)然，隨著練習(xí)的增多，可能會遇到一些復(fù)雜的問題。你可能需要了解一些更高級的算法：分類和聚類，然后你就會知道哪種算法模型更適合不同類型的問題。對于模型優(yōu)化，你需要學(xué)習(xí)如何通過特征提取和參數(shù)調(diào)整來提高預(yù)測精度。這有點像數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)。其實一個好的數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該算是初級的數(shù)據(jù)挖掘工程師。系統(tǒng)實戰(zhàn)的時候，你已經(jīng)具備了基本的數(shù)據(jù)分析能力。但需要根據(jù)不同的案例，不同的業(yè)務(wù)場景進行實戰(zhàn)。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(shù)據(jù)分析師。如何進行實戰(zhàn)？對于上面提到的公開數(shù)據(jù)集，你可以找一些自己感興趣的數(shù)據(jù)，嘗試從不同的角度進行分析，看看能得出什么有價值的結(jié)論。另一種觀點是，你可以從自己的生活和工作中找到一些可以用來分析的問題。比如上面提到的電商、招聘、社交等平臺方向，有很多問題可以挖掘。剛開始你可能考慮問題不太周全，但是隨著經(jīng)驗的積累，你會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(qū)分布、年齡分布、相關(guān)性分析、未來趨勢預(yù)測等。隨著閱歷的增加，你會對數(shù)據(jù)有一些感受，也就是我們通常所說的數(shù)據(jù)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題的維度。其實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(shù)據(jù)分析競賽，比如DataCastle專門為數(shù)據(jù)分析師設(shè)計的三個競賽。提交答案即可獲得分數(shù)和排名：員工離職預(yù)測培訓(xùn)賽景縣房價預(yù)測培訓(xùn)賽北京PM2.5濃度分析培訓(xùn)賽。種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現(xiàn)在。現(xiàn)在就去，找一個數(shù)據(jù)集，開始吧！