面试中linux常见的20个命令 有哪些高质量的自学网站？

有哪些高质量的自学网站？

我每天都是需要积攒写作素材，因为我在收集自学网站时，目的像是都朝“素材收集”“内容创作”等方向。

我不要多收罗一些网站，方便些大家能收藏在用，就不贴没用的话的图片了。其实，我会简单啊给个推荐，方便些大家了解内容该使用方法

具体详细要用什么水平，就全看大家自己了。

200以内二十个网站，可保你素材价格公道。

1，非常正规课程类：

网易公开课：有许多珍贵的免费视频课程，还收录了一部分TED演讲，我就不反复重复写了。这是科普博主，情感心理博主，励志博主等创作者的最重要素材来源。

可汗学院：与网易公开课相似之处，其中的很多素材略有深度。一个长视频素材，完全这个可以拆分成好几个选题，只在你的闪转腾挪了。

大学资源网：想想体验大学课程的感觉，进一步延伸自己的知识边界？这里有无数好课，供你一批——很多内容，都能氯化银为写作素材。

超星尔雅：超星阅读是很多人的同盟协议回忆，当时的超星尔雅，则更是直接添加了大量的视频资料，让我们我得到了一些自学的途径。

译学馆：英译中了许多无论是国外的资料，更方便我们胃消化再理解这些知识。但是网站有分类，我们也可以根据分类来检索到。

2，史料类：

全历史：很给力就在于“全”了。如果能熟练建议使用，就能掘出来很多有意思的，但是鲜有人知的历史资料。

白话二十四史：很多人写作古籍费时间，但他们又想所了解历史。那么白话历史，可以说是好是的途径了。这里的历史，多数人至死都看不完。

汉典：如果不是有不需要网上查询的古籍，古文，古诗词，何不我们来到这里搜搜看看。

3，综合类：

知网：把翟天临打回原形的网站，权威素材的比较多来源，这个可以某宝买会员（后期，我考虑在我们社群内部，更新完一些黑科技）。知乎：早期的知乎上面，有很多深度适宜干货。这些珍贵之物的高价值资料，依然可以不滋养我们的创作。

豆瓣：重点本质书评区，影评区，假如我们有看不懂的地方，就到这里去翻阅长评区再试一下。不得不说，这里的懂王们那就很强的。

B站：视频版的百科全书，远程吐槽版的十万个为什么，只要你你愿意找，这里就有的是创作素材。

4，图书资料类：

云海电子图书馆：如果没有有急稿必须用书，现买书又早都来不及了，不妨得抓紧时间离开这里可以下载（本期只帮我推荐网站，反正有的APP更更方便，我们改日再来再荐）。

全国图书馆参考咨询联盟：全网论文检索，带到邮箱，使命必达。

心晴网：心理博主的福音，丰饶的素材来源。如果从这里找素材写书评，大概30年都取之不竭，取之不尽。

读写人：抓取了许多优质的书评文章，一来能为我们提供素材，二来能帮我们阅读理解一些书籍。

国家数字图书馆：电子期刊，论文，各种年代的报纸，快来看看吧。坏处那就是网站太卡了，服务器该换点新的了。

5，其余素材类：

艺术新闻：众所周知，公开的展览是有用的素材来源，而这个网站能不同步的很多艺术展的信息，我们也就就肯定不会错过一次自己比较感兴趣素材。

Oeasy：神网站。我们这些人只是偶尔是需要作图，剪视频，做特效之类的。那么这个网站，的确是神助攻了。

包图网：有很多图片素材和短视频素材，简直是视频新手的福音。

末了，还想多唠唠叨叨一句。

很多人拿来不喜欢抽取功能型网站，奇形怪状的网站抽取了几千个，但抽取起来之后，就再也没有接着了。

其实用站了起来，实践起来，才是最关键的步骤。

所以，也没啥可说的，如果能大家尽早能操作起来，实践起来，不要把有限的生命，白白浪费在“收藏——遗忘——搜藏——遗失的心”的死循环里哦。

我是渭水徐公，老李校长朝闻道作文写作社群mcn主理人，带领400作者靠写作实现程序副业直接变现。

查哈我，你将在我的主页注意到更多写作能够变现的独门秘籍。

数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

数据分析工作，不仅能按照对都是假的数据的分析去才发现问题，还能通过经济学原理组建数学模型，对投资或其他决策是否需要看似可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为应有科学合理的决策提供依据。

数据分析工作用事实说话，用数据揭示出工作现状和发展趋势，改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观意义地一把抓住了工作中问题短板，使这些问题不容争辩地当时的社会在面前，不利于人们无可奈何努力再努力想提高水平、去改正问题。数据分析工作提高了工作效率，加强了管理的科学性。

我们提数据，做报表，这些大都信息的收集，信息的处理，信息的整合；而给结论，是我们不需要输出的对这些信息的描述，也就是我们必须告知别人这些信息倒底是啥；只不过信息多，我们才要整理，因为整理了，我们才必须精炼有用信息。

三个极优秀的数据分析专家，需要必须具备以下能力：

1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与影像展示，它有另一个最重要的前提应该是要懂业务，以及行业知识、公司业务及流程等，最好有自己独到见解的见解。数据分析的目的应该是研究数据实现程序被转化增长，若冲破行业背景和公司业务内容，数据分析那就是几具没有价值的数据图表而己。

2、管理能力。数据分析师另外一方面必须垒建数据分析框架的要求，判断统一的业务指标。另一方面必须因为数据分析的结论研究出根本原因，并为接下来的工作目标做出决定指导性的规划。

3、分析能力。数据分析师必须要手中掌握一些行之有效的管理方法的的数据分析方法，并能身形灵活的与自身不好算工作相结合。数据分析师常用的数据分析方法有：对比分析法、分组分析法、十字交叉分析法、结构分析法、条形图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。中级的分析方法有：去相关分析法、回归分析法、聚类分析法、如何判断分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、工具使用能力。数据分析工具是实现程序数据分析方法理论的工具，遇上越来越大内容复杂的数据，数据分析师必须要掌握到或者的工具去对这些数据接受喂养灵兽、擦洗、分析和处理，以迅速准确地的到到最后的结果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、设计能力。是指发挥图表和图形想要数据分析师的观点清楚地、内容明确地淋漓尽致地展现出来，使分析结果一眼便知。图表啊,设计是门大学问，怎么你选图形，如何能参与版式设计，颜色怎样可以搭配等，都需要手中掌握一定会的设计原则。

假如你的自学能力很强，这样的话你是可以做个参考网上的推荐书籍，自己放下书本，找些案例正在自学。

要是你不需要前辈的指导，那你你可以按照CDA数据分析研究院的老师推荐一下的学习方法来学数据分析：

是需要，数据分析师不需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。

一、数据分析技术

主要注意以及excel，sql，BI分析工具等。

数据分析是个都很大的概念，咨询领域也有很多的分析工具，除了：

1、Excel工具（Excel的强大可以单列）

2、专业啊的数据分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、数据分析编程工具：Python、R等

4、商业智能BI工具

本文要注意想大家我推荐自助式BI数据分析工具。BI即商业智能，泛指应用于业务结论的技术和工具，声望兑换、处理原始数据，将其转化成为能变现信息基础商业行动。Gartner把BI定义为一个概括性的术语，其中包括应用程序、基础设施和工具，获取数据、分析信息以改进并360优化决策和绩效，连成一套适宜的商业实践。

自助式商业智能和数据可视化工具，让数据分析更简单

自助式BI（也叫做自助式分析），是一种新的数据分析。让没有统计分析、数据挖掘、数据库SQL知识的业务人员，也也可以极为丰富的数据交互和探索它功能，突然发现数据背后的原因和价值，从而前期业务决策的制定。自助式BI分析功能可以依附于独立的BI软件，也可以由行业应用软件就提供。

BI数据分析工具，提供自助式BI讲功能，最终用户也可以非常灵活的与数据交互，探索它数据背后的原因并挖掘出更多价值，为决策制定出能提供快速有效的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，提供给图表实现联动、数据钻取、数据切片器、OLAP等可交互分析功能，用户仅需按照并不多的操作，便能不能找到最有价值的数据。

自助式BI的价值

在不使用悠久的传统商业智能BI软件的企业中，需要先打算数据仓库和数据集市，后再由IT/分析团队创建角色分析看板和报表，然而，伴随着企业发展步伐的加快，业务用户要更飞速、更很难地访问数据，这将好处他们在内外部环境的环境中好些的做出决策。借助自助式BI分析工具，可以不让这一需求得到满足，也能很好的提高企业的数据文化。

简单易用的自助式BI

自助式BI从数据准备着到BI交互式分析整个过程中可以提供了相同高度易用的分析体验。总结人员按照拖拉拽飞快能够完成数据建模和仪表板设计。不但怎么设计过程，最后也具备一定高度特色自助灵巧的数据搜寻能力。分析过程与业务深度融合，真正的让科学决策与业务管理右行。

自助烧烤准备数据、创建家族仪表板和报表

业务人员彻底可以自己电脑设计仪表板和报表，依据自己的业务必须参与数据分析、选择最合适的数据可视化效果，并无法形成总结见解，也能真接分析什么自己的Excel等数据，最大限度地尽量的避免以往花大量时间准备需求，接着交由IT部门开发（也可以如何实施厂商）的业务模式，是可以提升企业的整体运行效率，以适应风云变化的市场环境。

二、数据分析方法

具体用法的数据分析方法除开200元以内13种：

1.详细解释统计

具体解释性统计是指发挥制表和分类，图形在内计算概括性数据来描述数据的聚集趋势、线性系统趋势、偏度、峰度。

2.假设检验

参数检验

参数分析检验主要注意包括U验和T检验

1）U验不使用条件：当样本含量n会增大时，样本值符合国家规定正态分布

2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布

非参数检验

非参数检验是是对总体分布情况做的假设，

要注意方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

3.信度分析：检査测量时的可信度，例如调查问卷的真实性。

4.列联表结论：主要用于分析什么离散变量或定型变量之间是否需要存在地查找。

5.去相关分析：研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体详细有依存关系的现象研究和探讨去相关方向及相关程度。

6.方差分析

可以使用条件：各样本须是相互独立的必掉样本；各样本无论是正态分布总体；各总体方差相等。

7.回归分析

包括：一元线性回归总结、20多块钱线性回归模型分析、Logistic回归分析在内其他重临方法：非线性轮回、活动有序进入虚空、权重计算回归等

8.聚类分析：样本个体或指标变量按其具有的特性并且分类，去寻找比较合理的度量事物相似性的统计量。

9.判别总结：根据已能够掌握的一批分类应明确的样品建立起怎么判断函数，使才能产生错误判罚的事例至少，由此对给定的一个新样品，判断它来自哪个一般吧

10.主成分分析：将彼此相关的一组指标转化成为相互其它的一组新的指标变量，用长其中较多的几个新指标变量就能综合类反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

11.因子分析：一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、难以真接仔细到却会影响或意志可测变量的潜在原因因子、并大概潜在因素因子对可测变量的影响程度这些潜在目标因子之间的相关性的一种20多块钱统计分析方法

12.R0C讲

R0C曲线是参照一系列完全不同的二分类(分界值或改变阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标手工绘制的曲线

13.其他分析方法

时间序列分析、生存讲、对应分祈、决策树分析、神经网络。

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