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财富数据网站设计新上映_财富数据网站设计分析(2024年12月抢先看)

内容来源：北京东为网络所属栏目：导读更新日期：2024-12-04

财富数据网站设计

找数据不再难！学姐的实用经验分享𐟓Š 大家好，今天给大家分享一些找数据的实用经验，真的是救了大命了𐟘�详细的内容大家可以参考图2哦~ 企业数据𐟓Š 找企业数据的话，年报、国泰安、wind、巨潮资讯和东方财富这些都是不错的选择。特别是年报，里面有很多有用的信息。行业数据𐟓ˆ 行业数据可以去国家的官方网站，比如统计局，知网上也有一些数据收录。有些行业甚至会有协会，比如中国汽车工业协会，官网上有很多资料。还有一些大型资讯公司会做行业报告，比如艾瑞咨询和巨潮资讯。公主号小程序上也有一些行业报告库，大家可以多搜多看。微观数据库𐟔 微观数据库是实证分析的好帮手！比如CFPS、CEPS、CHARLS等等，根据自己的研究需要选择合适的数据库。国际数据𐟌 国贸专业的同学可以去中国海关、WTO、OECD、UN Comtrade等网站找数据。这些网站上有各种国际贸易相关的数据，非常丰富。编制问卷𐟓‹ 有时候找不到现成的数据，可以自己设计问卷进行发放。最好参考一下别人附录是怎么设计的，可以用普通的图表进行百分比频数等分析，也可以用SPSS进行更深入的分析。请求帮助𐟤 实在找不到数据的话，可以请求一些专业人士的帮助。有些data也会有专门的论坛或者社区，大家可以在那里寻求帮助。希望这些经验能帮到大家，找数据不再难！如果有更多问题，欢迎留言讨论哦~

「Choice数据」英伟达与谷歌量子AI部门达成合作部分市盈率较低的量子科技概念股名单出炉11月19日，英伟达与谷歌达成合作，帮助后者设计量子计算处理器。谷歌量子AI部门将采用英伟达的EOS超算以及CUDA-Q平台，加速量子部件的设计，网页链接来自@东方财富Choice数据

「东方财富」「股票」【中央层面首次系统部署公共数据资源开发利用迎来顶层设计】《意见》提出，加大中央预算内投资对数据基础设施、数据安全能力建设的支持力度。中央层面首次系统部署公共数据资源开发利用...(来自@东方财富网)

𐟓Š数据分析全攻略｜职场技能升级指南𐟔劥˜🯼Œ朋友们！𐟑‹ 想要在职场中脱颖而出，成为数据分析的高手吗？今天，我要分享一些实用的数据分析技巧，帮助你轻松驾驭数据，成为决策的智囊团！𐟧 ✨ 首先，信息收集是关键的一步。信息收集主要分为三个方面： 𐟌Ÿ【业务逻辑】：想象一下，你是一位侦探，业务逻辑就是你的线索图。深入业务现场，与团队紧密互动，让每一个数据点都讲述一个故事。如果你是业务部门的成员，这一步可能就不太需要了。 𐟒ᣀ业务数据】：业务数据的获取取决于你所在公司的BI看板建设情况。如果BI体系做得很好，大部分分析工作都可以通过BI看板解决。如果BI体系不太行，就需要从数据库中取数，进行详尽的分析。按照自己的分析逻辑，确认分析的维度和指标，通过数据库或BI看板取数。 𐟌【行业数据】：行业数据主要用于竞对分析、战略分析或商业分析等场景，但又是必不可少的数据。例如，如果发现整个业务业绩都在下滑，而内部分析不出原因，就需要向外看，查看行业是否也在走下滑趋势。一般可以通过一些网站获取行业数据，如1991数据网、艾瑞咨询网、行查查以及东方财富网等。 𐟎行动号召】：别让你的数据分析技能只停留在纸上谈兵，让我们一起动手，将这些数据转化为实实在在的业务增长，同时点亮你的职场之路！点赞收藏，和我一起开启数据分析的新篇章！𐟑 快来加入我们的数据分析挑战，让每一次数据探索都充满无限可能！𐟚€𐟌Ÿ

产品经理自学指南：从零开始的进阶之路 𐟚€ 成为产品经理，有人是靠领导带入门，有人则是靠自己一边实战一边自学。作为一个智能硬件产品经理，我整理了一些我认为非常重要的学习顺序，分享给大家。基础知识 𐟓š 首先，你得了解产品经理的基本工作流程、工作职责和主要内容。然后，你需要了解不同能力模型，比如初级、中级和高级产品经理的能力要求。最后，了解一下你所在行业的赛道情况，比如市场规模、竞争格局等。工具软件 𐟛 ️ 原型图设计：Axure和墨刀是不错的选择。用户调研：可以使用亚马逊卖家精灵等第三方软件。思维导图：Xmind和飞书等软件可以帮助你整理思路。流程图：飞书、Vision等软件可以帮你绘制流程图。研究方法 𐟔 需求分析：学习和整理内外部的需求，整理需求表并进行归类处理。用户研究：通过调查问卷、用户访谈、竞品画像等方式进行调研。竞品分析：对竞品商业画布和功能价值进行分析。学习网站 𐟌 研报类：东方财富、新浪财经、企业官网投资人关系等可以下载最新财报。新闻网站：36氪、三个皮匠报告、IT桔子、数码之家等。国外测评网站：reddit、油管、facebook等。数据分析 𐟓Š Excel：学习使用Excel进行基本的数据分析和图表制作。 SQL：掌握SQL语言，能够从数据库中提取和分析数据。 Python：学习Python编程，用于更复杂的数据分析和自动化处理。实战经验 𐟒𜊥š具体的项目：在项目中完成整个流程的闭环。作品集：创建自己的作品集，包括竞品分析报告、产品架构图、原型图和需求文档等。知识库：把自己的学习分享整理成知识库，反复运用。定期面试：定期出去面试，了解自己的不足后再不断优化自己。希望这些建议能帮到你，祝你早日成为优秀的产品经理！𐟚€

𐟓–智慧城市大数据中心设计指南 𐟌† 探索智慧城市云计算大数据中心项目设计的奥秘！这份精心设计的方案涵盖了多个关键领域，为构建高效、安全的智慧城市数据环境提供蓝图。 𐟓š 总体方案设计是基石，它描绘了整个项目的宏伟蓝图。从标准规范体系到基础设施平台，再到数据资源和应用支撑平台，每一环节都至关重要。 𐟛𐯸 技术路线选择是项目的核心驱动力。资源池化、Hadoop大数据处理、弹性扩展等技术将确保系统的卓越性能和稳定性。 𐟓栨䇦𘅥•详细列出了项目所需的各种设备，为实施和管理团队提供了宝贵的参考。 𐟓 设计原则是项目的指南针，它明确了建设思路、整体框架和部署架构，为团队提供了清晰的方向。 𐟏—️ 建设方案则详细阐述了项目的实施步骤，包括地点、规模、内容和流程等，为项目的顺利推进提供了坚实保障。这份文档是智慧城市云计算大数据中心项目的宝贵财富，从设计到实施，它都提供了全面的指导。𐟌Ÿ

如何用Word表格高效管理文献笔记？ 𐟓š 文献笔记的重要性文献笔记是科研工作者的宝贵财富。通过记录文献的关键信息、数据、个人思考以及文献总结，可以帮助我们更好地理解文献，提高科研效率。 𐟔 文献笔记的五大要素 Article: 文献出处记录文献的作者、标题、发表时间等信息，方便日后再次搜索。 Data: 文献数据总结文献的目的、结论、背景介绍、结果和方法（可选），帮助理解文献内容。 Comments: 个人思考记录阅读文献时的个人想法，以及发现文献的不足之处。 Why: 精读原因解释为什么精读这篇文献，了解课题背景、用于实验设计或写作模仿。 Summary: 文献总结用不超过5个字来总结这篇文献，方便分类管理和搜索。 𐟓 基本步骤编号文献：记录文献题目、出处、作者、发表年代、期卷、页码等信息，方便引文。抄录基本信息：文章题目、全部作者、期刊信息（包括期卷页），方便写论文引言。记录精华内容：通过精读找到文章的创新之处或知识盲点，确定文献的用处，并抄下来。通过以上步骤，我们可以更好地管理文献笔记，提高科研效率。

【如何查看上市公司股东持股】上市公司股东持股情况可以通过以下几种常见方式查看： 𐟌Ÿ1.上市公司定期报告：包括年报、半年报和季报。𐟔这些报告通常会详细披露前十大股东的持股情况，以及部分其他重要股东的持股信息。𐟔您可以在证券交易所的官方网站、上市公司的官方网站或指定的财经资讯平台获取这些报告。𐟔 𐟔岮证券交易所网站：例如上交所、深交所的网站，通过其“上市公司公告”等栏目，查找相关上市公司的股东持股公告。𐟔 𐟒3.金融资讯终端：像万得（Wind）、东方财富Choice等专业金融资讯软件，输入上市公司代码或名称，能获取较为全面和及时的股东持股数据及分析。𐟔 需要注意的是，不同渠道提供的信息可能在详细程度和更新时间上有所差异。𐟔

𐟚€微软Office全新升级！ 𐟎‰微软在发布会上宣布了Office的重大升级！这次以AI为核心的全新工作流程将开启全新的办公自动化时代。𐟒𜊊𐟔Web+Work+Pages的组合让工作更便捷，打破工具、通信和业务流程的壁垒。Pages是首个专为AI协作设计的工具，它能深度集成到你的日常工作中，无论是分析数据、制作演示文稿还是处理邮件，AI都能为你提供强大支持。𐟒ꊊ𐟓ŠExcel、PPT、Word等工具也得到了显著升级。现在，Excel可以直接编写Python代码，实现数据处理和分析的无缝对接。这一功能得益于微软与Anaconda的合作，让用户无需在不同工具间切换。𐟎ˆ 𐟎䎡rrative Builder功能让你通过简单提示快速生成PPT演示文稿，而Copilot智能体则能以低代码方式创建自定义智能体，进一步增强了AI在企业中的应用潜力。𐟚€ 𐟓ˆ目前，已有60%的财富500强企业正在使用Copilot，且使用人数在持续增长。快来体验微软Office的新时代吧！𐟌Ÿ

麻省博士新书！神经网络详解拥有80多项专利，发表了400多篇论文，撰写了10本书的麻省理工博士Charu Aggarwal，为初学者精心打造的神经网络和深度学习教科书第二版终于面世了！这本书用最简单直观的方式解释了神经网络和深度学习，涵盖了深度学习中的经典模型和现代模型。新增了反向传播和图神经网络的单独章节，深入讲解了神经网络的理论和算法，帮助读者理解神经架构在不同应用中的重要设计概念。通过这本书，你可以学会如何针对不同类型的问题设计神经架构，以及文本、图像和图形等各种数据领域的深度学习方法。无论你是机器学习爱好者还是专业研究人员，这本书都将是你的宝贵财富。 Charu Aggarwal还曾获得过电气电子工程师学会的最高奖项、两次最佳论文奖和EEBT test of time奖。这本书是她在2023年基于之前那本神经网络的全新改版，旨在帮助读者更好地理解和应用神经网络。

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