前言随着前端的飞速发展，前端业务开发给前端工程师提出了更高的要求，因而算法题也越来越高频次的出现在前端面试中。有很多的小伙伴找胡哥苦诉，在前端实际开发中（除了涉及游戏开发方面），算法使用有很多吗？大厂的面试是故意要自我标榜下吗？其实不然，考核算法还是相当有必要的，来来来，让胡哥给你拯救世界的理由，哦，不，是考核算法的理由。为啥要考算法？1.算法是

起因先说说事情的起因，最近在分析数据时经常遇到一种场景，代码需要频繁的读某一张数据库的表，比如根据地区ID获取地区名称、根据网站分类ID获取分类名称、根据关键词ID获取关键词等。虽然以上需求都可以在原始建表时，通过冗余数据来解决。但仍有部分业务存的只是关联表的ID，数据分析时需要频繁的查表。所读的表存在共同的特点数据几乎不会变更数据量适中，从一万

1．股权式合作　　股权式合作，也就是厂家以入股的方式来控制代理商的渠道和网络。如格力空调西南销售公司就是由格力集团同代理商共同入股组成的。股权式合作是厂家与代理商合作水平很高的一种，其联系也为紧密。◆由代理商和厂家双方直接组成董事会来监管经销业务，由职业经理去具体操作。这种合作方式，使双方成员的独立性部分丧失，整个渠道的活动都将全部受制于董事

低代码能够将所有利益相关方涵盖在开发过程中，以便很好地利用各个方面的知识来解读来自物联网的数据。在实施涉及物联网(IoT)的项目时，将众多组件和技术互连是一个需要克服的障碍。这项任务通常由具有适当经验和知识的专业人员来执行，以解决技术复杂性。他们是程序员、工程师和数据科学家，他们的任务是连接硬件、连接资源和云，将原始传感器数据转换为对业务应用有用的信息

大家好，我是小五🚀经常有朋友问我一个问题，转行数据分析师应该先学什么呀？抛开统计学、业务方法论，单拿出技能工具来说的话，我更希望大家先学习SQL。为了证实我的看法，我爬取了招聘网站，并做了一张柱状图来展示互联网公司对数据分析师的技能要求。可以看到对于一名（准）数据分析师来说，SQL确实是最需要掌握的技能。当然，大家对于各种工具也不必追求全部掌握，它们的目的都

现代社会科学和信息技术的发展,特别是互联网技术和云计算的发展,有两个特点:一是数据量大,活动量大;二是业务数据从非常枯燥的数据到海量的数据,结构和非结构数据、复杂数据、如何随着时间的推移收集和管理数据、研究数据和可视化以使其更高效和直观地帮助管理者做出最佳决策。在大数据和信息化浪潮的推动下，各大企业纷纷拥抱数据可视化技术，为企业决策提供直观、清晰的依据。

作者介绍：陈振东，北京银行软件开发部北京银行是一家城市商业银行，公司价值位列中国区域性发展银行的首位，依托于中国经济的大环境，北京银行的资产总量在全球千家大银行中名列第61位，连续六年跻身全球银行业百强。北京银行积极开辟多元化的业务经营，例如北京地区的社保缴纳和医保代发，都是由北京银行在提供服务，在你入职一家公司的时候，收到的医保折子就是来自北京

信息是当前社会的黏结剂，是不可或缺的生产要素，而海量的数据对云计算提出了更大的挑战，导致云计算的竞争也在持续升温。差异化布局早在2020年底，天翼云形成全栈云产品体系，2021年进一步向垂直行业和属地深化，将资源及服务团队下沉到地市，属地云业务快速增长，为天翼云实现了新的增长级。天翼云目前已承载超过20个省级政务云，超过300个地市级政务云，参与超过1000

大数据数据分析数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。一、什么是数据需求?顾名