对于招标岗位的理解？

一、对于招标岗位的理解？

招标岗位是负责负责组织和实施招标工作的岗位，其主要职责包括编制招标文件、发布招标公告、组织评标、签订合同等工作。

招标岗位需要具备熟悉招标流程和法律法规、具有良好的沟通协调能力、具备较强的分析和决策能力，以及具有较强的团队合作精神。

同时，招标岗位还需要对市场行情和行业发展趋势有一定的了解，以便制定合理的招标策略。

二、大数据对于实时数据的分析，目前有哪些应用场景？

苏格兰科学家凯尔文曾经说过："科学的灵魂和使命就是其有效的应用，…知识的力量是要为人类造福”，这句话在如今大数据热潮下更加恰如其分。当今是一个信息爆炸时代，我们每天看到、听到、接触到大量的信息。而随着互联网企业的快速兴起，市场竞争的不断加剧，越来越多的企业认识到信息与数据分析的重要性，纷纷投入人力物力进行数据资源整合，提高数据挖掘能力，希望能够通过数据分析助力业务转型、创新和持续发展。尤其是近几年，数据分析和商业智能在国内的迅速普及，充分体现了数据分析在商业决策中的核心价值和战略意义。如今的商业决策，绝不仅仅只是基于以往经验的定性分析，它还可以是通过数据和逻辑一步步量化得到最优解，从而使得风险最低、利润最大。随着大数据的在各行各业中的广泛应用，越来越多的国内外公司开始重视基于数据的商业决策。我们来看几个场景：

1、某电商公司为了刺激消费打算发放一批优惠券，那么你作为电商公司的CEO，如何针对不同的用户特点指定合理的策略合理发放优惠券，才能使得成本最小，同时收益最大呢？

2、某互联网公司，为了获取更多的曝光率、流量和转化率，决定在原来比较优质的硬广、SEM、内容营销、SEO、自媒体广告、线下讲座、口碑营销这几个渠道上，增加一笔营销推广预算，你作为市场部的总监，如何基于之前的投放经验，合理安排使用这笔营销推广预算，使得曝光率、转化率最大化呢？

3、某电商公司的客服部门，有全职员工和兼职员工两种职位，全职员工有3个工作时段、兼职员工有4个工作时段，这两种不同员工的报酬是不同的，作为部门总监，在不同的时段如何安排全职员工和兼职员工的组合，能在服务质量达标的前提下，使得人力成本最小？

4、某软件公司有3个研发组，当前需求池中有85个需求，分为A、B、C、D四类，通过预算的数据分析得到了各个开发组的完成各类需求的效率和各个开发组的能力上限，作为部门负责人，如何安排公众了才能在最短时间内完成全部需求？

5、某零售公司，通过数据分析知道了不同四类不同用户的人均GMV、利润率、利润贡献率，以及每个用户的运营成本、人力成本、，不同类型用户的流失率和好评率，那么作为运营总监，如何分析和优化用户结构，使得公司的利润最大化呢？这些问题都是在自己的行业工作中会遇到的实际问题，基本的内容是，在公司经营中，通过基础的数据采集，已经积累了一定的相关数据，在这些数据的作用下，如何综合分析和评估使得利润最大、成本最小、风险最低，这是企业发展和运营当中经常遇到的决策问题。这些问题都需要通过数据分析来找出答案，并且数据分析的有效性，准确性和实时性都为企业在激烈的市场竞争中赢得更大的市场占有率，赢得更多的机会起到了关键性的作用。不久的将来数据分析师/科学家将会成为炙手可热的职业，感兴趣的知友也可以读下这两篇短文https://zhuanlan.zhihu.com/p/79996125；https://zhuanlan.zhihu.com/p/68

三、成都大数据管理与应用岗位多吗？

岗位需求很多，供给矛盾突出。

伴随着在我国数据信息产业链的迅速发展，企业、机关、政府能够通过大数据应用明显提高工作效率和质量。大数据管理及应用岗位人员需求很大，人才缺口较大。

四、大数据管理与应用考公有哪些岗位？

大数据管理与应用是当前热门的职业方向之一，考公有以下几个岗位与之相关：

1. 信息工程师：主要负责公司内部信息系统的设计、开发和运维，处理各种数据以及构建大数据平台。

2. 信息系统分析师：主要针对企业的业务需求，进行信息化解决方案的分析、设计等工作，包括数据挖掘、分析实现和统计分析。

3. 数据分析师：主要负责对企业的数据进行整理、分析和建模，提供相应的业务决策支持。

4. 大数据开发工程师：主要负责大数据的系统设计、开发以及数据处理，能够使用各种大数据技术框架（如Hadoop，Apache Storm等）处理海量数据。

5. 云计算工程师：负责设计和管理云计算平台，为企业提供安全、高效的云计算服务，同时也需要掌握大数据分析和机器学习等技能。

6. 人工智能工程师：主要负责人工智能产品的研发、设计和测试，需要掌握机器学习、深度学习、自然语言处理等技能。

以上是目前较为常见的几个岗位，当然随着技术的不断发展，随之而来的还有很多新型岗位。需要根据自身的兴趣和能力进行选择，并不断提升相关技能水平，以适应行业的发展需求。

五、对于客服岗位的认知

对于客服岗位的认知

背景

客服岗位是现代企业中非常重要的一环。随着互联网的发展，客户与企业之间的互动变得更加频繁和复杂。作为客服人员，我们需要具备一定的专业知识和技能，以提供高质量的客户服务。

专业知识

要成为一名优秀的客服人员，我们需要掌握各种业务知识。这包括了解公司的产品和服务，了解常见问题和解决方案，以及了解客户的需求和偏好。

此外，我们还需要了解客服工具和系统的操作。这些工具可以帮助我们更高效地处理客户问题，并记录和分析客户反馈。

技能要求

除了专业知识，客服人员还需要具备一些重要的技能。

• 沟通技巧：良好的沟通能力是客服人员的核心素质。我们需要能够清晰、准确地表达信息，并倾听客户的需求和问题。
• 解决问题能力：客服人员需要具备快速解决问题的能力。我们要善于分析和识别问题，并提供准确和有效的解决方案。
• 耐心和友好：面对客户的抱怨和不满，我们需要保持耐心和友好。通过积极的态度和有效的沟通，我们可以化解矛盾，建立良好的客户关系。

职业发展

客服岗位是一个很好的职业起点，也是一个充满发展机会的领域。

通过不断学习和提升自己的技能，我们可以逐步晋升为高级客服人员或客服主管。还可以选择转向其他与客户服务相关的职业领域，如销售、市场营销或客户关系管理。

总之，客服岗位不仅需要专业知识和技能，还需要我们不断学习和自我提升。只有不断提高自己，才能更好地为客户提供满意的服务。

六、matlab对于返回句柄的应用？

1.函数句柄的创建

函数句柄(function handle)是MATLAB中的一类特殊的数据结构，它的地位类似于其它计算机语言里的函数对象(Javascript,Python)，函数指针(C++)，或者函数引用(Perl)。作用是将一个函数封装成一个变量，使其能够像其它变量一样在程序的不同部分传递。

MATLAB中的函数句柄在调用时和普通函数没有任何区别，下面展示几种创建函数句柄的方式，最后通过函数句柄调用sin(pi)。

% 函数句柄的创建% 方式1 : 直接加@% 语法：@函数名fun1 = @sin;% 方式2 : str2func函数% 语法：str2fun('函数名')fun2 = str2func('cos');% 方式3 : 匿名函数% 语法：@(参数列表)单行表达式fun3 = @(x, y)x.^2 + y.^2; % 函数句柄的调用fun1(pi);

2.将函数句柄作为函数参数

函数对象的经典应用情境之一就是排序(Sorting)，即为一列未知类型的数组提供自定义的排序规则。下面我将实现一个函数super_sort，接收两个参数，第一个参数为待排序的数组，第二个参数是一个对原始数据的变换函数。super_sort能够对原始数据按照变换后的结果进行排序，并返回排好序的原始数据。

%文件名：super_sort.mfunction sorted = super_sort(arr, fh)transformed = fh(arr);% 对原始数组进行变换[~, index] = sort(transformed); % 获得排序后的原数组位置索引sorted = arr(index); % 返回排序后的原数组end

测试脚本：

arr = round(randn(8, 1) * 10);super_sort(arr, @abs)

% 将arr按照其绝对值大小排序super_sort(arr, @sin)

% 将arr按照sin(x)的结果排序

注意，与Perl或Python不同，这里提供的函数句柄并不用于元素间的比较，而是用于将数组内各个元素进行映射成待比较的值。

3.利用函数句柄进行画图

借助函数句柄，可以方便地画出各类函数的图像，这类绘图函数往往以ez开头，下面我将演示ezplot, ezsurf两个函数。

% ezplot画sin函数在[0, 2 * pi]内的曲线ezplot(@sin, [0, 2 * pi]);

% ezplot利用x和y上的参数方程画心形线xfun = @(t)3*(2*cos(t)-cos(2*t));yfun = @(t)3*(2*sin(t)-sin(2*t));ezplot(xfun, yfun);

% ezsurf画二次曲面fun3 = @(x,y)x.^2+y.^2;ezsurf(fun3, [-2, 2, -2, 2]);

4.利用函数句柄进行图像的滤波

MATLAB提供了colfilt这一函数，该函数能将图像分成独立的子块（局部处理），或者相互交叠的窗口（可实现二维卷积及中值滤波），并利用传入的函数句柄对各个子块进行处理。

函数原型为B = colfilt(A,[M N],BLOCK_TYPE,FUN)，其中B是输出图像，A是输入图像，[M N]是图像块或窗口的长宽，BLOCK_TYPE参数决定是进行块处理还是窗口滑动处理，FUN就是处理用的函数句柄，它只接收一个矩阵参数，这个矩阵的每一列都是拉长为列向量的子图像，FUN一次可能要处理多个子图像。

七、对于大数据的了解

在当今信息爆炸的时代，大数据已成为各行各业的关键词之一。对于大数据的了解不仅仅是IT行业的人士需要了解的内容，它已经渗透到了商业、医疗、金融等各个领域。本文将探讨对于大数据的了解，以及大数据在当前社会中的重要性。

什么是大数据？

大数据指的是规模巨大、类型繁多的数据集合，这些数据无法在一定时间内通过传统的数据处理工具进行捕捉、管理和处理。大数据具有“三V”特点，即数据量巨大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。

为什么对于大数据的了解如此重要？

首先，对于大数据的了解能够帮助企业更好地了解用户行为、优化产品和服务。通过对海量数据的分析，企业可以发现用户的需求、行为模式，从而进行精准营销和产品改进，提升企业竞争力。

其次，对于大数据的了解有助于决策制定。在日常运营和战略规划中，大数据分析能够为决策者提供客观、科学的依据，降低决策风险，提高决策的准确性和效率。

此外，对于大数据的了解还有助于促进创新。通过对大数据的深度挖掘，可以发现潜在的商业机会和创新点，帮助企业在市场竞争中脱颖而出。

如何提升对于大数据的了解？

第一步是了解大数据的基本概念和特点，包括数据量、数据种类、数据处理速度等“三V”特点，以及大数据分析的方法和工具。

其次，需要具备数据分析的能力，包括数据清洗、数据建模、数据可视化等技能。这些技能将有助于从海量数据中提取有用信息，并进行有效的分析。

另外，不断学习和实践也是提升对于大数据理解的关键。通过参加相关的培训课程、实践项目以及阅读行业资讯，不断提升自己对大数据的认识。

大数据的应用领域

当前，大数据已经广泛应用于各个领域，包括：

• 商业智能：通过大数据分析，企业可以更好地了解市场和客户需求，制定精准营销策略。
• 医疗健康：大数据可用于医学研究、疾病预测和个性化医疗服务。
• 金融行业：大数据可以帮助银行和金融机构识别风险、进行信用评估和预测市场变化。
• 交通运输：大数据可用于交通管理优化、智能交通系统建设等领域。

结语

对于大数据的了解已经成为当今职场中的一项重要技能。掌握大数据分析的能力不仅能够帮助个人在职业生涯中更上一层楼，也能够为企业创新和发展注入新的动力。希望通过本文的介绍，读者能更深入地了解并应用大数据分析，成为大数据时代的赢家。

八、制度对于数据安全的作用？

数据安全事关国家安全与经济社会发展，制定一部数据安全领域的基础性法律十分必要。数据安全保护管理基本制度的确立将对行业产生多方面影响。

第一，数据安全保护管理基本制度是政务数据流通的加速器；

第二，个人及企业作为数据的拥有者，将切实得到经济价值；

第三，数据安全保护管理基本制度是国家大基建之大数据产业的制度基石，能让产业公司放开手脚，明确有所为有所不为。

九、大数据管理与应用考公岗位多吗？

考公岗位是需求较大的职业领域，而大数据管理与应用方向无论是在产业界还是公共机构中都有广泛应用，因此该岗位的竞争相对较大。原因是，一方面大数据在现代社会的作用越来越大，这意味着对大数据能力高的人才需求越来越大，从而使得该岗位的竞争更加激烈。另一方面，国家也在各种政策方面大力支持该领域的发展，这也导致许多人都会选择这个方向，因此竞争也相对较大。考虑到未来大数据会越来越重要，对于大数据管理与应用考公岗位应该是需求会越来越大，而且技术日新月异，不断更新，所以学霸们要坚持不懈地努力，才能在竞争中胜出。

十、对于数据ETL，怎样实现高效的数据清洗？

　　在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。

　　这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。

　　但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。

　　通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?

　　不，当然不!首先需要清除此类数据。

　　这就是数据清理的地方!

　　数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!

　　简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。

　　尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。

　　为什么?由于ML中的一个简单事实，

　　换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。

　　我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：

　　a.什么是数据清理?

　　b.为什么需要它?

　　c.数据清理有哪些常见步骤?

　　d.与数据清理相关的挑战是什么?

　　e.哪些公司提供数据清理服务?

　　让我们一起开始旅程，了解数据清理!

　　数据清洗到底是什么?

　　数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。

　　通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。

　　为什么需要数据清理?

　　通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。

　　这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。

　　我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!

　　让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：

　　a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。

　　b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。

　　c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。

　　d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。

　　数据清理涉及哪些常见步骤?

　　每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。

　　尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。

　　因此，让我们清理数据中的混乱!

　　删除不必要的观察

　　数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。

　　a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。

　　b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。

　　修复结构错误

　　数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。

　　结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：

　　a.功能名称中的印刷错误(typos)，

　　b.具有不同名称的相同属性，

　　c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，

　　d.大小写不一致。

　　例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。

　　这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。

　　过滤不需要的离群值

　　数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型强。

　　但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。

　　我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。

　　处理丢失的数据

　　机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。

　　让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。

　　a.删除具有缺失值的观察值：

　　这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。

　　b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：

　　这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。

　　简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。

　　那么我们该怎么做呢?

　　a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。

　　b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。

　　与数据清理相关的主要挑战是什么?

　　尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：

　　a.对引起异常的原因了解有限。

　　b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。

　　c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。

　　d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。

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