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数据源是什么权威发布_数据源包括哪些(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

数据源是什么

接口的那些事儿：从基础到进阶 𐟚€ 接口的基本概念接口这个东西，听起来有点高大上，其实就是两个系统之间进行数据交换的一种方式。主要分为两种： API接口：通过接口调用第三方功能插件。 HTTP接口：根据实际需求，由开发人员编写具体的接口代码来解决特定场合的信息传输问题。举个例子吧，比如你们公司先上线了OA系统，后来又上线了订单系统。订单系统需要同步OA系统的人员组织结构信息。这时候，你就可以为OA系统创建一个接口，订单系统通过HTTP接口向OA系统发起数据请求，获取人员结构信息。 𐟔砦Ž奏㥈›建的主体基本原则是：谁请求数据，谁就负责定义数据接口。也就是说，你要清楚是谁在调用你的接口，然后根据这个需求来定义接口的具体内容。 𐟓 接口的定义接口定义的范围包括：设定数据请求的口令、可以输出的数据范围、推送前的数据过滤和筛选、数据传输前的转化运算规则等。简单来说，就是你要明确接口能做什么，不能做什么，以及数据的传输规则。 𐟔„ 传输数据的转义有时候，调用接口的一方需要的是订单+商品维度的数据，但数据源是订单维度的。这时候，数据传输前就需要进行转义，把订单维度的数据转换成订单+商品维度的数据，再传给调用方。 𐟓堦Ž奏㦕𐦍„获取方式主要有两种方式： GET获取：代表请求获取，数据需求方传递请求参数（如账号+密码），数据源按照协议响应，给出满足条件的数据到请求方。适用于数据时效要求高的情况。 POST获取：代表主动推送，数据生产方有数据更新时触发推送，将所需字段传递给需求方。适用于数据时效不高或数据量大实时传输服务器压力大的情况。 𐟔„ 接口数据的流转方式主要有两种：触发式：一旦一个参数值满足条件，就触发同步。定时任务：在不知道数据源什么时候更新时，需求方设置一个定时任务的脚本，隔一段时间查询一次。请求的频率需要与更新的频率相协调。 𐟓栦Ž奏㧚„相关拓展 Open API：对外开放的接口，比如百度地图API。 SDK（软件开发工具包）：封装后的API集合，功能更完善，比如微信支付SDK。 HTTP接口：基于HTTP协议的传输方式，当然也有基于其他协议的接口，比如和Windows系统沟通时需要调用Windows的API。 𐟓‹ 产品经理的工作方法论作为产品经理，向研发和测试团队输出数据接口的需求方案时，需要明确以下几点：接口定义的规则是什么？传参和返回参数是什么？重复传参时是跳过还是再获取？（一般是再获取）必传参数是什么？是否回传接收结果给数据生产方？希望这些内容能帮你更好地理解API数据接口的各种细节！𐟓š

𐟓…iOS 18日历功能深度解析 𐟎‰iOS 18带来了令人惊艳的日历和待办事项同步功能，让时间管理变得既高效又有趣！新加入的紧凑视图功能，用直观的色块展示了每天的忙碌程度，真是ADHD星人的福音啊！𐟎芊𐟤”不过，我发现这个色块并不是按照进度条来显示，而是根据日程数量上色，这让我有点摸不清头脑。对于我这种使用Calflow记录时间的人来说，这个功能有点不够友好。希望iOS 18的开发者们能考虑一下，更新一下这个紧凑视图的色块数据源吧！𐟙 𐟒᧛，我找到了一个解决办法。我创建了一个定时运行的快捷指令，每四个小时自动合并所有休闲娱乐相关的日程，将它们整合为一个持续时间的总和，并在备注栏保留每个原始日程的开始和结束时间。这样既能保持对时间的精确追踪，又能在视觉上快速把握每天的娱乐时间。𐟕’ 𐟓𑦃𓧟婁“怎么设置吗？打开“快捷指令”应用，保存我写的快捷指令，然后创建一个新的自动化，设置触发条件为每四小时。你可以定期检查和调整自动化规则，以适应你的生活方式。𐟌Ÿ 𐟘„虽然时间可视化并没有让我改变生活习惯（看我这两个月一片红的日历就知道了），但它真的能够帮助我更好地减少内耗。现在，我知道什么时候在干活，什么时候在摸鱼了。希望这个方法也能帮到你！𐟒ꀀ

稳健性检验的四种方法，你知道吗？稳健性检验在统计学和经济学研究中非常重要，它能帮助我们评估模型或研究结论的稳定性和可靠性。简单来说，就是通过改变某些参数或条件，看看实证结果会不会发生变化。如果结果依然一致，或者只是有微小的变化，那就说明模型或结论是稳健的。为什么要做稳健性检验？𐟤” 稳健性检验的主要目的是确保研究结论的可靠性和普遍性。它能帮助我们识别并排除那些可能影响结论稳定性的因素，从而提高模型的可信度和可推广性。有哪些方法可以进行稳健性检验？𐟔 变量替换通过替换模型中的自变量和因变量来检验结果的稳健性。例如，如果研究中使用了某个财务指标，可以尝试使用不同的计算方法或数据源来重新计算该指标，看看研究结果是否依然一致。参数稳健性检验检查结果是否对某些关键参数的选择敏感。在回归分析中，可以尝试改变回归模型的参数设置（如阈值或截距）来观察结果是否稳健。样本稳健性检验检查结果是否对样本选择敏感。可以通过改变样本的选取方式或样本量来进行检验。回归方法稳健性检验使用不同的回归方法（如普通最小二乘法OLS、固定效应模型FIX EFFECT、广义矩估计GMM等）来回归，看看结果是否依然稳健。操作步骤是什么？𐟓 确定检验对象：明确要检验的模型或结论。选择检验方法：根据研究问题的性质和数据的特点选择合适的稳健性检验方法。实施检验：按照所选方法进行操作，收集和分析数据。解释结果：根据检验结果判断模型或结论是否稳健，并解释可能的原因。得出结论：基于稳健性检验的结果，得出研究结论或提出改进建议。为什么稳健性检验很重要？𐟌Ÿ 稳健性检验对于确保研究结论的稳定性和可靠性具有重要意义。它可以帮助研究者识别并纠正可能存在的问题，从而提高研究的科学性和可信度。同时，稳健性检验也是学术规范和学术诚信的重要体现，有助于维护学术界的良好声誉和形象。总之，稳健性检验是科学研究中的重要环节，确保我们的研究结论更加可靠和有力。

被航天的套路气到吐血！𐟚€ 最近被航天的这波操作真是气到不行！事情是这样的，我们公司之前用了全票通开票软件，当时业务员说交1460元就能享受3年的全票通服务。结果还没用多久，突然告诉我全票通软件要过期了，还得再交会员费才能开票。更坑的是，航天后台默认我是51开票软件的会员，但这个51开票软件根本没有清单导入功能，而且我所有的客户数据源都在全票通里。这真是让人无语，早知道就直接去国税网录入资料了。虽然钱不多，企业也能负担得起，但这种被套路的感觉真是让人恶心。真心建议大家，如果客户不多，千万别听航天的忽悠去开通什么会员，直接去国税网开票就行了，省得后期被各种升级会员的套路坑。

𐟌毸手机天气预报失灵了？ 𐟤”你是不是也发现了，手机自带的天气预报有时并不准确？就像有些网友反馈的那样，明明预报说有雨，却一直未下，这让人感到困惑。𐟌毸天气变化莫测，但即便如此，一个准确的天气预报也能为我们提供很大的帮助。你觉得手机天气预报不准确的原因是什么呢？是数据源的问题，还是算法不够精准？𐟤𗢀♂️不管怎样，我们都在期待一个更加准确、及时的天气预报！

生信分析新手必读：八大步骤带你入门你有没有想过，基因之间其实也有“CP”关系，它们也会互相“坑”对方？今天，我就来分享一下生信分析的八大基本步骤，带你一步步成为生信分析的高手！ 𐟌Ÿ【第一步】找到你的数据分析源首先，你需要找到可靠的数据源。就像你饿了想找家好吃的饭店一样，数据源的质量直接影响到你的分析结果。 ❗️【第二步】芯片质量评估在确定使用某个数据源之前，一定要先评估一下它的质量。毕竟，芯片的质量直接影响到后续分析的准确性。 𐟘„【第三步】基因注释接下来，你需要给每个基因一个独特的标识。这就像是给你的朋友打上备注，方便以后联系。 𐟒ꣀ第四步】寻找差异基因然后，找出那些与众不同的基因。就像在朋友圈里找出那些最爱酸你的朋友一样。 𐟑‰【第五步】功能分析（GO、KEGG、GSEA）通过一些酷炫的方法（如GO、KEGG、GSEA），来看看这些特别的基因都有什么超能力，看看它们到底有什么可豪横的。 𐟌Ÿ【第六步】蛋白互助网络分析画出一张蛋白互助网络图，看看这些蛋白之间是如何相互帮助、合作的。找找看有没有“坑”队友的情况。 ❤️【第七步】构建共表达关系再看看有哪些基因是天天粘在一起的“CP”。这些基因可能有着特殊的共表达关系。 ⚠️【第八步】生存分析最后，找出那些影响生存时间的基因。到这一步，你的生信分析就已经基本完成了！希望这些步骤能帮到那些想要入门生信分析的朋友们！如果你有任何问题或需要进一步的指导，欢迎随时留言哦！

生信分析新手必看！八大步骤搞定差异基因你有没有想过，其实基因之间也会像人一样有“cp”，也会互相“坑”？今天，作为一个生信分析的新手，我来给大家分享一下生信分析的八个基本步骤，带你一步步走上高手之路！ 𐟔【第一步】找到你的数据分析源首先，你得找到你喜欢的数据源。就像你饿了想找家好吃的饭店一样，数据源的质量直接影响到你的分析结果。 𐟔죀第二步】芯片质量评估在确定使用某个数据源之前，得先看看它的质量如何。毕竟，吃饭前得看看饭菜好不好吃，不然踩到雷可就麻烦了。 𐟏𗣀第三步】基因注释接下来，你得给每个基因一个独特的标识。这就像是给你的朋友打备注一样，到时候要联系了才好找嘛。 𐟎第四步】寻找差异基因然后，你要找出那些与众不同的基因。就像是找出那些朋友圈里最爱酸你的朋友一样。 𐟓Š【第五步】功能分析（GO、KEGG、GSEA）通过一些酷炫的方法（比如GO、KEGG、GSEA），来看看这些特别的基因都有什么超能力，看看它们到底有什么可豪横的。 𐟔—【第六步】蛋白互助网络分析再画出一张蛋白互助网络图，看看这些蛋白之间是如何相互帮助、合作的。找找看有没有坑队友的。 𐟔€【第七步】构建共表达关系之后，你再看看有哪些是天天粘在一起的“cp”。 ⏳【第八步】生存分析最后，找出那些影响生存时间的基因。到这里，你就已经基本大功告成啦！希望今天的分享能帮到想要入门生信分析的朋友们！

AI技术高度还原后的近代10大美女，我还是喜欢林徽因！

数据仓库建模：从关系建模到维度建模一、数据仓库建模的两种方式 𐟓Š 关系建模（ER建模）：通过关系和实体来描述数据结构，强调范式建模以减少数据冗余。主要用于关系型数据库，但在数据仓库设计中已逐渐被维度建模所取代。维度建模：以事实表和维度表为基础构建模型，采用星型模型和雪花模型组织数据。二、维度表和事实表的区别 𐟓ˆ 维度表：描述事实表的属性信息，如用户信息、商品信息等。事实表：每行数据代表一个业务事件。事务性事实表：记录用户的行为事件，例如一次登录。周期性事实表：记录截止某一时刻的状态，如用户登录时长、周期开始和结束时间。累积性事实表：记录活动的累积信息，如活动ID、开始和结束时间、参与人数。缓慢变化维：维度表中的数据随时间变化，需要考虑历史数据和当前数据的关系。三、星型模型、雪花模型和星座模型的区别 𐟌Œ 星型模型：一个中心事实表，周围环绕着多个维度表。雪花模型：在星型模型基础上，维度表进一步规范化。星座模型：多个事实表和多个维度表的组织形式。雪花模型与星型模型的主要区别在于维度的层级，标准的星型模型维度只有一层，而雪花模型可能涉及多级。四、维度建模的步骤 𐟓 选择业务过程：确认业务是什么，数据源有哪些。声明粒度：确定表的粒度，是用户的每一次业务明细还是统计数据。确认维度：确定是否需要维度退化，例如用户维度是否包含年龄、性别等。确认事实：确定表的指标是什么。

全球销量最高的电视机品牌：第一名：三星—3746万台第二名：TCL—2537万台第三名：海信—2392万台第四名：LG—2287万台第五名：小米—1183万台第六名：创维—834万台第七名：索尼—597万台第八名：VIZIO—501万台第九名：海尔—452万台第十名：飞利浦—435万台你家的电视是什么品牌？欢迎留言讨论！注：数据源自网络，仅供参考（图源网络，侵删）

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